Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Untuk memenuhi kebutuhan manusia dalam mendapatkan informasi yang banyak dalam waktu yang singkat, teknologi informasi terus menerus dikembangkan. Saat ini informasi menjadi lebih mudah didapat melalui internet. Pengguna internet terdiri dari berbagai macam orang dengan berbagai macam suku bangsa dan bahasa. Dokumen yang dapat diakses melalui internet juga terdiri dari berbagai bahasa.Untuk memudahkan pencari informasi mendapatkan informasi yang mereka inginkan tanpa terhalangi faktor bahasa, maka dikembangkan teknologi perolehan informasi lintas bahasa. Perolehan informasi lintas bahasa adalah perolehan informasi atau dokumen yang ditulis dalam bahasa yang berbeda dari bahasa kueri. Teknologi perolehan informasi lintas bahasa yang berkembang saat ini antara lain adalah dengan menggunakan mesin penerjemah, dengan kamus dwibahasa, dan berdasarkan korpus. Teknologi perolehan informasi lintas bahasa berdasarkan korpus dapat menggunakan korpus paralel atau korpus yang sebanding. Pada penelitian kali ini, dicoba teknik perolehan informasi berdasarkan korpus yang sebanding dengan menggunakan penghitungan statistik phi square dan koefisien korelasi Pearson.Hasil dari eksperimen yang dilakukan dalam penelitian ini menunjukkan bahwa kinerja dari perolehan dokumen lintas bahasa dengan menggunakan teknik phi square dapat mencapai 494% dari kinerja kamus dwi-bahasa, sedangkan kinerja korelasi Pearson dapat mencapai 510% dari kinerja kamus dwi-bahasa. Kinerja dari perolehan dokumen lintas bahasa dengan menggunakan teknik phi square dapat mencapai 117% dari kinerja mesin penerjemah Transtool, sedangkan kinerja korelasi Pearson dapat mencapai 121%."

"Perolehan informasi adalah salah satu bidang di ilmu komputer yang bertujuan untuk membantu menemukan informasi tertentu di antara banyak informasi yang tersedia. Sistem tanya jawab adalah satu topik pada bidang perolehan informasi, di mana informasi yang diperlukan direpresentasikan dalam suatu kueri berbentuk kalimat tanya dan menghasilkan jawaban singkat.Penelitian ini menghasilkan sistem tanya jawab bilingual di mana pertanyaan diberikan dalam Bahasa Indonesia dan jawaban dihasilkan dalam Bahasa Inggris. Kueri yang digunakan adalah 190 pertanyaan Bahasa Indonesia dari topik tanya jawab Cross Language Information Retrieval (CLEF) 2006 yang terdiri dari pertanyaan fakta dan definisi. Koleksi dokumen yang digunakan adalah koleksi koran berbahasa Inggris: Glasgow Herald dan Los Angeles Times.Untuk menemukan jawaban dari pertanyaan, pertama-tama sistem tanya jawab melakukan analisis terhadap teks pertanyaan untuk menentukan jenis jawaban yang diperlukan. Kemudian pertanyaan diterjemahkan ke Bahasa Inggris menggunakan ToggleText. Setelah itu pertanyaan yang telah berbahasa Inggris dijadikan kueri ke Lemur Toolkit untuk mendapatkan sekumpulan cuplikan dokumen dari koleksi dokumen yang relevan terhadap pertanyaan.Bila pertanyaan bertipe fakta, maka semua entitas bernama dikumpulkan dari cuplikan-cuplikan dokumen tersebut untuk menjadi kandidat jawaban. Terdapat empat penilaian untuk memilih satu jawaban di antara para kandidat tersebut: frekuensi kemunculan kandidat jawaban yang diperoleh dari search engine; urutan dokumen yang diperoleh dari sistem perolehan informasi; jarak antarkata (Average Distance Weight); dan bobot kata kandidat jawaban.Bila pertanyaan bertipe definisi maka perolehan jawaban dilakukan dengan mengekstrak frasa kata benda dari tiap cuplikan dokumen yang berisi kata-kata pertanyaan. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa sistem tanya jawab ini berhasil mencapai ketepatan jawaban sebesar 14%."

