## PENGANTAR REDAKSI
J-INTECH  merupakan  jurnal  yang  diterbitkan  oleh  Sekolah  Tinggi  Informatika  dan Komputer Indonesia Malang guna mengakomodasi kebutuhan akan perkembangan Teknologi Informasi  serta  guna  mensukseskan  salah  satu  program  DIKTI  yang  mewajibkan  seluruh Perguruan  Tinggi  untuk  menerbitkan  dan  mengunggah  karya  ilmiah  mahasiswanya  dalam bentuk terbitan maupun jurnal online.
Pada edisi ini, redaksi menampilkan beberapa karya ilmiah mahasiswa yang mewakili beberapa mahasiswa yang lain, yang dianggap cukup baik sebagai media pembelajaran bagi para lulusan selanjutnya.
Tentu  saja  diharapkan  pada  setiap  penerbitan  memiliki  nilai  lebih  dari  karya  ilmiah  yang dihasilkan sebelumya sehingga merupakan nilai tambah bagi para adik kelas maupun pihak- pihak yang ingin studi atau memanfaatkan karya tersebut selanjutnya.
Pada kesempatan ini kami juga mengundang pihak-pihak dari PTN/PTS lain sebagai kontributor  karya  ilmiah  terhadap  jurnal  J-INTECH,  sehingga  Perkembangan  IPTEK  dapat dikuasai secara bersama- sama dan membawa manfaat bagi institusi masing-masing.
Akhir redaksi berharap semoga dengan terbitnya jurnal ini membawa manfaat bagi para mahasiswa,  dosen  pembimbing,  pihak  yang  bekerja  pada  bidang  Teknologi  Informasi  serta untuk perkembangan IPTEK di masa depan.

## DAFTAR ISI
Sistem Penunjang Keputusan Pemilihan Beasiswa dengan Metode Decision Tree ID3 pada SMAK Kalam Kudus Malang ................................................ 01-12 Erwin Prasetya Chrisnata Sistem Informasi Logistik Berbasis Web di Unit Donor Darah PMI Kota Malang............................................................................................................ 13-16 Anjang Wijaya Sistem Pendukung Keputusan Diagnosa Penyakit Paru-Paru dengan Metode Weighted Product guna Membantu Proses Anamnesa Berbasis Mobile  ...... 17-24
Devi Tri Wahyuningtyas
Penerapan Metode Bayes Classifier untuk Pradiagnosa Penyakit Tuberculo- sis ............................................................................................................ 25-31 Andhika Dwi Indra Irawan Sistem Informasi Positioning Samsat Keliling Berbasis Android ................. 32-39 Yosia Prabowo Sistem Pendukung Keputusan Penilaian Kinerja Karyawan Menggunakan Metode Weighted Product di PT Makmur Jaya Kharisma ............................ 40-43 Yehezkiel Fernando Sistem Penunjang Keputusan Mekanisme Pemilihan Hasil Pertanian dengan Metode Topsis Berbasis Webgis di Dinas Pertanian Kabupaten Malang ...... 44-47 RB. Dandy Raga Utama Kontrol Suhu dan Kelembaban pada Green House ....................................... 48-53 Rizka Septiandoyo Nugroho
Aplikasi Pendeteksi Kelayakan Telur Menggunakan Metode Backpropaga- tion dan Thresholding .................................................................................... 54-63 Harman Tunggorono
Sistem  Penunjang  Keputusan  Penggolongan  Keluarga  Melalui  Posdaya dengan Metode Decision Table Berbasis Webgis .......................................... 64-70
Sephira Elliandini Widodo
Pemanfaatan Engine Vuforia untuk Implementasi Teknologi Augmented
Reality dalam Metode Pembelajaran Sholat Berbasis Mobile ....................... 71-81

