IMPLEMENTASI MODEL RUANG VEKTOR UNTUK PENCARIAN DOKUMEN TEKS

    Iftitah, Khalifa Esha (2016) IMPLEMENTASI MODEL RUANG VEKTOR UNTUK PENCARIAN DOKUMEN TEKS. S1 thesis, Universitas Pendidikan Indonesia.

    Abstract

    Peranan informasi sangat besar dalam kehidupan masyarakat untuk memenuhi kebutuhan hidup. Pesatnya perkembangan teknologi menyebabkan penyebaran akan informasi semakin luas. Dibutuhkan suatu sistem yang dapat mengorganisir sekumpulan informasi agar memudahkan dalam menemukan informasi yang dibutuhkan. Dengan konsep sistem temu kembali informasi serta menggunakan metode ruang vektor, dapat mempermudah dalam proses pencarian informasi yang relevan. Untuk dapat menemukan informasi yang dibutuhkan, informasi terlebih dahulu diproses dan kemudian diindeks ke dalam data indeks informasi. Pemrosesan dapat dilakukan dalam 2 tahap. Langkah pertama yaitu pemrosesan informasi yang terdiri dari proses cleaning, tokenizing, filtering, dan stemming. Langkah kedua adalah mengindeks informasi. Pada proses pencarian (menemukan) informasi, metode ruang vektor memproses data yang telah ada pada indeks untuk menghitung nilai kemiripan dengan query yang diberikan user. Hasilnya berupa daftar dokumen (informasi) relevan dengan query yang diberikan user. Hasil performasi memperoleh nilai rata-rata precision 0,45, recall 0,96, dan f-measure 0,54. Sistem menghasilkan nilai recall yang tinggi dibandingkan dengan precision pada proses pencarian dokumen. Penelitian ini menunjukan bahwa metode ruang vektor dapat melakukan proses pencarian serta menghasilkan dokumen yang relevan.---;

    The role of information is very big in society to fulfill this life. The rapid development of technology caused widely spread of information. So we need system to organize some informations to easily find an information that we need. With information retrieval system and using vector space model method, we can simplify relevantly searching process of information. To finding information that we need, firstly the information is processed and indexed in information data index. Processing can be done in two steps. Step one, processing information that stand from cleaning process, tokenizing, filtering, and stemming. Step two, indexing information. In searching information process, vector space model method is processing data that existed in index to count precision value with query which is given by user. The result is list of document (information) that relevant with query which is given by user. Performance result gains average precision 0,45, recall 0,86, and f-measure 0,54. System gives high recall value compared with precision in document searching processing. This research shows that vector space model method can do searching process and gain relevant document.

    [thumbnail of S_KOM_0902018_Title.pdf]
    Preview
    Text
    S_KOM_0902018_Title.pdf

    Download (11kB) | Preview
    [thumbnail of S_KOM_0902018_Abstract.pdf]
    Preview
    Text
    S_KOM_0902018_Abstract.pdf

    Download (291kB) | Preview
    [thumbnail of S_KOM_0902018_Table_of_content.pdf]
    Preview
    Text
    S_KOM_0902018_Table_of_content.pdf

    Download (420kB) | Preview
    [thumbnail of S_KOM_0902018_Chapter1.pdf]
    Preview
    Text
    S_KOM_0902018_Chapter1.pdf

    Download (141kB) | Preview
    [thumbnail of S_KOM_0902018_Chapter2.pdf] Text
    S_KOM_0902018_Chapter2.pdf
    Restricted to Staf Perpustakaan

    Download (586kB)
    [thumbnail of S_KOM_0902018_Chapter3.pdf]
    Preview
    Text
    S_KOM_0902018_Chapter3.pdf

    Download (257kB) | Preview
    [thumbnail of S_KOM_0902018_Chapter4.pdf] Text
    S_KOM_0902018_Chapter4.pdf
    Restricted to Staf Perpustakaan

    Download (451kB)
    [thumbnail of S_KOM_0902018_Chapter5.pdf]
    Preview
    Text
    S_KOM_0902018_Chapter5.pdf

    Download (291kB) | Preview
    [thumbnail of S_KOM_0902018_Bibliography.pdf]
    Preview
    Text
    S_KOM_0902018_Bibliography.pdf

    Download (202kB) | Preview
    [thumbnail of S_KOM_0902018_Appendix.pdf] Text
    S_KOM_0902018_Appendix.pdf
    Restricted to Staf Perpustakaan

    Download (272kB)
    Official URL: http://repository.upi.edu
    Item Type: Thesis (S1)
    Additional Information: No panggil : S KOM IFT i-2016; pembimbing: 1.Novi Sofia Fitriasari 2.Rizky Rachman
    Uncontrolled Keywords: temu kembali informasi, metode ruang vektor, stemming, pencarian, indeks, information retrieval, vector space model, searching, index
    Subjects: L Education > L Education (General)
    Q Science > QA Mathematics > QA75 Electronic computers. Computer science
    T Technology > T Technology (General)
    Divisions: Fakultas Pendidikan Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam > Program Studi Ilmu Komputer
    Depositing User: Mr mhsinf 2017
    Date Deposited: 12 Oct 2017 02:46
    Last Modified: 12 Oct 2017 02:46
    URI: http://repository.upi.edu/id/eprint/26544

    Actions (login required)

    View Item View Item