e-ISSN 2540-9840 p-ISSN 1412-3770                                                      Jurnal Ilmiah Sains, April  2024, 24(1): 57-69 Accredited by Ministry of Education, Culture,                                       DOI: https://doi.org/10.35799/jis.v24i1.52967 Research and Technology No: 105/E/KPT/2022     Available online at https://ejournal.unsrat.ac.id/v3/index.php/jis

## Implementasi Algoritma Vector Space Model untuk Pencarian Dokumen pada Aplikasi Monitoring Uji Material
(Studi Kasus: Lab. BPJN Jayapura)
Serwin Gonzaga Rumagit 1) , Debby Paseru 2*) , Thomas Ch. Suwanto 3
1,2,3) Program Studi Teknik Informatika, Universitas Katolik De La Salle Manado, Indonesia *Corresponding author: dpaseru@unikadelasalle.ac.id

## ABSTRAK
Aplikasi monitoring uji  material  yang  dibangun  pada  tahun  2021  bertujuan  untuk memudahkan  pekerjaan  BPJN  Jayapura  dalam  memasukkan  berkas  data  administrasi hingga  memudahkan  proses monitoring uji  material  yang  dilakukan  dari  tahap  proses sampai tahap hasil pengujian material. Namun, dalam penggunaannya selama 2 tahun ini, aplikasi tersebut memiliki masalah. Aplikasi tersebut tidak mampu melakukan pencarian dokumen yang tersimpan dalam basis data sehingga pencarian dilakukan satu per satu. Hal ini  menyulitkan  pengguna  dikarenakan  dokumen  yang  ada  lebih  dari  30  buah.  Olehnya penelitian ini akan berfokuskan pada pembuatan mesin pencari dokumen ( search engine ) dengan menggunakan metode Vector Space Model . Algoritma ini akan mengukur tingkat kesamaan  dokumen  dengan  kata  kunci  atau query yang  dimasukkan  oleh  pengguna. Penelitian  ini  mengimplementasi  metode Vector  Space  Model untuk  memudahkan pencarian  dokumen  dalam  aplikasi.  Dalam  melaksanakan  penelitian  ini,  akan  digunakan metodologi Software  Development  Life  Cycle sebagai  metode  dalam  pembuatan search engine tersebut  dengan  kakas  pemodelan Unified  Modelling  Language versi  2.5.1  dan bahasa  pemrograman  PHP.  Berdasarkan pengujian  yang  telah  dilakukan,  metode Vector Space  Model berhasil  diimplementasikan  dan  mampu  berfungsi  sebagai search  engine dengan  tingkat  presisi  sebesar  0.83  dan recall sebesar  1  untuk  pencarian  40  dokumen sebagai sampel.
Kata Kunci: Pencarian dokumen; Jayapura; Vector Space Model
Implementation of the Vector Space Model Algorithm for Document Searching in Material Test Monitoring Applications (Case Study: BPJN Jayapura Lab)

## ABSTRACT
The  material  test  monitoring  application  built  in  2021  aims  to  facilitate  BPJN  Jayapura's work in entering administrative data files to facilitate the material test monitoring process carried out from the process stage to the material test results stage. However, in using it for 2 years, the application has had problems. The application is unable to search for documents stored in the database so the search is carried out one by one. This makes it difficult for users because there are more than 30 documents. Therefore, this research will focus on creating a document  search  engine  (search  engine)  using  the  Vector  Space  Model  method.  This algorithm  will  measure  the  level  of  similarity  of  documents  to  the  keywords  or  queries entered by the user. This research implements the Vector Space Model method to make it
easier to search for documents in the application. In carrying out this research, the Software Development  Life  Cycle  methodology  will  be  used  as  a  method  for  creating  the  search engine  using  the  Unified  Modeling  Language  version  2.5.1  modeling  tool  and  the  PHP programming  language.  Based  on  the  tests  that  have  been  carried  out,  the  Vector  Space Model method has been successfully implemented and is able to function as a search engine with a precision level of 0.83 and a recall of 1 for searching 40 documents as samples.
Keywords: Document search; Jayapura; vector space model
(Article History:  Received 05-12-2023; Accepted 09-04-2024; Published 19-04-2024)

