Volume 1 No. 1 Mei 2020 E-ISSN 0000-0000

## Information Retrieval System Pada Pencarian File Dokumen Berbasis Teks Dengan Metode Vector Space Model
Astrid Noviriandini 1 , Diah Ayu Ambarsari 2 , Fahmi Aprian 3
1,2,3 Universitas Bina Sarana Informatika
e-mail: 1 astrid.asv@bsi.ac.id , 2 diah.das@bsi.ac.id, 3 17190532@bsi.ac.id
Abstrak -  Pencarian  informasi  berdasarkan  query  oleh  pengguna  yang  diharapkan  dapat  menemukan  koleksi dokumen berdasarkan kebutuhan pengguna dikenal dengan Information Retrieval atau temu kembali informasi. Penelitian  ini  membahas  tentang  implementasi  sistem  temu  kembali  informasi  untuk  mencari  dan  menemukan dokumen  teks  berbahasa  Indonesia  dan  bahasa  Inggris  menggunakan  metode Vector  Space  Model .  Tujuan penelitian ini untuk menyediakan solusi pada mesin pencari agar mampu menyediakan informasi dokumen teks pada  database  yang  tepat  menggunakan  kata  kunci  tertentu.  Hasil  dari  pencarian  direpresentasikan  dengan urutan/rangking kemiripan dokumen dengan query.
Kata Kunci : Informatin Retrieval, Temu Kembai Informasi, Vector Space Model
Abstract—Information retrieval based on a query by the user, which is expected to find a collection of documents based on user requirements, known as Information  Retrieval  or information  retrieval. This study discusses the implementation  of  information  retrieval  system to  search and find the text  documents in Bahasa Indonesia  and English using the Vector Space Model. The purpose of this study to provide a solution in search engines to be able to  provide  information  on  a  text  document  right  database  using  specific  keywords.  Results  of  the  search represented by the order/rangking similarity with the query document.
Keywords: Information Retrieval, 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.
Perpustakaan di SMPN 2 Sepatan merupakan salah satu perpustakaan yang  menyediakan berbagai informasi  koleksi  pustaka  yang  ada  seperti  tentang buku  pelajaran  dan  buku  pengetahuan  lainnya. Dokumen  tersebut  terus  bertambah  setiap  saat sehingga  membuat dokumen semakin  lama semakin banyak.  Untuk  mencari  dokumen-dokumen  tersebut dibutuhkan  waktu  yang  relative  lama,  karena pencariannya dilakukan secara manual. Maka dari itu dibutuhkan sebuah search engine yang dapat mencari dokumen-dokumen  tersebut  secara  lebih  cepat, mudah serta menghasilkan informasi yang relevan.
Sistem temu kembali informasi (Information Retrieval  System) merupakan  suatu  sistem  yang menemukan (retrieve) informasi yang sesuai dengan kebutuhan user dari  kumpulan  informasi  secara otomatis.  Prinsip  kerja  sistem  temu  kembali informasi  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 (Irmawati, 2017).
Tujuan  yang  ingin  dicapai  dari  penelitian  ini adalah  Untuk  membuat  suatu  aplikasi  yang  dapat membantu  Pengguna Khususnya siswa-siswi dalam pencarian  Dokumen  informasi  dengan  menerapkan metode Vektor Space Model (VSM).
Adapun manfaat penelitian ini adalah :
a. Untuk membantu dan mempermudah siswa-siswi dalam mencari Dokumen informasi.
b. menghasilkan  informasi  yang  lebih  relevan dengan  hasil  ketepatan  ( precision )  tinggi  dan perolehan ( recall ) rendah.

