OPEN ACCESS J. O F INISTA, V OL . 2, N O . 2, PP .001-010, MAY 2020 ISSN : 2622-8106 (ONLINE)
DOI: 10.20895/INISTA.V2I2
Journal of Informatics, Information System, Software Engineering and Applications
Sistem Temu Kembali Informasi Dinas Pemuda Olahraga dan Pariwisata Kabupaten Purbalingga dengan Metode Vector Space Model
Muhammad Syafiq H #1 , Sisilia Thya Safitri #2 , Rifki Adhitama #3
# Institut Teknologi Telkom Purwokerto Jl. DI Panjaitan No 128, Purwokerto, Jawa Tengah Indonesia
1 15102108@ittelkom-pwt.ac.id
2 sisil@ittelkom-pwt.ac.id
3 rifki@ittelkom-pwt.ac.id
Accepted on 18-05-2020

## Abstrak
Pariwisata  di  Indonesia  kini  sudah  semakin  meningkat  baik  pariwisata  alami,  maupun  buatan.  Kabupaten  Purbalingga dapat dikatakan sebagai kabupaten yang sedang tumbuh terutama dalam bidang pariwisatanya dan mulai dijadikan sebagai perbandingan dengan pariwisata di  kota  lain  di  Jawa  Tengah.  Sistem  Temu  Kembali  Informasi  merupakan  optimalisasi dalam  pencarian  website  agar  user  mendapatkan  informasi  sesuai  dengan  yang  diharapkan.  Pariwisata  di  Kabupaten Purbalingga masih mengalami kendala yaitu aspek dalam memberikan  informasi secara detail objek wisata. Penggunaan sistem  temu  kembali  diharapkan  dapat  digunakan  sebagai  optimalisasi  pencarian  untuk  meningkatkan  relevansi  antara query  dengan  dokumen  pariwisata  Kabupaten  Purbalingga.  Tools  yang  akan  digunakan  untuk  membuat  sistem  temu kembali  informasi  ini  yaitu  dengan  framework  codeigniter  kemudian  bahasa  pemrograman  php  untuk  website  dengan penyimpanan data menggunakan database Mysql. Dalam proses pembangunan sistem temu kembali informasi diperlukan sebuah algoritma yaitu vector space model sebagai perhitungan relevansi antara query dengan dokumen. Penerapan sistem temu kembali informasi pariwisata Kabupaten Purbalingga, diharapkan dapat membantu kondisi pariwisata di Kabupaten Purbalingga menjadi meningkat khususnya dalam informasi pariwisata. Hasil penelitian ini adalah website pencarian yang akan  memberikan  informasi  objek  wisata  sesuai  dengan  query  yang  diinputkan  oleh  user  kemudian  menampilkan dokumen secara relevan dengan query.
Kata Kunci: Temu Kembali Informasi,Pariwisata Kabupaten Purbalingga, Vector Space Model

## I. P ENDAHULUAN
M ulai  banyaknya objek wisata yang  ada di  Purbalingga membuat  tantangan baru bagi  Dinas Pariwisata Kabupaten  Purbalingga  untuk  dapat  memberikan  informasi  secara  rinci  dan  detail  kepada  calon  wisatawan. Selaku  manajemen  pariwisata  di  Kabupaten  Purbalingga  perlu  adanya  tindakan  untuk  dapat  memberikan informasi  kepada  calon  wisatawan  terkait  pariwisata  Kabupaten  Purbalingga.  Dinas  Pariwisata  Kabupaten Purbalingga  merupakan  tangan  dari  wisata-wisata  khususnya  wisata  yang  baru  muncul  untuk  dapat memberikan  informasi.  Fitur  pencarian  yang  tersedia  pada  website  Dinas  Pariwisata  Purbalingga  saat  ini
belum optimal dikarenakan informasi yang disediakan hanya sebatas informasi prestasi dari suatu desa wisata maupun  informasi  kedatangan  tamu  yang  berwisata  di  Kabupaten  Purbalingga.  Publikasi  pariwisata  di Kabupaten Purbalingga dianggap belum optimal karena belum ada website informasi yang lebih rinci terkait pariwisata yang ada di Kabupaten Purbalingga.
