Hirup Motekar

Konsep Dalam Temu Balik Informasi :

“Representation” dari gambar di sebelah kiri menunjukkan representasi dokumen data dan informasi “Query“ pada representasi dokumen, data dan informasi.

“Query” pada komponen sebelah kanan merupakan representasi dari pertanyaanpengguna, serta

“matching function” komponen yang ditengah merupakan fungsi pencocokan antara representasi data / dokumen dengan pertanyaan.

Konsep Sistem TBI

Adapun konsep Sistem Temu Kembali Informasi seperti dikemukakan oleh Belkin ( 1980 ) adalah sebagai berikut:

1. Penulis mempresentasikan sekumpulan ide dalam sebuah dokumen menggunakan sekumpulan konsep.
2. Terdapat beberapa pengguna yang memerlukan ide yang dikemukakan oleh penulis tersebut, tapi mereka tidak dapat mengidentifikasikan dan menemukannya dengan baik.
3. Sistem temu kembali informasi bertujuan untuk mempertemukan ide yang dikemukakan oleh penulis dalam dokumen dengan kebutuhan informasi pengguna yang dinyatakan dalam bentuk pertanyaan (query).

Alur Sistem Temu Kembali Informasi

Metode yang di gunakan dalam Sistem Temu Balik Informasi ini adalah sebagai berikut :

1. Vector Space Model ( VSM ) adalah suatu metode  untuk  merepresentasikan  sistem temu  kembali  ke  dalam  vektor dan  memperhitungkan  fungsi similarity dalam  proses  pencocokan beberapa  vektor. Suatu sistem temu kembali terdiri atas  dua  bagian,  yaitu  penyimpanan dokumen  dan  pemrosesan  query, baik query maupun  dokumen-dokumen  yang disimpan  dinyatakan  dalam  bentuk  vektor .
2. Weighted Tree Similarity ( wts ) adalah algoritma yang digunakan untuk mengukur tingkat kemiripan dua buah tree yang berbobot . Pada  Weighted Tree Similarity, perhitungan similarity pada subtree dihitung dengan metode Cosine Similarity. Metode ini telah diterapkan untuk mencocokkan transaksi e-business, pencarian obyek pembelajaran, virtual market untuk jaringan listrik, transaksi kendaran roda empat, estimasi biaya proyek, dan pencarian informasi yang tepat untuk handheld device .

Perkembangan Temu Kembali Informasi dari sisi user task ada 3 jenis yaitu:

1. Model Klasik.
   1. Model Boolean : merupakan model sistem temu kembali informasi sederhana yang berdasarkan atas teori himpunan dan aljabar boolean
   2. Model Vector Space : merupakan model sistem temu kembali informasi yang merepresentasikan dokumen dan query dalam bentuk vektor dimensional
   3. Model Probabilistic : merupakan model sistem temu kembali informasi yang menggunakan framework probabilistik
2. Model Terstruktur
   1. Non Overlapping List: Sistem yang menggunakan model ini akan membagi-bagi dokumen sebagai “wilayah teks” tertentu.
   2. Proximal Nodes: model ini menggunakan struktur indeks yang memiliki hirarki independen (non-flet) terhadap sebuah dokumen.

3. Model Browsing
   1. Model Flat (tanpa struktur)
   2. Model structure guided (seperti direktori Yahoo)
   3. Model Hypertext (seperti navigasi halaman web)

 

DOWNLOAD MATERI

Daftar Pustaka :

Nuning Kurniasih, S.Sos., M.Hum. 2014,  “TAKSONOMI MODEL-MODEL SISTEM TEMU KEMBALI INFORMASI”.

Viko Basmalah Wicaksono, Ristu Saptono, Sari Widya Sihwi, 2015, “ Analisis Perbandingan Metode Vector Space Model dan Weighted Tree Similarity dengan Cosine Similarity pada kasus Pencarian Informasi Pedoman Pengobatan Dasar di Puskesmas “ Vol 4. No 2. Desember 2015.