## SISTEM INFORMASI PENGELOLAAN ARSIP STATIS PADA BADAN ARSIP DAN PERPUSTAKAAN PROVINSI JAWA TENGAH MENGGUNAKAN VECTOR SPACE MODEL

## Silmi Kafatan,  Djalal Er Riyanto, Ragil Saputra
Jurusan Ilmu Komputer / Informatika Fakultas Sains dan Matematika Universitas Diponegoro Email : ichilme@gmail.com

## ABSTRAK
Badan Arsip dan Perpustakaan (Arpus) Provinsi Jawa Tengah adalah salah satu lembaga pemerintah yang berkewajiban menjaga dan melestarikan arsip statis yang berada di tingkat provinsi. Salah satu upaya  penyelamatan  arsip  dalam  perspektif  modern  saat  ini  cenderung  mengarah  bagaimana memanfaatkan teknologi informasi untuk mengelola arsip. Sistem Informasi Pengelolaan Arsip Statis menggunakan vector  space  model merupakan  sistem  yang  dapat  memudahkan  pengelolaan  arsip statis,  mampu  diakses  oleh  siapa  saja  yang  membutuhkan  informasi  kearsipan  serta  memberikan kemudahan dalam hal pencarian arsip yang relevan dengan kebutuhan pengguna sistem. Pada fungsi pencarian  arsip,  sistem  menggunakan  metode Term  Frequency-Inverse  Document  Frequency (TF- IDF) untuk memberikan bobot pada setiap indeks dari kata-kata ( term ) dan vector space model untuk mengukur kemiripan antara vektor dokumen dengan vektor kata kunci. Pada pengujian terdapat tiga besaran  performansi  yang  dihitung  yaitu Recall untuk  menemukan  seluruh  dokumen  yang  relevan dalam  koleksi  dokumen, Precision untuk  menemukan  hanya  dokumen  yang  relevan  saja  dalam koleksi  dan Interpolated  Recall  Precision untuk  mengukur  performansi  sistem  dengan mempertimbangkan  aspek  keterurutan  dokumen  relevan.  Sistem  telah  diuji  pada  75  dokumen  arsip dengan  memasukkan  10  kata  kunci  yang  berhubungan  dengan  dokumen  arsip.  Hasil  pengujian menunjukkan  nilai  rata-rata recall sebesar  99%  dan  nilai  rata-rata precision sebesar  36,4%.  Untuk nilai  rata-rata  interpolasi precision pada  hasil  penghitungan  interpolasi  antara recall dan precision sebesar 90,2%.
Kata kunci : sistem informasi pengelolaan arsip statis, metode TF-IDF, vector space model .

