IMPLEMENTASI KONSEP INFORMATION RETRIEVAL DENGAN METODE CASE INSENTIVE SEARCH PADA MESIN PENCARI DOKUMEN QUALITY
DOI:
https://doi.org/10.61116/jhpp.v2i1.286Keywords:
efficient search, information retrieval, mesin pencari dokumen, metode case insentive searchAbstract
Information Retrieval adalah bidang yang berkaitan dengan struktur, analisis, organisasi, penyimpanan, pencarian, dan pengambilan informasi. Mesin pencari dokumen yang menerapkan konsep information retrieval ini telah tersedia di PT Chemco Harapan Nusantara namun belum menunjukkan performa yang optimal. Mesin pencari dokumen yang tersedia belum dapat menentukan informasi mana yang terbaik relevansinya sesuai dengan permintaan pengguna dikarenakan masih terikat pada nama dokumen dengan penempatan huruf kapital dan huruf kecil yang sama persis dengan dokumen yang tersedia, sehingga saat pengguna berbeda menempatkan huruf capital dan huruf kecil saat memasukkan query, maka mesin pencari dokumen tidak menunjukkan hasil pencarian. Mesin pencari dokumen tersebut belum dapat memprediksi apa yang sebenarnya diinginkan pengguna sehingga memerlukan waktu yang lama untuk menemukan dokumen. Konsep Information Retrieval memiliki banyak teknik diantaranya adalah metode case insensitive search yaitu teknik memperlakukan huruf besar dan kecil sebagai identik saat melakukan pencarian teks. Tujuan penelitian ini adalah menerapkan metode case insensitive search pada mesin pencarian dokumen untuk mencapai efficient search dengan meningkatkan relevansi dan akurasihasil pencarian melalui penelitian eksperimen kuantitatif. Hasil penelitian menujukkan dengan penerapan metode case insensitive search tercapai efficient search yang meliputi nilai Recall 0.85, nilai Presisi 1.00, dan nilai F1-Score 0.91. Pada hasil tertera bahwa nilai F1-Score mendekati 1.0 maka model memiliki kinerja yang baik dalam mencapai keseimbangan antara Presisi dan Recall.
References
Amrullah, F., dkk. (2018). Analisis Perbandingan Fitur Search Engine. Informatics Journal, 3(1), 17-19.
Baeza-Yates, R., & Ribeiro-Neto, B. (2011). Modern Informations Retrieval (2nd ed.). USA : ACM Books Press.
Camacho-Collados, J., & Pilehvar, M. T. (2018). On the role of text preprocessing in neural network architectures. In Proceedings of the 2018 EMNLP Workshop BlackboxNLP: Analyzing and Interpreting Neural Networks for NLP (pp. 40-46).
Garcia, A., & Smith, J. (2023). Advancements in Document Retrieval Systems: A Case Insensitive Approach. Journal of Information Science, 35(2), 145-162.
HaCohen-Kerner, Y., Miller, D., & Yigal, Y. (2020). The influence of preprocessing on text classification using a bag-of-words representation. PLoS ONE, 15(5), 1–22. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0232525
Hickman, L., Thapa, S., Tay, L., Cao, M., & Srinivasan, P. (2022). Text Preprocessing for Text Mining in Organizational Research: Review and Recommendations. Organizational Research Methods, 25(1), 114–146. https://doi.org/10.1177/1094428120971683
Ibrihich, S., Oussous, A., Ibrihich, O., & Esghir, M. (2022). A Review on recent research in information retrieval. Procedia Computer Science, 201, 777-782.
Işik, M., & Dağ, H. (2020). The impact of text preprocessing on the prediction of review ratings. Turkish Journal of Electrical Engineering and Computer Sciences, 28(3), 1405–1421. https://doi.org/10.3906/elk-1907-46
Kobayashi, V. B., Mol, S. T., Berkers, H. A., Kismih´ok, G., & Den Hartog, D. N. (2018). Text mining in organizational research. Organizational Research Methods, 21(3), 733–765. https://doi.org/10.1177/ 1094428117722619
Kim, S., & Lee, H. (2018). User-Friendly Document Searches: The Impact of Case Insensitive Queries. International Journal of Human-Computer Interaction, 30(4), 301-318.
Mourão, E., Pimentel, J. F., Murta, L., Kalinowski, M., Mendes, E., & Wohlin, C. (2020). On the performance of hybrid search strategies for systematic literature reviews in software engineering. Information and Software Technology, 123(July 2019). https://doi.org/10.1016/j.infsof.2020.106294
Rodriguez, J., & White, L. (2020). Advancements in Case Insensitive Search: Impact on Document Retrieval Efficiency. Journal of Information Technology Research, 15(2), 87-102.
Rosid, M. A., Fitrani, A. S., Astutik, I. R. I., Mulloh, N. I., & Gozali, H. A. (2020). Improving Text Preprocessing for Student Complaint Document Classification Using Sastrawi. IOP Conference Series: Materials Science and Engineering, 874(1). https://doi.org/10.1088/1757-899X/874/1/012017
Roshdi, A., & Roohparvaar, A. (2015). Review: Information Retrieval Techniques and Applications. International Journal of Computer Networks and Communications Security, 3(9), 373–377
Sharma P, Agrawal A, Alai L, G. A. (2017). Challenges and techniques in preprocessing for twitter dataNo Title. International Journal of Engineering Science and Computing, 7 (4): 6611-6613.
Sivarajkumar, S., Mohammad, H. A., Oniani, D., Roberts, K., Hersh, W., Liu, H., He, D., Visweswaran, S., & Wang, Y. (2024). Clinical Information Retrieval: A Literature Review. Journal of Healthcare Informatics Research, 1–31. https://doi.org/10.1007/s41666-024-00159-4
Tabassum, A., & Patil, R. R. (2020). A Survey on Text Pre-Processing & Feature Extraction Techniques in Natural Language Processing. International Research Journal of Engineering and Technology, June, 4864–4867. www.irjet.net
Thompson, R., & Anderson, K. (2022). Enhancing User Experience in Document Retrieval Using Case Insensitive Search: A Comparative Study. Journal of Computer Science and Technology, 40(3), 321-336.
Downloads
Published
How to Cite
Issue
Section
License
Copyright (c) 2024 Jurnal Hasil Penelitian dan Pengembangan (JHPP)

This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.