## Optimalisasi Fitur Pencarian Pada E-Catalog
Menggunakan Query Expansion dan Algoritma TF-IDF
Optimization Of Search Features In E-Catalog Using Query Expansion and TF IDF Algorithm
Selvia Ferdiana Kusuma 1 , Tessy Badriyah 2 , Prasetyo Wibowo 3 , Rosiyah Faradisa 4 , Solichul Huda 5 1,2,3,4 Teknik Informatika dan Komputer/Teknik Informatika, Politeknik Elektronika Negeri Surabaya
5 Teknik Informatika, Universitas Dian Nuswantoro E-mail: 1 selvia@pens.ac.id, 2 tessy@pens.ac.id, 3 prasetyo@pens.ac.id,
4 rosiyah@pens.ac.id, 5 solichul.huda@dsn.dinus.ac.id

## Abstrak
E-catalog  adalah  sebuah  katalog  elektronik  dapat  digunakan  untuk  mempublikasikan  dan mempromosikan  sebuah  produk  atau  layanan  secara  online  kepada  berbagai  pihak.  Pengguna dapat  memperoleh  informasi  terkait  produk  yang  diinginkan  melalui  fitur  pencarian  pada  e- catalog  tersebut.  Oleh  sebab  itu  fitur  pencarian  memiliki  peran  yang  signifikan  untuk menunjang  performa  e-catalog.  Proses  pencarian  produk  pada  sebuah  e-catalog  dilakukan berdasarkan kesamaan kata yang dimasukkan oleh pengguna dengan judul produk yang tersedia. Biasanya  semua  judul  yang  mengandung  kata  kunci  yang  dimasukkan  pengguna  akan ditampilkan  tanpa  adanya  pengurutan  kedekatan  hasil  pencarian.  Hal  tersebut  tentunya menyulitkan pengguna untuk menemukan produk yang sesuai dengan keinginan. Oleh sebab itu penelitian ini bertujuan untuk melakukan optimalisasi fitur pencarian produk yang ada pada e- catalog menggunakan query expansion dan algoritma TF-IDF. Berdasarkan hasil uji coba yang telah  dilakukan,  terbukti  bahwa  penambahan query  expansion dan  algoritma  TF-IDF  dapat mengoptimalkan  kinerja  fitur  pencarian  pada  e-catalog  tersebut.  Hasil  pencarian  produk  dapat terurut berdasarkan kedekatan kata kunci yang dimasukkan oleh pengguna dengan judul produk yang diinginkan oleh pengguna.
Kata kunci: e-catalog, fitur pencarian, query expansion, TF-IDF

## Abstract
E-Catalog is an electronic catalog that can be used to publish and promote a product or service online to various parties. Users can obtain information related to the desired product through the  search  feature  on  the  e-catalog.  Therefore,  the  search  feature  has  a  significant  role  to support the performance of the e-catalog. The process of searching for products in an e-catalog is carried out based on the similarity of words entered by users with the available product titles. Usually,  all  titles  containing  keywords  entered  by  users  will  be  displayed  without  ranking  the similarity of search results. This certainly makes it difficult for users to find products that match witht  they  need.  Therefore,  this  study  aims  to  optimize  the  product  search  feature  in  the  e- catalog using the query expansion and TF-IDF algorithm. Based on the results of experiments that  have  been  carried  out,  it  is  proven  that  query  expansion  and  the  TF-IDF  algorithm  can optimize the performance of the search feature on the e-catalog. Product search results can be ranked based on the similarity of keywords entered by users with the available product titles.
