IMPLEMENTASI INFORMATION RETRIEVAL SYSTEM MENGGUNAKAN TEKNIK VECTOR SPACE MODELS(VSM) UNTUK SISTEM PENGUJIAN KOMPUTER BERBASIS TEKS
Elin Panca Saputra 1 , Sugiono 2 , Supriatiningsih 3
Program Studi Sistem Informasi, Universitas Bina Sarana Informatika, Indonesia 1,2,3)
Jl. Kamal Raya No.18, RT.6/RW.3, Cengkareng Bar., Kecamatan Cengkareng, Kota Jakarta Barat, Daerah Khusus Ibukota Jakarta 11730, Indonesia
elin.epa@bsi.ac.id 1 ; sugiono.sgx@bsi.ac.id 2 ; supriatiningsih.stq@bsi.ac.id 3
Abstract : Computer-based  exams  are  a  system  of  examinations  that  utilize  information  technology  in managing  answers  and  evaluating  the  results  of  tests  that  have  been  done  by  students. In  general, computer-based examinations are still multiple choice or multiple choice, this causes students to think less developed  patterns. Indeed  essay-based  exams  must  be  applied  to  develop  students'  thinking  patterns  in understanding  a  scientific  field. "Information  retrieval"  is  study  of  procedures  and  methods  used  to rediscover  stored  information  from  various  relevant  resources. With  the  act  of  indexing,  calling,  calling data back (penarikkaning). VSM (Vector Space Model) is one of the IR methods by looking for similarity (similarity) of a document based on the query entered. In this study the VSM method will be applied to the problem of esay-based computer exams to get the level of similarity of an answer with the query determined by the teacher. Case studies that have been done with data in the form of 1 esay question answered by 4 students with each different answer can display similarity levels of 0.14, 0.0, 0.10 and 0.20. So that it can be  concluded  that  the  sequence  of  ranking  similarity  answers  to  queries  is  the  4th,  1st,  3rd  and  2nd students.
Key Word : Text Based Computer Exam

