Vol. 12 No. 3, pISSN: 2303-0577 eISSN: 2830-7062              http://dx.doi.org/10.23960/jitet.v12i3.4807

## IMPLEMENTASI ALGORITMA WEIGHTED TREE SIMILARITY DAN CONTENT BASED FILTERING DALAM PENCARIAN SKRIPSI
Natalia Matondang 1* , Yisti Vita Via 2 , Fawwaz Ali Akbar 3
1,2,3 Universitas Pembangunan Nasional “Veteran” Jawa Timur; Jl. Rungkut Madya No.1, Surabaya; telp/Fax +62 (031) 870 6372
Received: 10 Juli 2024 Accepted: 31 Juli 2024 Published: 7 Agustus 2024
Keywords:
3-5 keyword; Weighted Tree Similarity ; Content based filtering ; Sistem Pencarian.
Corespondent Email: matondangnatalia347@gmail.c om
Abstrak. UPN “Veteran” Jawa Timur telah memiliki sebuah sistem repository untuk  menyimpan  semua  data  terkait  skripsi  yang  telah  diselesaikan  oleh mahasiswa.  Sistem  tersebut  dapat  diakses  secara online oleh  seluruh mahasiswa  UPN  “Veteran”  Jawa  Timur.  Namun  terdapat  kekurangan  pada sistem tersebut, yaitu fitur pencarian yang belum dapat memberikan hasil yang relevan dengan input yang diberikan oleh pengguna. Oleh karena itu, penulis membuat  sebuah  sistem  pencarian  hasil  penelitian  skripsi  agar  mahasiswa dapat  menemukan  daftar  judul  yang  relevan  dengan  topik  yang  ingin  dicari oleh mahasiswa. Sistem menggunakan algoritma Weighted tree similarity dan Content based filtering agar hasil pencarian berorientasi pada atribut skripsi. Dilakukan  pengujian  pada  sistem  menggunakan recall dan precision dan mendapatkan hasil precision 74% dan recall 83%. Dengan demikian, sistem ini diharapkan mampu membantu mahasiswa untuk menemukan skripsi sesuai dengan topik yang diinginkan dan mengurangi peluang terjadinya plagiarisme atau kesamaan judul skripsi.
Abstract. UPN "Veteran" East Java has a repository system to store all data related to theses completed by students. This system can be accessed online by all  UPN  "Veteran"  East  Java  students.  However,  the  system  has  a shortcoming: its search feature cannot provide results relevant to the user's input. Therefore, the author developed a thesis research search system to help students find lists of titles relevant to the topics they want to search for. The system uses the Weighted tree similarity algorithm and content-based filtering to ensure that search results are oriented towards thesis attributes. The system was  tested  using  recall  and  precision,  achieving  a  precision  of  74%  and  a recall of 83%. Thus, this system is expected to help students find theses that match  their  desired  topics  and  reduce  the  chances  of  plagiarism  or  title similarities.

