Rekomendasi Artikel Terkait Pada Berita Online Menggunakan Teknik Text Mining

Abstract

Pengguna internet di Indonesia berkembang pesat mampu mengubah gaya hidup masyarakat. Masyarakat memanfaatkan internet untuk mengakses informasi pada berita online. Berita online yang beragam jenis dan kategori membuat pengguna layanan berita online harus menyediakan informasi sesuai dengan permintaan pengguna. Berdasarkan permasalahan tersebutpeneliti membuat sistem rekomendasi artikel dengan membandingkan artikel pengguna dengan artikel yang ada di database kemudian di ambil sesuai dengan kemiripan yang paling tinggi. Metode yang digunakan untuk menghitung nilai kemiripan adalah Cosine Similarity yang dapat menghitung nilai kemiripan antar kalimat dengan memodelkan dokumen teks sebagai vektor kata (terms). Nilai kesamaan antara dokumen acuan dan dokumen pembanding di urutkan dari yang tertinggi ke yang terendah. Skor kemiripan yang lebih tinggi berarti lebih banyak relevansi antara fokumen pembanding dan dokumen acuan