## JSAI: Journal Scientific and Applied Informatics
Vol. 6, No. 3, November 2023, hal. 517~522 E-ISSN: 2614-3054; P-ISSN: 2614-3062, accredited by Kemenristekdikti, Sinta 4 DOI: 10.36085

## Penerapan Algoritma Term Frequency-Inverse Document Frequency (TF- IDF) Untuk Fitur Pencarian Dokumen Standar Nasional Indonesia
Nur Ani 1 , Desi Yosephine Sinaga 2 , Nickolas Junior 3 , Muhamad Doni Munggaran 4 Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Mercu Buana, Indonesia
1 nur.ani@mercubuana.ac.id, 2 desiyosephinesinaga@gmail.com, 3 nickojzf@gmail.com, 4 donimunggaran@gmail.com
Article Info ABSTRAK Article history: Received, 2023-11-08 Revised, 2023-11-20 Accepted, 2023-11-29 Informasi mengenai Standar Nasional Indonesia (SNI) sudah ada pada website Pustand  Industri  Kemenperin  dan  juga  website  BSN.  Proses  pencarian  SNI yang  kurang  efektif  dan  harus  dilakukan  pada  website  yang  berbeda  akan menyulitkan pengguna dan pelaku usaha. Oleh karena itu, website pencarian SNI dengan menggunakan kata kunci menjadi solusi yang akan memudahkan proses  pencarian  SNI.  Pencarian  SNI  dengan  kata  kunci  dimana  pengguna memasukkan kata  yang akan  dicari pada  website dan dengan  algoritma  TF- IDF website akan memunculkan SNI mana saja yang sesuai dengan kata kunci tersebut.  Pada  penerapannya  kata  kunci  yang  dimasukkan  pengguna  pada website  pencarian  SNI  akan  melalui  preprocessing  terlebih  dahulu  yaitu tokenizing,  filtering  kemudian  stamming  dan  algoritma  TF-IDF  akan melakukan  penggabungan  dua  metode  yaitu  konsep  frekuensi  kemunculan term  dalam  sebuah  dokumen  SNI  dan  inverse  kembali  dokumen  yang memiliki  makna  yang  sama  dari  kata  kunci  yang  dimasukkan  pengguna kedalam  sistem.  Aplikasi  ini  akan  memudahkan  pelaku  usaha  yang  ingin mencari tahu tentang SNI untuk produk yang akan diproduksi sehingga ketika produk  tersebut  sudah  ada,  pelaku  usaha  cukup  mendaftarkan  produk  untuk dilakukan  standarisasi  sesuai  dengan  SNI  yang  berlaku  sesuai  dengan deskripsi produknya.
Kata Kunci: TF-IDF Kata Kunci Tokenizing
Semantic Standar Nasional Indonesia

## ABSTRACT
Keywords: TF-IDF Keyword Tokenizing Semantic Indonesian National Standard Information about the Indonesian National Standard (SNI) is already available on the Ministry of Industry's Pustand website and also the BSN website. The SNI search process that is less effective and must be done on different websites will make it difficult for users and business actors. Therefore, the SNI search website using keywords is a solution that will facilitate the SNI search process. SNI search with keywords where users enter the words to be searched on the website and with the TF-IDF algorithm the website will appear any SNI that matches the keyword. In its application, the keywords entered by users on the SNI  search  website  will  go  through  preprocessing  first,  namely  tokenizing, filtering, then stamming, and the TF-IDF algorithm will combine two methods, namely  the  concept  of  the  frequency  of  the  appearance  of  terms  in  an  SNI document and inverse back documents that have the same meaning from the keywords entered by users into the system. This application will make it easier for  business  actors  who  want  to  find  out  about  SNI  for  the  product  to  be produced so that when the product already exists, business actors only need to register the product to be standardized in accordance with the applicable SNI according to the product description.
This is an open access article under the CC BY-SA license.
Penulis Korespondensi:
Nur Ani Fakultas Ilmu Komputer Universitas Mercu Buana, Indonesia Email: nur.ani@mercubuana.ac.id

