## Rancang Bangun Sistem Temu Kembali Informasi (Information Retrieval System) Dokumen Berbahasa Jawa menggunakan Metode DICE Similarity

## Fatkhul Amin, Purwatiningtyas, Edy Winarno
Fakultas Teknolog Informasi, Universitas Stikubank Semarang email: fatkhulamin@gmail.com, diba_ian@yahoo.com, edywin@edu.unisbank.ac.id

## Abstrak
Implementasi  dokumen  teks  bahasa  jawa  masih  banyak  dijumpai  baik  secara  online maupun offline. Pencarian dokumen teks bahasa jawa dengan menggunakan mesin pencari atau Sistem  Temu  Kembali  Informasi  (STKI)  yang  tersedia  menghasilkan  suatu  hasil  pencarian dengan  dokumen  terambil  yang  banyak  ( recall tinggi)  sehingga  hasil  menjadi  kurang  akurat ( precision rendah).  Tujuan  pembuatan  rancang  bangun  STKI dengan  metode DICE  Similarity agar user mudah  dalam  melakukan  pencarian  dokumen  teks  berbahasa  Jawa .  Software STKI dirancang  untuk  memberikan  hasil  pencarian  dokumen  dalam  jumlah recall rendah  dan precision tinggi  menggunakan  metode  pemeringkatan DICE  Similarity ,  sehingga user akan mendapatkan  hasil  pencarian  cepat  dan  akurat.  Metode DICE  Similarity akan  melakukan pembobotan  tiap  dokumen  yang  ada  pada  database  sehingga  antar  dokumen  memiliki  bobot yang  berbeda  untuk  menentukan  dokumen  mana  yang  paling  mirip  (similar)  dengan query . Rangking teratas akan ditempati oleh dokumen dengan bobot tertinggi hasil pencarian Evaluasi hasil  pencarian  IRS  dilakukan  dengan  uji recall dan precision dengan  model persepsi.  STKI mampu  melakukan  pencarian  dokumen  dan  menampilkan  hasil  pencarian  dokumen  memiliki rata-rata recall 0,04  dan  rata-rata precision 0,83.  Hasil  STKI  dilengkapi  dengan  bobot  tiap dokumen  dan  letakknya  yang  akan  memudahkan user dalam  pencarian  dokumen  teks  bahasa Jawa.
Kata-Kunci: STKI , Basa Jawa, Dice Similarity

