Rancang Bangun Sistem Temu Kembali Informasi (Information Retrieval System) Dokumen Berbahasa Jawa menggunakan Metode DICE Similarity
Abstract
Implementasi dokumen teks bahasa jawa masih banyak dijumpai baik secara online
maupun offline. Pencarian dokumen teks bahasa jawa dengan menggunakan mesin pencari atau
Sistem Temu Kembali Informasi (STKI) yang tersedia menghasilkan suatu hasil pencarian
dengan dokumen terambil yang banyak (recall tinggi) sehingga hasil menjadi kurang akurat
(precision rendah). Tujuan pembuatan rancang bangun STKI dengan metode DICE Similarity
agar user mudah dalam melakukan pencarian dokumen teks berbahasa Jawa. Software STKI
dirancang untuk memberikan hasil pencarian dokumen dalam jumlah recall rendah dan
precision tinggi menggunakan metode pemeringkatan DICE Similarity, sehingga user akan
mendapatkan hasil pencarian cepat dan akurat. Metode DICE Similarity akan melakukan
pembobotan tiap dokumen yang ada pada database sehingga antar dokumen memiliki bobot
yang berbeda untuk menentukan dokumen mana yang paling mirip (similar) dengan query.
Rangking teratas akan ditempati oleh dokumen dengan bobot tertinggi hasil pencarian Evaluasi
hasil pencarian IRS dilakukan dengan uji recall dan precision dengan model persepsi. STKI
mampu melakukan pencarian dokumen dan menampilkan hasil pencarian dokumen memiliki
rata-rata recall 0,04 dan rata-rata precision 0,83. Hasil STKI dilengkapi dengan bobot tiap
dokumen dan letakknya yang akan memudahkan user dalam pencarian dokumen teks bahasa
Jawa.
References
dalam Sistem Temu Kembali Informasi.
Seminar Nasional Aplikasi Teknologi
Informasi (SNATI), ISSN : 1907-5022.
Bum, K.Y., 2010. An autonomous assessment
system based on combined latent semantic
kernels. Expert Systems with Applications:
An International Journal , Volume 37 Issue
4.
Kadir, A., 2001. Dasar Pemrograman Web
Dinamis menggunakan PHP. Penerbit Andi.
Yogyakarta.
Khuat Thanh Tung , (2016) A Comparison of
Algorithms used to measure the Similarity
between two documents, International
Journal of Advanced Research in Computer
Engineering & Technology (IJARCET)
Volume 4 Issue 4, April 2015
Manning, C., Raghavan, P., 2007. An
Introduction to Information Retrieval,
Stanford. USA.
Manoj Chahal, 2016. Information Retrieval
using Dice Similarity Coefficient ,
International Journal of Advanced Research
in Computer Science and Software
Engineering, Volume 6, Issue 6, June 2016,
ISSN: 2277 128
Meadow, C.T., 1997. Text Information Retrieval
Systems. Academic Press.New York.
Tala, F.Z., 2003, A Study of Stemming Effects on
Information Retrieval in bahasa Indonesia.
Institut for logic, Language and
Computation Universiteit van Amsterdam
The Netherlands.
R. Umamaheswari, K. Rajesh, 2014, Text
Clustering Using Cosine Similarity and
Matrix Factorization Cosine Similarity,
International Journal of Research in
Computer and Communication Technology,
Vol 3, Issue 10, October - 2014
Salton, G., 1989, Automatic Text Processing,
The Transformation, Analysis, and
Retrieval of information by computer.
Addison – Wesly Publishing Company, Inc.
USA.
Vikas Thada , 2015. Comparison of Jaccard,
Dice, Cosine Similarity Coefficient To Find
Best Fitness Value for Web, Department of
Computer Science and Engineering Dr.
K.N.M University,Newai, Rajasthan, India
Yates, R.B, 1999. Modern Information
Retrieval, Addison Wesley-Pearson
international edition, Boston. USA
