Analisis Perbandingan Teknik Word2vec dan Doc2vec dalam Mengukur Kemiripan Dokumen Menggunakan Cosine Similarity - Dede Iskandar; Ana Kurniawati (Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer)
Tempatkan Era digital memudahkan akses dokumen online dalam jumlah besar menjadi lebih mudah dan cepat, namun juga menimbulkan tantangan kompleks dalam pengelolaan dan analisis informasi. Salah satu tantangan utama adalah mengukur kemiripan antar dokumen, yang penting untuk berbagai aplikasi seperti deteksi plagiarisme. Menanggapi tantangan ini, banyak teknik yang dapat digunakan dalam merepresentasikan dokumen menjadi vektor untuk mengukur kemiripan dokumen.  Dalam penelitian ini teknik Word2vec dan Doc2vec digunakan untuk merepresentasikan dokumen menjadi vektor, dan dalam mengukur kemiripan dokumen menggunakan metode Cosine Similarity. Objek penelitian dilakukan pada paragraf abstrak dari 20 jurnal ilmiah dengan tema data mining yang diterbitkan antara tahun 2020 hingga 2024 dari E-Journal Universitas Gunadarma. Metodologi penelitian meliputi pengumpulan data, text mining, pra-pemrosesan teks, implementasi teknik Word2vec dan Doc2vec, serta pengukuran Cosine Similarity. Hasil penelitian menunjukkan bahwa teknik Word2vec menghasilkan nilai Cosine Similarity yang lebih tinggi dibandingkan dengan Doc2vec untuk pasangan jurnal yang sama, dapat dilihat pada pasangan jurnal J02 dengan J14 memiliki nilai Cosine Similarity 0.892 pada teknik Word2vec, sedangkan pada Doc2vec nilainya 0.434. Hal ini menandakan bahwa hasil teknik Word2vec terbukti lebih efektif dalam menangkap kemiripan semantik antara jurnal-jurnal dibandingkan dengan teknik Doc2vec.