## RANCANG BANGUN INFORMATION RETRIEVAL SYSTEM (IRS) KAMUS BAHASA-SUNDA.COM DENGAN METODE VECTOR SPACE MODEL (VSM)
Sujiliani Heristian 1 ; Hanggoro Aji Al Kautsar 2 , Asep Sayfulloh 3
Teknik Informatika 1 STMIK Nusa Mandiri Jakarta 1
http://nusamandiri.ac.id 1
sujilianiheristian30@gmail.com 1
Sistem Informasi Akutansi 2 Universitas Bina Sarana Informatika 2 http://bsi.ac.id 2 hanggoro.hgr@bsi.ac.id 2
Sistem Informasi Akutansi 3
Universitas Bina Sarana Informatika 3
http://bsi.ac.id 3 asep.alo@bsi.ac.id 3
Abstract —Sundanese  language  is  no  longer  the mother tongue / first language in its own area, but it  has  become  the  second  language  after  the Indonesian  language.  The  need  for  preservation  of the  Sundanese  language  in  the  form  of  online  that can be accessed for its users so it will facilitate the searching  of  text  documents  especially  sunda documents  IRS  Software  is  designed  to  provide  the optimal document search results using VSM method, so  users  will  get  fast  and  accurate  search  results. The VSM method will weight every document in the database  so  that  the  documents  have  different weights  to  determine  which  documents  are  most similar  to  queries,  the  highest-weighted  documents are  ranked  in  the  search  results.  The  evaluation  of IRS  search  results  is  done  by  recall  and  precision tests.  Cosine  calculation  results  known  that Document 1 (D1) has the highest level of similarity and  then  followed  by  D3  and  D2  documents  is  a point  or  vector  in  this  space.  It  proves  each  query that is given has a different level of closeness to the existing  documents,  it  can  be  Draw  the  conclusion dkumen  which  has  a  high  level  of  similatas influenced by the given query .
Keywords: Sundanese  Language,  Information Retrieval, Vector Space Model
Intisari —Bahasa  Sunda  bukan  lagi  bahasa  ibu  / bahasa pertama di wilayahnya sendiri, tetapi sudah menjadi  bahasa  kedua  setelah  bahasa  Indonesia. Perlunya  pelestarian  bahasa  Sunda  dalam  bentuk online  yang  dapat  diakses  oleh  penggunanya sehingga  akan  memudahkan  pencarian  dokumen teks  terutama  dokumen  sunda.  Perangkat  Lunak
IRS  dirancang  untuk  memberikan  hasil  pencarian dokumen yang optimal menggunakan metode VSM, sehingga pengguna akan dapatkan hasil pencarian yang cepat dan akurat. Metode VSM akan memberi bobot  pada  setiap  dokumen  dalam  basis  data sehingga  dokumen  memiliki  bobot  yang  berbeda untuk  menentukan  dokumen  mana  yang  paling mirip  dengan  kueri,  dokumen  tertimbang  tertinggi diberi  peringkat  dalam  hasil  pencarian.  Evaluasi hasil pencarian IRS dilakukan dengan tes recall dan precision. Hasil perhitungan cosine diketahui bahwa Dokumen  1  (D1)  memiliki  tingkat  kesamaan tertinggi  dan  kemudian  diikuti  oleh  dokumen  D3 dan D2 adalah titik atau vektor dalam ruang ini. Ini membuktikan setiap query yang diberikan memiliki tingkat  kedekatan  yang  berbeda  dengan  dokumen yang  ada,  dapat  ditarik  kesimpulan  dkumen  yang memiliki  tingkat  similatas  yang  tinggi  dipengaruhi oleh query yang diberikan
Kata  Kunci :  Bahasa  Sunda,  Information  Retrieval, Vector Space Model

## PENDAHULUAN
Perkembangan  ilmu  pengetahuan  yang pesat  dewasa  ini  telah  mendorong  permintaan akan  kebutuhan  informasi  ilmu  pengetahuan  itu sendiri.  Cara  pemenuhan  kebutuhan  akan informasi  ini  dapat  dilakukan  dengan  beraneka ragam.  Mulai  dari  sekedar  membaca  koran, majalah,  atau  jurnal-jurnal  tertulis,  hingga menggunakan  teknologi  digital  yang  terus berkembang.  Akan  tetapi  semakin  luas  dan berkembangnya informasi yang beredar, membuat
masyarakat
mengalami kesulitan untuk
mendapatkan  informasi  yang  dibutuhkannya  dari media  cetak.  Lambat  laun  masyarakat  mulai menggunakan teknologi digital untuk memudahkan  mereka  dalam  mencari  informasi yang dibutuhkan.
