PENERAPAN MODEL INFORMATION RETRIEVAL UNTUK PENCARIAN KONTEN PADA PERPUSTAKAAN DIGITAL
Abstrak
Pertumbuhan pada perpustakaan tidak akan lepas oleh kemajuan ilmu pengetahuan dan teknologi informasi. Dalam hal ini perpustakaan sangat berkaitan erat dengan dan teknologi informasi dan ilmu pengetahuan. Masing-masing saling membantu satu sama lain. Perpustakaan memiliki tanggung jawab yang besar untuk meningkatkan kebiasaan membaca para penggunanya. Oleh karena itu, perpustakaan digital ini memiliki pengaruh yang sangat positif terhadap motivasi membaca pengguna. Perpustakaan digital yakni perpustakaan menggunakan koleksi buku yang format digital dan dapat diakses melalui komputer dan smartphone. Perpustakaan digital sudah menerapkan repository. Repository merupakan suatu wadah untuk menyimpan berbagai dokumen atau informasi. Penggunaan repository sangat memudahkan pengguna perpustakaan digital dalam mencari informasi yang dibutuhkan. Pada penelitian ini metode yang digunakan untuk mencari informasi konten menggunakan (information Retrieval), dalam pengolahan pencariannya menggunakan Algoritma N-Gram serta Cosine Similarity untuk pengukuran kemiripan antara dokumen yang dicari. Dengan penggunaan metode diatas dapat mempercepat proses pencarian konten pada perpustakaan digital serta untuk menemukan relevansi antara hasil pencarian dan kata kunci.
Referensi
[2] J. Setiyono and M. M, “Persepsi Pemustaka Terhadap Pengembangan Institutional Repository Di Perpustakaan Isi Surakarta,” Publ. Libr. Inf. Sci., vol. 3, no. 1, p. 20, 2019, doi: 10.24269/pls.v3i1.1576.
[3] E. Fitriani, R. E. Indrajit, and R. Aryanti, “Penerapan Model Information Retrieval Untuk Pencarian Konten Pada Perpustakaan Digital,” J. Perspekt., vol. 15, no. 2, pp. 170–176, 2017.
[4] I. G. Anugrah, “Penerapan Metode N-Gram dan Cosine Similarity Dalam Pencarian Pada Repositori Artikel Jurnal Publikasi,” Build. Informatics, Technol. Sci., vol. 3, no. 3, pp. 275–284, 2021, doi: 10.47065/bits.v3i3.1058.
[5] Z. Pratama, E. Utami, and M. R. Arief, “Analisa Perbandingan Jenis N-GRAM Dalam Penentuan Similarity Pada Deteksi Plagiat,” Creat. Inf. Technol. J., vol. 4, no. 4, p. 254, 2019, doi: 10.24076/citec.2017v4i4.118.
[6] A. S. Wahyuni and A. O. . Dewi, “Persepsi Pemustaka Terhadap Desain Antarmuka Pengguna (User Interface) Aplikasi Perpustakaan Digital ïJogja"Berbasis Android,” J. Ilmu Perpust., vol. VII, no. 1, pp. 21–30, 2018, [Online]. Available: https://ejournal3.undip.ac.id/index.php/jip/article/view/22810.
[7] A. I. Fahma, I. Cholissodin, and R. S. Perdana, “Identifikasi Kesalahan Penulisan Kata (Typographical Error) Pada Dokumen Berbahasa Indonesia Menggunakan Metode N-Gram Dan Levenshtein Distance,” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput., vol. 2, no. 1, pp. 53–62, 2018.
[8] J. Pardede, M. Gustiana Husada, and R. Riansyah, “Implementasi Dan Perbandingan Metode Okapi BM25 Dan PLSA Pada Aplikasi Information Retrieval,” Itenas Repos., pp. 1–10, 2018.
[9] A. A. Muin and F. Fitriani, “Implementasi Sistem Informasi Pengelolaan Data Perpustakaan Berbasis Web (Studi Kasus: Perpustakaan Daerah Kabupaten Sinjai),” J. INSYPRO (Information Syst. Process., vol. 5, no. 2, pp. 1–8, 2021, doi: 10.24252/insypro.v5i2.19398.
[10] A. Nurfalah and A. A. Suryani, “Analisis Sentimen Berbahasa Indonesia dengan Pendekatan Lexicon-Based pada Media Sosial,” J. Masy. Inform. Indones., vol. 2, no. 1, pp. 1–8, 2017.
[11] R. Sadida, M. R. Azkia, B. P. Candra, N. Rezeki, and M. O. C. Rendy, “Perancangan Sistem Analisis Sentimen Masyarakat pada Sosial Media dan Portal Berita,” Semin. Nas. Teknol. Inf. dan Multimed. 2017, no. 2015, pp. 2–7, 2017.
[12] T. Zebua and N. Silalahi, “Aplikasi Saran Buku Bacaan Bagi Pengunjung Perpustakaan AMIK STIEKOM Sumatera Utara Berdasarkan Algoritma Brute Force,” Jurasik (Jurnal Ris. Sist. Inf. dan Tek. Inform., vol. 3, no. 3, p. 66, 2018, doi: 10.30645/jurasik.v3i0.67.
[13] M. Z. Naf’an, A. Burhanuddin, and A. Riyani, “Penerapan Cosine Similarity dan Pembobotan TF-IDF untuk Mendeteksi Kemiripan Dokumen,” J. Linguist. Komputasional, vol. 2, no. 1, pp. 23–27, 2019.
[14] D. S. Indraloka and B. Santosa, “Penerapan Text Mining untuk Melakukan Clustering Data Tweet Shopee Indonesia,” J. Sains dan Seni ITS, vol. 6, no. 2, pp. 6–11, 2017, doi: 10.12962/j23373520.v6i2.24419.
[15] M. S. Anwar, I. M. I. Subroto, and S. Mulyono, “Sistem Pencarian E-Journal Menggunakan Metode Stopword Removal Dan Stemming,” Pros. Konf. Ilm. Mhs. UNISSULA 2, pp. 58–70, 2019, [Online]. Available: http://lppm-unissula.com/jurnal.unissula.ac.id/index.php/kimueng/article/viewFile/8420/3887.
[16] P. F. Ariyani, A. Rahmala, and N. Juliasari, “Implementasi Metode Stemming Tala Dan Fungsi Jaccard Pada Aplikasi Katalog Perpustakaan,” Semin. Nas. Inov. dan Apl. Teknol. di Ind. 2019, pp. 128–133, 2019.
[17] I. Made Suwija Putra, N. Putu Ayu Widiari, and I. Wayan Gunaya, “Implementasi Generalized Vector Space Model (GVSM) dalam Pencarian Buku di Perpustakaan,” J. Ilm. Merpati (Menara Penelit. Akad. Teknol. Informasi), p. 86, 2019, doi: 10.24843/jim.2019.v07.i01.p10.
[18] S. Fauziah, D. N. Sulistyowati, and T. Asra, “Optimasi Algoritma Vector Space Model Dengan Algoritma K-Nearest Neighbour Pada Pencarian Judul Artikel Jurnal,” J. Pilar Nusa Mandiri, vol. 15, no. 1, pp. 21–26, 2019, doi: 10.33480/pilar.v15i1.27.
[19] D. A. N. Lempel, Z. I. V Welch, D. A. N. Lempel, Z. I. V Welch, and L. Z. W. Yang, “METODE N-GRAM UNTUK ALGORITMA KOMPRES HUFFMAN,” no. 1102090.
