Text Similarity Measurement using PGTRGM Module Function PostgreSQL
Abstract
Perkembangan pemanfaatan teknologi dalam pengolahan informasi memberikan dampak besar dalam memudahkan manusia untuk menemukan suatu data yang spesifik dalam kumpulan data yang besar. Algoritma pencarian informasi dalam bentuk teks dapat memanfaatkan metode pengukuran kemiripan teks untuk membandingkan suatu teks atau informasi yang dicari dengan teks lain dalam kumpulan data yang besar. Penelitian ini melakukan pengukuran nilai kemiripan kumpulan kata dengan kumpulan kata lain menggunakan modul yang tersedia pada basis data PostgreSQL. Algoritma pengukuran kemiripan teks menggunakan extension modul pg-trgm yang berbasis n-gram pada PostgreSQL. Pengujian dilakukan dengan membandingkan dua teks berbeda dengan menggunakan function yang terdapat pada modul pg-trgm. Hasil pengujian menggunakan sepuluh skenario pengujian diperoleh sebanyak lima hasil pengukuran dengan nilai kemiripan yang sama antara function similarity dengan word similarity. Perhitungan dengan algoritma function word similarity menghasilkan lima hasil pengukuran yang lebih baik.
References
[2] Rana, A., & Deeba, K. (2019). Online Book Recommendation System using Collaborative Filtering (With Jaccard Similarity). Journal of Physics: Conference Series, 1362(1), 12130. https://doi.org/10.1088/1742-6596/1362/1/012130
[3] Kambey, G. E. I., Sengkey, R., & Jacobus, A. (2020). Penerapan Clustering pada Aplikasi Pendeteksi Kemiripan Dokumen Teks Bahasa Indonesia. Jurnal Teknik Informatika, 15(2), 75–82.
[4] Gentia, D., Sukarsa, I. M., & Wibawa, K. S. (2020). Rancang Bangun Chatbot Sebagai Penghubung Komunikasi Antara Aplikasi Line Messenger Dengan Telegram Messenger. Jurnal Ilmiah Merpati (Menara Penelitian Akademika Teknologi Informasi); Vol. 8, No. 3, December 2020DO - 10.24843/JIM.2020.V08.I03.P01 . https://ojs.unud.ac.id/index.php/merpati/article/view/62212
[5] Ermawati, M., & Buliali, J. L. (2018). Text Based Approach For Similar Traffic Incident Detection from Twitter. Lontar Komputer : Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi; Vol. 9, No. 2 August 2018DO - 10.24843/LKJITI.2018.V09.I02.P01. https://ojs.unud.ac.id/index.php/lontar/article/view/38749
[6] Sukarsa, I., Putra, I., Sastra, N. P., & Jasa, L. (2018). A New Framework for Information System Development on Instant Messaging for Low Cost Solution. Telkomnika (Telecommunication Computing Electronics and Control), 16, 2799–2808. https://doi.org/10.12928/TELKOMNIKA.v16i6.8614
[7] Hasanah, U., & Mutiara, D. A. (2019). Perbandingan metode cosine similarity dan jaccard similarity untuk penilaian otomatis jawaban pendek. SENSITIf: Seminar Nasional Sistem Informasi Dan Teknologi Informasi, 1255–1263.
[8] Wahyudi, M. D. R. (2019). Penerapan Algoritma Cosine Similarity pada Text Mining Terjemah Al-Qur’an Berdasarkan Keterkaitan Topik. Semesta Teknika, 22(1), 41–50.
[9] Viloria, A., Acuña, G. C., Alcázar Franco, D. J., Hernández-Palma, H., Fuentes, J. P., & Rambal, E. P. (2019). Integration of Data Mining Techniques to PostgreSQL Database Manager System. Procedia Computer Science, 155, 575–580. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.procs.2019.08.080
[10] Tiffani, I. E. (2020). Optimization of naïve bayes classifier by implemented unigram, bigram, trigram for sentiment analysis of hotel review. Journal of Soft Computing Exploration, 1(1), 1–7.
[11] Postgresql.org. (2021). PostgreSQL: The World’s Most Advanced Open Source Relational Database. The PostgreSQL Global Development Group. https://www.postgresql.org/docs/12/pgtrgm.html