## 1. PENDAHULUAN

## 1.1 Latar Belakang
Bahasa  Jawa  sebagai  bahasa  yang  paling banyak digunakan di wilayah Indonesia setelah bahasa  Indonesia,  dewasa  ini  mulai  banyak ditinggalkan  oleh  kebanyakan  orang.  Media offline dan media online  juga kurang mengangkat bahasa Jawa sehingga dikhawatirkan  bahasa  Jawa  lama-kelamaan akan  ditinggalkan  oleh  bangsa  kita.  Beberapa media online berbahasa Jawa ada, namun belum menggunakan atau belum menyediakan pencarian informasi menggunakan mesin pencari  khusus  berbahasa  jawa.  Bahasa  daerah adalah  bahasa  yang  terkait  akan  latar  belakang etnis,  suku,  budaya,  yang  begitu  kaya  di Indonesia. Bahasa daerah mencerminkan identitas bangsa ini, cermin kita sebagai bangsa yang  kaya  akan  budaya  dan  bahasa.  Bangsa Indonesia  memiliki  sekitar  700  lebih  bahasa daerah,  tetapi  yang  tercatat  oleh  Kementrian
Pendidikan  dan  Kebudayaan  (Kemendikbud) hanya sekitar 450 saja.
Ada  dua  faktor  utama  yang  menyebabkan bahasa  Jawa  (bahasa  daerah  pada  umumnya) ditinggalkan  oleh  masyarakat,  yaitu  faktor internal  dan  faktor  eksternal.  Adapun  Faktor internal  yang  dimaksud;  1)  Melemahnya Sosialisasi  dalam  Keluarga,  2)  Disorientasi Kurikulum  Pendidikan,  dan  3)  Kurangnya Kesadaran  Generasi  Muda.  Sedangkan  Faktor eksternal  yang  menjadi  penyebabnya  yaitu;  1) Modernisasi  dan  Globalisasi,  2)  Eksistensi Bahasa  Asing  di  Indonesia,  dan  3)  Dominasi Kultural.
Pencarian  informasi  saat  ini  dilakukan dengan  menggunakan  sistem  temu  kembali informasi  (STKI)  atau  mesin  pencari, user menuliskan query dan  mesin  pencari  akan menampilkan hasil pencarian. STKI yang sudah ada  dan  banyak  digunakan  saat  ini  memberikan hasil  perolehan  pencarian  yang  banyak  (banyak
dokumen  yang  terambil),  sehingga  diperlukan waktu  untuk  menentukan  hasil  pencarian  yang relevan.  Menentukan  hasil  yang  relevan  sesuai dengan  keinginan  user  dengan  jumlah  hasil pencarian  yang  banyak  akan  menyulitkan pengguna ( user) . Hal ini terjadi karena dokumen yang  terambil  oleh  sistem  jumlahnya  banyak, maka  sistem  berkemungkinan  menampilkanlkan hasil  pencarian  yang  tidak  relevan.  Banyaknya dokumen  hasil  pencarian  ini  membuat  waktu yang dibutuhkan dalam pencarian menjadi lebih banyak dari yang diharapkan.
Perkembangan  penelusuran  informasi  saat ini  menghasilkan recall yang  tinggi  dan precision yang  rendah. Recall yang  tinggi diartikan bahwa dokumen yang dihasilkan dalam penelusuran dokumen adalah banyak, sedangkan precision rendah dapat diartikan bahwa dokumen  yang  diharapkan  dapat  ditemukan sedikit.
Solusi  untuk  mengatasi  masalah  ini  adalah dengan membuat software Information Retrieval System (IRS) menggunakan  metode DICE Similarity  yang didukung  oleh Stemmer Bahasa Jawa . Metode Dice Similarity dipilih karena cara kerja model ini efisien, mudah dalam representasi  dan  dapat  diimplementasikan  pada document-matching . Software IRS diharapkan menghasilkan recall rendah dan precision tinggi.
1.2 Rumusan Masalah
Bagaimana  membuat  Rancang  Bangun Sistem  Temu  Kembali  Informasi (Information Retrieval  System) Dokumen  Berbahasa  Jawa Menggunakan Metode DICE Similarity.

## 1.3 Tujuan Penelitian
Tujuan yang ingin dicapai dalam penelitian ini  adalah  Membuat  Sistem  Temu  Kembali
Informasi (Information Retrieval System) Dokumen Berbahasa Jawa Menggunakan Metode DICE Similarity
2. METODE
2.1. Pengumpulan data
Pengumpulan data dimaksudkan agar mendapatkan  bahan-bahan  yang  relevan,  akurat dan reliable. Maka  teknik  pengumpulan  data
yang  dilakukan  dalam  penelitian  ini  adalah sebagai berikut :
a. Observasi
Melakukan  pengamatan  dan  pencatatan secara  sistematis  tentang  hal-hal  yang berhubungan  dengan  basis  data  dokumen teks  bahasa  jawa  yang  sesuai  kebutuhan. Melakukan pengamatan materi bahasa Bahasa  Jawa  dan  menganalisis  Struktur Bahasa Jawa pada majalah Penjebar Semangad.
b. Studi Pustaka Pengumpulan data dari bahan-bahan referensi, arsip, dan dokumen yang berhubungan  dengan  permasalan  dalam penelitian  ini.  Studi  pustaka  dilakukan dengan  cara  online  dengan  melihat  web  dan video-video Bahasa Jawa.

## 2.2. Metode Pengembangan
Penelitian ini menggunakan model prototype. Di  dalam  model  ini sistem  dirancang dan  dibangun  secara  bertahap  dan  untuk  setiap tahap  pengembangan  dilakukan  percobaan- percobaan  untuk  melihat  apakah  sistem  sudah bekerja sesuai dengan yang diinginkan. Sistematika  model prototype terdapat  pada Gambar  1  memperlihatkan  tahapan  pada prototype.

