<![CDATA[Informasi saat ini sangat mudah didapatkan dengan memanfaatkan fasilitas internet dimanapun dan kapanpun. Di sisi lain informasi yang didapat dari search engine merupakan semua hal yang berkaitan dengan kata kunci yang dicari. Hal ini menyebabkan pengguna terpaksa menyaring untuk mendapatkan dokumen yang relevan. Oleh karena itu diperlukan cara untuk mengelompokkan banyaknya informasi yang tersedia, yang dibutuhkan pengguna sehingga memudahkan pengguna untuk mendapatkan dokumen yang diinginkan. Pada penelitian ini diusulkan suatu solusi dari permasalahan tersebut dengan mengembangkan metode ilmu pencarian yang dikenal dengan temu-kembali informasi (information retrieval) dan metode Vector Space Model (VSM). Pada metode Vector Space Model (VSM) beberapa dokumen online akan diindeks dan diurutkan berdasarkan bobot dari kata pencarian yang terdapat di dalam dokumen online tersebut. Salah satu algoritma pembobotannya adalah algoritma tf-idf yang dipengaruhi oleh frekuensi kemunculan kata pada tiap dokumen online dan frekuensi dari dokumen online yang memiliki kata tersebut.]]>
Copyrights © 2017
