## Pemilihan Korpus Statis Bersesuaian dengan Cosine Similarity dan Penggunaan IDF Global Pada Penambahan Dokumen Baru
Utomo Pujianto 1) Arya Yudhi Wijaya 2) ,
1) Jurusan Teknik Informatika Universitas Muhammadiyah Gresik
2) Jurusan Teknik Informatika Institut Teknologi Sepuluh Nopember Email: utomo.pujianto@yahoo.co.id 2) , arya@if.its.ac.id 1)
Abstrak  –  Permasalahan  yang  muncul  pada  saat  pembobotan  menggunakan  nilai  “term  frequency–inverse document  frequency”  (tf-idf)  adalah  adanya  kebutuhan  untuk  selalu  melakukan  perhitungan  ulang  nilai  inverse document  frequency  (idf)  setiap  kali  dokumen  baru  ditambahkan  ke  dalam  database.  Hal  ini  menyebabkan peningkatan kompleksitas komputasi menjadi O(N 2 ). Untuk menangani masalah tersebut, dalam paper ini diusulkan sebuah metode yang menggunakan cosine similarity dan sejumlah korpus statis yang telah didefinisikan sebelumnya. Cosine  similarity  digunakan  untuk  menghitung  kemiripan  nilai  term  frequency  (tf)  dokumen  baru  dengan  rerata nilai  tf dari  setiap korpus statis  yang ada dalam database. Nilai idf dari  korpus statis  yang memiliki  nilai  similarity paling  tinggi  dengan  dokumen  baru  kemudian  dipilih  sebagai  nilai  idf  dari  dokumen  yang  baru.  Hasil  uji  coba menunjukkan bahwa tidak terdapat perbedaan yang signifikan antara nilai tf-idf yang dihitung dengan metode telah ada  sebelumnya  dengan  metode  yang  diusulkan  dalam  paper  ini.  Dengan  kata  lain,  metode  ini  dapat dipertimbangkan sebagai alternatif penentuan nilai idf, terutama karena kompleksitasnya yang hanya O(N).
Index Terms – cosine similarity, term weighting

## I. Pendahuluan
Vektorisasi,  atau  pengubahan  dokumen  ke  dalam Model  Ruang  Vektor  (MRV)  adalah  langkah  awal dalam Information Retrieval (IR). Pembobotan dilakukan  dengan  cara  mencatat  setiap  term  dalam dokumen dan  menghitung  frekuensinya sebagai  bentuk representasi  dokumen  dalam  MRV.  Salah  satu  pilihan perhitungan  pembobotan  term  dalam  sebuah  dokumen adalah tf-idf [1].  Penghitungan  pembobotan  dengan metode tf-idf terdiri  dari  komponen  pembobotan  lokal dan  global.  Pembobotan  lokal  dilakukan  dengan menghitung  frekuensi term  yang  muncul dalam  sebuah dokumen  ( tf ).  Pembobotan  global  dilakukan  dengan cara mencari di dokumen mana saja suatu term muncul dalam  korpus  ( idf ).  Sebuah  term  dalam  sebuah dokumen akan memiliki bobot yang tinggi apabila term tersebut  memiliki  frekuensi  yang  tinggi  dan  hanya muncul di sedikit dokumen dari seluruh dokumen yang ada.
Dalam sistem pembobotan dokumen
menggunakan tf-idf ,  nilai idf akan  selalu  dihitung kembali  setiap  kali  dilakukan  penambahan  dokumen baru  ke  dalam  korpus.  Dengan  kata  lain,  penambahan dokumen  dalam  korpus  akan  menyebabkan idf seluruh dokumen akan berubah. Hal ini  menimbulkan masalah, terutama  pada  kompleksitas  komputasi  yang  mencapai O(N 2 ) .
