e-ISSN 2442-5168                                                                                 Volume 1, Nomor 2, Juli – Desember  2015

## RECORD AND LIBRARY JOURNAL
Klasifikafi Dokumen Temu Kembali Informasi dengan K-Nearest Neghbour
Information Retrieval Document Classified with K-Nearest Neighbor
Alfian Sukma 1 , Badrus Zaman, Endah Purwanti Fakultas Sains dan Teknologi Universitas Airlangga

## Abstrak
Seiring  dengan  majunya  perkembangan  teknologi  menyebabkan  jumlah  informasi  yang tersedia  juga  semakin  berlimpah.  Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk  mengetahui bagaimana  penerapan  sistem  pencarian  informasi  dalam  klasifikasi  jurnal  dengan menggunakan  kesamaan  kosinus  dan  K-Nearest  Neighbor  (KNN).  Data  yang  digunakan sebanyak 160 dokumen dengan kategori seperti Ilmu Fisika dan Teknik, Life Science, Ilmu Kesehatan, dan Ilmu Sosial dan Humaniora. Tahap konstruksi dimulai dengan menggunakan pengolahan  pertambangan  teks,  pembobotan  setiap  token  dengan  menggunakan    istilah frekuensi-inverse  dokumen   frekuensi   (TF-IDF),   menghitung tingkat  kemiripan  masing- masing  dokumen  dengan  menggunakan  kesamaan  kosinus  dan  klasifikasi  menggunakan k-Nearest Neighbor. Evaluasi dilakukan dengan menggunakan dokumen pengujian sebanyak 20  dokumen,  dengan  nilai  k  =  {37,  41,  43}.  Sistem  evaluasi  menunjukkan  tingkat keberhasilan  dalam  mengklasifikasikan  dokumen  pada  nilai  k  =  43  dengan  presisi  nilai 0501.  Hasil  tes  menunjukkan  bahwa  Sistem  pengujian  20  dokumen  yang  digunakan  dapat diklasifikasikan sesuai dengan kategori yang sebenarnya.
Kata  kunci: sistem  temu  kembali,  informasi  kesamaan,  cosinus,  k-nearest  neighbor, klasifikasi dokumen.

## Abstract
Along  with  the  rapid  advancement  of  technology  development  led  to  the  amount  of information  available    is    also    increasingly  abundant.  The    aim    of    this  study  was    to determine  how  the  implementation  of  information  retrieval  system  in  the  classification of the journal by using the cosine similarity and K-Nearest Neighbor (KNN). The data used as many  as  160  documents  with  categories  such  as  Physical  Sciences  and  Engineering,  Life Science,  Health  Science,  and  Social  Sciences  and  Humanities.  Construction  stage  begins with  the  use  of  text  mining  processing,  the  weighting  of  each  token  by  using  the  term frequency-inverse document frequency (TF-IDF), calculate  the degree of similarity of each document  by  using  the  cosine  similarity  and  classification  using  k-Nearest Neighbor.Evaluation is done by using the testing documents as much as 20  documents, with a  value  of  k  =  {37,  41,  43}.  Evaluation  system  shows  the  level  of success  in  classifying documents  on  the  value  of  k  =  43  with  a  value  precision  of  0501.  System  test  results showed that 20 document testing used can be classified according to the actual category.
1 Alifian  Sukma.  Fakultas  Sains  dan  Teknologi  Universitas  Airlangga.  Jalan  Mulyorejo Kampus C Universitas Airlangga Surabaya.T elepon: 0315914042. Email: alifiansukma7@gmail.com
e-ISSN 2442-5168                                                                                 Volume 1, Nomor 2, Juli – Desember  2015

