## Information Retrieval Sistem Kearsipan Pencarian Dokumen Di Dinas Pemberdayaan Perempuan Dan Perlindungan Anak Kota Semarang Menggunakan Metode Vector Space Model
Anggoro Teguh Adiyanto* 1 , Dewi Handayani UN 2
1 ,2 Program Studi Teknik Informatika, Universitas Stikubank Semarang e-mail: * 1 anggoroteguh33@gmail.com , 2 dewi_h@edu.unisbank.ac.id

## Abstrak
Pengelolaan  arsip  secara  tertib  dan  terpadu  dengan  memanfaatkan  teknologi  merupakan  salah  satu indikator  keberhasilan  reformasi  birokrasi  untuk  membangun.  Saat  ini  Kementerian  Pemberdayaan Perempuan dan Perlindungan Anak sedang mengintegrasikan pengelolaan kearsipan ke dalam sistem e-office yang merupakan bagian dari pelaksanaan Sistem Pemerintahan Berbasis Elektronik (SPBE). Sementara  itu,  kondisi  pengelolaan  kearsipan  di  Kemen  PPPA  pada  2018  hingga  kini  masih memprihatinkan  karena  masih  berada  pada  katagori  “tidak  baik”.  Hal  tersebut  berakibat  pada pencarian  data  yang  dibutuhkan  menyulitkan  petugas  terkait.  Untuk  dapat  melakukan  pencarian berdasar  substansi  yang  paling  mirip,  terdapat  teknologi  yang  disebut information  Text  Retrieval user . Information  text  retrieval adalah  salah  satu  metode  yang  digunakan  untuk  menyimpan  data dengan cara memprosesnya (menghilangkan stop word ) dan menyimpan tiap kata beserta informasi dari kata tersebut (letak kata, jumlah bobot). Information retrieval berfokus pada proses yang terlibat di  dalam  representasi,  media  penyimpanan,  mencari  dan  menemukan  informasi  yang  relevan  dari informasi  yang  diinginkan  oleh  user.  Metode Vector  Space  Model merupakan  salah  satu  alternatif yang  dapat  diimplementasikan  untuk  memecahkan  masalah  ini. Vector  space  model (VSM)  atau model ruang vektor adalah suatu metode untuk merepresentasikan dokumen dan query dalam bentuk vektor  pada  ruang  multidimensional  .  Dengan  metode Vector  Space  Model dapat  dilihat  tingkat kedekatan  atau  kesamaan  dengan  cara  pembobotan  term.  Metode  ini  dapat  di  terapkan  dalam pengembangan  sistem information  retrieval pada  pengelolaan  kearsipan  di  Kemen  PPPA,  sehingga dapat  memberikan  perbaikan  dalam  kearsipan  di  terutama  dalam  pencarian  data.    Pada  percobaan menggunakan  sampel  dalam  sistem  dan  analisis  manual,  metode  VSM  dapat  memberikan  solusi pencarian dokumen dengan tepat.
Kata Kunci: Information retrieval, vector space model, data kearsipan.

## Abstract
Management of archives in an orderly and integrated manner by utilizing technology is one indicator of the success of bureaucratic reform to build. Currently, the Ministry of Women's Empowerment and Child  Protection  is  integrating  archive  management  into  the  e-office  system  which  is  part  of  the implementation  of  the  Electronic-Based  Government  System  (SPBE).  Meanwhile,  the  condition  of archive management at the Ministry of PPPA in 2018 is still concerning because it is still in the "not good"  category.  This  results  in  the  search  for  the  required  data  making  it  difficult  for  the  relevant officers.  To  be  able  to  search  based  on  the  most  similar  substance,  there  is  a  technology  called information Text Retrieval user. Information text retrieval is one of the methods used to store data by processing  it  (removing  stop  words)  and  storing  each  word  along  with  information  from  the  word
(word  location,  number  of  weights).  Information  retrieval  focuses  on  the  processes  involved  in  the representation,  storage  media,  searching  and  finding  relevant  information  from  the  information desired  by  the  user.  The  Vector  Space  Model  method  is  an  alternative  that  can  be  implemented  to solve  this  problem.  Vector  space  model  (VSM)  or  vector  space  model  is  a  method  for  representing documents  and  queries  in  vector  form  in  multidimensional  space.  With  the  Vector  Space  Model method, it can be seen the level of closeness or similarity by means of term weighting. This method can be applied in the development of an information retrieval system in archive management at the PPPA  Ministry,  so  that  it  can  provide  improvements  in  archives,  especially  in  data  retrieval.  In experiments  using  samples  in  the  system  and  manual  analysis,  the  VSM  method  can  provide  an appropriate document search solution.
Keywords: Information retrieval, vector space model, archival data.