Keywords: e-catalog, query expansion, search features, TF-IDF

## 1. PENDAHULUAN
E-catalog  adalah  sebuah  katalog  elektronik  dapat  digunakan  untuk  mempublikasikan dan  mempromosikan  sebuah  produk  atau  layanan  secara online kepada  berbagai  pihak. Berdasarkan  studi  literatur  yang  telah  dilakukan,  diketahui  bahwa  tren  penggunaan  e-catalog sebagai media  publikasi maupun  promosi semakin meningkat  dari  tahun  ke tahun.  Pada  tahun 2017 ada pembuatan e-catalog utuk CV Eklesia [1], kemudian di tahun 2018 ada pembuatan e- catalog untuk promosi produk batik  [2], di tahun 2019 ada pembuatan e-catalog untuk produk kopi sapit [3], di tahun 2020 ada pembuatan e-catalog untuk produk di TPK-Koja [4], kemudian di tahun 2021 ada pembuatan e-catalog untuk memperomosikan produk khas dari Jombang [5] dan e-catalog untuk mempromosikan tempat wisata di Mamminasata  [6]. Puncaknya adalah di tahun 2022 yang terjadi peningkatan jumlah pembuatan produk e-catalog yang digunakan untuk memperomosikan  hp  [7],  perhiasan  [8]  dan  UMKM  [9]  [10]  [11].  Berdasarkan  penelitian- penelitian  tersebut,  diketahui  bahwa  e-catalog  efektif  digunakan  sebagai  media  publikasi maupun promosi dalam berbagai aspek.
Salah satu hal yang dapat menunjang performa e-catalog adalah adanya fitur pencarian. Fitur pencarian dapat mempermudah pengguna untuk mencari produk yang diinginkan. Namun, saat  ini  yang  terjadi  adalah  banyak  website  yang  menggunakan  fitur  pencarian  yang  belum optimal. Fitur pencarian yang ada melakukan proses pencarian produk/jasa berdasarkan adanya kesamaan  kata  kunci  yang  dimasukkan  oleh  pengguna  dengan  setiap  kata  yang  ada  di  judul produk. Hal tersebut membawa ketidakefisienan karena tentunya akan ada banyak produk yang berhasil  di  filter  jika  hanya  menggunakan  adanya  kesamaan  kata  kunci  pada  judul  yang  ada. Oleh  sebab  itu  perlu  adanya  optimalisasi  fitur  pencarian  yang  ada  agar  pencarian  tersebut menghasilkan produk yang spesifik dengan kata kunci yang dimasukkan oleh pengguna.
Oleh sebab itu pada penelitian ini menggabungkan query expansion dan algoritma Term Frequency  —  Inverse  Document  Frequency (TF-IDF)  untuk  meningkatkan  akurasi  proses pencarian produk pada fitur search disebuah e-catalog. Pemilihan metode tersebut juga didasari dari  penelitian  terdahulu  yang juga  memanfaatkan  TF-IDF  sebagai  metode  perengkingan pada suatu proses pencarian namun pada studi kasus yang berbeda yakni pencarian judul skripsi [12] dan  pencarian  dokumen  arsip  [13].  Berbeda  dari  penelitian  sebelumnya  yang  hanya menggunakan TF-IDF, pada penelitian ini penulis juga  mengoptimalkan kinerja algoritma TF- IDF  yang  telah  ada  dengan  menggunakan query  expansion .  Penggunaan query  expansion menghasilkan  kata  kunci  baru  yang  berasal  dari  kedekatan  kata  dari  kata  kunci  yang dimasukkan  oleh  pengguna  [14][15].  Kata  kunci  baru  tersebut  digunakan  untuk  menunjang kinerja algoritma TF-IDF dalam melakukan perengkingan.