Pariwisata  yang  ada  di  Kabupaten  Purbalingga  saat  ini  sedang  dalam  proses  pembangunan  dan  pencarian wisata-wisata  alam.  Gambar  1.1  dan  gambar  1.2  merupakan  grafik  yang  menunjukan  data pengunjung/wisatawan  lokal  dan  mancanegara  yang  berwisata  di  Kabupaten  Purbalingga  mulai  dari  tahun 2012 hingga tahun 2015. Data tersebut diambil dari sumber Badan Pusat Statistik Kabupaten Purbalingga dan Dinas Pariwisata Kabupaten Purbalingga[1].
Gambar 1. Wisatawan Lokal Kabupaten Purbalingga Tahun 2012-2015
Gambar 2. Wisatawan Mancanegara Kabupaten Purbalingga Tahun 2012-2015
Metode vector space model merupakan sebuah metode yang memiliki fungsi sebagai perhitungan nilai dari kemiripan antara query yang dimasukkan oleh pengguna dengan dokumen yang tersedia pada website. Vector space model dapat  digunakan sebagai  algoritma pencarian yang efektif. Peran algoritma vector space model adalah untuk membantu mengoptimalkan agar wisatawan mendapat informasi pariwisata sesuai dengan query
yang dimasukkan. Kemudahan dalam mencari informasi tersebut dapat memberikan kemudahan bagi seluruh wisatawan untuk mendapat informasi pariwisata kabupaten Purbalingga secara jelas dan detail.
Dalam penelitian ini, fokus masalah yang akan dilakukan sebagai penelitian adalah optimalisasi dari fungsi pencarian. Selain itu relevansi antara query dengan dokumen diperlukan agar dapat menghasilkan nilai tingkat kemiripan  yang  tinggi  sehingga  dapat  menampilkan  dokumen  sesuai  dengan  query  yang  diinputkan  oleh pengguna. Hal yang membedakan website ini dengan website pemerintah Kabupaten Purbalingga sebelumnya adalah penggunaan teknologi vector space model pada fungsi menu pencarian kata kunci sehingga pengguna dapat dengan mudah mencari sesuai apa yang diinginkan
Penelitian  ini  dilakukan  untuk  memberikan  informasi  secara  jelas  yang  akan  membantu  para  wisatawan yang ingin berwisata di Kota Purbalingga dengan mengoptimalkan dari menu fungsi pencarian. Penelitian ini diharapkan  dapat  membantu  pemerintah  Purbalingga  dalam  mewujudkan  program  pariwisata  yang  sudah  di programkan oleh Dinas Pariwisata.
Berdasarkan latar belakang yang telah dituliskan, rumusan masalah yang diangkat dalam penelitian ini yaitu sebagai  berikut  yaitu  kurangnya  informasi  mengenai  desa  wisata  terkait  seperti  harga  tiket  dan  fasilitas  di Kabupaten  Purbalingga.  Kurangnya  kata  kunci  relevan  dan  optimalisasi  pada  pencarian  pariwisata Purbalingga yang detail.
Tujuan  penelitian  ini  yang  bersifat  umum  yaitu  sebagai  sistem  informasi  pariwisata  dengan  basis  website yang  akan  memberikan  kemudahan  bagi  wisatawan  untuk  memperoleh  informasi  seputar  pariwisata Kabupaten  Purbalingga.  Selain  itu,  sistem  ini  nantinya  akan  memberikan  informasi  penjelasan  lebih  detail terkait pariwisata Kabupaten Purbalingga. Penelitian ini lebih khusus bertujuan untuk membantu optimalisasi pencarian  pariwisata  Kabupaten  Purbalingga  melalui  website  karena  kabupaten  Purbalingga  yang  dianggap berpotensi untuk menggunakan sistem ini.

## II. TINJAUAN PUSTAKA
Dalam jurnal yang berjudul Penerapan Temu Kembali Informasi pada Kumpulan Dokumen Skripsi, Metode yang digunakan pada penelitian ini yaitu metode vector space model. Keluaran dari penelitiannya yaitu sistem temu  kembali  informasi  dapat  diterapkan  pada  penelitiannya.  Hasil  penelitiannya  yaitu  Dapat  menemukan dokumen yang relevan terhadap kata kunci. Menampilkan waktu proses indexing bahwa 100 dokumen dapat terindex  dengan  kurun  waktu  328.85  detik.  Nilai  precision  dokumen  yang  relevan  yaitu  antara  0.346154 sampai dengan 1 membuktikan bahwa dokumen relevan[2].