"Informasi yang terdapat saat ini tidak hanya terbatas disimpan dalam bentuk dokumen teks saja, tetapi banyak juga dalam bentuk dokumen suara. Banyaknya informasi yang disimpan dalam bentuk dokumen suara menyebabkan diperlukannya teknik perolehan informasi yang dapat diterapkan kepada koleksi dokumen tersebut. Pendekatan yang banyak dilakukan adalah dengan menggunakan hasil pengenalan suara oleh Sistem Pengenalan Suara Otomatis (SPSO). Tetapi, hasil pengenalan suara oleh SPSO tidak sepenuhnya benar sehingga menurunkan tingkat akurasi perolehan informasi dokumen suara. Pada penelitian ini penulis mencoba empat jenis hasil pengenalan suara untuk melakukan perolehan informasi dokumen suara, yaitu 1-best output, n-best word output, n-best pronounciation output, word posterior lattice. Selain itu, penulis juga mencoba tiga jenis kueri pada penelitian ini, yaitu kueri satu kata, kueri frase dua kata dan kueri kalimat. Hasil yang didapat pada penelitian ini menyimpulkan bahwa penggunaan 1-best output pada perolehan informasi dokumen suara menghasilkan kinerja yang lebih baik dibandingkan penggunaan hasil pengenalan suara yang lain. Mean Average Precision (MAP) hasil eksperimen dengan 1-best output lebih besar 0.64% dibandingkan penggunaan n-best output , 8,88% lebih besar dibandingkan penggunaan word posterior lattice dan lebih besar 92.68% dibandingkan penggunaan n-best pronounciation output. Pada eksperimen dengan kueri frase, sistem dengan akurasi terbaik adalah sistem yang menggunakan word posterior lattice. Pada eksperimen dengan kueri satu kata dan kueri kalimat, sistem yang menggunakan n-best word output menghasilkan kinerja terbaik.

---

The information today is not only limited in the form of text documents, but also in the form of spoken documents. The growing number of those spoken documents requires the information retrieval techniques to make the retrieval process easier. The approach for spoken documents retrieval is using automatic speech recognition (ASR). However, the results of the speech recognition by ASR are not entirely correct, so reduce the level of accuracy of information retrieval of spoken documents. This experiment uses four types results of the speech recognition by ASR, the 1-best output, n-best output, n-best pronunciation output, word posterior lattice. In addition, this experiment also investigates the effect of the use of query types (phrase, single word and sentence). Results obtained from this experiment concluded that the use of 1-best output on spoken document retrieval produces better performance results than the use of other results of the speech recognition. Mean Average Precision (MAP) results of experiments with 1-best output is 0.64% higher than the use of n-best output, 8.88% higher than the use of word posterior lattice and 92.68% higher than the use of n-best pronunciation output. In phrase based query experiment, the best accuracy is word posterior lattice while the best accuracy in single word query and sentence query is n-best word output."

"This book present a comprehensive description of the technologies involved in designing and developing systems for Multilingual Information Retrieval (MLIR). They provide readers with broad coverage of the various issues involved in creating systems to make accessible digitally stored materials regardless of the language(s) they are written in. Details on Cross-Language Information Retrieval (CLIR) are also covered that help readers to understand how to develop retrieval systems that cross language boundaries. Their work is divided into six chapters and accompanies the reader step-by-step through the various stages involved in building, using and evaluating MLIR systems. The book concludes with some examples of recent applications that utilise MLIR technologies. Some of the techniques described have recently started to appear in commercial search systems, while others have the potential to be part of future incarnations."