## METODE PENELITIAN
A. Metode Penelitian
Untuk  memperoleh  gambaran  yang  jelas mengenai  penelitian  ini,  maka  penulis  perlu mendapatkan  data  yang  akurat.  Beberapa  langkah yang  dilakukan  untuk  mendapatkan  data  tersebut sebagai berikut :

## 1. Pengamatan Langsung (observasi)
Penulis mengadakan observasi secara langsung  terhadap  obyek  yang  diteliti,  yaitu perpustakaan SMPN 2 Sepatan. Hal-hal yang diamati adalah  kegiatan  yang  terjadi  di  lapangan,  dan mencatat  secara  sistematis  tentang  hal-hal  tertentu yang diamati. yaitu :
a. Penulis  melakukan  pengamatan  pada  proses pencarian data oleh petugas perpustakaan.
b. Penulis  melakukan  pengamatan  pada  hasil pencarian dan kesesuaian hasil yang diinginkan dengan fakta data yang ada.
2. Komunikasi Langsung atau Wawancara Interview ini dilakukan dengan cara mengumpulkan  data  dan  berkomunikasi  secara langsung  dengan  objek  peneliti  agar  mendapatkan informasi  yang  lebih  akurat  tentang  permasalahan- permasalahan yang sebelumnya kurang jelas. Dalam hal  ini  penulis  melakukan  wawancara  langsung kepada  petugas  pengelola  perpustakaan  SMPN  2 Sepatan, serta user pada perspustakaan.
Hal  yang  menjadi perhatian penulis adalah data yang  tersedia  serta  kesesuaian  pencarian  yang diinginkan  oleh  user  terhadap  hasil  pencarian  yang telah dilakukan.

## 3. Studi Pustaka
Pengumpulan  data  juga  dilakukan  dengan cara  mempelajari  buku-buku  yang  mendukung  pada penelitian ini, termasuk di dalamnya literatur tentang penulisan  dan  mengenai  hal-hal  yang  mendukung pembuatan program aplikasi.

## B. Information Retrieval System
Menurut  (Fadlil,  2018)  sistem  temu  kembali  adalah bagian  dari  ilmu  komputer  yang  berkaitan  dengan pengambilan  informasi  dari  dokumen-dokumen berdasarkan  isi  dari  dokumen-dokumen  itu  sendiri  . Sedangkan  menurut (Fauziah, Sulistyowati, & Asra, 2019) Vector  Space  Model (VSM)  adalah  metode untuk  melihat  tingkat  kedekatan  atau  kesamaan (similarity) term  dengan  cara  pembobotan  term. Dokumen  dipandang  sebagai  sebuah  vector  yang memiliki magnitude (jarak) dan direction (arah). Pada Vector Space Model, sebuah istilah direpresentasikan dengan sebuah dimensi dari ruang vector. Relevansi sebuah  dokumen  ke  sebuah query didasarkan  pada similaritas diantara vector dokumen dan vector query.

## C. Vector Space Model
Vector Space Model (VSM) adalah  metode untuk  melihat  tingkat  kedekatan  atau  kesamaan (similarity) term  dengan  cara  pembobotan  term.
Dokumen  dipandang  sebagai  sebuah  vector  yang memiliki magnitude (jarak) dan direction (arah). Pada Vector Space Model, sebuah istilah direpresentasikan dengan sebuah dimensi dari ruang vector. Relevansi sebuah  dokumen  ke  sebuah query didasarkan  pada similaritas diantara vector dokumen dan vector query (Amin, 2011).
Menurut    (Siregar,  Sinaga,  &  Arianto,  2017) karakterisitk model ruang vector antara lain :
1. Model vector berdasarkan keyterm.
2.  Model  vector  mendukung  partial  matching (sebagian sesuai) dan penentuan peringkat dokumen. 3. Prinsip dasar model vector adalah :
a. Dokumen direpresentasikan dengan
menggunakan vector keyterm.
b. Ruang dimensi ditentukan oleh keyterms.
c. Query direpresentasikan dengan menggunakan vector keyterm.
d. Kesamaan dokumen keyterm dihitung berdasarkan jarak vector.
4. Model ruang vector memerlukan :
a. Bobot keyterm untuk vector dokumen.
b. Normalisasi keyterm untuk vector dokumen.
c. Normalisasi keyterm untuk vector query.
d.  Perhitungan  jarak  untuk  vector  dokumen keyterm.
5. Kinerja model ruang vector :
a. Efisien.
b.    Mudah dalam representasi.
c.  Dapat  diimplementasikan  pada  document matching dan partial matching
Sumber : (Amin, 2011).
Gambar 1. Ilustrasi Vector Space Model