Dalam jurnal yang berjudul Pencarian Materi Kuliah pada Aplikasi Blended Learning menggunakan Vector Space  Model.  Metode  vector  space  model  yang  digunakan  dalam  penelitiannya.  Dapat  melakukan  proses pencarian walaupun stopword yag digunakan menggunakan bahasa  Inggris. Hasil dari penelitian yaitu dapat mencari  materi  kuliah  yang  menggunakan  metode  vector  space  model  dengan  tingkat  kemiripan  <60%  dari jumlah keyword dengan durasi proses pencarian rata-rata 2.5 detik[3].
Dalam  jurnal  yang  berjudul  Analisis  Perbandingan  Metode  Vector  Space  Model  dan  Weighted  Tree Similarity  dengan  Cosine  Similarity  pada  Kasus  Pencarian  Informasi  Pedoman  Pengobatan  Dasar  di Puskesmas  dengan metode yang digunakan yaitu vector space model dengan weighted similarity. Hasil dari penelitiannya  yaitu  membandingkan  bahwa  metode  tree  similarity  merupakan  metode  terbaik  dengan  bukti dari sistem pakar, serta memberikan nilai precission lebih presisi[4].
Dalam  jurnal  yang  berjudul Information  Retrieval Tugas  Akhir  dan  Perhitungan  Kemiripan  Dokumen Mengacu  pada  Abstrak  menggunakan Vector  Space  Model. Hasil  dari  penelitiannya  yaitu  mencari  tingkat kemiripan yang ada pada dokumen tugas akhir dengan berpedoman Abstrak sebagai pedoman untuk di proses indexing[5].
Dalam  jurnal  yang  berjudul  Pencarian  Pasal  pada  Kitab  Undang-Undang  Hukum  Pidana  (KUHP) Berdasarkan  Kasus  menggunakan  Meode  Cosine  Similarity  dan  Latent  Semantic  Indexing  (LSI).  Metode yang  digunakan  yaitu  dengan  metode  Cosine  Similarity  dan  Latent  Semantic  Indexing  (LSI).  Hasil  dari penelitian  berupa  pengembangan  sistem  dalam  pencarian  pasal  KUHP  dinilai  sesuai  karena  hasil  dari  Mean Average Precision (MAP) mendekati nilai 1[6].
Dalam  jurnal  yang  berjudul  Efektivitas  Penggunaan  Stoplist  Kata  Umum  dari  Dokumen  Hasil  Klasifikasi Pretopology.  Metode  yang  digunakan  yaitu  dengan  vector  space  model  dengan  klasifikasi  dokumen  dengan pretopology.  Hasil  dari  penelitian  bahwa  klasifikasi  dari  75  dokumen  dengan  menerapkan  metode pretopology menghasilkan nilai recall serta precision sebesar 90% dan 76%[7].
Keunggulan dari  penelitian sebelumnya yaitu sistem temu kembali  informasi  dengan metode vector space model ini akan di implementasikan dengan cakupan lebih detail yaitu kota/ Kabupaten Purbalingga. Penelitian ini  bekerja  sama  dengan  Dinas  Pariwisata  kabupaten  Purbalingga  sebagai  pengelolaannya.  Metode  vector space  model  yang  akan  di  implementasikan  pada  website  pariwisata  memiliki  potensi  sebagai  salah  satu faktor pendukung promosi pariwisata Kabupaten Purbalingga.
Dasar teori yang digunakan dalam penelitian ini yaitu:
1) Sistem  Informasi:  Definisi  dari  sistem  yaitu  suatu  jaringan  kerja  dari  prosedur  yang  saling berhubungan,  berkumpul  untuk  melakukan  sebuah  kegiatan  untuk  mencapai  suatu  target  tertentu. Definisi  dari  informasi  yaitu  suatu  hasil  dari  pengolahan  data  dalam  bentuk  yang  lebih  mudah  untuk dipahamani  oleh  penerima.  Definisi  dari  sistem  informasi  yaitu  sistem  yang  menyediakan  suatu informasi untuk mendukung dalam pengambilan keputusan serta pengendalian di dalam[8].
