<![CDATA[Pencarian dokumen skripsi pada repositori digital umumnya masih terbatas pada pencocokan kata kunci sehingga sering menghasilkan temuan yang kurang relevan. Berdasarkan permasalahan tersebut, penelitian ini bertujuan untuk membangun sistem pencarian semantik dokumen skripsi dalam format PDF dengan memanfaatkan Sentence-BERT (SBERT) dan metode Cosine Similarity yang dipadukan dengan ontologi untuk memperkaya pemahaman makna query. Sistem ini dirancang agar mampu memahami maksud pengguna secara lebih mendalam, baik ketika query diberikan dalam bentuk kata, frasa, kalimat, maupun paragraf. Tahapan penelitian meliputi ekstraksi teks dari dokumen PDF, preprocessing, tokenisasi WordPiece, serta pembentukan vektor representasi kalimat menggunakan SBERT. Skor relevansi dihitung dengan kombinasi bobot cosine similarity (0,7) dan ontologi (0,3) sehingga sistem dapat menampilkan dokumen dengan makna paling mendekati query. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem mampu memberikan hasil pencarian yang relevan dengan nilai Mean Reciprocal Rank (MRR) konsisten sebesar 1.0 pada semua jenis query. Nilai Precision rata-rata mencapai 0,80 dan Recall rata-rata sebesar 0,92. Perbandingan dengan metode Keyword Matching menunjukkan bahwa metode semantik lebih unggul dengan Precision rata-rata 0,88 dan Recall 0,65 dibandingkan keyword yang hanya mencapai Precision 0,24 dan Recall 0,12. Temuan ini membuktikan bahwa sistem semantik efektif dalam menempatkan dokumen paling relevan di peringkat teratas dan lebih unggul dibandingkan pencarian berbasis kata kunci, meskipun cakupan hasil masih perlu ditingkatkan melalui pengayaan ontologi dan perluasan dataset.]]>
Copyrights © 2025