## 2. METODE PENELITIAN
Metoda  penelitian  yang  dilakukan  pada  proses  optimalisasi  fitur  pencarian menggunakan query expansion dan algoritma TF-IDF ini  memiliki 7 tahapan. Tahapan proses optimaslisasi  hasil  pencarian  fitur  search  dijelaskan  pada  Gambar  1.  Kata  kunci  yang dimasukkan oleh pengguna akan masuk pada fase preproses. Pada fase tersebut terdapat proses case  folding , stopword  removal, dan tokenizing .  Kemudian  hasil  preproses  akan  masuk  pada proses query  expansion .  Hasil  kata  kunci  dari  proses query  expansion dan  kata  kunci  yang aslinya kemudian diberi pembobotan sesuai dengan kedekatannya dengan judul produk pada e- catalog.  Proses  pembobotan  menggunakan  algoritma  TF-IDF.  Hasil  dari  proses  tersebut kemudian dijadikan dasar untuk proses penentuan judul yang relevan dengan kata kunci. Hasil akhir  dari  proses  ini  adalah  judul-judul  produk  yang  paling  relevan  dengan  kata  kunci  yang dimasukkan oleh pengguna.  Detail dari setiap proses dijelaskan pada subbab 2.1 sampai dengan sub bab 2.5

## Gambar 1. Tahapan optimalisasi fitur pencarian

## 2.1 Preproses
Preproses pada penelitian ini bertujuan untuk menyiapkan data yang akan diproses agar dapat  dipergunakan  pada  proses  selanjutnya.  Preproses  yang  dilakukan  meliputi casefolding, stopword  removal, dan tokenisasi . Contoh  kalimat  yang  dimasukkan  oleh  pengguna  sebagai kata  kunci  adalah  "Sistem  informasi  antrian  pada  klinik  ".  Kalimat  tersebut  kemudian  masuk pada tahap preproses. Tahapan preproses yang pertama adalah case folding. Case folding adalah proses  mengubah  semua  huruf  dalam  teks  menjadi  huruf  kecil  ( lowercase ).  Tujuan  dari  case folding adalah untuk mengatasi perbedaan huruf kapital dan huruf kecil dalam teks yang dapat menyebabkan  kesalahan  pemrosesan  atau  pencocokan  kata . Contoh  kalimat  yang  telah mengalami case  folding adalah  "sistem  informasi  antrian  pada  klinik".  Setalah  melalui  tahap case  folding kemudian  masuk  pada  tahap stopword  removal.  Stopword  removal adalah  proses menghilangkan  kata-kata  umum  yang  sering  muncul  dalam  teks  namun  tidak  memiliki  nilai informasi  yang  signifikan.  Tujuan  utama  dari  stopword  removal  adalah  untuk  membersihkan teks  dari  kata-kata  yang  tidak  memberikan  nilai  informasi  yang  berguna,  sehingga meningkatkan  efisiensi  dan  efektivitas  analisis  teks.  Contoh  kalimat  yang  telah  mengalami stopword  removal adalah  "sistem  informasi  antrian  klinik".  Kata  "pada"  di  kalimat  tersebut dihilangkan  karena  tergolong  dalam  kata-kata  yang  tidak  memiliki  informasi  yang  significant terkait  konten  kalimat.  Hasil  proses stopword  removal kemudian  masuk  ke  proses  tokenisasi. Tokenisasi adalah proses membagi teks menjadi unit-unit yang lebih kecil, yang disebut token. Token  dapat  berupa  kata,  frasa,  simbol,  atau  bahkan  karakter,  tergantung  pada  tingkat granularitas yang diinginkan dalam analisis teks. Tujuan dari tokenisasi adalah untuk memecah teks menjadi unit-unit yang lebih terstruktur agar dapat diolah lebih lanjut dalam analisis teks. Dalam  bahasa  alami,  teks  biasanya  tidak  berbentuk  struktur  yang  terorganisir,  dan  tokenisasi membantu  dalam  memperoleh  unit-unit  artikulasi  yang  lebih  bermakna.  Hasil  tokenisasi  yang terbentuk  dari  kalimat  yang  dijadikan  masukan  adalah  ("sistem",  "informasi",  "antrian", "klinik".  Hasil  tokenisasi  tersebut  kemudian  masuk  ke  tahap query  expansion yang  dijelaskan lebih detail pada sub bab selanjutnya.

## 2.2 Query Expansion
Query expansion adalah teknik yang digunakan dalam sistem pencarian informasi untuk meningkatkan relevansi dan kualitas hasil pencarian. Tujuan utama dari query expansion adalah memperluas atau memperkaya query yang diajukan oleh pengguna dengan kata kunci atau frasa tambahan yang relevan. Dalam query expansion, kata-kata atau frasa tambahan ditambahkan ke query asli untuk memperluas cakupan pencarian dan mencakup kemungkinan variasi kata kunci yang relevan dengan topik yang dicari. Hal ini dapat membantu mengatasi masalah ambiguitas, sinonim,  polisemi,  dan  variasi  istilah  yang  dapat  terjadi  dalam  pencarian.  Teknik query expansion yang dipergunakan pada penelitian ini adalah pemanfaatan tesaurus. Tesaurus disini berisi  hubungan  sinonim,  antonim,  atau  hubungan  semantik  lainnya  dapat  membantu  dalam memperkaya  query  dengan  kata-kata  yang  serumpun  atau  relevan.  Contoh  tesaurus  yang dipergunakan pada penelitian ini ditunjukkan pada Tabel 1. Contoh hasil query expansion dari kalimat "sistem informasi pasien klinik" adalah "aplikasi pasien klinik" dan "sistem  informasi pasien  rumah  sakit".  Kedua  kalimat  tersebut  dianggap  kalimat  yang  sama  dengan  kata  kunci yang dimasukkan oleh pengguna. Selanjutnya kalimat hasil query expansion masuk pada proses pembobotan TF-IDF.