2) Information  retrieval  merupakan  sistem  yang  memiliki  fungsi  mengembalikan  kembali  informasi- informasi  yang  relevan  terhadap  keperluan  pengguna  dari  kumpulan  informasi  secara  otomatis. Information retrieval bekerja terhadap suatu dokumen atau informasi yang tidak memiliki struktur dan terhadap kebutuhan pengguna yang juga tidak memiliki struktur[9].
3) Vector  space  model  adalah  model  dari  Information  Retrieval  yang  mempresentasikan  dokumen  dan query  sebagai  vektor  pada  ruang  multidimensi.  Persamaan  suatu  dokumen  dapat  dihitung  dengan panjang vektor dari dokumen dan query. Vector space model akan menghitung bobot dari setiap term yang terdapat  pada semua dokumen serta query dari  pengguna. Term merupakan kumpulan kata dari satu  kalimat  yang  ada  pada  dokumen.  Relevansi  dari  term  dokumen  dengan  query  yang  dimasukkan oleh  user  dapat  dinilai  sebagai  pengukuran  kesamaan  nilai  vektor.  Perhitungan  pada  vector  space model  memiliki  tahapan  mulai  dari  pembobotan  nilai  term  frequency-Inverse  Document  Frequency (TF-IDF) dan nilai dari persamaan term dengan menggunakan cosine similarity[10].
4) Proses  Indexing  memiliki  tahapan  yang  harus  dilakukan  saat  proses  indexing.  Penjelasan  dari  setiap tahapan sebagai berikut.
a. Teks
Teks merupakan dokumen yang akan diproses index mulai dari judul dan isi dari dokumen tersebut. Dokumen akan ditampilkan ketika query dan dokumen bernilai relevan. b.Tokenizing
Proses tokenization merupakan proses membagi kalimat dari dokumen yang sudah tersedia kemudian dipecah setiap kata dari kalimat tersebut.
c.Filtering
Pada proses ini dokumen yang akan di index akan di saring dengan menghilangkan kata penghubung serta  tanda  baca  yang  ada  pada  dokumen.  Pada  proses  ini  diperlukan  stoplist  atau  stopword  yang berisi kata penghubung supaya dapat dijadikan sebagai acuan saat proses indexing.
d.Stemming
Proses  stemming berfungsi  guna mengurai  kata menjadi  kata dasar. Proses ini akan menghilangkan imbuhan  imbuhan  kata  agar  menjadi  kata  dasar.  Diperlukan  dictionary  sebagai  acuan  kata  dasar untuk sistem dapat melakukan proses indexing.
e.Indexing
Tahap indexing ini merupakan hasil dari proses indexing dengan dokumen yang sudah di index akan membentuk suatu pola yang dapat dikenali oleh sistem sebagai dokumen[11].
5) Proses pencarian teks memiliki tahapan sebagai berikut.
a.Query
Tahapan yang  pertama yaitu user akan memasukan sebuah query yang nantinya akan dikembalikan oleh sistem menjadi sebuah informasi.
b.Stemming
Pada tahapan ini sama halnya dengan proses indexing, sistem akan menghilagkan kata yang memiliki imbuhan agar menjadi kata dasar.
c.Pembobotan Dokumen
Proses  pembobotan  merupakan  proses  dari  perhitungan  bobot  term  dari  query  pengguna  dan  juga perhitungan dari term dokumen yang tersedia. Rumus yang digunakan untuk menghitung bobot atau yang bisa disebut term frequency (tf) yaitu sebagai berikut:
………………………………………………………….. ( 1) TF(d,t)  merupakan  term  frequency  dari  term  t  yang  ada  pada  text  d.  Setelah  perhitungan  term frequency dilakukan perhitungan term yang muncul pada  seluruh koleksi dokumen. Perhitungan ini disebut  sebagai  Inverse  Document  Frequency  (IDF).  Rumus  persamaan  dalam  perhitungan  IDF dinyatakan sebagai berikut:
…………………………………………………………. ( 2) N  merupakan  total  dari  jumlah  dokumen  yang  ada  pada  koleksi  kemudian  df  (t)  adalah  jumlah dokumen yang mengandung term t. Berikut adalah rumus umum dari penggabungan perhitungan TF- IDF dengan cara mengalikan nilai TF dan IDF sebagai berikut[9]:
…………………………………. ( 3) d.Similarity Calculation
Proses  ini  merupakan  perhitungan  kemiripan  antara  dokumen  dengan  query.  Hasil  dari  nilai similarity akan menjadi pengurutan dengan nilai tertinggi akan menjadi dokumen yang mirip dengan query. Menggunakan rumus cosine similarity dan persamaan rumus sebagai berikut[12]:
……………………………… ( 4) e.Retrieval Document
Tahap  akhir  ini  merupakan  hasil  dari  dokumen  yang  relevan  dengan  query  yang  diinput  oleh pengguna kemudian ditampilkan oleh pengguna.
