RANCANG BANGUN PROTOTIPE MESIN PENCARI-META ( META SEARCH ENGINE ) NON-CLUSTER UNTUK MENINGKATKAN RELEVANSI PENCARIAN HASIL KUERI DOKUMEN WEB

Pagua, Jeri Apriansyah and Diyah, Puspitaningrum and Desi , Andreswari (2015) RANCANG BANGUN PROTOTIPE MESIN PENCARI-META ( META SEARCH ENGINE ) NON-CLUSTER UNTUK MENINGKATKAN RELEVANSI PENCARIAN HASIL KUERI DOKUMEN WEB. Undergraduated thesis, Universitas Bengkulu.

[img] Archive (Thesis)
IV,V,Lamp, 1-15- jer-FT.pdf - Bibliography
Restricted to Registered users only
Available under License Creative Commons GNU GPL (Software).

Download (5MB)
[img] Archive (Thesis)
I,II,III,-1-15, jer-FT..pdf - Bibliography
Restricted to Registered users only
Available under License Creative Commons GNU GPL (Software).

Download (5MB)

Abstract

Mesin Pencari-Meta (Meta-Search Engine) Non-Cluster atau Algoritma Fusi yaitu menggunakan Algoritma KE (Renda et al, 2003), Weighted Borda Fuse (Fagin et al, 2003, Dorn et al, 2008), dan Fungsi Count (Patel et al, 2012) sejauh ini bisa meningkatkan tingkat relevansi hasil pencarian kueri. Penelitian ini membahas implementasi pada toplist K hasil pencarian dokumen (K = 50, 100, 200) mengunakan kombinasi operator kueri AND dan OR dan panjang kueri 2 terms dan 3 terms. Dalam penelitian ini dipilih 3 dari 5 mesin pencari yang ada ketika melakukan pencarian. Dalam penelitian ini juga kami memberikan bobot yang pada mesin pencari. Skenario default yaitu memberikan bobot mesin pencari berdasarkan tingkat popularitas. dan skenario yang lain yaitu Myown dengan memberikan bobot yang sama. Dikarenakan Human Judgement membutuhkan waktu yang banyak, maka penelitian ini disubtitusikan dengan Pseudo Relevance Evaluation (Automatic Judgement) yaitu Rank Position (Reciprocal Rank) Method, Borda Count Method, dan Condorcet Method (Nuray dan Can,2006). Hasil menunjukan bahwa hasil tingkat relevansi dokumen menggunakan algoritma Weighted Borda Fuse paling baik dibandingkan dengan yang lain, dan nilai Precision dibandingkan dengan mesin pencari asli (Google) meningkat hingga 182,28 % pada P@10 (K=200).

Item Type: Thesis (Undergraduated)
Subjects: T Technology > T Technology (General)
Divisions: Faculty of Engineering > Department of Informatics Engineering
Depositing User: 022 Gofar Ismail
Date Deposited: 15 May 2015 10:08
Last Modified: 15 May 2015 10:08
URI: http://repository.unib.ac.id/id/eprint/10889

Actions (login required)

View Item View Item