Information
Retrieval
Pendahuluan
Sejak tahun 1940, permasalahan
dalam penyimpanan dan penemuan kembali informasi (information retrieval)
telah menarik perhatian. Dalam pernyataan yang sederhana, untuk mendapatkan
informasi yang akurat dan dapat diakses secara cepat adalah sangat sulit. Efek
dari hal ini adalah mengabaikan penemuan informasi yang relevan, yang akhirnya
mengarah pada duplikasi pekerjaan dan usaha. Dengan adanya komputer, banyak
pemikiran yang diberikan dalam penggunaan komputer untuk menyediakan sistem
retrieval yang cerdas dan cepat. Di perpustakaan misalnya, yang memiliki banyak
permasalahan mengenai penyimpanan dan penemuan kembali informasi seperti cataloguing
dan administrasi umum, telah berhasil diambil alih oleh komputer. Walaupun demikian,
permasalahan retrieval yang efektif belum sepenuhnya terpecahkan.
Pada prinsipnya, penyimpanan dan
penemuan kembali adalah sederhana. Andaikan terdapat penyimpanan dokumen dan
seseorang merumuskan pertanyaan yang jawabannya adalah satu set dokumen yang memuaskan kebutuhan informasi yang
dinyatakan dalam pertanyaannya tersebut, dia dapat memperoleh dokumen tersebut
dengan membaca seluruh dokumen yang terdapat pada penyimpanan tersebut, menahan
dokumen yang relevan dan membuang yang lainnya. Dalam beberapa hal, hal ini
mendasari penemuan kembali yang sempurna. Tetapi, solusi ini benar-benar tidak
dapat dilaksanakan. Seorang user tidak mempunyai waktu atau tidak ingin
meluangkan waktunya membaca seluruh dokumen yang ada, terlepas dari kenyataan
bahwa secara fisik dia tidak akan mungkin melakukannya.
Ketika komputer berkecepatan tinggi
menjadi tersedia untuk pekerjaan kualitatif, banyak pemikiran yang menyatakan
bahwa komputer akan mampu membaca keseluruhan dokumen untuk mengintisarikan
dokumen yang relevan. Hal tersebut akan menjadi nyata yaitu penggunaan natural language
text pada sebuah dokumen tidak hanya menyebabkan permasalahan
input dan penyimpanan tetapi juga tidak terpecahkannya permasalahan intelektual
dalam karakteristik isi dokumen. Dapat dibayangkan perkembangan perangkat keras
di masa depan memungkinkan input dan penyimpanan dengan natural language.
Tetapi karakterisasi pada software yang berusaha meniru human proses
pada proses 'reading' adalah permasalahan yang tentu saja sangat lekat. Secara
lebih rinci, 'reading' melibatkan usaha dalam mengintisarikan informasi
sintatik dan semantik, dari teks dan penggunaannya untuk memutuskan apakah
setiap dokumen relevan atau tidak dengan permintaan tertentu. Kesulitan tidak
hanya dalam mengetahui bagaimana mengintisarikan informasi tetapi juga
bagaimana menggunakannya untuk memutuskan keterkaitannya. Kemajuan yang lamban
dari linguistik modern pada front-semantic dan kegagalan mesin
penerjemah yang menarik perhatian menunjukkan bahwa permasalahan tersebut belum
sepenuhnya terpecahkan.
Tujuan dari strategi retrieval
otomatis adalah untuk memperoleh kembali semua dokumen yang relevan dan pada
saat yang sama bisa terambil beberapa dokumen yang tidak relevan. Ketika karakterisasi dari sebuah dokumen terpecahkan,
harusnya dokumen tersebut direpresentasikan secara relevan dengan sebuah query,
hal tersebut memungkinkan dokumen diperoleh kembali sebagai respon dari query
tersebut.
Dalam cara ini pegindeksan manual
mempunyai karakteristik tradisional, ketika memberikan indeks ke dokumen,
pengindeks akan berusaha mencarikan dokumen yang diminta oleh user sesuai
dengan indeksnya. Secara implisit pengindeks membangun query untuk dokumen yang
relevan. Ketika pengideksan dilakukan secara otomatis, hal tersebut diasumsikan
bahwa dengan mendorong teks dari sebuah dokumen (query) pada analisis
otomatis yang sama, hasilnya akan berupa penyajian dari isi dokumen, dan jika
dokumen berkaitan dengan query, sebuah prosedur komputasional akan
menunjukkan hal ini.