6) MySQL Database
MySQL merupakan sebuah database RDBMS (Relational Database Management System) yang bersifat open  source  dibuat  oleh  Michael  Widenius.MySQL  mampu  menangani  manajemen  database  mulai dari  menangani  beberapa  user  dengan  instruksi  sekaligus  dalam  satu  waktu.Dalam  hal  ini,  user merupakan sebagai administrator dari database, programmer aplikasi, sampai end user. MySQL  dapat mengirim dan menerima data secara multi user dan cepat[13].
7) Metode (SDLC) System Development Life Cycle Waterfall
SDLC  merupakan  suatu  metode  untuk  pembuatan  maupun  sebagai  pengembangan  aplikasi  yang terdapat  tahapan-tahapan  dalam  merancang  aplikasi. Pada  penelitian  kali  ini,  metode  SDLC  yang digunakan  yaitu  waterfall.SDLC  Waterfall  merupakan  metode  yang  mengumpamakan  air  terjun sebagai cara kerjanya. SDLC Waterfall memiliki beberapa tahap yang dikerjakan secara berurutan satu per satu[14].

## II. METODE PENELITIAN
Berdasarkan  uraian  dari  latar  belakang,  penelitian  ini  dilakukan  pada  Dinas  Pariwisata  Kabupaten Purbalingga.  Subjek  yang  diteliti  pada  penelitian  ini  yaitu  objek  wisata  yang  ada  pada  Kabupaten Purbalingga,  baik  objek  wisata  alami  maupun  buatan.  Penelitian  ini  memiliki  beberapa  tahapan  dalam
pembuatan  sistem  temu  kembali  informasi  dengan  vector  space  model.  Mengacu  pada  metode  SDLC waterfall tahapan tersebut dapat dilihat dalam gambar 3.1.

## Gambar 3. Diagram Alir Penelitian
Dalam proses analisis, tahapan yang dilakukan yaitu dengan studi literature tentang algoritma vector space model  dan  materi  temu  kembali  informasi  serta  ilmu  lain  yang  dibutuhkan.  Selanjutnya  pengumpulan  data data yang diperlukan.masih  dalam proses analisis yaitu tahapan requirement atau membuat  daftar kebutuhan yang  dibutuhkan  oleh  sistem.  Proses  yang  kedua  yaitu  proses  design.  Design  ini  yaitu  dengan  membuat diagram tentang alur dari kerja sistem. Terdapat 4 diagram yang diperlukan dalam membuat sistem ini yaitu use case, activity, sequence,dan class diagram. Proses selanjutnya yaitu pada proses inti yaitu coding. Coding dalam  sistem  yang  dibuat  dalam  penelitian  ini  yaitu  proses  indexing,  query,  similarity  calculation,  dan perangkingan. Setelah proses coding  selesai, akan diuji  dengan metode blackbox testing dan pencarian nilai dari  recall  dan  precision.  Jika  sistem  berjalan  sesuai  dengan  harapan.  Maka  penellitian  dikatakan  lancer, namun jika terdapat kendala, dapat di perbaiki pada proses coding.

## IV. H ASIL DAN PEMBAHASAN
Berikut adalah sampel dokumen yang diproses menggunakan vector space model yang ada pada sistem ini.
