B p
W
p ia
+
W
p ib
2
A AND
B
1−
p (1 − W ia ) p + (1 − W ib ) p 2
NOT A
1 – Wia
Dimana : • p adalah nilai p-norm yang dimasukkan pada kueri. • Wia adalah bobot istilah A dalam indeks pada dokumen Di. • Wib adalah bobot istilah B dalam indeks pada dokumen Di. Pemeringkatan yang dipakai bisa dua cara : • Langsung mengurutkan dokumen (dari besar ke kecil) berdasarkan bobot dokumen yang didapat dengan rumus RSV (retrieval status value) di atas. • Memakai rumus Learning Scheme. r
RSV(Di) = RSVinit (Di) +
∑
∝ik norm * RSVinit (Dk)
k =1
untuk i= 1, 2,...., n, Dimana : RSVinit(Di) merupakan retrieval status value dari dokumen i yang dikomputasi berdasarkan rumus teknik retrieval P-norm model. ∝ik merupakan bobot keterhubungan antara dokumen i dan k. Bobot keterhubungan ini didapat dari nilai relevance link yang merupakan hasil dari proses pembelajaran.
5. Sistem Temu-kembali Informasi Berbasis Hiperteks Pada awalnya, hiperteks dan temu-kembali informasi merupakan bidang penelitian yang berbeda satu dengan yang lain. Hiperteks berkisar pada masalah userdisorientation, strategi pengembangan dokumen hiperteks, dan mekanisme konversi dokumen tekstual menjadi bentuk hiperteks (Ellist,1996). Sedangkan temu-kembali informasi bergerak pada topik manipulasi kueri, konsep basis data tekstual, dan relevansi dokumen terhadap kueri (Bodhitama,1997). Penggabungan kedua bidang ini dapat memecahkan masalah-masalah dalam bidang temu-kembali informasi. Misalnya, sistem temu-kembali informasi yang didasarkan pada penggunaan operator Boolean, mengandalkan kemampuan pemakai dalam memformulasikan kueri. Hal ini sering mempersulit pengguna. Dengan adanya sistem hiperteks, hal ini dapat di
permudah dengan penyediaan antar muka yang memakai pencarian dengan metode browsing. Smeaton(1991) di dalam Ellist(1996) juga menyatakan bahwa hiperteks dan temu-kembali informasi itu saling berkomplemen satu sama lain. Hiperteks membutuhkan lebih banyak searching sedangkan temukembali informasi membutuhkan lebih banyak browsing. Hal yang dimaksud adalah hiperteks akan semakin baik jika disertai dengan fasilitas search, dan temu-kembali informasi membutuhkan browsing dalam melakukan pencarian yang efisien. Adapun maksud dari searching adalah berusaha mendapatkan atau mencapai tujuan spesifik sedangkan browsing adalah mengikuti suatu path sampai mencapai suatu tujuan. Menurut Brown(1988) didalam Agosti(1993), browsing itu bisa diibaratkan dengan From Where to What. Maksudnya adalah kita tahu dimana posisi kita dalam database dan kita ingin tahu apa yang ada disana (database). Sedangkan Searching bisa diibaratkan dengan From What to Where. Maksudnya adalah kita tahu apa yang kita inginkan dan kita ingin menemukan dimana dia didalam database. Penggabungan sistem temu-kembali kedalam basis hiperteks lebih dikenal dengan nama search engine, dimana sistem ini dapat dibagi kedalam dua kategori berdasarkan sumber informasinya yaitu: 1. Worldwide Search Engine Worldwide Search Engine adalah suatu sistem temukembali informasi yang mengambil data-data dari berbagai server di seluruh penjuru dunia. Data-data tersebut diambil melalui program yang disebut dengan “robot” atau “bot”. Program inilah yang melakukan pencarian data pada setiap server, yang kemudian dikirim ke server pusat pada selang waktu tertentu. 2. Local Search Engine Local search engine adalah suatu sistem temu-kembali informasi yang mengambil data-data dari server tertentu saja. Kata “local”, yang berarti lokal atau setempat, memberi penekanan akan lokasi sumber data yang akan digunakan. Local search engine tidak dirancang untuk mengarungi belantara internet seperti worlwide search engine. Tujuan implementasi local search engine dimaksudkan untuk pencarian pada objek spesifik dan lebih kecil lingkupnya dibandingkan internet sendiri. Mengenai pemilihan penerapan sistem temu-kembali berbentuk local search engine atau worlwide search engine tergantung kepada masalah atau jenis informasi yang akan kita sediakan. Penerapan kedua kategori ini hanya akan mempengaruhi cara sistem pengindeksan dari temu-kembali. Sedangkan teknik retrieval dan rancangan penerapan teknik pada hiperteks akan sama saja, baik pengindeksannya secara local search engine ataupun worldwide search engine. Penelitian mengenai penerapan sistem temu-kembali berbasis hiperteks telah mulai dilakukan seiring dengan
perkembangan internet akhir-akhir ini. Penelitian yang dilakukan Yuwono(1995), menggunakan rancangan/ arsitektur seperti terlihat pada Gambar 1.
