Re-rangking Dokumen Bahasa Indonesia Berdasarkan Susunan Posisi Kata Query Menggunakan Vector Space Model

Dwi Uthami Putri

Informasi Umum

Kode

113090152

Klasifikasi

001.64 - DATA PROCESSING

Jenis

Karya Ilmiah - Skripsi (S1) - Reference

Subjek

Vector Space: Mathematics

Dilihat

288 kali

Informasi Lainnya

Abstraksi

Information Retrieval merupakan suatu pencarian informasi (biasanya berupa dokumen) yang didasarkan pada suatu query yang diharapkan dapat memenuhi keinginan user dari kumpulan dokumen yang ada. Salah satu pembahasan dalam information retrieval adalah tentang perangkingan dokumen. Perangkingan dokumen melakukan pengurutan dokumen hasil retrieval yang disesuaikan dengan query yang diinputkan oleh pengguna.<br><br>Tugas akhir ini bertujuan untuk menemukan dokumen yang relevan sesuai inputan user dan melakukan re-rangking sehingga nantinya rangking dokumen yang dihasilkan akan lebih sesuai dengan konteks query pengguna. Dalam IR terdapat model untuk mendapatkan nilai similiarity dokumen yang relevan dengan query yang diinputkan oleh user. Salah satu model tersebut adalah Vector Space Model. Vector space model dipilih karena paling sederhana dan telah terbukti memiliki efektifitas dalam pencarian kata, dengan menampilkan hasil pencariannya berdasarkan kemiripan vector query dan vector dokumen. Ada dua parameter yang dipilih sebagai evaluasi sistem yaitu precision dan recall. Nilai precision dan recall dipertitik peringkat Vector Space Model dengan re-rangking memiliki nilai yang lebih besar dibandingkan Vector Space Model tanpa re-rangking. Hal ini membuktikan bahwa Vector Space Model dengan re-rangking mampu memperbaiki kualitas hasil perangkingan dengan menghasilkan perangkingan yang sesuai dengan konteks query pengguna. Information Retrieval, Vector Space Model, dengan re-rangking, tanpa re-rangking, precision, recall.