## 1. PENDAHULUAN
Imepelmentasi dengan Information Retrieval  bertujuan untuk  meningkatkan proses  pencarian  informasi,  dan  untuk meningkatkan  efisiensi  pencarian  informasi yang  optimal  untuk  memenuhi  kebutuhan pengguna (Qasim  &  Dkk,  2015) Beragam manfaat  media  komputer  dalam  dunia pendidikan  diantaranya  untuk  keperluan ujian  baik  bersifat online maupun offline. Akan  tetapi  kebanyakan  ujian  dengan menggunakan  komputer masih  berupa pilihan  ganda  atau multiple  choice sehingga peserta  ujian  hanya  memilih  salah  satu jawaban yang dainggap benar saja dan tidak perlu banyak berfikir untuk menyelesaikannya. Hal tersebut dapat menyebabkan  kurang  maksimalnya  pola berfikir siswa. Dengan sistem ujian komputer  yang  berbasis essay para  siswa diharapkan  mampu  mengembangkan  pola pemikirannya terhadap suatu mata pelajaran. Sistem  ujian  berbasis essay pada  umumnya
sudah diterapkan namun dalam pelaksanaannya masih menggunakan metode manual dalam proses pengkoreksiannya. Dari pencarian informasi  saat  ini menghasilkan penarikkan yang  tinggi  dan tingkat keakuratan  yang  rendah. penarikkan yang tinggi dapat diartikan bahwa dokumen yang didapatkan dalam penelusuran dokumen  adalah  banyak,  sedangkan  tingkat akurasinya rendah  dapat  diartikan  bahwa dokumen  yang  diharapkan  dapat  ditemukan sedikit  atau rendah.  Utntuk  memecahkan Permasalahan untuk  mengatasi  masalah  di atas adalah dengan membuat sistem Information  Retrieval yaitu menggunakan metode Vector Space Model (VSM). Metode VSM dipilih  karena  cara  kerja  model yang efisien, mudah dalam representasi dan dapat diimplementasikan pada text maining.
Algoritme tersebut berbeda dalam mengambil pendekatan, yang berbeda dalam menganalisis  kesamaan serta menghitung
skor. Salah satu pendekatan yang berperingkat  tinggi  dan  digunakan adalah Vector  Space  Model ( A.  Jain &  Dkk, 2017 ).
Vector  Space  Model  (VSM) saat  ini sudah  diterapkan  dalam  bidang  keilmuan seperti Computational Linguistic ( K. Erk & Dkk, 2010 ).  Penggunaan  VSM  juga  dapat diterapkan  dalam  sistem  temu  kembali informasi  atau Information  Retrieval (IR). Penerapan  sistem  IR  dalam  ujian  berbasis esay  dapat  mempermudah  sistem  dalam memberikan  nilai  kemiripan  suatu  jawaban terhadap  kunci  jawaban  atau query yang telah ditentukan oleh pengajar.
Vector  Space  Model digunakan  untuk merepresentasikan  teks  abstrak  menjadi vektor yang digunakan
untuk mengidentifikasi  keterkaitan  dokumen ( C. Slamet &  Dkk, 2018) . Dari  metode  ini, hasil  ringkasan  dapat  dihasilkan  dari dokumen .
Pada  penelitian  ini  akan  dibahas mengenai  penerapan  Information  retrieval pada  sistem  ujian  komputer  berbasis  esay menggunakan  metode Vector  Space  Model. Dengan  menggunakan  metode  VSM kami akan  menghitung penarikkan dan  precission antara  jawaban  esay  siswa  dengan  jawaban esay  yang  telah  diinputkan  oleh  pengajar sehingga  didapatkan  tingkat  kemiripan antara  jawaban  dengan  kunci  jawabannya. metode  menggunakan  model  ruang vektor (VSM)  untuk  mewakili dokumen  untuk vektor,  di  mana  masing-masing  dimensi sesuai bobot,  dan  kemudian  menghitung kesamaan antara dokumen dengan kumpulan dokumen  yang  memiliki  kesamaan  lebih tinggi ( C. Qimin & Dkk,2015) . Kami mengusulkan metode untuk mengotomatiskan proses peringkasan dokumen teks berdasarkan  frekuensi  istilah dalam dokumen pada tingkat yang berbeda - paragraf  dan  kalimat.  Untuk  meringkas dokumen,  kesamaan  antara  paragraf  dan kalimat dalam paragraf dianggap
menggunakan Vector  Space  Model (VSM)
( N.  Gupta &  Dkk, 2013) . di  samping  itu Vector  Space  Model  (VSM) metode  kami
sangat efektif dan efektif dapat meningkatkan  akurasi  pengelompokan  yang signifikan ditunjukkan dalam hasil percobaan ( C. Qimin & Dkk,2015) .

