Penerapan Algoritma TF-IDF dan Cosine Similarity untuk Query

## Pencarian Pada Dataset Destinasi Wisata
Rio Al Rasyid 1* , Dewi Handayani Untari Ningsih 2
1*,2 Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Informasi dan Industri, Universitas Stikubank, Kota Semarang, Provinsi J awa Tengah, Indonesia.

## a r t i c l e  i n f o
Article history: Received 21 July 2023 Received in revised form 20 November 2023 Accepted 3 December 2023 Available online January 2024
DOI: https://doi.org/10.35870/jti k.v8i1.1416.
Keywords: TF-IDF; Cosine Similarity; Search Queries; Datasets;
Tourist.
Kata Kunci: TF-IDF; Cosine Similarity;
Kueri Pencarian; Dataset; Pariwisata.
ACM Computing Classification System (CCS)
Communication and Mass Media Complete (CMMC)

## a b s t r a c t
This research aims to improve the search for tourist destinations in 50 datasets by using search queries to find relevant documents. By optimizing the search process, the goal is to create an accurate list of tourist destinations based on a given query. To achieve this, researchers used the TF-IDF and Cosine Similarity algorithms to retrieve and compare information, measuring similarity scores between search queries and tourist destinations in the dataset. Finally, the list of tourist destinations is ranked based on the similarity score  measurement.  The  methods  used  are  TF-IDF  and  Cosine  Similarity.  The  fifty datasets  containing  text  content  documents  were  normalized  through  pre-processing stages, namely Case Folding, Stopword Removal, and Tokenization. Documents that have been normalized are then processed again through TF-IDF weighting. TF-IDF weighting is also applied to search queries. The similarity calculation between the TF- IDF vector from the document and the TF-IDF vector from the search query is carried out using Cosine Similarity to obtain a similarity score for each document based on the search query. Testing was carried out on 5 different queries, and precision testing results were obtained with an average value of 83%.

## a b s t r a k
Penelitian ini bertujuan untuk meningkatkan pencarian destinasi wisata dalam 50 dataset dengan  menggunakan  kueri  pencarian  untuk  menemukan  dokumen  yang  relevan. Dengan mengoptimalkan proses pencarian, tujuannya adalah menciptakan daftar akurat destinasi  wisata  berdasarkan  kueri  yang  diberikan.  Untuk  mencapai  hal  ini,  peneliti menggunakan  algoritma  TF-IDF  dan  Cosine  Similarity  untuk  mengambil  dan membandingkan  informasi,  mengukur  skor  kesamaan  antara  kueri  pencarian  dan destinasi  wisata  dalam  dataset.  Akhirnya,  daftar  destinasi  wisata  diberi  peringkat berdasarkan pengukuran skor kesamaan tersebut. Metode yang digunakan adalah TF- IDF  dan  Cosine  Similarity.  Kelima  puluh  dataset  yang  berisi  dokumen  konten  teks dinormalisasikan  melalui  tahapan  pra-pemrosesan,  yaitu  Case  Folding,  Stopword Removal, dan Tokenization. Dokumen yang telah dinormalisasikan kemudian diproses lagi  melalui  pembobotan  TF-IDF.  Pembobotan  TF-IDF  juga  diterapkan  pada  kueri pencarian. Perhitungan kesamaan antara vektor TF-IDF dari dokumen dan vektor TF- IDF dari kueri pencarian dilakukan menggunakan Cosine Similarity untuk mendapatkan skor kesamaan untuk setiap dokumen berdasarkan kueri pencarian. Pengujian dilakukan pada 5 kueri yang berbeda, dan hasil pengujian presisi diperoleh dengan nilai rata-rata sebesar 83%.
*Corresponding Author. Email: rio.rasyid23@gmail.com 1* .
© E-ISSN: 2580-1643.
Copyright @ 2024 by the authors of this article. Published by Lembaga Otonom Lembaga Informasi dan Riset Indonesia (KITA INFO dan RISET). This work is licensed under a Creative Commons Attribution- NonCommercial 4.0 International License.