## RECORD AND LIBRARY JOURNAL
Keywords :    information    retrieval    system,    similarity,    cosinus,    k-nearest    neighbor, document classification.
Seiring  dengan  semakin  majunya  perkembangan  teknologi  dan  semakin berkembangnya  internet, jumlah informasi  yang  tersedia  juga  semakin berlimpah.Namun dengan seiring berkembangnya teknologi, jumlah dokumen juga semakin bertambah, mulai dari  dokumen  akademik  hingga  non-akademik.  Hal  ini  menyebabkan  mahasiswa  merasa kesulitan  dalam  menentukan  dokumen  yang  tepat  untuk  dijadikan  dasar  studi  literatur. Oleh  karena  itu  dibutuhkan  suatu  sistem  temu kembali informasi  yang mampu melakukan klasifikasi  terhadap  dokumen  agar  mahasiswa  dapat  dengan  mudah  menemukan  dokumen atau jurnal sesuai dengan bidang studi yang diinginkan.
Sistem temu  kembali informasi  adalah  suatu  sistem  yang mampu  dalam  menyimpan, mendapatkan,  dan  melakukan maintenance informasi  (Kowalski,  2000).  Dalam  proses sistem temu kembali informasi terdapat pengolahan data  yang berupa text mining . Kegiatan text  mining untuk  pengolahan  dokumen  dilakukan  dalam  4  tahapan  utama.  Pertama,  yaitu text  pre-processing yang  merupakan  tahap  awal  dalam  pengolahan  dokumen  untuk merubah  dokumen  menjadi  bentuk  paling  sederhana  dengan  menggunakan  tokenisasi. Kedua, dengan menggunakan text transformasi mengolah hasil dari tokenisasi yang berupa kumpulan  kata  menjadi  bentuk  dasar  dari  kata  yang  terkumpul  dengan  menggunakan metode stemming .  Ketiga  adalah feature  selection, dalam  tahap  ini  dibuat  suatu stoplist yang  berisi  kumpulan  kata-kata  yang  tidak  relevan  dengan  isi  dari  tiap  dokumen  yang diolah,  kemudian  dilakukan stopword  removal untuk  menghilangkan  kata-kata  yang terkandung  didalam stoplist tersebut.Dan  yang  terakhir  adalah pattern  discovery . Pattern discovery merupakan tahap  penting dalam  pengolahan  sistem  temu  kembali,  karena  dalam tahap  ini  ditentukan  proses  pengolahan  yang  akan  dilakukan  pada    dokumen-dokumen yang    telah    terkumpul.  Dalam pattern    discovery terdapat  2  jenis  learning  yang  akan digunakan, yaitu supervised dan ansupervised learning . Metode  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  metode cosine  similarity dan K- Nearest  Neighbor (KNN)  sebagai  klasifikasi  dokumen.  Dengan  menggunakan metode cosine  similarity ,  klasifikasi  dokumen  akan    lebih    mudah    dilakukan, cosine  similarity akan  mengolah  dengan  merubah  dokumen  tersebut  menjadi  bentuk  vektor  dan  melakukan perbandingan antara vektor dokumen tersebut  sehingga menghasilkan suatu nilai similaritas antar dokumen.
Kemudian metode k-nearest neighbor dapat melakukan klasifikasi terhadap dokumen- dokumen  yang  telah  menghasilkan  nilai  similaritas.Sebelum  dilakukan  klasifikasi  dengan k-nearest  neighbor dilakukan  sorting  dari  nilai  similaritas  berdasarkan  nilai  similaritas terbesar  hingga  terkecil.  Berdasarkan  nilai  “k”  yang  telah  diinisialisasi  pengguna,  dapat dilihat  jumlah  mayoritas  kategori  dokumen  training  yang  muncul  dalam  lingkup  nilai  “k” sebagai dasar untuk melakukan klasifikasi terhadap dokumen.

## Metode Penelitian
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  kumpulan  dari  dokumen  jurnal berbahasa  inggris.  Datayang    telah  terkumpul  selanjutnya  diproses  melalui  tahap pengolahan.  Adapun yang termasuk dalam  lingkup  pengolahan  data,  yaitu:  (1) Mengolah dokumen  dengan  melalui  tahap-tahap  dari text  mining , mulai  dari  tokenisasi, filtering, dan stemming dengan menggunakan algoritma porter. (2) Pemberian bobot terhadap setiap token

## RECORD AND LIBRARY JOURNAL
hasil    pengolahan text    mining dengan  menggunakan term  frequency-inverse  document frequency (TF-IDF).  (3)  Menganalisis  data  dari  perhitungan  dengan  menggunakan  metode cosine  similarity untuk  mengetahui  tingkat  similaritas  antar  dokumen.  (3)  Klasifikasi dengan  menggunakan K-Nearest  Neighbor .  Dengan  melakukan  klasifikasi  berdasarkan jumlah mayoritas terbanyak dari dokumen training  yang mucul  dalam  lingkup nilai k yang telah  ditentukan  pengguna  atau  dengan  menggunakan  nilai cosine  similarity terbesar.  (4) Evaluasi  berdasarkan  nilai recall,  precision dan f-Measure untuk  mengetahui  tingkat keberhasilan sistem temu kembali klasifikasi dokumen.

