Penerapan Algoritma Cosine Similarity dan Pembobotan TF-IDF pada Sistem Klasifikasi Dokumen Skripsi

Abstract

Banyaknya arsip dokumen skripsi yang terkumpul dalam bentuk soft file yang tidak terklasifikasi dengan baik mengakibatkan proses pencarian kembali menjadi sulit. Untuk mengakses informasi yang dibutuhkan menjadi kurang cepat dan tepat apabila keseluruhan dokumen disimpan dalam satu folder database. Maka dari itu diperlukan suatu sistem yang dapat mengklasifikasikan dokumen secara otomatis ke dalam folder berbeda pada database agar lebih mudah dalam mengelola dokumen yang ada. Metode TF-IDF merupakan suatu cara untuk memberikan bobot hubungan suatu kata (term) terhadap dokumen. Metode cosine similarity merupakan metode untuk menghitung kesamaan antara dua buah objek yang dinyatakan dalam dua buah vector dengan menggunakan keywords (kata kunci) dari sebuah dokumen sebagai ukuran. Metode pengembangan sistem yang digunakan dalam penelitian ini adalah model waterfall, sedangkan metode penelitian yang digunakan adalah metode Research and Development (R&D). Data latih yang digunakan dalam penelitian ini berjumlah 50 dokumen skripsi dengan beberapa kategori yang berbeda. Hasil penelitian menunjukkan bahwa persentase tingkat ketepatan klasifikasi sistem adalah sebesar 98%.