Bahasa Sunda di daerah Jawa Barat. Bahasa sunda  bukan  lagi  merupakan  bahasa  ibu/bahasa pertama  di  daerah  sendiri,  tetapi  sudah  dijadikan bahasa kedua setelah bahasa Indonesia. Pengaruh bahasa  indonesia  terhadap  kebudayaan  di Nusantara  sangat  besar  sehingga  di  zaman sekarang  terutama  di  kota–kota  besar  yang  tidak lagi  mengenal  bahasa  lokalnya/bahasa  ibu khususnya  bahasa  Sunda  untuk  daerah  Jawa Barat(Pujiatin,  Lestari,  Susanti,  &  Informatika, 2018). Implementasi  Vector  Space  Model  dapat dirasakan  dan  dinikmati  pada  berbagai  bidang keilmuan  seperti  Computational  Linguistics(Erk, Padó, & Padó, 2010), Expert Systems, Medical(Lopes & Ribeiro, 2010), Knowledge-Based Systems, Data and Knowledge Engineering(Mao & Chu,  2007)  dan  lain  sebagainya.  Vector  space model  dapat  juga  digunakan  dalam  sistem  temu kembali  informasi  (information  retrieval).  Sistem temu  kembali  informasi  akan  memberikan  nilai tambah  dalam  pecarian  informasi  jika  keinginan user  bisa  terpenuhi.  Penelitian  ini  diharapakan dapat  membuat  sistem  temu  kembali  informasi yang  bernilai  tambah  yaitu  menghasilkan pencarian informasi dengan cepat dan akurat.
Pencarian  informasi  saat  ini  dilakukan dengan  menggunakan  mesin  pencari  atau  sistem temu  kembali  informasi,  user  menuliskan  query dan  mesin  pencari  akan  menampilkan  hasil pencarian.  Mesin  pencari  yang  sudah  ada  dan banyak  digunakan  saat  ini  memberikan  hasil perolehan  pencarian  yang  banyak  (banyak dokumen  yang  terambil),  sehingga  diperlukan waktu  untuk  menentukan  hasil  pencarian  yang relevan.  Menentukan  hasil  yang  relevan  sesuai dengan  keinginan  user  dengan  jumlah  hasil pencarian yang banyak akan menyulitkan user. Hal ini  terjadi  karena  dokumen  yang  terambil  oleh sistem jumlahnya banyak, maka sistem berkemungkinan  menampilkan  hasil  pencarian yang  tidak  relevan.  Banyaknya  dokumen  hasil pencarian  ini  membuat  waktu  yang  dibutuhkan dalam  pencarian  menjadi  lebih  banyak  dari  yang diharapkan.
Perkembangan  penelusuran  informasi  saat ini  menghasilkan  recall  yang  tinggi  dan  precision yang  rendah.  Recall  yang  tinggi  diartikan  bahwa dokumen  yang  dihasilkan  dalam  penelusuran dokumen  adalah  banyak,  sedangkan  precision rendah  dapat  diartikan  bahwa  dokumen  yang diharapkan dapat ditemukan sedikit.
Solusi  untuk  mengatasi  masalah  ini  adalah dengan  membuat  software  Information  Retrieval System  (IRS)  menggunakan  metode  Vector  Space Model  (VSM).  Metode  VSM  dipilih  karena  cara kerja model ini efisien, mudah dalam representasi dan  dapat  diimplementasikan  pada  document- matching.

## BAHAN DAN METODE
A. Teknik Pengumpulan Data
Untuk mendapatkan data-data yang menunjang  teknik  yang  dilakukan  adalah  metode observasi,  yaitu  dengan  mengambil  data  dari Kamus  Bahasa-Sunda.Com,  selanjutnya  metode studi pustaka (library method), yaitu mendapatkan  sumber  data  dari  berbagai  sumber dengan  cara  mengumpulkan  referensi  yang menunjang  melalui  buku,  jurnal  dan  sumber lainnya yang mendukung penelitian.
