Pemeringkatan Pencarian pada Buku Pedoman Akademik Filkom UB Menuju Merdeka Belajar dan Free E-Book Pembelajaran Sebagai Prototype Local Smart Micro Search Engine Menggunakan Algoritma Pagerank dan TF-IDF - Cholissodin, Imam; Sa’rony, Akhmad; Salsabila, Rona; Firmansyah, Ilham; Mahardika, Guedho Augnifico; Pardede, Andreas; Alaydrus, Zaien Bin Umar (Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer, 2021)
Buku Pedoman Akademik FILKOM Universitas Brawijaya merupakan suatu kebutuhan informasi akademik yang cukup penting, dan juga buku penunjang pembelajaran seperti Free e-Book bagi para mahasiswa. Untuk memperoleh informasi yang relevan terhadap query yang diberikan seringkali belum sesuai dengan kebutuhan pencarian pengguna. Pengguna harus menguasai secara keseluruhan untuk mengetahui dokumen mana yang paling sesuai, dan proses ini akan memakan waktu yang banyak. Sistem ini mampu memberikan rekomendasi dokumen sesuai dengan hasil perhitungan pemeringkatan teks. Proses pemeringkatan teks dapat diselesaikan dengan algoritma PageRank, di mana dokumen yang memiliki bobot pemeringkatan terkecil, memiliki kata terbanyak pada dokumen tersebut. Algoritma ini telah dibuktikan mampu memeberikan feedback dokumen yang relevan melalui dua tahap pengujian. Evaluasi yang dilakukan terhadap dua buah pengujian menghasilkan rata-rata nilai recall tertinggi yaitu 80.6% pada data ke-1, dan data ke-2 didapatkan korelasi terbaik antara precision, recall dan f-measure sebesar 0,98, 0,99, 0,99. AbstractThe Brawijaya University FILKOM Academic Handbook is an important academic information need, as well as learning support books such as Free e-Books for students. To obtain information that is relevant to the query given is often not in accordance with the wishes of the user. Users must master the whole to find out which documents are most suitable, which is where the process will take a lot of time. This system is able to provide document recommendations in accordance with the results of the text ranking calculation. The process of ranking the text can be solved by the PageRank algorithm, where documents that have the smallest ranking weight, have the most words in the document. This algorithm has been proven to be able to provide feedback on relevant documents through two stages of testing. he evaluation conducted on the two tests resulted in the highest average recall value of 80.6% on the 1st dataset, and 2nd dataset the best correlation was obtained between precision, recall and f-measure of 0.98, 0.99, 0.99.