## PENDAHULUAN
Saat  ini  Kementerian  Pemberdayaan Perempuan  dan  Perlindungan  Anak  (Kemen PPPA)  sedang  mengintegrasikan  pengelolaan kearsipan  ke  dalam  sistem  e-office  yang merupakan  bagian  dari  pelaksanaan  Sistem Pemerintahan  Berbasis  Elektronik  (SPBE). Sementara itu, kondisi pengelolaan kearsipan di Kemen  PPPA  pada  2018  hingga  kini  masih memprihatinkan  karena  masih  berada  pada katagori  “tidak  baik”  (PPPA,  2021).  Hal tersebut  berakibat  pada  pencarian  data  yang dibutuhkan menyulitkan petugas terkait.
Dengan  berkembangnya  era  informasi pada  saat  ini  DPPPA  Kota  Semarang  timbul sebuah  gagasan  untuk  membangun  sebuah sistem  mesin  pencari  yang  dapat  memberikan pembobotan  dari  masing  masing  nama  data yang  sesuai  dengan  kata  kunci  yang  dicari, sehingga  akan  dapat  memilih  yang  mana  data yang  menjadi  paling  diprioritaskan.  Pencarian pada  database  yang  dilakukan  hanya  mampu mencari  judul  yang  sesuai  berdasarkan  kata kunci yang diinputkan, misalnya, jika kata kunci yang  dimasukkan  adalah  “sistem  cerdas”  maka akan  ditampilkan  semua  dokumen yang mengandung kata “sistem cerdas” namun sistem tidak bisa mengukur mana dokumen yang paling diprioritaskan.
Untuk dapat melakukan pencarian berdasar  substansi  yang  paling  mirip,  terdapat teknologi  yang  disebut  information  Text Retrieval  user  [9].  Information  text  retrieval
adalah salah satu metode yang digunakan untuk menyimpan  data  dengan  cara  memprosesnya (menghilangkan stop word) dan menyimpan tiap kata  beserta  informasi  dari  kata  tersebut  (letak kata,  jumlah  bobot,  dll).  Information  retrieval berfokus  pada  proses  yang  terlibat  di  dalam representasi,  media  penyimpanan,  mencari  dan menemukan  informasi  yang  relevan  dari informasi yang diinginkan oleh user [9].
Metode  Vector  Space  Model  merupakan salah satu alternatif yang dapat diimplementasikan  untuk  memecahkan  masalah ini.  Vector  space  model  (  VSM  )  atau  model ruang  vektor  adalah  suatu  metode  untuk merepresentasikan  dokumen  dan  query  dalam bentuk vektor pada ruang multidimensional  [8]. Dengan  metode  Vector  Space  Model  dapat dilihat tingkat kedekatan atau kesamaan dengan cara pembobotan term.
Pada  proses  stemming  atau  mencari  kata dasar  pada  kata,  sistem  akan  menggunakan algoritma  tala.  Penelitian  yang  telah  dilakukan oleh  Mardi  Siswo  Utomo  dalam    [8], menyatakan  bahwa  Stemmer  tala  merupakan adopsi  dari  algoritma  stemmer  bahasa  inggris terkenal porter stemmer. Stemmer ini menggunakan  rule  base  analisis  untuk  mencari root  sebuah  kata.  Pada  sistem  pencarian  buku akan  menggunakan  stemming  algoritma  tala karna  algoritma  tala  merupanya  pengembangan dari algoritma porter [8].
Banyak  algoritma  dan  teknik  telah dikembangkan  di  bidang  olah  data  dan pengambilan  informasi  namun  mengambil  data dari  basis  data  besar  terus  menjadi  masalah. Dalam penelitian sebelumnya [5], menggunakan model  ruang  vektor  untuk  melakukan  Proses pencarian  yang  sebelumnya  harus  menyertakan judul dokumen secara lengkap, setelah menerapkan konsep information retrival system, pencarian  dapat  dilakukan  dengan  lebih  cepat tepat  dan  akurat,  tanpa  perlu  melakukan pencarian  judul  dokumen  secara  terperinci, sistem  akan  menyamakan  keyword  yang  di masukan dengan dokumen yang tersimpan pada aplikasi  dengan  mengambil  informasi  dari database sebagai bahan uji coba.