B. Metode Penelitian
Adapun  metode  yang  dilakukan  dalam peneitian ini sebegai berikut :
1. Survei Literature dan Studi Pustaka Peneliti  akan  mengumpulkan  informasi  dari jurnal   penelitian   sebelumnya   yang   terkait. Kemudian        dari        survey        literature tersebut,  peneliti      akan      melengkapi      dan mendetailkan  lebih    jauh    terkait    dengan pemanfaatan  sistem yang     akan     menjadi bagian          dari          proses  pendetailan  dari keuntungan bagi masyarakat
2. Identifikasi Masalah Melakukan  identifikasi  terkait  permasalahan yang        akan        dilakukan        penelitian mengenai analia  kamus Bahasa sunda
3. Melakukan Hipotesis Hipotesis    awal    yang    dirumuskan    oleh peneliti Apakah   ada   pengaruh   penggunaan bahsa sunda
4. Observasi, Wawancara dan Kuesioner Penelitian   akan   dilakukan   dengan   melihat secara    langsung    proses    dan    data    yang terjadi  didalam      perusahaan,      melakukan wawancara  dengan        pihak        yang berkepentingan        serta  menggunakan kuesioner    untuk    mempertajam  analisa penelitian yang akan dilakukan
5. Melakukan Analisa Peneliti    akan    menganalisa    dan    mengolah data yang   diperoleh   dan   memberikan   nilai dari  masing-masing    data    yang      diperoleh. Setelah  dilakukan  analisa  secara  detail  maka selanjutnya  akan  diambil  esensi  yang  utama terkait   dengan   pemanfaatan   yang   menjadi
sasaran  dalam  meningkatkan  kamus  Bahasa sunda
6. Menarik Kesimpulan dan Memberi Saran Setelah  dilakukan  analisa  lebih  lanjut   maka peneliti    akan    memberikan    kesimpulan terkait  pengujian      hipotesis      yang dirumuskan   serta memberikan   saran   yang baik      untuk      kamus  online  Bahasa  daerah kedepannya menjadi lebih baik.
Model ruang vektor menyediakan pengguna dengan  panduan  untuk  dokumen  yang  mungkin lebih  mirip  dan  lebih  signifikan  dengan menghitung  jarak  atau  ukuran  sudut  antara permintaan dan istilah atau dokumen(Singh, Singh, Vishwavidyalaya, Programmer, &
Vishwavidyalaya, 2015). VSM memberikan sebuah kerangka  pencocokan  parsial  Hal  ini  dicapai dengan menetapkan bobot non-biner untuk istilah indeks  dalam  query  dan  dokumen  (Kom  & Setiawan,  2015)  Tidak  hanya  untuk  pencarian teks, pencarian informasi juga dapat query elemen multimedia seperti gambar,suara,(Yulianto, Budiharto,  &  Kartowisastro,  2017)  metode  ini melihat  tingkat  kedekatan  atau  kesamaan (smilarity)  term  dengan  cara  pembobotan  term. Dokumen  dipandang  sebagi  sebuah  vektor  yang memiliki  magnitude  (jarak)  dan  direction  (arah). Pada  Vector  Space  Model,  sebuah  istilah direpresentasikan  dengan  sebuah  dimensi  dari ruang  vektor.  Relevansi  sebuah  dokumen  ke sebuah query didasarkan pada similaritas diantara vektor  dokumen  dan  vektor  query.  dokumen  dan query direpresentasikan sebagai vektor dan sudut antara  keduanya.  vektor  dihitung  menggunakan fungsi cosinus kesamaan. Efektivitas VSM sebagian besar  tergantung  pada  istilah  pembobotan  yang diterapkan  (Information  Retrieval  System  Pada Pencarian  File  Dokumen  Berbasis  Teks  Dengan Metode  Vector  Space  Model  Dan  Algoritma  Ecs Stemmer 2016). memungkinkan hasil penghitungan  menjadi  peringkat  sesuai  dengan ukuran kesamaan (Singh et al., 2015).
Vector  Space  Model  telah  memperkenalkan skema  berat  jangka  dikenal  sebagai  if-idf weighting. Bobot ini memiliki frekuensi istilah (tf) faktor  yang  mengukur  frekuensi  kemunculan istilah  dalam  dokumen  atau  teks  permintaan  dan faktor dokumen inverse frekuensi (idf) mengukur kebalikan dari jumlah dokumen yang berisi istilah kueri atau dokumen (Roshdi & Roohparvar, 2015).
