Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

Abstrak :
ABSTRAK
Struktur dokumen dalam suatu basis data elektronis memegang peranan penting dalam meningkatkan kinerja sistem temu-kembali informasi (Hasibuan, 1995). Struktur tersebut dibentuk oleh berbagai ciri yang menjadi bagian dari suatu dokumen. Ciri-ciri tersebut meliputi: kata-kata indeks (index terms), kata-kata bebas (free text terms), pengarang, referensi (cited documents), sitasi (citing documents), dan afiliasi pengarang.

Permasalahan dalam suatu sistem temu-kembali infornasi adalah tidak adanya mekanisme yang dapat membantu pencari informasi mendapatkan sekumpulan informasi yang relevan baginya. Sementara itu, ketersediaan informasi (ledakan informasi) secara elektronis setiap tahun semakin meningkat.

Hipotesis dari penelitian ini adalah dokumen-dokumen yang mirip (similar documents) akan mempunyai pola kata-kata indeks, kata-kata bebas, referensi, dan sitasi yang mirip pula. Dengan kata lain, dokumen-dokumen yang mirip akan mempunyai subyek yang mirip pula. Di samping itu, para pengarang dan afiliasi para pengarang dokumen-dokumen yang mirip akan berkaitan satu sama lain.

Metode yang digunakan adalah mencari poly kemiripan antar dokumen dengan teknik Muster. Kemunculan suatu istilah (kata) dengan istilah lain pada suatu dokumen dan antar dokumen di dekati dengan menggunakan peluang bersyarat. Hubungan antar dokumen yang mirip (similar) yang terdiri dari komponen-komponen dokumen, didekati dengan menggunakan model koneksionist. Disamping itu, dirancang pula suatu pendekatan antar muka yang bersahabat, berikut alat (tool) pendukungnya, untuk membantu para pemakai sistem tersebut.

Hasil sementara (menjelang akhir tahun I) penelitian ini menunjukkan bahwa metode yang digunakan berhasil membentuk pola kemiripan antar dokumen berdasarkan komponen (kata) dokumen dan pola hubungan antar kata. Dengan mengintegrasikan beberapa modal yang sudah dan sedang dikembangkan, dan merancang antar muka yang bersahabat, diharapkan permasalahan yang timbul pada sistem temu-kembali informasi dapat diatasi.

Abstrak :
Penelitian ini mengenai penggunaan sarana temu kembali informasi yang paling banyak digunakan di perpustakaan BPPT. Pengguna mempunyai kesempatan untuk memilih sarana temu kembali yang diinginkannya, dengan didukung sistcm terbuka dari perpustakaan. Sarana temu kembali informasi yang tersedia adalah katalog online, susunan kolcksi di rak dan petugas perpustakaan. Sejauhmana kontribusi fasilitas layanan dalam mempengaruhi penggunaan sarana temu kembali informasi. Populasi penelitian adalah anggota aktif perpustakaan BPPT sebanyak 876 orang. Sampel diambil sebanyak 10% (sekitar 90 orang). Pengumpulan data penelitian diperolch dengan menyebarkan angket. Penycbaran angket dilakukan dengan cara accidental sampling antara 5 sampai dengan 15 Juni 2001. Lokasi pcnelitian di perpustakaan BPPT. Hasil penelitian menunjukkan bahwa pengguna cenderung untuk memanfaatkan lebih dari sate layanan yang tersedia. Sarana temu kembali informasi yang tersedia di perpustakaan BPPT secara umum dapat dikategorikan baik. ......This study is concerning "The use of information retrieval devices which the most used in a BPPT Library". Users have a chance to choose the retrieval device to use in searching the information. The library applies open access system. The information retrieval devices are online catalog, collection stack and a librarian. The problem statement of this study is how far the contribution of service facilities to force of using information retrieval devices. Population of this study are active members of BPPT Library, which whole 876 people. Sample taken from the population is 10% (approx. 90 people). Gathering data method for this study uses questionnaire. Accidental sampling was used to distribute the questionnaire, during June 5 to 15, on 2001. Research location is in BPPT Library. The result shows that the users tend to use more than one service. Information retrieval devices in BPPT Library can state in a good category.

