Minggu, 15 Februari 2015

Download Skripsi Computer Science:Analisis Dan Implementasi Metode Latent Semantic Indexing Pada Sistem Pencarian Dokumen

Download Skripsi Computer Science:Analisis Dan Implementasi Metode Latent Semantic Indexing Pada Sistem Pencarian Dokumen

BAB PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Perkembangan teknologi dewasa ini khsnya internet berkembang sangat pesat. Hal ini diiringi juga dengan semakin berkembangnya Teknologi Informasi yang dibutuhkan oleh pengguna sehingga mengakibatkan munculnya suatu cabang ilmu baru dalam teknologi informasi, yaitu pencarian informasi (information retrieval). Sejalan dengan perkembangan teknologi maka perkembangan peralatan juga ikut mengambil andil yang besar untuk mendukung perkembangan pertukaran informasi yang semakin hari semakin canggih. Hampir semua kecanggihan teknologi yang memberikan kemudahan kepada user dalam menemukan apa yang diinginkannya. Salah satu kemudahan yang diberikan adalah menyediakan fasilitas searching yang digunakan untuk memberikan kemudahan mendapatkan lebih banyak informasi yang berbentuk dokumen. Pencarian informasi yang tepat dan sesuai kebutuhan menjadi sangat penting dengan semakin mudahnya memperoleh informasi dari seluruh dunia sebagai akibat perkembangan teknologi informasi dan komunikasi yang semakin pesat. Oleh karena itu, teknik untuk memperoleh dokumen dengan isi yang sesuai dengan kebutuhan informasi sangat diperlukan. Dari permasalahan yang ada, maka penulis ingin membuat sistem pencarian dokumen dengan menggunakan metode Latent Semantic Indexing (LSI). Dalam hal ini penulis menggunakan algoritma LSI. Metode LSI memiliki kemampuan untuk mengekstrak konten konseptual dari suatu isi teks dengan mendirikan asosiasi (hubungan) antara istilah-istilah yang terjadi dalam konteks yang serupa. Sehingga dokumen yang memiliki kata kunci saja yang ditampilkan sebagai hasil dari pencarian. Ide yang melandasi LSI adalah kumpulan semua kata dalam konteks tertentu dimana kata yang muncul atau tidak muncul, menyediakan batasan untuk menentukan kesamaan arti dari sebuah kata dan kumpulan kata yang lainnya [1]. Proses pencarian dengan metode LSI pada sistem ini menerima masukan berupa sebuah keyword yang akan dicari pada dokumen. Pada proses pencarian dengan metode LSI kata-kata yang unik pada setiap dokumen akan direpresentasikan sebagai baris matriks dan dokumen-dokumen akan direpresentasikan sebagai kolom matriks [7]. Nilai dari matriks tersebut adalah banyaknya kemunculan sebuah kata disetiap dokumen yang akan dibandingkan. sehingga dokumen yang memiliki kecocokan dengan kata kunci akan ditampilkan dan diharapkan nantinya hasil dari pencarian dokumen ini dapat memunculkan dokumen yang dicari berdasarkan kata kunci. 1.2 Rumusan Masalah Rumusan masalah yang akan dibahas pada tugas akhir ini adalah sebagai berikut: Sulitnya menemukan dan mengetahui dokumen yang relevan dengan kata kunci merupakan masalah besar dalam menemukan dokumen yang diinginkan oleh pengguna. Hal inilah yang mendasari penulis dengan membuat fasilitas pencarian dokumen yang dapat memenuhi keinginan pengguna. Bagaimana menghadirkan sebuah sistem pencarian dokumen yang dapat memberikan kemudahan untuk menghasilkan dokumen yang relevan dengan kata kunci. 1.3 Batasan Masalah Untuk mencegah perluasan masalah dan pembahasan yang terlalu kompleks, maka dibutuhkan pembatasan masalah. Adapun batasan masalah pada penulisan tugas akhir ini adalah: 1. Searching dokumen ini tidak membuat pencarian berdasarkan kombinasi katakata penggolongan AND, OR, dan NOT serta penggunaannya yang tidak menggunakan case sensitive. 2. Dokumen yang digunakan sebagai data dalam proses pencarian ini berupa dokumen berbahasa Indonesia dengan format .txt (textfile). 1.4 Tujuan Penelitian Tujuan penelitian ini yaitu: 1. Mengetahui kinerja dan keefektifan algoritma LSI dalam melakukan pencarian dokumen. 2. Mengembangkan aplikasi sebagai bentuk implementasi dari algoritma LSI. 1.5 Manfaat Penelitian Manfaat yang dapat diambil dari hasil tugas akhir ini adalah: 1. Dapat mengetahui kelebihan dan kekurangan algoritma LSI dalam melakukan pencarian dokumen. 2. Dapat menambah/memperkaya literature dalam bidang searching dokumen dalam konsep Bahasa Indonesia. 3. Memberikan alternatif teknologi sederhana bagi para programmer yang ingin menerapkannya di mesin pencarian dokumen pada umumnya. 1.6 Metodologi Penelitian Metodologi penelitian yang digunakan dalam penulisan tugas akhir ini adalah sebagai berikut: 1. Studi Literatur Dengan melakukan studi literatur, penulis mempelajari teori yang relevan dengan judul penelitian dari berbagai sumber, seperti buku, artikel, jurnal, dan situs-situs internet. 2. Merancang Desain Sistem Desain yang akan dirancang adalah struktur program yang akan digunakan untuk implementasi algoritma latent semantic indexing. 3. Implementasi Sistem Sistem akan diimplementasikan dalam bentuk aplikasi desktop menggunakan bahasa pemrograman Delphi. 4. Pengujian dan Analisis Sistem Pengujian ini mencakup apakah implementasi telah sesuai dengan teori, atau apakah program mengalami kesalahan. Perbaikan program akan dilakukan jika ditemukan kesalahan. 5. Dokumentasi Sistem Penulis mendokumentasikan hasil penelitian dan aplikasi yang telah dibuat dalam bentuk tugas akhir atau skripsi.Contoh Skripsi Computer Science:Analisis Dan Implementasi Metode Latent Semantic Indexing Pada Sistem Pencarian DokumenDownloads Versi PDF >>>>>>>Klik DisiniArtikel terkait skripsi diantaranya : Kumpulan Contoh skripsi, contoh artikel, contoh makalah,proposal penelitian, karya tulis, contohskripsi, c0ntoh proposal, judul seminar akuntansi, proposal tentang, beasiswa disertasi, laporan ta, tugas ta, tesis akuntansi keuangan, tesis kesehatan, proposal tesis akuntansi, contoh-contoh tesis, tesis gratis, tesis contoh, contoh bab 1 tugas akhir, kumpulan tugas akhir akuntansi, proposal pengajuan tugas akhir, contoh laporan tugas akhir akuntansi, judul tugas akhir jurusan akuntansi.

Share

& Comment

0 komentar:

Posting Komentar

 

Copyright © 2015 Jual Skripsi Eceran™ is a registered trademark.

Designed by Templateism. Hosted on Blogger Platform.