Please take a moment to complete this survey below
Library's collection Library's IT development CancelPerkembangan jumlah dokumen digital yang semakin banyak
menyebabkan peran search engine menjadi semakin penting. Oleh karena itu
diperlukan metode untuk mencari dokumen dengan mudah dan cepat.
Salah satu tantangan dalam pengembangan search engine adalah
kegagalan dalam mendapatkan dokumen yang diminta karena terjadi word
mismatch. Metode Topic Based Vector Space Model memiliki asumsi bahwa
setiap term memiliki hubungan terhadap term yang lainnya, sehingga dimensi dari
vector space dibentuk berdasarkan fundamental topic. Keunggulan dari metode ini
adalah proses pencarian dokumen tidak berdasarkan keyword matching, tetapi
berdasarkan fundamental topic. Untuk meningkatkan performa dari metode ini,
dilakukan proses stemming, irregular verbs converter dan stopwords removal
sebelum proses indexing yang dilakukan. Aplikasi ini dibuat menggunakan
Microsoft Visual Basic.Net 2005 digunakan sebagai backend indexing, sedangkan
Microsoft ASP.Net 2005 digunakan sebagai front end search engine.
Berdasarkan hasil pengujian yang dilakukan, metode ini dapat
melengkapi kekurangan dari metode Vector Space Model dan OKAPI BM25.