Gambar 2. Rancangan Sistem Temu-Kembali Berbasis Hiperteks
Gambar 1. Arsitektur sistem temu-kembali (Yuwono,1995) Arsitektur yang dirancang ini terdiri dari dua komponen utama yaitu: Index Builder dan Search Engine. Index builder merupakan sebuah sistem pengindeksan yang memanfaatkan “robot” yang berkomunikasi dengan menggunakan HTTP (Hypertext Transfer Protocol) untuk mencari informasi yang akan di indeks. Sedangkan Search engine merupakan teknik dari temu-kembali dalam menemukan dokumen dan sekaligus mengeksekusi algoritma peringkat dalam menampilkan dokumen. Sedangkan komunikasi antara pemakai dan search engine dalam memformulasikan kueri dilakukan melalui User Interface. Setelah pemakai menemukan dokumen yang relevan dengan kueri, dapat langsung melakukan browsing ke sumber informasi dalam hal ini adalah alamat tempat www.
6. Implementasi Adapun arsitektur dari sistem temu-kembali yang dikembangkan dalam penelitian ini dapat dilihat pada Gambar 2 di bawah ini.
Sistem temu-kembali yang dibangun terdiri dari berbagai macam teknik retrieval seperti teknik Boolean biasa dan Boolean berperingkat serta teknik Extended Boolean berdasarkan p-norm model. Sedangkan teknik pengindeksannya juga terdiri dari beberapa macam antara lain teknik berdasarkan frekuensi kemunculan istilah dan teknik pengindeksan yang dinormalisasi berdasarkan aturan Savoy(1993). Pada sistem ini, teknik retrieval, basis data indeks dan kumpulan dokumen berada dalam sebuah komputer server yang sama (local). Sedangkan antar muka dari sistem yang dikembangkan adalah berbasis hiperteks. Implementasi program temu-kembali informasi berbasis hiperteks mempunyai kelebihan dibandingkan dengan sistem konvensional, terutama dalam hal navigasi sistem. Sebagai gambaran lebih jelas dapat di lihat pada Gambar 3. Untuk membaca isi dokumen, cukup dengan memilih hiperlink judul atau nama pengarang. Demikian pula untuk melihat relasi istilah guna membentuk kueri baru, cukup dengan membuka selection list yang di dalamnya terdapat istilah lain yang berelasi. Relasi istilah ini telah di proses sewaktu pemakai melakukan pencarian berdasarkan istilah-istilah yang terdapat pada kueri pemakai. Pada sistem temu-kembali berbasis hiperteks ini, selain menemukan dokumen yang relevan juga menampilkan relasi istilah pada kueri dalam satu proses. Semua modul yang ada pada sistem ini menjadi satu kesatuan mode, dimana dokumen yang ditemukan secara langsung merupakan input bagi modul lain seperti modul relasi istilah.
Memilih relasi istilah Membaca isi dokumen Memilih relasi dokumen
Gambar 3. Hasil dokumen yang terambil dengan menggunakan Teknik Boolean Berbasis Hiperteks
7. Hasil dan Interpretasi Berbagai Sistem Pengindeksan Pada bagian ini akan dijelaskan mengenai pemakaian berbagai sistem pengindeksan oleh masingmasing teknik. Interpretasi hasil dijelaskan dengan dua pendekatan yaitu, 1). menjelaskan mengenai perbedaan dari dua sistem indexing terhadap satu teknik, dan 2). mengenai perbedaan dari tiga teknik terhadap suatu sistem indexing. Hasil sistem indexing Tabel 1 menampilkan hasil kueri “citra and komputer” dengan Teknik Boolean. Indeks 1 merupakan sistem pengindeksan berdasarkan frekuensi, dan indeks 2 merupakan hasil pengindeksan berdasarkan rumus Savoy(1993). Citra and Komputer Indeks 1 Indeks 2 1. S048 2.000000 1. S005 0.099570 2. S005 1.000000 2. S048 0.039120 3. S006 1.000000 3. T044 0.031300 4. S030 1.000000 4. S006 0.026080 5. S067 1.000000 5. T005 0.022350 6. T005 1.000000 6. S030 0.013040 7. T044 1.000000 7. S067 0.013040
7.1.