## Gambar 1. prototipe
Berikut  adalah  tahapan  yang  dilakukan pada penelitian ini dengan metode pengembangan prototype
a. Analisa
Pada  tahap  ini  dilakukan  analisa  tentang masalah penelitian dan menentukan pemecahan  masalah  yang  tepat  untuk menyelesaikannya. Menentukan tujuan pembuatan mesin pencari.
b. Disain
Pada  tahap  ini  dibangun  rancangan  Sistem Temu  Kembali  Informasi  bahasa jawa  (DFD dan Flow Chart)

## c. Prototype
Pada  tahap  ini  dibangun  Sistem  Temu Kembali Informasi Bahasa Jawa. Tahap ini di mulai  dari  proses  tokenisasi,  Penyaringan (filtering), Pembuatan kata dasar bahasa jawa (stemming),  tfidf,  dan  perhitungan Dice Similarity yang diaplikasikan dengan program PHP.
d. Pengujian
Pada tahap ini dilakukan pengujian Recal dan Precission dengan model Persepsi
e. Evaluasi
Pada  tahap  ini  dilakukan  evaluasi  apakah performa  aplikasi  sudah  sesuai  dengan  yang diharapkan,  apabila  belum  maka  dilakukan penyesuaian-penyesuaian secukupnya.
f. Penyesuaian
Tahap  ini  dilakukan  apabila  pada  evaluasi performa  aplikasi  kurang  memadai  dan dibutuhkan  perbaikan,  tahap  ini  melakukan penyesuaian  dan  perbaikan  pada  aplikasi sesuia dengan kebutuhan

## 3. HASIL
3.1. Perancangan  Sistem  Temu  Kembali Informasi (STKI)
a. Flow Chart STKI Jawa
Perancangan  STKI  didesain  agar  mudah digunakan  oleh  pengguna  dalam  hal  ini  oleh pengguna  mesin  pencari.  STKI  didesain  untuk menemukan  informasi  secara  akurat  kepada pengguna  (user).  Proses  STKI  oleh  sistem melalui proses-proses seperti gambar 2. Flowchart diawali  dengan input dokumen-
dokumen kedalam korpus. Selanjutnya dokumen melalui  proses  preprosesing,  dihitung  bobotnya dan  dibuat  rankingnya  berdasarkan  bobot dokumen  yang  tertinggi.  Hasil  STKI  adalah dokumen yang relevan dengan permintaan user .. Gambar 2 menunjukkan diagram alir STKI.
Gambar 2. Diagram Alir STKI.

## b. Perancangan Tabel
Pada STKI ini menggunakan beberapa tabel untuk  tempat  meletakkan  kumpulan  data  pada korpus, term-term hasil  proses  Tokenizing, Filtering dan Stemming .  Selanjutnya  untuk proses  perhitungan  dan  pemeringkatan Dice Similarity digunakan tabel freq yaitu tabel yang berisi  kumpulan term-term yang  telah  menjadi kata  dasar.  Berikut  ini  Rancangan  tabel  yang akan digunakan dalam STKI pada penelitian ini;

