Aplikasi ini menggunakan metode TF-IDF (Term Frequency - Inverse Document Frequency) untuk melakukan pencarian data yang paling relevan berdasarkan kata kunci yang dimasukkan. Metode ini sering digunakan dalam bidang data mining dan text mining untuk menilai pentingnya suatu kata dalam sebuah dokumen relatif terhadap kumpulan dokumen.

Metode TF-IDF (Term Frequency-Inverse Document Frequency) merupakan metode yang digunakan untuk mengevaluasi pentingnya suatu kata dalam sebuah dokumen terhadap kumpulan dokumen. Metode ini digunakan untuk menghitung bobot dari setiap kata dalam dokumen.

Penjelasan metode TF-IDF secara singkat:

1. Term Frequency (TF): Mengukur seberapa sering suatu kata muncul dalam sebuah dokumen. Semakin sering kata tersebut muncul, semakin tinggi nilai TF-nya.
2. Inverse Document Frequency (IDF): Mengukur seberapa penting suatu kata dalam keseluruhan kumpulan dokumen. Kata yang sering muncul di banyak dokumen memiliki nilai IDF yang rendah, sedangkan kata yang jarang muncul memiliki nilai IDF yang tinggi.
3. Perhitungan TF-IDF: Nilai TF-IDF dihitung dengan mengalikan nilai TF dengan nilai IDF. Hasilnya memberikan bobot yang mencerminkan pentingnya kata tersebut dalam dokumen tertentu dibandingkan dengan keseluruhan kumpulan dokumen.

Fitur-fitur pada aplikasi:

1. Data Dokumen (CRUD) atau dapat diganti data apa yang ingin dicari relevansi nya
2. Metode TF-IDF (Urutan Perhitungan)
3. Data Pengguna (CRUD)
4. Sudah Include Contoh Perhitungan

 Sudah termasuk contoh perhitungan manualnya!!! 

Ada Pertanyaan? jangan ragu hubungi kami. Dengan senang hati kami akan membantu menjawab pertanyaan Anda.