Tabel 1. Hasil kueri “citra and komputer” teknik Boolean Hasil penemuan dokumen dan bobotnya pada Tabel 1, dapat dijelaskan sebagai berikut : • Perhatikan dokumen S048 pada hasil kueri dengan indeks 1 dan indeks 2. Pada indeks 1, dokumen S048
•
mempunyai bobot 2 atau mempunyai nilai RSV yang tertinggi. Pada hasil indeks 2, dokumen S048 mempunyai bobot 0.039120 atau mempunyai RSV dengan urutan peringkat ke-dua yang lebih kecil dari S005. Walaupun dokumen S048 dihasilkan oleh istilah yang mempunyai frekuensi yang tinggi pada sebuah dokumen dengan memakai indeks 1, tetapi pada sistem pengindeksan Savoy(1993) (indeks 2), istilah yang mempunyai frekuensi tinggi yang menghasilkan dokumen S048 belum menjamin bahwa dokumen S048 itulah yang lebih relevan dengan kueri yang di masukkan. Hal ini disebabkan karena sistem pengindeksan Savoy(1993) tidak hanya mempertimbangkan nilai frekuensi saja, tetapi mempertimbangkan posisi relatif dari istilah tersebut. Dengan kata lain rumus Savoy(1993) mempertimbangkan seberapa besarnya frekuensi istilah jika dibandingkan dengan frekuensi istilah terbesar pada dokumen, dan juga mempertimbangkan posisi dokumen yang mengandung istilah dimaksud terhadap jumlah dokumen keseluruhannya. Kalau dilihat dari hasil indeks 1, dokumen urutan 2 sampai 7 tidak dapat diperingkat dan dianggap sama , karena masing-masing dokumen mempunyai frekuensi kemunculan istilah yang sama. Kalau dilihat pada hasil indeks 2, dokumen-dokumen yang tidak dapat diurutkan pada indeks 1, dapat diperingkat berdasarkan ketinggian bobotnya. Hal ini dapat dilakukan karena rumus Savoy(1993) tidak hanya berdasarkan frekuensi kemunculan istilah saja, tetapi juga mempertimbangkan jumlah istilah terbesar dalam dokumen dan jumlah dokumen dalam kumpulan dokumen yang ada.
Hal yang sama berlaku pula untuk operator “OR” seperti terlihat pada Tabel 2 dan “NOT”.
1. S091 2. S030 3. T039 4. T042 5. S041 6. S006 7. S040 8. T032 9. S048 10. S055 11. S093 12. T002 13. S005 14. S085 15. S086
Citra or komputer Indeks 1 14.000000 1. S006 12.000000 2. S030 9.000000 3. S041 8.000000 4. S091 7.000000 5. T044 6.000000 6. S048 6.000000 7. T005 6.000000 8. S040 5.000000 9. T026 5.000000 10. S093 5.000000 11. T032 5.000000 12. T034 4.000000 13. S055 4.000000 14. S005 4.000000 15. S085
Indeks 2 0.497870 0.497870 0.497870 0.497870 0.398300 0.311170 0.284500 0.248940 0.199150 0.156480 0.156480 0.149360 0.130400 0.125180 0.089420
Tabel 2. Hasil Kueri “citra or komputer” Teknik Boolean Dari hasil kueri berdasarkan Tabel 2, terlihat perbedaan bobot dokumen yang ditemukan antara indeks 1 dan indeks 2. Hasil dari indek berdasarkan frekuensi (indeks 1), nilai Retrieval Status Value ditemukan mempunyai banyak persamaan. Hal ini disebabkan karena banyaknya persamaan frekuensi dari istilah-istilah pada indeks. Hal ini sesuai juga dengan penelitian yang dilakukan, bahwa kecendrungan dari frekuensi istilah pada abstrak skripsi mahasiswa Fasilkom adalah, sedikit dari istilah indeks yang mempunyai frekuensi istilah yang tinggi, dan kebanyakan dari frekuensi istilah bernilai kecil dan bahkan banyak dari istilah