Implementasi TF-IDF dan Cosine Similarity untuk Penyaringan Dokumen Berita Program Makan Siang Gratis Pemerintah Indonesia - William Tanuwijaya; Christofer Evan Setiawan; Hafiz Irsyad; Abdul Rahman (DEVICE : JOURNAL OF INFORMATION SYSTEM, COMPUTER SCIENCE AND INFORMATION TECHNOLOGY, 2025)
Penelitian ini menerapkan metode Information Retrieval (IR) dalam menyaring berita yang relevan terkait program makan siang gratis yang diselenggarakan oleh pemerintah Indonesia, sebuah program yang ditujukan untuk meningkatkan gizi pelajar dan mencegah terjadinya stunting, namun juga menampilkan data berita dari berbagai media nasional, preprocessing data (termasuk case folding, tokenisasi, stopword removal dan stemming), pembobotan kata menggunakan metode Term Frequency-Inverse Document Frequency (TF-IDF), serta menggunakan pengukuran tingkat relevansi menggunakan Cosine Similarity. Dataset terdiri dari lima berita dengan topik terkait, yang IR mampu menyaring dokumen secara efektif. Dari lima Berita, empat di antaranya terdeteksi relevan dan satu tidak relevan. Evaluasi model menghasilkan akurasi sebesar 80%, precision 100%, recall 80% dan f1-score 89%. Nilai-nilai ini menunjukkan bahwa sistem dapat mengidentifikasi relevansi konten Berita terhadap topik yang terutama dalam kasus judul Berita yang bersifat clickbait. Penelitian ini juga memberikan kontribusi terhadap pengembangan sistem penyaringan informasi yang lebih efisien dan akurat dalam konteks isu publik.