## D. Metodologi Indexing Teks
Pada  penelitian  ini  menggunakan  metode  penelitian sebagai berikut pada gambar 1.
Sumber : (Noviarindini dan Ambarsari, 2020) Gambar 1. Metodologi Indexing Text
Pada  gambar  1.  data  angket  dari  perustakaan mrupakan  dataset    yang  digunakan  dalam  pencarian informasi  berdasatkan  kata  kunci  yang  diberikan. Kata  kunci  dilakukan  proses tokenizing,  filtering, stemming,  Indexing dan  kemudian  dilakukan  proses perhitungan TF-IDF . Kemudian hasil yang sudah di dapatkan  dilakukan  perhitunagnan Vectror  Space Model .

## A. Tokenizing
Proses  penghilangan  tanda  baca  pada  kalimat yang ada dalam dokumen sehingga menghasilkan  kata-kata  yang  berdiri  masing- masing.

## B. Filtering
Tahap pengambilan kata-kata yang penting dari hasil tokenizing. Tahap filtering ini menggunakan  daftar  stoplist  atau  wordlist.
Stoplist  yaitu  penyaringan  terhadap  kata-kata yang  tidak  layak  untuk  dijadikan  sebagai pembeda  atau  sebagai  kata  kunci  dalam pencarian dokumen sehingga kata-kata tersebut dapat  dihilangkan  dari  dokumen.  Sedangkan wordlist  adalah  daftar  kata  yang  mungkin digunakan  sebagai  kata  kunci  dalam  pencarian dokumen.
C. Stemming
Proses  mengubah  kata  menjadi  kata  dasarnya dengan menghilangkan imbuhan-imbuhan pada kata dalam dokumen.
D. Indexing
Teks  dokumen  yang  telah  melalui  proses tokenizing  dan  stemming,  kemudian  di-indeks ke dalam database.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Contoh :
Query (Q)  =  Sejarah  Perkembangan  Teknologi Informasi dan Komunikasi Dokumen 1  (D1)  =    Dari  zaman  prasejarah  hingga saat  ini,  teknologi  informasi  dan  komunikasi  terus berkembang seiring dengan perkembangan peradaban dan kebutuhan manusia Dokumen 2 (D2) = Sejarah perkembangan teknologi informasi  dan  komunikasi,  khususnya  komputer memang tidak bisa lepas dari sejarah perkembangan alat hitung Dokumen 3 (D3) = Dalam rangka memenuhi kebutuhan  utama  manusia  tersebut,  manusia  terus menciptakan  teknologi-teknologi  baru  di  bidang informasi dan komunikasi.
Tabel 1. Index Index D1 D2 D3 Zaman Sejarah rangka Prasejarah Kembang Penuh