## c. Rancangan Tampilan STKI Jawa
STKI  bekerja  melalui  beberapa  tahapan proses  sebagai  berikut;  Proses  Tokenisasi dilakukan  dengan  mekanisme  jika  dokumen pada  korpus  ditemukan  spasi,  maka term yang ada  diantara  spasi  akan  di retrieved (akan diambil oleh sistem) kemudian term ditempatkan dalam tabel tabelawal. Hasil proses berupa term asli  (term  yang  masih  memiliki  imbuhan,  tanda baca  yang  melekat,  dan  angka).  Keunggulan proses ini waktu komputasi cepat.
Proses Filtering dilakukan dengan mekanisme  jika term pada  tabel  tabelawal ditemukan tanda baca, huruf kapital, dan angka. Maka program akan menghilangkan (tanda baca dan  angka)  dan  mengganti  (huruf  kapital menjadi huruf kecil), kemudian memeriksa term dengan stopwords .  Hasil  proses  berupa term pilihan  (tanpa  tanda  baca,  tanpa  huruf  kapital, dan  bukan  termasuk stopwords ).  Keunggulan proses ini  sistem  mampu  mereduksi  tanda  baca, angka,  merubah  term  menjadi  huruf  kecil,  dan memeriksa  term  stopwords  dengan  waktu komputasi yang cepat. Proses Stemming dilakukan  program  dengan  cara  menghilangkan imbuhan yang terdapat pada term hasil filtering . Proses menghilangkan dilakukan dengan menghilangkan  awalan,  sisipan,  dan  akhiran. Hasil  proses  ini  dimasukkan  dalam  tabel tabelfreq. Hasil proses berupa term kata dasar.
Proses Pembobotan dokumen dengan metode VSM dilakukan dalam proses pencarian dokumen.  Program  akan  bekerja  ketika user melakukan query ,  selanjutnya  program  akan memproses query tersebut  dengan  perhitungan- perhitungan tf , idf,  tfidf ,  jarak query dan dokumen, similaritas dan cosine similarity . Hasil proses pembobotan dengan metode VSM berupa dokumen  hasil  pencarian  disertai  dengan  bobot dokumen, letak dokumen dan disusun descending (dokumen  dengan  bobot  terbesar diletakkkan  di  atas).  Selengkapnya  proses  atau cara  kerja  STKI  mulai  dari  persiapan  dokumen hingga pencarian dokumen beserta hasilnya akan dibahas pada proses STKI.

## 4. PEMBAHASAN
a. Implementasi  STKI  Bahasa  Jawa  metode

## Dice Similarity
Dokumen  abstrak  di input dengan  cara manual dengan format dokumen teks. Proses ini dilakukan  dengan  cara  memasukkan  abstrak- abstrak  skripsi  bahan  kajian  penelitian  kedalam tabel  korpus.  Sebelum  dimasukkan  kedalam tabel,  dibuat  satu  tabel  dengan  nama  tabel korpus  yang  digunakan  sebagai  tempat  data. Tabel korpus ini memiliki fiel-field id, judul, isi dan  dokumen. Field id  berisi  urutan  data penelitian  didalam  korpus  yang  tersusun  sesuai dengan urutan input data. Field judul berisi judul
skripsi.  Field  isi  berisi  abstrak  skripsi  dan  field dokumen  berisi  nama  dokumen  dengan  kode tertentu. Proses memasukkan dokumen ke dalam tabel korpus ini memerlukan waktu relative lama bergantung pada jumlah data yang akan di input kedalam tabel korpus (Tabel 1).
Tabel 1. Tabel Korpus
b. Proses Tokenizing
Proses scanner dokumen korpus menggunakan format teks dilakukan dengan cara masuk  kedalam  dokumen  korpus  melalui perantara program php ke dalam database mysql. Proses scanner data  dilakukan  dengan  cara scanner baris  per  baris,  untuk  tiap-tiap  file naskah  yang  ada  di  dokumen.  Tokenizing dimulai dengan memisahkan term-term yang ada pada  dokumen  korpus  menjadi  kumpulan  term melalui  proses scanner dengan  dasar  spasi. Selanjutnya  term  hasil  proses  Tokenizing  di masukkan kedalam tabel awal dengan menyertakan field-field judul, term dan dokumen.  Proses  Tokenizing  dilakukan  dengan dua tahap yaitu tahap scanner term pada korpus kemudian  term  hasil scanner dimasukkan  ke tabelawal  dan  tahap  berikutnya  adalah scanner term pada  tabel  awal  dan  menempatkan term hasil  scanner di  tabel  kedua.  Hasil scanner  file pada proses (tabel 2)