## I. PENDAHULUAN
Badan  Arsip  dan  Perpustakaan  (Arpus) Provinsi Jawa Tengah adalah salah satu lembaga pemerintah  yang  berkewajiban  menjaga  dan melestarikan  arsip  statis  yang  berada  di  tingkat provinsi. Pengelolaan arsip statis tersebut bukan hanya demi kepentingan lembaga semata, namun yang  terpenting  adalah  untuk  individu  atau lembaga lain yang akan menggunakannya untuk berbagai  keperluan  seperti  penelitian,  kajian, pengembangan  ilmu  pengetahuan,  dan  lain sebagainya [13].
Selama  ini  penyimpanan  arsip  statis  yang terdapat  pada  Badan  Arpus  Provinsi  Jawa Tengah seperti arsip peninggalan Belanda masih berada dalam kotak-kotak penyimpanan kemudian datanya disimpan ke dalam Microsoft Access .  Arsip  peninggalan  Belanda  adalah  arsip masa  pemerintahan  Hindia  Belanda  yang meliputi  segala  masalah  yang  menyangkut hubungan  kepemerintahan  dan  kemasyarakatan
antara  pemerintah  dan  warga  negara  ataupun penduduk  di  wilayah  Hindia  Belanda  saat  itu. Mengingat  arsip  tersebut  merupakan  arsip  yang mempunyai nilai sejarah dan rawan mengalamai kerusakan  maka  diperlukan  upaya  untuk menyelamatkan arsip tersebut.
Penyelamatan  arsip  dalam  perspektif modern saat ini cenderung mengarah bagaimana memanfaatkan  teknologi  informasi  untuk melestarikan  arsip  dalam  jangka  panjang.  Salah satu  upaya  untuk  menyelamatkan  arsip  yang direkomendasikan  dalam  berbagai  seminar  dan workshop  yang  diselenggarakan  oleh  organisasi internasional adalah digitalisasi.
Banyaknya  jumlah  arsip  digital  juga  akan menimbulkan  masalah  dalam  hal  pencarian arsip.  Pencarian  arsip  akan  memerlukan  waktu yang  relatif  lama.  Semakin  besar  jumlah  arsip yang  dimiliki,  maka  kecepatan  dan  ketepatan perolehan  atau  temu  kembali  informasi  arsip sangat  penting  bagi  para  pencari  informasi karena  tuntutan  akan  waktu.  Pencarian
berdasarkan query oleh  pengguna  sistem informasi  diharapakan  mampu  menemukan koleksi dokumen yang relevan dengan kebutuhan pengguna sistem informasi.
Pengukuran tingkat kemiripan suatu dokumen  dengan  dokumen  lainnya  dapat dilakukan  dengan  mudah  oleh  manusia,  tetapi pengukuran yang dilakukan secara otomatis oleh komputer akan membawa permasalahan tersendiri.  Salah  satu  upaya  untuk  mengatasi permasalahan  tersebut  dengan  membangun Information  Retrieval System atau  sistem  temu kembali  informasi.  Tujuan  dari  sistem  temu kembali  informasi  adalah  untuk  memenuhi kebutuhan  informasi  pengguna  dengan  me- retrieve semua dokumen yang mungkin relevan, pada  waktu  yang  sama  me- retrieve sesedikit mungkin dokumen yang tidak relevan [8]. Proses pengukuran  tingkat  kemiripan  antar  dokumen dilakukan  dengan  membandingkan  kata  kunci dengan  dokumen.  Kata  kunci  yang  digunakan didapat  dari  masukan  pengguna  sistem.  Agar hasil  pengukuran  tingkat  kemiripan  dokumen dengan  kata  kunci  mendapatkan  hasil  yang optimal, maka digunakan metode TF-IDF ( Term Frequency  –  Inversed  Document  Frequency) untuk  menghitung  bobot  dokumen  dan  VSM ( Vector Space Model) untuk mencari nilai cosine (menghitung  nilai  cosinus  sudut  antara  dua vektor)  sebagai  pengukur  tingkat  kemiripan antara  dokumen  dengan  kata  kunci  yang dimasukkan oleh pengguna sistem [6].

