Jurnal Terakreditasi Peringkat 3 berdasarkan Surat Keputusan Dirjen Risbang SK Nomor 21/E/KPT/2018

## OPTIMASI ALGORITMA VECTOR SPACE MODEL DENGAN ALGORITMA K-NEAREST NEIGHBOUR PADA PENCARIAN JUDUL ARTIKEL JURNAL
Siti Fauziah 1 ; Daning Nur Sulistyowati 2 ; Taufik Asra 3
1 Program Studi Ilmu Komputer STMIK Nusa Mandiri Jakarta www.nusamandiri.ac.id
1 sitifauziah478@gmail.com; 2dns9321@gmail.com
3 Program Studi Rekayasa Perangkat Lunak Universitas Bina Sarana Informatika www.bsi.ac.id taufik.tas@bsi.ac.id
Ciptaan disebarluaskan di bawah Lisensi Creative Commons Atribusi-NonKomersial 4.0 Internasional.
Abstract — Articles is one part of the scientific work which  was  manifested  in  the  form  of  writing  and containing  a  lot  of  information  that  are  requisite and  suited  therein  to  the  exclusion  of  .Many  small article  day  with  allah  is as a  variety of  sorts of  the title  and  the  methodology that  was used  ,  but  does not  make  up  for  the  possibility  of  a  resemblance  of the title of the article that is there is .This study aims to  for  determining  the  rate  of  a  resemblance between an article of the american journal of public from the point of view of the title of the articles the american  journal  of  public  by  the  use  of  an algorithm of vector space the model and compare it with  an  algorithm  k-nearest  neghbour  .The  data used  pt  pgn  promised  to  supply  10  the  title  of  an article of the american journal of public keyword on information retrieval .Testing the data with of these keywords  documents  produced  by  the  only  by  the magnitude of the resemblance of its on the highest a method of vsm it will be on a doc 5 , doc 7 , doc 8 and doc 4 .While for the program knn generate a level of the resemblance of its on range doc7 , doc10| doc8 , doc10|  doc4  ,  d10|  doc5  ,  doc10|  doc3  ,  doc10.  So that  came  to  the  conclusion  that  the  occurrence  of the  addition  of  the  criteria  used  to  they  obtain documents  they  do  similaritas  keyword  after  using an algorithm k-nearest neghbour.
Keywords : Journal Title Search, Vector Space Model (VSM), K-Nearest Neghbour (KNN)
Abstrak —  Artikel  merupakan  salah  satu  bentuk karya  ilmiah  yang  dituangkan  dalam  bentuk tulisan  dan  mengandung  banyak  informasi  yang berguna  didalamnya.  Banyak  artikel  yang  ada
dengan  berbagai  macam  judul  dan  metode  yang digunakan,  namun  tidak  menutup  kemungkinan adanya  kemiripan  dari  judul  artikel  yang  ada. Penelitian ini bertujuan untuk menentukan tingkat kemiripan  antara  artikel  jurnal  dilihat  dari  judul artikel  jurnal  dengan  menggunakan algoritma vector  space  model dan  membandingkannya dengan algoritma  k-nearest  neghbour .  Data  yang digunakan  yaitu  10  judul  artikel  jurnal  dengan kata  kunci Information  Retrieval .  Pengujian  data dengan  kata  kunci  tersebut  menghasilkan dokumen dengan tingkat kemiripan tertinggi pada metode  VSM  yaitu  pada  Dok  5,  Dok  7,  Dok  8  dan Dok  4.  Sedangkan  untuk  KNN  menghasilkan tingkat  kemiripan  pada  range  Doc7,Doc10  | Doc8,Doc10  |  Doc4,D10  |  Doc5,Doc10  | Doc3,Doc10.  Sehingga  menyimpulkan  bahwa terjadinya  penambahan  kriteria  dokumen  yang similaritas dengan kata kunci setelah menggunakan algoritma K-Nearest Neghbour .