Dibawah  ini  merupakan  flowchart  dari metode SMART
Sumber: (Heristian, Al Kautsar, & Sayfulloh, 2019) Gambar 1 Flowchart IRS
Langkah information retrival system
1. Pengumpulan dokumen : yaitu merupakan Proses pengumpulan dokumen-dokumen yang dipilih untuk disimpan dalam korpus
2. Proses Tokenizing : merupakan proses pemotongan string input berdasarkan tiap kata yang menyusunnya
3. Proses Pembuangan stopword (filtering) : merupakan proses pembuangan term yang tidak memiliki arti atau tidak relevan.
4. Proses Pengubahan Kata Dasar (Stemming) : merupakan tahap mencari kata dasar (root) dari tiap kata hasil filtering
5. Proses pengindeksan kata : merupakan pengindeksan kata dari koleksi teks yang digunakan untuk mempercepat proses pencarian
6. Modul Vector Space Model : Hasil indexing selanjutnya dihitung tingkat kemiripannya
dengan query menggunakan metode vector space model.
Sumber: (Heristian et al., 2019)

## Gambar 2 Flowchart Algoritma VSM
Langkah metode vector space model
1. Menghitung bobot dokumen dengan tf-idf Idf =log(D/df) Wf(t,d)=tft,d *idft
2. Menghitung jarak tiap dokumen dan query Sqrt (Q) = Sqrt ( Σn j=1 Q2j) Sqrt (D) = Sqrt ( Σ n j=1 Dj,2j)
3. Menghitung Dot Product Sum (Q * Di) = Σnj=1 Qj Di,j
4. Menghitung Similaritas Cosine Ɵ = Di=(Q+D)/(|Q|+|Di|)
5. Membuat Ranking. Setelah  menghitung  nilai  cosinus  lalu  di  buat perangkingan dari dokumen-dokumen tersebut
Indeks  adalah  bahasa  yang  digunakan  di dalam  sebuah  buku  konvensional  untuk  mencari informasi  berdasarkan  kata  atau  istilah  yang mengacu  ke  dalam  suatu  halaman(Singh  et  al., 2015)
Metode  TF-IDF  (Term  Frequncy  Inverse Document  Frequency)  merupakan  suatu  cara untuk  memberikan  bobot  hubungan  suatu  kata
(term)  terhadap  dokumen(Roshdi  &  Roohparvar, 2015).
Information Retrieval System menemukan informasi  yang  biasanya  dalam  bentuk  dokumen dari  sebuah  data  yang  tidak  terstruktur  dalam bentuk teks untuk memenuhi kebutuhan informasi dari  koleksi  data  yang  sangat  besar  umumnya tersimpan  dalam  database  computer  (Manning, 2008). information  retrieval  (IRS)  merupakan suatu  sistem  yang  menemukan  informasi  yang sesuai  dengan  kebutuhan  user  dari  kumpulan informasi  secara  otomatis.  Aplikasi  Information Retrieval  System  sudah  digunakan  dalam  banyak bidang  seperti  dikedokteran,  perusahaan  dan  lain sebagainya.  Salah  satu  aplikasi  dari  Information Retrieval System adalah mesin pencari yang dapat diterapkan diberbagai bidang. Pada mesin pencari dengan  Information  Retrieval  System  user  dapat memasukkan  query  yang  bebas  dalam  arti  kata query  yang  sesuai  dengan  bahasa  manusia  dan sistem  dapat  menemukan  dokuen  yang  sesuai dengan query yang ditulis oleh user.
Prinsip  kerja  Information  Retrieval  System jika  ada  sebuah  kumpulan  dokumen  dan  seorang user  yang  memformulasikan  sebuah  pertanyaan (request  atau  query).  Jawaban  dari  pertanyaan tersebut  adalah  sekumpulan  dokumen  yang relevan  dan  membuang  dokumen  yang  tidak relevan.  Information  Retrieval  System  akan mengambil salah satu dari kemungkinan tersebut. Information  Retrieval  System  dibagi  dalam  dua komponen  utama  yaitu  sistem  pengindeksan (indexing)  menghasilkan  basis  data  sistem  dan temu  kembali  merupakan  gabungan  dari  user interface  dan  look-up-table.  Information  Retrieval System didesain untuk menemukan dokumen atau informasi yang diperlukan oleh user.