## II. DASAR TEORI
Sistem Temu Kembali Informasi
Information  retrieval (IR) system atau sistem temu kembali informasi digunakan untuk menemukan  kembali  informasi-informasi  yang relevan terhadap kebutuhan pengguna dari suatu kumpulan  informasi  secara  otomatis.  Salah  satu aplikasi  umum  dari  IR system adalah search engine atau  mesin  pencari  yang  terdapat  pada jaringan  internet.  Pengguna  dapat  mencari halaman-halaman  web  yang  dibutuhkannya melalui search engine [3].
Tujuan  dari  sistem  temu  kembali  informasi yang ideal adalah [9]:
1) Menemukan  seluruh  dokumen  yang  relevan terhadap suatu query.
2) Hanya  menemukan  dokumen  relevan  saja, artinya  tidak  terdapat  dokumen  yang  tidak relevan pada dokumen hasil pencarian.
Dua  keadaan  tersebut  digunakan  untuk menghitung  performansi  sistem  temu  kembali, yaitu recall dan precision . Recall dinyatakan  sebagai  bagian  dari dokumen  relevan  dalam  dokumen  yang ditemukan. Recall dapat  dihitung  dengan persamaan :
Recall (r)= !"#$% ! !"#$%&' !"#"$%& !"#$%&'() !"#$% ! !"#$%&' !"#"$%& !"#"$ !"#$!%& … .(1)
Nilai recall tertinggi  adalah  1,  yang  berarti seluruh  dokumen  dalam  koleksi  berhasil ditemukan.
Precision
dinyatakan sebagai bagian dokumen  relevan  yang  ditemukan. Precision dapat dihitung dengan persamaan :
Precision (P)= !"#$% ! !"#$%&' !"#"$%& !"#$%&'()
!"#$% ! !"#$%&' !"#$%&'() … . (2)
Nilai precision tertinggi  adalah  1,  yang berarti seluruh dokumen yang ditemukan adalah relevan.
Pengukuran recall dan precision ini merupakan perhitungan yang dilakukan terhadap kumpulan  dokumen  hasil  pencarian  ( set  based measure )  secara  keseluruhan.  Pengukuran dengan  menggunakan set  based  measure ini tidak  dapat  menggambarkan  performansi  sistem temu  kembali  informasi  mengenai  urutan  dari dokumen  relevan.  Pengukuran  performansi dengan  mempertimbangkan  aspek  keterurutan atau rangking dapat dilakukan dengan melakukan  interpolasi  antara precision dan recall. Nilai  rata-rata interpolated  precision dapat  mencerminkan  urutan  dari  dokumen  yang relevan  pada  perangkingan.  Standar  yang  biasa digunakan adalah 11 standar tingkat recall , yaitu r j ∈ {0.0, 0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5, 0.6, 0.7, 0.8, 0.9, 1.0}.  Misalkan  r j ,  j ∈ {0,1,2,….10}  adalah tingkat standar recall ke-j maka:
P(r j )= max r j ≤ r ≤ r j+1 P(r) ……….……….... (3)
Aturan  interpolasi  adalah recall standard ke- j memiliki  nilai interpolated  precision
sebesar  maksimum precision pada recall yang lebih besar dari recall standard ke- j [9].
Metode TF-IDF Term Frequency-Inverse Document Frequency adalah  salah  satu  perhitungan  bobot dari  frekuensi  kemunculan  sebuah term pada dokumen.  TF-IDF  digunakan  untuk  mencari nilai  bobot  dari  dokumen.  TF-IDF  akan memeriksa  kemunculan  tiap  kata  pada  isi dokumen  dari  hasil  tokenisasi, filtering dari kemuculan  tiap  kata  pada  isi  dokumen.  Adapun rumus  yang  digunakan  untuk  perhitungan  TF- IDF adalah sebagai berikut:
IDF = log ! !" …..………………………. (4)
W (d,t) = tf (d,t) x IDF (t) ……….………….… (5)
di mana
IDF  = inversed  document
frequency D = jumlah dokumen df  =  banyak  dokumen  yang  mengandung  kata yang dicari
d = dokumen ke-d
t = kata ke-t dari kata kunci
W = bobot dokumen ke-d terhadap kata ke-t tf  =  banyaknya  kata  yang  dicari  pada  sebuah dokumen
Metode Vector Space Model
Vector  space  model adalah  suatu  model yang  digunakan  untuk  mengukur  kemiripan antara suatu dokumen dengan suatu query . Pada model ini, query dan dokumen dianggap sebagai vektor-vektor  pada  ruang  n-dimensi,  di  mana  n adalah jumlah dari seluruh term yang ada dalam leksikon.  Leksikon adalah  daftar  semua term yang  ada  dalam  indeks  [6].  Ilustrasi Vector Space Model ditunjukkan pada gambar 1.
Metode vector  space  model menggunakan rumus  untuk  mencari  nilai  cosinus  sudut  antara
dua vektor dari setiap bobot dokumen dan bobot dari  kata  kunci.  Jika  terdapat  dua  vektor dokumen  d j dan query q,  serta term yang diekstrak  dari  koleksi  dokumen  maka  nilai cosines  antara  d j dan  q  dapat  didefinisikan sebagai berikut :
similarity (d j ,q) = ! ! • ! ! ! • | ! | = ! !" • ! !" ! ! ! ! ! !" ! • ! !" ! ! ! ! ! ! ! ! ! ..(2.6)