## 1. PENDAHULUAN
Sistem  pencarian  adalah  suatu  sistem  yang memberikan  daftar  informasi  yang  relevan dengan masukan yang diberikan oleh pengguna. Sistem pencarian memberikan kemudahan bagi pengguna  untuk  menemukan  suatu  hal  dalam waktu  yang  singkat  tanpa  perlu  melakukan pencarian  secara  manual.  Banyak  perusahaan
besar  yang  sudah  menggunakan  sistem pencarian pada layanan digital yang ditawarkan seperti  Netflix,  Shopee,  dan  Google.  Hal  ini karena sistem pencarian memberikan kenyamanan bagi pengguna untuk mempercepat proses pengguna dalam menemukan suatu produk.
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062
Sebelum  penyusunan  skripsi,  mahasiswa cenderung melihat skripsi yang telah diselesaikan  oleh  alumni  yang  sesuai  dengan jurusan  yang  ditekuni  untuk  dijadikan  sebagai referensi. Alasan lain yaitu untuk menghindari penggunaan  judul  yang  sama  agar  tidak menimbulkan plagiarisme. Skripsi yang ada di ruang  baca  disusun  rapi  di  rak  berdasarkan tahun.  Mahasiswa  akan  membutuhkan  waktu yang  lama  untuk  menemukan  skripsi  dengan topik  tertentu  apabila  mencari  secara  manual. Apabila  skirpsi  tersebut  sedang  digunakan, maka mahasiswa harus menunggu atau mencari skripsi  lain  yang  memiliki topik sama.  Hal  ini dapat diselesaikan dengan penggunaan repository sehingga mahasiswa dapat mengakses skripsi secara online .
UPN “Veteran” Jawa Timur telah memiliki sebuah  sistem repository untuk  menyimpan semua  data  terkait  skripsi  yang  telah diselesaikan  oleh  mahasiswa.  Sistem  tersebut dapat  diakses  secara online oleh  seluruh mahasiswa  UPN  “Veteran”  Jawa  Timur. Namun terdapat suatu kekurangan pada sistem tersebut, yaitu fitur pencarian yang belum dapat memberikan  hasil  yang  relevan  dengan  input yang diberikan oleh pengguna. Pengguna hanya akan  mendapat  hasil  yang  relevan  apabila memberikan  inputan  berupa  judul  lengkap terkait skripsi yang ingin dicari. Sehingga untuk dapat mengakses skripsi yang ada di repository , mahasiswa harus mengetahui judul skripsi yang akan  dicari  terlebih  dahulu.  Sedangkan mahasiswa sering kali mencari hanya menggunakan  kata  kunci  berupa  topik  atau metode  yang  akan  dipakai.  Hal  tersebut membuat proses mahasiswa menemukan skripsi menjadi  tidak  efektif.  Oleh  karena  itu,  penulis membuat  sebuah  sistem  pencarian  hasil penelitian  skripsi  agar  mahasiswa  dapat menemukan  daftar  judul  yang  relevan  dengan topik yang ingin dicari oleh mahasiswa.
Content  based  filtering merupakan  metode penyaringan konten berdasarkan informasi atau atribut tertentu untuk menghasilkan rekomendasi yang disesuaikan dengan pengguna[1].  Metode  ini  efektif  digunakan apabila  data  memiliki  sejumlah  atribut  yang dapat  dijadikan  sebagai  parameter  penentu keputusan.  Skripsi  memiliki  sejumlah  atribut seperti  judul,  pengarang,  abstrak,  dan  tahun. Atribut  tersebut  dapat  dijadikan  sebagai parameter  pencarian  sehingga  hasil  pencarian
menjadi  lebih  akurat  dan  relevan  dengan kebutuhan  pengguna. Weighted  tree  similarity merupakan metode pencarian dengan representasi  dalam  bentuk tree dengan  cabang yang  memiliki  bobot  dan  label[2]. Weighted tree  similarity digunakan  untuk  meningkatkan akurasi  pencarian  dengan  mempertimbangkan struktur  hierarkis  dari  penelitian  skripsi. Dengan menggabungkan kedua metode tersebut,  diharapkan  sistem  pencarian  hasil penelitian skripsi ini mampu memberikan hasil yang  lebih  akurat  dan  relevan  sesuai  dengan kebutuhan pengguna.
Pada  tahun  2020,  Alkaff  et  al.  melakukan sebuah  penelitian  dengan  judul  “Sistem Rekomendasi  Buku  Menggunakan Weighted tree similarity dan Content based filtering ”[3].
Penelitian  ini  membahas  terkait  pembuatan sebuah  sistem  rekomendasi  buku  dengan menggunakan  metode Content  based  filtering dengan  menganalisa  kemiripan  tiap  buku  dari fitur yang dikandungnya dengan weighted tree similarity .  Menerapkan  metode Content  based filtering dengan  membandingkan  3  parameter data berupa judul, pengarang, dan sinopsis tiap buku  lalu  menghitung  nilai similarity tiap parameter berdasarkan bobot TF tiap kata. Lalu nilai similarity total  dihitung  berdasarkan  tiap bobot  parameter  pada tree sehingga  didapat  5 buku  terpilih  dengan  nilai similarity tertinggi. Dari  hasil  pengujian precision ,    sistem menghasilkan  performa  yang  baik  melalui  5 skenario  pengujian  dan  memiliki  akurasi sebesar 88%.
Berdasarkan  latar  belakang  diatas,  penulis tertarik untuk membuat sebuah sistem pencarian skripsi untuk mempermudah maasiswa  menemukan  skripsi  yang  relevan dengan  topik  yang  ingin  dicari.  Penelitian  ini mengubah konsep sistem rekomendasi menjadi sistem  pencarian  dengan  menambahkan query masukan sebagai acuan mencari dokumen yang relevan.  Data  yang  digunakan  pada  penelitian sebelumnya berupa buku dengan atribut judul, pengarang  dan  sinopsis,  tetapi  penelitian  ini tidak  menggunakan  penulis  sebagai  atribut karena  setiap  mahasiswa  hanya  membuat  satu skripsi sehingga penelitian ini hanya menggunakan atribut judul dan abstrak sebagai parameter penentu hasil pencarian. Penggunaan precision score pada  penelitian  sebelumnya dapat  memberikan  gambaran  nilai  akurasi sistem  temu  kembali  informasi  dengan  baik
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062
sehingga  pada  penelitian  ini  akurasi  hasil pencarian akan dievaluasi menggunakan precision score beserta recall .