## Tabel 1. Tabel awal
c. Proses Filtering
Proses selanjutnya setelah proses Tokenizing  adalah  proses filtering .  Proses filtering  dilakukan  untuk  menghilangkan term- term yang tidak memiliki arti dengan menggunakan stopword list tala. Proses filtering adalah  proses  baca  tabel  kedua  untuk  diperiksa apakah  semua  term  memiliki  term-term  yang termasuk dalam stopword list menurut tala. Jika dalam  tabel  kedua  terdapat term-term yang termasuk dalam stopword , maka akan dilakukan penghilangan term-term tersebut.  Hasil  proses filtering  selanjutnya  dimasukkan  dalam  tabel freq (tabel 2)
Tabel 2. Proses Filtering
d. Proses stopword Removal
Proses  membuang stopword  (stopword removal) dilakukan  untuk  menghilangkan term- term yang tidak memiliki arti dengan menggunakan stopword  jawa .  Proses  ini dilakukan dengan cara scanner dan scanner tabel kedua
e. Proses Stemming
Proses stemming yang  digunakan  adalah proses stemmer menggunakan stemmer untuk bahasa Jawa ngoko berdasarkan stemmer bahasa Indonesia  yang  dibuat  Tala.  Proses  stemming dengan  menggunakan stemmer jawa  melalui beberapa  tahapan  dan  untuk  mendukung  proses ini  juga  digunakan stopword  list jawa .  Hasil akhir  dari  proses  stemming  adalah  kumpulan term yang sudah menjadi kata dasar yang diinput dalam tabel freq . Proses stemming menghasilkan kumpulan  term  berupa  kata  dasar  hasil  scanner term pada  tabel  kedua.  Proses stemming didukung  stopword  jawa  yang  digunakan  untuk mengurangi  term  yang  ada  pada  tabel  kedua. Selanjutnya term hasil stemming di  letakkan pada tabel freq

## Tabel 3. Proses Stemming
f. Proses Indexing
Proses indexing dilakukan untuk mengambil  atau  meretrieve term-term yang  ada pada  tabelfreq  untuk  selanjutnya  diproses  pada saat  pencarian  dilakukan  oleh  STKI.  Proses perhitungan dilakukan langsung pada STKI saat query diproses  oleh  sistem.  User  memasukkan Kata  Kunci  ( query )  pada  mesin  pencari, kemudian  setelah  kata  kunci  ditulis  mesin pencari  akan  melakukan  pencarian query pada database dengan  mengolahnya  terlebih  dahulu sesuai dengan arsitektur mesin pencari menggunakan  metode vector  space  model dan memberikan hasil pencarian.

