Query Expansion Pada Sistem Temu Kembali Informasi Berbahasa Indonesia Dengan Metode Pembobotan TF-IDF Dan Algoritme Cosine Similarity Berbasis Wordnet

Abstrak

Query Expansion secara umum merupakan suatu teknik untuk menambahkan query pada information retrieval dalam teknik relevance feedback. Query awal akan ditambahkan dengan beberapa term atau kata pada query untuk memberikan kemudahan dalam proses information retrieval. Temu Kembali Informasi dimulai dengan penyediaan beberapa koleksi dokumen yang akan digunakan. Dengan menggunakan operasi teks akan diproses menjadi suatu berkas inverted index. Untuk menemukannya, penelitian ini menggunakan metode pembobotan TF-IDF dan algoritme cosine similarity berbasis wordNet. Dengan menggunakan wordNet dilakukan penambahan query untuk memperbaiki sebuah teks tertentu sehingga sesuai dengan konsep kalimat tertentu. Pada penelitian ini akan digunakan synset berupa relasi kata  hiponim untuk ditambahkan kedalam query. Berdasarkan hasil pengujian menggunakan precision@20 dari 10 query didapatkan nilai presisi rata-rata sebesar  0,7. Artinya probabilitas sistem dapat menemukan kembali dokumen yang relevan tanpa menggunakan query expansion  adalah sebesar 70%. Berdasarkan hasil pengujian menggunakan precision@20 dari 10 query didapatkan nilai presisi rata-rata sebesar  0,52. Artinya probabilitas sistem dapat menemukan kembali dokumen yang relevan tanpa menggunakan query expansion  adalah sebesar 52%.