## 2. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1. Sistem Pencarian
Sistem  pencarian  adalah  suatu  sistem yang  dirancang  untuk  menemukan  informasi yang  relevan  dari  suatu  kumpulan  data  atau sumber informasi. Pengguna akan memberikan suatu  kata  kunci  kepada  sistem.  Sistem  akan melakukan  proses  pencarian  data/dokumen yang  berkaitan  dengan  kata  kunci  dan menampilkan  dokumen  berdasarkan  tingkat kemiripan dengan kata kunci. Sistem pencarian merupakan  alat  yang  mampu  mempermudah pengguna  dalam menemukan  informasi  terkait sebuah barang[4].

## 2.2. Sistem Temu Kembali Informasi
Sistem Temu Kembali Informasi
( Information  Retrieval  System )  adalah  suatu sistem  yang  dirancang  untuk  mencari  dan memperoleh  informasi  yang  relevan  dari sekumpulan  data  yang  besar  berdasarkan kebutuhan pengguna. Dasar teori dari sistem ini mencakup  proses  pengindeksan  dokumen, pencocokan query ,  dan  penilaian  relevansi. Sistem temu kembali informasi merupakan alat pengukur  rasio  data  perolehan  ( recall )  dan ketepatan ( precision )[5].

## 2.3. Text Preprocessing
Data  awal  yang  digunakan  dalam penelitian  berupa  teks  yang  masih  memiliki noise dan belum terstruktur. Data tersebut akan menyulitkan  komputer  untuk  mengolah  data. Oleh  karena  itu, text  preprocessing dilakukan untuk  sebelum  penentuan  fitur[6].  Text preprocessing adalah  proses  mengubah  data teks  yang  tidak  terstruktur  menjadi  kumpulan kata  yang  dapat  diproses  oleh  komputer[7]. Pada  penelitian  ini,  terdapat  sejumlah  tahapan dalam  text preprocessing ,  yaitu case  folding , tokenizing , filtering , stemming

## 2.4. Pembobotan TF-IDF
TF-IDF merupakan suatu metode pembobotan  antar  suatu  kata  dengan  suatu dokumen.  Terdapat  dua  konsep  perhitungan pada  algoritma  TF-IDF,  yaitu  penghitungan
frekuensi suatu kata di dalam sebuah dokumen (TF)  dan  penghitungan inverse frekuensi dokumen  yang  mengandung  kata  tersebut (IDF)[8]. Nilai TF dan IDF digabungkan untuk mendapatkan  nilai  bobot term tiap  kata. Sehingga menghasilkan rumus sebagai Berikut :
𝑊(𝑖, 𝑗) = tf(𝑖, 𝑗) 𝑥  log  ( 𝑁 𝑑𝑓(𝑖) ) ( 1 )
Keterangan : 𝑊(𝑖, 𝑗) = bobot dokumen 𝑇𝐹(𝑖, 𝑗) = banyaknya kemunculan term t i pada dokumen d j 𝑁 = jumlah dokumen yang terambil oleh sistem

## 2.5. Content based filtering
Content based filtering memberi sejumlah  rekomendasi  berdasarkan  hubungan antar  deskripsi  item.  Metode Content  based filtering menggunakan  deskripsi  item  sebagai dasar  penilaian  untuk  menghasilkan  suatu rekomendasi[9].  Keuntungan  dari  penggunaan Content  based  filtering adalah  kemampuan untuk memberikan rekomendasi dengan mempertimbangkan sejumlah parameter sekaligus.

## 2.6. Cosine Similarity
Cosine similarity merupakan  metode untuk  menghitung  kemiripan  antar  vektor dokumen  dengan  vektor query berdasarkan sudut terkecil[10]. Nilai similarity antara item a dan  b  dapat  dihitung  menggunakan  rumus  di bawah ini :
𝑆 = ∑(𝑊(𝑖, q) ∗  𝑊(𝑖, p)) √∑(𝑊(𝑖, q) 2 ) ∗ √∑(𝑊(𝑖, p) 2 ) ( 2 )
Keterangan :
𝑆 = Tingkat kemiripan
𝑊(𝑖, q) = Bobot kata i pada query 𝑊(𝑖, p) = Bobot kata i pada dokumen p

## 2.7. Weigted Tree Similarity
Weighted  tree  similarity merupakan algoritma yang dapat digunakan untuk menghitung  kesamaan  antar  dua  objek  dalam bentuk tree .  Dokumen  yang  sudah  melalui proses preprocessing dan TF-IDF diubah dalam
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062
bentuk tree . Lalu dilakukan perhihtungan nilai kemiripan  dari  tiap  parameter  terhadap query dengan menggunakan cosine similarity .
Kemudian  dilakukan  penghitungan  bobot  tiap parameter dengan membagi total term frekuensi tiap  parameter  dengan  total  frekuensi term keseluruhan dokumen[3].
W  = 𝑇𝐹 𝑝 / 𝑇𝐹 𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 ( 3 )
Keterangan : W   = bobot cabang 𝑇𝐹 = frekuensi seluruh kata pada parameter p 𝑇𝐹 𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 =  total  frekuensi  kata  pada  seluruh parameter
Nilai  bobot cabang  pada tree digunakan untuk menghitung total similarity antara query dengan  dokumen.  Perhitungan  total similarity dapat dihitung dengan rumus sebagai berikut :
𝑠𝑖𝑚 𝑡𝑜𝑡 =   ∑(𝑆 𝑖 𝑥 𝑊 𝑖 ) ( 4 )
Keterangan : S_i    = kemiripan cabang W_i  = bobot cabang