## 2. LANDASAN TEORI Text Mining
Text  mining merupakan  salah  satu bidang khusus dari data mining. Secara garis besar text mining sebagai proses menemukan informasi yang  dilakukan  oleh user yang berinteraksi  dengan  sekumpulan dokumen  menggunakan  tool  analisis  yang merupakan  komponen  dalam  data  mining ( D. W. Brata and A. Hetami, 2015) .
Beda  halnya  dengan Data  mining  terdiri dari  algoritma  inti  yang memungkinkan seseorang  akan  dapat  untuk mendapatkan sebuah dasar dasar wawasan dan pengetahuan dari data besar (E. P. Saputra, 2017) .
Seperti  ekstraksi  data selain  itu  text  mining sebuah pemrosesan bahasa alami yang lebih luas dan telah  menjadi  bidang  aktif  dalam sains selama  beberapa  dekade ini. Namun, penggunaannya  dalam  bisnis  telah  menjadi semakin  penting  ketika menjadi  web ( C. Fay, 2018) .
Text  mining  diperlukan  sebelum melakukan proses pencarian similarity suatu dokumen.  Dalam  tahapan  text  mining terdapat  tahapan  Preprocessing  text,  yakni tindakan  menghilangkan  karakter-karakter tertentu  yang  terkandung  dalam  dokumen, seperti koma, tanda petik dan lain-lain serta mengubah  semua  huruf  kapital  menjadi huruf  kecil.  Selain  itu,  dalam  tahap  text preprocessing  ini  dilakukan  tokenization. Tokenization  merupakan  proses  pengolahan token  yang  terdapat  dalam  rangkaian  teks, sehingga  dokumen  akan  dipecah-pecah menjadi term ( A. Aziz & Dkk, 2016) .
Berikut tahapan-tahapan text mining: a. Casefolding: mengubah  semua  huruf dalam  dokumen  menjadi  huruf  kecil (lowercase).
b. Tokenizing:  memotong  tiap  kata  dalam kalimat atau parsing dengan menggunakan  spasi  sebagai  delimiter yang  akan  menghasilkan  token  berupa kata. c. Filtering:  menyaring  kata  yang  didapat dari tokenizing  yang  dianggap  tidak penting atau tidak memiliki makna dalam proses text mining yang disebut
stopword.  Stopword  berisi  kata-kata umum yang sering muncul dalam sebuah dokumen  dalam  jumlah  banyak  namun tidak  memiliki  kaitan  dengan  tema tertentu.
d. Stemming:  mengembalikan  kata-kata yang  diperoleh  dari  hasil  filtering  ke bentuk dasarnya, menghilangkan imbuhan awal (prefix) dan imbuhan akhir (sufix) sehingga didapat kata dasar. Metode Term Frequency-Inversed Document Frequency (TF/IDF) 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 ( D.  W.  Brata  and  A.  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 ( T.  M.  Isa and F. Abidin, 2013) .
Pada  metode  TF-IDF  yang  dapat memberikan  nilait  untuk  masing-masing - setiap  data  dan Vector  Space  Model  (VSM) menghitung  nilai  kesamaan  antara  kata kunci serta masing-masing pada data besar. Hasil  perhitungan  diwakili  oleh  tingkat
kesamaan  data  terhadap  kata  kunci ( A. Rokhim and A. A. Yaqin, 2017) .
Pada dasarnya TF dan IDF merupakan  proses  pembobotan  suatu  kata dalam suatu dokumen dihitung berdasarkan banyaknya  kata  tersebut  muncul.  Berikut persamaan  yang  digunakan  dalam  proses TF-IDF:
IDF (t) = log(D/df (t) ) Dimana :
IDF
=  rasio  frequensi  dokumen  pada
kata ke-t dari query D = jumlah dokumen yang digunakan
Df (t) =  jumlah  dokumen  yang  mengandung kata ke-t dari query
TF-IDF (d,t) = TF (d,t) *IDF (t) Dimana : D = dokumen ke-d T = kata ke-t dari kata kunci Tf  =  frequensi  banyaknya  kata  ke-t  dari query pada dokumen ke-d TF-IDF  =  bobot  dokumen  ke-d  terhadap query ke-t IDF  =  rasio  frekuensi  dokumen  pada  kata ke-t dari kata kunci

## Vector Space Model
Kemiripan  antara  vektor  dokumen  dan vektor query akan dihitung dengan pendekatan cosine similarity[10]. Perhitungan  similarity  menggunakan  VSM dapat ditulis menggunakan persamaan :
Dimana Sim(di,dj) = similaritas antara query dengan dokumen D = panjang vektor pada dokumen Wij = bobot term pada dokumen Wiq = bobot term pada query