## Jurnal JTIK (Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi)
Journal Homepage: http://journal.lembagakita.org/index.php/jtik

## 1. Latar Belakang
Pariwisata merupakan sektor yang sangat bergantung pada  penyediaan  informasi.  Para  pelancong  yang memutuskan  untuk  menjelajahi  destinasi  baru, terutama  di  negara  asing,  menghadapi  risiko  yang cukup besar. Individu-individu ini menginvestasikan waktu dan uang yang signifikan untuk mendapatkan pengalaman  liburan  yang  paling  memuaskan.  Oleh karena  itu,  sebelum  membuat  keputusan  akhir mengenai  destinasi  liburan  mereka,  mereka melakukan  penelitian  yang  menyeluruh  melalui berbagai saluran seperti mesin pencari, media sosial, dan  situs  web  [1].  Teknik  optimisasi  pencarian memainkan  peran  penting  dalam  meningkatkan pengalaman pencarian bagi pengguna. Teknik-teknik ini  bertujuan  untuk  mengoptimalkan  proses pencarian  dengan  menerapkan  algoritma  dan pendekatan  baru  untuk  meningkatkan  efisiensi  dan efektivitas pencarian berbasis kata kunci [2]. Metode pencarian berbasis kata kunci tradisional tidak selalu menghasilkan  hasil  yang  akurat  dan  tepat  sasaran, terutama  ketika  berhadapan  dengan  data  tidak terstruktur  seperti  deskripsi  teks  tentang  destinasi wisata. Untuk mengatasi keterbatasan ini, diperlukan algoritma dan metode canggih untuk meningkatkan presisi dan efisiensi proses pencarian.
Terdapat banyak algoritma dan metode yang tersedia untuk pengolahan data, tetapi penelitian ini berfokus pada  dua  yang  dikenal  dengan  nama  TF-IDF  dan Cosine Similarity [3]. TF-IDF adalah ukuran kuantitatif yang  menunjukkan  signifikansi  kata  kunci  dalam dokumen  tertentu.  Dengan  kata  lain,  algoritma  ini menawarkan kata kunci yang dapat digunakan untuk mengidentifikasi  atau  mengategorikan  dokumen tertentu  [3].  Sementara  itu, Cosine  Similarity adalah ukuran  yang  umum  digunakan  dalam  bidang pengambilan informasi dan area studi serupa. Ukuran ini  menggambarkan  dokumen  teks  sebagai  vektor yang  terdiri  dari  istilah-istilahnya.  Dengan menggunakan  model  ini,  kesamaan  antara  dua dokumen dapat ditentukan dengan menghitung nilai kosinus  antara  vektor  istilah  masing-masing dokumen [4].
Berdasarkan hasil pengujian [5], sistem rekomendasi yang  menggunakan  kerangka  kerja  6 As  Tourism Destinations  Framework  Based  Multi-Criteria pada penelitian  sebelumnya  terbukti  dapat  digunakan
secara  optimal  untuk  merekomendasikan  daftar destinasi  wisata  menggunakan  5  tujuan  yang dimasukkan  dengan  skor  presisi  sebesar  0.622 (62,2%).  Studi  ini  menggunakan  model  6AsTD sebagai  sarana  untuk  memperoleh  data  dan mengevaluasi informasi tentang karakteristik destinasi wisata  sebagaimana  yang  dialami  oleh  para pengunjung [6]. Penelitian ini memberikan kontribusi bagi bidang pengambilan informasi pariwisata dengan menyajikan pendekatan inovatif untuk mengoptimalkan  pencarian  destinasi  wisata.  Metode yang  diusulkan  meningkatkan  presisi  dan  relevansi hasil  pencarian,  memberdayakan  para  pelancong untuk  mengakses  beragam  informasi  perjalanan  dan membuat  keputusan  yang  berdasarkan  informasi. Tinjauan  pustaka  meliputi  pembahasan  tentang  pra- pemrosesan  data  teks,  Term  Frequency-Inverse Document  Frequency  (TF-IDF),  serta Cosine Similarity .

## 2. Metode Penelitian
Studi  ini  menggunakan  beberapa  tahap,  termasuk: Tahap  Pra-pemrosesan, Menghitung Bobot TF-IDF untuk  Kueri  dan  Dataset  dokumen,  Mengukur  skor kesamaan  menggunakan Cosine  Similarity ,  dan kemudian  memberikan  peringkat  hasil  berdasarkan skor similarity .
Gambar 1. Alur Tahapan Penelitian

