IMPLEMENTASI ALGORITMA WEIGHTED TREE SIMILARITY DALAM MENENTUKAN PENCARIAN DATA SECARA SEMANTIK - Bilal Abdul Wahid (Lembaga Riset dan Pengabdian Masyarakat Institut Bisnis Nusantara, 2018)
Penggunaan suatu pencarian teks yang lengkap serta pencarian metadata yang sesuai memiliki indikasi kelemahan didalam ketepatan artikel atau data yang dicari. Penelitian ini menjabarkan tentang algoritma kesamaan bobot pohon dikombinasikan dengan metode kesamaan kosinus untuk menghitung kesamaan dalam pencarian data secara semantik. Dalam metadata metode ini dibangun berdasarkan pada pohon berlabel symbol atau node, label dan cabang tertimbang. Bentuk dari Struktur metadata pohon dibangun berdasarkan informasi data semantik seperti taxonomi, ontologi, preferensi, sinonim, homonim dan stemming. Hasil dari pengujian ini adalah ketepatan dalam melakukan pencarian dengan menggunakan algoritma bobot dari pohon berbobot yang lebih baik daripada pencarian teks lengkap dan pencarian dengan metode metadata. Pencarian yang tepat adalah dengan menerapkan Algoritma Weighted Tree Similarity guna mencari data secara semantic.