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  penelitian  ini  dilakukan  pengujian terhadap  similaritas  antara  jawaban  guru dengan  jawaban  murid  terhadap  suatu  soal yang  sama.  Langkah  awal  guru  menginput pertanyaan  dan  jawaban  dari  pertanyaan tersebut  yang  nantinya  akan  digunakan sebagai  query.  Selanjutnya  siswa  menjawab
pertanyaan dari guru yang nantinya jawaban tersebut akan digunakan sebagai dokumen. Soal : Aplikasi Komputer Adalah.? Jawaban(Guru)  :  Sebuah  perangkat  lunak (software)  program  komputer  yang  ditulis dalam  bahasa  pemrograman  dan  berfungsi melakukan perintah sesuai dengan keinginan dari pembuat aplikasi.
Jawaban(Siswa 1) : program pada komputer yang  dibuat  untuk  menjalankan  perintah programmer Jawaban(Siswa  2)  :  windows,  microsoft word, winamp, dan lain-lain Jawaban(Siswa  3) : software  yang  ada  pada komputer yang digunakan sebagai alat untuk menjalankan perintah pengguna komputer Jawaban(Siswa  4)  :  sekumpulan  instruksi yang  ditulis  dalam  bahasa  pemrograman yang  berfungsi  untuk  memerintah  komputer agar  dapat  menjalankan  perintah  dari penggunanya.

## 1) Pengolahan dengan Microsoft Excel
Pada tahap awal, terlebih dahulu dilakukan  preprocessing  text  yakni  proses casefolding, tokenizing, filtering dan streaming.
Pada tahap casefolding, suatu dokumen disamakan  bentuk  hurufnya  menjadi  kecil semua  atau  lower  case  dan  dihilangkan semua  tanda  baca  yang ada.  Selanjutnya pada  tahapan tokenizing dokumen  dipecah per kata menggunakan operator spasi.

## Tabel 1. Dokumen yang sudah dilakukan Casefolding dan Tokenizing
T S1 S2 S3 S4 sebua h progra m windo ws software sekumpul an peran gkat pada micros oft yang instruksi lunak komp uter word ada yang softw are yang office pada ditulis progr am dibuat winam p komputer dalam komp uter untuk dan yang bahasa yang menjal ankan lain digunakan pemrogra man ditulis perint lain sebagai
yang
ah dalam progra mer alat berfungsi bahas a untuk untuk permr ogra man menjalank an memerinta h dan perintah komputer berfu ngsi pengguna agar melak ukan komputer dapat perint ah menjalank an sesuai perintah denga n dari
Setelah  dilakukan  proses Casefolding dan Tokenizing selanjutnya dilakukan proses Filtering yaitu  dengan  menghilangkan  kata- kata stop  word atau  kata  sambung  serta menghilangkan  kata-kata  yang  sama  pada setiap dokumen.
Tabel 2. Dokumen yang sudah dilakukan Filtering
Q D1 D2 D3 D4 sebuah program win dow s software sekumpul an perangkat kompute r micr osof t komputer instruksi lunak dibuat wor d digunakan ditulis software menjala nkan offic e sebagai bahasa program perintah wina mp alat pemrogra man komputer program er menjalank an berfungsi ditulis perintah memerint ah dalam pengguna komputer bahasa komputer menjalan kan permrogr aman perintah berfungsi pengguna nya melakuka n
perintah
sesuai
keinginan pembuat
aplikasi
Setelah  proses  Filtering  selanjutnya dilakukan  proses  Streaming  yakni  proses pengembalian  kosakata  menjadi  kata  dasar dengan  menghilangkan  imbuhan-imbuhan kata yang ada.
Tabel 3. Dokumen yang sudah dilakukan Streaming
Q D1 D2 D3 D4 aplikasi buat micros oft alat bahasa bahasa jalan office guna fungsi buat kompute r winam p guna guna fungsi perintah windo ws jalan instruksi ingin program word komputer jalan komput er perintah kompute r laku software kumpul lunak perintah perangk at program perintah tulis progra m sesuai softwar e tulis Setelah  tahapan  text  mining  selesai selanjutnya dilakukan perhitungan pembobotan  dari  setiap  term  menggunakan persamaan TF-IDF.