Kata  Kunci : Pencarian  Judul  Jurnal, Vector  Space Model (VSM), K-Nearest Neghbour (KNN)

## PENDAHULUAN
Artikel  merupakan  salah  satu  bentuk karya  ilmiah  yang  dituangkan  dalam  bentuk tulisan.  Dalam  artikel  jurnal  dapat  mengandung informasi-informasi  yang  berguna  bagi  para pembaca.  Banyak  penulis  membuat  artikel  jurnal dengan  judul  yang  beraneka  ragam,  namun  tidak menutup  kemungkinan  adanya  kemiripan  dari judul artikel yang dibuat.
Kemiripan  suatu  artikel  jurnal  dapat dilihat  hanya  dari  judul  artikel  tersebut.  Tetapi tidak  dapat  menentukan  tingkat  kemiripan tertinggi  dari  masing-masing  dokumen  yang ditemui.
Metode  penelitian  yang  digunakan  yaitu mempelajari  teori-teori  literatur  dan  buku-buku yang berhubungan dengan objek kajian, melakukan  kajian  baik  secara  online  maupun offline  dan  menganalisa  data.  Data  yang dikumpulkan  selanjutnya  dilakukan  analisa  dan perbandingan secara manual dengan menggunakan dua algoritma.
Dalam penelitian yang dikembangkan oleh (Mas`udia  Putri  Elfa,  Atmadja,  Martono  Dwi, Mustafa,  2017)  suatu  sistem  temu  kembali informasi  judul  tugas  akhir  dan  perhitungan kemiripan  dokumen  menggunakan  vector  space model.  Sistem  secara  otomatis  akan  melakukan indexing  secara  offline  dan  temu  kembali (retrieval) secara real time.
Sedangkan  dalam  penelitian  (Wisnu  & Hetami, 2015) memanfaatkan information retrieval  pada  text  mining  untuk  menemukan  ide pokok dalam  teks  pada  artikel  berbahasa  inggris untuk  membantu  pembaca  untuk  lebih  mudah memahami  isi artikel dan menghemat waktu yang dibutuhkan.
Tujuan dari dibuatnya penelitian ini yaitu untuk  menentukan  tingkat  kemiripan  antara artikel  jurnal  dilihat  dari  judul  artikel  jurnal dengan  menggunakan algoritma  vector  space model  dan  membandingkannya  dengan algoritma k-nearest neghbour.

## BAHAN DAN METODE
A. Information Retrieval (Sistem Temu Kembali)
Information  Retrieval merupakan  sistem  yang menerima query dari  pengguna,  kemudian dilakukan ranking terhadap  dokumen  berdasar kesesuian  terhadap query .  Hasil ranking yang diberikan  pada  pengguna  merupakan  dokumen yang  menurut  sistem  memiliki relevansi  terhadap query ,  tetapi  tingkat  relevansi  itu  sendiri merupakan  hal  yang  subjektif  tergantung  dari pengguna  yang  dipengaruhi oleh  berbagai  macam faktor seperti topik, pewaktuan, sumber informasi maupun  tujuan  pengguna.  Model  sistem  temu kembali  menentukan  detail  sistem  temu  yaitu meliputi representasi dokumen  maupun query , fungsi  pencarian  ( retrieval function ),  dan  notasi kesesuaian ( relevance
notation ) dokumen terhadap query .
Menurut  (Bunyamin  &  Negara,  2016) Information Retrieval terbagi dari beberapa bagian yang dijabarkan sebagai berikut:
1. Text Operations , meliputi pemilihan kata-kata dalam querymaupun dokumen ( term selection ) dalam proses transformasi dokumen  atau  query  menjadi term  index (indeks kata-kata).
2. Query  formulation ,  memberi  bobot  pada indeks kata-kata query .
3. Ranking ,  mencari  dokumen-dokumen  yang relevan  terhadap query dan  mengurungkan dokumen tersebut berdasarkan kesesuaiannya dengan query .
4. Indexing , membangung basis data indeks dari koleksi  dokumen  dilakukan  terlebih  dahulu sebelum pencarian dokumen dilakukan.