Dengan cukup beralasan, hal
tersebut memungkinkan manusia untuk menetapkan keterkaitan sebuah dokumen dalam
sebuah query. Agar komputer melakukan hal ini, kita harus membangun
sebuah model dalam keputusan relevan yang dapat terukur. Hal tersebut sangat
menarik untuk dicatat bahwa banyak riset mengenai information retrieval dapat
ditunjukkan untuk dikaitkan dengan aspek yang berbeda dari model seperti itu.
Information Retrieval
System
Information Retrieval System dimulai
dengan hal-hal pada sisi input. Masalah yang utama di sini adalah untuk
mendapatkan suatu penyajian dari setiap dokumen dan query yang sesuai
untuk menggunakan suatu komputer. Kebanyakan retrieval system berbasis
komputer hanya menyimpan suatu penyajian dokumen (query) yang berarti
bahwa teks suatu dokumen hilang satu kali ketika telah diproses untuk
kepentingan peningkatan penyajiannya. Suatu penyajian dokumen bisa dianggap
penting, sebagai contoh daftar kata-kata yang disadap, dibandingkan mempunyai
komputer yang memproses bahasa yang alami. Pendekatan alternatif adalah untuk
mempunyai suatu bahasa tiruan dimana di setiap semua dokumen dan query dapat
dirumuskan.
Ada beberapa bukti untuk menunjukkan
bahwa ini dapat efektif. Tentu saja ini mensyaratkan bahwa seorang pengguna
akan diajar untuk menyatakan kebutuhan informasinya dalam bahasa.
Sistem retrieval
on-line memungkinkan pengguna untuk mengubah permintaannya selama pencarian. Dengan
demikian, diharapkan peningkatan retrieval berikutnya dapat berjalan.
Prosedur seperti itu biasanya dikenal sebagai 'umpan balik'. Sebuah contoh
suatu sistem retrieval on-line yang canggih adalah sistem MEDLINE (Mc
Carn dan Leiter).
Kemudian bagian yang
kedua setelah input adalah processor yang merupakan bagian dari sistem
retrieval yang terkait dengan proses retrieval. Proses dapat melibatkan
struktur informasi dalam beberapa cara yang sesuai, seperti penggolongannya.
Ini juga akan melibatkan penyelenggaraan fungsi retrieval yang nyata, yang akan
melaksanakan strategi pencarian sebagai jawaban atas suatu query. Dalam
diagram, dokumen-dokumen telah ditempatkan dalam suatu kotak terpisah untuk
menekankan fakta bahwa mereka bukan hanya input tetapi dapat digunakan
sepanjang proses retrieval, sedemikian sehingga strukturnya lebih tepat
dilihat sebagai bagian dari proses retrieval.
Bagian akhir dari Information
Retrieval adalah output, yang pada umumnya merupakan satu set kutipan atau
angka-angka dokumen. Dalam sebuah sistem operasional cerita berakhir di sini.
Bagaimanapun juga, di suatu sistem percobaan ini meninggalkan evaluasi untuk
dilaksanakan.
Perspektif terhadap Information Retrieval
Bagian ini tidak dimaksudkan untuk membuat sebuah usaha pada suatu
jumlah yang menyeluruh dan lengkap dari pengembangan Information Retrieval
yang historis. Setidak-tidaknya, ini tidak akan bisa meningkatkan jumlah yang
diberikan oleh Cleverdon dan Salton. Walaupun Information Retrieval dapat
dibagi lagi dalam beberapa cara, ini tampaknya bahwa ada tiga area riset utama
yang diantaranya menyusun sebuah porsi materi yang dipertimbangkan. Area
tersebut adalah isi analisa, struktur
informasi, dan evaluasi. Dengan singkat, isi analisa mempunyai kaitan
dengan gambaran isi dokumen dalam suatu bentuk yang cocok untuk proses
komputer. Struktur informasi mempunyai kaitan dengan pemanfaatan hubungan antar
dokumen untuk meningkatkan efisiensi dan efektivitas strategi retrieval.
Evaluasi mempunyai kaitan dengan pengukuran dari efektivitas retrieval.
