beberapa kata. Menurut Baeza-Yates dan Ribeiro-Neto (1999), tidak semua kata dapat digunakan untuk merepresentasikan sebuah dokumen secara signifikan
Pemrosesan teks yang dilakukan dalam penelitian ini dibagi dalam tiga tahap, yaitu: ● Lexical analysis of the text atau tokenisasi,
bertujuan untuk identifikasi kata dalam teks. Tokenisasi adalah proses yang mengubah sekumpulan karakter (teks dari dokumen) ke dalam sekumpulan kata (kandidat kata yang digunakan sebagai indeks istilah).
● Eliminasi kata buangan, hal tersebut bertujuan untuk meminimumkan kata yang digunakan sebagai istilah yang diindeks dalam proses temu-kembali. ● Pengindeksan teks dalam dokumen,
bertujuan untuk menghitung frekuensi kata yang berada dalam sebuah dokumen. Pembobotan dalam tahap ini menggunakan pembobotan bolean.
Peluang Kemunculan Kata
Pada setiap kata dalam segmen kalimat yang sebelumnya telah diberi bobot, maka tahap selanjutnya yaitu dilakukan perhitungan peluang kemunculan kata menggunakan peluang bersyarat seperti berikut:
( | ) ( | ) ( ) ( )
( | ) ( ) ∑ ̅ ( | ) ( ) Perhitungan peluang bersyarat ini menggunakan vektor kata terhadap kalimat untuk melihat peluang kemunculan suatu kata ketika diberikan suatu kueri. Kata diurutkan berdasarkan nilai peluang yang diperoleh. Proses pengurutan dilakukan dari nilai peluang terbesar sampai nilai peluang terkecil.
Formulasi Kueri
Formulasi kueri baru bertujuan untuk memperbaiki hasil temu-kembali, yaitu dapat menggeser dokumen relevan ke atas dan dokumen yang tidak relevan ke bawah. Kata dengan peluang tertinggi yang merupakan term dari n dokumen teratas, digunakan untuk merumuskan kueri baru yang diformulasikan sebagai berikut:
dimana, adalah formulasi kueri baru, adalah formulasi kueri awal, dan adalah kueri dari perhitungan peluang kemunculan term pada kalimat. Kueri baru yang telah
diformulasikan digunakan dalam proses temu
kembali selanjutnya.
Evaluasi Hasil Temu-Kembali
Pada proses evaluasi hasil temu-kembali dilakukan penilaian kinerja sistem dengan melakukan pengukuran recall-precision untuk menentukan tingkat keefektifan proses temu-kembali. Recall adalah rasio dokumen relevan yang ditemukembalikan dan precision adalah dokumen relevan yang ditemukembalikan. Average precision (AVP) dihitung berdasarkan 11 standard recall levels, yaitu 0%, 10%, 20%, 30%, 40%, 50%, 60%, 70%, 80%, 90%, 100% dengan menggunakan interpolasi maksimum (Baeza-Yates & Ribeiro-Neto 1999).
Lingkungan Implementasi
Lingkungan implementasi yang digunakan adalah sebagai berikut :
Perangkat lunak :
Sistem operasi Windows 7 Ultimate sebagai sistem operasi.
PHP sebagai bahasa pemrograman. SPHINX Search sebagai platform untuk
pencarian berbasis teks.
Wamp Server Apache version 2.2.11 sebagai web server.