Di lain pihak, Reed et al. [2] menemukan beberapa fakta  penting  tentang  nilai  frekuensi  dokumen  dari sebuah term, antara lain:
1. Nilai  frekuensi   dokumen  dari sebuah term dalam sebuah  korpus  yang  tidak  diketahui  ukurannya dapat diaproksimasi dengan menggunakan satu set
dokumen yang sudah diketahui. Dengan kata lain, data  set  dalam  ukuran  yang  lebih  kecil kemungkinan  besar  dapat  digunakan  untuk mengaproksimasi  data  set  yang  lebih  besar. Dengan  catatan,  ukuran  korpus  yang  digunakan harus mencukupi untuk dapat mencakup kosa kata dalam jumlah besar.
2. Data frekuensi dokumen yang didapatkan dari satu sumber  tertentu  dapat  secara  efektif  digunakan untuk  mengestimasi  sumber  lain  yang  berbeda tetapi  masih  memiliki  cukup  kemiripan.  Tetapi tidak  cukup  efektif  untuk  mengaproksimasi dokumen  yang  didapatkan  dari  sumber  lain  yang sama sekali berbeda.
3. Bahwa pada  satu  saat  tertentu dari ukuran  jumlah dokumen  dalam  korpus  tidak  terjadi  peningkatan jumlah  term  yang  unik  (kosa  kata)  secara signifikan walaupun dilakukan penambahan sejumlah data baru pada korpus yang sudah ada.
Berdasarkan fakta-fakta tersebut dapat disimpulkan  bahwa  selama  isi  dokumen  yang ditambahkan  memiliki  jenis  topik  yang  mirip  dengan korpus, perubahan nilai idf secara signifikan tidak akan berpengaruh pada perubahan nilai tf-idf [1], [2], [3]. Pendekatan tf-icf [2]  menawarkan  solusi  dengan membuat  korpus  statis  --  korpus  yang  tidak  dapat ditambahi  dokumen  baru  --  dengan  banyak  dokumen tertentu  sebagai  acuan  pengambilan  nilai idf sehingga apabila  dokumen  baru  ditambahkan  maka  nilai idf diambilkan  dari  korpus  statis  tersebut.  Akan  tetapi, sebelumnya  dilakukan  pembatasan  bahwa  dokumen yang  baru  haruslah  dokumen  yang  memiliki  topik sejenis  dengan  topik  yang  dimiliki  oleh  korpus  statis
yang  telah  tersedia.  Hal  ini  juga  menjadi  masalah karena  masih  diperlukan  langkah  tambahan  untuk menentukan  apakah  dokumen  baru  memiliki  topik sejenis dengan korpus statis yang ada.
Paper ini  mengusulkan sebuah  metode baru untuk memperoleh  nilai idf dari  sebuah  dokumen  baru  yang akan  dimasukkan  ke  dalam  database  tanpa  harus melakukan  perhitungan  ulang  terhadap  nilai idf untuk keseluruhan  korpus  yang  ada  di  dalam  database. Metode  yang  diusulkan  merupakan  perbaikan  dari metode  yang  diusulkan  dalam  [2],  yaitu  dengan menambahkan otomisasi menggunakan cosine similarity dari nilai tf dokumen baru yang dibandingkan terhadap nilai tf korpus statis.

## II. Metode yang diusulkan
Dalam  paper  ini  diusulkan  sebuah  metode penentuan  nilai idf dokumen  baru  yang  akan ditambahkan,  sebelum  dilakukan  penghitungan tf-idf sehingga  dokumen  baru  yang  dimasukkan  akan memiliki  nilai idf yang  lebih  tepat.  Secara  garis  besar disediakan  beberapa  korpus  statis  yang  memiliki  jenis topik berbeda-beda dan memiliki nilai idf yang berbeda pula. Ketika dokumen baru ditambahkan, maka nilai idf yang dipakai adalah  nilai idf yang  memiliki  jenis topik yang  sesuai  dengan  dokumen  baru  yang  ditambahkan. Pengenalan  jenis  topik  tersebut  dilakukan  dengan memanfaatkan nilai tf dari dokumen baru.