## Preprocessing
Sebuah koleksi konten/deskripsi yang terdapat dalam dokumen  akan  disiapkan  dan  diproses  sehingga membentuk kelompok kata/ term [7]. Proses ini terdiri dari tahap case folding , tokenisasi, penyaringan dengan menghapus  kata-kata  penghenti  ( stopwords ),  dan stemming.
1) Case Folding
Setiap dokumen atau dataset yang berisi paragraf konten/deskripsi  akan  mengalami  proses  case folding.  Case  folding  merujuk  pada  prosedur mengubah semua teks menjadi huruf kecil dan menghilangkan  karakter  yang  berada  di  luar rentang  'a'  hingga  'z'.  Tanda  baca,  angka,  dan simbol juga dikecualikan selama proses ini [8].
2) Penyaringan
Selama  tahap  penyaringan,  ada  langkah  yang disebut penghapusan stopwords. Stopwords adalah kata-kata  yang  kurang  memiliki  makna  penting atau  memiliki  bobot  kurang  signifikan,  dan sering muncul dalam kumpulan kata-kata [9].
3) Tokenisasi
Tokenisasi  adalah  prosedur  yang  mengubah kalimat  menjadi  kata-kata  individual.  Ini melibatkan  memisahkan  kalimat  menjadi  unit- unit  terpisah  berdasarkan  pemisah  yang membentuknya, yang dalam hal ini adalah spasi (" ") [10].

## Term Frequency (TF)
Metode  TF-IDF,  atau  Term  Frequency  Inverse Document Frequency, adalah teknik yang digunakan untuk menentukan bobot suatu istilah terkait dengan sebuah  dokumen.  Pendekatan  ini  menggabungkan dua prinsip untuk menghitung bobot, yaitu frekuensi kemunculan  suatu  istilah  dalam  dokumen  tertentu dan  frekuensi  invers  dari  dokumen  yang mengandung  istilah  tersebut.  Menilai  frekuensi kemunculan kata dalam suatu dokumen memberikan wawasan tentang signifikansi istilah dalam dokumen tersebut [11]. TF-IDF adalah istilah gabungan yang terdiri dari dua kata yang berbeda: Term Frequency dan  Inverse  Document  Frequency.  TF  digunakan untuk mengukur frekuensi kemunculan suatu istilah dalam  dokumen  [12].  Misalkan  kita  memiliki dokumen  "D1"  yang  terdiri  dari  5000  kata  dan mengandung  kata  "Magnificent"  sebanyak  sepuluh kali.  Sebagai  kenyataan  yang  telah  dikenal,  panjang dokumen dapat bervariasi dari pendek hingga sangat panjang,  oleh  karena  itu,  ada  kemungkinan  bahwa
suatu istilah muncul lebih sering dalam dokumen yang lebih besar daripada dalam dokumen yang lebih kecil. Untuk mengatasi masalah ini, frekuensi kemunculan suatu  istilah  dalam  suatu  dokumen  dibagi  dengan jumlah  total  kata  dalam  dokumen  tersebut  untuk menentukan  frekuensi  istilah.  Dalam  skenario  yang telah  disebutkan  sebelumnya,  frekuensi  istilah "Magnificent"  dalam  dokumen  "D1"  akan  menjadi: TF = 10/5000 = 0.002 dengan menggunakan rumus dibawah ini.
𝑡𝑓(𝑡, 𝑑) = 𝑓 𝑡,𝑑 ∑ 𝑖 𝑡 𝑡𝑓(𝑡, 𝑑) = 𝑓 𝑡,𝑑 ∑ 𝑡 𝑖 ∈ 𝑑 𝑓 𝑡 𝑖 ,𝑑

## Inverse Document Frequency (IDF)
Ketika  Term  Frequency  dalam  suatu  dokumen dihitung, dapat diamati bahwa algoritma memperlakukan semua kata kunci dengan sama, tanpa memperhatikan apakah itu adalah stop word seperti "of", yang merupakan hal yang tidak benar [3]. Inverse document frequency (IDF) memberikan bobot yang lebih rendah untuk kata-kata yang sering muncul dan memberikan bobot yang lebih tinggi untuk kata-kata yang  jarang  muncul.  Penggunaan  stop  word  adalah praktik umum dalam pemrosesan dokumen. Namun, beberapa  stop  word  seperti  "of"  dapat  memiliki makna  terbatas  atau  bahkan  tidak  digunakan  sama sekali dalam konteks tertentu. Di sinilah konsep IDF, atau  inverse  document  frequency,  berperan.  IDF memberikan  bobot  untuk  kata-kata  berdasarkan frekuensi  kemunculannya  dalam  satu  set  dokumen. Kata-kata yang sering muncul diberi bobot yang lebih rendah sementara kata-kata yang jarang muncul diberi bobot yang lebih tinggi. Untuk mengilustrasikan ini, pertimbangkan sebuah set dari 10 dokumen, di mana istilah  "technology"  muncul  dalam  5  di  antaranya. Dengan  menerapkan  rumus  IDF  =  log_e  (10/5)  = 0.3010,  kita  dapat  menghitung  inverse  document frequency untuk istilah "technology". Berikut adalah formula dari IDF.
𝑖𝑑𝑓(𝑟, 𝐷) = log
𝑁 |{𝑑 ∈ 𝐷: 7  ∈ 𝑑}|

