Skripsi/Tugas Akhir

Implementasi Algoritma Content Based Filtering Berbasis Web untuk Rekomendasi Penentuan Pasal

---

Rating Anda tentang Buku ini!

---

ABSTRAK
Penentuan pasal bagi tersangka memerlukan analisis dan waktu yang cukup untuk memastikan ketepatan sesuai dengan hukum yang berlaku. Penelitian ini mengembangkan sistem berbasis web dengan algoritma Content-Based Filtering (CBF) untuk meningkatkan akurasi rekomendasi pasal. Data yang digunakan meliputi surat dakwaan dari Pengadilan Negeri Kabupaten Maros dan pasal dalam KUHP. Pemrosesan teks dilakukan dengan tokenisasi, penghapusan stopword, stemming, serta representasi TF-IDF. Perhitungan Cosine Similarity digunakan untuk mencocokkan uraian kasus dengan pasal yang relevan. Pengujian sistem menggunakan Black Box Testing yang menunjukkan hasil akurat dengan nilai Cosine Similarity. Sistem ini meningkatkan efisiensi dan konsistensi dalam penentuan pasal. Pengembangan lebih lanjut dapat dilakukan dengan memperluas dataset serta integrasi kecerdasan buatan.
Kata Kunci: Content-Based Filtering, Surat Dakwaan, Cosine Similarity, Sistem Rekomendasi, Pengadilan Negeri

ABSTRACT
Determining the article for the suspect requires sufficient analysis and time to ensure accuracy in accordance with applicable law. This study develops a webbased system with a Content-Based Filtering (CBF) algorithm to improve the accuracy of article recommendations. The data used include the indictment from the Maros Regency District Court and articles in the Criminal Code. Text processing is carried out by tokenization, stopword removal, stemming, and TF-IDF representation. Cosine Similarity calculations are used to match case descriptions with relevant articles. System testing uses Black Box Testing which shows accurate results with Cosine Similarity values. This system improves efficiency and consistency in determining articles. Further development can be done by expanding the dataset and integrating artificial intelligence.
Keywords: Content-Based Filtering, Indictent, Cosine Similarity, Recommendation System, District Court

---

Ketersediaan

Tidak ada salinan data

Informasi Detail

Judul Seri

--

No. Panggil

SKR 25-51 PUT i - 0846TI

Penerbit

Makassar : Universitas DIPA., 2025

Deskripsi Fisik

xvii + 207 hlm.; 20,5 x 28,5 cm

Bahasa

Indonesia

ISBN/ISSN

--

Klasifikasi

SKR 25-51

Tipe Isi

Text dan Gambar

Edisi/Cetakan

Edisi/Cetakan 27 Februari 2025

Subjek

Skripsi/Tugas Akhir
Algoritma Cosine Similarity
Algoritma Content Based Filtering

Lampiran File