Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis Vol. 6 No. 3 Juli 2024 Hal. 450-460 http://jurnal.unidha.ac.id/index.php/jteksis

## Sistem Temu Kembali Informasi Jurnal Ilmiah Unisbank Dengan Metode Cosine Similarity
Nanang Setiawan a , Fatkhul Amin b
a Teknik Informatika, Teknologi Informasi dan Industri, Unisbank, nanangsetiawaan@yahoo.com
b Teknik Informatika, Teknologi Informasi dan Industri, Unisbank, fatkhulamin@edu.unisbank.ac.id
Submitted: 09-05-2024, Reviewed: 28-05-2024, Accepted 12-06-2024 https://doi.org/10.47233/jteksis.v6i3.1391

## Abstract
The role of Unisbank scientific journals is very important as a source of knowledge and information. As time goes by, the number of existing journals increases, so that searching for relevant journals quickly and efficiently is certainly difficult. Manually, searching for scientific journals takes a lot of time, so if you want to find relevant scientific journals as quickly as possible, users only search based on similarities in journal titles. As a result, the scientific journals obtained are not relevant to the user's expectations. The aim of this research is to build a system that can find Unisbank scientific journals that are relevant to users by applying the Cosine Similarity method. The way the Cosine Similarity method works is to calculate the similarity between scientific journals and  keywords  entered  by  users.  This  research  will  also  apply  the  TF-IDF  algorithm    and  apply  text- preprocessing so that the data produced before the Cosine Similarity calculation process is more structured. The results of this research are  web-based Unisbank scientific journal search system with system testing on 30 Unisbank scientific journals resulting in the system being able to provide an average recall value of 0.4 and precision of 0.8 at a threshold of 0.05.
Keywords: Information Retrieval System, Cosine Similarity, Scientific Journal

## Abstrak
Peran jurnal ilmiah Unisbank sangat penting sebagai sumber pengetahuan dan informasi. Seiring berjalannya waktu, jumlah jurnal yang ada semakin banyak sehingga untuk melakukan pencarian jurnal yang relevan dengan cepat dan efisien pastinya sulit dilakukan. Pencarian jurnal ilmiah secara manual membutuhkan banyak waktu sehingga  apabila  ingin  mendapatkan  jurnal  ilmiah  yang  relevan  secepatnya,  pengguna  hanya  akan  mencari berdasarkan kemiripan pada judul jurnal, akibatnya jurnal ilmiah yang didapatkan tidak relevan dengan harapan pengguna.  Tujuan  penelitian  ini  adalah  membangun  sistem  yang  dapat  menemukan  jurnal  ilmiah    Unisbank yang relevan dengan dengan pengguna dengan menerapkan metode Cosine Similarity . Cara kerja metode Cosine Similarity adalah  menghitung  kemiripan  antara  jurnal  ilmiah  dan  kata  kunci  yang  dimasukkan  pengguna. Penelitian  ini  juga  akan  menerapkan  algoritma TF-IDF untuk  pembobotan  kata  dan  menerapkan text- preprocessing sehingga data yang dihasilkan sebelum proses perhitungan Cosine Similarity lebih terstruktur. Hasil penelitian ini berupa sistem pencarian jurnal ilmiah unisbank berbasis web dengan uji coba sistem pada 30 jurnal ilmiah Unisbank menghasilkan sistem dapat memberikan rata-rata nilai recall 0,4 dan precision 0,8 pada ambang batas 0,05.
Keywords: Sistem Temu Kembali Informasi, Cosine Similarity, Jurnal Ilmiah
This work is licensed under Creative Commons Attribution License 4.0 CC-BY International license

## PENDAHULUAN
Dewasa  ini,  informasi  tumbuh  dengan  cepat dalam  berbagai  basis  konten  seperti  text,  video, audio,  gambar,  dan  sebagainya.  Jumlah  informasi semakin bertambah dan beragam, terutama karena semakin mudahnya memperoleh informasi melalui internet.  Informasi  tidak  ada  gunanya  apabila informasi tersebut tidak dapat dikembalikan untuk memenuhi kebutuhan informasi penggunanya. Hal ini  meningkatkan  kebutuhan  pengguna  akan  alat pencarian informasi yang efisien dan efektif dalam menghasilkan  informasi  yang  paling  relevan dengan pencarian pengguna.
Perangkat  pencarian  informasi  yang  saat  ini sudah  sering  digunakan  dalam  pencarian  adalah Information  Retrieval  System atau  bisa  disebut dengan Sistem Temu Kembali Informasi, merupakan  alat  pencari  dokumen  menggunakan kumpulan  teks  yang  tidak  terorganisir  dari kumpulan database yang di simpan pada komputer [1].  Tujuan Informaton  Retrieval  System adalah untuk  menemukan  dokumen  yang  berisi  dengan informasi  relevan  dengan  kata  kunci  yang dimasukkan  pengguna.  Perbedaan Information Retrieval dengan pencarian data adalah, Information  Retrieval terutama  yang  berkaitan
Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis Vol. 6 No. 3 Juli 2024 Hal. 450-460 http://jurnal.unidha.ac.id/index.php/jteksis
dengan  pencarian  informasi  yang  tidak  terstruktur dan  kemudian  menemukan  informasi  yang  terkait dengan query [2].
Jurnal  ilmiah  memiliki  peran  yang  sangat penting  untuk  Mahasiswa.  Peran  jurnal  ilmiah sangat  penting  sebagai  sumber  pengetahuan  dan informasi,  dan  sebagai  media  komunikasi  untuk publikasi  penelitian  dll.  Di  lingkungan  kampus, Jurnal  ilmiah  sangat  membantu  bagi  Mahasiswa yang  sedang  menyelesaikan  tugas  akhir  sebagai referensi  untuk  tugas  akhir  mereka.  Namun  untuk melakukan  pencarian  Jurnal  ilmiah  yang  relevan sesuai  keinginan  dengan  cepat,  tepat,  dan  efisien pastinya  sangat  sulit  dilakukan,  karena  jumlah Jurnal  ilmiah  yang  ada  saat  ini  sangat  banyak. Pencarian jurnal ilmiah secara manual membutuhkan banyak waktu dan tenaga, sehingga apabila  Mahasiswa  ingin  mendapatkan  jurnal ilmiah  yang  relevan  secepatnya,  Mahasiswa  akan mencari jurnal ilmiah hanya berdasarkan kemiripan judul  pada  jurnal.  Akibatnya  jurnal  ilmiah  yang didapatkan tidak relevan dengan harapan Mahasiswa.