Tabel 1 Tesaurus Kata Padanan Kata Aplikasi Sistem, sistem informasi Klinik Rumah sakit Klasifikasi Kategori

## 2.3 Pembobotan Menggunakan Algoritma TF-IDF
Algoritma TF-IDF (Term Frequency-Inverse Document Frequency) adalah metode yang digunakan  dalam  pemrosesan  bahasa  alami  dan  sistem  pencarian  informasi  untuk  mengukur pentingnya  sebuah  kata  dalam  suatu  kalimat  dalam  konteks  koleksi  kalimat  yang  lebih  besar. Algoritma  ini  bertujuan  untuk  mengidentifikasi  kata-kata  kunci  yang  paling  relevan  dalam kalimat. Perhitungan pada algoritma TF-IDF ditunjukkan pada persamaan 1.
𝑊 𝑖,𝑗 = 𝑛 𝑖,𝑗 ∑ 𝑛 𝑖,𝑗 𝑝 𝑗=1 𝑙𝑜𝑔2 𝐷 𝑑 𝑗 (1)
Dimana: W i,j = pembobotan tf-idf untuk term ke-j pada kalimat ke-i n i,j = jumlah kemunculan term ke-j pada kalimat ke-i p     = banyaknya term yang terbentuk ∑ 𝑛 𝑖,𝑗 𝑝 𝑗=1 = jumlah kemunculan seluruh term pada kalimat ke-i D     = jumlah keseluruhan kalimat d j = banyaknya kalimat yang mengandung term ke-j.
Gambar 2 merupakan contoh perhitungan manual kesamaan judul produk pada e-catalog dengan kata  kunci  yang  dimasukkan  pengguna.  Kata  kunci  yang  digunakan  adalah  “sistem  informasi pasien klinik” sedangkan judul produk yang tertera pada e-catalog dicontohkan ada tiga yaitu “sistem informasi apotek”, “sistem informasi rumah sakit di tulungagung” dan “aplikasi rekam medis  pasien  klinik“.  Proses  yang  dilakukan  pada  perhitungan  tersebut  mulai  dari  tokenisasi kata pada kata kunci dan judul produk.  Kemudian menghitung frekwensi setiap kata di setiap judul  (tf),  menghitung  frekwensi  kata  di  seluruh  kalimat  (df),  menghitung  frekwensi kemunculan  kata  terhadap  keseluruhan  judul  produk  (d/df),  menghitung  inverse  dari  frewensi dokumen  (idf),  lalu  dilanjutkan  menghitung  (tf-idf)  dari  setiap  judul  produk.  Hasil  akhir kemiripan kata kunci dan judul didapatkan dengan cara menjumlah nilai yang mirip dengan kata kunci.  Pada  Gambar  2  dicontohnya  untuk  menjumlahkan  nilai  di  kolom  (tf-idf)  dari  setiap dokumen namun hanya yang berwarna coklat muda.

## Gambar 2. Perhitungan manual TF-IDF tanpa query expansion
Gambar  3  merupakan  perhitungan  TF-IDF  dari  kata  kunci  yang  berasal  dari query  expansion . Cara  perhitungan  TF-IDF  yang  dilakukan  tetap  sama  dari  perhitungan  sebelumnya  namun hasilnya  berubah  menyesuaikan  kata  kunci  yang  digunakan.  Hasil  peringkat  kemiripan  judul pada  Gambar  3  didapatkan  dari  pemjumlahakan  nilai (tf-idf)  pada token  "aplikasi  rumah  sakit pasien".
