Information Retrival Dalam Pencarian Cerdas Mengenai Muamalah

Information Retrieval (IR) adalah ilmu yang mempelajari sebuah metode untuk menemukan kembali informasi relevan yang tersimpan disebuah koleksi sumber informasi. Dalam proses pencarian informasi dibutuhkun sebuah metode pencarian. Algoritma KNN menurut beberapa jurnal algoritma KNN dinilai baik dalam penyelesaian kasus recognition dan klasifikasi, pada penelitian ini akan dilakukan implementasi Algoritma KNN dalam kasus pencarian buku. Didalam penelitian ini melakukan analisis terhadap penerapan algoritma KNN dalam pencarian buku pada koleksi buku muamalah. Adapun tahapan yang dianalisis tahap preprocessing data. Dalam penelitian ini juga dilakukan analisis pada setiap tahap algoritma KNN yaitu penentuan K, perhitungan jarak dokumen testing menuju dokumen training, urutkan data dan menentukan kelompok data testing. Berdasarkan hasil pengujian, algoritma KNN mampu menyelesaikan permasalahan pencarian dari koleksi informasi. Proses pencarian yang berdasarkan kesamaan kata dari data training dan data testing sangat membantu sekali dalam peningkatan kualitas dari hasil pencarian. Pencarian menggunakan KNN menggunakan 20 data training memiliki nilai akurasi 95%, Proses pencarian menggunakan algoritma KNN juga dapat memberikan informasi klasifikasi mengenai permasalah user yang membuat pengguna menjadi tidak kebingungan mengenai materi.

Information Retrieval (IR) is the study of a method for rediscovering relevant information stored in a collection of information sources. In the process of seeking information dibutuhkun a search method. KNN algorithm according to several journals KNN algorithm is considered good in solving case recognition and classification, in this research will be done KNN Algorithm implementation in book search case. In this study to analyze the application of KNN algorithm in book search on the book collection muamalah. The stages are analyzed the preprocessing stages of the data. In this research also analyzed at each stage of KNN algorithm that is determination of K, calculation of document testing distance to training document, sort data and determine group of data testing. Based on the test results, KNN algorithm is able to solve the search problem from the information collection. The search process based on word similarity of training data and data testing is very helpful in improving the quality of search results. Search using KNN using 20 training data has 95% accuracy value, search process using KNN algorithm can also give classification information about user problem which make user to be not confusion about material.