Berdasarkan permasalahan di atas, diperlukan adanya  suatu  sistem  yang  dapat  mencari  jurnal ilmiah yang relevan dengan keinginan menggunakan  teknologi  Sistem  Temu  Kembali Informasi. Sistem Temu Kembali Informasi adalah suatu  sistem  yang  secara  otomatis  mencari informasi yang relevan dengan kebutuhan pengguna dari kumpulan informasi yang umumnya tersimpan dalam database komputer. Tidak seperti pencarian menggunakan database yang hanya dapat mencari    judul  sesuai  dengan  query  yang dimasukkan,  misalnya  pencarian  Jurnal  Ilmiah dengan  kata  kunci  “Sistem  Temu  Kembali Informasi”,  pencarian  pada  database  akan menampilkan semua Jurnal Ilmiah yang mengandung  kata  “Sistem  Temu  Kembali Informasi”,  tetapi  sistem  tidak  bisa  mengukur Jurnal Ilmiah mana yang paling mirip dengan query
(kata kunci). Digunakan Algoritma Term Frequency Inverse Document Frequency (TF-IDF) dan  Metode Cosine  Similarity pada  penelitian  ini. Metode Cosine  Similarity digunakan  untuk menghitung  tingkat  kesamaan  antar  dokumen Sedangkan  pembobotan TF-IDF digunakan  untuk mengetahui bobot setiap kata pada dokumen[3].
Adapun  penerapan  metode cosine  similarity pada penelitian sebelumnya yang telah menghasilkan  berbagai  sistem  yang  inovatif, sebagai  contoh  penelitian  yang  dilakukan  oleh Muhtar  Yusuf  dan  Anis  Charid[4]  menghasilkan sebuah sistem yang dapat memberikan rekomendasi seminar kepada pengguna. Penelitian lain  yang  dilakukan  oleh  Wahyuni,  dkk  [5] menghasilkan
sistem yang
mampu mengklasifikasikan dokumen skripsi secara
otomatis ke dalam folder yang berbeda berdasarkan kategori.
Perbedaan  penelitian  ini  dengan  penelitian sebelumnya terletak pada proses text- preprocessing, dimana  pada  penelitian  ini  akan dilakukan stemming pada kata untuk menghasilkan kata  dasar  yang  tepat  dan  sesuai  kamus  bahasa, dimana proses tersebut berguna untuk mendapatkan informasi mengenai jumlah kata yang muncul pada suatu  dokumen  sehingga  menambah  jumlah dokumen relevan terambil.

## METODE PENELITIAN
2.1. Metode Pengumpulan Data Data  dan  informasi  yang  relevan  diperlukan pada  penelitian  ini,  selanjutnya  akan  dijadikan acuan untuk melakukan penelitian dan mendukung pembahasan dalam laporan. Metode pengumpulan data pada penelitian ini menggunakan metode studi kepustakaan dengan cara pengumpulan data jurnal ilmiah yang berkaitan dengan penelitian di internet dan pencarian langsung jurnal ilmiah di perpustakaan Unisbank Semarang.
2.2 Metode Pengembangan Sistem
Metode prototype dipilih  dengan  alasan metode pengembangan sistem prototype menggunakan  prototype  untuk  menggambarkan sistem  sehingga  ada  gambaran  jelas  pada  sistem yang  akan  dibangun.    Gambar  1  menggambarkan alur dari tahapan prototype pada penelitian ini[6]. .
Gambar 1. Tahap prototype A. Pengumpulan Kebutuhan
Tahap  ini  mengidentifikasi  kebutuhan  dalam pembuatan  sistem  temu  kembali  informasi untuk  pencarian  jurnal  ilmiah  Unisbank dengan  metode  cosine  similarity  diantaranya kebutuhan software dan hardware .
B. Membangun Prototyping
Membangun Prototyping adalah tahap di mana perencanaan sistem dilakukan dengan Unified Modeling Language (UML).
C. Evaluasi Prototyping
Evaluasi prototyping adalah  tahap  dilakukan pengecekan  terhadap  model prototyping sementara  yang  dibuat  pada  fase  sebelumnya untuk  memastikan  sistem  yang  telah  didesain dapat  memenuhi  tujuan.  Jika  masih  belum
Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis Vol. 6 No. 3 Juli 2024 Hal. 450-460 http://jurnal.unidha.ac.id/index.php/jteksis
sesuai akan dievaluasi serta perbaikan dengan kembali ke tahap sebelumnya.
D. Mengkodekan Sistem Prototyping  yang  telah  dibuat  sesuai  dengan tujuan  kemudian  diterjemahkan  ke  dalam bahasa pemrograman PHP (Hypertext Preprocessor) yang diintegrasikan menggunakan database MySql .
E. Menguji Sistem Prototyping yang  sudah  diterjemahkan  dan telah  menjadi  software  akan  diuji  terlebih dahulu  untuk  menentukan  apakah software sudah  layak  digunakan  atau  tidak.  Pengujian ini diantaranya dengan menguji nilai recall dan precision .
F. Evaluasi Sistem Pada tahap ini memverifikasi apakah software atau  sistem  telah  dirancang  sebagaimana mestinya.  Jika  demikian,  maka  sistem  sudah dapat digunakan, namun jika belum pengembangan  harus  dikembalikan  ke  tahap sebelumnya untuk memperbaiki
ketidaksesuaian.
G. Menggunakan Sistem Sistem  yang  telah  lolos  pada  tahap  evaluasi, maka sistem dapat digunakan.
2.3 Sistem Temu Kembali Informasi
Sistem  temu  kembali  informasi  adalah  ilmu komputer  tentang  pengambilan  informasi  dan dokumen berdasarkan konteks dan isinya (biasanya berupa  dokumen)  dari  kumpulan  dokumen  yang ada  berdasarkan  kata  kunci  yang  bertujuan  dapat memuaskan kebutuhan pengguna. [7][8].
Prinsip kerja sistem temu kembali informasi adalah terdapat kumpulan dokumen dan pengguna melakukan  permintaan.  Permintaan  ini  dijawab dengan  mengumpulkan  dokumen  terkait  dan menghilangkan dokumen yang tidak relevan[7].
2.4 Text-Preprocessing
Text-preprocessing biasa  disebut  dengan proses pengindeksan merupakan tahap awal dalam proses  penyajian  kumpulan  dokumen  ke  beberapa bentuk  sehingga  proses  penemuan  dan  pencarian dokumen lebih mudah dan cepat. Mengembangkan indeks  dari  koleksi  dokumen  adalah  tugas  utama dalam  tahapan  preprocessing  di  sistem  temu kembali informasi[9].
Text preprocessing memiliki  tahapan  dimana sistem  menyeleksi  data  yang  akan  diproses  pada setiap dokumen. Proses text-preprocessing meliputi[9] :
1. Case Folding Gambar 2 menjelaskan Case folding adalah proses  mengubah  huruf  kapital  dari  kata menjadi  huruf  kecil[10]  dan  juga  menghapus
karakter  non-huruf  seperti  tanda  baca  dan angka.
Gambar 2. Case Folding
2. Tokenizing
Gambar  3  menjelaskan  proses tokenizing yang  dimana  kalimat  pada  dokumen  akan dipecah  menjadi  unsur  terkecil  yang  disebut dengan token[11].