## III. ANALISIS DAN PERANCANGAN

## Perspektif Sistem Lama
Perspektif  sistem  lama  Sistem  Informasi Pengelolaan  Arsip  Statis  dapat  dilihat  pada gambar 2.
Sebagai  lembaga  kearsipan  yang  diberi kewenangan  untuk  mengatur,  menyimpan, memelihara  dan  menyelamatkan  arsip,  Badan Arsip  dan  Perpustakaan  Provinsi  Jawa  Tengah dituntut  untuk  dapat  mengelola  arsip  dengan baik.  Selama  ini  arsip  statis  seperti  arsip peninggalan Belanda masih berada dalam kotak- kotak penyimpanan, kemudian datanya disimpan ke  dalam Microsoft  Access. Berdasarkan  sifat Microsoft access yang hanya sebatas single user diperlukan  basis  data  yang  dapat  diakses  pada saat  yang  bersamaan  agar  memudahkan  petugas Badan Arsip dan Perpustakaan dalam pengelolaan data.

## Perspektif Sistem Baru
Sistem  Informasi  Pengelolaan  Arsip  Statis dikembangkan sebagai sistem informasi berbasis web sehingga dapat diakses oleh siapa saja yang membutuhkan  informasi  tentang  kearsipan. Sistem  ini  menggunakan  sebuah web server yang  terhubung  ke  sebuah  basis  data .  Web
Gambar 1 Ilustrasi Vector Space Model

## Gambar 2 Perspektif Sistem Lama
server yang  digunakan  dalam  sistem  ini  adalah apache dengan  basis  data mysql yang  dapat diakses  oleh  beberapa  pengguna  dalam  waktu yang bersamaan.
Secara  garis  besar  perspektif  Sistem Informasi  Pengelolaan  Arsip  Statis  dengan menggunakan Vector Space Model dapat dilihat pada gambar 3.

## Spesifikasi Perangkat Lunak
Sistem  Informasi  Pengelolaan  Arsip  Statis memiliki  beberapa  kemampuan  fungsionalitas seperti pada tabel 1 berikut ini:
Tabel 1 Spesifikasi Kebutuhan Perangkat Lunak
NO SRS ID Deskripsi 1 SRS-SIPA-F01 Otentikasi  pengguna
2 SRS-SIPA-F02 Manajemen data user
3 SRS-SIPA-F03 Manajemen data arsip 4 SRS-SIPA-F04 Manajemen data content
5 SRS-SIPA-F05 Manajemen data berita
6 SRS-SIPA-F06 Manajemen transaksi peminjaman arsip 7 SRS-SIPA-F07 Melakukan pencarian arsip
Entity Relationship Diagram (ERD)
Entity Relationship Diagram (ERD)  Sistem Informasi  Pengelolaan  Arsip  Statis  terdiri  dari sepuluh  tabel  di  mana  sembilan  tabel  berasal dari  entitas  dan  satu  tabel  berasal  dari  relasi yaitu  tabel  Pinjam.  ERD  Sistem  Informasi Pengelolaan  Arsip  Statis  dapat  dilihat  pada gambar 4.

## Pemodelan Fungsi
Pemodelan  fungsi  terdiri  dari Data  Context Diagram (DCD)  dan Data  Flow  Diagram (DFD).  Untuk  analisis  pembangunan  Sistem Informasi  Pengelolaan  Arsip  Statis  diperlukan DFD sampai level 2.
Sistem  Informasi  Pengelolaan  Arsip  Statis dapat  dijelaskan  melalui  alur data  context diagram seperti pada gambar 5.
Pengguna sistem dapat dibedakan menjadi 5 tingkatan  yaitu  admin,  petugas  ruang  baca,  dan petugas  arsip  sebagai  pengguna  internal  serta pengguna umum dan pengguna terdaftar sebagai pengguna  eksternal.  Penjelasan  dari  pengguna Sistem  Informasi  Pengelolaan  Arsip  adalah sebagai berikut :
1. Admin,  yaitu  pegawai  Badan  Arsip  dan Perpustakaan  Provinsi  Jawa  Tengah  yang memiliki hak akses penuh terhadap sistem.
2. Pengguna  umum,  yaitu  masyarakat  atau lembaga  lain  yang  ingin  mengakses  sistem informasi.
Gambar 3 Perspektif sistem baru Gambar 4 ERD Sistem Informasi Pengelolaan Arsip Statis Gambar 5 DCD Sistem Informasi Pengelolaan Arsip Statis
3. Pengguna  terdaftar,  yaitu  masyarakat  atau lembaga  lain  yang  sudah  terdaftar  menjadi anggota.
4. Petugas  ruang  baca,  merupakan  pegawai Badan  Arsip  dan  Perpustakaan  yang memiliki  hak  akses  untuk  melayani peminjaman  arsip,  mengelola  data  transaksi peminjaman  arsip  dan  data  pengguna terdaftar.
5. Petugas  arsip,  merupakan  pegawai  Badan Arsip  dan  Perpustakaan  yang  memiliki otoritas  untuk  mengelola  data  arsip  statis seperti memasukkan, mengubah atau melakukan  penghapusan  arsip  dalam  basis data sistem.
DFD Level 1 Data  Flow  Diagram (DFD)  Level  1  Sistem Informasi  Pengelolaan  Arsip  Statis  dapat  dilihat seperti pada gambar 6.