Notepad++, dan
Microsoft Office 2010 sebagai aplikasi yang digunakan untuk melakukan perhitungan dalam evaluasi sistem. Perangkat keras
Processor Intel Core 2 Duo 1,66GHz RAM 2 GB
Harddisk dengan kapasitas 120 GB
HASIL DAN PEMBAHASAN
Koleksi Dokumen Pengujian
Penelitian ini menggunakan 1.000 dokumen pertanian yang ada di Laboratorium Temu Kembali dan 93 dokumen tanaman obat yang berasal dari Laboratorium Kecerdasan Komputasional Ilmu Komputer IPB. Deskripsi dari dokumen ini dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1 Deskripsi dokumen pengujian Uraian Dokumen Pertanian Nilai (byte) Ukuran keseluruhan dokumen 4.139.332 Ukuran rata-rata dokumen 4139 Ukuran dokumen terbesar 54.082 Ukuran dokumen terkecil 451 Uraian Dokumen Tanaman
Obat
Nilai (byte)
Ukuran keseluruhan dokumen 297.796 Ukuran rata-rata dokumen 3202 Ukuran dokumen terbesar 13.628 Ukuran dokumen terkecil 928
Contoh salah satu dokumen pertanian yang digunakan dalam penelitian ini seperti yang tercantum pada Gambar 2, sedangkan contoh dokumen tanaman obat tercantum pada Gambar 3. <DOC> <DOCNO>jurnal000000-001</DOCNO> <TITLE> PEMBANGUNAN PERTANIAN BERWAWASAN LINGKUNGAN YANG BERKELANJUTAN</TITLE> <AUTHOR>Triharso, Universitas Gadjah Mada </AUTHOR>
<TEXT> ……
<P>Konsep Dasar Pengendalian Hama dan Penyakit Hutan</P> ……
</TEXT> </DOC>
Gambar 2 Contoh dokumen pertanian <DOCNO>017</DOCNO>
<nama>Sosor Bebek</nama> <namal>Kalanchoe pinnata Lamk.</namal>
<content>Famili :
Crassulaceae. Nama Lokal : Cakar itek
……
</content>
<fam>Crassulaceae</fam> <penyakit>Kulit</penyakit>
Gambar 3 Contoh dokumen tanaman obat
Dokumen dikelompokkan ke dalam tag-tag sebagai berikut:
<DOC></DOC>, tag ini mewakili keseluruhan dokumen dan melingkupi tag-tag lain yang lebih spesifik.
<DOCNO></DOCNO>, tag ini menunjukkan ID dari dokumen.
<DATE></DATE>, menunjukkan tanggal dari berita.
<AUTHOR></AUTHOR>, menunjukkan penulis dari berita tersebut.
<TEXT></TEXT>, tag ini menunjukkan isi dari dokumen.
<nama></nama>, tag ini menunjukkan nama dari tanaman obat.
<namal></namal>, tag ini menunjukkan nama latin dari tanaman obat.
<content></content>, tag ini mewakili isi dari dokumen meliputi deskripsi tanaman dan kegunaannya. <fam></fam>, tag ini menunjukkan
nama family dari tanaman obat.
<penyakit></penyakit>, tag ini menunjukkan penyakit yang berkaitan dengan tanaman obat.
Pemrosesan Dokumen
Sebelum dilakukan tahap temu-kembali terlebih dahulu dilakukan tahap pemrosesan dokumen dengan Sphinx Search. Karena pada penelitian ini digunakan dua koleksi dokumen yang berbeda, maka terdapat dua file konfigurasi yang berbeda pula. Cuplikan konfigurasi untuk dokumen pertanian tercantum pada Gambar 4, sedangkan cuplikan konfigurasi untuk dokumen tanaman obat tercantum pada Gambar 5.
Pada dasarnya file konfigurasi untuk dokumen pertanian dan dokumen tanaman obat hampir sama. Cuplikan file konfigurasi di atas hanya terdapat perbedaan pada path dimana file hasil indexing disimpan. Namun demikian kedua koleksi dokumen tersebut tidak bisa diindeks secara bersamaan karena memiliki tag yang berbeda.