Gambar 3. Tokenizing 3. Filtering
Gambar  4  menjelaskan  proses filtering menghilangkan  beberapa  kata  yang  tidak penting  pada  kalimat  dengan  menggunakan metode  stopwords.  Kata  yang  dihilangkan adalah kata ganti, kata sambung, dan lain-lain yang disimpan pada stoplist. Contoh kata-kata tersebut adalah “yang”, “jika”, “pun”, “maka”, “ada”,  “namun”,  “kemudian”,  “seperti”, “tersebut”, dan lain-lain [12].
Gambar 4. Filtering
4. Stemming
Gambar  5  menjelaskan  proses stemming pencarian  kata  dasar  dari  hasil  dari  proses filtering.  Pencarian  kata  dasar  dilakukan dengan menghilangkan imbuhan baik awalan, akhiran,  sisipan,  dan  kombinasi  awalan- akhiran[13]. Contohnya adalah kata “menggagalkan”,  “kegagalan”,  “digagalkan“ akan diubah ke kata yang sama yaitu “gagal”.
Gambar 5. Stemming
2.5. Pembobotan TF-IDF (Term Frequency Inverse Document Frequency)
Metode TF-IDF merupakan teknik pembobotan  suatu  kata  (term)  dalam  suatu dokumen. Dua ide perhitungan bobot digabungkan pada metode ini, yaitu banyaknya kemunculan kata pada  suatu  dokumen  dan  membalikkan  frekuensi dokumen  yang  terkait  kata  tersebut.  Banyaknya kata  pada  file  dokumen  yang  disediakan menunjukkan  berapa  banyak  kata-kata  penting yang terkandung pada dokumen tersebut. Frekuensi dokumen  yang  mengandung  istilah  menunjukkan seberapa  sering  kata  tersebut  muncul.  Hubungan
Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis Vol. 6 No. 3 Juli 2024 Hal. 450-460 http://jurnal.unidha.ac.id/index.php/jteksis
antar kata dan dokumen akan menghasilkan bobot tinggi jika suatu kata mempunyai kemunculan yang tinggi  pada  dokumen  dan    dokumen  yang mengandung kata tersebut pada  kelompok dokumen  mempunyai  frekuensi  yang  rendah[14]. TF-IDF dirumuskan sebagai berikut:
𝐼𝐷𝐹 = 𝑙𝑜𝑔⁡( 𝐷 𝑑𝑓𝑗 ) (1)
𝑊 𝑑.𝑡 = ⁡ 𝑡𝑓 𝑑.𝑡 𝑥⁡𝐼𝐷𝐹 𝑑.𝑡 (2)

## 2.6. Cosine Similarity
Satu  diantara  banyak  metode  yang  dapat digunakan sebagai metode pencarian data pada data mining  dan  sering  digunakan  dalam  deteksi sekumpulan  dokumen  sejenis  adalah Cosine Similarity . Cosine  similarity akan  menghitung kesamaan  antara  dua  lebih  dari  objek  yang dinyatakan dalam vektor jumlahnya ada dua vektor dengan  menggunakan query (cosine).  Jadi cosine similarity memungkinkan  untuk  menemukan menemukan  kesamaan  antar  dokumen  dalam kumpulan  data  besar  dan  menemukan  dokumen yang  dicari  dengan  lebih  cepat  dan  akurat[15]. Metode cosine  similarity dirumuskan  sebagai berikut:
𝑐𝑜𝑠 ⁡ ( 𝜃 ) = ⁡ 𝑄.𝐷
|𝑄||𝐷| = ∑ ⬚ 𝑛 𝑖=1 (𝑤𝑞𝑖⁡𝑥⁡𝑤𝑑𝑖𝑗)
√∑ ⬚ 𝑛 𝑖=1 (𝑤𝑞1)2𝑥√∑ ⬚ 𝑛 𝑖=1 (𝑤𝑑𝑖𝑗)2 ⁡ (3)

## HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1. Analisis Sistem
Analisis sistem merupakan fase yang mengkaji  sistem  yang  ada  saat  ini  dan mengimplementasikan  berbagai  kebutuhan  sistem dari stakeholder untuk  memberikan  dasar  dalam membangun sistem baru[16].
Dalam  perancangan  sistem  ini,  akan  terbagi pada  tiga  proses  yaitu  proses  text  preprocessing pada dokumen jurnal dan query , proses pembobotan  kata  dengan  algoritma TF-IDF dan proses perangkingan dokumen jurnal menggunakan metode Cosine Similarity . Penjelasan proses diatas sebagai berikut :
1. Text Preprocessing
Proses  ini  dilakukan  untuk  membuat  data  teks menjadi  lebih  terstruktur.  Pada text-preprocessing mengharuskan  menyimpan  seluruh  data  dokumen jurnal  dan  query  yang  akan  diproses  ke  dalam database MySql .
Tabel 1. Tabel Dokumen Dokumen Dokumen ID Dokumen query
Metode cosine similarity
D1
Implementasi Cosine Similarity untuk Peningkatan Akurasi Pengukuran Kesamaan Dokumen pada Klasifikasi Dokumen Berita dengan K Nearest Neighbour
Tujuan penelitian ini adalah mengimplementasikan Cosine Similarity untuk meningkatkan akurasi pengukuran kesamaan dokumen pada klasifikasi dokumen berita dengan metode K-Nearest
Neighbor D2 PENERAPAN ALGORITMA TERM FREQUENCY-INVERSE DOCUMENT
FREQUENCY (TF-IDF) UNTUK TEXT MINING
Algoritma Term Frequency Inverse- Document Frequency merupakan suatu algoritma yang menggalikan antara Term frequency dengan Inverse Document Frequency.
Langkah awal dari text-preprocessing adalah Case Folding ,  dimana  proses  ini  akan  menghilangkan tanda  baca  pada  dokumen  dan  mengubah  huruf dokumen menjadi kecil. Hasil proses Case Folding terhadap  dokumen  pada  tabel  1  ditunjukkan  pada tabel 2.
Tabel 2. Hasil Case Folding
Case Folding Dokumen ID
Dokumen
query metode cosine similarity D1
cosine similarity untuk peningkatan akurasi pengukuran kesamaan dokumen pada klasifikasi dokumen berita dengan k nearest neighbour
tujuan penelitian ini adalah mengimplementasikan cosine similarity untuk meningkatkan akurasi pengukuran kesamaan dokumen pada klasifikasi dokumen berita dengan metode k nearest neighbor D2 penerapan algoritma term frequency inverse document frequency  tf idf  untuk text mining algoritma term frequency inverse document frequency merupakan suatu algoritma yang menggalikan antara term frequency dengan inverse document frequency
Langkah selanjutnya adalah Tokenizing. Pada tahap ini,  kalimat  pada  dokumen  akan  dipecah  menjadi kata. Hasil tokenizing terhadap dokumen yang telah diproses case folding pada tabel 2 ditunjukkan pada tabel 3.