itu hanya berfrekuensi satu atau dua pada abstrak tersebut. Kebanyakan dari istilah yang mempunyai frekuensi tinggi tersebut adalah istilahistilah yang berhubungan dekat dengan domain dari kumpulan dokumen, dalam hal ini adalah domain komputer. Untuk lebih jelas dapat dilihat pada Gambar 4. Pada Gambar 4 ini terlihat bahwa hanya sedikit istilah pada dokumen yang mempunyai frekuensi tinggi, dan banyak dari istilah tersebut yang hanya mempunyai frekuensi rendah berkisar antar satu dan dua kali kemunculan. Sebenarnya sebuah indek yang baik itu tidak mempunyai frekuensi yang terlalu tinggi dan juga tidak mempunyai frekuensi yang terlalu rendah. Akan tetapi sejauh mana menentukan batas atas dan batas bawah dari frekuensi istilah yang baik dijadikan indeks, sampai sekarang masih menjadi sebuah isu yang menarik untuk diteliti lebih lanjut. Gambar 4. Kecendrungan frekuensi istilah pada abstrak skripsi Fasilkom
Pemakaian sistem pengindeksan berdasarkan frekuensi (indeks 1), lebih sesuai bagi pemakai yang menginginkan dokumen yang ditemukan itu adalah dokumen yang mengandung paling banyak istilah yang terdapat pada kueri. Selain itu pemakai sudah mengetahui persis bahwa informasi yang diinginkannya itu biasanya mengandung suatu istilah yang pasti dan sering terdapat pada informasi yang diinginkannya tersebut. Sistem pembobotan berdasarkan frekuensi ini, kurang cocok diterapkan pada dokumen-dokumen yang mempunyai kecendrungan jumlah frekuensi istilah seperti pada Gambar 4 di atas, apalagi dengan memakai teknik Boolean. Sistem pembobotan ini kurang mampu untuk memberikan bobot suatu istilah yang lebih unik terhadap sebuah dokumen, sehingga bobot istilah yang dihasilkan mempunyai banyak persamaan. Hal ini juga akan menyulitkan pemakai untuk menentukan mana dokumen yang dijadikan prioritas dalam melakukan browsing, apalagi jika dokumen yang ditemukan sangat banyak. Sistem pengindeksan berdasarkan rumus Savoy(1993), pada dasarnya merupakan pengembangan lebih lanjut dari sistem pengindeksan berdasarkan frekuensi. Sistem pengindeksan ini dapat memberikan bobot istilah yang baik terhadap sebuah dokumen. Walaupun suatu istilah mempunyai frekuensi yang sama, tetapi sistem pengindeksan ini dapat memberikan bobot yang berbeda, dengan cara menambah perhitungan dengan faktor lain seperti jumlah dokumen yang mengandung istilah tersebut, atau jumlah frekuensi istilah terbesar. Bobot dokumen yang dihasilkan lebih variatif, dan juga tidak menutup kemungkinan bahwa bobot sebuah istilah pada beberapa dokumen sama. Sistem pembobotan Savoy(1993) ini, lebih sesuai diterapkan pada dokumen-dokumen yang mempunyai kecendrungan jumlah frekuensi istilah seperti pada Gambar 4 di atas. Sistem pembobotan ini mampu untuk memberikan bobot yang lebih spesifik pada dua dokumen yang punya frekuensi istilah yang sama, sehingga mudah diperingkat. 7.2.
Hasil Berbagai Teknik Temu-Kembali Informasi Pada Tabel 3, dapat dilihat hasil dokumen retrieval dengan menggunakan teknik Boolean biasa, Boolean berperingkat, dan teknik P-norm, dengan menggunakan sistem pengindeksan Savoy(1993) memakai operator “and”.