## 2.8. Precision
Precision  score merupakan  metode penghitungan  nilai  uji  suatu  data  dengan menggunakan  nilai true  positives dan false positives [11].  Nilai precision didapat  melalui perbandingan  antara  hasil  relevan  terhadap semua pencarian yang ditemukan. Perhitungan nilai precision dapat  menggunakan  rumus sebagai berikut :
𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = TP
TP + FP ( 5 )
Keterangan :
TP        = True  Positive /  Dokumen  yang relevan dengan query FP        = False Positive / Dokumen yang tidak relevan

## 2.9. Recall
Recall adalah tingkat keberhasilan sistem dalam mengembalikan informasi yang dicari[12].  Rumus  menghitung recall ialah dengan  menghitung  rasio  jumlah  dokumen relevan  yang  ditemukan  dibandingkan  dengan jumlah  keseluruhan  dokumen  relevan.  Hasil
penghitungan recall menunjukkan kemampuan sistem untuk memanggil dokumen yang sesuai dengan pencarian.
𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = TP TP + FN ( 6 ) Keterangan : TP      = True Positive / Dokumen yang relevan dengan query
FP      = False Positive / Dokumen yang relevan tetapi terpanggil FN  =  False  Negative/Dokumen  yang  relevan tetapi tidak terpanggil

## 3. METODE PENELITIAN

## 3.1. Pengumpulan Data
Dataset yang  digunakan  ialah  data skripsi  yang  ada  di  ruang  baca  FASILKOM UPN  “Veteran”  Jawa  Timur.  Penulis mengambil  data  skripsi  dengan  pengumpulan data  melalui  studi  pustaka.  Proses  ini melibatkan  poses  pencarian,  identifikasi,  dan pengumpulan  informasi  skripsi  yang  ada  di perpustakaan dan website repository UPNVJT.
Penulis  mengambil  data  terkait  skripsi  dengan atribut  berupa  judul,  pengarang,  abstrak, jurusan,  dan link .  Informasi  tersebut  disimpan dalam bentuk excel. Penulis menggunakan 100 skripsi sebagai Dataset .

## Gambar 1 Kumpulan Skripsi di Ruang Baca FASILKOM
Gambar  1  merupakan  tampilan  dari kumpulan  skripsi  yang  berada  di  ruang  baca FASILKOM.  Pihak  ruang  baca  FASILKOM tidak  memiliki  arsip  terkait  skripsi  dalam bentuk excel sehingga penulis mengambil data dari repository UPN “Veteran” Jawa Timur dan menyimpan  data  tersebut  dalam  bentuk  excel.
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062
Penulis  menggunakan  100  skripsi  sebagai Dataset .

## 3.2. Preprocessing Data
Pada  tahap  ini,  dilakukan  beberapa proses  untuk  mempersiapkan  data  agar  lebih terstruktur  sehingga  dapat  diproses  ketahap perancangan  sistem.  Terdapat  beberapa  proses pada tahap preprocessing yang dilakukan pada penelitian  ini  diantaranya  adalah case  folding , tokenizing , filtering , dan stemming .

## 3.3. Perancangan Sistem
3.3.1. Content based filtering

## Gambar 2 Tahap Preprocessing Data
Pada  gambar  2  terdapat  alur  proses content  based  filtering .  Diawali  dengan memasukkan  data.  Data  tersebut  merupakan data  yang  sudah  selalui  proses preprocessing . Setiap term pada  data  akan  melalui  proses pembobotan. Pada metode ini, penentuan bobot term dilakukan dengan skema TF-IDF.

## 3.3.2. Weighted Tree Similarity

## Gambar 3 Contoh Tree Judul Q dan Judul D1
Gambar  3  merupakan  representasi term yang ada pada judul Q dan judul D1. Tiap term akan menjadi cabang dan memiliki bobot. Nilai bobot didapat dari perhitungan TF-IDF. Setelah dilakukan  penghitungan  nilai  TF-IDF  ,  maka dilanjutkan dengan menghitung nilai similarity pada tiap-tiap parameter terhadap query dengan menggunakan cosine similarity .  Selanjutnya menghitung  bobot  tiap  parameter.  Bobot parameter  didapat  dari  membagi  jumlah  kata pada  parameter  tertentu  dengan  jumlah  kata pada keseluruhan dokumen.

