APLIKASI PENCARIAN KARYA TULIS ILMIAH BERBASIS WEB MENGGUNAKAN SISTEM REKOMENDASI

Husni Husni

Abstract

Penelitian ini mencoba untuk membangun suatu sistem pencarian karya tulis ilmiah berbasis web memanfaatkan teknologi sistem rekomendasi. Setiap pengguna dapat mencari karya tulis tertentu sesuai dengan kata kunci. Pengguna kemudian akan ditawarkan beberapa penelitian lain yang terkait dengan karya tulis yang sedang diakses. Pada penelitian ini, dari beberapa percobaan yang telah dilakukan, namun dengan jumlah paper kurang dari lima puluh, aplikasi web yang dibangun sudah memperlihatkan hasil yang baik. Beberapa kesalahan masih ditemukan. Kadang pencarian kemiripan antara query dengan daftar paper atau kemiripan antara satu paper dengan paper lainnya memberikan nilai kemiripan yang besar, di atas 70%, padahal tingkat kemiripan sebenarnya tidak sebesar itu. Terdapat paper dengan derajat kemiripan rendah padahal sebenarnya merupakan paper yang sangat dekat dengan paper yang sedang dibaca. Kesalahan-kesalahan ini, kemungkinan besar disebabkan tidak dilibatkannya abstrak dalam proses komputasi kemiripan. Teks yang terdapat pada judul pada beberapa kasus tidak merupakan representasi dari uraian paper. Penggunaan abstrak diyakini dapat mempertajam hasil kemiripan yang diberikan oleh sistem yang secara garis besar sudah berjalan baik ini.

 

Kata kunci: kemiripan karya ilmiah, aplikasi web, sistem rekomendasi

 

Abstract

This research attempt to develop a web�based search system of scientific writing using recommendation system technology. Each user can search for certain papers in accordance with the keyword. Users will then be offered several other papers related to the paper that is being accessed. In this study, from several experiments have been conducted, but with the amount of paper is less than fifty, the web applications have shown good results. Some errors are still found. Sometimes search for similarity between the query with a paper list or a paper with other paper gives a great similarity value, above 70%, although the similarity is actually not that big. There is a paper with a low degree of similarity when it actually is a paper that is very close to the paper being read. These errors, most likely due not involved paper abstract in the process of similarity computing. The text contained in the title in some cases do not constitute a representation of paper content. The use of abstract in similarity computing is believed to sharpen the results given by a system that largely has been running this well.

 

Keywords: paper similarity, web application, recommendation system

Full Text:

PDF

References

Lee, D.L., 1997. “Document Ranking and the Vector-Space Model”, IEEE March-April 1997, diunduh dari citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/ summary?doi=10.1.1.17.195, diakses 10 Januari 2010.

Chu, W., Liu, Z., Mao, W.. 2002, “Textual Document Indexing and Retrieval via Knowledge Sources and Data Mining”. Diunduh dari citeseerx.ist.psu.edu/ viewdoc/summary?doi=10.1.1.14.2314, diakes 20 Januari 2010.

Garcia, E., 2005. “Document Indexing Tutorial for Information Retrieval Students and Search Engine Marketers”, Diunduh dari http://www.miislita. com/information-retrieval-tutorial/indexing.html, Diakses 10 Januari 2010.

Willett, P., 2006. “ The Porter stemming algorithm: then and now” Electronic Library and Information Systems, 40 (3). halaman 219–223. Diunduh dari http://eprints.whiterose.ac.uk/1434/01/willettp9_ PorterStemmingReview.pdf, diakses 22 Januari 2010.

Joshua, S.E., 2005. “English Stemming Algorithm”, diunduh dari: www.pr-sol.com/whitepapers/ English Stemming Algorithm.pdf, Diakses 22 Januari 2010.

DOI

https://doi.org/10.21107/rys.v3i1.2288

Metrics

Refbacks

  • There are currently no refbacks.


Copyright (c) 2016 Husni Husni

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.