Frekuensi  term tf t,d dari  term t dalam  dokumen d didefinisikan  sebagai  banyaknya  kemunculan t dalam dokumen d .  Dikarenakan  nilai tf t,d dalam  suatu dokumen d sangat  bervariasi  dan  memiliki  jangkauan yang sangat besar, maka dilakukan normalisasi log pada tf t,d sehingga
      otherwise 0, 0 tf if , tf log10 1 t,d t,d t,d w
(1) Penghitungan
tf t,d masih menimbulkan kekurangan  dikarenakan  semakin  besar tf t,d tidak menjamin  tingkat  kesesuaian  query  dengan  dokumen. Misalnya  pada  jenis  kata  hubung  yang  akan  selalu memiliki  frekuensi  yang  besar  walaupun  kata  hubung bukanlah  term  yang  signifikan  yang  mewakili  suatu dokumen.
Oleh  karena  itu  diperlukan  suatu  besaran  yang berfungsi  sebagai  pengukur  tingkat  signifikansi  suatu term  dalam  suatu  dokumen.  Secara  alamiah,  semakin sedikit term tersebut muncul di seluruh dokumen maka semakin  signifikan  term  tersebut  untuk  mewakili sebuah  dokumen.  Misalnya  kata  hubung,  kata  hubung hampir  muncul  pada  seluruh  dokumen  yang  ada sehingga  kata  hubung  kurang  signifikan  digunakan sebagai  wakil  dari  dokumen.  Besaran  yang  berfungsi sebagai pengukur tingkat signifikansi suatu term dalam suatu  dokumen  ini  disebut  dengan  inverse  document frequency idf t yang didefinisikan sebagai
t t df N idf 10 log 
(2)
dimana N adalah  banyaknya  dokumen  dalam koleksi,  sedangkan df t adalah  ada  di  berapa  dokumen term t dapat ditemukan dalam N dokumen.
Penambahan  dokumen  baru  pada  korpus  akan berdampak  pada  perubahan  nilai idf seluruh  dokumen dalam  korpus  sehingga  memakan  ongkos  komputasi sebesar O(N 2 ) . Oleh karena itu disusulkan metode untuk memangkas  ongkos  komputasi  menjadi O(N) dengan cara membuat korpus statis yang mewakili nilai idf [2]. Agar  dokumen  baru  yang  ditambahkan  dapat diberikan nilai idf yang tepat, maka disediakan beberapa korpus  statis  yang  memiliki  memiliki  TF ij dan idf i dimana  TF ij adalah  term  frekuensi  korpus i dokumen j dan idf i adalah idf korpus i .
  j ij tf TF (3)
Apabila  frekuensi  term  dokumen  baru  pada tf maka  kemiripan  dokumen  baru  dengan  korpus-korpus statis  yang  ada  dapat  dihitung  dengan  menggunakan cosine similarity yaitu:
           V i ij V j j V j ij j i i i i TF tf TF tf TF TF tf q d tf TF tf TF tf 1 2 1 2 1 ) , cos(  
Ilustrasi  pengukuran  tingkat  kemiripan  antara dokumen  baru  dengan  korpus-korpus  statis  yang  ada dapat dilihat di Gambar 1.

## Gambar 1.

## Ilustrasi MRV untuk menghitung cosine similarity dokumen baru dengan korpus statis
Metode  yang  diusulkan  dapat  didefinisikan sebagai serangkaian langkah sebagai berikut:
1. Membangun sejumlah korpus statis.
2. Menghitung  nilai tf dan idf dari  masing-masing korpus statis.
3. Menghitung nilai tf dari dokumen baru.
4. Membangun  MRV  berdasarkan  nilai-nilai tf yang diperoleh, kemudian menghitung cosine similarity antara dokumen baru dengan korpus-korpus statis.
5. Melakukan perankingan terhadap nilai-nilai cosine similarity yang  diperoleh  untuk  mendapatkan korpus yang paling mirip/sejenis dengan dokumen baru.  Ilustrasi  langkah  5  dapat  dilihat  pada Gambar 2.