Tabel 3. Tokenizing Tokenizing Dokumen ID Kata
query penerapan query cosine query similarity d1 cosine d1 similarity d1 untuk d1 peningkatan d1 akurasi d1 pengukuran
Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis Vol. 6 No. 3 Juli 2024 Hal. 450-460 http://jurnal.unidha.ac.id/index.php/jteksis
d1 kesamaan d1 dokumen d1 pada d1 klasifikasi d1 dokumen d1 berita d1 dengan
d1 k
… d2 frequency
Langkah  selanjutnya  adalah filtering. Pada  tahap ini,  kata  yang  masuk  pada  daftar stopword akan dihilangkan. Hasil filtering terhadap dokumen yang telah diproses tokenizing pada tabel 3 ditunjukkan pada tabel 4.
Tabel 4. Filtering Filtering Dokumen ID Kata query penerapan query cosine query similarity d1 cosine d1 similarity d1 peningkatan d1 akurasi d1 pengukuran d1 kesamaan d1 dokumen d1 klasifikasi d1 dokumen d1 berita d1 k … d2 frequency
Langkah terakhir adalah stemming. Pada tahap ini, kata  akan  dikembalikan  ke  dalam  bentuk  kata dasarnya. Hasil stemming terhadap dokumen yang telah  diproses filtering pada  tabel  4  ditunjukkan pada tabel 5.
Tabel 5. Stemming Stemming Dokumen ID Kata Stemming query penerapan terap query cosine cosine query similarity similarity d1 cosine cosine d1 similarity similarity d1 peningkatan tingkat d1 akurasi akurasi d1 pengukuran ukur d1 kesamaan sama d1 dokumen dokumen d1 klasifikasi klasifikasi d1 dokumen dokumen d1 berita berita d1 k k … d2 frequency frequency 2. Indexing
Indexing merupakan tahapan untuk menghitung bobot  menggunakan  metode  TF-IDF  untuk  setiap kata,  dimana  setiap  kata  hasil  dari  proses text preprocessing dilakukan perhitungan untuk
mengetahui jumlah kemunculan kata (TF) pada tiap dokumen. Kemudian menghitung jumlah dokumen yang  mengandung  kata  tersebut  (DF),  dan selanjutnya menghitung nilai IDF dengan persamaan (1).  Hasil perhitungan IDF ditunjukkan pada tabel 6.
Tabel 6. IDF IDF Kata
TF df idf
q d1 d2 implementasi 1 1 0,4771 cosine 1 1 2 0,1761 Similarity 1 1 2 0,1761 tingkat 2 1 0,4771 akurasi 2 1 0,4771 ukur 2 1 0,4771 sama 2 1 0,4771 dokumen 4 1 0,4771 klasifikasi 2 1 0,4771 berita 2 1 0,4771 K 2 1 0,4771 nearest 2 1 0,4771 neighbour 2 1 0,4771 tuju 1 1 0,4771 teliti 1 1 0,4771 metode 1 1 0,4771 terap 1 1 2 0,1761 algoritma 3 1 0,4771 term 3 1 0,4771 frequency 6 1 0,4771 inverse 3 1 0,4771 document 3 1 0,4771 Tf 1 1 0,4771 idf 1 1 0,4771 text 1 1 0,4771 mining 1 1 0,4771 gali 1 1 0,4771
Setelah  mendapat  nilai IDF, selanjutnya  adalah melakukan pembobotan TF-IDF dengan persamaan (2). Hasil TF-IDF ditunjukkan pada tabel 6.
Tabel 6. TFxIDF
TFxIDF Kata Tf x idf q d1 d2 implementasi 0 0,4771 0 cosine 0,1761 0,1761 0 Similarity 0,1761 0,1761 0 tingkat 0 0,9542 0 akurasi 0 0,9542 0 ukur 0 0,9542 0 sama 0 0,9542 0 dokumen 0 1,9085 0 klasifikasi 0 0,9542 0 berita 0 0,9542 0 K 0 0,9542 0 nearest 0 0,9542 0 neighbour 0 0,9542 0 tuju 0 0,4771 0 teliti 0 0,4771 0 metode 0 0,4771 0 terap 0,1761 0 0,1761 algoritma 0 0 1,4314 term 0 0 1,4314 frequency 0 0 2,8627 inverse 0 0 1,4314 document 0 0 1,4314
Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis Vol. 6 No. 3 Juli 2024 Hal. 450-460 http://jurnal.unidha.ac.id/index.php/jteksis
Tf 0 0 0,4771 idf 0 0 0,4771 text 0 0 0,4771 mining 0 0 0,4771 gali 0 0 0,4771

## 3. Cosine Similarity
Kata yang sudah memiliki bobot pada tiap jurnal selanjutnya  akan  diproses  menggunakan Cosine similarity .  Langkah  pertama  dari  tahapan Cosine similarity adalah  mencari  nilai dot  product . Dot product didapatkan  dari  nilai TF-IDF pada query dikalikan  dengan  nilai TF-IDF pada  setiap dokumen  kemudian  menjumlahkan  setiap  nilai pada dot product . Hasil perhitungan dot product di tunjukkan pada tabel 7.
Tabel 7. Dot Product Dot Product Kata TFxIDF Dot Product Q D1 D2 Q.D1 Q.D2 implementa si 0 0,477 1 0 0 0 cosine 0,176 1 0,176 1 0 0,031 0 0 Similarity 0,176 1 0,176 1 0 0,031 0 0 tingkat 0 0,954 2 0 0 0 akurasi 0 0,954 2 0 0 0 ukur 0 0,954 2 0 0 0 sama 0 0,954 2 0 0 0 dokumen 0 1,908 5 0 0 0 klasifikasi 0 0,954 2 0 0 0 berita 0 0,954 2 0 0 0 k 0 0,954 2 0 0 0 nearest 0 0,954 2 0 0 0 neighbour 0 0,954 2 0 0 0 tuju 0 0,477 1 0 0 0 teliti 0 0,477 1 0 0 0 metode 0 0,477 1 0 0 0 terap 0,176 1 0 0,176 1 0 0,031 0 algoritma 0 0 1,431 4 0 0 term 0 0 1,431 4 0 0 frequency 0 0 2,862 7 0 0 inverse 0 0 1,431 4 0 0 document 0 0 1,431 4 0 0 tf 0 0 0,477 1 0 0 idf 0 0 0,477 1 0 0
text 0 0 0,477 1 0 0 mining 0 0 0,477 1 0 0 gali 0 0 0,477 1 0 0
Dot product (d1) = 0 + 0,031 + 0,031 + 0 + 0 + 0 + 0 + 0 + 0 + 0 + 0 + 0 + 0 + 0 + 0 + 0 + 0 + 0 + 0 + 0 + 0 + 0 + 0 + 0 + 0 + 0 + 0 = 0,0620
Dot product (d2) = 0 + 0 + 0 + 0 + 0 + 0 + 0 + 0 + 0 + 0 + 0 + 0 + 0 + 0 + 0 + 0 + 0,031 + 0 + 0 + 0 + 0 + 0 + 0 + 0 + 0 + 0 + 0 = 0,031
Langkah  selanjutnya  adalah  mencari  nilai  cross product dengan mengkuadratkan nilai hasil dari tf- idf  pada  kata  kunci  (query)  dan  tf-idf  pada dokumen,  kemudian    menjumlahkan  masing- masing nilai pada kata kunci (query) dan dokumen. Hasil perhitungan cross product ditunjukkan pada tabel 8.
