Analisis Pengaruh Algoritma Stopwords Dan Stemmer Terhadap Model Information Retrieval

Abstract

Information retrieval ialah mendapatkan kembali suatu document dari document-document. Salah satu masalah yang dihadapi oleh pengguna dalam mencari suatu informasi  berita ialah terlalu banyak nya hasil yang tampil dari suatu website yang ada namun belum relevan atau tidak sesuai yang di inginkan dari database/kumpulan dokumen sehingga menyulitkan pengguna untuk memilih berita yang relevan. Solusi dari masalah tersebut maka dilakukan analisis pengaruh algortima stopwords dan stemmer terhadap model information retrieval. Metode yang ingin digunakan penyusun ini dengan 4 skenario pengujian dengan melihat presisi yang besar. Hasil dari penelitian di dapatkan bahwa model 1 yang menerapkan stopwords dan stemmer merupakan model yang paling baik dengan nilai average precision 0.89604715. Model terbaik 2 yang menerapakan  stopwords tapi tanpa Stemmer dengan nilai average precision 0.889867042. Model terbaik 3 yang menerapakan stemmer tapi tanpa stopwords dengan nilai average precision 0.879008822. Model terbaik 4 tidak menerapakan stopwords dan tanpa stemmer dengan nilai average precision  0.876263991.