6. Menetapkan nilai idf dokumen baru  menjadi sama dengan  nilai idf dari  korpus  statis  yang  paling mirip.
Gambar 2. Membandingkan nilai cosine similarity vektor tf dokumen baru dan vektor tf korpus statis.

## III. Uji Coba dan Pembahasan
Untuk  mengevaluasi  kinerja  dari  metode  baru yang diusulkan, dilakukan serangkaian uji coba dengan menggunakan  sejumlah  dokumen  yang  dikumpulkan dari  situs  www.detiksport.com,  www.detikhealth.com, dan  www.detikfinance.com.  Dari  masing-masing  situs web  tersebut  diambil  sejumlah  125  dokumen  secara acak  untuk  dijadikan  sebagai  korpus  statis.  Sehingga total  dokumen  yang  dijadikan  korpus  statis  adalah sebanyak 375 buah dokumen yang dibagi secara merata menjadi  tiga  macam  korpus  statis  yaitu  kesehatan, keuangan,  dan  sepak  bola.  Jumlah  term  unik  untuk korpus statis kesehatan, keuangan, sepak  bola berturut- turut adalah 3890, 3680 dan 3435.
Selain  dokumen-dokumen  yang  akan  digunakan sebagai korpus statis, dari masing-masing situs tersebut juga diambil 25  buah artikel  untuk  kemudian dijadikan sebagai  data  uji.  Sehingga  total  dokumen  baru  yang akan  dicari  kemiripan  topiknya  dengan  korpus  statis yang paling sesuai adalah sejumlah 75 dokumen.
Dalam  penelitian  ini  akan  dilakukan  dua  macam uji  coba.  Uji  coba  pertama  adalah  uji  coba  untuk mengukur  seberapa  akurat cosine  similarity dapat digunakan  untuk  menentukan  korpus  statis  mana  yang memiliki  kemiripan  topik  dengan  dokumen  baru.  Uji coba  kedua  dilakukan  untuk  mengetahui  seberapa signifikan perbedaan nilai tf-idf metode yang diusulkan dibandingkan dengan tf-idf biasa yang selalu melakukan pembaruan nilai idf setiap dokumen dimasukkan.
Uji  Coba  Akurasi  Cosine  Similarity  untuk  Memilih Korpus yang Sesuai Dengan Dokumen Input
Uji  coba  dilakukan  sebagaimana  ilustrasi  pada Gambar  2.  Dokumen  baru  dimasukkan  dan  jenis dokumen  baru  tersebut  belum  diketahui  apakah  mirip dengan  korpus  satatis  I  atau  korpus  statis  yang  lain. Data  uji  terdiri  dari  75  dokumen  baru  yang  akan dikenali  termasuk  dalam  kelas  kesehatan,  keuangan atau sepak bola dengan menggunakan cosine similarity . Dari  75  dokumen  baru  tersebut,  sebelumnya  diketahui bahwa  25  dokumen  pertama  adalah  dokumen  berita kesehatan,  25  selanjutnya  adalah  dokumen  berita keuangan  dan  25  yang  terakhir  adalah  dokumen  berita sepak bola.
Dari 25 dokumen kesehatan yang dimasukkan, 22 dokumen  dikenali  sebagai  dokumen  kesehatan,  2 dokumen masuk kelas keuangan dan 1 dokumen masuk kelas  sepak  bola.  Dari  25  dokumen  keuangan  yang dimasukkan,  22  dokumen  dikenali  sebagai  dokumen keuangan,  2  dokumen  sebagai  sepak  bola  dan  1 dokumen  sebagai  kelas  kesehatan.  Dari  25  dokumen sepak  bola,  21  dokumen  dikenali  sebagai  dokumen sepakbola,  2  dokumen  kelas  keuangan  dan  2  dokumen masuk  dalam  kelas  kesehatan.  Tabel  1  menunjukkan hasil  uji  coba  akurasi cosine  similarity untuk  memilih korpus  yang  sesuai  dengan  dokumen  input  sesuai dengan kondisi di atas.

