Announcement
Starting on July 4, 2018 the Indonesian Publication Index (IPI) has been acquired by the Ministry of Research Technology and Higher Education (RISTEKDIKTI) called GARUDA Garba Rujukan Digital (http://garuda.ristekdikti.go.id)
For further information email to portalgaruda@gmail.com

Thank you
Logo IPI  
Journal > Scientific Journal of Informatics > Implementasi Vector Space Model dalam Pembangkitan Frequently Asked Questions Otomatis dan Solusi yang Relevan untuk Keluhan Pelanggan

 

Full Text PDF (840 kb)
Scientific Journal of Informatics
Vol 2, No 2 (2015): November 2015
Implementasi Vector Space Model dalam Pembangkitan Frequently Asked Questions Otomatis dan Solusi yang Relevan untuk Keluhan Pelanggan
Aziz, Abdul ( Computer Science Department, Semarang State University)
Saptono, Ristu ( Universitas Sebelas Maret Surakarta)
Suryajaya, Kartika Permatasari ( Universitas Sebelas Maret Surakarta)
Article Info   ABSTRACT
Published date:
16 Feb 2016
 
Salah satu keunggulan dari sebuah lembaga/unit pelayanan adalah seberapa cepat dan akurat dalam menangani keluhan pelanggan. Keluhan yang disampaikan pelanggan umumnya memiliki kesamaan dengan keluhan-keluhan sebelumnya, sehingga solusi dari keluhan baru dapat didasarkan pada solusi yang diberikan pada keluhan lama. Vector Space Model (VSM) merupakan salah satu model yang digunakan untuk mengetahui kemiripan dokumen, yang digunakan dalam membangkitkan FAQ otomatis. Pembobotan term dilakukan dengan teknik Term Frequency-Inverse Document Frequency (TF-IDF). Kombinasi notasi TF-IDF yang dibandingkan adalah TF-IDF itu sendiri, modifikasi logaritmik TF dan modifikasi logaritmik IDF. Similarity measure yang digunakan adalah cosine similarity. Hasil dari penelitian ini adalah algoritma VSM dengan pembobotan TF-IDF dapat digunakan untuk membangkitkan FAQ otomatis dan solusi yang relevan. Berdasarkan hasil perhitungan accuracy pada masing- masing percobaan dapat disimpulkan bahwa pada threshold 0.5, kombinasi notasi TF-IDF yang memiliki nilai rata-rata accuracy dan precision tertinggi adalah modifikasi pertama, yaitu masing-masing sebesar 62.09% dan 55.15%. Sedangkan untuk threshold 0.65 yang memiliki nilai rata-rata accuracy dan precision tertinggi adalah TF-IDF, yaitu masing-masing sebesar 83.18% dan 68.35%. Selain itu percobaan dengan menggunakan 171 data, TF-IDF dan threshold 0.65 dapat membangkitkan 27 FAQ, yaitu dengan persentase 70.37% relevan. 
Copyrights © 2016