## Gambar 4 Contoh tree skripsi
Gambar 4 merupakan representasi skripsi dalam  bentuk tree .  Langkah  terakhir  untuk menghitung  tingkat  kemiripan  setiap  skripsi dengan query ialah  dengan  mengalikan  nilai kemiripan  tiap  parameter  dengan  tiap  bobot parameter.

## 3.4. Skenario Pengujian
Skenario  pengujian  dilakukan  untuk menghitung  tingkat  akurasi  suatu  sistem. Penulis  menggunakan  skenario  pengujian presisi ( precision testing ) dan recall pada hasil pencarian. Pengujian dilakukan dengan menjalankan  sistem  dan  menganalisis  hasil pencarian  yang  diberikan  oleh  sistem.  Setiap hasil  pencarian  akan  dinilai  Apakah  relevan atau  tidak.  Apabila  Ketika  sistem  dijalankan ditemukan  hasil  D1  dan  D3  maka  hasil pencarian  dari  diuji  maka  pengujian precision dan recall dapat  dilakukan.  Dari  D1,  D2,  dan D3,  hanya  ada  1  skripsi  yang  relevan  dengan query yaitu D1.
Precision =1/(1+1 )  x 100=0.5
Recall =1/(1+0 )=1
Dari  hasil  evaluasi  dapat  disimpulkan bawa  sistem  memiliki  nilai precision sebesar 50%  dan recall 100%.  Nilai precision menunjukkan  bahwa  50%  dari  data  yang ditemukan  merupaka  skripsi  yang  relevan dengan query .  Sedangkan recall menunjukkan bahwa  setiap  data  yang  relevan  dengan query dapat ditemukan.
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062
4. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 4.1. Pengumpulan Data

## Gambar 5 Data Skripsi
Gambar  5  merupakan  tampilan Dataset yang digunakan. Terdapat 5 kolom yang terdiri dari  judul,  penulis,  abstrak, link ,  dan  jurusan.
Data disimpan ke dalam file excel. File tersebut berisikan 100 data terkait skripsi.

## 4.2. Preprocessing Data

## Gambar 6 Dataset sebelum preprocessing
Data  yang  disimpan  di  dalam  file  excel masih dalam bentuk mentah. Proses preprocessing perlu  dilakukan  agar  data  dapat diproses oleh sistem.

## Gambar 7 Dataset setelah Case folding
Gambar 7 menampilkan Dataset sesudah dilakukan  proses case  folding .  Tabel  di  atas terdiri dari kolom judul dan abstrak.
Sebelumnya  terdapat  kolom  penulis,  jurusan, dan link .  Ketiga  kolom  tersebut  tidak mengalami preprocessing karena tidak mempengaruhi  bobot  pencarian  nantinya. Dataset kini hanya terdiri dari huruf kecil.

## Gambar 8 Dataset Setelah Tokenizing
Gambar  8  menunjukkan Dataset setelah melalui  proses tokenizing .  Sebelumnya  tabel judul  dan  abstrak  berisi  teks.  Setelah
mengalami  proses tokenizing ,  setiap  kata  pada teks  tersebut  dipisah  dan  disimpan  dalam bentuk array.

## Gambar 9 Dataset setelah Filtering
Hasil  proses filtering dapat  dilihat  pada gambar  9.  Pada  gambar  9,  teks  pada  kolom judul  dan  abstrak  mengalami  perubahan. Sejumlah  kata  yang  awalnya  terdapat  pada kolom judul dan abstrak kini telah hilang.

## Gambar 10 Dataset setelah Stemming
Gambar 10 menampilkan Dataset setelah melewati  proses stemming .  Perubahan  dapat dilihat pada kolom judul dan abstrak. Kata yang awalnya  memiliki  imbuhan  kini  telah  berubah menjadi kata dasar
4.3. Implementasi Program
4.3.1. Content based filtering
Pada  metode  ini,  setiap term pada  judul dan abstrak akan dilakukan pembobotan dengan menggunakan  TF-IDF.  Lalu  bobot  tersebut akan  digunakan  sebagai  dasar  penghitungan kemiripan query dengan dokumen. Proses  TF- IDF  dibagi  menjadi  empat  tahapan  yaitu menghitung TF, DF, IDF lalu TF-IDF.

## Tabel 1 Penghitungan TF, DF, dan IDF
Term TF DF   IDF Q  D1  D2  … sistem 1 0 1 33 0,4 rancang 0 1 1 8 1,09 bangun 0 1 1 9 1,04 aplikasi 0 1 0 16 0,79 portal 0 1 0 1 2
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062
lomba 0 1 0 1 2 web 0 1 0 9 1,04 informasi 1 0 1 10 1 enterprise  1 0 1 2 1,69 …
Tabel 1 menunjukkan TF dari judul. TF didapat dengan menghitung jumlah kemunculan term pada  suatu  dokumen.  Lalu dilanjutkan dengan menghitung DF. DF didapat dari  jumlah  dokumen  yang  mengandung term tertentu. Sedangkan IDF didapat dari invers DF.