Information  Retrieval  System  bertujuan untuk menjawab kebutuhan informasi user dengan sumber  informasi  yang  tersedia  dalam  kondisi seperti sebagai berikut (Salton, 1989);
a. Mempresentasikan  sekumpulan  ide  dalam sebuah  dokumen  menggunakan  sekumpulan konsep.
b. Terdapat beberapa pengguna yang memerlukan ide, tapi tidak dapat mengidentifikasikan  dan  menemukannya dengan baik.
c. Information  Retrieval  System  bertujuan untuk mempertemukan ide yang dikemukakan  oleh  penulis  dalam  dokumen dengan  kebutuhan  informasi  pengguna  yang dinyatakan  dalam  bentuk  key  word query/istilah penelusuran.
Fungsi utama Information Retrieval System
a. Mengidentifikasi  sumber  informasi  yang relevan  dengan  minat  masyarakat  pengguna yang ditargetkan
b. Menganalisis isi sumber informasi (dokumen)
c. Merepresentasikan  isi  sumber  informasi dengan  cara  tertentu  yang  memungkinkan untuk  dipertemukan  dengan  pertanyaan pengguna
d. Merepresentasikan  pertanyaan  (query)  user dengan  cara  tertentu  yang  memungkinkan untuk  dipertemukan  sumber  informasi  yang terdapat  dalam  basis  data.  Mempertemukan pernyataan  pencarian  dengan  data  yang tersimpan dalam basis data
e. Menemu-kembalikan informasi yang relevan
f. Menyempurnakan unjuk kerja sistem berdasarkan umpan balik yang diberikan oleh user.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Dalam hal ini penulis malakukan penelitian dengan kamus  Bahasa  sunda  dan  beberapa  contoh  kata yang penulis  ambil untuk dijadikan sample dalam pengitungannya,  dalam  penghitungan  ini    berikut adalah  kalimat  dan  kata  yang  diambil  dan dijadikan penghitungan oleh penulis. Contoh : Query (Q) = Nalika Sunda Dokumen  1  (D1)  =  Abdi  hoyong  diajar  nalika sunda karena abdi kantun didaerah jawa kulon Dokumen  2  (D2)  =  Angklung  sarta  suling mangrupa pakakas musik tradisional anu asalna ti jawa  kulon  sedengkeun  sasando  mangrupa pakakas musik ti wewengkon nusa tenggara wetan Dokumen  3  (D3)  =  Nalika  sunda  mangrupa  basa indung  anu  diomongkeun  sahenteuna  opat  dua juta  jalmi,nalika  sunda  oge  nalika  penutur terbanyak kadua sanggeus jawa
Tabel 1. Index Index D1 D2 D3 Abdi Angklung Nalika Hoyong Sarta Sunda Ajar Suling Mangrupa Nalika Mangrupa Basa Sunda Pakakas Indung Abdi Musik Omong Kantun Tradisional Sahanteun Daerah Asal juta Jawa Jawa Jalmi kulon Kulon Nalika Sasando Sunda Mangrupa Nalika
Pakakas Penutur Music Banyak Wewengkon Dua Nusa Sanggeus Tenggara Jawa Wetan Opat Dua
Sumber: (Heristian et al., 2019)
Dalam  tahap  index  ini  kami  memecah  kata-kata yang  tedapat  dalam  dokumen  yang  kami  jadikan contoh, dari kalimat yang ada didokumen yang ada dijadikan  kata  dan  dipilih  atau  yang  diproses hanya kata-kata dasar saja.
