PENENTUAN KEPUTUSAN KECOCOKAN DATA MENGGUNAKAN METODE PENGELOLAAN DATA DENGAN KNOWLEDGE MANAGEMENT SYSTEM DAN ALGORITMA COSINE SIMILARITY DALAM STUDI KASUS LOST AND FOUND
Loading...
Date
2020
Authors
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Program Studi Sistem Informasi, Universitas Widyatama
Abstract
Sebagian besar masyarakat yang mengalami kehilangan menginformasikannya melalui selembar kertas atau bahkan berlembar-lembar kertas yang ditempelkan pada dinding- dinding. Alternatif lain yang digunakan oleh sebagian masyarakat yaitu memanfaatkan media informasi cetak seperti surat kabar dan media sosial sebagai sarana penyebaran informasi kehilangan seperti facebook atau instagram karena dianggap mudah dalam penyebarannya. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk membantu masyarakat dalam mencari barang atau orang yang hilang. Dengan menggunakan metodologi action research dan didukung dengan 20 sampel data yang berisi informasi kehilangan dari beberapa sumber seperti surat kabar dan media sosial. Implikasi dari penelitian ini adalah bagaimana cosine similarity dapat membantu dalam pengambilan keputusan dengan membentuk penentuan keputusan kecocokan data sehingga dapat membantu masyarakat dalam proses pencarian barang atau orang hilang. Proses kerja sistem ini, user yang kehilangan atau menemukan dapat melaporkan kehilangan atau menemukan ke website lost and found. Kemudian sistem akan melakukan preprocessing (proses text mining) yang terdiri dari case folding proses pengubahan yang semula huruf kapital menjadi huruf kecil kemudian tokenizing proses pemenggalan kata berdasarkan separator. Filtering stopword proses penghilangan kata yang dianggap tidak penting atau tidak berpengaruh banyak terhadap kalimat dan stemming merupakan proses pencarian kata dasar dari sebuah kalimat yang terdapat pada dokumen. Setelah didapatkan kumpulan kata dasar (term) dilakukan proses pembobotan menggunakan kata kunci atau keyword yang dicari dengan TF/IDF. Kemudian setelah sudah dihitung bobot keyword, sistem akan mengecek apakah ada data yang kemungkinan sama, jika ada maka sistem akan melakukan proses perhitungan kemiripan cosine similarity. Semakin besar nilai cosinus (maksimal 1) maka semakin mirip data yang dibandingkan.
Description
Keywords
Action Research, Cosine Similarity, Knowledge Management System, Lost and Found, TF-IDF