## Cosine Similarity
Similarity  atau  relevansi  dihitung  antara  kueri  dan dokumen. Skor similarity diperoleh dengan mengukur skor  similarity  antara  dua  vektor,  yaitu  vektor  kueri
dan vektor dokumen. Semakin besar nilai relevansi, semakin mirip/relevan kueri dan dokumen tersebut. Ukuran  similarity  digunakan  untuk  menentukan tingkat  similarity  antara  titik  data  [13].  Selain  itu, ukuran  ini  digunakan  untuk  mengukur  kesamaan antara himpunan berdasarkan irisan kedua himpunan tersebut. Selain itu, ukuran kesamaan diakui sebagai fungsi  yang  mengevaluasi  tingkat  kemiripan  antara sepasang objek teks. Secara ringkas, tingkat similarity mencerminkan intensitas hubungan antara dua titik data  [14]. Cosine  Similarity adalah  ukuran  kesamaan yang sering  digunakan.  Ini  digunakan sebagai  dasar untuk  menghitung  nilai  relevansi  antara  kueri  dan dokumen, serta nilai relevansi antara dokumen yang berbeda. Cosine Similarity ditentukan sebagai kosinus sudut  θ  yang  terbentuk  antara  vektor -vektor  [15]. Formula Cosine  Similarity memiliki  rumus  sebagai berikut:
𝑐𝑜𝑠𝑖𝑛𝑒 𝑠𝑖𝑚𝑖𝑙𝑎𝑟𝑖𝑡𝑦 =   𝑆 𝑐 (𝐴, 𝐵) ≔ cos(∅) = 𝐴. 𝐵 ||𝐴||||𝐵|| = ∑ 𝐴 𝑖 𝐵 𝑖 𝑛 𝑖=1 √∑ 𝐴 𝑖 2 𝑛 𝑖=1 √∑ 𝐵 𝑖 2 𝑛 𝑖=1 Keterangan: A = Query TF-IDF Weight Vector B = Document TF-IDF Weight Vector.

## 3. Hasil dan Pembahasan

## Hasil Preprocessing
Desain dataset yang digunakan dalam penelitian ini terdiri dari data tentang nama-nama destinasi wisata dan  deskripsi  konten  dari  tempat-tempat  tersebut. Dataset  ini  dibagi  menjadi  beberapa  kategori pariwisata, masing-masing berisi bidang seperti nama destinasi  wisata,  URL  Google  Maps,  dan deskripsi/konten destinasi wisata. Bidang-bidang ini difilter  terlebih  dahulu  untuk  memastikan  bahwa proses  pelatihan  dapat  dilakukan  menggunakan bidang  deskripsi/konten.  Tahap  Preprocessing dilakukan  melalui  tahap  Case  Folding,  Stopword Removal, & Tokenisasi. Berikut ini contoh satu kueri masukan  dan  contoh  dokumen  target  pada  tahap preprocessing:
Query : “Wisata Alam Goa Kreo Kota Semarang” Document :
Tabel 1. Dokumen Target Sampel Nama
Destinasi Konten GOA KREO Goa  Kreo  merupakan  salah  satu  daya tarik  wisata  alam  di  Kota  Semarang yang  mahsyur  dengan  kisah  Sunan Kalijaga  mencari  kayu  jati  untuk membangun  Masjid  Agung  Demak. Sunan  Kalijaga  pun  sampai  di  sebuah goa  dan  didatangi  empat  ekor  kera. Kemudian,  Sunan  Kalijaga  meminta kera-kera  tersebut  untuk  tinggal  atau menjaga  di  sekitar  Goa,  maka  jadilah Goa  Kreo.  Kata “ Kreo ” berasal  dari Mangreho yang berarti penjaga.
Result Query : “wisata alam goa kreo kota semarang” Result Document :
Tabel 2. Hasil Preprocessing Dokumen Nama Destinasi Konten GOA KREO "goa"  "kreo"  "salah"  "daya"  "tarik" "wisata"  "alam"  "kota"  "semarang" "mahsyur" "kisah" "sunan" "kalijaga" "mencari" "kayu" "jati" "membangun"
"masjid"  "agung"  "demak"  "sunan" "kalijaga"  "goa"  "didatangi"  "ekor" "kera"  "sunan"  "kalijaga"  "kerakera" "tinggal"  "menjaga"  "goa"  "goa" "kreo"  "kreo"  "berasal"  "mangreho" "penjaga"