B. Text Mining Menurut  (Amburika,  Chrisnanto,  &  Uriawan,
2016) text  mining merupakan  salah  satu  bidang khusus  dari  data  mining. Text  mining dapat didefiniskan  sebagai  suatu  proses  menggali informasi  dimana seorang user berinteraksi dengan  sekumpulan  dokumen  menggunakan tool analisis  yang  merupakan  komponen-komponen dalam  data  mining. Dalam text  mining berbeda dengan  dengan  data  mining dimana  data  mining yang  digunakan  adalah structured data sementara dalam text  mining umumnya  data  yang  ditemui adalah semi-structured atau unstructured . Sementara  keduanya  memiliki  permasalah  yang sama  yaitu  jumlah  data  yang besar,  dimensi  yang tinggi, dan data juga  struktur yang terus berubah. Struktur  teks  yang  kompleks  dan  tidak  lengkap, arti yang tidak jelas dan tidak standar, dan bahasa yang  berbeda  ditambah  terjemahan  yang  tidak akurat memberikan tantangan tambahan pada text mining. Text  mining dalam prakeknya  mencari pola-pola  tertentu,  mengasosiasikan  satu  bagian teks  dengan  lain  berdasar  aturan-aturan  tertentu, kata-kata  yang  dapat  mewakili  sehingga  dapat dilakukan  analisa  keterhubungan  antar  satu dengan  lain, dalam  kumpulan  dokumen  yang sangat  banyak.  Dokumen  yang  ada  bisa  bersifat statis, yaitu dokumen yang tidak akan di perbarui lagi  ataupun  dinamis  yaitu dokumen  yang  akan selalu diperbarui dalam rentang waktu tertentu . Tahapan Text Mining
a. Case Folding
Mengubah  semua  huruf  dalam  dokumen menjadi  huruf  kecil  ( lowercase ).  Dalam tahap ini juga karakter selain huruf dihilangkan.
b. Tokenizing Memotong tiap kata dalam kalimat atau parsing dengan  menggunakan  spasi  sebagai  delimiter yang akan menghasilkan token berupa kata.
c. Filtering
Jurnal Terakreditasi Peringkat 3 berdasarkan Surat Keputusan Dirjen Risbang SK Nomor 21/E/KPT/2018
Menyaring  kata yang  didapat  dari  proses tokenizing yang  dianggap  tidak  penting  atau tidak memiliki makna dalam proses text mining yang  disebut stoplist .  Tiap  kata  yang  diperoleh dari tokenizing akan  dicocokkan  dalam  kamus stopword di  dalam database ,  jika  kata  tersebut cocok  dengan  salah  satu kata  dalam stopword maka  kata  tersebut  akan  dihilangkan, sementara  yang tidak  cocok  akan  dianggap cocok dan diproses ke tahap selanjutnya.
d. Stemming
Mengembal i kan  kata-kata  yang  diperoleh  dari hasil filtering ke bentuk dasarnya,
menghilangkan  imbuhan  awal  ( prefix )  dan imbuhan akhir  ( sufix )  sehingga  di  dapat  kata dasar.
e. Tagging Merubah  kata  dalam  bentuk lampau  ( past tense ) menjadi bentuk sekarang ( future tense ).
f. Analyzing Keterhubungan  antar  kata  dalam  dokumen akan  ditentukan dengan  menghitung  frekuensi term pada dokumen atau lebih sering dikenal dengan tahap pembobotan.

## C. TF-IDF (Term  Frequency-Inverse  Document Frequency)
Basis  pembobotan  TF-IDF  merupakan  jenis pembobotan yang melibatkan pengukuran statistik untuk  mengukur  seberapa  penting  sebuah  kata dalam kumpulan  dokumen.  Tingkat  kepentingan meningkat  ketika  sebuah  kata muncul  beberapa kali  dalam  sebuah  dokumen  tetapi  diimbangi dengan frekuensi kemunculan kata tersebut dalam kumpulan  dokumen  (Wisnu  &  Hetami,  2015) . TF merupakan  pembobotan  yang  sederhana  dimana penting tidaknya  sebuah  kata  diasumsikan sebanding  dengan  jumlah kemunculan kata tersebut  dalam  dokumen,  sementara  IDF merupakan pembobotan yang mengukur seberapa penting  sebuah  kata  dalam dokumen  apabila dilihat secara global pada seluruh dokumen (M.Isa & Abidin, 2013).