Tabel 2 Perhitungan tf Token Tf df Q D1 D2 D3 Abdi 0 2 0 0 1 Ajar 0 1 0 0 1 Angklung 0 0 1 0 1 Asal 0 0 1 0 1 Banyak 0 0 0 1 1 Basa 0 0 0 1 1 Daerah 0 1 0 0 1 Dua 0 0 0 2 1 Hoyong 0 1 0 0 1 Indung 0 0 0 1 1 Jalmi 0 0 0 1 1 Jawa 0 1 1 1 3 Juta 0 0 0 1 1 Kantun 0 1 0 0 1 Kulon 0 1 1 0 2 Mangrupa 0 0 2 1 2 Musik 0 0 2 0 1 Nalika 1 1 0 0 1 Nusa 0 0 1 0 1 Omong 0 0 0 1 1 Opat 0 0 0 1 1 Pakakas 0 0 1 0 1 Penutur 0 0 0 1 1 Sahanteun 0 0 0 1 1 Sanggeus 0 0 0 1 1 Sasando 0 0 1 0 1 Suling 0 0 1 0 1 Sunda 1 0 0 1 1 Tenggara 0 0 1 0 1 Tradisional 0 0 1 0 1 Wetan 0 0 1 0 1 Wewengkon 0 0 1 0 1
Sumber: (Heristian et al., 2019)
D1, D2, D3 = Dokumen tf = banyak kata yang dicari pada sebuah dokumen D = total dokumen
df = Banyak dokumen yang mengandung kata yang dicari
Tabel 3 Perhitungan tf*idf Idf Tf*idf Log(D/df) Q D1 D2 D3 0.47712125 0 0.9542 0 0 0.47712125 0 0.4771 0 0 0.47712125 0 0 0.4771 0 0.47712125 0 0 0.4771 0 0.47712125 0 0 0 0.4771 0.47712125 0 0 0 0.4771 0.47712125 0 0.4771 0 0 0.47712125 0 0 0 0.9542 0.47712125 0 0.4771 0 0 0.47712125 0 0 0 0.4771 0.47712125 0 0 0 0.4771 0 0 0 0 0 0.47712125 0 0 0 0.4771 0.47712125 0 0.4771 0 0 0.17609126 0 0.1761 0.1761 0 0.17609126 0 0 0.3522  0.1761 0.47712125 0 0 0.9542 0 0.47712125 0.4771  0.4771 0 0 0.47712125 0 0 0.4771 0 0.47712125 0 0 0 0.4771 0.47712125 0 0 0 0.4771 0.47712125 0 0 0.4771 0 0.47712125 0 0 0 0.4771 0.47712125 0 0 0 0.4771 0.47712125 0 0 0 0.4771 0.47712125 0 0 0.4771 0 0.47712125 0 0 0.4771 0 0.47712125 0.4771 0 0 0.4771 0.47712125 0 0 0.4771 0 0.47712125 0 0 0.4771 0 0.47712125 0 0 0.4771 0 0.47712125 0 0 0.4771 0 Sember: (Heristian et al., 2019) Tabel 4 Perhitungan jarak Q-D Jarak Q-D Q D1 D2 D3 0 0.910579 0 0 0 0.227645 0 0 0 0 0.227645 0 0 0 0.227645 0 0 0 0 0.227645 0 0 0 0.227645 0 0.227645 0 0
0 0 0 0.910579 0 0.227645 0 0 0 0 0 0.227645 0 0 0 0.227645 0 0 0 0 0 0 0 0.227645 0 0.227645 0 0 0 0.031008 0.031008 0 0 0 0.124033 0.031008 0 0 0.910579 0 0.227645 0.227645 0 0 0 0 0.227645 0 0 0 0 0.227645 0 0 0 0.227645 0 0 0.227645 0 0 0 0 0.227645 0 0 0 0.227645 0 0 0 0.227645 0 0 0.227645 0 0 0 0.227645 0 0.227645 0 0 0.227645 0 0 0.227645 0 0 0 0.227645 0 0 0 0.227645 0 0 0 0.227645 0 0.455289 2.07981 3.342066 3.445679 SQRT SQRT (D) 0.674751 1.442155 1.828132 1.856254 Sumber: (Heristian et al., 2019)

## Tabel 5 perhitungan Dot Product
Dot produk Q*D1 Q*D2 Q*D3 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0.051822 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0.051822 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 SUM (Q*D) 0.051822 0 0.051822 Sumber: (Heristian et al., 2019)
Setelah semua pengitungan yang sudah dilakukan dapat dicari untuk rangking dari dokumen yang ada.

## Tabel 6 Perhitungan Rangking
RENGKING Dokumen Nilai Rengking D1 0.053255 1 D2 0 3 D3 0.041375 2 Sumber: (Heristian et al., 2019)
Setelah  dilakukan  penghitungan  rangking  hasil yang  didaptkan  bahwa  dari  tiga  dokumen  yang diujikan bahwa dokumen 1 atau D1 mendapatkan rangking  1  diikuti  dengan  dokemen  3  lalu  yang terakhir adalah dokumen 3.