index test2 { source = srcxml path = c:/sphinx/data/test6 docinfo = extern morphology = stem_en min_word_len = 3 charset_type = utf-8 enable_star = 0 html_strip = 0 stopwords = c:/sphinx/data/StopWords.txt }
Gambar 4 Konfigurasi dokumen pertanian pada Sphinx search
index test2 { source = srcxml path = c:/sphinx/data/test7 docinfo = extern morphology = stem_en min_word_len = 3 charset_type = utf-8 enable_star = 0 html_strip = 0 stopwords = c:/sphinx/data/StopWords.txt }
Gambar 5 Konfigurasi dokumen tanaman obat pada Sphinx search
Penjelasan untuk konfigurasi yang digunakan pada Sphinx search,yaitu:
source = srcxml, konfigurasi untuk menandakan bahwa sumber yang digunakan atau file yang akan diindeks berupa file dengan format XML.
path=c:/sphinx/data/test6, konfigurasi untuk mengatur dimana file hasil indexing disimpan, pada dokumen pertanian disimpan pada folder data dengan nama file test6, sedangkan pada dokumen tanaman obat disimpan dalam folder data dengan nama file test7. docinfo = extern, konfigurasi
untuk penyimpanan dokumen hasil indexing. Dalam hal ini konfigurasi extern menunjukkan bahwa hasil indexing akan disimpan dalam file terpisah dengan nama file yang sama.
morphology = stem_en, konfigurasi untuk stemmer, stem_en menunjukkan bahwa stemmer yang digunakan yaitu english stemmer. min_word_len = 3, konfigurasi ini
menjelaskan panjang minimal kata yang diindeks yaitu minimal 3 karakter. charset_type = utf-8,
konfigurasi ini menunjukkan tipe karakter yang digunakan yaitu utf-8.
enable_star = 0, konfigurasi untuk pengindeksan prefiks. Digunakan nilai 0 yang menunjukkan bahwa tidak dilakukan pengindeksan untuk prefiks.
html_strip = 0, konfigurasi untuk menghilangkan tag. Digunakan nilai 0 yang berarti tidak menghilangkan tag. Stopwords=c:/sphinx/data/Sto
pWords.txt, konfigurasi untuk eliminasi kata buangan.
Temu-Kembali
Pada tahap temu-kembali klasik kueri dimasukkan oleh pengguna. Pembobotan yang digunakan yaitu pembobotan BM25, sedangkan perangkingan yang digunakan yaitu SPH_RANK_PROXIMITY_BM25 pada Sphinx search. Pembobotan BM25 mirip seperti pembobotan tf.idf, tapi dalam pembobotan BM25 diperhatikan juga panjang dokumen sehingga hasil temu-kembali semakin bagus. Urutan dokumen yang ditampilkan sesuai dengan kemiripan antara suatu dokumen dan kueri yang diberikan
menggunakan mode
SPH_SORT_RELEVANCE pada Sphinx search.
Pada tahap ini diperoleh n dokumen teratas dari hasil pencarian dan diambil konten/isi dari dokumen format XML yang merupakan dokumen dengan kemiripan tertinggi dengan kueri. Informasi lain dalam dokumen tersebut seperti judul, nama pengarang, id dokumen dan lain lain tidak disertakan.
Segmentasi Kalimat
Hasil n dokumen teratas dipisahkan menjadi beberapa kalimat dan dihitung bobot setiap kata. Pembobotan yang digunakan yaitu pembobotan bolean untuk setiap kata pada tiap kalimat. Segmentasi kalimat diterapkan untuk semua dokumen yang dianggap relevan. Hasil dari tahap segmentasi kalimat yaitu berupa inverted index yang
berisi informasi kalimat, kata dan frekuensi untuk setiap kata.