## Dawang Mahendra Sudirman Putra
Prototype Alat Bantu Tuna Netra Berupa Tongkat Menggunakan Arduino dan Sensor Ultrasonik .................................................................................... 82-90 Charles Setiawan Pemanfaatan Corona SDK dalam Perancangan Game Edukasi Matematika
Berbasis Android ............................................................................................   91-103
Rindang Raharjo Rozak
Optimasi Penjadwalan Kegiatan Belajar Mengajar menggunakan Algoritma Genetika (Studi Kasus: SMKN 8 Malang).....................................................  104-109
Gusti Dani Arianto Sistem Pakar Identifikasi Hama dan Penyakit Buah Mangga Menggunakan
Metode Inferensi Forward Chaining Berbasis Web ......................................  110-118 Muhammad Zaidi Efendi
Implementasi Corona Game Engine untuk Game Edukasi “ Galaxy of Science ” Berbasis Android .............................................................................  119-126 Albert Ferento
Game Tutorial Pengenalan Rambu Rambu Lalu Lintas untuk Anak Sekolah Dasar   ............................................................................................................  127-134 L. Danny Adventus Rufus
Aplikasi Kompetisi Bola Basket Berbasis Mobile (Studi Kasus: STIKI Basket-
ball League ) ...................................................................................................  135-138
Sendi Kurniawaty
Sistem Penunjang Keputusan untuk Menentukan Barang Terlaris dengan Algoritma Apriori pada CV Calosa Global Indonesia  ..................................  139-146
Septian Widjaya
Pemanfaatan Sistem Temu Kembali Informasi dalam Pencarian Dokumen
Menggunakan Metode Vector Space Model .................................................. 147-153
Ferry Sanjaya
Pelindung : Ketua STIKI Penasehat : Puket I, II, III Pembina : Ka. LPPM Editor : Subari, S.Kom, M.Kom Section Editor : Daniel Rudiaman S.,ST, M.Kom Reviewer : Dr. Eva Handriyantini, S.Kom, M.MT. Evi Poerbaningtyas, S.Si, M.T.
Laila Isyriyah, S.Kom, M.Kom
Anita, S.Kom, M.T. Layout Editor : Nira Radita, S.Pd., M.Pd Muh. Bima Indra Kusuma

## Pemanfaatan Sistem Temu Kembali Informasi
dalam Pencarian Dokumen

## Menggunakan Metode
Vector Space Model
Ferry Sanjaya
Program Studi Teknik Informatika, Sekolah Tinggi Informatika & Komputer Indonesia (STIKI) Malang
Email: ferrysanjaya99@gmail.com

## ABSTRAK
Seiring  banyaknya  dokumen  menyebabkan  berkembangnya  teknologi,  penyimpanan  dokumen dalam  bentuk  file  semakin  banyak  digunakan.  Akan  tetapi,  file-file  dokumen  tersebut  akan  terus bertambah setiap harinya dan untuk mencari informasi dari isi file-file tersebut akan menjadi sulit. Untuk itu perlu diterapkannya metode ilmu pencarian yang dikenal dengan temu kembali informasi ( Information  Retrieval) .  Salah  satunya  metode  dalam  sistem  temu  kembali  adalah Vector  Space Model . Pada metode VSM sebelum melakukan pencarian dokumen akan dilakukan indexing dengan memecah  isi teks dari dokumen-dokumen tersebut  menjadi index term . Index term ini  yang akan digunakan untuk proses pencarian. Proses pembentukan index term dari teks yang terdapat di dalam dokumen akan melalui beberapa tahapan yaitu parsing , text preprocessing , penghitungan bobot , dan juga pengukuran kesamaan (Similarity Measure ).
Kata Kunci: pencarian dokumen, information retrieval, vector space model