Luhn menggunakan jumlah
frekuensi kata-kata dalam teks dokumen untuk menentukan kata-kata yang mana
yang cukup penting untuk mewakili atau mengenali dokumen di komputer (lebih
detil tentang hal ini di bab yang berikutnya). Inilah yang disebut 'kata kunci'
yang akan digunakan untuk memperoleh untuk masing-masing dokumen. Sebagai
tambahan, frekwensi kejadian dari kata-kata ini dapat juga digunakan di badan
teks untuk menandai suatu derajat tingkat arti. Ini menyediakan suatu rencana
penimbang sederhana untuk 'kata kunci' pada setiap daftar dan membuat
ketersediaan suatu wakil dokumen dalam wujud sebuah 'uraian kata kunci yang
dihargai'.
Dalam posisi ini,
mungkin saja menyenangkan untuk menguraikan penggunaan ‘kata kunci'. Hal ni
telah menjadi praktek umum didalam literatur Information Retrieval untuk
mengacu pada materi deskriptif yang disadap dari teks sebagai kata kunci atau
terminologi. Materi seperti itu biasanya merupakan hasil beberapa proses
seperti pengumpulan bersama-sama dari varian analisis yang berbeda pada kata
yang sama. Dalam tulisan ini, kata kunci dan istilah akan digunakan secara
berbeda.
Penggunaan informasi
statistik tentang distribusi kata-kata di dokumen dimanfaatkan lebih lanjut
oleh Maron, Kuhns dan Stiles yang
memperoleh asosiasi statistik antar kata kunci. Asosiasi ini menyajikan
suatu basis untuk pembangunan suatu kamus sebagai bantuan kedalam retrieval.
Banyak akhir-akhir ini riset dibawa bersama-sama dengan penerbitan pada Statistical
Association Methods for Mechanized Documentation (Stevens).
Sparck Jones telah
melanjutkan pekerjaan ini menggunakan ukuran asosiasi antar kata kunci berdasar
pada frekwensi co-occurrence, yaitu frekuensi dimana dua kata kunci
terjadi bersama-sama dalam dokumen yang sama. Dia telah menunjukkan bahwa
kata-kata terkait seperti itu dapat digunakan secara efektif untuk meningkatkan
daya ingat, sehingga dapat meningkatkan proporsi dari dokumen yang relevan yang
didapat kembali. Secara menarik, awal gagasan Luhn masih sedang dikembangkan
dan banyak metode otomatis pada karakterisasi yang didasarkan pada awal
pekerjaannya.
Istilah struktur informasi mencakup secara rinci suatu organisasi informasi
logis, seperti perwakilan dokumen, untuk kepentingan informasi retrieval.
Pengembangan di struktur informasi telah diperbaharui. Alasan yang utama untuk
kelambatan pengembangan di area informasi retrieval ini adalah bahwa dalam
jangka waktu panjang tak seorangpun menyadari komputer itu tidak akan memberi
suatu waktu retrieval yang bisa diterima dengan suatu dokumen besar kecuali jika beberapa struktur logis
dibebankan. Sesungguhnya, pemilik data-base besar masih segan untuk
mencoba teknik organisasi baru yang berjanji retrieval lebih baik dan
lebih cepat. Kelambatan untuk mengenali dan mengadopsi teknik baru pada umumnya
karena keterbatasan bukti eksperimental yang mendukung. Eksperimen yang lebih
awal dengan sistem dokumen retrieval biasanya mengadopsi suatu organisasi
serial file, dimana, walaupun efisien ketika sejumlah besar query
diproses secara serempak di dalam suatu mode batch, membuktikan tidak
cukup jika masing-masing query memerlukan waktu respon yang singkat. Organisasi
yang populer diadopsi untuk mengganti file tersebut. Baru-baru ini eksperimen
telah mencoba untuk mempertunjukkan keunggulan dari file clustered untuk
retrieval on-line.
Organisasi dari file ini diproduksi oleh suatu metode klasifikasi otomatis.
Good dan Fairthorne adalah di antara yang pertama menyatakan bahwa penggolongan
otomatis mungkin terbukti bermanfaat di dalam dokumen retrieval. Beberapa tahun kemudian ada eksperimen serius dilaksanakan pada
dokumen yang di-cluster ( Doyle; Rocchio). Semua eksperimen sejauh ini
telah ada dalam skala kecil, sejak clustering hanya masuk ke dalam
dirinya sendiri ketika skala ditingkatkan.