Pengujian Kinerja Sistem
Proses evaluasi dalam penelitian ini dilakukan pada dua koleksi yang berbeda. a. Pengujian pada Dokumen Pertanian
Proses evaluasi pada dokumen pertanian menggunakan 30 kueri uji yang telah ada sebelumnya berikut dokumen-dokumen yang relevan (Lampiran 2). Pencarian dengan kueri uji ini dilakukan dengan tujuan mendapatkan nilai recall dan precision dari sistem. 1. Dokumen Relevan
Dalam pseudo-relevance feedback, n dokumen teratas dianggap sebagai dokumen relevan. Untuk mengetahui pengaruh pengambilan dokumen peringkat n teratas, dilakukan evaluasi PRF dengan mengambil dokumen peringkat 1, 2, dan 3 teratas. Gambar 6 mengilustrasikan pengambilan satu dokumen teratas (Lampiran 4). Pada kondisi pengambilan satu dokumen teratas menghasilkan nilai recall rata-rata sebesar 0,9370 sedangkan nilai average precision (AVP) yang dihasilkan sebesar 0.5599. Hal ini menunjukkan bahwa kondisi pencarian dengan satu dokumen teratas dapat menemukembalikan 94% dari total dokumen dengan tingkat relevansi sebesar 56%.
Gambar 6 Grafik R-P untuk pengambilan satu dokumen teratas pada dokumen
pertanian
Kinerja sistem pada pengambilan dua dokumen teratas diilustrasikan pada Gambar 7 (Lampiran 5).
Gambar 7 Grafik R-P untuk pengambilan dua dokumen teratas pada dokumen pertanian
Pada kondisi pencarian ini didapatkan nilai recall rata-rata sebesar 0.9413 yang menunjukkan bahwa pencarian ini dapat menemukembalikan 94% dari total dokumen dengan tingkat relevansi sebesar 56%. Nilai AVP yang didapat relatif sama, yaitu sebesar 0,5582.
Gambar 8 menunjukkan kinerja pencarian dengan pengambilan tiga dokumen teratas (Lampiran 6).
Gambar 8 Grafik R-P untuk pengambilan tiga dokumen teratas pada dokumen pertanian
Pada kondisi pencarian dengan pengambilan tiga dokumen teratas didapatkan nilai recall rata-rata yang sama dengan kondisi pencarian sebelumnya yaitu sebesar 0.9413 dan juga tidak banyak mengubah nilai AVP, yaitu 0,5574 atau sebesar 56%.
Setelah dilakukan pengujian dapat dilihat bahwa nilai AVP tertinggi pada saat
pengambilan dokumen satu teratas. Hal ini karena semakin banyak dokumen yang diambil maka semakin banyak pula peluang terambil dokumen yang tidak relevan. Terambilnya dokumen yang tidak relevan menyebabkan perluasan kueri yang tidak relevan juga.
Pada setiap pencarian satu dokumen teratas yang didapatkan, dapat dipastikan bahwa dokumen tersebut merupakan dokumen yang relevan dengan kueri, sedangkan untuk dua dan tiga dokumen teratas yang didapatkan relatif tidak relevan sehingga pada kondisi pencarian dengan satu dokumen teratas mendapatkan hasil yang paling baik.
2. Panjang Kueri
Panjang kueri diduga akan mempengaruhi kinerja perluasan kueri. Dalam penelitian ini digunakan tiga kelompok kueri, yaitu kueri dengan panjang 2, 3, dan 4 kata. Kueri uji yang berjumlah 30 dipisahkan menjadi tiga kelompok sesuai dengan panjang kata. Kelompok pertama untuk kueri dengan panjang dua kata sebanyak 16 kueri, kelompok kedua untuk kueri dengan panjang tiga kata sebanyak 9 kueri, dan kelompok ketiga untuk kueri dengan panjang empat kata sebanyak 5 kueri. Ketiga kelompok kueri tersebut selanjutnya diekspansi atau diperluas dengan menambahkan satu kata ekspansi dan dua kata ekspansi.
Tabel 2 mengilustrasikan perbandingan nilai AVP untuk setiap kelompok kueri yang diperluas dengan satu kata (Lampiran 7) dan dua kata (Lampiran 8). Ekspansi kueri untuk setiap kelompok kueri diambil dari satu dokumen teratas.