"Tersedianya sumber informasi yang tidak terbatas pada saat ini, menjadikan perolehan informasi melibatkan banyak sumber informasi. Hal-hal tersebut memicu penelitian mengenai metode peringkasan dokumen yang semula ditujukan untuk membuat sebuah ringkasan dari sebuah dokumen menjadi metode peringkasan yang ditujukan untuk menghasilkan ringkasan dari banyak dokumen. Peringkasan multi-dokumen merupakan suatu metode yang ditujukan untuk menyampaikan informasi-informasi utama dari banyak dokumen dalam ringkasan. Penelitian yang dilakukan oleh penulis ini merupakan penelitian dengan topik peringkasan multi-dokumen untuk dokumen berbahasa Indonesia. Pada penelitian ini, penulis menggunakan dua buah teknik peringkasan multi-dokumen yaitu centroidbased summarization dan k-means-based summarization. Pada penelitian ini penulis mencoba untuk mengaplikasikan kedua teknik tersebut untuk membuat ringkasan dari dokumen berbahasa Indonesia.Untuk mengukur kualitas ringkasan yang dihasilkan oleh kedua teknik tersebut, penulis membuat ringkasan referensi untuk masing-masing sumber dokumen yang dibuat secara manual sebagai perbandingan. Hasilnya adalah pada teknik centroidbased summarization, kualitas ringkasan yang dihasilkan akan semakin bagus jika kelompok dokumen yang digunakan sebagai masukan berisi dokumen-dokumen yang relevan terhadap topik. Sedangkan pada teknik k-means-based summarization, kualitas ringkasan yang dihasilkan akan semakin bagus jika kelompok dokumen yang digunakan sebagai masukan merupakan kelompok dokumen yang besar (lebih banyak mengandung dokumen/kalimat). Evaluasi terhadap kualitas ringkasan juga dilakukan dengan menggunakan juri/penilai manusia. Hasilnya adalah pada teknik centroid-based summarization, para juri menilai ringkasan yang dihasilkan sudah bagus. Pada teknik k-means-based summarization dengan 10% compression rate, para juri menilai bahwa ringkasan."

"The rapid growth of internet causes the abudance of textual information. It is necessary to have smart tools and methods than can access text content as needed...."

"Pada tulisan ini akan dijelaskan berbagai teknik sistem temu kembali informasi dan rancangan integrasi sistem ke basis hiperteks. Sistem pengindeksan yang dijelaskan adalah pengindeksan dengan pembobotan berdasarkana frekuensi dan berdasarkan rumus Savoy [1]. sedangkan teknik temu kembali informasi yang dijelaskan adalah teknik Boolean biasa, teknol Boolean berperingkat dan teknik Extnded Boolean.Kinerja berbagai pengindeksan di ukur dengan menampilkan dokumen yang terambil berikut bobot peringkatnya.Sistem ini dapat digunakan sebagai "bencmarking tool" untuk mengukur kinerja berbagai teknik yang digunakan dalam sistem temu kembali informasi"

"Tujuan dari penelitian ini untuk mencari gambaran mengenai pola pencarian informasi mahasiswa asing pada Program BIPA (Bahasa Indonesia Untuk Penutur Asing) FSUI. Penelitian ini mencoba mengidentifikasi pola pencarian informasi mahasiswa asing dalam mendukung kegiatan belajar yang meliputi sumber-sumber informasi yang digunakannya, dan hambatan-hambatan yang dialami.Pengumpulan data terbagi ke dalam dua tahap. Tahap pertama berupa pengisian kuesioner dan self report selama 5 hari yang dilanjutkan dengan wawancara. Tahap kedua dilakukan untuk mengetahui situasi problematik dengan menggunakan teknik wawancara timeline. Pengumpulan data dimulai 20 September s/d 10 Nopember 2001.Penelitian ini menggunakan metode kajian pemakai. Teknik sampel yang digunakan dalam penelitian ini adalah purposive sample. Sampel diambil sebanyak 11 prang mahasiswa BIPA. Metode pengumpulan data yang digunakan adalah metode survai. Alat pengumpul data yang digunakan adalah kuesioner dan wawancara.Hasil penelitian memperlihatkan faktor pribadi turut menentukan pola pencarian informasi karena diri individu merupakan asal munculnya berbagai permasalahan situasional. Permasalahan situasional yang dialami mahasiswa BIPA terdiri dari permasalahan belajar dan permasalahan bukan belajar. Strategi pencarian informasi yang digunakan dipengaruhi oleh jenis situasi. Strategi yang umum digunakan dalam situasi belajar adalah penggunaan buku teks BIPA. Strategi pada permasalahan bukan belajar berupa penggunaan sumber informal seperti dengan teman, media massa, dan sistem. Hambatan yang ditemui pada umumnya disebabkan oleh faktor internal (dari dalam individu) dan eksternal (hubungan sosial). Sumber yang digunakan dipengaruhi oleh permasalahan situasional. Buku teks BIPA digunakan oleh seluruh responden sebagai sumber belajar utama. Pada situasi bukan belajar, teman digunakan sebagai sumber informasi utama. Dengan demikian poia pencarian informasi mahasiswa asing yang belajar pada program BIPA FSUI dalam penelitian ini secara umum dipengaruhi oleh faktor konteks yang bersifat situasional, institusional, dan sosial.