## KESIMPULAN
Mengambil  informasi  dari  database  yang besar  cukup  memakan  waktu  terutama  jika informasi  tersebut  tidak  terstruktur.  Banyak algoritma  dan  teknik  telah  dikembangkan  di bidang  penambangan  data  dan  pengambilan informasi  namun  mengambil  data  dari  basis  data besar terus menjadi masalah. Dalam penelitian ini, penulis  menggunakan  model  ruang  vector  space model.  Pertama,  menghitung  skor  kemiripan menggunakan  rata-rata  tertimbang  dari  setiap item.  Ukuran  kosinus  kemudian  menghitung ukuran  kemiripan  dan  untuk  menentukan  sudut antara  vektor  dokumen  dan  vektor  query  karena VSM  didasarkan  pada  geometri  di  mana  setiap istilah  memiliki  dimensi  sendiri  dalam  ruang multi-dimensi,  pertanyaan  dan  dokumen  adalah titik  atau  vektor  dalam  ruang  ini.  Ukuran  kosinus sering  digunakan.  Penelitian  ini  bekerja  sangat signifikan.
Dalam  hal  ini  bertujuan  untuk  merancang alat  yang  akan  memungkinkan  pengguna  untuk mengambil  informasi  secara  lebih  efisien  dan efektif,  seperti  Sistem  Perpustakaan  Buku  atau Layanan  Pengambilan  Dokumen  Komersial,  akan berubah  secara  konstan  saat  dokumen-dokumen ditambahkan, diubah,  dan dihapus. Ini  membatasi jenis  struktur  data  dan  algoritma  yang  dapat digunakan  untuk  Information  Retrieval.kamus. Hasil  perhitungan  Cosine  diketahui  bahwa Dokumen  1  (D1)  memiliki  tingkat  similaritas tertinggi  kemudian  disusul  dengan  D3  dan  D2 dokumen  adalah  titik  atau  vektor  dalam  ruang ini.hal tersebut pembuktikan setiap query yang di berikan  memiliki  tngkat  kedekatan  yang  berbeda dengan  dokumen  yang  ada,  maka  bisa  di  Tarik kesimpulan  dkumen  yang  memiliki  tingkat similatas yang tinggi di pengaruhi oleh query yang di berikan.

## REFERENSI
Erk,  K.,  Padó,  S.,  &  Padó,  U.  (2010).  A  Flexible  , Corpus-Driven Model of Regular and Inverse Selectional Preferences, (June).
Heristian,  S.,  Al  Kautsar,  H.  A.,  &  Sayfulloh,  A.
(2019). Laporan Akhir Penelitian Mandiri.

## INFORMATION RETRIEVAL SYSTEM PADA
PENCARIAN  FILE  DOKUMEN  BERBASIS TEKS  DENGAN  METODE  VECTOR  SPACE MODEL  DAN  ALGORITMA  ECS  STEMMER.
(2016). Jurnal Insand Comtech , 1 (1).
Kom,  M.,  &  Setiawan,  D.  (2015).  Rancang  Bangun Information  Retrieval  System  (IRS)  Bahasa Jawa  Ngoko  pada  Palintangan  Penjebar Semangad  dengan  Metode  Vector  Space Model (VSM), 0624097401 .
Lopes,  C.  T.,  &  Ribeiro,  C.  (2010).  Using  Local Precision  to  Compare  Search  Engines  in, 835–836.
Mao,  W.,  &  Chu,  W.  W.  (2007).  The  phrase-based vector space model for automatic retrieval of free-text  medical  documents  q, 61 ,  76–92. https://doi.org/10.1016/j.datak.2006.02.00 8
Pujiatin, D., Lestari, U., Susanti, E., & Informatika, T.
(2018). 3 1,2,3. Aplikasi Transliterasi Bahasa Sunda  The  Application  Sundanese  Language Transliteration , 5 (2), 1–7.
Roshdi,  A.,  &  Roohparvar,  A.  (2015).  Review :
Information  Retrieval  Techniques  and Applications, 3 (9), 373–377.
Singh,  V.  K.,  Singh,  V.  K.,  Vishwavidyalaya,  G., Programmer,  S.  A.,  &  Vishwavidyalaya,  G.  G.
(2015).  VECTOR  SPACE  MODEL :  AN INFORMATION RETRIEVAL, 141–143.
Yulianto,  B.,  Budiharto,  W.,  &  Kartowisastro,  I.  H.
(2017).  The  Performance  of  Boolean Retrieval and Vector Space Model in Textual Information, 11 (1), 33–39.