Citra and Komputer –Bool. Biasa1.S005 2.S006 3.S030 4.S048 5.S067 6.T005 7.T044
Citra and Komputer -Bool. Peringkat1.S005 0.099570 2.S048 0.039120 3.T044 0.031300 4.S006 0.026080 5.T005 0.022350 6.S030 0.013040 7.S067 0.013040
Citra and Komputer P-norm, p=10 1.T032 0.177624 2.S093 0.177624 3.S086 0.160106 4. S013 0.145057 5.S006 0.114821 6.S005 0.111546 7.S017 0.107115 8.S021 0.106112 9.S043 0.104643 10.S030 0.104018 11.S048 0.100304 12.T044 0.095401 13.S091 0.093214 14.S041 0.093214 15.T005 0.083877
Citra and Komputer P-norm, p=5000 1.S005 0.099695 2.S048 0.039253 3.T044 0.031434 4.S006 0.027710 5.T005 0.022486 6.S030 0.016120 7.S067 0.013177 8.S091 0.004531 9.S041 0.004531 10.T032 0.000755 11.S093 0.000755 12.S086 0.000755 13.S013 0.000709 14.S021 0.000601 15.S017 0.000601
Tabel 3. Perbandingan Teknik Boolean biasa, Boolean peringkat dan P-norm dengan memakai sistem indexing Savoy(1993) Berdasarkan Tabel 3, hal-hal yang dapat diamati adalah sebagai berikut: • Perbedaan antara Boolean biasa dengan Boolean peringkat terlihat dari bobotnya. Pada Boolean biasa tidak mempunyai bobot dokumen karena teknik ini hanya menemukan dan menampilkan dokumen berdasarkan urutan kata yang ditemukan pada dokumen. Dari hasil dokumen yang ditemukan jika dibandingkan dengan teknik Boolean berperingkat terdapat perbedaan yang mendasar dari segi urutan dokumen yang ditampilkan. Pada teknik Boolean biasa dokumen yang ditampilkan paling atas belum tentu mempunyai tingkat relevan yang lebih baik dari dokumen dibawahnya karena teknik ini hanya mempertimbangkan ada atau tidaknya kata-kata kueri pada koleksi dokumen dan tidak mengukur urutan tingkat kerelevanan dokumen tersebut dengan kueri yang dimasukkan. • Pada teknik Boolean berperingkat, telah ada perbaikan dari hasil temu-kembali dimana dokumen yang ditemukan telah diberi bobot dan diperingkat sesuai dengan bobotnya. Ini berarti bahwa pemakai telah diberi kemudahan untuk memilih dokumen yang benar-benar relevan dari dokumen-dokumen hasil yang ditampilkan. • Perhatikan hasil kueri operasi teknik p-norm, dengan nilai p=10 dan p=5000. Pada saat nilai p=5000, maka terdapat penurunan bobot yang cukup tajam seperti dokumen S093 dan T032. Dokumendokumen yang nilai bobotnya tidak terlalu jauh perbedaan mempengaruhi peringkatnya pada saat nilai p=10 adalah dokumen S006, S030 dan S048. Ketiga dokumen ini juga terdapat pada dokumendokumen yang dihasilkan oleh operasi Boolean
dengan operator “and”, di mana artinya bahwa ketiga dokumen ini mengandung semua istilah yang ada pada kueri. Sedangkan dokumen-dokumen yang peringkatnya turun adalah dokumen yang mengandung salah satu istilah yang ada pada kueri. Ada juga dokumen yang peringkatnya naik seperti dokumen S048, T044 dan T005. Naiknya peringkat dokumen ini karena dokumen ini juga mengandung semua istilah pada kueri dan peringkatnya naik seiring dengan makin besarnya nilai p. Kalau melihat kembali ke salah satu teori yang mengatakan bahwa jika (T1 AND
T2) di mana nilai p mendekati ∞ , maka sebuah dokumen akan ditemukan jika kedua istilah T1 dan T2 ada pada dokumen tersebut. Maksudnya adalah jika semakin besar nilai p-nya maka dokumen-dokumen yang dihasilkan mempunyai bobot yang semakin kecil (mendekati 0), di mana penurunan bobot bagi dokumen yang mempunyai semua istilah yang ada pada kueri akan sedikit dan sebaliknya dokumen yang tidak mengandung semua istilah pada kueri maka penurunan bobotnya akan tinggi, sehingga dokumen yang diperoleh nantinya akan terpisah antara dokumen-dokumen yang mengandung semua istilah dengan dokumen-dokumen yang tidak mengandung semua istilah. Dokumen-dokumen yang mengandung semua istilah pada kueri akan diurutkan sama dengan dokumen-dokumen yang ditemukan pada teknik Boolean (lihat Tabel 3). Hal ini disebabkan karena bobot istilah mempunyai nilai dalam rentang [0,1], sehingga jika dilakukan pemangkatan dengan suatu bilangan yang semakin besar (nilai p) maka akan menghasilkan suatu bilangan yang semakin kecil (mendekati 0), dan hal ini menyebabkan bobot istilah