## Tabel 1.
Hasil ujicoba pemilihan corpus statis yang sesuai dengan
dokumen baru. Akurasi Korpus Statis Kesehatan Keuangan Sepakbola Presisi 22/25 22/26 21/25 Recall 22/25 22/25 21/25

## Uji  Coba  Perbedaan  Signifikansi  Hasil  TF-IDF Metode yang Disulkan Dibanding TF-IDF Biasa
Uji  coba  kedua  dilakukan  untuk  mengetahui seberapa  signifikan  perbedaan  nilai tf-idf metode  yang diusulkan dibandingkan dengan tf-idf biasa  yang  selalu melakukan  pembaruan  nilai idf setiap  dokumen dimasukkan.  Masing-masing  korpus  statis  yang  berisi dokumen kesehatan, keuangan dan sepakbola dimasukkan  5  dokumen  baru  yang  akan  dihitung bobotnya dengan metode tf-idf .
Tabel  2  menunjukkan  hasil  percobaan  ketika dimasukkan  5  dokumen  baru d 1 , d 2 , d 3 , d 4 dan d 5 satu per  satu  secara  berurutan  yang  diidentifikasi  dengan benar  oleh cosine  similarity sebagai  dokumen kesehatan. M 1 menunjukkan idf yang  diusulkan  yaitu dengan  mengambil idf dari  korpus  statis  kesehatan tanpa  melakukan  pembobotan  ulang  pada tf-idf . M 2 menunjukkan tf-idf sesuai  dengan  aturan  normal,  yaitu dilakukan  pembaruan  nilai idf setiap  dimasukkan dokumen baru secara berurutan. Term yang ditampilkan
Dokumen baru Korpus Statis I Korpus Statis II  Korpus Statis ke-N … ?
adalah t 01 , t 02, …, t 20 yang merupakan cuplikan term yang saling  beririsan  antara  korpus  kesehatan  dengan dokumen d 1 , d 2 , d 3 , d 4 dan d 5 .
Tabel  3  menunjukkan  hasil  percobaan  ketika dimasukkan  5  dokumen  baru d 1 , d 2 , d 3 , d 4 dan d 5 satu per  satu  secara  berurutan  yang  diidentifikasi  dengan benar  oleh cosine  similarity sebagai  dokumen keuangan. M 1 menunjukkan tf-idf yang  diusulkan  yaitu dengan  mengambil idf dari  korpus  statis  kesehatan tanpa  melakukan  pembobotan  ulang  pada idf . M 2 menunjukkan tf-idf sesuai  dengan  aturan  normal,  yaitu dilakukan  pembaruan  nilai idf setiap  dimasukkan dokumen baru secara berurutan. Term yang ditampilkan adalah t 01 , t 02, …, t 10 yang merupakan cuplikan term yang
saling  beririsan  antara  korpus  kesehatan  dengan dokumen d 1 , d 2 , d 3 , d 4 dan d 5 .
Tabel  4  menunjukkan  hasil  percobaan  ketika dimasukkan  5  dokumen  baru d 1 , d 2 , d 3 , d 4 dan d 5 satu per  satu  secara  berurutan  yang  diidentifikasi  dengan benar  oleh cosine  similarity sebagai  dokumen  sepak bola. M 1 menunjukkan tf-idf yang  diusulkan  yaitu dengan  mengambil idf dari  korpus  statis  kesehatan tanpa  melakukan  pembobotan  ulang  pada idf . M 2 menunjukkan tf-idf sesuai  dengan  aturan  normal,  yaitu dilakukan  pembaruan  nilai idf setiap  dimasukkan dokumen baru secara berurutan. Term yang ditampilkan adalah t 01 , t 02, …, t 20 yang merupakan cuplikan term yang saling  beririsan  antara  korpus  kesehatan  dengan dokumen d 1 , d 2 , d 3 , d 4 dan d 5 .