## g. Proses Perhitungan Dice Similarity
STKI  metode  Dice  akan  melakukan  proses perhitungan  dimulai  dari  menghitung  tfidf, menghitung  jarak query dan  jarak  dokumen, menghitung  similaritas  produk,  dan  menghitung bobot dokumen. STKI akan mengeksekusi query dari user dan  akan  mengolah query tersebut. Query yang  di input oleh  user  selanjutnya  akan dilakukan  pencarian  pada  tabel  freq  kemudian dilakukan perhitungan pembobotan menggunakan metode Dice
Similarity . Perhitungan  dilakukan  dalam  sistem  pencarian, sistem  pencarian  akan  melakukan  perhitungan kemudian  akan  menampilkan  hasilnya.  Hasil pencarian  akan  menampilkan  nama  dokumen  di korpus,  kemudian  bobot  similaritas  dan  disusun
berdasarkan  perankingan.  Bobot  terbesar  akan menempati ranking teratas pada hasi pencarian.
Dice  Similarity adalah  metode  untuk melihat  tingkat  kedekatan  atau  kesamaan (smilarity) term  dengan  cara  pembobotan term . Dokumen dipandang sebagi sebuah vektor yang memiliki magnitude (jarak) dan direction (arah). Pada Vector  Space  Model, sebuah  istilah direpresentasikan  dengan  sebuah  dimensi  dari ruang  vektor.  Relevansi  sebuah  dokumen  ke sebuah query didasarkan  pada  similaritas diantara  vektor  dokumen  dan  vektor query . VSM memberikan sebuah kerangka pencocokan parsial  adalah  mungkin.  Hal  ini  dicapai  dengan menetapkan bobot non-biner untuk istilah indeks dalam  query  dan  dokumen.  Bobot  istilah  yang akhirnya  digunakan  untuk  menghitung  tingkat kesamaan antara setiap dokumen yang tersimpan dalam  sistem  dan  permintaan  user.  Dokumen yang  terambil  disortir  dalam  urutan  yang memiliki kemiripan, model vektor memperhitungkan  pertimbangan  dokumen  yang relevan  dengan  permintaan  user.  Hasilnya adalah  himpunan  dokumen  yang  terambil  jauh lebih akurat (dalam arti sesuai dengan informasi yang dibutuhkan oleh user ).
Dice  similarity  merupakan  metode  yang digunakan  untuk  menghitug  tingkat  kesamaan (similarity)  antar  dua  buah  objek.  Untuk  notasi himpunan dapat digunakan rumus (1):
dimana  p  dan  q  adalah  dokumen  yang berbeda. p i adalah term i yang ada di dokurnen p q i adalah term i yang ada di dokumen q.
h. Aplikasi STKI
STKI  Dice  dirancang  agar user mudah menggunakan  dalam  mencari  dokumen  yang relevan.  Tampilan  ( interface) juga  dirancang seperti  mesin  pencari  pada  umumnya,  sehingga siapapun usernya akan langsung mudah beradaptasi  dalam  menggunakan  mesin  pencari. Prosedur menggunakan STKI ini sangat mudah, yaitu user hanya  perlu  menuliskan query atau
kata  kunci  yang  akan  di  cari  pada  kotak  dialog kemudian  setelah query di  masukkan user tinggal mengklik tombol cari atau tekan enter.
Studi  kasus  pada  aplikasi  STKI  Dice  ini menggunakan  dokumen-dokumen  Basa  Jawa pada  Majalah  Online  Penjebar  Semangad  yang terdapat  pada  3  kategori  yaitu;  Kejawen, kebatinan,  dan  pasujarahan. Query yang dimasukkan  pada  Information  Retrieval  System adalah keyword dengan  1 term  yaitu  “crita”, “uwong”, 2 term “Crita Rakyat”,. 3 term “crita rakyat surakarta”,. 4 term “crita rakyar uwong surakarta” 5 term “Juru kunci pasareyan kutha gedhe”. Gambar 3 dan 4. Menunjukkan Aplikasi STKI.
Gambar 3 Aplikasi STKI Jawa
Gambar 4 Hasil Pencarian keyword
Hasil  pencarian  dokumen  dengan  keyword “ seneng ngalah ”,  menunjukkan  dokumen dengan  bobot  tertinggi  adalah  dokumen  letak dokumen  CAN34  (bobot  0,013).  Dokumen CAN34  (dokumen  Palintangan  CANCER  Sasi Maret  Minggu  Kapapat  nomer  34)  memiliki bobot  tertinggi  atau  memiliki  tingkat  kemiripan tertinggi  dibandingkan  dengan  dokumen  lain yang ada pada korpus.
i. Pengujian recall dan precision
Pengujian recall (P) dan precision  (R) dilakukan  dengan  cara input query ke  dalam Information  Retrieval  System input 1 term ,  2 term dan 3 term, 4 term, dan 5 term . Perhitungan recall dan precision menggunakan  persamaan (8)  dan  persamaan  (9).  Hasil  pengujian recall
dan precision dengan  menguji  1 term ,  2 term dan 3 term sampai dengan 5 term menunjukkan bahwa  jika recall rendah  maka precision akan tinggi, selengkapnya terlihat pada tabel 1.
Tabel 1 Hasil Pengujian Recall dan Precision
Hasil  uji  recall  dan  precision  berdasarkan persepsi bisa dilihat pada gambar 5
Gambar 5 Diagram hasil uji Recall dan precision
5. SIMPULAN DAN SARAN
5.1. Kesimpulan
a. STKI mampu melakukan pencarian dokumen teks  bahasa  jawa  dan  menampilkan  hasil pencarian  dokumen  teks  berbahasa  Jawa dengan  disertai  bobot  tiap  dokumen  beserta letak  dokumen  dengan  metode  DICE Similarity.
b. Hasil  Uji recall dan precision STKI menunjukkan  hasil  pencarian  dokumen  teks memiliki rata-rata recall = 0,04 dan rata-rata precision = 0,83
5.2. Saran
a. Stemmer  Jawa  masih  perlu  perbaikan  untuk Proses stemming perlu  diperbaiki  karena hasil  yang  didapatkan  masih  belum  bisa
sepenuhnya  membuat  semua term kedalam bentuk term kata dasar dengan benar.
b. Penulisan  kata  atau  dokumen  dalam  bahasa jawa  harus  dilakukan  dengan  benar  agar mendapatkan hasil tem kata dasar yang benar