## LANDASAN TEORI Tinjauan pustaka
Pencarian  dokumen  teks  pada  mesin pencari  dengan  metode  Vector  Space  Model (VSM) mampu merepresentasikan dokumen dan query dalam bentuk vektor dimensional. Metode VSM  untuk  pencarian  kata  untuk  mencari  kata "Tuhan"  pada  Al  Quran  melalui  tahapan pertama  yaitu  proses  text  preproccessing  yang menggunakan  4  tahapan  yaitu case  folding, tokenizing, filtering, stemming (algoritma porter stemmer)  dan  term  weighting (metode  TF-IDF) yang  berfungsi  untuk  memaksimalkan  hasil pencarian.  Dan  proses  similaritas  (cosine similarity)  yang  berfungsi  untuk  mendapatkan kata yang dimaksud dengan query serta jaraknya untuk pengurutan [13].
Selama  ini  perolehan  informasi  terhadap banyaknya  data  yang  terambil  pada  saat pencarian dianggap tidak efektif, yang berdampak  pada  rendahnya  akurasi  hasil pencarian  sehingga  diperlukan  aplikasi  mesin pencari  yang  memiliki  tingkat  presisi  yang tinggi. Amin dkk,2021 membangun sistem temu kembali informasi (STKI) menggunakan metode vector space model (VSM) yang bisa melakukan pencarian  informasi  dengan  tingkat  presisi tinggi  dalam  bentuk  mesin  pencari.  Aplikasi
perolehan informasi diimplementasikan terhadap  banyaknya  jumlah  data  cerita  rakyat Nusantara untuk tujuan menemukan cerita yang relevan dengan kebutuhan pengguna.
Vector  space  model  atau  VSM  memiliki efektifitas  dalam  pencarian  kata  karena  hasil pencariannya berdasarkan kemiripan vectorquery dan vector dokumen. Implememtasi Algoritma
VSM dengan tahapan : preproccessing  text  menggunakan  4  tahapan, pembobotan  term  menggunakan  metode  TF- IDF,  dan  perangkingan  menggunakan  metode Cosine  Similarity  dalam  penelitian  yang dilakukan  oleh  Hadiono  dkk,  2018  membahas tentang banyaknya informasi berbasis teks yang dapat disimpan, memunculkan potensi kesulitan untuk  mendapatkan  informasi  yang  diperlukan serta dampaknya bila membutuhkan waktu lama jika pencarian dokumen dilakukan satu persatu.
Metode Vector  Space  Mode l  merupakan salah satu alternatif yang dapat diimplementasikan  untuk  masalah  perolehan informasi  berdasar  tingkat  kedekatan  atau kesamaan  dengan  cara  pembobotan  term. Metode  pembobotan  data  dengan  menghitung jarak  antar  dokumen.  Implementasi  metode vector  space  model  pada  perolehan  informasi dengan memberikan rekomendasi pada pencarian buku sesuai dengan prioritas pengguna  berdasarkan  pembobotan  pada  judul buku [8].
Sistem temu kembali judul tugas akhir dan perhitungan  kemiripan  dokumen  menggunakan vector space model dengan melakukan pencarian  berdasar  substansi  yang  paling  mirip dalam  teknologi information  text  reitrieval , dimana  sistem  ini  secara    otomatis  melakukan indexing secara offline dan  temu  kembali ( retrieval )  secara  real  time.  Dokumen  akan ditampilkan  diurutkan  berdasarkan  dokumen yang  paling  mirip  [9].  Tahapan  yang  dilakukan unutk  perolehan  kembali  informasi  tanpa  perlu melakukan  pencarian  judul  dokumen  secara terinci,  dimana  sistem  akan  menyamakan keyword  yang  dimasukkan  dengan  dokumen
yang  tersimpan.    Pertama,  menghitung  skor kemiripan  menggunakan  rata-rata  tertimbang dari  setiap  item  ukuran  kosinus  kemudian menghitung  ukuran  kemiripan  dan  untuk menentukan  sudut  antara  vektor  dokumen  dan vektor  query  karena  VSM  didasarkan  pada geometri  di  mana  setiap  istilah  memiliki dimensi  sendiri  dalam  ruang  multi-dimensi, pertanyaan dan dokumen adalah titik atau vektor dalam ruang ini [5].
(Sanjaya, 2017) menyatakan perlu diterapkannya  metode  ilmu  pencarian  yang dikenal  dengan  temu  kembali  informasi (Information  Retrieval).  Salah  satunya  metode dalam sistem temu kembali adalah.
Sistem  temu  kembali  informasi  dengan metode  Vector  Space  Model  (VSM)  sebelum melakukan  pencarian  dokumen  akan  dilakukan indexing  dengan  memecah  isi  teks  dari dokumen-dokumen tersebut menjadi index term. Index  term  ini  yang  akan  digunakan  untuk proses  pencarian.  Proses  pembentukan  index term dari teks yang terdapat di dalam dokumen akan  melalui  beberapa  tahapan  yaitu parsing, text  preprocessing ,  penghitungan  bobot  ,  dan juga pengukuran kesamaan [11].
Salah  satu  solusi  untuk  mengatasi  masalah pencarian dokumen skripsi menggunakan sistem temu  kembali  information  dapat  digambarkan sebagai  sebuah  proses  untuk  mendapatkan dokumen  yang  relevan  dari  sekumpulan dokumen  yang  ada  melalui  pencarian query yang diinputkan pengguna. Information Retrieval (IR)  merupakan  suatu  metode  untuk menemukan kembali data tidak terstruktur yang tersimpan pada sekumpulan dokumen, kemudian  menyediakan  informasi  mengenai subyek yang dibutuhkan [7].
Sistem  temu  kembali  informasi  untuk perolehan  kembali  informasi  di  perpustakaan dengan  tingkat  presisi  yang  tinggi  dan  hasil pengukuran  pada  jeda  waktu  pencarian  yang cepat  dan  efektif  dengan  waktu  rata-rata    0,48 detik  telah  mampu  mencakup  dan  memproses banyak  dan  beragam  koleksi  dari  berbagai
subjek yang digunakan oleh pengguna perpustakaan. Tampilan katalog juga memudahkan  pengguna  perpustakaan  untuk menggunakan dan mencari informasi [16].

## Text Mining
Text  mining  adalah  teknik  yang  membantu pengguna  untuk  menemukan  informasi  yang berguna  dari  sejumlah  besar  dokumen  teks digital  di  web  atau  database.  Oleh  karena  itu penting  bahwa  model  penambangan  teks  yang baik harus mengambil informasi yang memenuhi kebutuhan pengguna dalam kerangka waktu yang relatif efisien [14].
Text  mining  dapat  didefinisikan  sebagai suatu  proses  menggali  informasi  dimana seseorang  user  berinteraksi  dengan  sekumpulan dokumen  menggunakan  tool  analisis  yang merupakan  komponen-komponen  dalam  data mining. Text mining digunakan untuk mengolah dokumen  sebelum  dilakukan  proses  similarity. Didalam  proses  text  mining  terdapat  proses preprocessing.  Preprocessing  text  merupakan tindakan menghilangkan karakter-karakter tertentu  yang  terkandung  dalam  dokumen, seperti  koma,  tanda  petik  dan  lain-lain  serta mengubah  semua  huruf  kapital  menjadi  huruf kecil [12].
Berikut  tahapan-tahapan  proses  didalam text mining/preprocessing[17]:
1.  Casefolding
Casefolding  adalah  tahap  mengubah  huruf besar menjadi huruf kecil dalam dokumen maka penghapusan  tanda  baca  selain  huruf  "a"  to  "z" yang dianggap sebagai karakter pembatas.
2.  Tokenizing
Tokenizing  adalah  tahap  memecah  kalimat menjadi  kata-kata.  Dengan  kata  terbelah pertama,  string  yang  sudah  ada  masukan  akan lebih sederhana karena ditampilkan dalam setiap kata menurut ruang yang membaginya, sehingga dengan  bentuk  itu,  akan  mempermudah  proses perubahan menjadi batang kata.
3.  Filtering
Filtering  adalah  tahap  penghapusan  kata- kata  tidak  dianggap  mengandung  arti  atau pemikiran yang seharusnya ada ada (stopwords). Stopword  berisi  kata-kata  umum  yang  sering muncul  dalam  sebuah  dokumen  dalam  jumlah banyak  namun  tidak  memiliki  kaitan  dengan tema tertentu.
4.  Stemming
Stemming adalah mengembalikan kata-kata yang  diperoleh  dari  hasil  filtering  ke  bentuk dasarnya, menghilangkan imbuhan awal ( prefix ) dan imbuhan akhir ( sufix ) sehingga didapat kata dasar.