## 1. PENDAHULUAN
Perkembangan  jaman  hingga  saat  ini sangat berdampak besar terhadap kehidupan sekarang. Salah satu hal yang berubah adalah cara  menggunakan  data  sebagai  informasi pada  era big  data sekarang  ini.  Dengan semakin  banyaknya  jumlah  dokumen  yang beredar  saat  ini  menimbulkan  sebuah masalah  untuk  melakukan  pencarian    yang diinginkan dengan cepat dan akurat baik pada media  online  melalui  internet  ( search engine,e-library )  ataupun  offline  (sistem penyimpanan pada komputer). meskipun saat ini  beberapa e-library sudah  menerapkan algoritma untuk pencariannya seperti algoritma boolean  search namun  hal  itu belum  cukup  akurat  untuk  proses  pencarian karena  tidak  dapat  mengenali  dokumen- dokumen  yang  paling  relevan  atau  cukup relevan ( pure exact match ).
Salah  satu  metode  dalam  temu  balik informasi  ( Information  Retrieval) untuk mendapatkan dokumen yang relevan berdasarkan query adalah Vector  Space Model . Vector  Space  Model  (VSM) adalah metode untuk  mengetahui  tingkat kedekatan atau kesamaan (similarity) term dengan cara pembobotan term .  Dokumen  dipandang sebagai  sebuah  vektor  yang  memiliki magnitude (jarak)  dan direction (arah). Metode Vector Space Model ini merepresentasikan suatu dokumen dan query dalam  sebuah  bentuk  vektor.  Relevansi
sebuah dokumen ke sebuah query didasarkan pada kesamaan di antara vektor dokumen dan vektor query. Dalam  merepresentasikan dalam sebuah  vektor dibutuhkan bobot term dari  dokumen  ataupun query . Term dapat berupa  kata,  frase,  atau  unit  hasil indexing lain dalam suatu dokumen sebagai gambaran dari isi setiap dokumen tersebut.
Dalam  penentuan term pada  suatu dokumen ataupun query diperlukan beberapa tahapan  antara  lain filtering,  stemming dan tokenizing. Setiap term tentunya  memiliki tingkat  kepentingan  yang  berbeda  dalam dokumen  untuk  itulah  diperlukan term weighting (pembobotan term ).  Metode pembobotan  yang  umumnya  digunakan dalam Vector  Space  Model yaitu  (TF-IDF)
Term Frequency Inverse Document
Frequency. Metode TF-IDF merupakan suatu cara  untuk  memberikan  bobot  hubungan suatu  kata  ( term )  terhadap  dokumen.  Dari hasil pembobotan dengan metode TF-IDF ini nantinya  sebuah  dokumen  dan query bisa direpresentasikan dalam sebuah ruang vektor yang kemudian akan dicari tingkat kedekatannya dengan menggunakan pengukuran cosine  silimilarity sehingga mendapatkan  dokumen  yang  paling  relevan dengan suatu query.
Information Retrieval adalah aktifitas utama yang dilakukan oleh sebuah penyedia informasi  atau  pusat  pelayanan  informasi, termasuk perpustakaan dan jenis dari layanan lainnya yang menyediakan informasi. Sistem temu  kembali  informasi  tidak  memberitahu (yakni tidak mengubah pengetahuan)
pengguna
mengenai masalah yang ditanyakannya. Sistem tersebut hanya memberitahukan keberadaan (atau ketidakberadaan)  dan  keterangan  dokumen- dokumen yang berhubungan dengan permintaannya.