## Gambar 6 DFD Level 1
Sistem  secara  umum  dibagi  menjadi  lima buah  proses  yang  berbeda.  Proses-proses tersebut antara lain otentifikasi, manajemen data, pencarian  arsip,  peminjaman  arsip  dan stemming.
DFD Level 2 Data  Flow  Diagram (DFD) level 2 merupakan  penjabaran  proses-proses  yang  telah disebutkan pada level 1. Proses yang dijabarkan pada  DFD level 2  ini  adalah  proses  Manajemen Data  dan  proses  Pencarian  Arsip.  Proses Manajemen  Data  dijabarkan  menjadi  proses Manajemen  Data  User,  Manajemen  Data  Arsip, Manajemen Data Content, dan Manajemen Data Berita. DFD level 2 subproses Manajemen Data dapat dilihat pada gambar 7.
Gambar 7 DFD level 2 Subproses Manajemen Data
Proses  Pencarian  Arsip  dijabarkan  menjadi proses  Pengindeksan,  Penghitungan  Bobot, Penghitungan Vektor dan Pencarian Arsip. DFD level  2  subproses  Pencarian  Arsip  dapat  dilihat pada gambar 8.
Gambar 8 DFD level 2 Subproses Pencarian Data

## IV. IMPLEMENTASI DAN PENGUJIAN Implementasi Antarmuka
Implementasi  antarmuka  merupakan  hasil dari  desain  antarmuka  yang  telah  dirancang sebelumnya.  Tampilan  halaman  utama  Sistem Informasi  Pengelolaan  Arsip  Statis  dapat  dilihat pada gambar 9.
Gambar 9 Tampilan awal Sistem Informasi Pengelolaan Arsip Statis
Implementasi  halaman  pencarian  pada pengguna terdaftar dapat dilihat pada gambar 10.