## JSAI: Journal Scientific and Applied Informatics
Vol. 6, No. 3, November 2023, hal. 517~522 E-ISSN: 2614-3054; P-ISSN: 2614-3062, accredited by Kemenristekdikti, Sinta 4 DOI: 10.36085

## 1. PENDAHULUAN
Kementerian Perindustrian Republik Indonesia (Kemenperin) mempunyai tugas pokok menyelenggarakan urusan  di  bidang  perindustrian  untuk  membantu  presiden  dalam  menyelenggarakan  pemerintahan  negara. Kemenperin dalam melaksanakan tugasnya menyelenggarakan fungsi perumusan, penetapan, dan pelaksanaan kebijakan  di  bidang  perindustrian.  Sebagai  rangka  untuk  melindungi  konsumen  dari  produk  yang  beredar dalam  masyarakat,  pemerintah  Indonesia  melalui  Kemenperin  memberlakukan  Standar  Nasional  Indonesia (SNI) yang wajib menjadi acuan sebelum pelaku usaha mengedarkan produk di pasaran  [1]–[10]. SNI yang sudah  dirumuskan  dan  diterbitkan  di  masyarakat  akan  membawa  manfaat  dalam  masyarakat  terlebih  pada bidang  ekonomi  untuk  para  pelaku  usaha.  Standar  yang  ada  akan  membantu  para  pelaku  usaha  untuk menyelaraskan spesifikasi produk-produk yang akan diluncurkan sesuai dengan SNI yang berlaku saat ini. Hal ini  tentu  saja  akan  membawa  dampak  baik  dan  meningkatkan  daya  saing  produk  untuk  perdagangan internasional. Pencarian SNI yang sudah terbit tentu saja membutuhkan pengetahuan mendasar terkait judul, tahun terbit, masa berlaku dan lain sebagainya, hal ini mungkin akan menyulitkan jika pelaku usaha pemula ingin  mencari  SNI  apa  saja  yang  harus  diterapkan  jika  ingin  meluncurkan  sebuah  produk  baru  dimana problematika  pada  web  resmi  Pusat  Standarisasi  (Pustand) yaitu  sudah  ada  fasilitas  pencarian,  namun  pada website Pustand Industri fasilitas pencarian hanyalah query pada tabel seperti pencarian biasanya [11]–[13].
Salah  satu  keberhasilan  seseorang dalam  melakukan  proses  penelusuran  adalah  menggunakan  kata  kunci yang tepat dan merujuk pada informasi yang akan dicari, kata kunci yang dapat diambil dari rangkaian kalimat akan memudahkan  penelusur  dalam  melakukan  pencarian  standar  yang  ada  pada  website  Pusat  standarisasi industri  dengan  menggunakan  satu  kata  atau  frase  yang  merujuk  pada  Judul  SNI  atau  harus  mengingat keseluruhan judul SNI yang ada pada database Pusat standarisasi industri. Pada umumnya manusia melakukan proses mengingat dan menyimpan memori dipengaruhi oleh proses encoding informasi, secara umum metode encoding  yang  dapat  dilakukan  dengan  mudah  menggunakan  kata  dan  gambar.  Proses  mengingat  kembali menggunakan kata (asosiasi verbal) adalah dengan mengingat sebuah kata dari sebuah kalimat kemudian kata tersebut akan memberikan makna secara umum dan akan berisi informasi terkait kata yang akan ditelusuri oleh pengguna SIP SNI kedepannya [14]–[17].
SIP SNI merupakan sebuah sistem informasi yang dibuat untuk dapat melakukan proses pencarian SNI bagi pelaku industri baru pada website Pusat Standarisasi (Pustand) Industri, sistem informasi berbasis web ini juga dapat  melakukan  crawling  berita  terkait  informasi  dari  beberapa  website  berita  yang  informasinya  akan mengalami pemutakhiran informasi berkala dan terbaru terkait SNI. SIP SNI akan memudahkan pelaku usaha dalam melakukan pencarian terkait SNI yang sudah ada di masyarakat menggunakan sebuah kata kunci yang merujuk pada banyak judul jika masih berhubungan dengan kata yang diinput pengguna dalam sistem SIP SNI, kemudian  SIP  SNI  akan  memunculkan  dokumen  standar  yang  akan  dipenuhi  pelaku  usaha  dan  spesifikasi produk akan sesuai dengan yang standar yang sudah berlaku di Indonesia dan meningkatkan daya saing produk Indonesia di pasar Internasional (Kemenperin) [18], [19].