Gambar 3. Perhitungan manual TF-IDF dengan query expansion

## 2.4 Penentuan Judul Relevan
Berdasarkan perhitungan TF-IDF yang telah dilakukan pada Gambar 2 dan Gambar 3, diketahui bahwa judul produk yang paling relevan dengan kata kunci adalah produk ke 3.  Judul produk  yang  memiliki  nilai  TF-IDF  paling  tinggi  dianggap  sebagai  judul  produk  yang  paling relevan dengan kata kunci yang dimasukkan pengguna. Pada contoh tersebut, hasil perhitungan TF-IDF menggunakan kata kunci (Gambar 2) dan menggunakan hasil query expansion (Gambar
3)  menunjukkan  kesamaan  hasil  akhir  namun  memiliki  perbedaan  urutan  kemiripan  judul. Apabila terjadi yang demikian maka urutan didasarkan pada hasil penjumlahan nilai TF-IDF di setiap  judul  produk.  Namun  jika  ada  judul  produk  yang  bernilai  0  maka  akan  langsung diabaikan  karena  dianggap  tidak  memiliki  kesamaan  sama  sekali  dengan  kata  kunci  yang dimasukkan oleh pengguna.

## 2.5 Evaluasi
Proses  evaluasi  diperlukan  untuk  menilai  apakah  sistem  yang  dikembangkan  sudah berjalan  seperti  apa  yang  telah  direncanakan.  Selain  itu  proses  evaluasi  juga  diperlukan  untuk menilai  keberhasilan  metode  yang  diusulkan  dalam  menyelesaikan  sebuah  permasalahan  yang diangkat.  Evaluasi  yang  dilakukan  pada  penelitian  ini  yaitu  dengan  cara  menyamakan  hasil pencarian judul produk berdasarkan perhitungan manual dan hasil pencarian judul produk yang dilakukan otomatis oleh sistem. Selain itu penulis juga melakukan evaluasi terhadap efektifitas penggunaan query  expansion dan  pembobotan  TF-IDF  untuk  menunjang  fitur  pencarian  pada sebuah  e-catalog.  Efektifitas  penggunaan query  expansion dan  pembobotan  TF-IDF  dapat terlihat jika pencarian produk bisa menghasilkan produk yang spesifik dan relevan dengan kata kunci yang dimasukkan oleh pengguna.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Penelitian  ini  menghasilkan  sebuah  e-catalog  yang  mengoptimalkan  fitur  pencarian menggunakan query  expansion dan  algoritma  TF-IDF.  Seluruh  tahapan  pengembangan  fitur pencarian  yang  dilengkapi  dengan query  expansion dan  TF-IDF  telah  berhasil diimplementasikan.  Hasil  implementasi  tersebut  kemudian  dievaluasi  untuk  menilai keberhasilan  metode  yang  diusulkan  untuk  mengoptimalkan  fitur  pencarian.    Proses  evaluasi yang  dilakukan  pada  penelitian  ini  terdiri  dari  2  bagian  yaitu  evaluasi  terhadap  kesesuaian perhitungan  sistem  dengan  perhitungan  manual  dan  evaluasi  terhadap  efektifitas  penggunaan query  expansion dan  pembobotan  TF-IDF  untuk  menunjang  fitur  pencarian  pada  sebuah  e- catalog. Gambar 3 menunjukkan produk-produk yang ada pada e-catalog.
Berdasarkan percobaan yang telah dilaksanakan, diketahui bahwa sistem yang dibangun telah  dapat  melakukan  filterisasi  produk  sesuai  perhitungan  TF-IDF  manual  seperti  yang ditunjukkan  pada  sub  bab  2.3.  Hal  tersebut  membuktikan  bahwa  sistem  yang  dibangun  telah mengimplementasikan  algoritma  TF-IDF  dengan  benar.  Hasil  pencarian  pada  sistem ditunjukkan  pada  Gambar  4.  Gambar  4  menunjukkan  hasil  pencarian  dari  kata  kunci  “Sistem Informasi pasien klinik”. Hasil pencarian menunjukkan bahwa produk berjudul “Aplikasi rekam medis  pasien”  berada  di  urutan  pertama  hasil  pencarian.  Hasil  tersebut  menunjukkan  adanya kesamaan hasil pencarian dengan hasil perhitungan manual yang telah dilakukan sebelumnya.