## Gambar 1. Sistem Temu Kembali Informasi
Pada Information  Retrieval  System terdapat  beberapa  metode  yang  digunakan dalam prosess pencarian salah satunya adalah dengan  merepresentasikan  proses  pencarian adalah  menggunakan  model  ruang  vektor. Model  ruang  vektor  dibuat  berdasarkan pemikiran bahwa isi dari dokumen ditentukan oleh  kata-kata  yang  digunakan  dalam dokumen  tersebut.  Model  ini  menentukan kemiripan  ( similarity) antara  dokumen dengan query dengan cara merepresentasikan dokumen dan query masing-masing ke dalam bentuk  vektor.  Tiap  kata  yang  ditemukan pada  dokumen  dan query diberi  bobot  dan disimpan sebagai salah satu elemen vektor.
Gambar 2. Illustrasi Dokumen dan Query dalam ruang vektor 
Text preprocessing atau sering disebut juga  proses indexing, merupakan  tahapan awal  pada  proses merepresentasikan  koleksi dokumen  kedalam  bentuk  tertentu  untuk
memudahkan  dan  mempercepat  proses pencarian  dan  penemuan  kembali  dokumen yang  relevan.  Pembangunan  index  dari koleksi  dokumen  merupakan  tugas  pokok pada  tahapan preprocessing di  dalam  IR. Kualitas index mempengaruhi efektifitas dan efisiensi  sistem  IR.  Terdapat  beberapa tahapan pada fase ini antara lain:
 Case  Folding  dan  Tokenization , Case folding dilakukan untuk merubah huruf besar  dari  setiap  kata diubah  menjadi huruf kecil dan menghilangkan karakter selain  huruf  seperti  angka  dan  tanda baca (delimiter) . Sedangkan tokenization yaitu  memecah  semua kalimat pada isi dokumen menjadi kata per kata.  Filtering, dilakukan  dengan  metode stop words yaitu menghilangkan semua kata  yaitu  kata  sambung,  kata  depan, kata  ganti,  dan  lain-lain.  Sebagian contoh  dalam  bahasa  Indonesia:  yang, juga,  dari,  dia,  kami,  kamu,  aku,  saya, ini,  itu,  atau,  dan,  tersebut,  pada, dengan, adalah, yaitu, ke, tak, tidak, di, pada,  jika,  maka,  ada,  pun,  lain,  saja, hanya,  namun,  seperti,  kemudian, karena, untuk, dan lain-lain.
 Stemming, digunakan  untuk  mengubah term  yang  masih  melekat  dalam  term tersebut  awalan,  sisipan,  dan  akhiran. Proses stemming dilakukan dengan cara menghilangkan semua imbuhan ( affixes )  baik  yang  terdiri  dari  awalan (prefixes),  sisipan  ( infixes ),  akhiran ( suffixes )  dan confixes (kombinasi  dari awalan dan akhiran) pada kata turunan. stemming  digunakan  untuk  mengganti bentuk  dari  suatu  kata  menjadi  kata dasar  dari  kata  tersebut  yang  sesuai dengan  struktur  morfologi  bahasa Indonesia.
Metode  TF-IDF  merupakan  metode pembobotan term yang  banyak  digunakan sebagai metode pembanding terhadap metode pembobotan baru. Pada metode ini, perhitungan  bobot term  t dalam  sebuah dokumen dilakukan dengan mengalikan nilai Term  Frequency dengan Inverse  Document Frequency.
𝑊 = 𝑡𝑓 𝑖𝑗 × 𝑖𝑑𝑓 𝑗 𝑊 = 𝑡𝑓 𝑖𝑗 × log( 𝐷 𝑑𝑓 𝑖 )
Keterangan: W adalah bobot term t j terhadap dokumen d i tf ij adalah  jumlah  kemunculan  term  t j dalam dokumen d i D adalah  jumlah  semua  dokumen  yang ada df j adalah jumlah dokumen yang mengandung  term  t j (minimal  ada  satu  kata yaitu term t j )
Vector Space Model dan pembobotan TF-IDF  digunakan  untuk  merepresentasikan nilai  numerik  dokumen  sehingga  kemudian dapat  dihitung  kedekatan  antar  dokumen. Semakin  dekat  dua  vektor  di  dalam  suatu VSM maka semakin mirip dua dokumen yang diwakili  oleh  vektor  tersebut.  Kemiripan antar dokumen dihitung menggunakan suatu fungsi ukuran kemiripan ( similarity measure ). Ukuran ini memungkinkan perankingan dokumen sesuai dengan
kemiripan relevansinya terhadap query .
𝑆𝑖𝑚(𝑑 𝑗 ⃑⃑⃑ , 𝑞 ) == ∑ (𝑊 𝑖𝑗 × 𝑊 𝑖𝑞 ) 𝑡 𝑖=1 √∑ (𝑊 𝑖𝑗 ) 2 × 𝑡 𝑖=1 ∑ (𝑊 𝑖𝑞 ) 2 𝑡 𝑖=1
Keterangan:
D j :Dokumen ke j Q : query user ∑ 𝑊 𝑖𝑗 𝑡 𝑖=1
:jumlah bobot kata i pada
dokumen j
∑ 𝑊 𝑖𝑞 𝑡 𝑖=1
:jumlah bobot kata i pada query