## Hasil TF-IDF
Setelah  tahap  preprocessing  diterapkan  pada dokumen,  langkah  selanjutnya  adalah  menghitung bobot  Vektor  TF-IDF  untuk  dokumen  berdasarkan kata kunci kueri, yang dalam kasus ini adalah "wisata alam  kota  semarang".  Berikut  ini  adalah  hasil pembobotan TF-IDF pada contoh dokumen:
Tabel 3. Hasil TF-IDF Vector Dokumen
Dokumen Pembobotan Dokumen (TF-IDF) Query TF IDF  TF-IDF GOA KREO Wisata 0.026  1.478  0.038 Alam 0.026  2.514  0.066 Goa 0.102  4.218  0.444
170-178 174 Kreo 0.076  4.218  0.333 Kota 0.026  1.653  0.043 Semarang  0.026  1.150  0.030
Untuk memenuhi persyaratan pengukuran kesamaan, metode  yang  sama  diterapkan,  yaitu  menghitung Vektor TF-IDF untuk kueri. Jika perhitungan Vektor TF-IDF  sebelumnya  dilakukan  antara  kata  kunci kueri  dan  dokumen  contoh,  kali  ini  pembobotan Vektor  TF-IDF  dilakukan  pada  kata  kunci  kueri terhadap kueri itu sendiri.
Tabel 4. Hasil TF-IDF Vector Query Query Query Keyword TF- IDF wisata  alam  goa  kreo kota semarang Wisata 0.2463 Alam 0.4190 Goa 0.7031 Kreo 0.7031 Kota 0.2756 Semarang 0.1918 Hasil Cosine Similarity
Tahap  akhir  adalah  menghitung Cosine  Similarity untuk  mendapatkan  skor  untuk  setiap  dokumen, yang  akan  digunakan  untuk  menentukan  peringkat kesamaan  dokumen  dengan  kueri  masukan.  Dari kueri masukan "wisata alam goa kreo kota semarang," hasil Cosine Similarity berikut diperoleh dalam tabel di bawah ini. Tabel 5. Hasil Cosine Similarity Query Document Similarity Wisata  alam  goa kreo kota semarang GOA KREO 0.9239

## Hasil Perangkingan
Berdasarkan  kueri  masukan  "wisata  alam  goa  kreo kota  semarang,"  satu  dari  50  dokumen  ditemukan memiliki  kesamaan  dan  dimasukkan  dalam  daftar peringkat. Hasil perhitungan peringkat untuk daftar destinasi  wisata  berdasarkan  skor  peringkat menggunakan Cosine  Similarity dapat  dilihat  dalam tabel di bawah ini.
Tabel 6. Hasil Perangkingan Dokumen Top-N Nama Destinasi Similarity Score Document-28 GOA KREO  0.9239
Dapat  dilihat  bahwa  Dokumen  28,  yaitu  GOA KREO, adalah satu-satunya dokumen yang memiliki peringkat  skor  kesamaan  dibandingkan  dengan dokumen  lainnya,  dengan  skor  kesamaan  sebesar 0,9239  (92%).  Dapat  disimpulkan  bahwa  Dokumen 28,  GOA  KREO,  memiliki  kesamaan  dengan  kueri "wisata  alam  goa  kreo  kota  semarang,"  sehingga muncul  di  bagian  atas  daftar  peringkat  dengan peringkat  kesamaan  tertinggi  dari  1  dokumen  yang terdaftar dalam peringkat.

## Hasil Pengujian
Pengukuran relevansi dan kualitas dari penelitian ini dilakukan  menggunakan  metode  Pengujian  Presisi. Rumus untuk menghitung perhitungan Presisi dapat dilihat sebagai berikut.