## Gambar 10 Halaman Pencarian Arsip

## Pengujian
Pengujian fungsi pencarian arsip menggunakan vector  space  model dilaksanakan dengan  menghitung  nilai recall dan precision untuk  mengetahui  kinerja  sistem  dalam  mencari dokumen  yang  relevan  sedangkan  untuk mengukur performa
sistem dengan
mempertimbangkan  aspek  keterurutan  atau ranking  dilakukan  penghitungan  interpolasi antara recall dan precision . Pengujian menggunakan  75  dokumen  arsip  statis  dengan memasukkan  10  kata  kunci  yang  berhubungan dengan  dokumen  arsip.  Hasil  uji  penghitungan nilai recall dan precision dapat  dilihat  dilihat pada tabel 2.
Tabel 2 Hasil uji penghitungan nilai recall dan
precision
No Kata Kunci Relevan Tidak Relevan Ditemukan Recal l Precis ion Ditemu kan Tidak Ditemukan 1 Permohonan Mutasi 3 7 1 0.3 2 Permohonan Cuti 2 7 1 0.22 3  Anggaran Pemeliharaan Gedung 9 1 7 0.9 0.53 4 Permohonan Pensiun 3
7 1 0.3 5 Laporan Pertanggungjawaban Keuangan 10 13 1 0.77 6 Gaji Pegawai 5 21 1 0.19 7 Serah Terima Jabatan 1 3 1 0.25
8 Pengangkatan Jabatan
2 4 1 0.33 9 Penempatan Kerja
2 6 1 0.25
10 Pemasangan Listrik
1 1 1 0.5 Rata-Rata 0.99  0.364
Berdasarkan  hasil  pengujian  pada  tabel  4.3 diperoleh nilai rata-rata recall sebesar 0.99 atau 99%. Nilai  tersebut  mendekati  nilai  tertinggi  yaitu  100%, sedangkan nilai rata-rata precision sebesar 0.364 atau 36,4%.  Hal  ini  berkaitan  dengan  jumlah  dokumen yang  berhasil  di  indeks.  Semakin  banyak  jumlah dokumen  yang  berhasil  di  indeks  maka  jumlah dokumen  yang  relevan  bisa  juga  semakin  besar  dan akan berpengaruh pada nilai recall , namun besar pula jumlah noise (atau  dokumen  yang  tidak  relevan), sehingga  tingkat precision pun  menjadi  rendah.
Untuk hasil uji penghitungan interpolasi antara recall
dan precision dapat dilihat pada tabel 3.
Tabel 3 hasil uji penghitungan interpolasi antara
recall dan precision No Kata Kunci Nilai Recall Rata- rata
0  0.1 0. 2 0. 3 0. 4 0. 5 0. 6  0.7  0.8  0.9 1 1 Permohonan Mutasi 1 1  1  1  1  1  1  1  1  1 1 1 2 Permohonan Cuti 1 1  1  1  1  1  1  1  1  1 1 1 3  Anggaran Pemeliharaan Gedung 1 1  1  1  1  1  1  0.7 0.5 7 0.5 2 0  0.799091 4 Permohonan Pensiun 1 1  1  1  1  1  1 0.7 5 0.7 5 0.7 5  0.75  0.909091 5 Laporan Pertanggungjawaban Keuangan 1 1  1 0. 9 0. 9 0. 9 0. 9  0.9  0.9  0.9 0.9  0.927273 6 Gaji Pegawai 1 1  1  1  1  1  1  1  1 0.8 3  0.83  0.969091 7 Serah Terima Jabatan 1 1  1  1  1  1  1  1  1  1 1 1 8 Pengangkatan Jabatan 0. 6  0.6 0. 6 0. 6 0. 6 0. 6 0. 6  0.6  0.6  0.6 0.6 0.6 9 Penempatan Kerja 1 1  1  1  1  1 0. 6  0.6  0.6  0.6 0.6  0.818182 10 Pemasangan Listrik 1 1  1  1  1  1  1  1  1  1 1 1 Rata-Rata 0.902273
Nilai  interpolasi precision pada recall standard ini  dirata-ratakan  menjadi  rata-rata interpolated precision untuk  menggambarkan  performansi  sistem temu  kembali  informasi.  Nilai  rata-rata interpolated precision untuk  hasil  uji  coba  pada  tabel  4.4 menghasilkan nilai sebesar 0,902 atau sebesar 90,2%.