## 2. RANCANGAN SISTEM

## A. Analisa Data
Proses  pencarian  dalam  sistem  temu kembali  informasi  pada  penelitian  ini diterapkan pada sistem penyimpanan dokumen .*pdf berupa  jurnal  dengan  topik Teknologi  Informasi.  Dari  masing-masing dokumen akan dilakukan indexing berdasarkan pada semua isi dokumen.
Arsitektur sistem temu kembali informasi

## Gambar 3. Arsitektur Sistem Temu Kembali Informasi
Pada  sistem  temu  kembali  dokumen dan  juga query user  akan  dilakukan text preprocessing
dan juga pembobotan
( Weighting ) untuk memperoleh nilai kemiripannya. Text  preprocessing pada dokumen akan disimpan dalam database yang berupa index  term .  Hal  ini  dilakukan  untuk membuat  prosess  pencarian  kembali  lebih efisien.

## Perancangan Proses
Pada  perancangan  proses  dilakukan untuk  menjelaskan  bagaimana  proses  yang dikerjakan sistem dalam melakukan pencarian dokumen terhadap query dari user . Data  yang  digunakan  dokumen  file  digital dengan  ekstensi  *.pdf.  Proses  awal  dalam pencarian dokumen adalah melakukan indexing (text preprocessing) untuk
mendapatkan  bobot  dari  koleksi  dokumen dan  juga query pencarian  dari user. Gambar 3.2.  menjelaskan  rancangan  alur  sistem secara umum.
Gambar 4. Flowchart Perancangan Sistem
B. Text Preprocessing
Pada  tahapan text  preprocessing ini dilakukan  untuk  memperoleh index  terms dari  dokumen  maupun query yang  nantinya akan digunakan untuk pembobotan. Langkah-langkah dari tahapan preprocessing adalah case  folding , tokenization , filtering , stemming .  Tahap preprocessing dijelaskan pada gambar 5.
. Gambar 5. Flowchart Prosedur Text Preprocessing
C. Pembobotan (Weighting) Tahapan pembobotan ( term
weighting ) ini dilakukan dengan metode TF- IDF.  Dengan  menghitung Term  Frequency
(TF), yaitu frekuensi kemunculan suatu kata muncul dalam satu dokumen dan juga Inverse Document Frequency (IDF), frekuensi kemunculan  suatu  kata di  dalam  seluruh dokumen.  Penjelasan  mengenai  proses pembobotan ( term weighting ) TF-IDF dijelaskan pada gambar 6.
Gambar 6. Flowchart Pembobotan Similarity Measure Ukuran kemiripan ( similarity measure ) ini menggunakan algoritma Cosine similarity. Cosine  similarity merupakan algoritma digunakan untuk mengukur kedekatan  antara  dua  vektor  yaitu  vektor query dan dokumen. Tahapan ini merupakan tahap akhir untuk memperoleh hasil dokumen yang  relevan  dengan query .  Alur  proses perhitungan ukuran kemiripan adalah sebagai berikut:

## Gambar 7. Flowchart Similarity Measure
3. IMPLEMENTASI DAN

## PEMBAHASAN
A. Implementasi Dalam implementasi pembuatan program
ini menggunakan bahasa pemrograman  interpreter  PHP  versi  5.4. Selain itu juga dibutuhkan library pendukung lain  untuk  implementasi  VSM  seperti pdfparser,  stemming  sastrawi(Nazief  and Andriani) .  Untuk  mendukung  tampilan  dan interaksi  user  digunakan bootstrap dan  juga jQuery . Pada  sistem  ini  terdapat  role  admin sebagai pengelola koleksi dokumen. Berikut merupakan beberapa halaman dari admin.
Gambar 8. Halaman Home Admin