## Tabel 4. Tabel perhitungan TF dan IDF
TABEL PERHITUNGAN TF-IDF
Term TF DF D/D F IDF TF*IDF Q D1 D2 D3 D4 Q D1 D2 D3 D4 alat 0,00 0,0 0 0,0 0 1,00 0,00 1,00 4,00 0,60 0,00 0,00 0,00 0,60 0,00 aplikasi 1,00 0,0 0 0,0 0 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 bahasa 1,00 0,0 0 0,0 0 0,00 1,00 1,00 4,00 0,60 0,60 0,00 0,00 0,00 0,60 buat 1,00 1,0 0 0,0 0 0,00 0,00 1,00 4,00 0,60 0,60 0,60 0,00 0,00 0,00 fungsi 1,00 0,0 0 0,0 0 0,00 1,00 1,00 4,00 0,60 0,60 0,00 0,00 0,00 0,60 guna 0,00 0,0 0 0,0 0 1,00 1,00 2,00 2,00 0,30 0,00 0,00 0,00 0,30 0,30 ingin 1,00 0,0 0 0,0 0 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 instruksi 0,00 0,0 0 0,0 0 0,00 1,00 1,00 4,00 0,60 0,00 0,00 0,00 0,00 0,60 jalan 0,00 1,0 0 0,0 0 1,00 1,00 3,00 1,33 0,12 0,00 0,12 0,00 0,12 0,12 komputer 1,00 1,0 0 0,0 0 1,00 1,00 3,00 1,33 0,12 0,12 0,12 0,00 0,12 0,12 kumpul 0,00 0,0 0 0,0 0 0,00 1,00 1,00 4,00 0,60 0,00 0,00 0,00 0,00 0,60
laku 1,00 0,0 0 0,0 0 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 lunak 1,00 0,0 0 0,0 0 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 microsoft 0,00 0,0 0 1,0 0 0,00 0,00 1,00 4,00 0,60 0,00 0,00 0,60 0,00 0,00 office 0,00 0,0 0 1,0 0 0,00 0,00 1,00 4,00 0,60 0,00 0,00 0,60 0,00 0,00 perangkat 1,00 0,0 0 0,0 0 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 perintah 1,00 1,0 0 0,0 0 1,00 1,00 3,00 1,33 0,12 0,12 0,12 0,00 0,12 0,12 program 1,00 1,0 0 0,0 0 0,00 1,00 2,00 2,00 0,30 0,30 0,30 0,00 0,00 0,30 sesuai 1,00 0,0 0 0,0 0 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 software 1,00 0,0 0 0,0 0 1,00 0,00 1,00 4,00 0,60 0,60 0,00 0,00 0,60 0,00 tulis 1,00 0,0 0 0,0 0 0,00 1,00 1,00 4,00 0,60 0,60 0,00 0,00 0,00 0,60 winamp 0,00 0,0 0 1,0 0 0,00 0,00 1,00 4,00 0,60 0,00 0,00 0,60 0,00 0,00 windows 0,00 0,0 0 1,0 0 0,00 0,00 1,00 4,00 0,60 0,00 0,00 0,60 0,00 0,00 word 0,00 0,0 0 1,0 0 0,00 0,00 1,00 4,00 0,60 0,00 0,00 0,60 0,00 0,00 Setelah melakukan perhitungan terhadap  TF  dan  IDF  selanjutnya  kita lakukan tahapan berikutnya yakni menghitung  jarak  antar  vektor  dengan persamaan VSM.