## 2. METODE PENELITIAN
Pada tahapan ini peneliti menggunakan Metode Prototype untuk pengembangan aplikasi. Metode Prototype dipilih  karena  mempertimbangkan  waktu  pengembangan  aplikasi  yang  tidak  begitu  banyak  serta  lebih memudahkan dalam hal penyesuaian atau perubahan aplikasi mengikuti kebutuhan user. Metode prototype ini merupakan  metode  pengembangan  aplikasi  yang  cepat,  dengan  menggunakan  prototype  untuk menggambarkan aplikasi yang dibuat sehingga user bisa memiliki gambaran yang jelas terhadap aplikasi yang akan dibuat seperti pada Gambar 1 .

## Gambar 1 Metodologi Penelitian
Tahap komunikasi, pada tahap ini dilakukan analisis kebutuhan dan juga identifikasi permasalahan yang ada dan pengumpulan informasi lainnya yang dibutuhkan dalam pengembangan aplikasi. Tahap perencanaan, pada tahap ini dilakukan perencanaan dan rancangan dalam membangun aplikasi SIP SNI dimana perencanaan ini bersumber dari kebutuhan pelaku usaha untuk memperoleh informasi terkait berita terkini dan prosedur yang sudah  berlaku  di  masyarakat.  Tahap  pemodelan,  pada  tahap  ini  dilakukan  realisasi  dari  tahap  perencanaan antara lain pembuatan usecase diagram, activity diagram, class diagram, desain basis data dan juga pembuatan mockup dari aplikasi yang akan dibangun. Pada tahapan ini juga dilakukan pengumpulan data yang diperlukan dengan metode crawling data dengan menggunakan bahasa pemrograman python. Tahap pembuatan prototype,
Komunikasi Perencanaan secara cepat Pemodelan mockup secara cepat Pembuatan Prototype Deployment, Delivery dan Feedback dari User

## JSAI: Journal Scientific and Applied Informatics
Vol. 6, No. 3, November 2023, hal. 517~522 E-ISSN: 2614-3054; P-ISSN: 2614-3062, accredited by Kemenristekdikti, Sinta 4 DOI: 10.36085
pada  tahapan  ini  adalah  tahap  pembangunan  aplikasi  sekaligus  uji  coba  aplikasi  yang  sudah  dibangun, pembuatan  aplikasi  menggunakan  bahasa  pemrograman  php  dengan  framework  codeigniter.  Tahap deployment,  tahap  ini  merupakan  tahapan  akhir  dari  pengembangan  yaitu  men-deploy  aplikasi  pada  server untuk bisa diakses oleh user.
Penelitian  dilakukan  dengan  beberapa  metode,  yang  pertama  adalah  observasi.  Pada  tahap  ini  peneliti melakukan  observasi  langsung  pada  website  yang  berisi  informasi  mengenai  SNI  diantaranya  website  dari Pustand  Industri  Kemenperin  dan  juga  website  sejenis  yaitu  website  mengenai  SNI  dari  BSN.  Selanjutnya tahap studi pustaka yang dilakukan dengan pendalaman pada jurnal terkait, e-book, karya ilmiah dan juga dari berbagai website di internet yang berhubungan dengan topik bahasan untuk mendukung pengerjaan penelitian ini. Tahap  selanjutnya adalah melakukan crawling  untuk mendapatkan  data  yang  dibutuhkan  misalnya  data link  unduhan  dokumen  SNI  dan  juga  data  berita  yang  berasal  dari  crawling  pada  beberapa  situs  berita diantaranya: Detik, Tempo dan Kompas.