## Tabel 2 Hasil Penghitungan TF-IDF
Term TF-IDF Q D1 D2 … sistem 0,4 0 0,4 rancang 0 1,09   1,09 bangun 0 1,04   1,04 aplikasi 0 0,79 0 portal
0 2 0 lomba
0 2 0 web
0 1,04 0 informasi 1 0 1 enterprise 1,69 0 1,69 …
Setelah  TF  dan  IDF  didapat,  maka penghitungan  TF-IDF  dapat  dilakukan  dengan mengalikan TF dengan IDF. Hasil penghitungan TF-IDF dapat diliat pada tabel 2. Nilai  TF-IDF  inilah  yang  akan  menjadi  bobot tiap term untuk  menghitung  kemiripan  suatu dokumen dengan query .

## 4.3.2. Weighted Tree Similarity
Setelah  tiap term memiliki  bobot,  maka dilakukan  penghitungan  kemiripan  dengan menggunakan cosine similarity . Cosine similarity digunakan untuk menghitung tingkat kemiripan query dengan judul maupun abstrak.
Gambar 11 Hasil Penghitungan Similarity Judul dan Abstrak
Gambar 11 menunjukkan hasil perhitungan  tingkat  kemiripan query dengan judul  maupun  abstrak  skripsi. Query yang digunakan ialah “Sistem Informasi Enterprise”. Dari gambar di atas, dapat disimpulkan bahwa judul  pada  skripsi  index  0,  4,  dan  5  tidak mengandung  satu  katapun  yang  terdapat  pada query . Lalu menghitung similarity total dengan mengalikan  nilai similarity dengan  bobot parameter.  Bobot  parameter  judul  sebesar  0,1 dan abstrak 0,9.

## Gambar 12 Hasil Penghitungan Similarity Total
Gambar 12 merupakan hasil perhitungan kemiripan  dokumen  skripsi  dengan query dengan  menggunakan Content  based  filtering dan weighted tree similarity .  Gambar  di  atas menampilkan  sejumlah  dokumen  skripsi  dan diurutkan  dari  kemiripan  tertinggi.  Skripsi index 7 memiliki kemiripan yang paling dekat dengan query .  Hal  ini  akan  berubah  sesuai dengan query yang dimasukkan oleh penguna.
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062
Natalia  dkk

## 4.4. Skenario Pengujian
Tabel 3 Hasil Pencarian dengan Query "Sistem Informasi Enterprise"
Hasil Pencarian ‘Sistem Informasi Enterprise’ dengan TF-IDF No Judul Skripsi Relevan 1 Rancang  Bangun  Sistem  Informasi Enterprise    Manajemen  Sekolah Studi  Kasus  :  Sdit  Al-Hidayah Sumenep. 1 2 Perancangan Enterprise Architecture Dengan Menggunakan Framework  Togaf  Adm  (Studi Kasus : Kantor Wilayah Kementerian Agama Provinsi Jawa Timur). 1 3 Perencanaan  Arsitektur  Entreprise Menggunakan  Togaf  Adm  Pada Badan  Pengelolaan Keuangan Dan Pajak Daerah (Bpkpd) Surabaya. 1 4 Rancang  Bangun  Sistem  Informasi Akademik  Sekolah  Berbasis  Web Menggunakan Algoritma Saw (Simple Additive Weighting) (Studi Kasus : Ma. Masyhudiyah Gresik ). 1
5 Perencanaan  Arsitektur  Teknologi Informasi  Dan  Sistem  Informasi Pada Pelayanan Rawat Inap Menggunakan  Framework  Togaf Adm Studi Kasus Rumah Sakit Jiwa Menur  Surabaya. 1 6 Rancang Bangun Sistem Terintegrasi Federasi Hockey Indonesia (Fhi) Kabupaten Gresik. 1 7 Rancang  Bangun  Aplikasi  Portal Lomba Berbasis Web Menggunakan Metode Feature Driven Development 1 8 Rancang Bangun Sistem Pelayanan Surat Laporan Kehilangan Berbasis Website  (Studi  Kasus  Pada  Polsek Taman). 1 9 Pengujian  Sistem  Informasi  Stok Dan  Penjualan  Berbasis  Web Menggunakan  Metode  Black  Box Testing Dengan Teknik Equivalence  Partitioning  (Studi Kasus: Cv. Algani Karya Mandiri) 0 10 Rancang  Bangun  Sistem  Aplikasi Edukasi  Mengenai  Zat  Aditif  Pada 1 Makanan (Emzapma) Berbasis
Web. 9
Tabel 3 menampilkan daftar skripsi yang muncul  pada  sistem  yang  menggunakan  TF- IDF dengan query “Sistem  Informasi Enterprise”. Pada tabel terdapat 9 judul skripsi yang relevan dan 1 skripsi yang tidak relevan. Selain  itu,  setelah  dilakukan  penelurusan  pada database , terdapat 1 judul skripsi yang relevan tetapi  tidak  terpanggil  oleh  sistem.  Analisa dilakukan  dengan query lainnya  dan  diapat precision dan recall sebagai berikut :
Tabel 4 Hasil Uji Precision dan Recall
No Query TF FP FN P R 1 Sistem Informasi Enterprise 9 1 1 0,9  0,9 2 Analisis dan Pengujian Sistem 9 11 1  0,45  0,9 3 Sistem Informasi Geografis 3 1 0  0,75  1 4 Jaringan dan Keamanan Informasi 10 2 0  0,83  1 5 Komputasi Cerdas 4 3 6  0,57  0,4 6 Komputasi Visual 8 0
2 1 0,8 7 Data Mining 8 2 2 0,8  0,8 8 Robotika 2 2 0 0,5 1 9 Internet of Things 9 0 0 1 1 10  Aplikasi dan Gim 10 0 0 1 1 11  Solusi Sistem Informasi 6 7 2  0,46  0,46 12  Manajemen Sistem Informasi 7 3 1 0,7  0,7 RATA-RATA 0,74  0,83
Tabel  4  menunjukkan  hasil  pengujian  sistem dengan  menggunakan query kategori  skripsi dengan  pembobotan  TF-IDF.  Hasil precision menunjukan  akurasi precision (P)  sistem sebesar 74% dan recall (R) 83%.
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062