Tabel 8. Cross Product Cross Product Kata TF-IDF Cross Product q d1 d2 q 2 d1 2 d2 2 impleme ntasi 0 0,47 71 0 0 0,22 76 0 cosine 0,17 61 0,17 61 0 0,03 10 0,03 10 0 Similarit y 0,17 61 0,17 61 0 0,03 10 0,03 10 0 tingkat 0 0,95 42 0 0 0,91 06 0 akurasi 0 0,95 42 0 0 0,91 06 0 ukur 0 0,95 42 0 0 0,91 06 0 sama 0 0,95 42 0 0 0,91 06 0 dokumen 0 1,90 85 0 0 3,64 23 0 klasifikas i 0 0,95 42 0 0 0,91 06 0 berita 0 0,95 42 0 0 0,91 06 0 k 0 0,95 42 0 0 0,91 06 0 nearest 0 0,95 42 0 0 0,91 06 0 neighbou r 0 0,95 42 0 0 0,91 06 0 tuju 0 0,47 71 0 0 0,22 76 0 teliti 0 0,47 71 0 0 0,22 76 0 metode 0 0,47 71 0 0 0,22 76 0 terap 0,17 61 0 0,17 61 0,03 10 0 0,03 10 algoritma 0 0 1,43 14 0 0 2,04 88 term 0 0 1,43 14 0 0 2,04 88 frequenc y 0 0 2,86 27 0 0 8,19 52 inverse 0 0 1,43 14 0 0 2,04 88 document 0 0 1,43 0 0 2,04
Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis Vol. 6 No. 3 Juli 2024 Hal. 450-460 http://jurnal.unidha.ac.id/index.php/jteksis
14 88 tf 0 0 0,47 71 0 0 0,22 76 idf 0 0 0,47 71 0 0 0,22 76 text 0 0 0,47 71 0 0 0,22 76 mining 0 0 0,47 71 0 0 0,22 76 gali 0 0 0,47 71 0 0 0,22 76
Cross product (query) = 0 + 0,0310 + 0,0310 + 0 +
0 + 0 + 0 + 0 + 0 + 0 + 0 + 0 +0 + 0 + 0 + 0 + 0,0310 + 0 + 0 + 0 + 0 + 0 + 0 + 0 + 0 + 0 + 0 = 0,0930
Cross product (d1) = 0,2276 + 0,0310 + 0,0310 + 0,9106  +  0,9106  +  0,9106  +  0,9106  +  3,6432  +
0,9106  +  0,9106  +  0,9106  +  0,9106  +  0,9106  + 0,2276 + 0,2276 + 0,2276 + 0 + 0 + 0 + 0 + 0 + 0 +
0 + 0 + 0 + 0 + 0 = 12,8101
Cross product (d2) = 0 + 0 + 0 + 0 + 0 + 0 + 0 + 0 +0 + 0 + 0 +0 + 0 + 0 +0 + 0 + 0,0310 + 2,0488 + 2,0488  +  8,1952  +  2,0488  +  2,0488  +  0,2276  + 0,2276 + 0,2276 + 0,2276 + 0,2276 = 17,5596
Setelah  nilai dot  product dan cross  product diketahui, selanjutnya adalah mengimplementasikan perhitungan cosine similarity pada persamaan (3).
𝐶𝑜𝑠(𝑄, 𝐷1) = ⁡ 0,0620 √0,0930⁡√12,8101 = 0,0620 0,3049 ∙ 3,5791 = 0,0620 1,0912 = 0,0568 𝐶𝑜𝑠(𝑄, 𝐷2) = ⁡ 0,0310 √0,0930⁡√17,5596 = 0,0310 0,3049 ∙ 4,1904 = 0,0310 1,2776 = 0,0242
Berdasarkan  hasil  dari  perhitungan cosine similarity diatas, hasil kemiripan dokumen d1 dan query adalah 0,0568 dan hasil kemiripan dokumen d2  dan  query  adalah  0,0242.  Maka  disimpulkan dokumen dengan kemiripan terdekat dengan query adalah d1. Karena hukum cosine similarity semakin nilai cosine similarity mendekati 1 maka dokumen semakin mirip dengan query.

## 3.2. Perancangan UML
Perancangan  UML  membantu  pengembang sistem  perangkat  lunak  dalam  mendefinisikan, memvisualisasikan, dan mendokumentasikan berbagai  artefak  sistem  perangkat  lunak[17][18]. UML  mendefinisikan  bermacam-macam  diagram, salah  satunya  adalah use-case diagram  yang digunakan pada penelitian ini. Dengan menentukan langkah-langkah yang diperlukan dari suatu sistem, use-case memainkan peran penting dalam memfasilitasi  interaksi  pengguna  dengan  sistem.
[19].
Penjelasan  jalannya  sistem  pada  penelitian digambarkan  dengan use-case diagram  yang ditunjukkan  pada  gambar  2,    mendefinisikan  dua actor  yaitu  admin  dan  user.  Interaksi  admin  pada sistem ini mewajibkan admin login.  Setelah login, admin  dapat  melakukan  proses  diantaranya menambah jurnal, menghapus jurnal, dan mengedit metadata  jurnal.  Sedangkan  aktor  user  dapat melakukan  operasi  pencarian  jurnal  dengan menginputkan query pada sistem.
Gambar 2. Use Case Sistem Berjalan

## 3.3. Perancangan Flowchart
Flowchart berguna  untuk  menggambarkan alur  kerja  dari  proses  sistem  temu  kembali informasi  dan  menggambarkan  hubungan  antara satu proses dengan lainnya secara detail[20]. Penjelasan  prosedur  sistem  temu  kembali informasi dapat digambarkan dengan menggunakan flowchart yang dapat dilihat pada gambar 3. Proses dimulai dengan memasukkan kata kunci oleh user, kemudian dilakukan proses text preprocessing pada jurnal  hingga  menghasilkan  kata  dasar  yang  akan diberikan  bobot  pada  proses  indexing,  diteruskan dengan  menghitung  kesamaan  similaritas  antara kata  kunci  dan  jurnal  hingga  menampilkan  daftar jurnal yang terkait dengan query pengguna.
Gambar 3. Flowchart Proses STKI
3.4. Perancangan Database
Database  pada  sistem  ini  dibangun  dengan nama stki yang didalamnya terdapat beberapa tabel, diantaranya tb_jurnal, jurnal_indexing, result_cosine_similarity.