## PENDAHULUAN
Aplikasi monitoring uji  material  merupakan  aplikasi  yang  dibangun  untuk membantu Balai  Pelaksana  Jalan  Nasional  (BPJN)  Jayapura  dalam  melakukan  proses pengujian  material.  Aplikasi  ini  telah  digunakan  oleh  BPJN  Jayapura  sejak  tahun  2021 sampai  saat  ini.  Aplikasi  ini  memudahkan  BPJN  Jayapura  dalam  memasukkan  data administrasi, memudahkan pengecekan berkas, memudahkan monitoring secara langsung tahap  pengujian  material  dari  proses  hingga  hasil  pengujian  dan  melakukan control terhadap proses dari pengujian. Perusahaan yang melakukan pengujian material pada lab BPJN  Jayapura  tentunya  bukan  hanya  sekali,  tetapi  setiap  perusahaan  dapat  melakukan pengujian  berkali-kali  setiap  harinya  dengan  material  yang  sama  atau  berbeda-beda sehingga terdapat banyak sekali laporan pengujian material.
Berdasarkan hasil wawancara yang penulis lakukan pada tanggal 8 Februari 2023, diketahui  bahwa  terdapat  kekurangan  dalam  aplikasi monitoring tersebut  karena  para pengguna seringkali merasa kesulitan dalam mencari suatu dokumen. Pencarian dokumen yang ada dalam aplikasi monitoring BPJN Jayapura hanya mencari dokumen berdasarkan dari judul dokumen atau nama file dan seringkali mereka hanya ingin mencari sebuah data dalam dokumen, namun mereka harus membuka dokumen yang mempunyai nama file atau judul  dokumen  yang  sama  satu  per  satu sehingga  menurut  mereka  proses  tersebut  harus dapat  diefisiensikan  kembali  agar  mampu  meningkatkan  kinerja  dan  kecepatan  serta ketepatan kerja  dari  pengguna.  Karena  dengan  perkembangan  infrastruktur  yang  sangat masif dibangun oleh Pemerintah di wilayah Jayapura, nantinya aplikasi monitoring tersebut akan  menyimpan  sangat  banyak  sekali  data  pengujian  material.  Kekurangan  tersebut diakibatkan  karena  tidak  adanya  suatu  algoritma  dalam  fitur search  engine yang  dapat melakukan pencarian kalimat atau kata secara mendalam pada aplikasi tersebut.
Optimasi pada suatu search engine dilakukan dengan cara memberikan algoritma tertentu  dalam  suatu search  engine yang  dapat  memproses  kata  atau  kalimat  yang dimasukkan  oleh  pengguna  dan  memberikan  hasil  yang cocok  dan  relevan  dengan  yang dimasukkan oleh pengguna. Salah satunya adalah dengan menggunakan algoritma Vector Space  Model (Wicaksono et  al .,  2015). Algoritma Vector  Space  Model adalah  suatu algoritma  dengan  model matematika  yang  bertujuan  untuk  menghitung  dan  menentukan korelasi  kesamaan  yang  ada  dalam  dokumen  dengan  informasi  yang  diberikan  oleh pengguna (Sulianta, 2010). Model ini digunakan untuk mengukur informasi yang ada pada suatu  sistem  dengan query yang  dimasukkan  oleh  pengguna  dengan  konsep document- matching (Muktyas  &  Abdillah,  2013) . Algoritma  ini  nantinya  dapat  menghitung  dan
memberikan  hasil  berupa  dokumen  yang  berisi  kata-kata  yang  mempunyai  tingkat kesamaan  dengan query yang  dimasukkan  oleh  pengguna  (Ningtyas et  al .,  2018). Algoritma Vector  Space  Model digunakan  dalam  penelitian  ini  karena  dapat  melakukan pengolahan  cepat  sekaligus  efisien  terhadap  data  teks  dengan  jumlah  yang  sedikit  dan jumlah  yang  sangat  besar.  Hal  ini  didukung  oleh  beberapa  penelitian  sebelumnya,  yaitu Perbandingan  Metode Vector  Space  Model dan Weighted Tree Similarity dengan Cosine Similarity pada  Kasus  Pencarian  Informasi  Pedoman  Pengobatan  Dasar  di  Puskesmas (Wicaksono et al ., 2015), Aplikasi Pencarian Film Rekognisi dengan Metode Vector Space Model berbasis Android (Budisetyo et  al .,  2018),  Aplikasi  Pencarian  Bahan  Pustaka  di Perpustakan  Menggunakan  Metode Vector  Space  Model (Bahri,  2020),  Implementasi Metode Vector Space Model pada Search Engine Perpustakaan (Salmon et al., 2020) dan Penerapan Vector Space Model (VSM) Pada Sistem Pencarian Artikel Arkeologi (Makmun et  al .,  2022).  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengimplementasikan  metode Vector Space Model dalam aplikasi pencarian dokumen hasil uji material. Penelitian ini juga mendukung penambahan dokumen yang akan dicari sehingga jumlah dokumen perbandingan akan terus bertambah.