## 4.5. Implementasi Antar Muka 4.5.1. Tampilan Awal

## Gambar 13 Tampilan Awal
Gambar 13 menunjukan sebuah tampilan yang  memiliki  sebuah field  input .  Pengguna dapat melakukan pencarian dengan memasukkan  sebuah  kata  kunci  atau  kalimat yang  relevan  dengan  topik  skripsi  pada  kotak pencarian.  Lalu  klik  tombol  cari  agar  sistem memproses  kata  kunci  yang  diberikan  oleh pengguna.

## 4.5.2. Tampilan Hasil Pencarian

## Gambar 14 Tampilan Hasil Pencarian
Gambar 14 menunjukkan sebuah tampilan  hasil  pencarian.  Daftar  skrisi  yang ditemukan  oleh  sistem  akan  ditampilkan  di bawah  jumbotron  dalam  bentuk  card.  Setiap card  akan  mewakili  sebuah  skripsi  dengan menampilkan keterangan singkat terkait skripsi tersebut.  Apabila  pengguna  ingin  melihat informasi  lengkap  terakit  skripsi  tersebut, tombol  detail  skripsi  akan  mengarahkan pengguna ke halaman detail.

## 4.5.3.  Tampilan Detail Skripsi
Gambar 15 Tampilan Detail Skripsi
Gambar 15 menunjukkan sebuah tampilan  detail  skripsi.  Halaman  detail  skripsi menampilkan sejumlah informasi terkait skripsi. Pada bagian atas terdapat judul skripsi. Di  bawah  judul  terdapat  penulis,  jurusan,  dan abstrak  skripsi.  Pada  bagian  bawah  terdapat sebuah  slider  yang  berisi  skripsi  lainnya  yang relevan dengan skripsi yang ditampilkan. Slider ini  bertujuan  untuk  memberikan  sebuah referensi  skripsi  yang  berkaitan  dengan  topik skripsi yang dicari oleh pengguna. Selain itu di atas  slider,  terdapat  tombol  download  skripsi. Tombol  ini  akan  mengarahkan  pengguna  ke website repository UPN “Veteran” Jawa Timur sehingga pengguna dapat mendownload langsung file skripsi pada website resmi UPN.
5. KESIMPULAN
a. Penelitian ini telah berhasil merancang dan mengimplementasikan sistem pencarian  hasil  penelitian  skripsi dengan  menggunakan Weighted  tree similarity dan content  based  filtering . Pembuatan  sistem  dimulai  dari  text preprocessing lalu dilakukan pembobotan  kata  dengan  TF-IDF. Setelah itu dilakukan pembobotan tiap parameter  dan  tiap  kata  yang  ada  di parameter dihitung kemiripannya dengan menggunakan cosine similarity . Hasil cosine similarity tiap  parameter dihitung kambali dengan bobot parameter masing-masing dan dijumlahkan. Maka didapat daftar data yang  memiliki  kemiripan  dengan query .  Langkah  terakhir  dilakukan pengujian dengan menggunakan precision dan recall .  Berdasarkan  hal tersebut  terdapat  beberapa  hal  yang dapat disimpulkan sebagai berikut :
b. Hasil  pengujian  menunjukkan  bahwa sistem  memiliki  tingkat  akurasi  yang cukup baik dengan nilai precision 74% dan recall 83%