## 6. UCAPAN TERIMA KASIH
Ucapan Terima kasih kami haturkan kepada;
a. Bapak  Dr.  H.  Hasan  Abdul  Rozak,  S.H., C.N.,M.M. selaku Rektor Universitas Stikubank (Unisbank) Semarang.
b. Ibu Dr. Endang Tjahjaningsih, S.E., M.Kom, selaku  Ketua  Lembaga  Penelitian  dan pengabdian  Masyarakat  (LPPM)  Universitas Stikubank (Unisbank) Semarang.
c. Bapak  Dr.  Drs.  Y.  Suhari,  M.MSI,  selaku Dekan fakultas Teknologi Informasi
Universitas Stikubank (Unisbank) Semarang.
d. Rekan-rekan  dosen  yang  telah  memberikan masukan-masukan  untuk  perbaikan  dan kesempurnaan penulisan laporan ini.

## 7. DAFTAR PUSTAKA
Budi, I., Aji, R.F., 2006. Efektifitas Seleksi Fitur dalam  Sistem  Temu  Kembali  Informasi. Seminar  Nasional  Aplikasi  Teknologi Informasi (SNATI), ISSN : 1907-5022.
Bum,  K.Y.,  2010. An  autonomous  assessment system  based  on  combined  latent  semantic kernels.  Expert  Systems  with  Applications: An International Journal , Volume 37 Issue 4.
Kadir,  A.,  2001.  Dasar  Pemrograman  Web Dinamis menggunakan PHP. Penerbit Andi.
Yogyakarta.
Khuat  Thanh  Tung  ,  (2016)  A  Comparison  of
Algorithms  used  to  measure  the  Similarity between  two  documents,  International Journal of Advanced Research in Computer Engineering  &  Technology  (IJARCET)
Volume 4 Issue 4, April 2015
Manning, C., Raghavan, P., 2007. An
Introduction  to  Information  Retrieval, Stanford. USA.
Manoj  Chahal,  2016.  Information  Retrieval using Dice Similarity Coefficient ,
International Journal of Advanced Research in Computer Science and Software Engineering, Volume 6, Issue 6, June 2016, ISSN: 2277 128
Meadow, C.T., 1997. Text Information Retrieval Systems . Academic Press.New York.
Tala, F.Z., 2003 , A Study of Stemming Effects on Information  Retrieval  in bahasa  Indonesia . Institut for logic, Language and
Computation  Universiteit  van  Amsterdam The Netherlands.
R.  Umamaheswari,  K.  Rajesh,  2014,  Text Clustering  Using  Cosine  Similarity  and Matrix  Factorization  Cosine  Similarity, International  Journal  of  Research  in Computer and Communication Technology, Vol 3, Issue 10, October - 2014
Salton,  G.,  1989, Automatic  Text  Processing,
The
Transformation, Analysis, and
Retrieval  of  information  by  computer . Addison – Wesly Publishing Company, Inc. USA.
Vikas  Thada  ,  2015.  Comparison  of  Jaccard,
Dice, Cosine Similarity Coefficient To Find Best Fitness Value for Web, Department of Computer  Science  and  Engineering  Dr. K.N.M University,Newai, Rajasthan, India
Yates, R.B, 1999. Modern Information Retrieval , Addison Wesley -Pearson international edition, Boston. USA.