## Hasil
Sistem  temu  kembali  informasi  bisa  menjadi  solusi  dari  permasalahan  pesatnya perkembangan  teknologi  informasi  agar  bisa  memudahkan  pengguna  dalam  menemukan informasi.Sudah banyak  penelitian  yang membahas  berbagai  macam jenis  dari  sistem temu kembali  informasi  antara  lain  adalah:  (1)  Jurnal  yang  berjudul  “Mengukur  Tingkat Kesamaan Paragraf Menggunakan Cosine similarity untuk Mendetekai Plagiarisme”. Dalam penelitian  ini,  sistem  menggunakan  metode cosine  similarity untuk  mengukur  tingkat kesamaan  antar  paragraf.  Paragraf  akan  dikatakan  mirip  jika  besar  sudut  yang  dihasilkan antara  vektor  paragraf  yang  diuji  dengan  paragraf  pembanding  memiliki  besar  cosinus bernilai  1(satu).  Penelitian  ini  menghasilkan  aplikasi  yang  dapat  mendeteksi  plagiarisme dari  suatu  paragraf  dengan  berdasarkan  dari  hasil cosine  similarity (Isa,  2013).  (2)  Jurnal yang  kedua  berjudul  “Sistem  Temu  Kembali  Informasi  dengan  Metode Vector  Space Model ”.  Dalam  penelitian  ini,menghasilkan  sistem  yang  dapat  melakukan  temu  kembali informasidengan menggunakan metode vector space model (Amin, 2012).  (3)   Berdasarkan tinjauan   pustaka   mengenai   penelitian sebelumnya, klasifikasi dokumen dalam penelitian ini  menggunakan cosine  similarity sebagai  perhitungan  jarak  sebagai  dasar  melakukan klasifikasi dengan menggunakan K- Nearest Neighbour.

## Text mining
Text   mining lebih   berfokus   pada   teknik   dan   metodelogi   dalam   lingkup   temu kembali  sistem  informasi.  T ext  mining adalah  suatu  proses knowledge-based dimana pengguna  berinteraksi  dan  bekerja  dengan  sekumpulan  dokumen  dengan  menggunakan beberapa alat analisis. Dalam tahapan proses text mining dibagi dalam 4 tahap utama, yaitu text   processing,   text   transformation,  feature    selection, dan pattern    discovery (Jones, 2004). Text  preprocessing merupakan  tahap  tokenisasi  yang  merupakan  proses pemecahan teks menjadi bentuk kata atau biasa disebut sebagai token (Jones, 2004). Text transformation merupakan  tahap stemming yang  berfungsi  untuk  merubah  kata-kata  yang  berimbuhan menjadi  bentuk  dasar.  Pada  proses  ini  akan  menggunakan  algoritma  porter.  Karena algoritma  porter  adalah  algoritma  yang  sesuai  dengan  dokumen  yang berbahasa inggris. Feature  selection merupakan  tahap  yang  bertujuan  untuk  mengurangi  dimensi  dari kumpulan teks  yang dihasilkan dari  tahap transformasi, dengan  kata  lain, menghapus kata- kata yang tidak berkaitan dengan isi dokumen atau dengan menggunakan stopword removal . Pattern  discovery merupakan  tahap  penentuan  dari  pola test yang  akan  diolah. Supervised learning merupakan  suatu  teknik  pembelajaran  yang    menggunakan  suatu    label    atau kategori    kelas    yang    diberikan    pada    data    latih  ( training )  yang  kemudian  digunakan sebagai dasar untuk melakukan klasifikasi pada data baru.
e-ISSN 2442-5168                                                                                 Volume 1, Nomor 2, Juli – Desember  2015