Gambar 4 Hasil pencarian menggunakan optimasi "fitur pencarian"
Hasil  efektifitas  penggunaan query  expansion dan  pembobotan  TF-IDF  menunjukkan hasil  yang  positif.  Proses  pencarian  menghasilkan  produk  yang  lebih  spesifik  dibandingkan tanpa  menggunakan query expansion dan pembobotan  TF-IDF.  Hal  tersebut  juga  terbukti dari hasil percobaan pada Gambar 5. Gambar 5 merupakan contoh hasil pencarian tanpa penggunaan query  expansion dan TF-IDF .  Kata  kunci  yang  digunakan  sebagai input adalah  "sistem informasi pasien klinik". Pencarian yang dilakukan menghasilkan judul yang sangat bervariasi. Sistem mengambil semua judul yang memiliki kata atau kombinasi kata yang sama dengan kata kunci.  Pada  contoh  di  Gambar  5  semua  judul  yang  memiliki  kata  "sistem  informasi"  akan ditampilkan  walaupun  secara  khusus  tidak  berelasi  dengan  kata  kunci  yang  dimasukkan  oleh pengguna. Misalkan "sistem informasi kafe", "sistem informasi koperasi", dan "sistem informasi antrian kasir". Hal tersebut tentunya tidak efisien dan akan menyulitkan jika ada banyak produk yang memiliki kata kunci sama. Penggunaan query expansion dan TF-IDF dapat meminimalisir ketidakefisienan tersebut dengan cara menghitung kesamaan/kemiripan kata kunci dengan judul produk  yang  ada  dan  hanya  menampilkan  beberapa  judul  produk  yang  memiliki  tingkat kemiripan yang tinggi dengan kata kunci yang dimasukkan oleh pengguna.
Gambar 5. Hasil pencarian tanpa penggunaan query expansion dan TF-IDF

## 4. KESIMPULAN DAN SARAN
E-catalog  adalah  sebuah  katalog  elektronik  yang  dapat  digunakan  untuk mempublikasikan  dan  mempromosikan  sebuah  produk  atau  layanan  secara  online  kepada berbagai pihak. Pengguna dapat memperoleh informasi terkait produk yang diinginkan melalui fitur  pencarian  pada  e-catalog.  Oleh  sebab  itu  fitur  pencarian  memiliki  peran  penting  dalam sebuah e-catalog. Penelitian ini mencoba untuk mengoptimalkan fitur pencarian pada sebuah e- catalog  menggunakan query  expansion dan  algoritma  TF  IDF. Query  expansion digunakan sebagai  metode  untuk  memperluas  cakupan  kata  kunci  yang  dimasukkan  oleh  pengguna sedangkan  algoritma  TF-IDF  digunakan  sebagi  metode  untuk  melakukan  pengurutan  dan penentuan  judul  produk  yang  paling  relevan  dengan  kata  kunci  yang  dimasukkan  oleh pengguna.    Berdasarkan  eksperimen  yang  telah  dilakukan  terbukti  bahwa  penggunaan query expansion dan  algortima  TF  IDF  dapat  memperbaiki  kinerja  pencarian  dengan  menghasilkan hasil  pencarian  yg  lebih  spesifik  dan  terurut  sesuai  kedekatan  kata  yang  dimasukkan  oleh pengguna  dengan  judul  yang  ada  pada  setiap  produk  e-catalog.  Jika  dibandingkan  dengan penelitian  sebelumnya  yang  belum  menggunakan  optimasi  fitur  pencarian,  penggunaan  query expansion  dan  TF-IDF  dinilai  lebih  efektif  untuk  menghasilkan  hasil  pencarian  yang  lebih relevan.  Hasil  penelitian  ini  dapat  digunakan  oleh  seluruh  pengguna  e-catalog  /  seluruh pengembang  website  untuk  mengoptimalkan  fitur  pencarian  pada  website  yang  telah dikembangkan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Hendra, “Perancangan Sistem Informasi Produk Katalog Berbasis Web,” J. Ilm. Core IT , vol. 9, no. 1, pp. 17–23, 2017.
[2] D.  M.  A.  Jatmika,  “Use  of  Technology  Appropriate  to  Batik  ’  s  Small  Medium Enterprises Up Class Through E-Catalog,” IJEBAR , vol. 8, no. 3, pp. 61–65, 2000.