Adapun
rancangan dijelaskan pada berikut :
Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis Vol. 6 No. 3 Juli 2024 Hal. 450-460 http://jurnal.unidha.ac.id/index.php/jteksis
P-ISSN : 2964-2132
1. Tabel tb_jurnal Tabel  ini  berfungsi  untuk  menyimpan koleksi  jurnal  ilmiah  unisbank.  Tabel  1 menjelaskan  bahwa  id  pada  tabel  berfungsi untuk  identitas  dari  jurnal,  title  digunakan untuk  menyimpan  judul  jurnal,  pengarang digunakan untuk menyimpan Nama pengarang jurnal, tahun_terbit digunakan untuk menyimpan  tahun  penerbitan  jurnal,  abstrak digunakan  untuk  menyimpan  abstrak  pada jurnal dan kd_jurnal digunakan untuk menyimpan kode jurnal.
Tabel 9. Tabel tb_jurnal
tb_jurnal Nama Field Tipe Data size Id Int 11 Title Varchar 255 pengarang Varchar 255 tahun_terbit Date - abstrak Text - link text - kd_jurnal Varchar 255 2. Tabel Jurnal_indexing Tabel  jurnal_indexing  berguna  untuk menyimpan data hasil dari preprocessing dan indexing. Dari table 2 dapat diketahui bahwa id  digunakan  untuk  menyimpan  nilai  unik term,  jurnal_id  digunakan  untuk  menyimpan identitas  dari  jurnal,  term  digunakan  untuk menyimpan kata hasil proses text- preprocessing, jumlah digunakan  untuk menyimpan  frekuensi  kemunculan  kata  pada jurnal, dan bobot digunakan untuk menyimpan bobot  setiap  term  dari  hasil  perhitungan  TF- IDF.
Tabel 10. Tabel jurnal_indexing
Jurnal_indexing Nama Field Tipe Data Size Id int 11 jurnal_id int 11 term text - Jumlah int 11 Bobot float - 3. Tabel result_cosine_similarity
Tabel  resutl_cosine_similarity  berguna untuk menyimpan data hasil dari perhitungan cosine similarity . Dari tabel 3 dapat diketahui bahwa  id  digunakan  untuk  menyimpan  nilai unik  setiap  hasil  cosine  similarity,  jurnal_id digunakan menyimpan identitas jurnal, cosine_similarity digunakan untuk menyimpan nilai cosine similarity . Tabel 11. Tabel result_cosine_similarity
Result_cosine_similarity Nama Field Tipe Data size Id Int 11 jurnal_id Int 11 cosine_similarity Float
3.5. Implementasi Sistem
Interface berikut adalah hasil rancangan yang telah dibuat.

## Gambar 4. Halaman Login
Halaman  login  pada  gambar  4  merupakan halaman  admin  masuk  ke  dalam  sistem  dengan memasukkan  username  dan  kata  sandi.  jika  data yang  dimasukkan  benar,  admin  akan  di  arahkan pada  halaman  kelola  jurnal  pada  gambar  5  yang berfungsi  untuk  admin  mengelola  jurnal  yang  ada pada  sistem.  Admin  dapat  menambah  list  jurnal dengan  menekan  tombol  “tambah  jurnal”  yang nanti  akan  diarahkan  pada  halaman  form  tambah jurnal seperti gambar 6.
Gambar 5 . Halaman Admin Kelola Jurnal
Gambar 6. Halaman Admin Tambah Jurnal
Gambar 7. Halaman Pencarian Jurnal
Halaman  pencarian  Pada  gambar  7 dapat  di  akses tanpa  login  yang  artinya  semua  pengguna  dapat
Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis Vol. 6 No. 3 Juli 2024 Hal. 450-460 http://jurnal.unidha.ac.id/index.php/jteksis
mengakses  halaman  ini.  Untuk  melakukan pencarian jurnal, pengguna hanya perlu memasukkan  kata  kunci  pada  form  yang  tersedia lalu menekan tombol “cari jurnal”.
Gambar 8. Halaman hasil pencarian
Setelah  sistem  memproses  inputan  kata  kunci dari  pengguna,  sistem  akan  menampilkan  data jurnal ilmiah Unisbank yang telah selesai diproses menggunakan  metode Cosine  Similarity, sehingga list  jurnal  yang  ditampilkan  relevan  dengan keinginan pengguna. Gambar 8 menunjukkan hasil pencarian  pengguna  dengan  kata  kunci  “sistem” menampilkan 3 jurnal yang relevan dimana jurnal dengan judul “Sistem Pengambilan Kredit Rumah Tangga  Dengan  Metode  Budgeting  Berbasis Android” ditampilkan paling atas karena memiliki nilai kemiripan paling tinggi.
3.6. Pengujian
Sebanyak  30  jurnal  ilmiah  unisbank  dari berbagai prodi digunakan pada pengujian. Berikut merupakan hasil pengujian dari penelitian ini :
1. Pengujian Waktu Indexing
Pengujian  dilakukan  untuk  melihat  seberapa lama  sistem  mampu  memproses  waktu indexing. Pengujian  ini  dilakukan  dengan menghitung waktu proses index setiap 5 jurnal. pada  tabel  4  menjelaskan  waktu  proses indexing  semakin  meningkat  tergantung banyaknya  jumlah  jurnal  dan  banyaknya  kata yang  di  index.  Software  dan  hardware  yang berbeda  memungkinkan  mendapat  hasil  yang berbeda.
Tabel 4. Pengujian Waktu Indexing Pengujian Waktu Indexing Banyaknya Jurnal Waktu / Detik Banyaknya Kata 5 10 detik 876 10 21 detik 1793 15 37 detik 2838 20 50 detik 3735 25 61 detik 4471 2. Pengujian Text Preprocessing
Pengujian text-preprocessing dilakukan untuk  mengetahui  ketepatan  sistem  dalam mencari  kata  dasar  setiap  term  setelah melewati  proses case  folding,  tokenizing, filtering,  dan  stemming .  Dapat  dilihat  pada tabel  5,  hasil text-preprocessing terbilang
cukup  baik.  Term  dengan  awalan  “di-”  dan akhiran  “-kan”  pada  term  “dimanfaatkan” mampu  ditemukan  kata  dasarnya  yaitu  kata manfaat.  Term  panjang  dengan  awalan “memper-”  dan  akhiran  “-kannya”  pada  term “memperkenalkannya”  pun  dapat  ditemukan kata dasarnya yaitu “kenal”.
Tabel 12. Pengujian Text-Preprocessing Pengujian Text-Preprocessing TERM Hasil text- preprocessing Menghasilkan Hasil Kemiripan Mirip Mengandung Kandung
Penambahan
Tambah Membantu Bantu Dimanfaatkan Manfaat Memperkenalkannya Kenal
3. Pengujian Indexing
Pengujian indexing adalah pemberian bobot tiap  kata  pada  jurnal  dimana  perhitungan pembobotan menggunakan algoritma TF-IDF. Hasil  dari  proses indexing ditunjukkan  tabel 13.
