KELOMPOK 6 ANGGOTA KELOMPOK EKO PRASETYO ABDURAHMAN 15

KELOMPOK 6

ANGGOTA KELOMPOK • EKO PRASETYO • ABDURAHMAN (15. 11. 0104) (15. 11. 0114) • CHANDRA SETYAWAN (15. 11. 0118) • ACMAD ULFI (15. 11. 0121) • MOH. SOLAHUDIN (15. 11. 0123) • NOVIAN ADI K (15. 11. 0201)

• MODEL PROBABILISTIK ADALAH MODEL SISTEM TEMU KEMBALI INFORMASI YANG MENGURUTKAN DOKUMEN DALAM URUTAN MENURUN TERHADAP PELUANG RELEVANSI SEBUAH DOKUMEN TERHADAP INFORMASI YANG DIBUTUHKAN. BEBERAPA MODEL YANG JUGA DIKEMBANGKAN BERDASARKAN PERHITUNGAN PROBABILISTIK YAITU, BINARY INDEPENDENCEMODEL, MODEL OKAPI BM 25, DAN BAYESIAN NETWORK MODEL (MANNING DKK, 2009 ).

• KARAKTERISTIK MODEL PROBABILISTIK DALAM SISTEM TEMU KEMBALI ADALAH SEBAGAI BERIKUT : 1. MELAKUKAN PENDUGAAN PAGE RELEVANSI DENGAN MENGGUNAKAN PROBABILISTIK 2. MEMPUNYAI TEORITICAL FRAMEWORK YANG JELAS 3. A. BERDASARKAN PRINSIP STATISTIK B. RELEVANSI DOKUMEN DAPAT DIUPDATE C. ADANYA FEED BACK DARI USER IDE DASAR A. QUERY DAPAT MENGHASILKAN JAWABAN YANG BENAR B. MENGGUNKAN INDEKS TERM C. MENGGUNAKAN PENDUGAAN AWAL D. MENGGUNAKAN INITIAL HASIL E. FEED BACK DARI USER DAPAT MEMPERBAIKI PROBABILITAS DARI RELAVANSI

• MODEL INFERENCE NETWORK MEMUNGKINKAN ADANYA MULTIPLE COMPOSITE QUERIES: • OPERASI BOOLEAN PADA QUERY NODE • MENGGUNAKAN PRINSIP OPERASI YANG SAMA • TUJUAN MODEL INI ADALAH UNTUK MENENTUKAN PROBABILITY OF RELEVANCE BERDASARKAN KUERI YANG DIBERIKAN

PROSES PEMBOBOTAN •

SUMBER • HTTP: //ZERO-FISIP. WEB. UNAIR. AC. ID/ARTIKEL_DETAIL-68838 DIGILIB: %20 SISTEM%20 TEMU%20 KEMBALI%20 INFORMASI. HTML • HTTP: //HIRUPMOTEKAR. COM/2017/04/25/TAUFIK-ARI-ARNANDAN-KONSEP-METODE-DANMODEL-TEMU-BALIK-INFORMASI/ • HTTPS: //COMPUTERNET-NEWS. BLOGSPOT. CO. ID/2017/04/METODE-DAN-MODEL-SISTEM-TEMU -BALIK. HTML