## 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 [3].
Perhitungan IDF menggunakan persamaan 1
( 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 dokumen ke-d
TF-IDF  =  bobot  dokumen  ke-d  terhadapkata kunci ke-t
IDF  =  rasio  frekunsi  dokumen  pada  kata  ke-t dari kata kunci.

## Vector Space Model
Menurut (Singh dan Singh, 2016)
menjelaskan  VSM  adalah  model  aljabar  yang digunakan untuk Informasi Pengambilan kembali.  Ini  merupakan  dokumen  bahasa  alami dalam cara formal dengan menggunakan vektor dalam  multidimensional  ruang.  Vector  Space Model  (VSM)  adalah  cara  mewakili  dokumen melalui  kata-kata  itu  berisi.  Konsep  di  balik vector space model adalah dengan menempatkan  istilah,  dokumen,  dan  pertanyaan dalam  ruang  term-document  adalah  mungkin untuk  menghitung  persamaan  antara  kueri  dan istilah  atau  dokumen,  dan  memungkinkan  hasil perhitungan  untuk  diberi  peringkat  sesuai dengan  ukuran  kemiripan  diantara  mereka. VSM  memungkinkan  keputusan  dibuat  tentang dokumen  mana  yang  mirip  satu  sama  lain  dan untuk pertanyaan.
Dimensi  sesuai  dengan  jumlah  term  dalam dokumen yang terlibat. Pada model ini:
1.  Vocabulary  merupakan  kumpulan  semua term  berbeda  yang  tersisa  dari  dokumen setelah preprocessing dan mengandung t term index. Term-term ini membentuk suatu ruang vektor.
2.  Setiap term i di dalam dokumen atau query j, diberikan  suatu  bobot  (weight)  bernilai  real wij.
3.  Dokumen  dan  query  diekspresikan  sebagai vektor  t  dimensi  dj  =  (w1,  w2,  ...,  wtj)  dan
terdapat n dokumen di dalam koleksi, yaitu j = 1, 2, ..., n.
Sebuah  dokumen  dj  dan  sebuah  query  q direpresentasikan sebagai vektor dimensi seperti pada gambar.

## Gambar 1 Representasi Dokumen dan Query pada
Ruang Vektor (Leman & Andesa, 2017)
Proses  perhitungan  Vector  space  model melalui tahapan perhitungan term frequency (tf) menggunakan  persamaan  (1)  (Fatkhul  Amin, 2012) dalam (Leman & Andesa, 2017).
tf = tfij ....... (3)
Dengan  tf  adalah  term  frequency,  dan  tfij adalah  banyaknya  kemunculan  term  ti  dalam dokumen  dj,  Term  frequency  (tf)  dihitung dengan  menghitung  banyaknya  kemunculan term ti dalam dokumen dj.
Perhitungan  Inverse  Document  Frequency (idf), menggunakan persamaan : idfi=log N/df ....... (4)
Dengan  idfi  adalah  inverse  document frequency,  N  adalah  jumlah  dokumen  yang terambil  oleh  sistem,  dan  dfi  adalah  banyaknya dokumen  dalam  koleksi  dimana  term  ti muncul di  dalamnya,  maka  Perhitungan  idfi  digunakan untuk  mengetahui  banyaknya  term  yang  dicari (dfi) yang muncul dalam dokumen lain yang ada pada database.
Perhitungan term frequency Inverse Document  Frequency  (tfidf),  menggunakan persamaan :
Wij=tfij.log N/df ....... (5) Dengan  Wij  adalah  bobot  dokumen,  N adalah  Jumlah  dokumen  yang  terambil  oleh sistem,  tfij  adalah  banyaknya  kemunculan  term ti  pada  dokumen  dj,  dan  dfi  adalah  banyaknya dokumen  dalam  koleksi  dimana  term  ti muncul di  dalamnya.  Bobot  dokumen  (Wij)  dihitung untuk didapatkannya suatu bobot hasil perkalian
atau  kombinasi  antara  term  frequency  (tfij)  dan Inverse Document Frequency (idf).
Perhitungan  Jarak  query,  menggunakan persamaan :
|q|=√(∑_(i=1)^t▒ 〖 (Wig) 〗 ) ....... (6) Dengan  |q|  adalah  Jarak  query,  dan  Wiq adalah  bobot  query  dokumen  ke-i,  maka  Jarak query  (|q|)  dihitung  untuk  didapatkan  jarak query  dari  bobot  query  dokumen  (Wiq)  yang terambil  oleh  sistem.  Jarak  query  bisa  dihitung dengan  persamaan  akar  jumlah  kuadrat  dari query.
Perhitungan Jarak Dokumen, menggunakan persamaan :
|dj|=√(∑_(i=1)^t▒ 〖 (Wij) 〗 ) ....... (7) Dengan |dj| adalah jarak dokumen, dan Wij adalah  bobot  dokumen  ke-i,  maka  Jarak dokumen  (|dj|)  dihitung  untuk  didapatkan  jarak dokumen  dari  bobot  dokumen  dokumen  (Wij) yang  terambil  oleh  sistem.  Jarak  dokumen  bisa dihitung dengan persamaan akar jumlah kuadrat dari dokumen.
Menghitung index terms dari dokumen dan query (q,dj). menggunakan persamaan :
q,dj=∑_(i=1)^t▒ 〖 Wig.Wij 〗 ....... (8)
Dengan  Wij  adalah  bobot  term  dalam dokumen, Wiq adalah bobot query.
Pengukuran  Cosine  Similarity  menghitung nilai kosinus sudut antara dua vector menggunakan persamaan :
sim(q.dj)=(q .dj)/(|q|*|dj|) ....... (9) Similaritas  antara  query  dan  dokumen  atau Sim(q,dj)  berbanding  lurus  terhadap  jumlah bobot  query  (q)  dikali  bobot  dokumen  (dj)  dan berbanding  terbalik  terhadap  akar  jumlah kuadrat  q  (|q|)  dikali  akar  jumlah  kuadrat dokumen (|dj|). Perhitungan similaritas menghasilkan  bobot  dokumen  yang  mendekati nilai  1 atau  menghasilkan  bobot  dokumen  yang lebih  besar  dibandingkan  dengan  nilai  yang dihasilkan dari perhitungan inner product.