## RECORD AND LIBRARY JOURNAL

## Term frequency dan inverse document frequency
Term    Frequency dan Inverse    Document    Frequency (TF-IDF)    merupakan pembobotan  yang  sering  digunakan  dalam  penelusuran  informasi  dan text  mining (Turney dkk,  2010). Term  frequency adalah  pembobotan  yang  sederhana  dimana  penting  tidaknya sebuah kata dianggap sama atau  sebanding dengan jumlah kemunculan kata tersebut dalam dokumen,  sementara  itu inverse  document  frequency (IDF)  adalah  pembobotan  yang mengukur  penting  sebuah  kata  dalam  dokumen  dilihat  pada  seluruh  dokumen    secara global.  Fungsi   untuk  menghitung  nilai   TF   dapat   dilihat   dalam persamaan 2.1 berikut ini:
(2.1)
Dimana : f(d,t) : kemunculan kata t dalam dokumen d .
Pembobotan  IDF  menganggap  bahwa  bobot  sebuah  kata  akan  semakin  besar  jika  kata tersebut semakin sering muncul dalam satu dokumen, tidak dalam banyak dokumen. Fungsi untuk menghitung nilai IDF dapat dilihat dalam persamaan 2.2 berikut ini
(2.2)
Dimana : df(t) : Jumlah dokumen yang memiliki kata t.
Sedangkan fungsi untuk menghitung TF-IDF sesuai dengan rumus 2.3.

## (2.3)
Cosine  similarity merupakan  perhitungan  yang  paling  umum  digunakan  dalam perhitungan similarity antar dokumen. Jika x dan y merupakan vektor dokumen, maka.
(2.4)
Dimana, x.y merupakan dot product dengan persamaan (2.5)
Sedangkan ||x||   merupakan panjang dari vektor x, dimana persamaan dari ||x||  adalah (2.6)
K- Nearest Neighbor (KNN) merupakan salah satu metode dari vector space model yang berfungsi  untuk  mengklasifikasikan  suatu  objek[8].  KNN  melakukan  klasifikasi  dengan berdasarkan  ada  penentuan boundary atau  ruang  lingkup  secara  lokal.  Pada  dasarnya klasifikasi  KNN  akan  berdasarkan  pada  suatu  hipotesis  dimana  suatu  dokumen  tes d akan memiliki  kategori  atau  label  yang  sama  dengan  kategori  dari  dokumen training yang berposisi  dalam  ruang  lingkup  sebesar k yang  mengelilingi  dokumen d. Algoritma  dari klasifikasi k-Nearest Neighbor dapat dilihat dalam gambar 2.2
e-ISSN 2442-5168                                                                                 Volume 1, Nomor 2, Juli – Desember  2015

## RECORD AND LIBRARY JOURNAL
Gambar 2. Algoritma K-Nearest Neighbor
Untuk  klasifikasi  dengan  menggunakan  1NN,  klasifikasi  akan  berjalan  tidak  begitu kuat.  Klasifikasi  dari  setiap  dokumen  uji  bergantung  pada  kelas  dari  setiap  dokumen training,  yang  bisa  terjadi  kesalahan  ketegori  atau atypical .  Klasifikasi  dengan menggunakan  KNN  dengan k >  1  akan  lebih  kuat.  Untuk  parameter k dalam  KNN sering dipilih  berdasarkan pada  pengalaman  atau  pengetahuan  tentang masalah klasifikasi yang dihadapi. Lebih diutamakan untuk menggunakan nilai k yang memberikan hasil ganjil untuk  mengurangi  kemungkinan  munculnya  kategori  berbeda  dalam  jumlah  yang  sama atau jumlah yang seri (Manning dkk, 2008).
Pengumpulan  data  dan  informasi  dilakukan  dengan  mengambil  jurnal  berbahasa Inggris  yang  telah  disediakan  oleh  situs  penyedia  jurnal  Internasional sciencedirect.com . Data  yang terkumpul sebanyak 180 dokumen  yang terdiri atas 40 dokumen training untuk setiap  kategori,  dan  20  dokumen  testing  yang  terdiri  atas  4  Jurnal Physical Sciences and  Engineering, 5  jurnal Life  Science, 5  jurnal Health  Science, dan  6  jurnal Social Sciences and Humanities.
Sistem  dalam  klasifikasi  jurnal  ini  memiliki  alur  dengan  tahap  pertama  melalui pembelajaran sistem  atau  training  system  dengan  tahapan  yang  dapat  diliat  dalam  Gambar 2Setelah  melalui  tahap  pembelajaran,  kemudian  dilanjutkan  dengan  tahap  pengujian  atau testing system, dimana alur dari proses pengujian sistem dapat dilihat dalam Gambar 2:
Gambar 2. Alur proses Training Sistem
Gambar 3. Alur proses Training Sistem
Pada tahap pengolahan text mining sesuai dengan alur pada Gambar 3 dokumen yang diolah akan dirubah kedalam bentuk token yang paling sederhana.
Dokumen Testing Pemberian Label
Text Mining
TF-IDF Cosine Similarity KNN END START
Data Training
e-ISSN 2442-5168                                                                                 Volume 1, Nomor 2, Juli – Desember  2015