## Tabel 5. Tabel Perhitungan VSM

## TABEL PERHITUNGAN VSM
Term TF-IDF VSM Q D1 D2 D3 D4 Q*D1 Q*D2 Q*D3 Q*D4 alat 0,00 0,00 0,00 0,36 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 aplikasi 1,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 bahasa 1,00 0,00 0,00 0,00 0,36 0,00 0,00 0,00 0,36 buat 1,00 0,36 0,00 0,00 0,00 0,36 0,00 0,00 0,00 fungsi 1,00 0,00 0,00 0,00 0,36 0,00 0,00 0,00 0,36 guna 0,00 0,00 0,00 0,09 0,09 0,00 0,00 0,00 0,00 ingin 1,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 instruksi 0,00 0,00 0,00 0,00 0,36 0,00 0,00 0,00 0,00 jalan 0,00 0,02 0,00 0,02 0,02 0,00 0,00 0,00 0,00 komputer 1,00 0,02 0,00 0,02 0,02 0,02 0,00 0,02 0,02 kumpul 0,00 0,00 0,00 0,00 0,36 0,00 0,00 0,00 0,00 laku 1,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 lunak 1,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 microsoft 0,00 0,00 0,36 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 office 0,00 0,00 0,36 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 perangkat 1,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 perintah 1,00 0,02 0,00 0,02 0,02 0,02 0,00 0,02 0,02 program 1,00 0,09 0,00 0,00 0,09 0,09 0,00 0,00 0,09 sesuai 1,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 software 1,00 0,00 0,00 0,36 0,00 0,00 0,00 0,36 0,00 tulis 1,00 0,00 0,00 0,00 0,36 0,00 0,00 0,00 0,36 winamp 0,00 0,00 0,36 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 windows 0,00 0,00 0,36 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 word 0,00 0,00 0,36 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 SQRT 3,74 0,71 1,35 0,93 1,43 0,70 0,00 0,63 1,10 Setelah mengkonversi tiap-tiap term menjadi  vektor  dan  mencari  bobot  antar vektor atau tahapan VSM langkah selanjutnya  kita  jari  jarak antara  tiap-tiap kata  pada  query  dengan  masing-masing dokumen.
Tabel 6. Tabel perhitungan Jarak dan Dot Produk
TC-S DOT PRODUK Q D1 D2 D3 D4 Q*D1 Q*D2 Q*D3 Q*D4 0,00 0,00 0,00 0,36 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,36 0,00 0,00 0,00 0,36 0,00 0,00 0,00 0,13 0,36 0,36 0,00 0,00 0,00 0,13 0,00 0,00 0,00 0,36 0,00 0,00 0,00 0,36 0,00 0,00 0,00 0,13 0,00 0,00 0,00 0,09 0,09 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,36 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,02 0,00 0,02 0,02 0,00 0,00 0,00 0,00 0,02 0,02 0,00 0,02 0,02 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,36 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,36 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,36 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,02 0,02 0,00 0,02 0,02 0,00 0,00 0,00 0,00 0,09 0,09 0,00 0,00 0,09 0,01 0,00 0,00 0,01 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,36 0,00 0,00 0,36 0,00 0,00 0,00 0,13 0,00 0,36 0,00 0,00 0,00 0,36 0,00 0,00 0,00 0,13 0,00 0,00 0,36 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,36 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,36 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 1,93 0,50 1,81 0,86 2,04 0,14 0,00 0,13 0,40
Setalah langkah-langkah diatas selanjutnya kita cari tingkat similarity duatu dokumen
dengan query
dengan
menghintung jaraknya Tabel  7.  Hasil  pencarian  Similarity  dari tiap-tiap dokumen terhadap query 0,14 0,00 0,10 0,20
Dari  tabel  diatas  dapat  disimpulkan  bahwa jawaban  dari  siswa  ke-1  memiliki  tingkat similarity  sebesar  0,14  siswa  ke-2  sebesar 0,0  siswa  ke-3sebesar  0,10  dan  siswa  ke-4 sebesar  0,20  terhadap  jawaban  yang diberikan oleh guru.

## 2) Implementasi Aplikasi
Aplikasi ini merupakan bentuk implementasi penerapan Information
Retrieval  dengan  menggunakan  metode Vector  Space  Model(VSM).  Aplikasi  ini berfungsi  untuk  mencari  tingkat  kemiripan (similarity)  antara  jawaban  yang  telah diinputkan  guru(query)  dengan  jawaban yang telah diinputkan
oleh
siswa(dokumen).  Aplikasi  ini  masih  dalam bentuk  modul  sederhana  yang  nantinya diperlukan  implementasi  terhadap  aplikasi induk  seperti  e-learning  maupun  sistem ujian ainnya.
Sistem  berjalan  aplikasi  ini  yaitu  guru terlebih  dahulu  menginput  soal  beserta jawabannya yang nantinya dianggap sebagai  query.  Selanjutnya  setiap  siswa  aja memberikan jawaban yang nantinya dianggap  sebagai  dokumen  yang  akan diproses  tingkat  similaritasnya  terhadap query.
Gambar 1. Flowchart Sistem
Gambar 2. Hasil perhitungan VSM
menggunakan Aplikasi