Evaluasi sistem retrieval telah terbukti sangat sulit. Senko dalam suatu
survei yang sempurna mengatakan: 'Tanpa sebuah evaluasi system, keraguan
menjadi area yang paling menyusahkan di dalam Information Retrieval...'.
Disamping pekerjaan yang dipelopori sempurna dan dilaksanakan oleh Cleverdon di
dalam area ini, dan di samping banyak ukuran efektivitas yang telah diusulkan
oleh Robertson, suatu teori evaluasi umum tidak pernah muncul.
Di masa lalu telah ada banyak debat
tentang kebenaran evaluasi berdasar pada pertimbangan keterkaitan yang
disajikan dengan perbuatan salah manusia. Cuadra dan Katter memperkirakan
keterkaitan yang terukur pada suatu skala nomor urut, dalam rank-ordering
menunjukkan bahwa posisi suatu dokumen pada skala seperti itu dipengaruhi oleh
variabel eksternal yang umumnya tidak dikendalikan di laboratorium. Lesk dan
Salton sesudah itu menunjukkan bahwa suatu dichotomous skala di suatu
dokumen adalah yang relevan atau tidak
relevan, ketika diperlakukan ke suatu kemungkinan kesalahan tertentu, tidak
berlaku hasil mendapatkan evaluasi yang berkaitan dengan ketepatan (proporsi
dokumen yang didapat kembali adalah relevan) dan recall (proporsi dari
dokumen yang relevan yang didapat kembali). Sekarang ini efektivitas retrieval
kebanyakan masih diukur dalam kaitan dengan ketepatan dan daya ingat atau oleh
ukuran berdasarkan thereon. Masih ada
ketidak cukupan perawatan statistik yang mengungkapkan bagaimana uji
signifikansi dapat digunakan. Maka, setelah beberapa dekade riset di dalam area
ini pada dasarnya hanya mempunyai ketepatan dan daya ingat, dan hipotesis yang
menyatakan, 'Didalam sistem tunggal, asumsi bahwa suatu urutan sub-searches untuk
pertanyaan tertentu adalah dibuat order; pesanan yang logis dari ketepatan
menurun yang diharapkan, dan kebutuhan itu dinyatakan dalam pertanyaan, ada
suatu hubungan kebalikan antara daya ingat dan ketepatan, jika hasil sejumlah
pencarian berbeda dirata-ratakan.' (Cleverdon).
Efisiensi dan Efektivitas
Sebagian besar riset dan pengembangan di dalam informasi retrieval
diarahkan pada peningkatan efisiensi dan efektivitas retrieval. Efisiensi biasanya diukur dalam kaitan dengan sumber daya komputer
digunakan seperti core, backing store, dan CPU time.
Untuk mengukur efisiensi suatu mesin yang berjalan sendiri merupakan suatu
kesulitan. Setidak-tidaknya, haruslah diukur bersama dengan keefektifan
memperoleh beberapa gagasan untuk manfaat dalam kaitan dengan biaya unit.
Efektivitas itu biasanya diukur dalam kaitan dengan ketepatan dan daya ingat.
Ketepatan itu sendiri menjadi perbandingan dari jumlah dokumen retrieval
yang relevan dengan total jumlah dokumen retrieval, dan daya ingat
menjadi perbandingan dari jumlah dokumen
retrieval yang relevan kepada total jumlah dokumen yang relevan (kedua-duanya
didapat kembali dan tidak didapat kembali). Alasan untuk penekanan dua ukuran ini adalah acuan yang sering dibuat ke
efektivitas retrieval. Ini akan mencukupi sampai kita menjangkau bab itu
untuk berpikir tentang efektivitas retrieval dalam kaitan dengan
ketepatan dan daya ingat. Sebelum dapat menghargai evaluasi pengamatan yang
perlu dipahami adalah apa yang menimbulkan pengamatan itu.
Indexing
Suatu bahasa indeks
adalah bahasa yang digunakan untuk menguraikan dokumen dan permintaan.
