Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2019 - 2024
0
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Buana Informatika
Pasnur Pasnur
Program Studi Sistem Informasi, STMIK AKBA, Makassar
Computer Science & IT

Published : 2 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search

 1 
Perangkingan Dokumen Berbahasa Arab Menggunakan Latent Semantic Indexing Wahib, Aminul; Pasnur, Pasnur; Santika, Putu Praba; Arifin, Agus Zainal
Jurnal Buana Informatika Vol 6, No 2 (2015): Jurnal Buana Informatika Volume 6 Nomor 2 April 2015
Publisher : Universitas Atma Jaya Yogyakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (417.199 KB)

Abstract

Berbagai metode perangkingan dokumen dalam aplikasi InformationRetrieval telah dikembangkan dan diimplementasikan. Salah satu metode yangsangat populer adalah perangkingan dokumen menggunakan vector space modelberbasis pada nilai term weighting TF.IDF. Metode tersebut hanya melakukanpembobotan term berdasarkan frekuensi kemunculannya pada dokumen tanpamemperhatikan hubungan semantik antar term. Dalam kenyataannya hubungansemantik antar term memiliki peranan penting untuk meningkatkan relevansi hasilpencarian dokumen. Penelitian ini mengembangkan metode TF.IDF.ICF.IBFdengan menambahkan Latent Semantic Indexing untuk menemukan hubungansemantik antar term pada kasus perangkingan dokumen berbahasa Arab. Datasetyang digunakan diambil dari kumpulan dokumen pada perangkat lunak MaktabahSyamilah. Hasil pengujian menunjukkan bahwa metode yang diusulkanmemberikan nilai evaluasi yang lebih baik dibandingkan dengan metodeTF.IDF.ICF.IBF. Secara berurut nilai f-measure metode TF.IDF.ICF.IBF.LSIpada ambang cosine similarity 0,3, 0,4, dan 0,5 adalah 45%, 51%, dan 60%. Namun metode yang disulkan memiliki waktu komputasi rata-rata lebih tinggidibandingkan dengan metode TF.IDF.ICF.IBF sebesar 2 menit 8 detik.
Perangkingan Dokumen Berbahasa Arab Menggunakan Latent Semantic Indexing Wahib, Aminul; Pasnur, Pasnur; Santika, Putu Praba; Arifin, Agus Zainal
Jurnal Buana Informatika Vol 6, No 2 (2015): Jurnal Buana Informatika Volume 6 Nomor 2 April 2015
Publisher : Universitas Atma Jaya Yogyakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (417.199 KB) | DOI: 10.24002/jbi.v6i2.411

Abstract

Berbagai metode perangkingan dokumen dalam aplikasi InformationRetrieval telah dikembangkan dan diimplementasikan. Salah satu metode yangsangat populer adalah perangkingan dokumen menggunakan vector space modelberbasis pada nilai term weighting TF.IDF. Metode tersebut hanya melakukanpembobotan term berdasarkan frekuensi kemunculannya pada dokumen tanpamemperhatikan hubungan semantik antar term. Dalam kenyataannya hubungansemantik antar term memiliki peranan penting untuk meningkatkan relevansi hasilpencarian dokumen. Penelitian ini mengembangkan metode TF.IDF.ICF.IBFdengan menambahkan Latent Semantic Indexing untuk menemukan hubungansemantik antar term pada kasus perangkingan dokumen berbahasa Arab. Datasetyang digunakan diambil dari kumpulan dokumen pada perangkat lunak MaktabahSyamilah. Hasil pengujian menunjukkan bahwa metode yang diusulkanmemberikan nilai evaluasi yang lebih baik dibandingkan dengan metodeTF.IDF.ICF.IBF. Secara berurut nilai f-measure metode TF.IDF.ICF.IBF.LSIpada ambang cosine similarity 0,3, 0,4, dan 0,5 adalah 45%, 51%, dan 60%. Namun metode yang disulkan memiliki waktu komputasi rata-rata lebih tinggidibandingkan dengan metode TF.IDF.ICF.IBF sebesar 2 menit 8 detik.
Co-Authors Agus Zainal Arifin Aminul Wahib Anny Yuniarti Putu Praba Santika