Tabel 2 nilai bobot tf-idf metode yang diusulkan ( M 1 ) dan  metode standar ( M 2 ) pada pemasukkan dokumen baru korpus kesehatan
Term d 1 d 2 d 3
d 4 d 5 M 1 M 2 Err M 1 M 2 Err M 1 M 2 Err M 1 M 2 Err M 1 M 2 Err t 01 3.97 3.81 0.16 4.97 4.68 0.29 36.19 36.71 0.52 11.39 10.59 0.8 5.59 5.53 0.07 t 02 4.16 3.98 0.18 9.39 9.15 0.24 6.97 6.02 0.94 19.86 18.67 1.2 6.53 6.41 0.12 t 03 4.38 4.17 0.21 6.53 6.39 0.15 4.16 4.02 0.14 16.63 15.95 0.68 1.72 1.69 0.03 t 04 4.38 4.17 0.21 4.97 4.68 0.29 2.21 2.12 0.1 9.29 8.81 0.48 28.04 28.04 0 t 05 4.97 4.66 0.31 4.64 4.42 0.23 3.06 3.02 0.04 8.64 8.22 0.41 2.97 2.92 0.04 t 06 4.97 4.66 0.31 4.64 4.42 0.23 1.11 1.14 0.03 4.97 4.67 0.3 1.88 1.84 0.04 t 07 4.97 4.66 0.31 4.64 4.42 0.23 2.97 2.93 0.03 4.64 4.4 0.24 1.72 1.69 0.03 t 08 8.32 7.95 0.36 4.97 4.68 0.29 4.97 4.7 0.27 6.97 5.99 0.98 4.52 4.46 0.06 t 09 8.84 8.68 0.16 7.59 7.36 0.24 5.97 5.44 0.53 6.97 5.99 0.98 3.38 3.31 0.07 t 10 129.14 119.46 9.69 34.74 34.02 0.72 19.86 18.8 1.06 62.28 60.93 1.36 18.75 18.94 0.19
Tabel 3
nilai bobot tf-idf metode yang diusulkan ( M 1 ) dan  metode standar ( M 2 ) pada pemasukkan dokumen baru korpus keuangan
Term d 1 d 2 d 3
d 4 d 5 M 1 M 2 Err M 1 M 2 Err M 1 M 2 Err M 1 M 2 Err M 1 M 2 Err t 01 3.16 2.99 0.17 2.97 2.93 0.03 2.72 2.69 0.03 4.16 4.02 0.14 3.38 3.33 0.05 t 02 5.97 5.4 0.56 3.16 3.09 0.07 1.84 1.76 0.07 4.38 4.22 0.17 2.16 2.08 0.08 t 03 6.99 6.99 0 3.38 3.3 0.08 7.18 7.21 0.02 3.8 3.7 0.1 5.44 5.42 0.01 t 04 8.15 8 0.15 3.64 3.54 0.1 16.86 16.83 0.03 3.06 2.93 0.12 2.16 2.13 0.03 t 05 10.76 9.98 0.78 5.38 5 0.38 7.93 7.86 0.07 4.38 4.22 0.17 3.8 3.71 0.08 t 06 10.76 9.33 1.43 35.79 32.49 3.3 4.16 4.01 0.15 6.97 6.02 0.94 6.97 6.03 0.93
t 07 11.93 10.81 1.12 13.93 12 1.93 3.06 2.92 0.14 23.79 23.11 0.68 5.38 5.03 0.35
t 08 14.9 14 0.9 17.52 16.77 0.75 3.64 3.55 0.09 13.93 13.31 0.62 4.38 4.23 0.15
t 09 18.95 18.49 0.46 4.42 4.39 0.04 3.59 3.53 0.07 3.27 3.12 0.15 2.97 2.9 0.06
t 10 27.95 27.95 0 6.18 6.14 0.04 3.15 3.17 0.02 2.51 2.5 0.01 2.57 2.57 0
Tabel 4 nilai bobot tf-idf metode yang diusulkan ( M 1 ) dan  metode standar ( M 2 ) pada pemasukkan dokumen baru korpus sepakbola
Term d 1 d 2 d 3 d 4