## 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑠𝑖𝑜𝑛𝑛
=

## 𝑅𝑒𝑙𝑒𝑣𝑎𝑛𝑡 𝑑𝑜𝑐𝑢𝑚𝑒𝑛𝑡 𝑓𝑜𝑢𝑛𝑑
𝐴𝑙𝑙 𝑑𝑜𝑐𝑢𝑚𝑒𝑛𝑡 𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑓𝑜𝑢𝑛𝑑 𝑜𝑛 𝑟𝑎𝑛𝑘𝑖𝑛𝑔 𝑙𝑖𝑠𝑡
Tabel di bawah ini menunjukkan hasil daftar peringkat berdasarkan  skor  kesamaan  dan  skor  presisi  untuk masing-masing  kueri  yang  berbeda.  Pengujian dilakukan  pada  5  jenis  kueri  yang  berbeda  sebagai berikut:
Tabel 7. Query Sample Query Q1 wisata alam goa kreo kota semarang Q2 pantai Q3 taman bermain Q4 pemandangan alam Q5 desa wisata
Selain  itu,  setiap  kueri  juga  menampilkan  peringkat yang  berbeda  dari  dokumen-dokumen  relevan  yang ditemukan  dan  jumlah  total  dokumen  yang dimasukkan dalam daftar peringkat.
Tabel 8. Hasil Pengujian Q1 Query Ranking List Document Nama Destinasi Similarity Score Q1 (wisata alam  goa kreo  kota semarang) Document- 28 GOA KREO 0.9239
Tabel 9. Hasil Pengujian Q2
Query Ranking List Document  Nama Destinasi  Similarit y Score Q2 (pantai ) Document -13 PANTAI MARINA 1.00 Document -21 MANGROVE MAEROKOC O 1.00 Document -39 HUTAN MANGROVE TAPAK 1.00 Document -40 PANTAI BARUNA 1.00 Tabel 10. Hasil Pengujian Q3 Query Ranking List Rank List Nama Destinasi Similarit y Score Q3 (taman bermain ) Documen t-8 DESA WISATA KANDRI 0.8409 Documen t-14 TAMAN LELE 0.5411 Documen t-15 KOTA  LAMA SEMARANG 0.5411 Documen t-16 GRAND MAEROKOC O 0.5411 Documen t-17 TUGU MUDA  0.5411 Documen t-20 SEMARANG ZOO 0.5411 Documen t-27 TAMAN BUDAYA RADEN SALEH 0.5411 Documen t-31 KAWASAN KOTA  TUA SEMARANG 0.5411 Documen t-50 TAMAN SRIGUNTIN G 0.5411 Tabel 11. Hasil Pengujian Q4 Query Ranking List Rank List Nama Destinasi Similari ty Score Q4 (pemandang an alam) Docume nt-32 UMBUL SONGO KOPENG 1.00 Docume nt-48 WISATA LERENG KELIR 1.00 Docume nt-41 GUNUNG TELOMOY O 0.8809 Docume nt-26 GOMBEL GOLF SEMARAN G 0.7628 Docume nt-34 BROWN CANYON 0.7628 Docume nt-46 CANDI GEDONG SONGO 0.7628 Docume nt-28 GOA KREO  0.6465 Docume nt-37 UMBUL SIDOMUKT I 0.6465 Docume nt-38 WANA PENGGAR ON UNGARAN 0.6465 Docume nt-8 DESA WISATA KANDRI 0.6465 Docume nt-25 WADUK JATIBARAN G 0.6465 Docume nt-33 WATU GUNUNG UNGARAN 0.6465 Docume nt-36 CURUG LAWE    & CURUG BENOWO 0.6465
170-178
Tabel 12. Hasil Pengujian Q5 Query Ranking List Document  Nama Destinasi  Similarit y Score Q5 (desa wisata ) Document -8 DESA WISATA KANDRI 1.00 Document -7 DESA WISATA WONOLOPO 0.9780 Document -49 DESA WISATA KALI PANCUR 0.9101 Document -36 CURUG LAWE & CURUG BENOWO 0.7459 Document -38 WANA PENGGARO N UNGARAN 0.7037 Tabel 13. Hasil Pengujian Presisi N o Query Relevant Docume nt Found Total Docume nt Found Precissi on 1 wisata alam goa kreo kota semarang 1 1 1.0 2 pantai 3 4 0.75 3 taman bermain 8 9 0.88 4 pemandang an alam 12 13 0.92 5 desa wisata  3 5 0.6 Total 4.15 Average 0.83 % 83%