## 3. HASIL DAN ANALISIS
Pada  tahap  analisis  masalah  dilakukan  analisa  meliputi  mencari  akar  masalah  yang  muncul menggunakan metode fishbone, kemudian  peneliti memecah menjadi  beberapa  domain  penting.  Ada empat domain  yang  akan  di  breakdown  untuk memecahkan masalah yang ada  pada  website  Pustand  Kementerian Perindustrian. Akar masalah pada domain proses adalah proses pencarian SNI yang saat ini ada pada website Pustand  Kementerian  perindustrian  masih  berupa  table  query  yang tidak dapat  melakukan pencarian  dalam frasa yang merujuk pada satu satu objek dan pada proses pencarian kata kunci dengan dua kata yang berbeda. Hal ini menyebabkan kurang menariknya fitur pencarian pada website tersebut. Akar masalah pada domain material  dimana  para  pelaku  usaha  dalam  dunia  industri  dan  masyarakat  belum mendapat  informasi  terkait standar yang berlaku di Indonesia serta berita-berita terbaru terkait pemuktahiran standar dari website berita terpercaya di masyarakat umum.
Pada  domain  teknologi  ada  satu  akar  masalah  yang  diangkat  yaitu  fungsi  utama  website  Pustand Kementrian Perindustrian tidak optimal dalam menyebarkan informasi standar yang seharusnya menjadi pilar utama  acuan  prosedur  pelaku  usaha  agar  produk  yang  dihasilkan  dapat  bersaing  di  nasional  ataupun internasional. Pada domain data masalah yang muncul adalah pada sistem pustand user harus mengingat secara spesifik seperti nomor SNI, petunjuk teknis, tahun terbit yang dimana lebih sulit untuk diingat oleh pengguna. Tersedianya berbagai kolom isian yang banyak dan spesifik akan menyulitkan pengguna saat menggunakan sistem SNI pustand.
Pada tahap analisis kebutuhan berfokus kepada perbandingan sistem atau web sejenis yang sudah ada. Dalam hal ini kita mengambil contoh untuk perbandingan dari website pencarian SNI milik Pusat Standardisasi (Pustand)  Industri  yaitu:  http://pustan.kemenperin.go.id/List_SNI  dan  juga  website  milik  BSN  yaitu: http://sispk.bsn.go.id/SNI/DaftarList. Pada kedua website tersebut sudah ada fasilitas pencarian, namun pada website Pustand Industri fasilitas pencarian hanyalah query pada tabel seperti pencarian biasanya. Ketika kami eksplor, user tidak bisa melakukan pencarian dua kata kunci atau lebih pada menu pencarian tersebut.  Pada opsi pencarian hanya ada pada textbox kecil di atas tabel data SNI. Untuk menu pencarian pada website SNI milik BSN menu pencarian diberikan opsi yang lebih banyak untuk melakukan pencarian, namun secara fungsi pencarian masih seperti memakai query pencarian biasa, tidak bisa melakukan pencarian dua kata kunci yang berbeda. Banyaknya kolom yang ditampilkan untuk diisi juga cukup menmbingungkan untuk user yang kurang tahu teknis tentang SNI.
Dari  kedua  contoh  website  yang  sudah  ada,  keduanya  tidak  memakai  metode  pencarian  dengan menggunakan kata kunci. Berawal dari hal tersebut kami berniat untuk membuat website pencarian SNI dengan menggunakan  kata  kunci,  dengan  tujuan  untuk  memudahkan  pengguna  dalam  melakukan  pencarian  dan menemukan daftar SNI yang mereka cari paling sedikit dalam satu kali pencarian. Pada tahap analisis proses bisnis  website  pencarian  SNI adalah  sebuah  media  yang  dapat  digunakan pelaku  usaha  untuk mendapatkan informasi dan pengetahuan terkait dunia industri sebelum memasarkan produk mereka. Pada website Pencarian SNI  terdapat  menu  yang  dapat  digunakan  yaitu  pencarian  SNI  yang  sudah  dibuat  oleh  Badan  Standarisasi Nasional dan berita yang ada pada mesin pencari yang berkaitan dengan standarisasi yang terbit di berbagai halaman website. Proses pencarian SNI dengan keyword akan melakukan crawling text dengan membaca text yang dimasukkan user pada sistem informasi pencarian SNI serta menampilkan SNI yang berkaitan dengan hal tersebut. Pada menu pencarian berita sistem informasi pencarian SNI akan melakukan web scraping yang akan mengumpulkan  informasi  yang  berkaitan  dengan  berita-berita  terkait  standar,  prosedur  dan  aturan  yang tersebar  pada  berbagai  website.  Pada  prosesnya  biasanya  halaman-halaman  sebuah  website  yang  berisi informasi dalam bahasa markup HTML ataupun XHTML.
Dalam proses pencarian kata kunci Pada website SIP SNI penggunaan algoritma TF-IDF untuk melakukan pembobotan kata yang memudahkan pengguna ketika akan melakukan pencarian standar yang saat ini berlaku di  Indonesia.  Proses  algoritma  TF  –  IDF  pada  website  SIP  SNI  adalah  sebelum  teks  preprocessing  yang