## METODE PENELITIAN
Metode penelitian yang digunakan dalam penelitian ini terdiri dari beberapa tahapan (Dahlan, 2017), yaitu:
1. Identifikasi Kebutuhan Aplikasi
Tahapan  ini  dilakukan  bertujuan  untuk  melakukan  perencanaan  terhadap  kebutuhan yang  ada  di  dalam  aplikasi  untuk  menyelesaikan  masalah  yang  dibahas  dalam penelitian. Tahapan ini mengikuti fase pertama dan fase kedua dari metodologi SDL, yaitu fase perencanaan dan analisis.
2. Perancangan
Pada  tahap  ini  akan  dilakukan  pembuatan  rancangan-rancangan  yang  dibutuhkan dalam membangun aplikasi pada penelitian ini. Perancangan ini akan mengikuti fase dalam metodologi pengembangan aplikasi, yaitu SDLC, khususnya fase perancangan.
3. Implementasi
Pada tahap ini akan dilakukan pembangunan aplikasi dengan berdasarkan pada analisis dan perancangan yang telah dilakukan pada tahap-tahap sebelumnya. Tahapan ini akan mengikuti  fase  dalam  metodologi  pengembangan  aplikasi,  yaitu  SDLC,  khususnya fase implementasi.
4. Pengujian
Pada tahap ini pengguna akan melakukan pengujian untuk mengetahui apakah aplikasi telah berhasil dibangun dan diselesaikan dengan baik tanpa adanya error ataupun bug yang terjadi. Tahapan ini sesuai dengan fase pada SDLC, khususnya fase pengujian.
5. Rekomendasi Perbaikan
Pada  tahap  ini  akan  dilakukan  perbaikan-perbaikan  terhadap  aplikasi  dengan berdasarkan pada pengujian yang telah dilakukan oleh pengguna.
.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Penelitian ini dibuat untuk mengimplementasikan metode Vector Space Model (VSM) dalam pencarian dokumen. Metode yang digunakan dalam pencarian dokumen terdiri dari berbagai  metode,  namun  metode Vector  Space  Model ini  yang  paling  sering  digunakan apalagi  tingkat  presisinya  cukup  baik.  Hal  ini  didukung  oleh  beberapa  penelitian sebelumnya, yaitu (Ningtyas et al ., 2018; Budisetyo et al ., 2018; Wicaksono et al ., 2015; Amin, 2012).  Berdasarkan hal tersebut, pemilihan metode ditetapkan dan digunakan dalam penelitian ini untuk pencarian dokumen uji monitoring di laboratorium yang menjadi tempat studi  kasus.  Dikarenakan  penelitian  ini akan  mengimplementasikan  metode Vector  Space Model (VSM),  maka  akan  dibuatkan  aplikasi  dengan  menggunakan  metode  tersebut. Tahapan dalam pembuatan aplikasi tersebut mengikuti fase dalam metodologi SDLC, yang terdiri dari: analisis kebutuhan, perancangan sistem, implementasi dan pengujian.