Pengujian  yang  dilakukan  terhadap  sistem menggunakan  berbagai  kueri  telah  menghasilkan hasil yang menarik. Setiap kueri menghasilkan daftar peringkat yang berbeda-beda, dengan setidaknya satu dokumen  relevan  ditemukan  dalam  setiap  daftar. Presisi dari dokumen yang ditemukan bervariasi dari satu  kueri  ke  kueri  lainnya,  dengan  skor  rata-rata keseluruhan mencapai 0.83 atau 83%. Ketika melihat
secara  spesifik,  kueri  dengan  presisi  tertinggi  adalah kueri nomor 1, "wisata alam goa kreo kota semarang", yang mencapai skor presisi sempurna, yaitu 1.0 atau 100%.  Namun,  ada  juga  kueri  lain  yang  memiliki presisi  yang  cukup  tinggi,  seperti  kueri  "taman bermain"  dan  "pemandangan  alam",  yang  masing- masing  memiliki  presisi  0.88  dan  0.92.  Kemudian, untuk  membandingkan  kinerja  sistem  ini  dengan sistem  sebelumnya  yang  menggunakan  6AsTD Framework,  dapat  dilihat  bahwa  sistem  yang menggunakan  TF-IDF  &  Cosine  Similarity  telah mengalami  peningkatan  signifikan  dalam  presisi, dengan skor presisi sebesar 0.83 dibandingkan dengan 0.622 pada 6AsTD Framework. Hal ini menunjukkan bahwa  penggunaan  metode  TF-IDF  &  Cosine Similarity  dapat  memberikan  hasil  yang  lebih  baik dalam  mengidentifikasi  dokumen  relevan  dalam pencarian informasi wisata.
Gambar 2. Grafik Perbandingan Presisi Setiap Query Pengujian  dengan  kueri  yang  berbeda  menghasilkan jumlah  daftar  peringkat  yang  berbeda  juga.  Setiap kueri  menghasilkan  daftar  dokumen  dengan setidaknya 1 dokumen relevan ditemukan. Pengujian presisi  terhadap  dokumen  yang  dihasilkan  dalam daftar rangking menghasilkan skor yang berbeda-beda untuk  setiap  query.  Hasil  pengujian  presisi keseluruhan  untuk  setiap  query  kemudian  dihitung, sehingga  menghasilkan  skor  rata-rata  sebesar  0,83 (83%).  Query  dengan  skor  presisi  tertinggi  dapat dilihat pada query nomor 1 yang mencapai skor presisi 1,0 (100%). Perbandingan dengan sistem sebelumnya, yang menggunakan 6AsTD Framework,
menunjukkan  peningkatan  yang  signifikan  dalam presisi  dengan  menggunakan  metode  TF-IDF  & Cosine  Similarity.  Hal  ini  mengindikasikan  bahwa metode yang digunakan dalam penelitian saat ini lebih efektif  dalam  menemukan  dokumen  relevan  dalam
konteks  pencarian  informasi  wisata.  Hasil perbandingan  perbandingan  antara  penelitian  ini dengan penelitian yang menggunakan sistem 6AsTD Framework  sebelumnya  dapat  dilihat  pada  tabel dibawah.
Tabel 14. Perbandingan Presisi Sistem Presisi 6AsTD Framework 0.622 TF-IDF & Cosine Similarity 0.83
Grafik  Perbandingan  Presisi  Sistem  dapat  dilihat pada  Gambar  3.  Penambahan  metode  TF-IDF  & Cosine Similarity dalam penelitian ini menghasilkan peningkatan  signifikan  dalam  presisi  sistem, memperbaiki kemampuan sistem dalam menemukan informasi yang relevan dengan kueri pengguna dalam konteks wisata.
Gambar 3. Grafik Perbandingan Presisi Sistem

