Optimasi Pembobotan pada Query Expansion dengan Term Relatedness to Query-Entropy based (TRQE)
Abstrak:. Pemilihan term yang
tepat untuk memperluas queri merupakan hal yang penting pada query expansion.
Oleh karena itu, perlu dilakukan optimasi penentuan term yang sesuai sehingga
mampu meningkatkan performa
query expansion pada
system temu kembali dokumen.
Penelitian ini mengajukan metode Term Relatedness to Query-Entropy based
(TRQE), sebuah metode untuk mengoptimasi pembobotan pada query expansion dengan
memperhatikan aspek semantic dan statistic dari penilaian relevansi suatu pseudo
feedback sehingga mampu meningkatkan performa temukembali dokumen. Metode yang diusulkan memiliki 3
modul utama yaitu relevan feedback, pseudo feedback, dan document retrieval.
TRQE diimplementasikan pada
modul pseudo feedback
untuk optimasi pembobotan term
pada ekspansi query.
Evaluasi hasil uji coba
menunjukkan bahwa metode TRQE dapat melakukan temukembali dokumen dengan
hasil terbaik pada precision 100% dan recall sebesar 22,22%.Metode TRQE untuk
optimasi pembobotan pada query expansion
terbukti memberikan pengaruh
untuk meningkatkan relevansi pencarian dokumen.
Penulis: Resti Ludviani,
Khadijah F. Hayati, Agus Zainal Arifin,
Diana Purwitasari
Kode Jurnal: jptinformatikadd150121