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis  mengucapkan  terima  kasih  kepada Tuhan  Yang  Maha  Esa  atas  penyertaan  dan rahmatNya,  penulis  dapat  menyelesaikan penelitian  ini.  Terima  kasih  kepada  dosen pembimbing,  keluarga,  dan  teman  atas  doa, bimbingan,  dan  dukungan  serta  motivasi. Penulis  menyadari  bahwa  penelitian  ini  masih
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062
jauh dari kata sempurna dan berharap mendapat kritik yang membangun. Semoga penelitian ini bermanfaat dan dapat menginspirasi penelitian selanjutnya.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] H.  J.  Permana  and  A.  T.  Wibowo,  "Movie Recommendation  System  Based  on  Synopsis Using Content-Based Filtering with TF-IDF and Cosine  Similarity,"  International  Journal  on Information  and  Communication  Technology, vol. 9, no. 2, pp. 1-14, Dec. 2023.
[2] Nurdin,  Rizal,  and  Rizwan,  "Pendeteksian Dokumen  Plagiarisme  Dengan  Menggunakan Metode Weight Tree," Jurnal Telematika, vol. 1, no. 1, pp. 31-45, Feb. 2019.
[3] M.  Alkaff,  H.  Khatimi,  and  A.  Eriady,  "Sistem Rekomendasi  Buku  Menggunakan  Weighted Tree  Similarity  dan  Content  Based  Filtering," Matrik:  Jurnal  Manajemen,  Teknik  Informatika dan Rekayasa Komputer, vol. 20, no. 1, pp. 193- 202, Jul. 2020.
[4] Y.  Faqih,  Y.  Rahmanto,  A.  A.  Aldino,  and  B. Waluyo, "Penerapan
String Matching
Menggunakan  Algoritma  Boyer-Moore  Pada Pengembangan Sistem Pencarian Buku Online," Bulletin  of  Computer  Science  Research,  vol.  2, no. 3, pp. 100-106, Aug. 2022.
[5] A. Saeroji, R. Andriyati, And Muhsin, "Analisis Efektivitas  Aplikasi  E-Arsip  Sebagai  Media Temu  Kembali  Informasi,"  Efisiensi:  Kajian Ilmu Administrasi, Vol. 18, No. 1, Pp. 1-14, Feb. 2021.
[6] M.  Alfyando,  F.  T.  Anggraeny,  And  A.  N. Sihananto,  "Perbandingan  Algoritma  Random
Forest  Dan  Logistic  Regression  Untuk  Analisis Sentimen  Ulasan  Aplikasi  Tumbuh  Kembang Anak  Di  Play  Store,"  Jurnal  Sistem  Informasi Dan  Ilmu  Komputer,  Vol.  2,  No.  1,  Pp.  77-86,
Feb. 2024.
[7] A.  Sabrani,  I.  G.  P.  W.  Wedashwara,  And  F. Bimantoro,  "Metode  Multinomial  Naïve  Bayes Untuk  Klasifikasi  Artikel  Online  Tentang Gempa  Di  Indonesia,"  Jurnal  Teknologi Informasi,  Komputer,  Dan  Aplikasinya,  Vol.  2,
No. 1, Pp. 89-100, Mar. 2020.
[8] H.  Sujadi,  S.  Fajar,  And  C.  Ron,  "Analisis Sentimen  Pengguna  Media  Sosial  Twitter Terhadap  Wabah  Covid-19dengan  Metode Naive  Bayes  Classifier  Dan  Support  Vector Machine,"  Infotech  Journal,  Vol.  8,  No.  1,  Pp.
22-27, Jun. 2022.
[9] P. Lestari, "Sistem Rekomendasi untuk
Maksimalisasi  Industri  Film  dengan  Metode
Demographic  Filtering  dan  Content  Based Filtering," Jurnal Ilmu Komputer dan
Informatika  (JIKI),  vol.  4,  no.  1,  pp.  1-10,  Jun.
2024.
[10] Supiyanto  and  Sriyono,  "Metode  Cosine Similarity  Untuk  Mendeteksi  Kemiripan  Pada Dokumen  Teks,"  SAINS  Jurnal  MIPA  dan Pengajarannya, vol. 1, no. 1, pp. 1-7, Jan. 2023.
[11] D.  P.  Wijaya,  L.  D.  Murti,  and  M.  R. Rachman,  "Recall  dan  Precision  pada  Online Public Access Catalog (OPAC) Dinas Arsip dan Perpustakaan Kota Bandung," VISI PUSTAKA, vol. 24, no. 1, pp. 81-91, Apr. 2022.
[12] Putri, D. D., Nama, G. F., & Sulistiono, W. E.  (2022).  Analisis  Sentimen  Kinerja  Dewan Perwakilan Rakyat (DPR) Pada Twitter Menggunakan  Metode  Naive  Bayes  Classifier. Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan, 10(1).