## Analisis Kebutuhan
Untuk  memudahkan  pencarian  dokumen  sering  digunakan  fitur/menu  “pencarian” atau “ search ” dalam suatu aplikasi/sistem. Demikian juga yang dihadapi oleh Lab BPJN di Jayapura.  Olehnya  untuk  memudahkan  pencarian  dokumen  tersebut,  maka  aplikasi  akan mengimplementasikan  metode  VSM  sebagai  solusi.  Aplikasi  akan  memiliki  2  pengguna, yaitu pengguna administrasi dan Kepala Seksi dengan tanggung jawab yang sama.
Pada  bagian  ini  pula  akan  dijelaskan  mengenai  penerapan  metode  VSM  dengan menggunakan 5 contoh kalimat dari 5 laporan yang telah ada sebelumnya untuk melakukan perbandingan  hasil pencarian dengan kata kunci yang dimasukkan oleh pengguna. Kelima contoh kalimat ini kemudian akan disebut sebagai dokumen uji.
Tabel 1. Dokumen Uji
No Laporan Laporan yang sudah ada 1. Laporan-1 Pihak kedua melakukan pengujian bahan material di laboratorium 2. Laporan-2 PIHAK PERTAMA memberikan material untuk diuji 3. Laporan-3 Pengujian bahan MATERIAL dilakukan oleh PIHAK KEDUA dan akan diuji untuk beberapa hari ke depan 4. Laporan-4 Pihak Kedua menyelesaikan pengujian di laboratorium 5. Laporan-5 Hasil uji material telah didapatkan
Kelima  kalimat  yang  terdapat  pada  Tabel  1  merupakan  dokumen  uji  dan    akan dibandingkan dengan keyword atau kata kunci yang dimasukkan oleh pengguna. Kata kunci atau keyword tersebut akan disebut sebagai dokumen pembanding. Keyword tersebut dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2. Kata Kunci
No Pengguna Kata Kunci 1. Pengguna-1 Pengujian bahan material di laboratorium
Selanjutnya, tahapan dalam metode VSM (Yayasan Multimedia Nusantara & Xeratic, 2021; Amin, 2012)  terdiri dari:
1. Tahap Preprocessing
Dalam tahapan ini, terdapat 4 langkah yang dilakukan, yakni:
a. Case Folding
Langkah ini akan melakukan konversi seluruh kata yang ada dalam kalimat menjadi suatu bentuk dasar yang berupa lower case agar mudah untuk diproses.

## Tabel 3. Case Folding
No Sebelum Sesudah 1. Pihak pihak 2. PIHAK PERTAMA pihak pertama 3. Pengujian pengujian 4. MATERIAL material 5. PIHAK KEDUA pihak kedua
Tabel  3  menjelaskan  perubahan  kata-kata  yang  ditulis  dalam  huruf  besar  atau  campuran huruf besar/kecil ke huruf kecil semua, sebagai contoh kata PIHAK PERTAMA akan diubah ke pihak pertama.

## b. Filtering
Tahap ini akan melakukan penyaringan terhadap keseluruhan isi teks pada kalimat dengan menghapus karakter-karakter dalam kalimat yang tidak mempunyai makna dan  arti khusus. Pada tahap ini umumnya kata yang dihapuskan adalah kata-kata penghubung yang sering memiliki tidak memiliki arti atau makna khusus.

## Tabel 4. Filtering
Filtering di oleh untuk dan akan yang
Tabel 4 menjelaskan mengenai kata-kata yang tidak memiliki makna khusus dalam suatu  kalimat  sehingga  kata-kata  ini  dapat  dihapus  sebagai  hasil  proses filtering .  Sebagai contoh:  “Hasil  uji  material  telah  didapatkan”  akan  menjadi  “hasil  uji  material  telah dapatkan”. Jadi kata “di” yang tidak memiliki arti dapat dihapus/dihilangkan.

## c. Stemming
Tahapan ini akan mengubah suatu kata imbuhan yang ada dalam kalimat menjadi kata dasar tanpa memiliki suffix dan preffix sehingga menjadi seperti Tabel 5.  Berdasarkan Tabel 5, kata-kata berimbuhan pada  Tabel 1 kolom 3 akan dijadikan sebagai kata dasar. Sebagai contoh: “hasil uji material telah dapatkan” sebagai hasil dari proses filtering akan diubah menjadi “hasil uji material telah dapat”. Tabel 5 merupakan kata-kata berimbuhan pada Tabel 1 kolom 3 yang diubah ke kata dasar.

## Tabel 5. Stemming
Stemming Sebelum Sesudah melakukan laku dilakukan laku pengujian uji diuji uji memberikan beri kedepan depan beberapa berapa menyelesaikan selesai dapatkan dapat d. Tokeninzing
Pada tahap tokenizing ini, setiap kata yang ada dalam kalimat akan dipecah menjadi kata-kata yang dapat berdiri sendiri. Hasil dari tahap tokenizing adalah kata-kata terpisah yang dapat menyusun suatu kalimat.

