SISTEM PENELUSURAN KATALOG PERPUSTAKAAN MENGGUNAKAN METODE ROCCHIO RELEVANCE FEEDBACK

Abstract

ABSTRAK

 

Dalam temu kembali informasi, jumlah dokumen relevan yang ditemukembalikan akan dipengaruhi oleh jumlah kata kunci yang digunakan untuk pencarian. Dalam Web, pencarian pada umumnya dilakukan menggunakan kueri pendek, hanya kurang dari tiga kata (Spink et al. 2000). Hal ini cukup menyulitkan karena kueri pendek hanya menyediakan sedikit informasi bagi sistem temu kembali mengenai kebutuhan pencarian pengguna. Sebagai hasilnya adalah meskipun jumlah dokumen yang ditemukembalikan banyak akan tetapi hanya sedikit yang dianggap relevan oleh pengguna.

            Metode rocchio relevance feedback adalah metode modifikasi query yang memaksimalkan selisih antara rataan dokumen yang relevan dengan yang tak relevan. Metode rocchio relevance feedback terdiri dari empat tahap yaitu tokenizing, filtering, stemming, dan term weighting. Pada tahap tokenizing, term yang dimasukkan user dipisahkan menjadi kata tunggal. Pada tahap filtering, term penting akan diambil dan term yang tidak deskriptif akan dibuang. Pada tahap stemming, kata diubah menjadi akar kata dengan menghilangkan imbuhannya. Pada tahap term weighting, term akan dihitung bobotnya untuk mengetahui ketersediaan term tersebut.

 

ABSTRACT

 

In information retrieval, the number of relevant documents that are refound will be affected by the number of keywords used for the searching. In the Web, the search is generally done using a short query, just less than three words (Spink et al. 2000). It is quite difficult because of the short queries provide little information retrieval system for the needs of the user's searching. As a result, although the number of documents that are refound many but only a few which are considered relevant by the user.

            Rocchiorelevancefeedbackmethodis thequerymodificationmethodthat maximizesthe differencebetweenthe average ofthe relevant documentsto theirrelevant. Rocchiorelevancefeedbackmethodconsistsoffour stages:tokenizing, filtering, stemming, and termweighting. In thetokenizingphase, a termthat the user enteredseparated intosingle words. In thefilteringstage, importanttermswill be takenandwhichare notdescriptivetermswill be discarded. At this stage ofstemming, wordchanged torootby removingparticle word. At this stage oftermweighting, term weightwillbe calculatedtodetermine the availability ofthat term.

 

Keywords: Search System, the Library catalog, Rocchio Relevance Feedback.