## METODE PENELITIAN Skema Alur Penelitian
Dalam  melakukan  penelitian  ini,  untuk mempermudahnya  maka  dijabarkan  langkah- langkah  apa  saja  yang  akan  diambil  dalam melakukan penelitian ini.

## Gambar 2 Skema Alur Penelitian

## Pengumpulan Data
Objek  penelitian  dapat  ditemukan  dengan cara  mengambil  data  sample  untuk  dijadikan data  pengolahan  pada  sistem.  Objek  dalam penelitian ini yaitu Dokumen Dinas Pemberdayaan. Berikut ini tangkapan layar data yang  diperoleh  dan  akan  dijadikan  sebagai sample dalam penelitian.

## Gambar 3 Data Sample

## Analisis Data
Penerapan  metode  pada  sistem  memiliki dua komponen yaitu, melakukan pre-processing terhadap  database  dan  kemudian  menerapkan metode  tertentu  untuk  menghitung  kedekatan relevansi  atau  similarity  antara  dokumen  di dalam  database  yang  telah  dilakukan  proses awal atau preprocessing dengan query pengguna.  Query  yang  dimasukkan  pengguna dikonversi sesuai aturan tertentu untuk membentuk  term-term  penting  yang  sejalan dengan  term-term  yang  sebelumnya  telah diekstrak  dari  dokumen  dan  menghitung
relevansi antara query dan dokumen berdasarkan  pada  term-term  tersebut.  Sebagai hasilnya,  sistem  mengembalikan  suatu  daftar dokumen  terurut  sesuai  nilai  kemiripannya dengan query pengguna.

## Gambar 4 Bagan ALur SIstem
Berdasarkan  tahapan  metode  penelitian pada  gambar  3.2  diatas,  terdapat  dua langkah  utama  yang  dijelaskan  sebagai berikut :
1) Preprocessing Pada tahap ini terdiri dari beberapa tahapan yaitu,  text  mining,  case  folding,  cleaning data,  tokenizing,  filtering,  stemming  dan indexing.
2) Similarity calculation Pada penelitian ini similarity akan menggunakan  metode  Vector  Space  Model (VSM).  Relevansi  sebuah  dokumen  ke sebuah  query  didasarkan  pada  similaritas diantara vektor dokumen dan vektor query.

## Rancangan Model
Rancangan Model yang disampaikan dalam penelitian  ini,  yaitu  use  case  diagram, diperlihatkan seperti gambar 5.

## Gambar 5 Use Case Diagram
Rincian kebutuhan fungsional untuk mendukung sistem kearsipan pencarian dokumen menggunakan metode VSM yaitu : Kebutuhan Fungsional Penjelasan Kelola Dokumen Admin dapat menambah dokumen baru, mengedit dokumen, dan menghapus dokumen Perhitungan VSM Admin dapat melihat alur perhitungan dari VSM Pengaturan Admin dapat mengelola data login (username dan password) Halaman Pencarian User dapat melakukan pencarian dokumen pada halaman ini, dengan hasil pencarian dari VSM.

## HASIL DAN PEMBAHASAN Hasil Implementasi Perancangan
Hasil  gambaran  implementasi  perancangan sistem yang dibuat disampaikan untuk mengetahui  gambaran  pada  tampilan  sistem. Terdapat  3  halaman  utama  yaitu  halaman penambahan  dokumen,  halaman  untuk  melihat perhitungan  vector  space  model  dan  halaman pencarian yang diasumsikan untuk user.

## Gambar 6 Halaman kelola dokumen

## Gambar 7 Halaman detail vector space model
Pada halaman detail vector space model ini, admin  dapat  mengetahui  jalannya  perhitungan dari  metode  vector  space  model,  sampai  hasil akhir.