## Tabel 6. Tokenizing
No Laporan Laporan yang sudah ada Tokenizing 1. Laporan-1 (L1) pihak kedua melakukan pengujian bahan material di laboratorium [‘pihak’], [‘dua’], [‘laku’], [‘uji’], [‘bahan’], [‘material’], [‘laboratorium’] 2. Laporan-2 (L2) pihak pertama memberikan material untuk diuji [‘pihak’], [‘pertama’], [‘beri’],  [‘material’], [‘uji’] 3. Laporan-3 (L3) pengujian bahan material dilakukan oleh  pihak  kedua  dan  akan  diuji untuk beberapa hari ke depan [‘uji’], [‘bahan’], [‘material’], [‘laku’], [‘pihak’], [‘dua’], [‘uji’], [‘berapa’], [‘hari’], [‘depan’] 4. Laporan-4 (L4) Pihak kedua menyelesaikan pengujian di laboratorium [‘pihak’], [‘dua’], [‘selesai’], [‘uji’], [‘laboratorium’] 5. Laporan-5 (L5) Hasil uji material telah didapatkan [‘hasil’], [‘uji’], [‘material’],  [‘telah’]
[‘dapat’]
Tabel 6 menjelaskan pemisahan kalimat menjadi kata per kata yang berdiri sendiri. Misalnya  kalimat  “hasil  uji  material  telah  dapat”  akan  diubah  menjadi  “hasil”,  “uji”, “material”, “telah” dan “dapat”.

## 2. Tahap Processing
Tahapan  ini  dilakukan  untuk  menghitung  bobot  dari  setiap  kata  yang  ada  dalam dokumen dengan menggunakan algoritma Vector Space Model. Tahap ini akan  terdiri  dari beberapa  proses,  yaitu:  Pembobotan  yang  terdiri  dari: Term  Frequency (TF), Document Frequency (DF), Inverse  Document  Frequency (IDF)  dan Term  Frequency  –  Inverse Document Frequency (TF-IDF) lalu kemudian akan dilanjutkan menghitung Dot Product,
menghitung  panjang Vector,  Cosine  Similarity dan  mengurutkan  berdasarkan  peringkat (Siregar, 2017).
a. Pembobotan
Pembobotan  dimulai  dengan  menghitung Term  Frequency (TF),  yaitu  berapa  kali suatu kata muncul dalam suatu dokumen.

## Tabel 7. Term Frequency
Term Keyword L1 L2 L3 L4 L5 uji 1 1 1 1 1 1 bahan 1 1 0 1 0 0 material 1 1 1 1 0 1 laboratorium 1 1 0 0 1 0 pihak 0 1 1 1 1 0 dua 0 1 0 1 1 0 laku 0 1 0 1 0 0 pertama 0 0 1 0 0 0 beri 0 0 1 0 0 0 berapa 0 0 0 1 0 0 hari 0 0 0 1 0 0 depan 0 0 0 1 0 0 selesai 0 0 0 0 1 0 hasil 0 0 0 0 0 1 telah 0 0 0 0 0 1 dapat 0 0 0 0 0 1
Tabel 7 menjelaskan jumlah kata yang muncul pada masing-masing dokumen yang terdapat pada tabel 1. Misalnya kata “uji” muncul sebanyak 1 kali pada dokumen L1 sampai L5.
Hasil  dari  Tabel  7  akan  dilanjutkan  dengan  menghitung document  frequency (DF) yang  bermanfaat  untuk  menjumlahkan term yang  ada  pada  setiap  kategori  pada  Tabel  7. Perhitungan DF hanya dilakukan pada kata-kata yang terdapat pada setiap kalimat laporan saja dan tidak menghitung kalimat yang muncul pada keyword.
Tabel 8. Document Frequency
Term DF uji 5 bahan 2 material 4 laboratorium 2 pihak 4 dua 3 laku 2 pertama 1 beri 1 berapa 1 hari 1 depan 1 selesai 1 hasil 1 telah 1 dapat 1
Tabel 8 hanya menjumlah seluruh TF pada seluruh dokumen yang ada. Misalnya kata “uji” muncul pada dokumen L1 sampai dokumen L5 sehingga DF- nya menjadi 5.  Setelah DF dan TF diperoleh, maka selanjutnya akan dihitung Inverse Document Frequency untuk mendapatkan bobot nilai dari setiap kata atau term dengan menggunakan persamaan 𝐼𝐷𝐹 = log 𝑛 𝐷𝐹 sehingga hasilnya terlihat pada Tabel 9.
Tabel 9. Inverse Document Frequency Term IDF uji 0 bahan 0,3979 material 0,0969 laboratorium 0,3979 pihak 0,0969 dua 0,2218 laku 0,3979 pertama 0,6989 berikan 0,6989 berapa 0,6989 hari 0,6989 depan 0,6989 selesai 0,6989 hasil 0,6989 telah 0,6989 dapat 0,6989
Tabel 9 merupakan hasil dari persamaan yang digunakan dengan n adalah jumlah dokumen atau data teks. Nilai IDF yang diperoleh akan digunakan untuk mencari nilai TF-IDF dengan persamaan 𝑻𝑭 − 𝑰𝑫𝑭 = 𝑻𝑭 𝒙 𝑰𝑫𝑭 , dengan hasil seperti pada Tabel 10.

