## IMPLEMENTASI METODE TERM FREQUENCY INVERSED DOCUMENT FREQUENCE (TF-IDF) DAN VECTOR SPACE MODEL PADA APLIKASI PEMBERKASAN SKRIPSI BERBASIS WEB
Abdul Rokhim 1) , Achmad ainul yaqin 2)
1) Program Studi/Prodi Teknik Informatika, STMIK Yadika,
2) Program Studi Teknologi informasi,Sekolah Tinggi Teknik Surabaya email: abd.rokhim@gmail.com yaqien378@mhs.stmik-yadika.ac.id
Abstract: Thesis is a major requirement for taking the graduation at the College of Computer Science Yadika Bangil. Thesis data is stored in a database by using the application  filing thesis report. This study discusses the implementation methods Term Frequency Inversed Document Frequency (TF-IDF) and the Vector Space Model on the application filing thesis report. The purpose of this study to optimize the search results in order to provide information that is more relevant to the needs of the user. With the TF-IDF method that gives weight to each - each data and vector space model calculates the value of the similarity between the keyword and each - each weight data. The result of the calculation is represented by the degree of similarity data against keyword.
Keywords: Term Frequency Inversed Document  Frequency (TF-IDF), Vector Space Model, Text preprocessing, laporan skripsi.
1. Pendahuluan Skripsi merupakan syarat utama
untuk menempuh kelulusan. Skripsi pada sekolah tinggi informatika menghasilkan sebuah program atau  aplikasi  dan  sebuah laporan. Semakin tahun semakin banyak pula dokumen yang  di simpan dalam  bentuk  dokumen fisik, maka di perlukan proses digitalisasi. Tujuannya digitalisasi  adalah pengguna dapat melihat koleksi judul dan deskripsi dari skripsi dalam  suatu database, akan mengalami kesulitan    dalam pencarian judul skripsi yang  begitu besar. Dibutuhkan banyak waktu  untuk melakukan satu langkah  pencarian data yang begitu besar untuk mendapatkan hasil pencarian yang relevan.
Diperlukan metode yang  dapat mendukung pencarian dengan metode term frequecny document inversed frequence (TF-IDF)    dan Vector space model (VSM). Dengan metode TF- IDF hasil pencarian  akan dilakukan pembobotan kata yang  di temukan  dan  di lanjutkan  dengan metode VSM  untuk melakukan  perhitungan kemiripan hasil pencarian  agar lebih relevan. Dengan demikian dapat dirumuskan masalah yang akan di bahas dalam  penelitian ini yaitu bagaimana mengimplementasikan metode Term Frequency Inversed Document Frequency (TF- IDF) dan Vector Space Model untuk  pencarian
koleksi pada aplikasi pemberkasan skripsi yang berbasis website untuk mendapatkan hasil pencarian yang lebih relevan dengan kebutuhan user.

## 2. Metode Penelitian
Pada penelitian ini penulis menggunakan metode penelitian pengembangan sistem waterfall. metode waterfall adalah metode yang pekerjaan- pekerjaanya mengikuti suatu pola tertentu dan dilaksanakan dengan cara dari atas kebawah. Metode ini mempunyai tahapan seperti berikut. Analisis kebutuhan, Desain sistem, Penulisan kode program, Penerapan program dan pemeliharaan. Proses di lakukan secara berututan dari proses analisis hingga penerapan program. Gambar 1 menunjukkan proses metode waterfall.
Gambar 1. Metode Waterfall.
�=1
�= 1

## 2.1. Text Preprocessing
Text prepocessing merupakan proses pengolahan teks menjadi kata dasar. Pada tahap Text preprocessing Dalam text preprocessing ada beberapa langkah yang perlu dilakukan untuk mendapatkan teks yang bebas derau (noise) atau bebas kata-kata yang tidak bermakna. Selain membebaskan dari derau, text preprocessing juga mengembalikan kata menjadi kata dasar atau root word.Langkah-langkah dalam Text preprocessing dalam bahasaIndonesia adalah : Proses Tokenizing, Proses Filtering, Proses Stemming. Tahap tokenizing adalah tahap pemotongan string input berdasarkan tiap kata yang menyusunnya. Tahap filtering yaitu tahap mengambil kata- kata penting dari hasil token dan menghapus kata – kata yang kurang penting. Tahap selanjutnya adalah tahap stemming adalah tahap mencari dasar kata dari tiap kata hasil filtering. Setiap kata yang memiliki imbuhan seperti imbuhan awalan dan akhiran maka akan diambil kata dasarnya. Hasil kata dasar tersebut akan digunakan dalam perhitungan TF-IDF.
2.2.  Metode Term Frequency Inversed