## JSAI: Journal Scientific and Applied Informatics
Vol. 6, No. 3, November 2023, hal. 517~522 E-ISSN: 2614-3054; P-ISSN: 2614-3062, accredited by Kemenristekdikti, Sinta 4 DOI: 10.36085
dilakukan adalah menyimpan semua file standar yang ada dalam database dalam Mysql. Selanjutnya tahap teks preprocessing yaitu proses tokenizing akan membaca semua file standar yang sudah disimpan dalam database, kemudian pada prosesnya akan menghilangkan tanda baca, pemecahan teks menjadi token dengan delimeter spasi, dan token yang sudah terbentuk menjadi huruf kecil. Proses Tokenizing dengan jelas dijelaskan pada flowchart dibawah ini.
Pada proses filtering merupakan proses penghilangan, kata-kata tidak penting pada file standar yang ada pada  database.  Daftar  kata  tidak  penting  atau  stoplist  seperti  "ada","  adalah",  "adanya",  "adapun",  "agak", "agaknya", "balik", "bakal", "baik", "bermaksud", "bermacam-macam","bolehkah", "yakni", "walau" dan lain sebagainya.  Proses  yang  berjalan  pada  proses  filtering  atau  stopword  removal  dijelaskan  pada  flowchart dibawah ini. Proses yang berjalan menunjukkan dari proses tokenizing sebelumnya akan dilakukan pengecekan pada daftar stoplist yang ada, jika token yang dicek ada pada stoplist maka token akan dihapus dan apabila token tidak ada pada stoplist maka token akan disimpan sebagai term. Pada proses steaming pada term hasil proses  sebelumnya  dan  melakukan  pengecekan  pada  database  kata  dasar  atau  masih  kata  yang  memiliki imbuhan. Proses steaming melalui 3 tahap yaitu menghapus inflection suffix seperti -ku, -mu, -kah, dan lain- lain, menghapus derivation suffix seperti -I, -an, atau -kan, dan menghapus derivation prefix seperti di-, ke-, se- dan sebagainya. Hasil dari proses steaming akan dilanjutkan pada tahap pembobotan kata menggunakan algoritma tf-idf.
Setelah tahap text preprocessing selesai, tahap selanjutnya adalah pembobotan kata (term) akan diparsing terlebih  dahulu  dan  disimpan  kedalam database,  kemudian dihitung  jumlah  kemunculan  setiap  kata  dimana semakin  besar  kata  tersebut  muncul  maka  semakin  besar  pula  kesesuaian  kata  tersebut.  Setelah  proses tokenizing, langkah berikutnya adalah filtering dan stemming dimana menghilangkan kata yang merupakan stopword. Contoh hasil filtering dan stemming dapat dilihat pada Tabel 1 . Tabel 1 Hasil Filtering Dan Stemming
No Abstraksi Jumlah Kata 1 bahwa dalam rangka kelancaran penerapan standar nasional indonesia sni pelek kendaraan bermotor kategori m n o dan l secara wajib sebagaimana diatur dalam peraturan menteri perindustrian nomor 59 m ind per 5 2012 perlu mengubah ketentuan dalam peraturan menteri perindustrian dimaksud 31 2 bahwa dalam rangka optimalisasi pelaksanaan pemberlakuan standar nasionai indonesia sni pelek kendaraan bermotor kategori m n o dan l secara wajlb guna meningkatkan daya saing industri nasional dan menjanmn mutu hasil industri melindungi konsumen terhadap mutu produk serta menciptakan persaingan usana yang sehat dan adil perlu mengatur kembali pemberlakukan standar nasional indonesia sn pelek kendaraan bermotor kategori m n o dan l secara wajib 68 3 bahwa dalam rangka meningkatkan daya saing industri nasional dan menjamin mutu hasil industri melindungi konsumen atas mutu produk industri serta menciptakan persaingan usaha yang sehat dan adil di bidang industri elektronika perlu memberlakukan standar nasional indonesia sni atas 3 tiga produk elektronik yang meliputi pendingin ruangan lemari pendingin dan mesin cuci secara wajib 38
Proses yang dilakukan saat tahap pembobotan kata dengan menggunakan TF-IDF dimana daftar term pada database yang merupakan hasil steaming dilakukan perhitungan untuk mengetahui bobot perkata dengan menghitung TF terlebih dahulu, kemudian menghitung nilai dokumen yang memiliki term DF. Setelah melalui proses preprocessing langkah berikutnya diperlukan query pencarian dalam hal ini peneliti menggunakan kata “sistem listrik kendaran bermotor” seperti pada Tabel 2 .