Tabel 2 Perbandingan nilai AVP untuk setiap panjang kueri Panjang Kueri Ekspansi Satu Kata Ekspansi Dua Kata 2 Kata 0,6313 0,5857 3 Kata 0,5144 0,5027 4 Kata 0,3191 0,2943
Pada Tabel 2 dapat dilihat untuk hasil ekspansi kueri, nilai AVP tertinggi pada saat kueri dengan panjang dua kata dan ditambah satu istilah ekspansi. Kueri dengan panjang tiga dan empat kata memiliki nilai AVP yang
lebih kecil dibanding kueri dengan panjang dua kata. Hal tersebut dikarenakan penggunaan operator OR pada formulasi kueri baru menyebabkan semakin panjang kueri yang digunakan, maka dokumen hasil temu-kembali akan semakin banyak. Dokumen yang terambil ini banyak yang tidak relevan dengan kueri dan menempati peringkat yang lebih tinggi dari dokumen yang relevan, sehingga kinerja sistem semakin buruk. Hasil uji menunjukkan bahwa kinerja perluasan kueri untuk panjang kueri asli dua kata cukup baik, yaitu sebesar 0,6313.
3. Kinerja PRF
Tabel 3 mengilustrasikan perbandingan kinerja sistem, yaitu sistem dengan PRF segmentasi dokumen dan sistem dengan PRF segmentasi kalimat. Kueri yang digunakan pada pengujian ini berjumlah 30 kueri. Tabel 3 Perbandingan nilai average precision
Perlakukan Sistem AVP
PRF Segmentasi Dokumen 0.5214 PRF Segmentasi Kalimat 0.5599
Pada Tabel 3 dapat dilihat pencarian dengan PRF menggunakan segmentasi dokumen didapatkan nilai AVP sebesar 0,5214 dan pencarian dengan PRF menggunakan segmentasi kalimat menghasilkan nilai AVP sebesar 0,5599.
Gambar 9 menunjukkan perbandingan kinerja sistem PRF segmentasi dokumen dan sistem dengan PRF segmentasi kalimat. Hasil uji menunjukkan kinerja sistem dengan PRF segmentasi kalimat lebih bagus dibanding sistem dengan PRF segmentasi dokumen. Hal tersebut disebabkan pemilihan segmen pada sistem PRF dengan segmentasi dokumen terlalu luas yaitu untuk setiap paragraf, sedangkan sistem PRF dengan segmentasi kalimat mengambil segmen yang lebih kecil yaitu berdasarkan segmen kalimat.
b. Pengujian pada Dokumen Tanaman Obat Proses evaluasi pada dokumen tanaman obat menggunakan 10 kueri uji berikut dokumen-dokumen yang relevan (Lampiran 3). Pengujian yang dilakukan sama seperti pengujian sebelumnya yaitu mendapatkan nilai recall dan precision dari sistem.
Tahap awal dilakukan pengujian kinerja PRF pada pengambilan 1, 2, dan 3 dokumen teratas. Seperti halnya dengan pengujian dokumen pertanian, pada pengujian dokumen tanaman obat dilakukan pengujian untuk melihat pengaruh pengambilan satu dokumen teratas. Gambar 10 mengilustrasikan perbandingan kinerja PRF pada pengambilan satu dokumen teratas (Lampiran 9).
Gambar 10 Grafik R-P untuk pengambilan satu dokumen teratas pada dokumen tanaman
obat
Pada pengambilan satu dokumen teratas didapatkan nilai recall rata-rata sebesar 0,9895 dan nilai AVP yang lebih tinggi yaitu sebesar 0,8921.
Pengujian selanjutnya yaitu pengambilan dua dokumen teratas pada dokumen tanaman obat. Gambar 11 menunjukkan kinerja
sistem PRF pengambilan dua dokumen teratas (Lampiran 10).