## Document Frequency (TF-IDF)
Metode TF-IDF (Term Frequncy Inverse Document Frequency) merupakan suatu  cara untuk memberikan bobot hubungan suatu kata (term) terhadap dokumen. Metode ini Menggunakan dua konsep untuk perhitungan
Pada  algoritma TF-IDF digunakan rumus  untuk menghitung bobot (W) masing-masing dokumen terhadap kata kunci dengan rumus yaitu.
W dt = tf dt * IDF t ....................................................... (2-1)

## 2.3. Vector Space Model

## 2.4. Flowchart
Untuk menjelaskan alur dan kinerja aplikasi yang penulis buat,  dibutuhkan penjelasan mengenai proses berjalannya aplikasi yang telah dibuat. Salah satunya  dengan menggunakan Flowchart , dengan menggunakan flowchart penulis  dapat menjelaskan proses pencarian mulai  dari tahap input hingga bagaimana sistem mencapai tahap output. Berikut flowchart dari aplikasi pemberkasan skripsi ini.
Gambar 2.1 Flowchart aplikasi pemberkasan skripsi.
Alur dimulai dari user melakukan input teks pencarian, kemudian dilakukan pencarian pada database  dan hasil pencarian di olah  dengan text preprocessing .
Hasil pengolahan  di lakukan perhitungan TF-IDF dan VSM . Hasil perhitungan
di    urutkan    berdsarkan    nilai kemiripan dari yang besar ke yang kecil dan di tampilkan pada user.
2.5. Diagram konteks
Diagram konteks merupakan diagram yang
menggambarkan kondisi  sistem yang ada baik input maupun output serta menyertakan terminator yang terlibat dalam    penggunaan sistem. Diagram ini akan memberi gambaran tentang keseluruhan sistem  seperti pada gambar berikut.

## Gambar 2.2 Diagram konteks
Terdapat dua entitas yaiut User dan Admin. Admin melakukan input data mahasiswa dan verifikasi upload. User melakukan upload berkas laporan skripsi dan melakukan pencarian data pada sistem.

## 2.6. DFD (Data Flow Diagram)
Data Flow Diagram merupakan suatu cara atau metode dalam merancang    sebuah sistem, biasanya digunakan untuk menggambar sistem dari  proses-proses  secara fungsional, yang dilakukan dengan merancang  aliran  data dan proses yang berhubungan antara satu dengan yang lainnya oleh aliran data. Berikut DFD Level 1 aplikasi pemberkasan skripsi.
Gambar 2.3 DFD Level 1 Pada DFD level 1 ini terdapat 3 proses utama yaitu pencarian laporan skripsi dimana user melakuukan input teks pencarian kemudian di olah oleh sistem dan di tampilkan kepada user, yang kedua  proses  upload file dimana  user melakukan upload file berkas laporan skripsi dan di verifikasi oleh  admin,  dan yang ketiga input data mahasiswa dimana admin menginputkan data mahasiswa untuk mendapatkan hak ases untuk melakukan upload file berkas laporan skripsi. Pada pencarian laporan skripsi terdapat sub proses yang akan diuraikan pada DFD Level 2  berikut.
Gambar 2.4 DFD Level 2 Pada DFD level 2 ini terdapat 4 proses utama yaitu pencarian data pada  database  dimana kata kunci akan di cari pada tabel berkas_skripsi. Kemudian hasil pencarian  di olah dengan proses text preprocessing untuk mendapatkan index kata dasar, proses yang ketiga proses perhitungan TF- IDF yang menghasilkan  bobot pada masing – masing  data. Pada proses  empat di hitung  nilai kemiripan dari masing – masing data dengan kata kunci dan  hasil perhitungan tersebut di urutkan pada proses kelima yaitu proses  pengurutan data berdasarkan nilai kemiripan dan di tampilkan pada    user. Pada proses text preprocessing terdapat sub proses yang  akan di jelaskan pada DFD level 3 berikut.
Gambar 2.5 DFD Level 3
Pada DFD level 3 ini terdapat 3 proses utama yaitu proses tokenizing yang melakukan pemecahan teks menjadi per kata. Proses filtering yang menyaring kata – kata yang tidak  penting untuk di hapus. Dan yang terakhir proses stemming dimana hasil filtering akan buang imbuhan baik  awalan maupun  akhiran menjadi kata dasar.