## Tabel 2 Tabel Perhitungan Bobot
Term D1 D2 D3 TFD1 TFD2 TFD3 IDF System 0 0 0 0/31 0/68 0/38 Log(3/0) Listrik 0 0 0 0/31 0/68 0/38 Log(3/0) Kendaraan 1 3 0 1/31 3/68 0/38 Log(3/2) bermotor 1 3 0 1/31 3/68 0/38 Log(3/2)
Lalu melakukan perhitungan IDF dengan rumus log=n/df, dimana n merupakan jumlah seluruh dokumen yang ada pada database. Setelah didapat TF dan IDF maka langkah berikutnya adalah menentukan bobot kata dengan  mengalikan TF  dan  IDF  dengan rumus Wdt  = TFdt  x  IDft  hasilnya akan disimpan  dalam  database. Untuk mencari score tfidf menggunakan rumus TF * IDF maka akan didapatkan hasil pada Gambar 2 .
D1 (sistem) = (0/31) * log(3/0) = 0
D1 (listrik) = (0/31) * log(3/0) = 0 D1 (kendaraan) = (1/31) * log(3/2) = 0,00568 D1 (bermotor) = (1/31) * log(3/2) =  0,00568 Total TFIDF = 0,01136 D2 (sistem) = (0/68) * log(3/0) = 0 D2 (listrik) = (0/68) * log(3/0) = 0 D2 (kendaraan) = (3/68) * log(3/2) = 0,00776 D2 (bermotor) = (3/68) * log(3/2) =  0,00776 Total TFIDF = 0,01552 D3 (sistem) = (0/38) * log(3/0) = 0 D3 (listrik) = (0/38) * log(3/0) = 0 D3 (kendaraan) = (0/38) * log(3/2) = 0 D3 (bermotor) = (0/38) * log(3/2) =  0 Total TFIDF = 0