Tabel 13. Pengujian TF-IDF TERM Pengujian TF-IDF Jurnal_ID TF TF-IDF status 1 1 1,0142 6 1 1,0142 20 1 1,0142 pola 1 2 2,0285 2 1 1,0142 22 1 1,0142 basis 1 1 0,5371 7 2 1,0742 8 2 1,0742 9 1 0,5371 13 2 1,0742 15 1 0,5371 20 1 0,5371 28 4 2,1485 29 1 0,5371 Keterangan,  TERM  =  Kata,  Jurnal_ID  =  id  jurnal,  TF= Frekuensi Kemunculan Kata, TF-IDF = Bobot.
4. Pengujian Retrieval
Pengujian  retrieval  adalah  proses  untuk mencari jurnal ilmiah yang terkait berdasarkan query.    Pada  tahap  pengujian  dilakukan,  kata kunci  yang  dimasukkan  berjumlah  1  sampai dengan  3  term.  Tabel  14  menunjukkan  hasil pengujian.
Tabel 14. Pengujian Retrieval Jumlah Term Pengujian Retrieval Kata Kunci Jurnal ID Kemiripan 1 term Model 18 0,2549 7 0,0605 17 0,0487 2 term Sistem Digital 20 0,0715 14 0,0464 8 0,0406 27 0,0367
Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis Vol. 6 No. 3 Juli 2024 Hal. 450-460 http://jurnal.unidha.ac.id/index.php/jteksis
28 0,0356 13 0,0338 24 0,032 17 0,0312 7 0,022 1 0,0159 26 0,0133 3 term Peningkatan Kemampuan Mahasiswa 22 0,2292 9 0,1361 18 0,1104 25 0,0949 27 0,0501 17 0,0491 14 0,0262 21 0,0254 12 0,0249 26 0,0232 30 0,0184 28 0,0183 23 0,0154 6 0,015 10 0,0117 29 0,0107 1 0,0044
Keterangan,  Kata Kunci = kata kunci, jurnal id = id jurnal,
Kemiripan  =  nilai  kemiripan  antara  jurnal  dengan  kata kunci
5. Pengujian Recall dan Precision
Dilakukan  pengujian  sebanyak  5  kali dengan query berbeda-beda. Pengujian dilakukan dengan nilai batas ambang 0.05 yang apabila nilai kemiripan jurnal yang ditemukan diatas  atau  sama  dengan  0,05,  maka  jurnal dinyatakan  relevan.  Sebaliknya,  jika  nilai kemiripannya  kurang  dari  0,05  maka  jurnal yang ditemukan dianggap tidak relevan. Hasil pengujian  recall  dan  precision  ditunjukkan pada tabel 15.
Tabel 15. Pengujian Recall dan Precision
Pengujian Recall dan Precision Kata kunci d1 d2 n r p Rancang Bangun 3 7 3 1 0,43 Augmented Reality 1 1 1 1 1 kewirausahaan 2 2 2 1 1 Rekayasa Perangkat Lunak 2 6 2 1 0,3 Pengembangan Metode Otentikasi Keaslian Ijasah 1 24 1 1 0,04 Mahasiswa Unisbank 4 12 5 0,8 0,3 Search Engine 2 2 2 1 1 Implementasi Akuntansi Dalam Pengelolaan Persediaan Barang Dagangan
3 12 3 1 0,25
Pelatihan 5 10 6 0,83 0,5 Publikasi Ilmiah 1 1 1 1 1
Keterangan, d1 = Jumlah  Jurnal Relevan Ditemukan, d2 = Jumlah  Jurnal  Ditemukan,  N  =  Jumlah  Jurnal  Relevan dalam koleksi, r = recall , p = precision
Dapat  dilihat  pada  tabel  15,  nilai  rata-rata untuk recall adalah 0,8 dan nilai precision rata- rata adalah 0,4.

## SIMPULAN
Berdasarkan hasil penelitian yang dilakukan, Sistem temu kembali informasi pencarian jurnal ilmiah  Unisbank  berhasil  dibangun  dengan mengimplementasikan metode cosine similarity . Sistem yang dibuat sudah bisa dikatakan efektif, hal ini dibuktikan dengan recall pada pengujian mendapat nilai rata rata 0,8 yang artinya hampir seluruh jurnal ilmiah yang ada pada sistem dapat ditemukan.  Sedangkan  nilai  precision  memiliki nilai  yang  hampir  selalu  berbeda  utuk  setiap pengujian.  Hal  ini  dikarenakan  nilai precision bergantung seberapa unik query yang di uji.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Terima  kasih  disampaikan  kepada  pihak Universitas Stikubank Semarang sebagai tempat pelaksanaan penelitian.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Yusrawati,“Strategi  pengembangan  sistem  temu kembali informasiberbasis   image    di    perpustakaan perguruan  tinggi,” LIBRIA,  Vol.9 (1),  53-68,  Juni,
2017, https://jurnal.ar- raniry.ac.id/index.php/libria/article/download/1688/ 1226
[2] Putung,  K.  D.,  Arie,  S.  M.  L.,  &  Agustinus,  J., “Penerapan  Sistem  Temu  Kembali  Informasi  Pada Kumpulan  Dokumen  Skripsi,” E-Journal  Teknik Informatika, Vol 8 (1) , 18-21, Mei, 2016,
https://ejournal.unsrat.ac.id/index.php/informatika/ar ticle/view/12227
[3] Apriani,  Hizbu  Z.,  &  Khairan  M.  “Penerapan Algoritma  Cosine  Similarity  dan  Pembobotan  TF- IDF  System  Penerimaan  Mahasiswa  Baru  pada Kampus  Swasta,” Jurnal  Burnigora  Information Technology  (BITe),  Vol.3 (1),  19-27,  Juni,  2017, https://journal.universitasbumigora.ac.id/index.php/b ite/article/view/1110
[4] Yusuf, Muhtar, & Anis, C. “Implementasi Algoritma Cosine Similarity Dan Metode TF-IDF Berbasis PHP untuk Menghasilkan Rekomendasi Seminar,” Jurnal Ilmiah Fakultas Ilmu Komputer, Vol 9 (1), 8-16, 2020, https://publikasi.mercubuana.ac.id/index.php/fasilko m/article/download/8830/3555
[5] Wahyuni,  T., R.,  Dhidik,  P.,  &  Eko,  S.  “Penerapan Algoritma  Cosine  Similarity  dan  Pembobotan  TF- IDF  pada  Sistem  Klasifikasi  Dokumen  Skripsi”,
Jurnal Teknik Elektro, Vol 9 (1), 18-23, Januari – Juni, 2017, https://journal.unnes.ac.id/nju/jte/article/view/10955
/1000 [6] Dewi,  N.  L.  A.  M.  R.,  Rukmi,    S.  H.,  &  Yoga,  D.,
