Penerapan Vector Space Model dalam Pencarian Dokumen Jurnal Berbahasa Indonesia dengan Query Berupa Ucapan

Faridi, Erzan Miftah and Endah, Sukmawati Nur (2017) Penerapan Vector Space Model dalam Pencarian Dokumen Jurnal Berbahasa Indonesia dengan Query Berupa Ucapan. Prosiding Seminar Nasional Ilmu Komputer 2017 . (In Press)

[img]Microsoft Word - Accepted Version
324Kb

Abstract

Pencarian informasi dengan keragaman dan banyaknya dokumen yang ada dapat ditangani dengan kajian – kajian yang ada pada information retrieval, khususnya penerapan pada mesin pencari. Mesin pencari yang berkembang sekarang kebanyakan masih menggunakan query berupa teks dan masih jarang yang menggunakan masukan query berupa ucapan bahasa Indonesia. Penelitian ini menerapkan vector space model dalam pencarian dokumen jurnal berbahasa Indonesia dengan query berupa ucapan. Sebelum melakukan pencarian dokumen, query ucapan dikenali dalam bentuk teks menggunakan metode Mel Frequency Cepstral Coefficients (MFCC) sebagai metode ekstraksi ciri dan Hidden Markov Model (HMM) untuk pengenalan ucapannya. Pengujian yang dilakukan meliputi pengujian pengenalan ucapan dan pengujian keakuratan mesin pencari dengan query berupa ucapan. Berdasarkan pengujian 10-fold cross validation dengan 1.000 data, ucapan dapat dikenali sebagai teks dengan akurasi sebesar 89,4%. Hasil pengujian tersebut mengindikasikan bahwa pengenalan ucapan sudah mampu digunakan sebagai masukan query untuk mesin pencari dan mesin pencari dapat menghasilkan dokumen ter-retrieve yang cukup relevan. Kata kunci: mesin pencari, pengenalan ucapan, vectorspace model, pencarian dokumen jurnal

Item Type:Article
Subjects:Q Science > QA Mathematics > QA75 Electronic computers. Computer science
Divisions:Faculty of Science and Mathematics > Department of Computer Science
ID Code:58200
Deposited By:Ms Sukmawati Nur Endah
Deposited On:30 Nov 2017 11:55
Last Modified:30 Nov 2017 11:55

Repository Staff Only: item control page