## 4. Kesimpulan
Penelitian  ini  berhasil  mengoptimalkan  pencarian kueri  pada  dataset  destinasi  wisata  dengan menggabungkan  dua  algoritma,  yaitu  TF-IDF  dan Cosine  Similarity .  Sistem  Peringkat  dievaluasi menggunakan  pengujian  presisi.  Berdasarkan pengujian dari 5 kueri yang berbeda, Sistem Peringkat berhasil mencapai hasil presisi optimal dengan nilai rata-rata  0.83.  Dibandingkan  dengan  penelitian sebelumnya  yang  menggunakan  Kerangka  Kerja 6AsTD dan memperoleh hasil presisi sebesar 0.622 (62,2%), penelitian ini berhasil mencapai peningkatan presisi sebesar 20,8%, mencapai nilai 0.83 (83%).

## 5. Daftar Pustaka
[1] Sipayung,  E.M.,  Fiarni,  C.  and  Febrian,  M., 2021,  October.  Implementation  of  Search Engine  Optimization  (SEO)  in  Wellness  and Beauty  Tourism  Industry.  In 2021  8th International  Conference  on  Electrical  Engineering, Computer  Science  and  Informatics  (EECSI) (pp. 397-402). IEEE. DOI: https://doi.org/10.23919/EECSI53397.2021. 9624309. [2] Ravichandiran, A., Vijayan, A. and Ravikumar, K., 2015. Memory Optimization Using Genetic Algorithm  of  Relational  Keyword  Search Techniques. Memory , 3 (4).
[3] Qaiser, S. and Ali, R., 2018. Text mining: use of TF-IDF to examine the relevance of words to documents. International  Journal  of  Computer
Applications , 181 (1), pp.25-29.
[4] Salton,  G.  and  Buckley,  C.,  1988.  Term- weighting  approaches  in  automatic  text retrieval. Information processing & management , 24 (5), pp.513-523. DOI: https://doi.org/10.1016/0306-4573(88)90021- 0. [5] Arif,  Y.M.,  Putra,  D.D.  and  Khan,  N.,  2023. Selecting  tourism  site  using  6  as  tourism destinations  framework  based  multi-criteria recommender system. Applied Information System and Management (AISM) , 6 (1), pp.7-12.
[6] Arif, Y.M., Nurhayati, H., Harini, S., Nugroho, S.M.S.  and  Hariadi,  M.,  2020,  February. Decentralized  tourism  destinations  rating system  using  6AsTD  framework  and blockchain.  In 2020  international  conference  on smart technology and applications (ICoSTA) (pp. 1- 6). DOI: IEEE. https://doi.org/10.1109/ICoSTA48221.2020. 1570614662.
Rio Al Rasyid, Dewi Handayani Untari Ningsih / Jurnal JTIK (Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi) 8 (1) 2024, 170-178
[7] Liu,  G.,  Lee,  K.Y.  and  Jordan,  H.F.,  1997.
TDM  and  TWDM  de  Bruijn  networks  and shufflenets for optical communications. IEEE Transactions  on  Computers , 46 (6),  pp.695-701. DOI: https://doi.org/10.1109/12.600827.
[8] Gunawansyah,  R.  and  Nurwathi,  S.,  2020. Automated  essay  scoring  using  natural language processing and text mining method.
In Proceeding  of  14th  International  Conference  on Telecommunication Systems, Services, and Applications .
[9] Pathak,  P.,  Raghav,  S.,  Jain,  S.  and  Jalal,  S., 2021,  October.  Essay  Rating  System  Using Machine  Learning.  In 2021  5th  International Conference  on  Information  Systems  and  Computer Networks  (ISCON) (pp.  1-6).  IEEE.  DOI: https://doi.org/10.1109/ISCON52037.2021. 9702504.
[10] Ratna,  A.A.P.,  Santiar,  L.,  Ibrahim,  I., Purnamasari,  P.D.,  Luhurkinanti,  D.L.  and Larasati,  A.,  2019,  October.  Latent  semantic analysis  and  winnowing  algorithm  based automatic Japanese short essay answer grading system  comparative  performance.  In 2019 IEEE 10th International Conference on Awareness Science and Technology (iCAST) (pp. 1-7). IEEE. DOI:
https://doi.org/10.1109/ICAwST.2019.8923
226.
[11] Robertson,  S.,  2004.  Understanding  inverse document frequency: on theoretical arguments for IDF. Journal of documentation , 60 (5), pp.503- 520.
[12] Hakim,  A.A.,  Erwin,  A.,  Eng,  K.I.,  Galinium, M. and Muliady, W., 2014, October. Automated document  classification  for  news  article  in Bahasa  Indonesia  based  on  term  frequency inverse  document  frequency  (TF-IDF) approach.  In 2014  6th  international  conference  on information  technology  and  electrical  engineering (ICITEE) (pp. 1-4). IEEE. DOI: https://doi.org/10.1109/ICITEED.2014.7007 894. [13] Ayob,  A.,  2019.  Comparison  between conventional  and  digital  essay  writing assessment system: Consumer concept and user friendly. Research in World Economy , 10 (2), pp.96- 101.
[14] Yang,  Y.,  Xia,  L.  and  Zhao,  Q.,  2019.  An automated grader for Chinese essay combining shallow  and  deep  semantic  attributes. IEEE Access , 7 , pp.176306-176316. DOI: https://doi.org/10.1109/ACCESS.2019.29575 82.
[15] Yulita,  W.,  Untoro,  M.C.,  Praseptiawan,  M., Ashari, I.F., Afriansyah, A. and Pee, A.N.B.C.,
2023.  Automatic  Scoring  Using  Term Frequency  Inverse  Document  Frequency Document Frequency and Cosine Similarity. Scientific  Journal  of  Informatics , 10 (2), pp.93-104.
DOI: https://doi.org/10.15294/sji.v10i2.42209.