“Penerapan  Metode  Prototype  dalam  Perancangan Sistem  Informasi  Penerimaan  Karyawan  Berbasis Website    pada  Berlian  Agency,” Majalah  Ilmiah Teknologi  Elektro,  Vol.20 (1),  147-152,  Januari  –
Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis Vol. 6 No. 3 Juli 2024 Hal. 450-460 http://jurnal.unidha.ac.id/index.php/jteksis
P-ISSN : 2964-2132
Juni, 2021, https://www.researchgate.net/publication/368005836 _Penerapan_Metode_Prototype_dalam_Perancangan _Sistem_Informasi_Penerimaan_Karyawan_Berbasi s_Website_pada_Berlian_Agency
[7] Amin,  Fatkhul.  “Sistem  Temu  Kembali  Informasi dengan  Metode  Vector  Space          Model,” Jurnal Informasi Bisnis Vol 2 (2), 78-83, 2012,
https://ejournal.undip.ac.id/index.php/jsinbis/article/ view/6124
[8] Melita, Ria., Victor, A., Hendra, B. S., & Taslimun, D.  “Penerapan  Metode  Term  Frequency  Inverse Document Frequency(Tf-Idf) Dan Cosine Similarity Pada  Sistem  Temu  Kembali  Informasi  untuk
Mengetahui  Syarah  Hadits  Berbasis  Web(Studi Kasus:  Syarah  Umdatil  Ahkam),” Jurnal  Teknik Informatika, Vol 11 (2), Oktober, 2018, https://www.researchgate.net/publication/331910857 _PENERAPAN_METODE_TERM_FREQUENCY _INVERSE_DOCUMENT_FREQUENCY_TF-
IDF_DAN_COSINE_SIMILARITY_PADA_SISTE M_TEMU_KEMBALI_INFORMASI_UNTUK_M
ENGETAHUI_SYARAH_HADITS_BERBASIS_ WEB_STUDI_KASUS_HADITS_SHAHIH_BUKH ARI
[9] Sanjaya, Feri., “Pemanfaatan Sistem Temu Kembali Informasi dalam Pencarian Dokumen Menggunakan Metode  Vector  Space  Model,” Journal  Of
Information and Technology, Vol 05 (02), Desember,
2017, https://jurnal.stiki.ac.id/J-
INTECH/article/view/189
[10] Sugara,  Bayu,  Dody,  &  Donny,    “Sistem  Temu Kembali  Informasi  Pada  Gejala  Autisme  Dengan Metode  Vector  Space  Model,”
Jurnal  RESTI, Vol.3(2), 257-264, 2019, https://jurnal.iaii.or.id/index.php/RESTI/article/view /1028/152
[11] Arifa,  A.  B.,  Gita  F.  F.,  &  Ananda  R.  H.,  “Sistem
Temu  Kembali  Informasi  pada  Soal  Ujian  dengan Rencana  Pembelajaran  Menggunakan  Vector  Space Model,” Jurnal  RESTI,  Vol.5(1), 63-68,  2021, https://jurnal.iaii.or.id/index.php/RESTI/article/view /2739/368
[12] Tala,  F.  Z.,  “A  Study  of  Stemming  Effect  on
Information  Retrieval  in  bahasa  indonesia,”  In Institute  for  Logic,  Language  and  Computation Universeit Van Amsterdam, 2003, https://eprints.illc.uva.nl/id/eprint/740/1/MoL-2003- 02.text.pdf
[13] Gutters,  Anita,  Gunawan,  &  Joan  S.,  “Stemming Bahasa  Tetun  Menggunakan  Pendekatan  Rule Based,” TEKNIKA,  Vol  8 (2),  November,  2019, https://ejournal.ikado.ac.id/index.php/teknika/article/ view/224
[14] Nurjannah,  Musfiroh,  Hamdani,  &  Inda  F.  A., ”Penerapan  Algoritma  Term  Frequency-Inverse Document  Frequency  (Tf-Idf)  Untuk  Text  Mining,” Jurnal Informatioa Mulawarman, Vol 8(3), 110-114, September, 2013, https://e- journals.unmul.ac.id/index.php/JIM/article/view/113
[15] Kurniadi,  Dedy,  Sam  F.  C.  H.,  &  Andika  N.,  ”
Implementasi  Algoritma  Cosine    Similarity  pada sistem    arsip  dokumen  di  Universitas  Islam  Sultan Agung,” TRANSFORMATIKA,  Vol  17 (2),  124-132, Januari,
2020,
https://journals.usm.ac.id/index.php/transformatika/a rticle/view/1613 [16] Chautie,  M.  R.,  “Perancangan  Sistem  Pendukung Keputusan Pemilihan Guru Terbaik Dengan Pendekatan User Centered Design”, Jurnal Teknologi Dan  Sistem  Informasi  Bisnis , Vol  5( 2),  132-140, April, 2023, https://www.researchgate.net/publication/370456942 _Perancangan_Sistem_Pendukung_Keputusan_Pemi lihan_Guru_Terbaik_Dengan_Pendekatan_User_Ce ntered_Design
[17] Munawaroh, Hidaratul, Rizqi, A. W. Y., & Liris.  A. N.,  “Pengukuran  Keserupaan  Pada  Communication Diagram Menggunakan Metode Graph Edit Distance,”
Jurnal  Teknologi  Dan  Sistem  Informasi Bisnis, Vol 5 (4), 460-467, Oktober, 2023, http://jurnal.unidha.ac.id/index.php/jteksis/article/vie
w/900/644
[18] Binangkit,  C.  A.,  Apriade  V.,  &  Nono  H., ”Pemanfaatan  UML  (Unified  Modeling  Language) Dalam  Perencanaan  Sistem  Pengelolaan  Sewa  Alat
Musik Berbasis Website,” JATI, Vol 7 (2), 1429-1436, April,
2023, https://ejournal.itn.ac.id/index.php/jati/article/downl oad/6858/4077/
[19] Mayola,  Liga,  M.,  Hafizh,  &  Deri,  M.  P., “Perancangan Aplikasi Similarity Deteksi Kemiripan Judul Disertasi Berbasis Web”, Jurnal Teknologi Dan Sistem  Informasi  Bisnis,  Vol  6 (2),  452-457,  April, 2024, https://jurnal.unidha.ac.id/index.php/jteksis/article/vi ew/1164/773
[20] Hasanah, N. N., & Agus, S. P., “Implementasi Data Mining  Untuk  Pengelompokan  Buku  Menggunakan Algoritma  K-Means  Clustering  (Studi  Kasus  : Perpustakaan  Politeknik  Lpp  Yogyakarta)”, Jurnal Teknologi  Dan  Sistem  Informasi  Bisnis,  Vol  4(2) , 300-311, Juli, 2022, https://www.neliti.com/id/publications/441596/impl ementasi-data-mining-untuk-pengelompokan-buku-
menggunakan-algoritma-k-means