yang paling kecil dalam sebuah kueri terlebih dahulu akan mencapai nilai nol, dan hasil pemangkatan dari rumus RSV dari teknik p-norm akan dipengaruhi oleh bobot istilah yang terbesar. Pada kasus dengan operator “and”, inverse dari hasil pemangkatan yang dipengaruhi oleh maksimal dari bobot-bobot istilah adalah minimal dari bobot-bobot istilah, sehingga hal ini sama dengan perhitungan peringkat dari teknik Citra or komputer (indeks 2) –B.Per-1. S006 0.497870 2. S030 0.497870 3. S041 0.497870 4. S091 0.497870 5. T044 0.398300 6. S048 0.311170 7. T005 0.284500 8. S040 0.248940 9. T026 0.199150 10. S093 0.156480 11. T032 0.156480 12. T034 0.149360 13. S055 0.130400 14. S005 0.125180 15. S085 0.089420
Citra or <1> komputer (indeks 2) 1.S006 0.345678 2.S030 0.339882 3.S091 0.334087 4.S041 0.334087 5.T032 0.244873 6.S093 0.244873 7.S086 0.216117 8.T044 0.214800 9.S013 0.193461 10.S048 0.175145 11.T005 0.153425 12.S017 0.140196 13.S021 0.139094 14.S043 0.137278 15.S040 0.124470
Boolean yaitu bobot dokumen yang didapat berdasarkan minimal dari bobot istilah pada kueri untuk operator “and”. Selanjutnya kita coba lihat karakteristik dari masingmasing teknik dengan operator “or”, berdasarkan Tabel 4 berikut ini.
Citra or <100> komputer (indeks 2) 1.S091 0.659241 2.S041 0.659241 3.S030 0.659241 4.S006 0.659241 5.T032 0.486363 6.S093 0.486363 7.S086 0.429249 8.T044 0.395549 9.S013 0.384250 10.S048 0.309021 11.T005 0.282535 12.S017 0.278455 13.S021 0.276266 14.S043 0.272660 15.S040 0.247220
Citra or <405> komputer (indeks 2) 1. S091 0.662691 2. S041 0.662691 3. S030 0.662691 4. S006 0.662691 5. T044 0.397619 6. S048 0.310638 7. T005 0.284014 8. S040 0.248514 9. T026 0.198809 10.T047 0.000000 11.T046 0.000000 12.T042 0.000000 13.T039 0.000000 14.T038 0.000000 15.T036 0.000000
Tabel 4. Perbandingan Teknik Boolean peringkat dan p-norm dengan memakai sistem indexing savoy(1993) Dari hasil kueri dengan operator “or” di atas, jika nilai p-nya semakin besar maka bobot dari masing-masing dokumen akan semakin tinggi (mendekati 1), dan dokumen-dokumen teratas yang ditemukan merupakan dokumen yang mempunyai maksimal bobot dari bobot istilah-istilah yang ada pada kueri, dan dokumendokumen yang ditemukan akan sama dengan dokumendokumen yang ditemukan pada teknik Boolean. Kasus operator “or” ini sama dengan operator “and” yaitu karena adanya pemangkatan dengan suatu bilangan yang semakin besar (nilai p), dan bilangan yang dipangkatkan mempunyai nilai dalam rentang [0,1], sehingga hasil pemangkatan dari rumus RSV berdasarkan rumus teknik p-norm untuk operator “or” akan dipengaruhi oleh bobot istilah yang terbesar, dan hal ini akan sama dengan cara pembobotan dokumen dengan teknik Boolean peringkat yaitu berdasarkan maksimal dari bobot istilah yang ada pada kueri untuk operator “or”. Untuk lebih jelasnya berdasarkan Tabel 4 di atas, dapat kita amati bahwa teknik p-norm mulai dari nilai p=1 sampai nilai p=405, dokumen yang ditemukan berangsur-angsur seiring dengan penambahan nilai p-nya akan sama diperingkat dengan dokumen yang ditemukan pada teknik Boolean dengan operator “or”.
