RELEVANSI HASIL PENCARIAN PADA MESIN PENCARI BERDASARKAN KEDEKATAN KATA MENGGUNAKAN ONTOLOGI

Maskur Maskur

Abstract


Pencarian pada mesin pencari yang ada sekarang adalah pencarian yang berbasiskan pencocokan kata kunci dimana kata kunci dicocokan dengan kata–kata yang ada pada konten. Hal tersebut cenderung menghasilkan konten yang tidak relevan dengan konteks dari kata kunci yang dimasukkan. Pengguna harus melakukan pemilihan halaman hasil pencarian yang relevan dengan hasil pencarian yang diajukan berdasarkan kata kunci yang dimasukkan ke mesi pencari. Penelitian ini mengajukan sebuah metode untuk menyaring ontologi, maka langkah awal yang dilakukan adalah mempersiapkan ontologi sebagai bahan acuan pencarian. Langkah selanjutnya kata kunci yang digunakan dan hasil pencarian yang didapatkan pada mesin pencari dicari kedekatan kata pada ontologi. Didalam proses mencari kedekatan kata menggunakan aturan yang ada pada ontologi. Apabila proses mencari kedekatan sudah ditemukan maka akan dihitung seberapa dekat kata kunci dengan hasil pencarian. Sistem akan menampilkan hasil pencarian yang memiliki kedekatan kata kunci dengan hasilpencarian dari mesin pencari. Sehingga dihasilkan hasil pencarian yang relevan dengan kata kunci. Oleh karena itu, dalam penelitian ini suatu metode diusulkan untuk menghitung kedekatan kata kunci dengan hasil pencarian pada ontologi. Pengukuran kinerja dilakukan dengan cara membandingkan hasil pencarian dari mesin pencari dengan hasil penyaringan hasil pencarian yang menggunakanontologi. Hasil pengujian yang telah dilakukan menunjukan bahwa penerapan metode ini menghasilkan hasil pencarian yang relevan dengan kata kunci pengguna. Relevansi hasil pencarian dengan ontologi menghasilkan pencarian yang lebih baik dari pada pencarian yang dilakukan oleh mesin pencari berdasarkan kedekatan kata kunci dengan hasil pencarian.

Full Text:

PDF

References


Pramudiono. (2006). Model Pencarian pada Mesin Pencari. Bandung.

Antoniou, G., & Harmelen, F. V. (2004). A Semantic Web Primer. United States of America: Massachusetts Institute of Technology.

Wicaksana, I. W. (2006). Ontology: Bahasa dan Tools Protege. Depok, Jawa Barat: Universitas Gunadarma.

Zouaq, A., Gagnon, M., & Ozell, B. (2009). A SUMO-based Semantic Analysis for Knowledge Extraction. Canada: Ecole polytechnique de Montréal, C.P. 6079, succ. Centre-ville Montreal.

Buckley, C., & Salton, G. (n.d.). (2010). Stop Word List 2.

http://www.lextek.com/manuals/onix/stopwords2.html, diakses 22 April 2013

Sudeepthi, Anuradha, & Babu, S. P. (2012). A Survey on Semantic Web Search Engine. IJCSI International Journal of Computer Science Issues , 241-245.

Dao, T. N., & Simpson, T. (2006). Measuring Similarity between sentences. Vietnam .




DOI: https://doi.org/10.22219/sentra.v0i1.2071

Refbacks

  • There are currently no refbacks.


Seketariat

Fakultas Teknik

Universitas Muhammadiyah Malang Kampus III

Jl. Raya Tlogomas 246 Malang, 65144