Teknologi Teknologi Butuh Informasi Informasi Utama Komunikasi Komunikasi Manusia kembang Khusus Tersebut Seiring Komputer Manusia kembang Memang Terus adab Bisa Cipta butuh Lepas Teknologi manusia sejarah Teknologi Kembang Baru Alat Bidang hitung Informasi Komunikasi Sumber: (Noviriandini & Ambarsari, 2020) Tabel 2. Perhitungan tf Token Tf df Q D1 D2 D3 Zaman 0 1 0 0 1 Prasejarah 0 1 0 0 1 Teknologi 1 1 1 2 3 Informasi 1 1 1 1 3 Komunikasi 1 1 1 1 3 Kembang 1 2 2 0 2 seiring 0 1 0 0 1 adab 0 1 0 0 1 butuh 0 1 0 1 2 manusia 0 1 0 2 2 Sejarah 1 0 1 0 1 khusus 0 0 1 0 1 Komputer 0 0 1 0 1 Memang 0 0 1 0 1 Bisa 0 0 1 0 1 Lepas 0 0 1 0 1 Alat 0 0 1 0 1 hitung 0 0 1 0 1 Rangka 0 0 0 1 1 Penuh 0 0 0 1 1 Butuh 0 0 0 1 1 Utama 0 0 0 1 1 Tersebut 0 0 0 1 1 Terus 0 0 0 1 1 Cipta 0 0 0 1 1 baru 0 0 0 1 1 bidang 0 0 0 1 1 Sumber: (Noviriandini & Ambarsari, 2020)
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 0,4771 0 0,4771 0 0 0,4771 0 0,4771 0 0 0 0,4771 0,4771 0,4771 0,1761
0 0,4771 0,4771 0,4771 0,4771 0 0,4771 0,4771 0,4771 0,4771 0,1761 0,4771 0,1761 0,1761 0 0,4771 0 0,4771 0 0 0,4771 0 0,4771 0 0 0,1761 0 0,4771 0 0,4771 0,1761 0 0,4771 0 0,1761 0,4771 0,4771 0 0,4771 0 0,4771 0 0 0,4771 0 0,4771 0 0 0,4771 0 0,4771 0 0 0,4771 0 0,4771 0 0 0,4771 0 0,4771 0 0 0,4771 0 0,4771 0 0 0,4771 0 0,4771 0 0 0,4771 0 0,4771 0 0 0 0,4771 0,4771 0 0 0 0,4771 0,4771 0 0 0 0,4771 0,4771 0 0 0 0,4771 0,4771 0 0 0 0,4771 0,4771 0 0 0 0,4771 0,4771 0 0 0 0,4771 0,4771 0 0 0 0,4771 0,4771 0 0 0 0,4771 Sumber: (Noviriandini & Ambarsari, 2020) Tabel 4. Perhitungan Jarak Q-D Jarak Q-D Q D1 D2 D3 0 0,2276 0 0 0 0,2276 0 0 0,2276 0,2276 0,2276 0,0310 0,2276 0,2276 0,2276 0,2276 0,2276 0,2276 0,2276 0,2276 0,2276 0,0310 0,0310 0 0 0,2276 0 0 0 0,2276 0 0 0 0,2276 0 0,2276 0 0,2276 0 0,0310 0,2276 0 0,2276 0 0 0 0,2276 0 0 0 0,2276 0 0 0 0,2276 0 0 0 0,2276 0 0 0 0,2276 0 0 0 0,2276 0 0 0 0,2276 0 0 0 0 0,2276 0 0 0 0,2276 0 0 0 0,2276 0 0 0 0,2276 0 0 0 0,2276 0 0 0 0,2276 0 0 0 0,2276 0 0 0 0,2276 0 0 0 0,2276 1,1382 2,0798 2,5351 2,7938 sqrt (Q) sqrt (D) 1,0669 1,4422 1,5922 1,6715 Sumber: (Noviriandini & Ambarsari, 2020) Tabel 5. Perhitungan Dot Product Dot Produk Q*D1 Q*D2 Q*D3 0 0 0 0 0 0 0,0518 0,0518 0,0071 0,0518 0,0518 0,0518 0,0518 0,0518 0,0518 0,0071 0,0071 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0,0518 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 0,1625 0,2143 0,1107 Sumber: (Noviriandini & Ambarsari, 2020)