Abstrak :
Artikel ilmiah adalah karangan ilmu pengetahui yang menyajikan data dan fakta yang sahih serta ditulis menurut metodologi penulisan yang baik dan benar. Menulis artikel ilmiah memerlukan suatu upaya dan waktu yang memadai agar dapat menghasilkan suatu tulisan yang sahih dan akurat serta layak dibaca. Beberapa tahapan penulisan diawali dengan menentukan permasalahan, menentukan judul tulisan, membuat regangan kerja mengumpulkan bahan-bahan tulisan dan mempertahankan sistem ritrivel. Pengorganisasian materi dan pemerikasaan kembali hasil penulisan diperlukan untuk menjamain bahwa tulisan sudah mengikuti kaidah-kaidah penulisan yang berlaku. Tujuan penulisan artikel ini adalah sebagai masukan bagi penulisa artikel ilmiah pemula agar dapat menghasilkan tulisan ilmiah yang baik.

Abstrak :
Makanan merupakan salah satu kebutuhan penting bagi masyarakat, sehingga pencarian mengenai informasi yang berkaitan dengan makanan banyak dilakukan. Sering kali informasi yang dibutuhkan adalah informasi spesifik yang dapat direpresentasikan sebagai entitas. Sehingga saat seseorang melakukan pencarian menggunakan suatu kueri, hasil yang diharapkan dari proses pencarian tersebut berupa entitas yang relevan. Sistem yang dapat menangani tugas tersebut disebut sebagai sistem temu balik entitas. Penelitian ini bertujuan untuk membangun sistem temu balik entitas makanan dengan memanfaatkan informasi relasi antar entitas, teknik ekstraksi entitas, document retrieval, dan word embedding pada korpus dokumen berbahasa Indonesia. Dokumen yang digunakan pada penelitian ini adalah dokumen resep, artikel terkait informasi kuliner, dan Wikipedia berbahasa Indonesia. Sebanyak tujuh kategori entitas terkait makanan didapatkan dari proses ekstraksi entitas. Pendekatan rule-based dan lexicon-based digunakan untuk mengekstrak entitas dari dokumen. Aturan-aturan untuk pendekatan rule-based dibangun untuk masing-masing jenis dokumen berdasarkan sampel dokumen yang dipilih secara acak. Sebanyak tiga skenario eksperimen diujikan terhadap 14 kueri yang dikelompokkan ke dalam tujuh kategori. Setiap skenario dievaluasi menggunakan nilai rata-rata precision berdasarkan k entitas yang dikembalikan (AP@k). Berdasarkan hasil evaluasi menggunakan seluruh kueri uji, skenario ketiga dengan menggunakan informasi relasi entitas menunjukkan performa terbaik dibandingkan dengan skenario lainnya. Nilai AP@15 tertinggi yang didapatkan menggunakan skenario eksperimen ketiga ini adalah sebesar 76,67% untuk kategori kueri hidangan dengan bahan dasar tertentu. ...... Food is known as one of the most important needs so that many people search for food-related information. The information that is needed is often specific information that can be represented as an entity. So that when someone performs a search from a certain query, the expected results are entities that are considered relevant. The task to solve this problem is known as entity retrieval. This research aims to build a food entity retrieval model by utilizing information on relationships between entities, entity extraction techniques, document retrieval, and word embedding in the Indonesian document corpus. The documents used in this research are recipes, food-related articles, and articles of Wikipedia in Indonesian. A total of seven food-related categories of entities were obtained from the entity extraction process. The approaches that are used in this study to extract entities from the documents are the rule-based and lexicon-based approaches. The rules in the rule-based approach are developed for each document category based on the sample documents that have been chosen randomly. The three experiments that were conducted were tested against 14 queries which were grouped into seven categories. Each scenario is evaluated using the average precision score based on k entities given as the result of entity retrieval (AP@k). Based on the evaluation results using all the test queries, the third scenario that used entity-relationship information shows the best performance compared to other scenarios. The highest AP@15 value obtained when using this third experimental scenario is 76.67% for the query category dish based on certain ingredients.