## JSAI: Journal Scientific and Applied Informatics
Vol. 6, No. 3, November 2023, hal. 517~522 E-ISSN: 2614-3054; P-ISSN: 2614-3062, accredited by Kemenristekdikti, Sinta 4 DOI: 10.36085
Dari hasil tersebut dapat diambil dokumen yang berhubungan dengan kata kunci yang dicari adalah D1 dan D2 dengan skor TF-IDF 0,01136 dan 0,01552. Dokumen yang akan muncul dilist pertama hasil pencarian adalah dokumen dengan skor TF-IDF tertinggi. Dalam pengembangan aplikasi ini diperlukan data untuk bisa berjalannya aplikasi. Data yang dibutuhkan antara lain data SNI, data dokumen SNI, data berita SNI dan data lainnya. Untuk mendapatkan data tersebut penulis melakukan Web Crawling kepada sumber-sumber data yang kami  perlukan.  Web  Crawling  merupakan  salah  satu  cara  pengumpulan  data  pada  suatu  website  dengan menggunakan indexing untuk mencari data yang dibutuhkan yang terdapat pada element HTML pada website tersebut. Data yang dicari bisa berupa text atau juga berupa url yang tersimpan dalam halaman website yang dituju.  Pada  penerapannya  dalam  aplikasi  ini  penulis  menggunakan  bahasa  pemrograman  python  untuk membuat source code crawling nya, penulis membuat web spider untuk melakukan pengumpulan data dengan menggunakan tools scrapy yang sudah tersedia atau bisa di-install dengan mudah pada environment python penulis.  Pada rancangan tampilan menunjukkan mockup tampilan website pencarian SNI dimana tersedia tiga fitur yaitu berita, hubungi kami dan pencarian SNI yang dapat dilihat pada Gambar 3.

## Gambar 3 Rancangan Tampilan Hasil Pencarian

## 4. KESIMPULAN
Dari  penelitian  ini  penulis  dapat  menarik  kesimpulan  kedalam  beberapa  poin  yaitu  website  pencarian  SNI untuk memudahkan proses  pencarian dengan pemanfaatnya algoritma TF-IDF memberikan manfaat dimana user dapat melakukan pencarian dengan kata kunci tanpa harus mengingat detail dari SNI yang akan dicari. Website pencarian SNI dibuat dengan fitur baru yaitu menu berita, dimana user dapat memperbaharui informasi mereka dari sumber berita yang terpercaya. Penggunaan kata kunci yang merujuk pada standar yang akan dicari lebih  efektif  penggunaannya  karena  kemampuan  manusia  dalam  mengikat  kata  lebih  mudah  dibandingkan dengan angka. Kata kunci yang menggambarkan apa yang akan dicari oleh user juga akan menampilkan hasil score  TF-IDF  dimana  semakin  tinggi  skor  TF-IDFnya  maka  semakin  sesuai  dengan  apa  yang  dicari  oleh pengguna.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Terima  kasih  kepada  Biro  Penelitian,  Pengabdian  Masyarakat  &  Publikasi,  Universitas  Mercu  Buana  yang telah mendukung pelaksaan penelitian ini.

## REFERENSI
[1]  I.  P.  Sari,  A.  Bakhtiar,  and  A.  Arvianto,  “An  analysis  of  contribution  rates  in  relation  with  funding structurization  in  formulating  the  Indonesian  National  Standards  (SNIS),”  in 2013  8th  International Conference on Standardization and Innovation in Information Technology (SIIT) , 2013, pp. 1–7.
[2]  A. Wibowo, “Pengetahuan Masyarakat DKI Jakarta Terhadap Produk Bertanda SNI,” J. Stand. , vol. 20, no. 2, pp. 119–128, 2018.
[3]  C. Ciptawan, B. Ginting, S. Sunarmi, and M. Siregar, “Upaya Perlindungan Hukum Konsumen Terhadap