## Gambar 8 Halaman pencarian dokumen untuk user Evaluasi Hasil
Proses testing menggunakan  sampel  data sebanyak  3  record,  berikut  ini  diasumsikan seorang  user  memasukkan  query  “sistem  kerja pegawai”  pada  halaman  sistem  pencarian dokumen seperti pada gambar 8.
Query (Q) sistem kerja pegawai
D1 Surat  edaran tentang  evaluasi  keenam surat edaran walikota semarang Nomor B/2253/061.2/VI/2020 Tanggal  10  Juni  2020 Tentang  sistem kerja  pegawai  aparatur  sipi  negara dalam tantanan Normal di lingkungan pemerintah dikota semarang D2 Pesetujuan Pengelolaan Pegawai Kontrak  Sebagai  Penunjang  Kegitan Tahun 2020 pada Dinas Pemberdayaan Perempuan dan Perlindungan Anak Kota Semarang D3 Pengiriman Kajian Akademis Pembentukan UPTD PPA Pencarian Perhitungan tf (Term Frequency) :
Table 1 Hasil perhitungan tf (Term Frequency) (Fauzi, 2018) Token Q Dokumen (tf) DF 1 2 3 akademis 0 0 0 1 1
anak
0 0 1 0 1 aparatur 0 1 0 0 1 dinas 0 1 0 0 1 edaran 0 1 0 0 1 evaluasi 0 1 0 0 1 kajian 0 0 0 1 1 kegitan 0 0 1 0 1 kerja 1 1 0 0 2 kontrak 0 0 1 0 1 lingkungan 0 1 0 0 1 negara 0 1 0 0 1 Nomor 0 1 0 0 1 normal 0 1 0 0 1
pada
0 0 2 0 2 pegawai 1 1 1 0 3
pembentukan
0 0 0 1 1 pemberdayaan 0 0 1 0 1 pemerintah
0 1 0 0 1 pengelolaan
0 0 1 0 1 pengiriman
0 0 0 1 1
penunjang
0 0 1 0 1
perempuan
0 0 1 0 1 perlindungan
0 0 1 0 1 pesetujuan
0 0 1 0 1
sebagai
0 0 1 0 1
semarang
0 1 1 0 2
sipil
0 1 0 0 1
sistem
1 1 0 0 2
surat
0 1 0 0 1 tantanan
0 1 0 0 1
tentang
0 1 0 0 1 walikota
0 1 0 0 1 Keterangan : D1, D2, D3, D4, D5, D6 = Dokumen tf  =  banyak  kata  yang  dicari  pada  sebuah dokumen.
D = total dokumen, df  =  Banyak  dokumen  yang  mengandung  kata yang dicari.
Dari hasil Perhitungan tf , data sample dari jumlah  dokumen  yang  ada  dihasilkan  33  token dari  3  dokumen  dan  satu  query,  untuk mendapatkan  jarak  dokumen  dan  query,  di perlukan  perhitungan  idf  yang  di  hasilkan  dari tokenasi hasil perhitungan berikut ini:
Table 2 Term Frequency - Inverse Document Frequency Token N/df idf akademis 3/1 = 3  Log(n/df) = 0,477121 anak 3 0,477121 aparatur 3 0,477121 dinas 3 0,477121 edaran 3 0,477121 evaluasi 3 0,477121 kajian 3 0,477121 kegitan 3 0,477121 kerja 1,5 0,176091 kontrak 3 0,477121 lingkungan 3 0,477121 negara 3 0,477121 Nomor 3 0,477121 normal 3 0,477121 pada 1,5 0,176091 pegawai 1 0 pembentukan 3 0,477121 pemberdayaan 3 0,477121 pemerintah 3 0,477121 pengelolaan 3 0,477121 pengiriman 3 0,477121 penunjang 3 0,477121 perempuan 3 0,477121 perlindungan 3 0,477121 pesetujuan 3 0,477121 sebagai 3 0,477121 semarang 1,5 0,176091 sipil 3 0,477121 sistem 1,5 0,176091 surat 3 0,477121 tantanan 3 0,477121 tentang 3 0,477121 walikota 3 0,477121
Table 3 Term Frequency - Inverse Document Frequency (lanjut) Tf * idf Token Q D1 D2 D3 akademis 0 0 0 0,477 anak 0 0 0,477 0 aparatur 0 0,477 0 0 dinas 0 0,477 0 0 edaran 0 0,477 0 0 evaluasi 0 0,477 0 0 kajian 0 0 0 0,477 kegitan 0 0 0,477 0 kerja 0,176 0,176 0 0 kontrak 0 0 0,477 0 lingkungan 0 0,477 0 0 negara 0 0,477 0 0 Nomor 0 0,477 0 0 normal 0 0,477 0 0 pada 0 0 0,352 0 pegawai 0 0 0 0 pembentuk an 0 0 0 0,477 pemberday aan 0 0 0,477 0 pemerintah 0 0,477 0 0 pengelolaa n 0 0 0,477 0 pengiriman 0 0 0 0,477 penunjang 0 0 0,477 0 perempuan 0 0 0,477 0 perlindunga n 0 0 0,477 0 pesetujuan 0 0 0,477 0 sebagai 0 0 0,477 0 semarang 0 0,176 0,176 0 sipil 0 0,477 0 0 sistem 0,176 0,176 0 0 surat 0 0,477 0 0 tantanan 0 0,477 0 0
tentang 0 0,477 0 0 walikota 0 0,477 0 0 TF.IDF (Term Frequency. Inverse
Document  Frequency)  merupakan  perhitungan statistik  yang  bertujuan  untuk  memberikan gambarkan  seberapa  penting  sebuah  kata terhadap sebuah koleksi dokumen yang tersedia. TF-IDF  digunakan  untuk  pembobotan  dalam Information  Retrieval.  Nilai  TF.IDF  akan meningkat  sejalan  dengan  banyaknya  jumlah kata  yang  sering  muncul.  Setelah  itu  kemudian menghitung perhitungan jarak dokumen sebagai berikut :
Table 4 Jarak Dokumen Q D1 D2 D3 0 0 0 0,477 0 0 0,477 0 0 0,477 0 0 0 0,477 0 0 0 0,477 0 0 0 0,477 0 0 0 0 0 0,477 0 0 0,477 0 0,176 0,176 0 0 0 0 0,477 0 0 0,477 0 0 0 0,477 0 0 0 0,477 0 0 0 0,477 0 0 0 0 0,352 0 0 0 0 0 0 0 0 0,477 0 0 0,477 0 0 0,477 0 0 0 0 0,477 0 0 0 0 0,477 0 0 0,477 0 0 0 0,477 0 0 0 0,477 0
0 0 0,477 0 0 0 0,477 0 0 0,176 0,176 0 0 0,477 0 0 0,176 0,176 0 0 0 0,477 0 0 0 0,477 0 0 0 0,477 0 0 0 0,477 0 0 Sqrt(Q) Sqrt(D) 0,839 1,811 1,559 0,954
Relevansi sebuah dokumen ke sebuah query didasarkan  pada  similaritas  diantara  vektor dokumen dan query, panjang dokumen cenderung  memiliki  frekuensi  kemunculan  kata yang  besar.  Setelah  diketahui  perhitungan  jarak antara  Q-D  dengan  menggunakan  rumus  Sqrt 𝐷      𝑡  ∑ ∑ .
Tabel 3.1 Perhitungan Dot Product
Q D1 D2 D3 Q * D 0 0 0 0,477 0 0 0 0,477 0 0 0 0,477 0 0 0 0 0,477 0 0 0 0 0,477 0 0 0 0 0,477 0 0 0 0 0 0 0,477 0 0 0 0,477 0 0 0,176 0,176 0 0 0,062 0 0 0,477 0 0 0 0,477 0 0 0 0 0,477 0 0 0 0 0,477 0 0 0 0 0,477 0 0 0 0 0 0,352 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0,477 0
0 0 0,477 0 0 0 0,477 0 0 0 0 0 0,477 0 0
0 0 0 0,477 0 0 0 0,477 0 0 0 0 0,477 0 0 0 0 0,477 0 0 0 0 0,477 0 0 0 0 0,477 0 0 0 0,176 0,176 0 0 0 0,477 0 0 0 0,176 0,176 0 0 0,062 0 0,477 0 0 0 0 0,477 0 0 0 0 0,477 0 0 0 0 0,477 0 0 0
Menghitung index terms dari dokumen dan query sebagai berikut :
Q * D1 = 0,176 * 0,176 + 0,176 * 0,176 = 0,0620 Q * D2 = 0,1761 * 0 = 0 Q * D3 = 0,1761 * 0 = 0
Setelah  mendapatkan  nilai  bobot  TF.IDF dan jarak antara dokumen dengan query  (Q-D), langkah  selanjutnya  menghitung  similaritas dokumen  atau  menghitung  nilai Cosinus sudut antara  vector  query  dengan  tiap  dokumen dengan rumus :
Cosine ∅ D i = ∗ | |∗| |
Diberikan contoh perhitungan untuk mencari nilai D1 sebagai berikut :
D1 = ∗ . D2 = ∗
D3 = ∗
Sehingga  dari  analisa  Vector  Space  Model diperoleh  hasil  untuk  dokumen  di  atas  adalah sebagai berikut :