1. Sampel dokumen sebagai perhitungan diambil 4 dokumen dengan judul sebagai berikut. D1 = “Desa Wisata Serang”
D2 = “Goa Lawa Purbalingga”
D3 = “Kampung Kurcaci, Desa Serang”
D4 = “Taman Bunga Desa Siwarak Karangreja” Query = “Wisata di Serang, Karangreja Purbalingga”

## 2. Hitung Bobot
Tabel 4.1 Proses pencarian nilai IDF (Inverse Document Frequency)
Tabel 4.2 Proses pencarian nilai bobot (W)
Keterangan: a. Term = Kata
b. Q = Query
c. D = Dokumen
d. TF = Nilai berdasar banyaknya term yang muncul pada dokumen
e. DF = Jumlah term yang dalam satu dokumen f. IDF = Jumlah term pada seluruh dokumen
g. W =  Bobot term pada dokumen
Sistem Temu Kembali Informasi Dinas Pemuda Olahraga dan Pariwisata Kabupaten Purbalingga dengan Metode Vector Space Model

## 3. Panjang Vektor
Proses  pertama  dalam  perhitungan  yaitu  menghitung  panjang  vektor  dari  setiap  dokumen  beserta panjang vektor dari query. Perhitungan panjang vektor sebagai berikut.
= nilai mutlak panjang vektor
= nilai bobot dari t erms yang muncul pada dokumen
|D1| = = 0,683 |D2| = = 1,042 |D3| = = 0,910 |D4| = = 1,209 |Q|   = = 1,084
4. Hitung Dot Product
Tahap  selanjutnya  adalah  menghitung  dot  product  untuk  memudahkan  perhitungan  dalam  tahap selanjutnya yaitu nilai similarity.
= Perkalian nilai bobot dari query dengan dokumen i
= Jumlah dari perkalian antara query dengan dokumen yang muncul
Q.D1 = 0,602*0,602 + 0,301*0,301
= 0,452 Q.D2 = 0,602*0,602 = 0,362 Q.D3 = 0,301*0,301
= 0,090
Q.D4 = 0,602*0,602
= 0,362
5. Nilai Similarity
Perhitungan akhir yaitu proses mencari nilai dari kemiripan antara query dengan dokumen.
= Perkalian nilai similarity antara query dengan dokumen = Nilai Dot Product .
= Perhitungan dari nilai panjang vektor query dengan panjang vektor dokumen i

## 6. Perangkingan
Berikut  adalah  hasil  akhir  dari  metode  vector  space  model.    Dengan  kata  kunci  atau  query  yang dimasukkan  oleh  user  yaitu  “Wisata  di  Serang  Karangreja  Purbalingga”.  Outputnya  diurutkan berdasarkan  nilai  similarity  atau  kemiripan  yang  tertinggi.  Dari  hasil  perangkingan  diatas  dijelaskan bahwa  dokumen  1  berada  pada  urutan  pertama  pada  pencarian.  Dibawahnya  dokumen  2  kemudian dokumen 4 dan yang terakhir dokumen 3 yang ada pada pencarian.
Rangking 1 = Dokumen 1 (D1) “Desa Wisata Serang” Rangking 2 = Dokumen 2 (D2) “Goa Lawa Purbalingga” Rangking 3 = Dokumen 4 (D4) “Taman Bunga Desa Siwarak Karangreja” Rangking 4 = Dokumen 3 (D3) “Kampung Kurcaci, Desa Serang”

## V. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  dan  pembahasan  pada  bab  sebelumnya,  kesimpulan  yang  diperoleh  yaitu sebagai  berikut.  Hasil  dari  pengujian  sistem  menggunakan  blackbox  testing  dengan  beberapa  kriteria  yang sudah dijelaskan pada bab sebelumnya bahwa seluruh kriteria pengujian yaitu sesuai  harapan dengan tujuan dari  penelitian.  Hasil  dari  pencarian  yang  ditampilkan  bernilai  relevan  dengan  query  yang  dimasukkan  oleh pengguna.  Kecepatan  dalam  proses  menampilkan  dokumen  dari  query  yang  dimasukkan  pengguna mendapatkan kecepatan sebesar 1,45 detik. Dengan demikian sistem ini telah sesuai dengan harapan yaitu saat menampilkan dokumen kurang dari 10 detik. Kesimpulan selanjutnya yaitu tingkat relevansi dari sistem temu kembali  informasi  yang di  hitung berdasarkan nilai  precision  dan recall menampilkan yaitu 65% dan 100%. Dapat di simpulkan bahwa sistem dianggap relevan dengan nilai diatas 50%

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  B.  P.  S.  K.  Purbalingga,  “Jumlah  Wisatawan  Lokal  dan  Mancanegara  Kabupaten  Purbalingga,”2016.[Online].Available: https://purbalinggakab.bps.go.id/statictable/2016/10/21/83/jumlah-wisatawan-dan-pendapatan-dari-obyek-wisata-menurut-bulan-di- kabupaten-purbalingga-2015.html.
