METODE PENELITIAN
HASIL DAN PEMBAHASAN
2. Ukuran Kemiripan Hsinchun Chen dalam Algoritma Genetika
4.2 PERBANDINGAN HASIL PENCARIAN KEMBALI DOKUMEN MENGGUNAKAN ALGORITMA GENETIKA DENGAN JARINGAN
SYARAF TIRUAN
Untuk menguji keberhasilan sistem pencarian kembali dokumen dengan algoritma genetika ini, maka nilai ukuran kemiripan Hsinchun Chen yang telah diimplementasikan ke dalam sistem ini akan diuji hasil perolehan dokumennya
dengan membandingkan hasil sistem temu kembali informasi menggunakan jaringan syaraf tiruan (Sihombing, 1999).
Variabel yang yang dilihat dari perbandingan kedua metode ini adalah nilai kemiripan (similarity measure) dan judul dokumen yang diperoleh kedua metode tersebut untuk memproses kueri yang sama. Simarility measure ( nilai kemiripan) yang digunakan untuk menguji hasil yang diperoleh dalam metode algoritma genetika dan jaringan syaraf tiruan adalah similarity measure Hsinchun Chen.
Pada metode algoritma genetika, nilai kemiripan suatu dokumen diperoleh dari perhitungan fungsi nilai fitness, sedangkan pada jaringan syaraf tiruan nilai kemiripan tersebut dihitung melalui pembobotan yang diberikan pada istilah teraktivasi pada suatu keyword.
Dalam perbandingan ini, dipakai hasil sistem temu kembali dokumen dengan jaringan syaraf tiruan yang sudah diperoleh sebelumnya. Sistem temu kembali dokumen dengan jaringan syaraf tiruan yang dikembangkan, menghasilkan 2 jenis hasil dokumen, yaitu dokumen memuat kueri dan dokumen yang memuat istilah teraktivasi. Hasil pencarian dokumen dengan nilai kemiripan tertinggi akan dibandingkan dengan hasil pencarian dokumen dengan algoritma genetika. Kueri dimasukkan dengan menggunakan satu kata misalnya “unsur” dan hasil yang dicapai adalah dokumen yang mengandung kata kueri “unsur” terdapat 2 dokumen , serta dokumen yang memuat istilah teraktivasi terdapat 3 dokumen, untuk lebih jelas dapat dilihat pada tabel 4.16 berikut ini :
Tabel 4.16 Nilai Kemiripan Dokumen Dengan Jaringan Syaraf Tiruan
K
u
eri
Hasil Memuat Kueri Hasil Memuat Istilah Aktivasi
Nilai Kemiripan (%) Dokumen Nilai Kemiripann (%) Dokumen U ns ur
0.01 Penentuan Unsur Kelumit dalam
Tanah di Daerah endemik Gondok Secara analisis Pengaktifan Neutron
40,57 Pengukuran Aktivitas Secara
Absolut Sumber-sumber Standar Buatan PDS
0.00 Studi Perbandingan Kandungan
Unsur-unsur Kelumit di Daerah Penderita Gondok Endemik dan Kontrol di Kabupaten Magelang dengan Metode Graphite
19,88 Metode Analisis Uranium dalam Urin
17,41 Penentuan Batas Deteksi Tanah
Jarang dengan Metode Spektrografi Emisi untuk Uji Kualitas Zirkonium Sulfat
Pada penelitian pencarian kembali dokumen dengan algoritma genetika ini, kueri yang dimasukkan adalah pemilihan judul dari dokumen yang tersedia, kemudian pada penelitian ini akan ditampilkan 3 judul dokumen dengan nilai kemiripan tertinggi. Sehingga kueri digunakan untuk pengujian adalah judul dokumen yang memuat istilah kueri pada pencarian kembali dokumen dengan jaringan syaraf tiruan seperti pada tabel 4.17 berikut ini :
Tabel 4.17 Nilai Kemiripan Dokumen Dengan Algoritma Genetika
Kueri Hasil Dokumen
Nilai Kemiripan (%) Judul Dokumen Pola Penyerapan Unsur Hara Belerang Oleh
50 Studi Tentang Efisiensi Pengambilan Unsur Seng Oleh Tanaman Padi Dari Larutan Hara Kimura B
Tanaman Padi Pada Berbagai Umur
37,5 Pengaruh Penggenangan Dan Penambahan Bahan Organik Pada Pengambilan Unsur Cd Dan Pb Oleh Tanaman Padi
37,5 Penentuan Pengotor UO2 Murni Nuklir Hasil Penelitian Dengan Metode Spektrografi Emisi
Jika dilihat dari sisi nilai kemiripan dokumen, maka dokumen hasil pencarian dengan algoritma genetika ada sebanyak 39 dokumen, dimana nilai kemiripan tertinggi adalah 50 %, dan nilai kemiripan terendah adalah 12,5 %. Hasil dokumen dengan nilai kemiripan tertinggi adalah dokumen nomor 562, dengan judul “Studi Tentang Efisiensi Pengambilan Unsur Seng Oleh Tanaman Padi Dari Larutan Hara Kimura B” jika dibandingkan dengan dokumen kueri, maka akan ditemukan 4 keyword yang relevan yaitu “unsur”, “tanaman”, “padi” dan “hara”. Sedangkan dokumen kueri mempunyai 8 keyword yaitu “pola”, “serap”, “unsur”, “hara”, “tanaman”, “padi”, dan “umur”. Sehingga nilai kemiripan dokumen diperoleh dari hasil perbandingan keyword dokumen dengan keyword kueri (4/8) dan hasilnya adalah 50.