## V. KESIMPULAN DAN SARAN Kesimpulan
Kesimpulan  yang  dapat  diambil  dalam pengerjaan penelitian ini adalah :
1. Dihasilkan sebuah Sistem Informasi Pengelolaan Arsip  Statis  dengan  dilengkapi  sistem  temu kembali  informasi  menggunakan vector  space model pada  Badan  Arsip  dan  Perpustakaan Provinsi Jawa Tengah.
2. Berdasarkan  pengujian  yang  telah  dilakukan, Sistem  Informasi  Pengelolaan  Arsip  Statis menggunakan vector  space  model memberikan
nilai  rata-rata recall sebesar  99%.  Nilai  tersebut mendekati nilai tertinggi yaitu 100%, sedangkan nilai  rata-rata precision yang  diperoleh  sebesar 36,4%.
3. Berdasarkan  hasil  uji  penghitungan  nilai interpolasi  antara  nilai recall dan precision , diperoleh  nilai  rata-rata  interpolasi precision sebesar 90,2%.
Saran Untuk pengembangan Sistem Informasi Pengelolaan Arsip Statis selanjutnya perlu ditambahkan  fungsi  untuk  verifikasi  KTP  agar pendaftaran pengguna dapat dilakukan secara online .
VI. DAFTAR PUSTAKA
[1] _______, - , “ Indeks dan Pengindeksan” . http://digilib.undip.ac.id/index.php/component/ content/article/53-perpuspedia/189-indeks- dan-pengindeksan- , diakses pada tanggal 1
Agustus 2012.
[2] Al Fatta, Hanif, 2007, “ Analisis dan Perancangan Sistem Informasi untuk Keunggulan Bersaing Perusahaan dan Organisasi Modern”, Yogyakarta : ANDI.
[3] Bunyamin, Hendra, 2005, “ Algoritma Umum Pencarian Informasi dalam Sistem Temu Kembali Informasi Berbasis Metode Vektorisasi Kata dan Dokumen”, Teknik Informatika Fakultas Teknologi Informasi Universitas Kristen Maranatha, Jurnal Informatika , 1 (2).
[4] Bunyamin, H. dan Cathalea P, 2008, “ Aplikasi Information Retrieval (IR) CATA dengan Metode Generalized Vector Space Model”,
Teknik Informatika Fakultas Teknologi Informasi Universitas Kristen Maranatha, Jurnal Informatika , vol. 4 (1): 29-38.
[5] Christopher D.M., Prabhakar R., and Hinrich S., 2009, “ Introduction to Information Retrieval” , Cambridge University Press, Cambridge
[6] Herwansyah, Adit, 2009, “ Aplikasi Pengkategorian Dokumen dan Pengukuran Tingkat Similaritas Dokumen Menggunakan
Kata Kunci pada Dokumen Penulisan Ilmiah Universitas Gunadarma”, Tugas Akhir,
Jurusan Sistem Informasi Fakultas Ilmu Komputer Universitas Gunadarma, Depok.
[7] Jogiyanto, 2005, “ Analisis dan Desain Sistem Informasi ”, Edisi 3, Andi Offset, Yogyakarta.
[8] Karyono, Giat dan Fandy Setyo Utomo, 2012,
“ Temu Balik Informasi pada Dokumen Teks
Berbahasa Indonesia dengan Metode Vector
Space Retrieval Model”, Jurnal Seminar Nasional Informasi dan Komunikasi Terapan 2012 , Semarang.
[9] Mandala, Rila dan Hendra Setiawan, 2002, “ Peningkatan Performansi Sistem Temu Kembali Informasi dengan Perluasan Query Secara Otomatis ”, Departemen Teknik Teknik Informatika ITB, Bandung.
[10] Pohan, Husni I. dan Kusnassriyanto S.B., 1997, “ Pengantar Perancangan Sistem”, Erlangga, Jakarta.
[11] Pressman, Roger S, 2001 , “Software Engineering : A Practitioner’s Approach Fifth Edition”, New York : McGraw - Hill
Companies, Inc.
[12] Republik  Indonesia,  2009,  “ Undang-Undang No  43  Tahun  2009  tentang  Kearsipan ”, Lembaga  Negara  RI  tahun  2009,  No  152. Sekretariat Negara : Jakarta.
[13] Rusidi,  -  ,  “ Prosedur  dan  Teknik  Penyusunan Inventaris Arsip Statis”, BPAD Provinsi DIY.
[14] Safriadi,  Novi  dan  Ari  Wibowo,  2011,  “ Uji Relevansi dan Performansi Sistem Temu Balik
Informasi  pada  Giggle  Search  Engine ”, Teknik Informatika Fakultas Teknik Universitas Tanjungpura, Jurnal ELKHA , vol 3 (2).
[15] Sudayat, Ridwan Iskandar, “ Pengertian Sistem Informasi”,
http://ridwaniskandar.files.wordpress.com/200 9/05/52-pengertian-sistem-informasi.pdf , diakses pada 17 Maret 2012.
[16] Widodo, Aris P., Djalal E.R., dan Beta N., 2004, “ Buku Ajar Basis data”, Jurusan Matematika Fakultas MIPA Universitas Diponegoro.