## Table 5 Hasil Akhir Perankingan
Dokumen Nilai Rangking D1 0,0408048 1 D2 0 2 D3 0 3
Berdasarkan  percobaan  sistem  dan  analisa evaluasi  yang  dilakukan  jika  user  memasukkan query  “sistem  kerja  pegawai”  maka  pencarian vector  space  model  akan  menampilkan  data dokumen  ke  1  sebagai  prioritas  utamanya, dengan  perihal  “Surat  edaran  tentang  evaluasi keenam surat edaran walikota semarang Nomor B/2253/061.2/VI/2020  Tanggal  10  Juni  2020 Tentang  sistem  kerja  pegawai  aparatur  sipi negara  dalam  tantan  an  Normal  di  lingkungan pemerintah dikota semarang”.

## KESIMPULAN DAN SARAN Kesimpulan
Berdasarkan pengujian yang sudah dilakukan  pada  perolehan  kembali  informasi pada  pengelolaan  kearsipan  di  Kemen  PPPA untuk  sistem  kearsipan  pencarian  dokumen  di dinas pemberdayaan perempuan dan perlindungan anak kota semarang menggunakan metode  vector  space  model  diharapkan  lebih dapat  memberikan  perbaikan  secara  sistematis dalam  kearsipan  terutama  dalam  pencarian  data sehingga  proses  pencarian  dokumen  bisa dilakukan dengan cepat dan tepat.