Tabel 4.18 berikut menunjukkan ujicoba kueri untuk sistem temu kembali dokumen dengan jaringan syaraf tiruan dan hasil nilai kemiripan yang diperoleh dari ujicoba tersebut. Jumlah kueri yang digunakan untuk ujicoba sistem ini ada sebanyak 10 kueri ( data terlampir pada lampiran C).
Tabel 4.18 Kueri Dengan Jaringan Syaraf Tiruan No Kueri Nilai Kemiripan (%)
1 Unsur 40,57
2 Kristal 14,51
3 Paduan 17,44
4 Pengotor 67,1 5 Difraksi 20
6 Radiografi 31,7
7 Neutron 3
8 Bakar 23,23
9 Reaktor 4
10 Oksidasi 46,04
Dari hasil tabel 4.18 diatas, terlihat sistem pencarian kembali dokumen menggunakan jaringan syaraf tiruan dengan perolehan nilai kemiripan tertinggi yang diperoleh adalah 67,1 % sedangkan nilai kemiripan terendah yang diperoleh adalah 3%.
Selanjutnya, kueri-kueri yang diujicobakan pada sistem jaringan syaraf tiruan sebelumnya (lihat lampiran C), akan diujicobakan pada sistem ini dengan menggunakan algoritma genetika. Tetapi kueri yang dipergunakan pada sistem jaringan syaraf tiruan berupa kueri satu kata, sedangkan kueri yang digunakan pada sistem algoritma genetika berupa kueri judul dokumen. Sehingga untuk dapat melakukan perbandingan, dalam penelitian ini kueri yang digunakan adalah judul dari kueri dokumen yang mengandung kata yang dijadikan sebagai kueri pada sistem jaringan syaraf tiruan. Adapun kueri yang digunakan pada ujicoba sistem algoritma genetika terdapat pada tabel 4.19.
Tabel 4.19 Kueri Algoritma Genetika
JST Algoritma Genetika
Kueri NoDoc Kueri Dokumen
Unsur 184 Pola Penyerapan Unsur Hara Belerang Oleh Tanaman Padi Pada Berbagai Umur
Kristal 109 Pemekatan dan Pengkristalan Zr(SO4)2 Paduan
96 Sistem Pemanas Induksi untuk Pembuatan Logam Paduan Magnet Permanen
Uranium Oksida Derajat
Difraksi 151 Pengukuran Tegangan Sisa Pada Aluminium Dan Tembaga Dengan Difraksi Sinar-X
Radiografi
181 Penggunaan Metode Radiografi Aktivasi Neutron untuk Pemetaan Uranium dalam Contoh Batuan
Neutron
368 Penentuan Aluminium Aktivasi Neutron Cepat pada Generator Neutron
Bakar 71 Pengukuran Suhu dan Perhitungan Perpindahan Panas di Dalam Elemen Bakar Nuklir
Reaktor 223 Efek Parameter Pengayaan terhadap Daya Reaktor Oksidasi
28 Oksidasi dan volatilisasi Hasil Belah Rutenium dalam Umpan Ekstraksi Uranium Teriradiasi
Kueri pada tabel 4.19 merupakan kueri yang akan diujicobakan pada penelitian ini dengan algoritma genetika. Pada dokumen kueri terdapat kata yang dicetak tebal, kata tersebut merupakan kata kueri untuk pencarian dokumen dengan sistem jaringan syaraf tiruan. Hasil kemiripan dokumen dengan algoritma genetika dengan kueri diatas terlampir pada lampiran D. Nilai tertinggi kemiripan dokumen yang diperoleh dari kueri tersebut dapat dilihat pada tabel 4.20.