## Tabel 10. Term Frequency – Inverse Document Frequency
Term Keyword L1 L2 L3 L4 L5 Uji 0 0 0 0 0 0 Bahan 0,3979 0,3979 0 0,3979 0 0 Material 0,0969 0,0969 0,0969 0,0969 0 0,0969 Laboratorium 0,3979 0,3979 0 0 0,3979 0 Pihak 0 0,0969 0,0969 0,0969 0,0969 0 Dua 0 0,2218 0 0,2218 0,2218 0 Laku 0 0,3979 0 0,3979 0 0 Pertama 0 0 0,6989 0 0 0 Berikan 0 0 0,6989 0 0 0 Berapa 0 0 0 0,6989 0 0 Hari 0 0 0 0,6989 0 0 Depan 0 0 0 0,6989 0 0 Selesai 0 0 0 0 0,6989 0 Hasil 0 0 0 0 0 0,6989 Telah 0 0 0 0 0 0,6989 Dapat 0 0 0 0 0 0,6989
Tabel 10 merupakan tabel yang berisikan hasil perkalian antara  TF dan IDF untuk setiap dokumen, yaitu dokumen L1 hingga dokumen  L5.

## b. Menghitung Dot Product
Setelah pembobotan selesai dilakukan, maka akan dihitung dot product (Amin, 2012) menggunakan persamaan 𝑻𝑭 − 𝑰𝑫𝑭 ( 𝑫𝑷 ) 𝒙 𝑻𝑭 − 𝑰𝑫𝑭 ( 𝑫𝑼 ( 𝒏 )) sehingga diperoleh hasil pada Tebal 11.
Tabel 11. Dot Product
Term Dot Product L1 L2 L3 L4 L5 Uji 0 0 0 0 0 Bahan 0,1583 0 0,1583 0 0 Material 0,0093 0,0093 0,0093 0 0,0093 laboratorium 0,1583 0 0 0,1583 0 Pihak 0 0 0 0 0 Kedua 0 0 0 0 0 lakukan 0 0 0 0 0 Pertama 0 0 0 0 0 berikan 0 0 0 0 0 Berapa 0 0 0 0 0 Hari 0 0 0 0 0 depan 0 0 0 0 0 selesai 0 0 0 0 0 hasil 0 0 0 0 0 Telah 0 0 0 0 0 dapat 0 0 0 0 0 Total 0,3259 0,0093 0,1676 0,1583 0,0093
Tabel 11 merupakan tabel yang berisikan hasil hitungan dot product untuk setiap dokumen dari dokumen L1 hingga dokumen L5.
c. Menghitung Panjang Vektor
Selanjutkan akan dihitung panjang vektor dengan menggunakan persamaan berikut ini, yakni: (Fauziah et al., 2019)
𝑻𝑭 − 𝑰𝑫𝑭 ( 𝑫𝑷 ) 𝒙 𝑻𝑭 − 𝑰𝑫𝑭 ( 𝑫𝑼 ( 𝒏 ))^ 𝟐