Perhitungan IDF menggunakan persamaan 1
𝐼𝐷𝐹 (𝑡) =   log(𝐷 / 𝑑𝑓 (𝑡) ) ........................  (1)
Dimana: df (t)
= Jumlah dokumen yang mengandung  kata  ke-t  dari  kata kunci D = Jumlah semua dokumen yang ada di dalam database IDF = Rasio frekuensi dokumen pada kata ke-t dari kata kunci
Perhitungan TF-IDF menggunakan persamaan 2
𝑇𝐹 − 𝐼𝐷𝐹 (𝑑,𝑡) =   𝑇𝐹 (𝑑,𝑡) ∗   𝐼𝐷𝐹 (𝑡) .......  (2)
Dimana: d = dokumenke-d t = kata ke-t dari kata kunci tf = frekuensi banyaknya kata ke-t dari kata kunci pada dpkumen ke-d TF-IDF = bobot dokumen ke-d terhadapkata kunci ke-t IDF = rasio frekunsi dokumen pada kata ke-t dari kata kunci D. Algoritma Vector Space Model
Vector  Space  Model (VSM)  merupakan    model Information    Retrieval    yang  mempresentasikan dokumen  dan  query  sebagai  vektor  pada  ruang multidimensi.  Kesamaan    suatu  dokumen  dengan query  dapat  diukur  dengan  vektor  dokumen  dan vektor  query (Aziz,  Saptono,  &  Suryajaya,  2015). Dalam  metode Vector Space  Model dihitung weighted dari  setiap term yang terdapat  dalam semua dokumen dan query dari user. Term adalah kata atau kumpulan kata yang merupakan ekspresi verbal dari  suatu pengertian.  Penentuan relevansi dokumen  dengan query dipandang  sebagai pengukuran  kesamaan  antara  vektor  dokumen dengan  vektor query .  Contoh  representasi relevansi  antara  dokumen  dan query dapat digambarkan  pada  Gambar  1.  Q merupakan query pembanding, D1 dan D2 adalah dua dokumen yang akan  dibandingkan,  sedangkan  T1,  T2  dan  T3 adalah tiga term pada dokumen tersebut.
Sumber: (Fauziah & Sulistyowati, 2018) Gambar 1. Representasi dokumen dan query pada ruang vektor
Pada perhitungan VSM digunakan pembobotan TF-IDF  dan  perhitungan  nilai similarity dengan menggunakan Cosine  Similarity .  Metode  TF-IDF adalah  cara  untuk  memberikan  bobot  hubungan suatu term terhadap  dokumen.  Metode  ini menggabungkan  dua  konsep  perhitungan  bobot yaitu  frekuensi  kemunculan  kata  dalam  suatu dokumen  dan inverse dari  frekuensi  ya ng mengandung kata tersebut.
E. Algoritma K-Nearest Neghbour Algoritma  K-Nearest  Neighbor (K-NN)  adalah sebuah  metode  untuk  melakukan  klasifikasi terhadap  objek  berdasarkan  data  pembelajaran yang jaraknya paling dekat dengan objek tersebut. K-NN  termasuk algoritma supervised learning dimana  hasil  dari query instance yang  baru diklasifikan  berdasarkan  mayoritas  dari  kategori pada  K-NN.  Kelas  yang  paling  banyak  munculah yang  akan  menjadi  hasil  klasifikasi.  Klasifikasi menggunakan voting terbanyak diantara klasifikasi dari k obyek. Algoritma K-Nearest Neighbor (K-NN) menggunakan  klasifikasi  ketetanggaan  sebagai nilai  prediksi  dari query  instance yang  baru. Perhitungannya  adalah  dengan  menjumlahkan semua  nilai  kemiripan  yang  tergolong  dalam  satu kategori  kemudian  membandingkan  manakah yang  lebih  besar.  Rumusnya  adalah  sebagai berikut:
𝑝(𝑥, 𝑐 𝑚 ) =   ∑ 𝑆𝐼𝑀(𝑋, 𝑑 𝑗 ) ∈   𝑐 𝑚
𝑚 𝑙=1 .....................  (3) Keterangan: P(x,cm) : probabilitas dokumen X menjadi anggota kategori cm
sim(x,dj)∈ cm  : kemiripan antara dokumen X dengan dokumen  latih    d j yang merupakan anggota dari kategori cm m : jumlah sim(x,dj) yang termasuk dalam kategori cm

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Pengujian yang dilakukan dengan mengunakan  10  judul  artikel  jurnal  berbahasa Indonesia  dengan query  Information  Retrieval .