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  penelitian  diatas  penunlis dapat mengambil kesimpulan bahwa metode  VSM  dapat  mempermudah  guru dalam  memberikan  penilaian  terhadap tingkat  kemiripan  jawaban  siswa  pada kasus  ujian  berbasis  esay  menggunakan komputer.
Hasil  pengujian  terhadap  suatu  data berupa  satu  pertanyaan  esay  yang  dijawab
oleh  4  orang  siswa  dapat  diperoleh  tingkat similaritas tertinggi dari siswa ke-4 yakni

## Daftar Pustaka
[1] L. M. Qasim Abualigah and E.
S.Hanandeh, “Applying Genetic
Algorithms to Information
Retrieval Using Vector Space Model,” Int. J. Comput. Sci. Eng. Appl., vol. 5, no. 1, pp. 19 – 28, 2015. [2] A. Jain, A. Jain, N. Chauhan, V. Singh, and N. Thakur,
“Information Retrieval using Cosine and Jaccard Similarity Measures in Vector Space Model,” Int. J. Comput. Appl., vol. 164, no. 6, pp. 28 – 30, 2017.
[3] K. Erk, S. Padó, and U. Padó, “A flexible, corpus-driven model of regular and inverse selectional preferences,” Comput. Linguist.,
vol. 36, no. 4, pp. 723 – 763, 2010.
[4] C. Slamet, A. R. Atmadja, D. S.
Maylawati, R. S. Lestari, W.
Darmalaksana, and M. A. Ramdhani, “Automated Text Summarization for Indonesian Article Using Vector Space Model,” IOP Conf. Ser. Mater. Sci. Eng., vol. 288, no. 1, 2018.
[5] C. Qimin, G. Qiao, W. Yongliang, and W. Xianghua,
“Text clustering using VSM with feature clusters,” Neural Comput.
Appl., vol. 26, no. 4, pp. 995 –
1003, 2015.
[6] N. Gupta, P. C. Saxena, and J. P. Gupta, “Document summarisation based on sentence
ranking using vector space model,” Int. J. Data Mining, Model. Manag., vol. 5, no. 4, p. 380, 2013.
[7] D. W. Brata and A. Hetami,
“Perancangan Information Retrieval (IR) Untuk Pencarian
Ide Pokok Teks Artikel
Berbahasa Inggris Dengan Pembobotan Vector Space Model,” J. Ilm. Teknol. Inf. Asia,
vol. 9, no. 1, pp. 53 – 59, 2015. [8] E. P. Saputra, “Prediksi Keberhasilan Telemarketing Bank Untuk,” J. Ilmu Pengetah.
Dan Teknol. Komput., vol. 2, no.
2, pp. 66 – 72, 2017.
[9] C. Fay, “ Text Mining with R : A
Tidy Approach ,” J. Stat. Softw., vol. 83, no. Book Review 1, pp.
1 – 3, 2018.
[10] A. Aziz, R. Saptono, and K. P.

## Suryajaya, “Implementasi Vector
Space Model dalam Pembangkitan Frequently Asked Questions Otomatis dan Solusi yang Relevan untuk Keluhan Pelanggan,” Sci. J. Informatics, vol. 2, no. 2, p. 111, 2016.
[11] T. M. Isa and F. Abidin,
“Mengukur Tingkat Kesamaan Paragraf Menggunakan Vector Space Model untuk Mendeteksi Plagiarisme,” Semin. Nas. dan ExpoTeknik Elektro, pp. 229 –
234, 2013.
[12] A. Rokhim and A. A. Yaqin,
“Implementasi Metode Term Frequency Inversed Document
Frequence ( Tf-Idf ) Dan Vector
Space Model,” J. SPIRIT, vol. 9, no. 1, pp. 34 – 38, 2017.