## Gambar 9. Halaman Manage Dokumen
Pada  sistem  temu  kembali  terdapat proses indexing untuk  menghasilkan index term hal  ini  dilakukan  sistem  saat  admin melakukan  penambahan  dokumen  pada halaman  upload  dokumen.  Pada  proses indexing inilah  fase text  preprocessing dilakukan.

## Gambar 10. Halaman Upload Dokumen
Sedangkan  proses weighting dan similarity measure dilakukan saat pengunjung  melakukan  pencarian  dokumen. Dimana dari pencarian tersebut sistem dapat mengenali  dokumen  berdasarkan  tingkat relevansinya  dan  dikembalikan  kepada pengujung.  Dokumen  yang  dianggap  paling relevan akan berada di urutan paling atas dari hasil pencarian dokumen.
Gambar 11. Halaman Pencarian Dokumen Oleh Pengujung

## B. Pembahasan
Untuk  pembahasan  dalam  proses pencarian  dengan  menerapkan information retrieval perlu  dilakukan  uji  coba.  Uji  coba dilakukan  untuk  mengetahui  kelebihan  dan kelemahan dari metode VSM .

## Recall dan Precision
Salah  satu  pengujian  sistem  temu kembali adalah dengan pengujian recall dan precision . Precision dapat  dianggap  sebagai ukuran  ketepatan  atau  ketelitian,  sedangkan recall adalah  kesempurnaan.  Nilai precision adalah proporsi dokumen yang terambil oleh sistem  adalah  relevan.  Nilai recall adalah proporsi dokumen relevan yang terambil oleh sistem
Gambar 12. Gambaran Recall dan Precision Berikut ini merupakan rumus dari perhitungan recall dan precision:
R = 𝐧𝐮𝐦𝐛𝐞𝐫 𝐨𝐟 𝐫𝐞𝐥𝐞𝐯𝐚𝐧𝐭 𝐢𝐭𝐞𝐦𝐬 𝐫𝐞𝐭𝐫𝐢𝐞𝐯𝐞𝐝"|𝐑𝐀|" 𝐓𝐨𝐭𝐚𝐥 𝐧𝐮𝐦𝐛𝐞𝐫 𝐫𝐞𝐥𝐞𝐯𝐚𝐧𝐭 𝐢𝐭𝐞𝐦𝐬 𝐢𝐧 𝐜𝐨𝐥𝐥𝐞𝐜𝐭𝐢𝐨𝐧"|𝐑|"
P = 𝐧𝐮𝐦𝐛𝐞𝐫 𝐨𝐟 𝐫𝐞𝐥𝐞𝐯𝐚𝐧𝐭 𝐢𝐭𝐞𝐦𝐬 𝐫𝐞𝐭𝐫𝐢𝐞𝐯𝐞𝐝"|𝐑𝐀|"
𝐓𝐨𝐭𝐚𝐥 𝐧𝐮𝐦𝐛𝐞𝐫 𝐨𝐟 𝐢𝐭𝐞𝐦𝐬 𝐫𝐞𝐭𝐫𝐢𝐞𝐯𝐞𝐝"|𝐀|"