## 3. Hasil dan Pembahasan
Dari hasil penelitian didapatkan hasil pengujian sebagai berikut :
Tabel 3.1 Tabel perbandingan pencarian. No Test Case Query biasa TF-IDF dan VSM 1 Hasil pencarian 6 data 6 data 3 Urutan tampilan data Hasil pencarian di urutkan berdasarkan alfabet secara ascending. Hasil pencarian diurutkan berdasarkan nilai kemiripan data terhadap kata kunci. Data diurutkan dari nilai kemiripan yang besar k yang terkecil. 3 Kebutuhan user User ingin mencari data yang sesuai dengan keyword ,Data hasil pencarian yang sesuai di temukan di tampilkan berdasarkan urutan alfabet. User masih harus memilah – milah kembali data yang benar – benar sesuai dengan kebutuhan. Data hasil pencarian yang sesuai dengan keyword di tampilkan. Urutan menampilkan data dengan metode ini berdasarkan hasil perhitungan nilai kemiripan pada masing data kemudian di urutkan dari nilai kemiripan yang besar ke yang terkecil. Dengan cara ini data yang paling sesuai dengan kebutuhan user akan di tampilkan paling atas sendiri.
Sesuai dengan tabel 3.1 di atas , dapat di ketahui bahwa dengan menggunakan metode TF-IDF dan
vector  space model mempunyai keunggulan  data yang mempunyai kemiripan dengan kata kunci di tampilkan paling atas. Dengan cara ini user dapat dengan mudah menemukan data yang  paling sesuai dengan kata kunci.
Hasil  pengujian tersebut jika di implementasikan pada system    aplikasi    pemberkasan skripsi berbasis web, dapat  di lihat  pada gambar  3.1 yang menampilkan hasil pencarian yang mempunyai nilai kemiripan  dengan kata kunci dan di tampilkan dengan urutan dari nilai kemiripan yang terbesar ke yang terkecil.
Gambar 3.1 Tampilan hasil pencarian

## 4. Simpulan
Berdasarkan hasil penelitian dan perancangan Aplikasi pemberkasan laporan  skrispsi  dengan metode TF-IDF  dan VSM dapat di simpulkan sebagai  berikut yaitu Aplikasi pemberkasan laporan  skrispsi dengan mengimplementasikan metode TF-IDF dan VSM dapat menampilkan hasil pencarian sesuai  dengan kebutuhan user. Dengan menberikan nilai kemiripan pada masing – masing data terhadap kata kunci dan di urutkan berdasarkan nilai terbesar  hingga terkecil. User dapat dengan mudah mengetahui hasil pencarian yang sesuai dengan kebutuhan dengan cepat.

## Daftar Pustaka
 Abdul kadir,  2013. Pemrograman Database MySQL untuk Pemula : MediaKom,  Jakarta.
 Adhit Herwansyah,
Aplikasi Pengkategorian Dokumen Dan Pengukuran Tingkat  Similaritas Dokumen Menggunakan Kata Kunci Pada Dokumen Penulisan Ilmiah Universitas Gunadarma,
Universitas
Gunadarma.  Giat Karyono, Fandy Setyo Utomo. Temu
Balik Informasi Pada Teks Berbahasa Indonesia Dengan Metode Vector  Space Retrieval Model, Seminar Nasional Teknologi
Informasi & Komunikasi Terapan 2012, Juni 2012.
 Heru Suryono, Aplikasi Menentukan Kemiripan Situs Web Pada Sistem Temu Balik Informasi Berbasis Web Menggunakan Metode Term  Frequency Inverse Document Frequency,Universitas Muhammadiyah Sidoarjo.  https://id.wikipedia.org/wiki/ diakses pada tanggal 12 Juli 2016.
 Indrajani, S.Kom, MM. 2011. Perancangan Basis Data Dalam Allin1 : Penerbit Elex Media Komputindo. Jakarta.
 Jogiyanto, HM, 1999. Analisis dan Desain Sistem Informasi. Yogyakarta : Penerbit Andi.
 Kristhoper David Harjono, Perluasan  Vector Pada Metode Search Vector Space, INTEGRAL Vol. 10 No. 2, Juli 2005.  Yudi Priyadi, 2014. Kolaborasi SQL dan ERD dalam Implementasi Database : Andi, Yogyakarta.