## RECORD AND LIBRARY JOURNAL
Gambar 4. Alur proses Text Mining
Kemudian  token  dari  dokumen  tersebut  akan  diberikan  nilai  atau  bobot  dengan menggunakan  TF-IDF  sesuai  dengan  persamaan  2.3  yang  akhirnya  akan  didapatkan  suatu nilai cosine  similarity antara  dokumen  training  dengan  dokumen query sesuai  dengan persamaan  2.4.  Setelah  mendapatkan  nilai  cosine  similarity  antara  dokumen  query  dengan setiap  dokumen  training,  klasifikasi  dengan  menggunakan K-Nearest Neighbor sesuai dengan alur yang tertera dalam Gambar 5.
Gambar 5. Alur proses K Nearest Neighbor

## RECORD AND LIBRARY JOURNAL

## Implementasi Sistem
Pada awal sistem berjalan, user diminta untuk melakukan pelatihan atau training pada sistem  selanjutnya  system  melakukan  pengolahan  terhadap  dokumen  training.  Form  untuk melakukan pengolahan dokumen training dapat dilihat sesuai dengan gambar 6:
Gambar 6. Form Pengolahan Dokumen Training
Setelah user memasukan dokumen training dengan jumlah yang samadalam setiap kategori, kemudian  user  dapat  melakukan  pengolahan  dokumen  baru  atau  dokumen query untuk diklasifikasikan.  Selanjutnya  dokumen query dikategorikan  kedalam  salah  satu  dari  empat kategori dengan melakukan perbandingan antara dokumen query dengan dokumen training yang  telah  diolah  sebelumnya. form dari  proses  pengklasifikasian  dokumen  baru  dapat dilihat dalam gambar 7 dibawah ini.
e-ISSN 2442-5168                                                                                 Volume 1, Nomor 2, Juli – Desember  2015

## RECORD AND LIBRARY JOURNAL

## Gambar 7. Antarmuka Pengklasifikasian Dokumen baru/query

## Uji coba sistem
Dalam  melakukan  uji  coba  terhadap  sistem,  dilakukan  dengan  menggunakan  20 dokumen query .  Uji  coba  sistem  kemudian  dilakukan  dengan  cara  menghitung  nilai  dari recall,  precision dan F-measures .  Sebagai  contoh, input dari  jurnal  yang  berjudul  “ PTSD symptom severity is associated with increased recruitment of top-down attentional control in a trauma-exposed sample? ” yang merupakan jurnal dengan kategori Physical Sciences and Engineering. Dengan  menggunakan  nilai k =  37  seperti  yang  dapat  dilihat  dalam  tabel  4.9 menghasilkan  nilai recall sebesar  0.35, precision sebesar  0.378  ,  dan F-measures sebesar 0.364 dengan perhitungan sebagai berikut.

## Evaluasi sistem
Evaluasi  sistem  dilakukan  dengan  tujuan  untuk  melihat  tingkat  keberhasilan  dari sistem temu kembali informasi klasifikasi jurnal. Evaluasi sistem dilakukan dengan melihat dari hasil perhitungan recall, precision, dan F-Measures terhadap hasil uji coba  yang telah dilakukan  dengan  menggunakan  20  dokumen  testing  dan  dengan  menggunakan  nilai k = {37, 41, 43}. Dari hasil uji coba dengan menggunakan nilai k tersebut didapatkan hasil nilai rata-rata dari recall, precision , dan F-measures yang tercantum dalam Gambar 8:
e-ISSN 2442-5168                                                                                 Volume 1, Nomor 2, Juli – Desember  2015

## RECORD AND LIBRARY JOURNAL
Gambar 8. Grafik Nilai Rata-Rata Recall, Precision,dan F-Measures hasil uji coba sistem
Untuk  lebih  jelasnya  dapat  dilihat  dalam  tabel  1  yang  berisi  nilai  rata-rata recall, precision, dan F-Measures dari hasil uji coba.
Tabel 1 Nilai Rata-Rata Recall , Precision , dan F-Measures k-Value F-Measures  Recall Precision 37 0.498 0.538 0.5169 41 0.524 0.511 0.5173 43 0.539 0.501 0.5193
Berdasarkan  pada  data  yang  tercantum  dalam  Tabel  4.1,maka  implementasi  dari sistem    temu    kembali    informasi    klasifikasi  jurnal    dapat    bekerja    dengan    baik    ketika menggunakan metode k-nearest neighbor (KNN) dilakukan dengan menggunakan nilai k = 43.  Nilai F-Measures yang  dihasilkan  oleh k =  43  sebesar    0.5193  lebih  besar  jika dibandingkan  dengan k =37  dengan F-Measures sebesar  0.5169  dan k =  41  dengan F- Measures sebesar 0.5173.