---

The purpose of this research is to examine information seeking pattern in the context of foreign student at BIPA (Bahasa Indonesia Untuk Penutur Asing) program at the Faculty of Letters University of Indonesia. The research is focusing on information seeking pattern based on situation factor.The data collected in two ways. First, interview and questioner technique on 10 respondents. Second, timeline interview with 6 respondent. The aim of this interview find out situational problems affecting the respondent information seeking. This research were conducted in September 20`'' until November 10'h 2001.The sampling technique was purposive. Survey was used as data collecting method that divided in questionnaire and depth interview. The data analyzed based on individual factors (constitute individual characteristic, experience in living, language) and situational factors (situational problem. strategy, barrier, and source). The data were analyzed individual factors and situational factorThe results show that individual factors affect user in seeking information. The situation that respondent were facing were divided into situational problem in study situation and non study situation. In study situation, most respondent found difficulties learn Bahasa Indonesia especially grammar, listening and speaking and practicing the language. The students saw the usefulness of BIPA textbook as a primary source. They also reported that in information seeking process come from internal and external factors_ They consider textbooks of BIPA as primary source in study situation. In non-study situation, they usually ask help from significant others, used mass media and the systems. In brief information seeking pattern of foreign students at BIPA program is influenced by situational, institutional, and social context."

"Semakin banyaknya dokumen pembicaraan menimbulkan kebutuhan untuk melakukan pencarian terhadap dokumen pembicaraan. Akan tetapi, metode perolehan informasi untuk dokumen teks tidak dapat langsung diterapkan pada dokumen pembicaraan. Isi dari dokumen pembicaraan adalah sinyal suara. Sinyal suara ini harus diproses terlebih dahulu agar didapat isi dari pembicaraan. Proses ini dinamakan pengenalan pembicaraan. Sistem perolehan informasi pembicaraan adalah sebuah sistem yang mengimplementasi teknik-teknik perolehan informasi dan menerapkannya kepada dokumen pembicaraan. Sinyal suara yang ada pada dokumen pembicaraan diproses terlebih dahulu dengan proses pengenalan pembicaraan agar didapat teks transkripsi pembicaraan. Sistem perolehan informasi pembicaraan melakukan pembuatan indeks berdasarkan teks pembicaraan hasil pengenalan pembicaraan.Penelitian ini menggunakan tiga koleksi dokumen. Koleksi pertama berisi 250 dokumen pembicaraan yang didapat dari pembicaraan telepon. Koleksi ini telah dibersihkan dari noise. Koleksi kedua berisi 100 dokumen pembicaraan yang didapat dari pembicaraan radio Pro3 Radio Republik Indonesia. Koleksi ketiga berisi 29.575 dokumen yang berasal dari pembicaraan telepon. Koleksi ketiga tidak dibersihkan dari noise. Word Error Rate dari tiap-tiap koleksi adalah 26.50%, 28.40%, dan 74.20%. Teknik-teknik yang diujicobakan adalah pembuatan indeks dengan masukan hasil pengenalan pembicaraan (Transkripsi), lima alternatif kata hasil pengenalan (Transkripsi-5), alternatif kata hasil pengenalan dengan probabilitas tinggi (Transkripsi-AB), pemetaan kata hasil pengenalan terhadap kamus pengucapan untuk mendapatkan rangkaian fonem (Transkripsi-Fonem), dan rangkaian fonem 3-gram (Transkripsi-3-gram). Selain dengan pengenalan pembicaraan, penelitian ini juga mencoba memberikan variasi pembuatan indeks dengan masukan dari hasil pengenalan pembicaraan yang telah dimodifikasi agar dapat mengenali fonem (Fonem). Setelah mendapatkan hasil fonem, rangkaian 3-gram juga dibuat dari hasil fonem yang didapat (Fonem-3-gram). Penelitian ini juga melakukan eksperimen dengan cara penggabungan indeks kata dan indeks."