d 5 M 1 M 2 Err M 1 M 2 Err M 1 M 2 Err M 1 M 2 Err M 1 M 2 Err t 01 0.85 0.85 0.01 1.98 1.95 0.02 1.01 1.01 0.00 1.51 1.51 0.00 1.01 1.01 0.00 t 02 2.06 2.02 0.04 2.57 2.52 0.06 2.06 2.03 0.02 2.01 2.00 0.01 2.32 2.31 0.01 t 03 3.88 3.83 0.05 4.76 4.67 0.09 2.22 2.16 0.05 1.44 1.42 0.03 6.80 6.77 0.03 t 04 2.57 2.52 0.06 3.64 3.52 0.13 2.44 2.34 0.10 4.88 4.83 0.05 4.23 4.28 0.05 t 05 3.93 3.87 0.07 11.02 10.84 0.17 3.80 3.67 0.13 3.38 3.30 0.08 3.16 3.10 0.05 t 06 3.16 3.07 0.09 6.76 6.55 0.21 4.64 4.40 0.24 2.88 2.75 0.13 5.93 5.85 0.08 t 07 3.97 3.81 0.16 4.97 4.66 0.31 4.97 4.67 0.30 4.64 4.42 0.23 3.97 3.84 0.12 t 08 10.03 9.81 0.21 8.76 8.34 0.42 5.97 5.40 0.56 4.97 4.68 0.29 5.76 5.52 0.24 t 09 7.59 7.31 0.28 5.97 5.39 0.57 5.97 5.40 0.56 8.76 8.39 0.38 8.32 8.02 0.29 t 10 5.97 5.39 0.57 6.97 5.98 0.99 6.97 5.99 0.98 9.93 9.36 0.58 5.97 5.43 0.54

## IV. Kesimpulan
Metode  penghitungan tf-idf dokumen  baru  yang dimasukkan ke korpus tanpa mengubah idf dari seluruh dokumen di korpus menghasilkan nilai tf-idf yang tidak memiliki  perbedaan  signifikan  apabila  dilakukan penghitungan tf-idf dengan  cara  biasa  yaitu  dengan melakukan  pengubahan  seluruh idf dari  korpus  yang ada. Akan tetapi, dokumen baru yang dimasukkan harus memiliki  tipe  yang  mirip  dengan  korpus  yang  ada. Apabila dokumen yang dimasukkan memiliki tipe yang belum diketahui jenisnya, maka metode yang diusulkan yaitu  dengan  melakukan  pre-proses  pemilihan  korpus mana  dari n korpus  yang  tersedia  yang  paling  sesuai dengan  dokumen  baru.  Pemilihan  korpus  mana  yang paling  sesuai  dengan  dokumen  baru  dilakukan  dengan efektif menggunakan cosine similarity .

## Referensi
[1] Spärck Jones, Karen (1972). "A statistical interpretation of term specificity and its application in retrieval". Journal of Documentation 28 (1): 11– 21
[2] Joel W. Reed, Yu Jiao, Thomas E. Potok, Brian A. Klump, Mark T. Elmore, and Ali R. Hurson. “ TF- ICF: A New Term Weighting Scheme for Clustering Dynamic Data Streams, Machine Learning, and Applications ”, ICMLA ‘06. 5 th International Conference on Publication, pages: 258-263
[3] Viles, C.L., & French, J.C., “ On the update of term weights in dynamic information retrieval systems” . In Proceedings of the Fourth International Conference on Information and Knowledge Management, pages 167-174.
[4] Viles,  C.L.,  &  French,  J.C.,  “ Dissemination  of collection  wide  information  in  a  distributed information  retrieval  system” .  In  Proceedings  of SIGIR ’95, PP. 12-20.
[5] Amit Singhal, “ Modern Information Retrieval: A Brief Overview ”, In IEEE Data Engineering Bulletin 24(4), pages 35-43, 2001.
[6] G. Salton, A. Wong, and C. S. Yang (1975), "A Vector Space Model for Automatic Indexing," Communications of the ACM, vol. 18, nr. 11, pages 613–620.