TEXT
SISTEM REKOMENDASI JURNAL DENGAN PENDEKATAN BERBASIS KONTEN MENGGUNAKAN METODE ROCCIHO RELEVANCE FEED BACK
ABSTRAK
Jurnal adalah tulisan khusus yang memuat artikel pada suatu bidang ilmu tertentu yang
terbitan berkala berseri dan dikeluarkan oleh orang yang berkompeten, jurnal dapat
digunakan sebagai bahan acuan penelitian sebelumnya serta digunakan sebagai contoh
pembuatan laporan karya ilmiah yang akan mendatang. Banyak dari pembaca terutama para
akademisi kebingungan dalam mencari suatu jurnal acuan untuk bidang yang akan mereka
teliti. Dari permasalahan ini maka perlu dilakukan cara guna memudahkan para pembaca
dalam mencari jurnal relevan yang mereka inginkan, salah satu nya adalah sistem
rekomendasi. Pada penelitian ini sistem rekomendasi diusulkan menggunakan metode
Rocchio Relevance Feedback. Metode ini adalah sebuah reformulasi query paling populer
karena sering digunakan dalam membantu para pengguna/user di bidang Information
Retrieval Systems dan penelusuran informasi yang dipengaruhi oleh jumlah kata kunci/query
yang digunakan. Sebelum metode Rocchio Relevance Feedback dilakukan, data perlu
dilakukan proses pembersihan data guna menghilangkan noisy, jika sudah dilakukan
pembersihan data maka dilanjutkan ke proses pembobotan TF-IDF digunakan untuk
mendapatkan nilai bobot antar term, jika sudah didapatkan bobot tiap term dilanjutkan ke
proses perhitungan Rocchio Relevance Feedback dengan menghitung bobot term jurnal
dengan term query, dan didapati nilai similarity antar dokumen jurnal dan query tersebut.
Hasil penelitian ini dapat digunakan dalam merekomendasikan jurnal dengan cara meretrieve
dokumen yang relevan kepada para pembaca. Maka dilakukan uji coba sistem menggunakan
Confusion Matrix, dan didapati rata – rata nilai precession sebesar 0.60%, untuk rata – rata
nilai recall sebesar 0.96%.
Kata kunci : Sistem Rekomendasi Jurnal, Rocchio Relevance Feedback, Content-Based, TF-IDF,
Confusion Matrix.
S06-20441 | S06-20441 AUF 2020 | Koleksi Skripsi | Tersedia |
Tidak tersedia versi lain