## Tabel 12. Panjang Vector
Term Keyword L1 2 L2 2 L3 2
L4 2 L5 2 Uji 0 0 0 0 0 0 Bahan 0,1583 0,1583 0 0,1583 0 0 Material 0,0093 0,0093 0,0093 0,0093 0 0,0093 Laboratorium 0,1583 0,1583 0 0 0,1583 0 Pihak 0 0,0093 0,0093 0,0093 0,0093 0 Dua 0 0,0491 0 0,0491 0,0491 0 Lakukan 0 0,1583 0 0,1583 0 0 Pertama 0 0 0,4884 0 0 0 Beri 0 0 0,4884 0 0 0 Berapa 0 0 0 0,4884 0 0 Hari 0 0 0 0,4884 0 0 Depan 0 0 0 0,4884 0 0 Selesai 0 0 0 0 0,4884 0 Hasil 0 0 0 0 0 0,4884 Telah 0 0 0 0 0 0,4884 Dapat 0 0 0 0 0 0,4884 Total 0,3259 0,5426 0,9954 1,8495 0,7051 1,4745
Tabel 12 merupakan hasil perhitungan panjang vektor dari dokumen L1 hingga L5.
d. Menghitung Cosine Similarity
Cosine  similarity dihitung  dengan  menggunakan  persamaan  berikut  (Yasni et  al ., 2018):
sehingga diperoleh hasil L1= 77.52%, L2= 1.63%, L3= 21.59%, L4= 33.02% dan L5= 1.34% e. Mengurutkan berdasarkan peringkat
Nilai  yang  didapatkan  tersebut  akan  diurutkan  berdasarkan  nilai  tertinggi  ke  nilai terendah yang dapat dilihat pada Tabel 13 berikut ini Invalid source specified. :
Tabel 13. Mengurutkan Berdasarkan Peringkat
No Pembanding Penguji Cosine Similarity Persentase Peringkat 1. Kata Kunci Laporan 1 0,7752 77,52% #1 2. Kata Kunci Laporan 2 0,0163 1,63% #4 3. Kata Kunci Laporan 3 0,2159 21,59% #3 4. Kata Kunci Laporan 4 0,3302 33,02% #2 5. Kata Kunci Laporan 5 0,01341 1,34% #5

## 3. Tahap Post Processing
Pada tahap ini akan dilakukan perhitungan untuk menentukan nilai dari presisi dan recall .  Nilai  –  nilai  tersebut  berguna  untuk  mengetahui  apakah  hasil  pencarian  informasi yang direspons oleh aplikasi relevan pada pengguna atau tidak Invalid source specified.
Berdasarkan 40 dokumen yang diujikan dan kata kunci yang dimasukkan “agregat kelas a” diperoleh presisi sebesar 0.83 dan recall sebesar 1.

## Perancangan Sistem
Sesuai  dengan  analisis  kebutuhan  sebelumnya  dan  perhitungan  terhadap  metode Vector Space Model, maka dirancanglah aplikasi yang mengimplementasikan metode VSM tersebut.  Aplikasi  nantinya  akan  digunakan  oleh  2  pengguna,  yang  digambarkan  dalam bentuk use  case  diagram .Pemodelan use  case  diagram dilakukan  untuk  menggambarkan mengenai  bagaimana  pengguna  dan  sistem  akan  berinteraksi  (Heriyanto,  2018). Use  case diagram akan menggambarkan interaksi antara pengguna dan sistem, sebagai berikut:
Seperti yang terlihat pada Gambar 1, akan ada 2 pengguna pada aplikasi yang dibuat, yaitu administrasi dan Kepala Seksi. Pengguna administrasi dan Kepala Seksi dapat melakukan unggah  dokumen,  melakukan  pencarian  dokumen  dan  melihat  hasilnya.  Gambaran antarmuka dirancang sesuai dengan analisis kebutuhan pengguna dapat dilihat pada gambar 2. Angka 1-angka 12 merupakan penjelasakan dari setiap tombol yang akan digunakan.

## Gambar 2. Rancangan antarmuka aplikasi

## Implementasi
Dari  perancangan  yang  telah  dilakukan,  aplikasi  dibuat  menggunakan  framework Laravel 8 dan bahasa pemrograman PHP versi 8.0. Sedangkan untuk pengelolaan basis data digunakan MySQL versi 8 sebagai DBMS. Hasil dari implementasi terhadap rancangan yang dibuat adalah:
Gambar 3. Hasil implementasi a ntarmuka aplikasi

## Pengujian
Setelah implementasi dilakukan bahwa perlu dilakukan pengujian terhadap aplikasi dan metode yang ada. Pengujian dilakukan terhadap fungsi dari aplikasi dan juga metode VSM yang digunakan. Pengujian dilakukan terhadap 40 dokumen dan query yang digunakan adalah “agregat kelas a”. Hasil pengujian terhadap fungsi dari aplikasi dan metode diperoleh hasil bahwa semua fungsi berjalan dengan baik dan metodre VSM juga berhasil diterapkan pada aplikasi. Sedangkan pencarian dokumen terhadap query yang ada menunjukkan bahwa terdapat 33 dokumen yang sesuai sehingga hasil presisi 0.83. Demikian juga dengan recall
diperoleh  nilai  1  karena  dokumen  yang  ditemukan  sesuai  dengan  data  dokumen  yang tersimpan.