## Hasil Uji Recall dan Precision
Untuk mengetahui hasil uji recall dan precision sistem akan dilakukan uji terhadap 6 query acak.  Data  dokumen  pada  sistem berjumlah  100  dokumen  dan  setelah dilakukan  proses  indexing  menghasilkan
13103 terms pada  database.Berikut  ini merupakan  daftar query yang  dilakukan dalam pengujian. Tabel 1. Hasil Uji Recall dan Precision Query Recall Precision Metode fuzzy (Q1) 1 0.5 Fuzzy (Q2) 1 0.61 Information retrieval (Q3) 1 0.53 Sistem informasi geografis (Q4) 1 0.125 Implementasi mikrokontroller adruino (Q5) 1 1
Gambar 13. Hasil Pengujian Recall dan Precision
Terhadap beberapa hasil uji recall dan precision terhadap  5 query dapat  dilihat bahwa  sistem  dapat  mengembalikan  semua dokumen  yang  dianggap  relevan ( recall ) tetapi  mendapatkan  hasil  ketepatan  rata-rata ( average precision ) 0.44. Nilai recall dan precision bernilai antara 0 sd 1. Sistem temu kembali informasi diharapkan  untuk  dapat  memberikan  nilai recall dan precision mendekati  1. Pengguna rata-rata  ingin  mencapai  nilai recall tinggi dan precision tinggi,  pada  kenyataannya  hal itu  harus  dikompromikan  karena  sulit dicapai.
Tentunya  nilai recall dan presicion diatas  bergantung  pada  dokumen  dan  juga query . Dalam penentuan nilai dari recall dan
precision harus didapatkan jumlah dokumen yang relevan terhadap suatu topik informasi. Satu  satunya  cara  untuk  mendapatkannya yaitu dengan membaca dokumen itu satu per satu.

## 4. KESIMPULAN
Pemanfaatan  sistem  temu  kembali pada proses pencarian yang telah dibuat telah dapat  mencari  file  dokumen  berdasarkan  isi dokumen.
1. Hasil  pencarian  dokumen  pada  sistem dapat  mengembalikan  hampir  semua dokumen  yang  relevan  jika  dokumen tersebut ada. ( recall = 1 )
2. Hasil pengujian didapatkan nilai precision yang rendah hal ini dipengaruhi  oleh banyaknya variasi term dalam  data  karena  sistem  melakukan indexing dari semua kata yang ada dalam dokumen.  Semakin  banyak  term  yang dihasilkan  sebuah  dokumen  dalam proses  indexing  maka  semakin  sering dokumen  tersebut  dikembalikan  oleh sistem  terhadap query yang  sebenarnya kurang  relevan  ( low  precision ).  Tetapi hasil  tersebut  telah  diatasi  pada  sistem dengan  memberi  nilai threshold pada nilai perhitungan kemiripan ( similarity ). 3. Term  frequency dan Inverse  document frequency berperan  penting  dalam  hasil perangkingan dokumen
yang dikembalikan.  Dengan  kata  lain  hasil rangking  dokumen  sangat  dipengaruhi oleh  data  term  pada  dokumen  dan  juga query .

## 5. REFERENSI
[1] Baeza,  Yates.,  Ribeiro,  Neto.  (1999). Modern Information Retrieval, Harlow, Addison-Wesley.
[2] Fatkhul,  A.  (2012).  Sistem  Temu
Kembali  Informasi  dengan  Metode Vector  Space  Model.  Jurnal  Fakultas
Teknologi Informasi.
Universitas
Stikubank. Semarang.
[3] Handojo,  A,  dkk.  (2014) . Document
Searching
Engine Using Term Similarity  Vector  Space  Model  on English  and  Indonesian  Document. Jurnal Informatics Engineering
Department Faculty of Industrial Technology, Petra Christian University Surabaya, Indonesia.
[4] Manwar,  A.B.  (2005) . A  Vector  Space Model  For  Information  Retrieval:  A Matlab  Approach,  Indian  Journal  of Computer  Science  and  Engineering (IJCSE),  Department  of  Computer
Science  S.G.B.  Amravati  University,
Amravati MS, India.
[5] Rijsbergen, C.J. van. (1979). Information  Retrieval,  Second  Edition. Butterworths, London.
[6] Salton,  G.  (1969).  Automatic  Text Analysis.  Technical  Report  No.  69-36. Department  of  Computer  Science.
Cornell University, Ithaca, New York.