Temu Balik Informasi Materi Pertemuan Ke 2 Konsep

Temu Balik Informasi Materi Pertemuan Ke – 2 Konsep, Metode dan Model TBI Ketua Kelompok Dian Restiani Anggota : Wahyu Septi Anjar Patria Adhyaksa Afiatur Rohmah 14. 11. 0226 14. 11. 0224 14. 11. 0225 14. 11. 0231 Indah Dwi Prawitasari 14. 11. 0234 Faiz Al-Hamidi 14. 11. 0235 Bella Crista C L 14. 11. 0236 Ifal Pandu Kiat 14. 11. 0237 Nandya Tiara N 14. 11. 0311

Konsep Temu Balik Informasi Sistem temu balik informasi mensyaratkan ada kebutuhan informasi dari pengguna, ada dokumen atau rekod yang berisi informasi yang diorganisasikan dalam sebuah sistem yang memudahkan temu balik informasi dan strategi penelusuran yang tepat sehingga dokumen yang sesuai dengan kebutuhan dapat ditemukan kembali.

Metode dalam Temu Balik Informasi Metode Vector Space Retrieval Model suatu model yang digunakan untuk mengukur kemiripan antara suatu dokumen dengan suatu query. Query dan dokumen dianggap sebagai vector – vector pada ruang n-dimensi, dimana t adalah jumlah dari seluruh term yang ada dalam leksikon. Leksikon adalah daftar semua term yang ada dalam indeks. http: //informationretrievalsystem. blogspot. co. id/2012/07/pencariandengan-metode-vektor-space. html Metode Term Frequency Inverse Document Frequence (TF-IDF) Adalah suatu cara untuk memberikan bobot hubungan suatu kata (term) terhadap dokumen (Robertson, 2005). Dalam metode ini terdapat 2 konsep untuk perhitungan bobot, yaitu : Frekuensi kemunculan sebuah kata didalam sebuah dokumen tertentu dan inverse frekuensi dokumen yang mengandung kata tersebut. http: //download. portalgaruda. org/article. php? article=112004&val=2313

Metode dalam temu balik informasi lanjutan. . Metode Phrasal translation dan query expansion Phrasal translation berbasiskan basis data frase dan kata yang telah didefinisikan terlebih dahulu. Ketika frase ditranslasikan basis data mencari frase dalam bahasa Inggris. Jika ketemu maka mengeluarkan arti kata dalam bahasa Indonesia yang berbentuk frase juga. Jika lebih dari satu yang ditemukan maka ditambahkan ke query. http: //p 2 m. polibatam. ac. id/wp-content/uploads/2012/05/Ari-Wibowo. Peningkatan-Performansi-Sistem-Temu-Balik-Informasi. pdf

Model dalam Temu Balik Informasi a. Model klasik Temu Balik Informasi 1) Model Boolean : Merupakan model yang paling sederhana yang berdasarkan teori himpunan dan aljabar Boolean dan metode yang paling sering digunakan pada mesin penelusur (search engine) karena kecepatannya. 2) Model vector space: Merupakan model system temu balik informasi yang mempresentasikan dokumen dan query dalam bentuk vector dimensional. 3) Model Probabilistik: Dalam model probabilistik, bobot istilah dianggap sebagai nilai peluang. Jika istilah muncul dalam suatu dokumen maka nilai bobotnya 1 jika sebaliknya maka 0.

Model dalam Temu Balik Informasi lanjutan. . b. Model Terstruktur 1) Non Overlapping List : Yaitu system yang menggunakan model ini akan membagi – bagi dokumen sebagai wilayah teks tertentu misalnya dengan mengikuti struktur dokumen (bab, sub-bab), judul, sub-judul, gambar, foto, tabel, dst) kemudian untuk masing – masing wilayah ini dilakukan pengindeksan yang tidak saling menindih (non overlapping) 2) Proximal nodes: Yaitu model yang menggunakan beberapa struktur indeks yang memiliki hirarki independen terhadap sebuah dokumen.