Gambar 11 Grafik R-P untuk pengambilan dua dokumen teratas pada dokumen tanaman
obat
Pengambilan dua dokumen teratas untuk dokumen tanaman obat menghasilkan nilai recall rata-rata sebesar 0,9895 dengan nilai AVP yang lebih rendah dari kondisi pencarian sebelumnya yaitu sebesar 0,8618. Kondisi ini bisa menemukembalikan dokumen sebesar 99% dari total seluruh dokumen.
Gambar 12 mengilustrasikan pencarian dengan pengambilan tiga dokumen teratas (Lampiran 11). Sama seperti dua kondisi pencarian sebelumnya yaitu pengambilan satu dan dua dokumen teratas, pengambilan tiga Gambar 9 Grafik R-P untuk sistem PRF segmentasi dokumen dan PRF segmentasi kalimat
dokumen teratas menghasilkan nilai recall rata-rata sebesar 0,9895. Namun demikian pengambilan dokumen tiga teratas terjadi penurunan nilai AVP sebesar 0,8545 atau lebih rendah 0,0377 dari pengambilan satu dokumen teratas.
Gambar 12 Grafik R-P untuk pengambilan tiga dokumen teratas pada dokumen tanaman
obat
Dari ketiga kondisi pengujian untuk pengambilan n dokumen teratas pada dokumen tanaman obat didapatkan hasil nilai AVP tertinggi yaitu pada pengambilan satu dokumen teratas. Hal ini disebabkan pada setiap pencarian yang dilakukan rata-rata dokumen pertama yang ditemukembalikan merupakan dokumen yang relevan, sehingga ekspansi yang didapatkan juga relevan. Pada pengambilan dua dan tiga dokumen teratas, dokumen yang didapatkan tidak semuanya merupakan dokumen yang relevan. Semakin banyak dokumen yang terambil, maka semakin banyak peluang terambilnya dokumen yang tidak relevan. Terambilnya dokumen yang tidak relevan ini menyebabkan perluasan kueri yang tidak relevan juga.
Gambar 13 mengilustrasikan kinerja sistem dengan PRF segmentasi kalimat pada dokumen tanaman obat. Hasil uji menunjukkan bahwa kinerja sistem PRF dengan segmentasi kalimat yang didapat cukup baik yaitu 0,8921. Nilai rata-rata recall yang didapat juga lebih tinggi dari sistem tanpa PRF yaitu sebesar 0.9895.
Pengujian pada dokumen tanaman obat mendapatkan hasil yang lebih baik dari pengujian dokumen pertanian. Hal ini karena dokumen pertanian memiliki kemiripan yang tinggi antara satu dokumen dengan dokumen lainnya. Ketika sistem melakukan perluasan
kueri maka yang terambil adalah kata-kata pada bidang pertanian yang tidak bisa digunakan sebagai penciri sebuah dokumen. Dokumen yang terambil banyak yang tidak relevan dan menempati peringkat yang lebih tinggi dari pada dokumen yang relevan. Meskipun demikian sistem dapat menemukembalikan dokumen sampai 94%.
Hasil pengujian pada dokumen tanaman obat memberikan hasil yang lebih baik karena dokumen tanaman obat lebih beragam isinya. Setiap dokumen memiliki penciri yang berbeda dari dokumen lainnya yang membuat hasil temu-kembali semakin baik. Ketika dilakukan ekspansi kueri, maka sistem bisa menemukembalikan dokumen relevan dalam jumlah yang lebih besar.
Gambar 13 Grafik R-P untuk sistem dengan PRF pada dokumen tanaman obat
KESIMPULAN DAN SARAN
Kesimpulan
Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa: 1. Ekspansi kueri akan optimal pada
dokumen yang kurang homogen.
2. Ekspansi kueri menemukembalikan dokumen relevan dalam jumlah yang lebih banyak.
3. Kinerja perluasan kueri optimal pada kondisi pengambilan satu dokumen teratas.
4. Kinerja sistem dengan PRF segmentasi kalimat lebih baik dari pada sistem dengan PRF segmentasi dokumen. 5. Kinerja sistem yang didapat sudah cukup