[3] D. Yulistina and B. D. D. Arianti, “E-Katalog Sebagai Sistem Informasi Pemasaran Kopi Sapit  Berbasis  Web,” EDIMATIC  J.  Pendidik.  Inforamtika ,  vol.  3,  no.  2,  pp.  45–52, 2019, doi: 10.29408/edumatic.v3i2.1766.
[4] E.  Y.  T.  Safuan;  Budiandru;  Arief,  Rudi  Kurniawan;  Adesta,  “Web  Based  E-Catalog Implementation  at  TPK-KOJA :  Case  Study  of  Stock  Inventory  Division,” Int.  J.  Adv. Sci. Technol. , vol. 29, no. 7, pp. 481–488, 2020.
[5] N.  Khafidhoh and  V.  F.  S.  Ningrum,  “Design and  Build  an  E-Catalog  Application for Typical Jombang Products,” in Multidisipline - International Conference 2021 , 2021, pp. 79–84.
[6] E.  S.  Rahman  and  A.  NFH,  “PERANCANGAN  E-KATALOG  OBJEK  WISATA MAMMINASATA  MAMMINASATA  TOURISM  OBJECT  E-CATALOG  DESIGN,” Media Elektr. , vol. 18, no. 2, pp. 43–48, 2021.
[7] J. M. Butarbutar, R. Nisa, and S. Amriza, “Perancangan Sistem Informasi E-Catalogue Berbasis Website Menggunakan Metode Waterfall,” JSON ,  vol.  3,  no.  4,  pp.  438–449,
input: sistem informasi pasien klinik output:
sistem informasi kafe
sistem informasi koperasi sistem informasi rumah sakit sistem informasi antrian kasir
aplikasi rekam medis pasien klinik sistem informasi klinik
2022, doi: 10.30865/json.v3i4.4165.
[8] R.  Wati,  “Perancangan  E-Katalog  Berbasis  Web  Pada  RR  Collection  Sampit  Sebagai Media Branding Menggunakan Aplikasi Figma,” EJECTS-E-Journal  Comput. Technol. Informations Syst. , vol. 02, no. 02, pp. 60–65, 2022.
[9] S.  Mariam  and  H.  A.  Ramli,  “Pengenalan  Digital  Marketing  E-Katalog  bagi  UMKM Binaan  Jakpreneur,” J.  Komunitas  J.  Pegabdian  Kpd.  Masy. ,  vol.  5,  no.  1,  pp.  74–83, 2022.
[10] A.  B.  Santoso,  I.  Permana,  E.  Zusrony,  and  M.  U.  Dewi,  “Implementasi  Aplikasi digitalisasi Produk UMKM dengan E- Katalog dan GIS secara terpadu untuk Pemetaan dan optimasi penjualan,” Jurnala  Ilm.  Elektron.  dan  Komput. ,  vol.  15,  no.  2,  pp.  383– 392, 2022.
[11] F.  A.  Diani,  Fitri;  Lubis,  “Analisis  Implementasi  E-Katalog  Terhadap  Perkembangan UMKM di Kota Medan dalam Mendukung Kemajuan Ekonomi Syariah,” JIEI ,  vol.  8, no. 02, pp. 1970–1981, 2022.
[12] A. P. P. U. Fitroh, Meiga Ayu Ariyanti Nur; Wibawa, “Metode term frequency - invers document frequency pada mekanisme pencarian judul skripsi,” TEKNO ,  vol.  28,  no.  2, pp. 177–190, 2018.
[13] D. Asmarajati, “ANALISIS PERBANDINGAN ALGORITMA TF-IDF DENGAN SQL QUERY UNTUK KASUS PENCARIAN PADA SISTEM INFORMASI DOKUMENTASI,” J. Device , vol. 10, no. 1, pp. 1–8, 2020.
[14] Maskur, N. P. D. N, and N. Hayatin, “Ekspansi Query Berbasis Semantik Pada Online Public Access Catalog,” REPOSITOR , vol. 1, no. 2, pp. 87–94, 2019.
[15] F.  P.  Wardani  and  B.  Rahayudi,  “Query  Expansion  Pada  Sistem  Temu  Kembali Informasi Dokumen Jurnal Berbahasa Indonesia Menggunakan Metode BM25,” vol. 3, no. 3, pp. 2619–2625, 2019.