[2]  K.  D.  Putung,  A.  Lumenta,  and  A.  Jacobus,  “Penerapan  Sistem  Temu  Kembali  Informasi  pada  Kumpulan  Dokumen  Skripsi,”  Tek. Inform., vol. 8, no. 1, pp. 18–23, 2016.
[3]  P.  Angga,  L.  W.  Astuti,  and  M.  Ramadhan,  “Pencarian  Materi  Kuliah  Pada  Aplikasi  Blended  Learning  Menggunakan  Metode  Vector Space Model,” Ultimatics, vol. 8, no. 2, pp. 92–101, 2016.
[4]  P. Dasar, V. B. Wicaksono, and S. W. Sihwi, “Analisis Perbandingan Metode Vector Space Model dan Weighted Tree Similarity dengan Cosine  Similarity  pada  kasus  Pencarian  Informasi  Pedoman  Analisis  Perbandingan  Metode  Vector  Space  Model  dan  Weighted  Tree Similarity dengan Cosine Similarity pada kasus P,” ITSmart, vol. 4, no. 2, pp. 73–83, 2015.
[5]  Putri Elfa Mas’udia, M. D. Atmadja, and L. D. Mustafa, “Information Retrieval Tugas Akhir dan Perhitungan Kemiripan,” Simetris, vol. 8, no. 1, pp. 355–362, 2017.
[6]  S. Y. Baskoro, A. Ridok, and M. T. Furqon, “Pencarian Pasal pada Kitab Undang-Undang Hukum Pidana (KUHP) Berdasarkan Kasus menggunakan Metode Cosine Similarity dan Latent Semantic Indexing (LSI),” J. Environ. Eng. Sustain. Technol., vol. 2, no. 2, pp. 83– 88, 2015.
[7]  M. Mastur, F. H. Rachman, and F. Solihin, “Efektivitas Penggunaan Stoplist Kata Umum dari Dokumen Hasil Klasifikasi Pretopology,” Konvergensi, vol. 13, no. 1, pp. 1–10, 2017.
[8]  D. Priyanti and S. Iriani, “Sistem Informasi Data Penduduk Pada Desa Bogoharjo Kecamatan Ngadirojo Kabupaten Pacitan,” Indones. J. Netw. Secur., vol. 2, no. 4, pp. 55–61, 2013.
[9]  D.  Susandi  and  U.  Sholahudin,  “Pemanfaatan  Vector  Space  Model  pada  Penerapan  Algoritma  Nazief  Adriani  ,  KNN  dan  Fungsi Similarity Cosine untuk Pembobotan IDF dan WIDF pada Prototipe Sistem Klasifikasi Teks Bahasa Indonesia,” ProTekInfo, vol. 3, no. 1, pp. 22–29, 2016.
[10] S. Fauziah, D. N. Sulistyowati, and T. Asra, “Optimasi Algoritma Vector Space Model dengan Algoritma K-NEAREST NEIGHBOUR pada Pencarian Judul Artikel Jurnal,” Pilar Nusa Mandiri, vol. 15, no. 1, pp. 21–26, 2019.
[11] A. Deteksi and K. Tugas, “Aplikasi Deteksi Kemiripan Tugas Akhir,” Matrik, vol. 16, no. 2, pp. 5–10, 2017.
[12] A. D. Muktiari, M. A. Bijaksana, and  B. A. Wahyudi, “Pembangunan Ensiklopedia Kosa Kata Al Qur ’ an Menggunakan Generalized Vector Space Model dan Semantics Relatedness,” e-Proceeding Eng., vol. 5, no. 3, pp. 7823–7831, 2018.
[13] W. Komputer, Panduan Belajar MySQL Database Server, 1st ed. Jakarta Selatan: Media Kita, 2010.
[14] S. Haryanti and T. Irianto, “Rancang Bangun Sistem Informasi E-Commerce Untuk Usaha Fashion Studi Kasus Omah Mode Kudus,” J. Speed – Sentra Penelit. Eng. dan Edukasi, vol. 3, no. 1, pp. 8–14, 2011.