## JSAI: Journal Scientific and Applied Informatics
Vol. 6, No. 3, November 2023, hal. 517~522 E-ISSN: 2614-3054; P-ISSN: 2614-3062, accredited by Kemenristekdikti, Sinta 4 DOI: 10.36085
Produk Yang Tidak Memenuhi Kewajiban Standar Nasional Indonesia,” Locus J. Konsep Ilmu Huk. , vol. 3, no. 1, pp. 21–34, 2023.
[4]  D.  I.  Sensuse et  al. , “The System Feature Identification for Accelerating Government Human Capital Knowledge Improvement,” Int. J. Adv. Sci. Eng. Inf. Technol. , vol. 12, no. 6, pp. 2370–2377, 2022.
[5]  H. Noprisson, “Current Research Trend on Agile Software Development,” Int. J. Sci. Res. Comput. Sci. Eng. Inf. Technol. , pp. 99–105, Sep. 2019.
[6]  E.  Hidayat, Lukman,  H.  Noprisson,  D.  I.  Sensuse,  Y.  G.  Sucahyo,  and  E.  D.  Putra,  “Development  of mobile  application  for  documenting  traditional  knowledge  in  Indonesia:  A  Case  Study  of  Traditional Knowledge in Using Medicinal Plant,” in Proceedings - 14th IEEE Student Conference on Research and Development: Advancing Technology for Humanity, SCOReD 2016 , 2017.
[7]  H.  Noprisson,  “Challenges  and  Benefits  of  Knowledge  Management  Practices  in  Electronic Government,” Int. J. Sci. Res. Comput. Sci. Eng. Inf. Technol. , vol. 5, no. 4, 2019.
[8]  U. Salamah, V. K. Aditya, Y. Jumaryadi, V. Ayumi, and H. Noprisson, “Sistem Penjadwalan Pelayanan Perbaikan Komputer Menggunakan Algoritma Round Robin,” Resolusi Rekayasa Tek. Inform. dan Inf. , vol. 4, no. 1, pp. 122–131, 2023.
[9]  S. D. Asri, D. Ramayanti, A. D. Putra, and Y. T. Utami, “Deteksi Roda Kendaraan Dengan Circle Hough Transform (CHT) dan Support Vector Machine (SVM),” J. Teknoinfo , vol. 16, no. 2, pp. 427–434, 2022.
[10]  D.  Ramayanti,  S.  D.  Asri, and L.  Lionie,  “Implementasi  Model  Arsitektur  VGG16  dan  MobileNetV2 Untuk Klasifikasi Citra Kupu-Kupu,” JSAI (Journal Sci. Appl. Informatics) , vol. 5, no. 3, pp. 182–187, 2022.
[11]  S.  Basuki,  “Kebijakan  Post  Border  dan  Ketidakpastian  Regulasi  Pemeriksaan  Barang  Impor  di Indonesia,” Kaji. Ekon. dan Keuang. , vol. 4, no. 1, pp. 86–102, 2020.
[12]  I. M. S. Wijaya and D. I. Sari, “Pelatihan Pembangunan Website E-Commerce Dalam Mengelola Hasil Karya Siswa/Siswi Di Smkn 5 Batam,” J. Abdimas ADPI Sains Dan Teknol. , vol. 2, no. 4, pp. 207–212, 2021.
[13]  D. Noviarini and E. A. Syaefudin, “SNI standard freight software design with social platform media for cost efficiency and effectiveness for product advantages for cooperative found MSME products,” in AIP Conference Proceedings , 2022, vol. 2668, no. 1.
[14]  N. Hermawan, I. Rahman, and K. Mantasa, “Upaya Pustakawan dalam Memenuhi Kebutuhan Informasi Pemustaka: Studi Kasus Universitas Bosowa,” Lit. Trends Libr. Dev. , vol. 5, no. 1, pp. 114–121, 2024.
[15]  S. Junandi, D. Dwiyantoro, and B. Setiawan, “Penerapan Standar Nasional Indonesia (SNI) dalam Tata Kelola Arsip di Perguruan Tinggi,” UNILIB J. Perpust. , 2022.
[16]  B. S. Nasional, “Strategi Standardisasi Nasional 2015–2025,” Jakarta Badan Stand. Nas. , 2014.
[17]  T.  Rahayu  and  R.  A.  Prastyanti,  “Pertanggung  Jawaban  Pidana  Terhadap  Pelaku  Usaha  Yang Memperdagangkan Barang Tidak Memenuhi Standar SNI,” J. Dunia Ilmu Huk. , vol. 1, no. 2, pp. 28–32, 2023.
[18]  B. S. Nasional, “Pengantar standardisasi,” Jakarta BSN , vol. 198, 2009.
[19]  T. Haryono, “Mencegah Disharmoni Dua Standar Nasional Bidang Perpustakaan (SNI dan SNP),” Media Pustak. , vol. 19, no. 4, pp. 5–9, 2012.