## Saran
Dalam  pengembangan  sistem  information retrieval  pencarian  dokumen  ini  diperlukan perbaikan untuk mencapai hasil yang maksimal, perlu dilakukan pada pengembangan selanjutnya yaitu :
1.  Menambah  metode  pencarian  lain  atau  filter lainnya,  sehingga  mempercepat  lagi  waktu pencarian pada dokumen
2.  Penelitian  selanjutnya  diharapkan  dapat dikembangkan  pencarian  dokumen  yang dapat  menggunakan  voice  note  atau  query penangkapan  suara  user,  sehingga  user  tidak perlu mengetik query.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Alfa,  F.  A.  P.  J.  (2018). Pemeringkatan
Hasil  Pencarian  Dokumen  Teks  Pada Mesin Pencari | Jurnal Dinamika Informatika .
https://unisbank.ac.id/ojs/index.php/fti2/arti cle/view/8126
[2] Amin,  E.  R.  P.  N.  F.  (2021).  Sistem  Temu Kembali Cerita Rakyat Nusantara Menggunakan Metode Vector Space Model. Jurnal  Dinamika  Informatika . https://doi.org/10.35315/INFORMATIKA.
V13I1.8554
[3] Asra,  S.  F.  D.  N.  S.  T.  (2019). View  of Optimasi  Algoritma  Vector  Space  Model Dengan  Algoritma  K-Nearest  Neighbour Pada  Pencarian  Judul  Artikel  Jurnal . http://ejournal.nusamandiri.ac.id/index.php/ pilar/article/view/27/22
[4] Dalimunthe,  N.  (2020). Focus Ilmu Administrasi Upmi Focus Ilmu Administrasi Upmi. Jurnal Ilmu Administrasi UPMI , 1 (2), 58–65.
[5] Fauzi,  A. ;  G.  (2018). View  of  Information Retrieval  System  Pada  File  Pencarian Dokumen Tesis Berbasis Text Menggunakan Metode Vector Space Model . http://ejournal.nusamandiri.ac.id/index.php/ pilar/article/view/61/55
[6] Hadiono,  K.  H.  Y.  D.  A.  D.  (2018).
Penggunaan Cosine Similarity Untuk Mencari  Kesamaan  Kandungan  Obat. Jurnal Dinamika Informatika . https://doi.org/10.35315/INFORMATIKA.
V10I1.8125
[7] Hasanah,  N.  (2017). View  Of  Sistem Pencarian  Skripsi  Berbasis  Information Retrieval Di Fastikom Unsiq . https://ojs.unsiq.ac.id/index.php/ppkm/articl
e/view/411/240
[8] Leman,  D.,  &  Andesa,  K.  (2017). Implementasi  Vector  Space  Model  Untuk Meningkatkan Kualitas Pada Sistem Pencarian  Buku  Perpustakaan. Seminar Nasional  Informatika  (SNIf) , 1 (1),  8–15. http://e-journal.potensi- utama.ac.id/ojs/index.php/SNIf/article/view /233/180
[9] Mas’udia,  P.  E.,  Atmadja,  M.  D.,  & Mustafa, L. D. (2017). Information Retrieval  Tugas  Akhir  Dan  Perhitungan Kemiripan Dokumen Mengacu Pada Abstrak Menggunakan Vector Space
Model. Simetris:  Jurnal  Teknik  Mesin, Elektro Dan Ilmu Komputer , 8 (1), 355–362.
https://jurnal.umk.ac.id/index.php/simet/arti cle/view/1016 [10] PPPA, K. (2021). Kementerian Pemberdayaan Perempuan Dan Perlindungan Anak . https://www.kemenpppa.go.id/index.php/pa ge/read/29/2509/kemen-pppa-tingkatkan- komitmen-dan-sinergitas-dalam- pengelolaan-arsip
[11] Sanjaya,  F.  (2017).  Pemanfaatan  Sistem Temu  Kembali  Informasi  dalam  Pencarian Dokumen  Menggunakan  Metode  Vector Space Model. J-INTECH (Journal Information  and  Technology) , 05 (02), 1689–1699.
[12] Slamet,  C.,  Atmadja,  A.  R.,  Maylawati,  D. S.,  Lestari,  R.  S.,  Darmalaksana,  W.,  & Ramdhani,  M.  A.  (2018). Recent  citations Automated Text Summarization for Indonesian  Article  Using  Vector  Space Model . https://doi.org/10.1088/1757-
899X/288/1/012037
[13] Sri,  Eniyati;Rina,  Candra  Noor  Santi; Heribertus,  Y.  (2018).  Penggunaan  Sistem Temu  Kembali  Dalam  Pencarian  Kata Untuk  Terjemahan  Al  Quran. Proceeding SENDI_U .
[14] Sugara,  B. ;  D.  D.  (2019). View  of Pemanfaatan Sistem Temu Kembali
Informasi  dalam  Pencarian  Dokumen Menggunakan Metode Vector Space Model . http://jurnal.stiki.ac.id/J- INTECH/article/view/189/162 [15] Susanto,  Rani ;  Andriana,  A.  D.  (2016).
ResearchGate . https://www.researchgate.net/publication/33 2968830_perbandingan_model_waterfall_d an_prototyping_untuk_pengembangan_siste m_informasi/link/5fb4bf8145851518fdb08e af/download
[16] Yasin,  A.,  &  Rachman,  M.  A.  (2019).
Information Retrieval System Evaluation: A Case  Study  At  Badan  Pengkajian  Dan Penerapan  Teknologi  (BPPT)  Library . https://doi.org/10.24252/kah.v7i1a9
[17] Zeniarja,  J.,  Salam,  A.,  &  Achsanu,  I. (2020).  Sistem  Koreksi  Jawaban  Esai Otomatis  (E-Valuation)  dengan  Vector
Space  Model  pada  Computer  Based  Test (CBT). Seri  Prosiding  Seminar  Nasional Dinamika Informatika , 4 (1).
http://prosiding.senadi.upy.ac.id/index.php/ senadi/article/view/134