Data  judul  artikel  yang  akan  diuji  adalah  sebagai berikut:
Tabel 1. Data Judul Artikel Jurnal No Judul Artikel Jurnal 1 Information Retrieval System Pada Pencarian File Dokumen Berbasis Teks Dengan Metode Vector Space Model Dan Algoritma ECS Stemmer 2 Klasifikasi Konten Berita Dengan Metode Text Mining
3 Penerapan Algoritma Cosine Similarity dan Pembobotan TF-IDF pada Sistem Klasifikasi Dokumen Skripsi 4 Perancangan Information Retrieval (IR) Untuk Pencarian Ide Pokok Teks Artikel Berbahasa Inggris Dengan Pembobotan Vector Space Model 5 Information Retrieval Tugas Akhir Dan Perhitungan Kemiripan Dokumen Mengacu Pada Abstrak Menggunakan Vector Space Model 6 Aplikasi Information Retrieval (IR) CATA Dengan Metode Generalized Vector Space Model 7 Rancang Bangun Information Retrieval System (IRS) Bahasa Jawa Ngoko pada Palintangan Penjebar Semangad dengan Metode Vector Space Model (VSM) 8 Implementasi Vector Space Model Dan Beberapa Notasi Metode Term Frequency Inverse Document Frequency (TF-IDF) Pada Sistem Temu Kembali Informasi 9 Efektifitas Seleksi Fitur Dalam Sistem Temu-Kembali Informasi 10 Klasifikasi Dokumen Tumbuhan Obat Menggunakan Metode Improved k-Nearest Neighbor Sumber: (Fauziah & Sulistyowati, 2018) Judul artikel jurnal tersebut akan mengalami  proses  text  mining  yang  bertujuan untuk  mempersiapkan  text  menjadi  data  yang akan  mengalami  pengolahan  pada  proses selanjutnya.  Dan  akan  dilanjutkan  pada  proses perhitungan  dimulai  dari  menghitung  tfidf, menghitung  jarak query dan  menghitung similaritas dokumen. Hasil Pengujian Klasifikasi dengan Algoritma Cosine Similarity Pada pengujian dalam tahap ini dilakukan 2 tahap pengujian, yaitu tahap training  data  dan  tahap  testing.  Pada  tahap training, data yang digunakan telah diketahui jenis kategorinya.  Tahap  training  digunakan  untuk melihat  ketepatan  klasifikasi  dokumen  dengan algoritma  cosine  similarity,  pada  tahap  ini  data
Jurnal Terakreditasi Peringkat 3 berdasarkan Surat Keputusan Dirjen Risbang SK Nomor 21/E/KPT/2018
yang  digunakan  adalah  sejumlah  10  dokumen. Dokumen  yang  dipilih  merupakan  dokumen dengan  Query  Information  Retrieval.  Data  yang digunakan  ditunjukkan  pada  Tabel  I.  Selanjutnya merupakan  tahap  testing,  dimana  data-data  yang diolah  belum  diketahui  kategorinya  dan  akan mendapatkan kategori secara otomatis dari sistem. Dalam penelitian ini, kategori yang dipakai adalah sejumlah 5 kategori dengan pemakaian kata kunci sedemikian  rupa.  Tabel  II  merupakan  data  hasil tahap testing.