## KESIMPULAN
Berdasarkan  penelitian    yang  telah  dilakukan,  dapat  disimpulkan  bahwa  metode Vector Space Model berhasil diiimplementasikan pada suatu aplikasi dan aplikasi berjalan dengan baik tanpa adanya error dan bug . Selain itu pula, pengujian metode Vector Space Mode terhadap  pencarian  40  dokumen  yang  dimiliki  oleh  laboratorium  BPJN  Jayapura memberikan hasil dokumen sesuai keinginan pengguna, yaitu  penelitian ini menghasilkan nilai presisi sebesar 0.83 dan nilai recall sebesar 1 berdasarkan kata kunci “agregat kelas a” terhadap 40 dokumen yang ada.

## DAFTAR PUSTAKA
Amin,  F.  (2012).  Sistem  Temu  Kembali  Informasi  dengan  Metode  Vector  Space  Model.
Jurnal Sistem Informasi Bisnis , 2 (2), 78–83. https://doi.org/10.21456/vol2iss2pp078- 083
Bahri,  S.  (2020).  Aplikasi  Pencarian  Bahan  Pustaka  Di  Perpustakaan. Jurnal  Informatika Merdeka Pasuruan , 5 (5), 27–37.
Budisetyo,  I.  H.,  Brata,  A.  H.,    Dewi, R.  K.  (2018).  Pengembangan  Aplikasi  Pencarian Film  (Rekonifi)  Dengan  Metode  Vector  Space  Model  (VSM)  Berbasis  Android. Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi Dan Ilmu Komputer , 2 (7), 2834–2842. Dahlan, A. (2017). Merancang Aplikasi Perpustakaan Menggunakan SDLC . CV. Sefa Bumi Persada.
Fauziah, S., Sulistyowati, D. N.,  Asra, T. (2019). Optimasi Algoritma Vector Space Model Dengan Algoritma K-Nearest Neighbour Pada Pencarian Judul Artikel Jurnal. Journal of Computing and Information System , 15 (1), 21–25.
Heriyanto, Y. (2018). Perancangan Sistem Informasi Rental Mobil Berbasis Web Pada PT. APM Rent Car. Jurnal Intra-Tech. , 2 (2), 64–77.
Makmun, W. W., Ningrum, I. P.,  Sajiah, M. A. (2022). Penerapan Vector Space Model (VSM) pada Pencarian Artikel Arkeologi. Semantik , 8 (8), 69–76.
Muktyas,  B.  I.,    Abdillah,  A.  A.  (2013).  Implementasi  Vector  Space  Model  untuk Pencarian  Dokumen. Seminar  Nasional  Matematika  Dan  Pendidikan  Matematika 2013 , 1–7.
Ningtyas,  P.  T.  W.,  Fitriansyah,    Oraseotiana,  D.  M.  (2018).  Aplikasi  Mesin  Pencarian Alat Elektronik Berbasis Web menggunakan Metode Vector Space Model. Journal of Big Data Analytic and Artificial Intelligence , 4 (1), 29–34.
Salmon, S., Paseru, D.,  Kumenap, V. (2020). Implementasi Metode Vector Space Model pada  Serach  Engine  Perpustakaan.  Prosiding  Seminar  Nasional,  Sisfotek,  84-92. Prosiding Seminar Nasional, Sisfotek , 84–92.
Siregar, A. M. (2017). Perbandingan Pembobotan Kata Dalam Sistem Temu Balik Informasi. Information System Application , 2 (1), 11–15.
Sulianta,  F.  (2010). Search  Engine  Pilihan  untuk  Berbagai  Kebutuhan .  PT.  Elex  Media Komputindo.
Wicaksono, V. B., Saptono, R.,  Widya, S. (2015). Analisis Perbandingan Metode Vector Space  Model  dan  Weighted  Tree  Similarity  dengan  Cosine  Similarity  pada  kasus Pencarian  Informasi  Pedoman  Pengobatan  Dasar  di  Puskesmas. ITSMART:  Jurnal Teknologi Dan Informasi , 4 (2), 73–83.
Yasni, L., Subroto, I. M.,  Haviana, S. F. (2018). Implementasi Cosine Similarity Matching Dalam  Penentuan  Dosen  Pembimbing  Tugas  Akhir. Jurnal  Ilmiah  Teknik  Elektro , 20 (1), 22–28.
Yayasan  Multimedia  Nusantara    Xeratic.  (2021). DQ  Lab.  Retrieved  from  DQ  La . https://dqlab.id/tahapan-text-preprocessing-dalam-teknik-pengolahan-data.