## Simpulan
Evaluasi  sistem  dari  penelitian  yang  telah  dilakukan,  dapat  ditarik  kesimpulan bahwa  merancang  dan  membangun  sistem  klasifikasi  dokumen  dengan  menggunakan metode K-nearest  neighbour dan cosine similarity sebagai  perhitungan jarak menghasilkan tingkat  keberhasilan  f-measures  sebesar  0.5193  dengan  nilai  k=43.  Data  yang  digunakan dalam  sistem  klasifikasi  dokumen  berjumlah  160  dokumen  training  dengan  pembagian  40 dokumen untuk setiap kategori  yaitu physical sciences and engineering , life science , health science ,  dan social  sciences  and  humanities. Untuk  dokumen  yang  digunakan  sebagai testing  sebanyak  20  dokumen  yang  terdiri  dari  4  dokumen  berkategori Physical  Sciences and  Engineering, 5  dokumen  berkategori life  science, 5  dokumen  berkategori Health Science, dan 6 dokumen berkategori social sciences and humanities.
Dari  hasil  uji  coba  sistem  didapatkan  hasil  bahwa  20  dokumen  testing  yang digunakan,dapat    terklasifikasi      sesuai      dengan      kategori      sebenarnya.      Namun      pada beberapa  kasus  pada    dokumen  4,  6,  9,  10,  12,  13,  14,  dan  16  terjadi  kesalahan  dalam melakukan  klasifikasi.  Hal  ini  dikarenakan  selain  nilai  k  yang  digunakan,juga  karena jumlah  dari  token  dalam  dokumen  training  yang  mempengaruhi  nilai cosine  similarity dokumen  uji  dan  pada  akhirnya  mempengaruhi  hasil  klasifikasi  KNN.  Evaluasi  sistem menunjukan tingkat keberhasilan dalam mengklasifikasikan dokumen dengan dengan nilai k

## RECORD AND LIBRARY JOURNAL
=  43  yang  menghasilkan  nilai  recall  sebesar  0.539  ,  precision  sebesar  0.501,  dan  F- Measures sebesar 0.5193.
Saran  dari  penelitian  ini  yaitu  (1)  Untuk  meningkatkan  tingkat  keberhasilan  sistem klasifikasi  dapat  menambahkan  jumlah  dokumen  training  dalam  setiap  kategori  agar  dapat membedakan dengan kategori lain. Selain itu juga berpengaruh pada jumlah dokumen yang relevan agar padat lebih banyak mucul dalam lingkup nilai k . (2) Dalam menentukan nilai k pada klasifikasi k - nearest neighbor dapat menggunakan metode tambahan yaitu k-fold cross validation.

## Referensi
Kowalski,  G.  J.  (2000). Information  storage  and  retrieval  systems:  theory  and implementation . United States of America.
Isa,  T.  M.  (2013).  Mengukur tingkat  kesamaan  paragraf  menggunakan vector space  model untuk  mendeteksi  plagiarisme, Seminar  Nasional  dan  ExpoTeknik Elektro  2013. Banda Aceh: FMIPA, Universitas Syiah Kuala.
Amin,  F.  (2012).  Sistem  temu  kembali  informasi  dengan  metode  vector  space  model.
Jurnal Sistem Informasi Bisnis , 2 .
Jones,  K.  S.  (2004).  A  statistical  interpretation  of  term  specify  and  its  application  in retrieval. Journal of Documentation, 60 (2), 493-502.
Turney,  P.  D.,  Pantel,  &  Patrick.  (2010).  From  frequency  to  meaning:  Vector  Space Models  of  Semantics. Journal  of  Artificial  Intelegence  Reseach,  37 ,  141-188. Manning,  C.  D,  Raghavan,  P.,  &  Schutze,  H.  (2008). An  introduction  to  information retrieval . Cambridge: Cambridge University Press.