## Perhitungan Similaritas
Langkah selanjutnya adalah menghitung nilai Cosinus sudut antara vector Query dengan tiap dokumen dengan rumus :
Cosine Ɵ 𝐷 𝑖 = 𝑄∗𝐷 |𝑄|∗ |𝐷𝑖|
𝐷1 = 0,1625 1,0669 ∗ 1,4422 = 0,1056 𝐷2 = 0,2143 1,0669 ∗ 1,5922 = 0,1262 𝐷3 = 0,1107 1,0669 ∗ 1,6715 = 0,0621

## Membuat Ranking
Dari  Analisa  Vector  Space  Model diperoleh  hasil  untuk  ketiga  dokumen  di  atas adalah sebagai berikut.
Tabel 6. Pembuatan Ranking D1 D2 D3 0,1056 0.1262 0.0621 Rank 2 Rank 1 Rank 3 Sumber: (Noviriandini & Ambarsari, 2020)
Hasil  perhitungan Cosine diketahui  bahwa Dokumen 2(D2) memiliki tingkat similaritas tertinggi kemudian disusul dengan D1 dan D3.

## KESIMPULAN
Kesimpulan  dari  hasil  penelitian  program tugas  akhir  yang  telah  dilakukan  adalah  sebagai berikut:
a. Information  Retrieval  System yang  dibuat  dapat mencari  informasi  dari  isi file dokumen  yang disimpan di dalam sistem.
b. Proses peng-indeks-an dokumen di dalam aplikasi Information Retrieval System yang dikembangkan melalui beberapa tahapan pemrosesan teks, yaitu tokenizing , filtering, stemming . Sedangkan untuk proses  pencariannya  juga  melalui  beberapa tahapan proses yaitu penghitungan bobot dengan tf-idf, menghitung jarak tiap dokumen dan query , menghitung dot  product ,  menghitung  similaritas dan perangkingan.
c. pada penelitian ini telah berhasil mengembangkan aplikasi  IR System dengan  metode  VSM  untuk menemukan kembali dokumen berbahasa
Indonesia  dan  bahasa  inggris  berformat  *.doc, *.docx, dan *.pdf.
Adapun  saran  yang  dapat  dipertimbangkan lebih  lanjut  adalah  Penggunaan  model  dari information  retrieval  system yang  lainnya  untuk dapat  membandingkan  hasil  kinerja information retrieval  system sehingga  dapat  ditemukan  model yang paling baik dari sistem temu kembali informasi.

## REFERENSI
Amin,  F.  (2011).  IMPLEMENTASI  SEARCH ENGINE (MESIN PENCARI) MENGGUNAKAN METODE VECTOR SPACE  MODEL  Fatkhul  Amin  Dosen
Fakultas  Teknologi  Informasi  Universitas Stikubank  Semarang. Dinamika  Teknik , V (1), 45–58.
Fadlil,  A.  (2018).  Aplikasi  Sistem  Temu  Kembali Angket Mahasiswa Menggunakan Application of  Information  Retrieval  for  Opinion  Student. Jurnal Teknologi Informasi Dan Ilmu Komputer , 6 (1), 33–40.
https://doi.org/10.25126/jtiik.201961184
Fauziah, S., Sulistyowati, D. N., & Asra, T. (2019).
OPTIMASI  ALGORITMA  VECTOR  SPACE MODEL DENGAN ALGORITMA K-NEAREST NEIGHBOUR  PADA  PENCARIAN  JUDUL ARTIKEL JURNAL . 15 (1), 21–26.
Irmawati, I. (2017). Sistem Temu Kembali Informasi
Pada Dokumen Dengan Metode Vector Space Model. Jurnal  Ilmiah  FIFO , 9 (1),  74. https://doi.org/10.22441/fifo.v9i1.1444
Siregar, R. R. A., Sinaga, F. A., & Arianto, R. (2017).
Aplikasi  Penentuan  Dosen  Penguji  Skripsi Menggunakan  Metode  TF-IDF  dan  Vector Space Model. Computatio :  Journal  of Computer  Science  and  Information  Systems , 1 (2), 171. https://doi.org/10.24912/computatio.v1i2.1014