Tabel 2. Menghitung Similaritas No Nama Dokumen Keterangan 1 D7,D10 Valid 2 D8,D10 Valid 3 D4,D10 Valid 4 D5,D10 Valid 5 D3,D10 Valid 6 D1,D10 Tidak Valid 7 D2,D10 Tidak Valid 8 D6,D10 Tidak Valid 9 D9,D10 Tidak Valid Sumber: (Fauziah & Sulistyowati, 2018)
Setelah  dilakukan  proses  perhitungan tersebut maka akan diperoleh hasil seperti terlihat pada tabel berikut:
Tabel 3. Hasil Similaritas Dokumen Dengan Metode VSM Dokumen Nilai Rank D5 0,88 1 D7 0,22 2 D8 0,20 3 D4 0,19 4 D3 0,18 5 D1 0,17 6 D10 0,17 6 D2 0,15 7 D6 0,14 8 D9 0,13 9 Sumber: (Fauziah & Sulistyowati, 2018) Sementara dengan metode KNN diperoleh hasil sebagai berikut dengan nilai K=4:
Tabel 4. Hasil Perhitungan Dengan Metode KNN No Nama Dokumen Distance Rangking 1 D7,D10 3,69 1
2 D8,D10 3,69 1 3 D4,D10 3,25 2 4 D5,D10 3,18 3 5 D3,D10 3,16 4 6 D1,D10 3,13 5 7 D2,D10 3 6 8 D6,D10 2,8 7 9 D9,D10 2,71 8 Sumber: (Fauziah & Sulistyowati, 2018)

## KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  dari  analisa  dan pengolahan  data  pada  pembahasan  diatas,  dapat ditarik kesimpulan sebagai berikut:
Dari hasil pengujian dengan kata kunci Information Retrieval maka  akan  menghasilkan  dokumen dengan tingkat kemiripan tertinggi pada Algoritma Vector Space Model yaitu pada pada Dok 5, Dok 7, Dok 8 dan Dok 4. Sedangkan dengan Algoritma K- Nearest Neghbour menghasilkan tingkat kemiripan pada range Doc7,Doc10 | Doc8,Doc10 | Doc4,D10 | Doc5,Doc10  |  Doc3,Doc10.  Setelah  dilakukan perhitungan dengan Algoritma Vector Space Model dan Algoritma  K-Nearest  Neghbour terjadi penambahan  kriteria  dokumen  yang  similaritas dengan kata kunci.

## REFERENSI
Amburika,  B.,  Chrisnanto,  Y.  H.,  &  Uriawan,  W. (2016).  TEKNIK  VECTOR  SPACE  MODEL (VSM)  DALAM  PENENTUAN  PENANGANAN DAMPAK  GAME  ONLINE  PADA  ANAK.  In Prosiding SNST ke-7 Tahun 2016 (pp. 73–78).
Aziz,  A.,  Saptono,  R.,  &  Suryajaya,  K.  P.  (2015). Implementasi  Vector  Space  Model  dalam Pembangkitan  Frequently  Asked  Questions Otomatis  dan  Solusi  yang  Relevan  untuk Keluhan  Pelanggan. Scientific  Journal  of Informatics , Vol. 2 , No , 111–122.
Bunyamin,  H.,  &  Negara,  C.  P.  (2016).  Aplikasi Information  Retrieval  (IR)  CATA  Dengan Metode  Generalized  Vector  Space  Model.
Jurnal Informatika , 4 .
Fauziah,  S.,  &  Sulistyowati,  D.  N.  (2018). Laporan Akhir Penelitian Mandiri - Optimasi Algoritma Vector  Space  Model  Dengan  Algoritma  K- Nearest  Neighbour  Pada  Pencarian  Judul Artikel Jurnal . Jakarta.
M.Isa, T., & Abidin, T. F. (2013). Mengukur Tingkat
Kesamaan  Paragraf  menggunakan  Vector Space  Model  untuk  Mendeteksi  Plagiarisme. In Seminar Nasional dan Expo Teknik Elektro .
Mas`udia  Putri  Elfa,  Atmadja,  Martono  Dwi,
Mustafa,  L.  D.  (2017).  Information  Retrieval
Tugas  Akhir  Dan  Perhitungan  Kemiripan Dokumen Mengacu Pada Abstrak
Menggunakan  Vector  Space  Model. Jurnal Teknik Mesin, Eektro Dan Ilmu Komputer , 8 .
Wisnu,  D.,  &  Hetami,  A.  (2015).  Perancangan Information  Retrieval  (IR)  Untuk  Pencarian Ide  Pokok  Teks  Artikel  Berbahasa  Inggris Dengan  Pembobotan  Vector  Space  Model. Jurnal Ilmiah Teknologi Dan Informasi ASIA , 9 .