Untuk kasus kueri citra or komputer dengan nilai p=405, terdapat dokumen yang mempunyai bobot 0.0 adalah disebabkan karena nilai p-nya yang semakin besar, sedangkan nilai bobotnya dalam rentang [0,1], maka sebelum nilai di akar-kan, nilai bobot yang dipangkatkan dengan nilai p telah menjadi nol terlebih dahulu (lihat rumus teknik p-norm dengan operator “or”), sehingga hasil RSV dari dokumen adalah 0. Pada bagian sebelumnya telah disinggung bahwa teknik p-norm dengan memakai sistem pengindeksan berdasarkan frekuensi tidak menghasilkan dokumen terretrieve lebih baik dibandingkan dengan memakai teknik Savoy(1993) yang dimilikinya sendiri. Sedangkan teknik Boolean peringkat yang sebelumnya mempunyai sistem pengindeksan berdasarkan frekuensi, setelah menggunakan sistem pengindeksan Savoy(1993), dapat menghasilkan dokumen ter-retrieve yang baik, ditandai dengan dapatnya mengurutkan dokumen-dokumen yang ditemukan, dimana sebelumnya tidak dapat dilakukan (lihat Tabel 1). Untuk lebih jelasnya tentang teknik p-norm dengan sistem pengindeksan berdasarkan frekuensi menggunakan operator “and” dapat di lihat pada hasil kueri Tabel 5 berikut ini.
Citra and <5> komputer (indeks 1) 1. T047 1.000000 2. T036 1.000000 3. S045 1.000000 4. S032 1.000000 5. T046 0.129449 6. T044 NaN 7. T042 NaN 8. T039 NaN 9. T038 0.129449 10. T034 NaN 11. T032 NaN 12. T031 1.000000 13. T026 NaN 14. T025 0.129449 15. T023 NaN
Citra and <10> komputer (indeks 1) 1. T046 0.066967 2. T038 0.066967 3. T025 0.066967 4. T009 0.066967 5. S089 0.066967 6. S088 0.066967 7. S083 0.066967 8. S078 0.066967 9. S076 0.066967 10. S067 0.066967 11. S066 0.066967 12. S065 0.066967 13. S060 0.066967 14. S053 0.066967 15. S046 0.066967
Citra and <100> komputer (indeks 1) 1. T046 0.006908 2. T038 0.006908 3. T025 0.006908 4. T009 0.006908 5. S089 0.006908 6. S088 0.006908 7. S083 0.006908 8. S078 0.006908 9. S076 0.006908 10. S067 0.006908 11. S066 0.006908 12. S065 0.006908 13. S060 0.006908 14. S053 0.006908 15. S046 0.006908
Tabel 5. Teknik p-norm dengan memakai sistem pengindeksan frekuensi Berdasarkan Tabel 5 di atas, dapat diamati bahwa teknik p-norm dengan memakai sistem pengindeksan berdasarkan frekuensi kurang baik menghasilkan dokumen ter-retrieve. Hal ini dapat dilihat dari bobot dokumen (RSV) yang didapat. Hal ini disebabkan karena teknik p-norm itu mengharuskan bahwa bobot dari indeks istilah tersebut harus dalam rentang [0,1]. Sedangkan
bobot dari indeks berdasarkan frekuensi adalah besar dari satu, sehingga RSV dokumen yang di-retrieve menyalahi kaedah dari teknik p-norm itu sendiri, dimana RSV/bobot dokumen yang didapat tidak bermakna. Secara umum persamaan dan perbedaan dari ketiga teknik sistem temu-kembali di atas dapat dilihat pada Tabel 6 berikut ini.
No.
Keterangan
T1
T2
T3
1 2 3 4 5 6
Melakukan pembobotan dokumen Melakukan peringkat dokumen Mudah dalam pemakaian operator Membutuhkan pengetahuan tambahan dalam penggunaan operator Adanya fasilitas dalam mengontrol dokumen hasil Pemakaian sistem indexing mempengaruhi hasil dokumen yang ditemukan Mempunyai hasil yang lebih baik jika memakai indeks berdasarkan frekuensi Mempunyai hasil yang lebih baik jika memakai indeks berdasarkan rumus savoy Jumlah dokumen yang dihasilkan dengan mamakai operator ‘and’ dan ‘or berbeda. Dokumen Teratas merupakan dokumen paling relevan dengan kueri pemakai Adanya komputasi tambahan pada bagian teknik-nya
√ -
√ √ √ √
√ √ √ √ √
-
√
-
-
√
√
√
√
-
-
√
√√
-
-
√
7 8 9 10 11
Tabel 6. Persamaan dan perbedaan dari masing-masing teknik Catatan: T1 = Teknik Boolean Biasa T2 = Teknik Boolean Peringkat T3 = Teknik Extended Boolean dengan p-norm model
8.