Tabel 4.20 Hasil Kueri Algoritma Genetika
No Kueri Nilai Kemiripan NoDoc
1 184 50 563 2 109 20 279 3 96 66,67 370 4 4 66,67 33 5 151 37,5 159 6 181 37,5 237 7 368 50 259 8 71 50 361 9 223 40 70 10 28 55,56 27
Dari hasil tabel 4.20 diatas, terlihat sistem pencarian kembali dokumen menggunakan algoritma genetika dengan perolehan nilai kemiripan tertinggi yang diperoleh adalah 67,67 % sedangkan nilai kemiripan terendah yang diperoleh adalah 20%.
Selanjutnya akan dilakukan perbandingan hasil nilai kemiripan algoritma genetika dan jaringan syaraf tiruan (data terlampir pada lampiran E). Perbandingan kedua metode dengan kueri yang sama dapat dilihat pada tabel 4.21 berikut :
Tabel 4.21 Hasil Perbandingan Nilai Kemiripan Dokumen Menggunakan Algoritma Genetika dan Jaringan Syaraf Tiruan
Query Algoritma Genetika Jaringan Saraf Tiruan NoDoc NoDoc Nilai
Kemiripan (%)
NoDoc Nilai Kemiripan (%)
184 563 50 185 40,57
109 279 20 540 14,51
4 33 66,67 185 67.10 151 159 37,5 241 20 181 237 37,5 200 31,7 368 259 50 272 3 71 361 50 38 23,23 223 70 40 479 4 28 27 55,56 185 46,04
Dari hasil pengamatan pada tabel 4.21 menunjukkan bahwa nomor dokumen yang relevan yang diperoleh dengan menggunakan jaringan syaraf tiruan, tidak sama dengan hasil dokumen relevan yang diperoleh dengan menggunakan jaringan syaraf tiruan. Berdasarkan pengamatan, hasil perbandingan jumlah pencarian dokumen yang diperoleh dari 600 dokumen terhadap kueri dokuemen menunjukkan bahwa jumlah dokumen relevan yang dihasilkan dari algoritma genetika relatif lebih banyak dari hasil yang diperoleh dengan jaringan syaraf tiruan seperti yang terlihat pada tabel 4.22 dan gambar diagram 4.1 berikut ini :
Tabel 4.22 Jumlah Dokumen Pencarian
Query
Jumlah Dokumen untuk masing-masing kueri
Jaringan syraf Tiruan Algoritma Genetika
184 17 40 109 9 21 96 6 98 4 10 60 151 17 76 181 4 53 368 29 34 71 6 48 223 29 57
28 7 61
Gambar 4.1 Perbandingan Jumlah Dokumen Pencarian
Dari hasil pengamatan pada tabel 4.21 perbandingan uji coba 600 dokumen terhadap 10 kueri yang diujikan, memberikan hasil bahwa terdapat 90% pencarian kemiripan dokumen dengan algoritma genetika memberikan nilai kemiripan yang lebih tinggi dibandingkan dengan pencarian kembali dokumen dengan jaringan syaraf tiruan ( 9 dari 10 kueri). Selain itu terdapat 10% pencarian kembali dokumen dengan jaringan syaraf tiruan memperoleh nilai kemiripan lebih tinggi dibandingkan dengan algoritma genetika, meskipun hasil perbandingan nilai kemiripan kedua kueri berbeda sedikit yaitu 0,43 %, dapat dilihat pada diagram gambar 4.2 dibawah ini :
Gambar 4.2 Perbandingan Nilai Kemiripan Dokumen
Sesudah melakukan perbandingan hasil yang diperoleh pada sistem pencarian kembali dokumen menggunakan algoritma genetika dan jaringan syaraf tiruan, maka dapat disimpulkan bahwa nilai kemiripan dokumen hasil pencarian dengan algoritma genetika lebih tinggi dibandingkan dengan jaringan syaraf tiruan, ini dapat dibuktikan dengan hasil ujicoba terhadap 10 kueri yang dilakukan, 9 hasil diantaranya menunjukkan nilai kemiripan dengan algoritma genetika lebih besar, sedangkan 1 kueri dokumen lainnya hanya berbeda nilai 0,43 dari hasil yang diperoleh dari jaringan syaraf tiruan (jaringan syaraf tiruan 67,10 sedangkan algoritma genetika 66,67).
Kesimpulan selanjutnya yang dapat diambil adalah jumlah dokumen relevan yang diperoleh dengan sistem algoritma genetika lebih banyak jika dibandingkan dengan hasil peroleh dengan jaringan syaraf tiruan.
Selanjutnya pada bab berikutnya dari penelitian ini akan menjelaskan mengenai kesimpulan dan saran dari penelitian ini, serta kelemahan yang masih dimiliki oleh sistem ini.