Kesimpulan
Penelitian ini bertujuan untuk melakukan integrasi sistem temu-kembali, yaitu teknik Boolean biasa, teknik Boolean berperingkat dan teknik p-norm ke basis hiperteks. Masing-masing teknik diberi kemampuan untuk dapat saling mengakses sistem pengindeksan yang ada, yaitu sistem pengindeksan berdasarkan frekuensi istilah dan berdasarkan rumus Savoy(1993). Pengintegrasian ke basis hiperteks, membuat sistem lebih mudah diakses oleh pemakai, dan antar muka yang disediakan juga lebih user friendly dibandingkan dengan sistem temu-kembali informasi sebelumnya. Penerapan konsep browsing pada sistem temu-kembali informasi juga mempermudah proses pencarian informasi, sementara dengan menggunakan teknik-teknik retrieval akan mempersingkat proses pencarian informasi. Dengan diberi kemampuan suatu teknik untuk mengakses lebih dari satu sistem pengindeksan akan memberi banyak pilihan bagi pemakai dalam menemukan informasi yang relevan. Selain itu yang harus diperhatikan adalah tidak setiap teknik temu-kembali informasi cocok dengan semua jenis sistem pengindeksan. Untuk itu pemakai harus tahu benar dengan teknik dan sistem pengindeksan yang dipakai. Hal ini dapat dilihat pada kasus teknik p-norm yang memakai sistem pengindeksan berdasarkan frekuensi. Bobot dari sistem pengindeksan berdasarkan frekuensi ini lebih besar dari satu (tidak dalam range [0,1]), maka bobot dari dokumen-dokumen yang ditemukan juga tidak bermakna. Bobot-bobot dokumen yang dihasilkan oleh setiap teknik pembobotan juga dipengaruhi oleh data yang di indeks. Pada abstrak skripsi mahasiswa Fasilkom, sedikit dari istilah indeks yang mempunyai frekuensi istilah yang tinggi, dan kebanyakan frekuensi istilah bernilai kecil.
9.
Dunlop, M.D. et.al. “Hypermedia and Free Text Retrieval”. Information Processing & Management, 29(3), 287-298. 1993. Ellist, David. Progress and Problems in Information Retrieval. Departement of Information Studies, University of Sheffield.1996 Fitriyanti, Masayu. Sistem Temu-kembali Informasi dengan Mengimplementasikan Operasi Boolean, Sistem Peringkat, Perbaikan Query, dan Pemanfaatan Tesaurus. Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Indonesia. Skripsi. 1997. Lucarella, D. “Information Retrieval From Hypertext: An Approach Using Plausible Inference”. Information Processing & Management, 29(3), 299-312. 1993. Rada, Roy. Et al. “Retrieval Hierarchies in Hypertext”, Information Processing & Management, 29(3), 359371. 1993. Salton, G. Automatic Text Processing: The ransformation, Analysis , and Retrieval of Information by Computer. Addison-Wesley Publishing Company, Inc. United Sates of America.1989. Savoy, J. “A Learning Scheme for Information Retrieval in Hypertext”. Information Processing & Management, 30(4), 515-533. 1993. Stolt,Hakan. Agents, Filter and Search Engines : An evaluating survey on technologies for effective search for information from internet resources. Department of Computing Science. Umea University. Graduation Thesis. 1997.
Referensi
Agosti, Maristella. “Hypertext and Information Retrieval”. Information Processing & Management, 29(3), 283-285. 1993.
Yuwono,Budi.Search and Rangking Algorithms for Locating Resources on the World Wide Web. Information Science,The Ohio State University. 1995.
Andri, Yofi. Teknik Learning Scheme Berdasarkan Model P-Norm pada Sistem Temu-kembali Informasi. Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Indonesia, Skripsi.1997.
Weston, Andrew. State of the Art in Searching and Indexing the World Wide Web. Information Science,Queens University. Canada. 1996
Bodhitama, Ananta D. Implementasi Local Search Engine Pada Sistem Temu-kembali Informasi. Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Indonesia, Skripsi.1997.
Wiersma, Willianm.Research Methods in Education: An introduction. The University of Toledo, 1995.