Unsur-Unsur dari bahasa indeks adalah terminologi indeks, yang mungkin diperoleh dari teks dokumen untuk
diuraikan, atau mungkin dengan bebas. Bahasa indeks dapat diuraikan menjadi pre-coordinate atau post-coordinate,
yang pertama menunjukkan bahwa terminologi dikoordinir ketika mengindeks dan
ketika dalam pencarian. Secara lebih rinci, dalam indeks pre-coordinate
suatu kombinasi logis tentang segala terminologi
indeks mungkin digunakan sebagai suatu
label untuk mengidentifikasi suatu kelas dokumen, sedangkan di dalam indeks post-coordinate
kelas yang sama akan dikenali pada waktu pencarian dengan mengombinasikan kelas
dokumen berlabel dengan terminologi indeks individu.
Bahasa indeks yang
muncul dari algoritma conflation
dapat dijelaskan sebagai indeks dengan kosakata yang tak terkendalikan, post-coordinate
dan merupakan turunan. Kosa kata terminologi indeks pada tahap evolusi kumpulan
dokumen hanya merupakan satuan dari semua conflation
kelas nama.
Ada banyak kontroversi
tentang macam bahasa index yang mana yang terbaik untuk pencarian kembali
dokumen. Perdebatan utama adalah tentang apakah indeks otomatis sebaik atau
lebih baik daripada indeks manual. Masing-masing bisa dilakukan pada berbagai
tingkatan kompleksitas. Bagaimanapun, sepertinya terbukti dalam keduanya,
indexing otomatis dan manual, menambahkan kompleksitas dalam wujud kendali yang
lebih terperinci. Pesan adalah kosa kata
tak terkendalikan berdasar pada bahasa alami untuk mencapai efektivitas
pencarian kembali yang dapat diperbandingkan dengan kosa kata dengan kendali
rumit.
Mungkin bukti yang
paling substansial untuk indexing otomatis telah keluar dari SMART Project (1966). Salton baru-baru ini
meringkas kesimpulan nya:'... pada rata-rata prosedur indeks yang paling
sederhana yang mengidentifikasi dokumen yang diinginkan atau kueri oleh satu
set terminologi, tertimbang atau tak
tertimbang, diperoleh dari dokumen atau teks kueri adalah juga yang paling
efektif'. Rekomendasinya harus jelas, analisa teks otomatis perlu menggunakan
terminologi tertimbang diperoleh dari kutipan dokumen yang panjangnya
sedikitnya satu dokumen abstrak.
Dokumen representatif
yang digunakan oleh SMART project lebih canggih dari pada sekedar daftar batang
yang diintisarikan oleh conflation.
Tidak ada keraguan, dibanding format kata biasa metode ini lebih efektif (
Carroll dan Debruyn). Pada puncaknya, the SMART project ini menambahkan indeks
tertimbang, di mana suatu istilah index mungkin adalah beberapa kelas konsep
melalui penggunaan berbagai kamus.
- Motivasi
Information Retrieval (IR) adalah kegiatan yang berhubungan dengan penyajian, penyimpanan,
pengorganisasian, dan pengaksesan ke materi informasi. Pengorganisasian dan
penyajian dari materi informasi perlu menyediakan akses yang gampang kepada
pengguna informasi yang dipilihnya. Sayangnya, kebutuhan informasi pemakai
bukanlah masalah yang sederhana. Sebagai contoh pemakai memerlukan hal ini
dalam konteks Internet :
Mencari semua halaman yang berisi informasi
tenis regu pada perguruan tinggi yang memenuhi syarat: (1) berada di
universitas di Amerika Serikat dan (2) mengikuti turnamen tenis NCAA. Supaya
cocok dengan keinginan pengguna, maka halaman harus meliputi informasi tentang
rangking nasional regu pada tiga tahun terakhir dan email atau nomor telepon
dari pelatih regu.
Yang jelas, uraian yang menyangkut kebutuhan
informasi pemakai ini tidak bisa digunakan secara langsung untuk mencari
informasi dengan menggunakan antarmuka Web seperti mesin pencari. Sebagai
gantinya, pemakai harus menterjemahkan informasi ini ke dalam query yang
dapat diproses oleh mesin pencari (atau sistem IR).
Dalam format umumnya, terjemahan ini menghasilkan satu kata kunci (atau
bisa juga query) yang meringkas uraian dari informasi yang diperlukan pemakai. Dengan query
yang dibutuhkan pemakai, IR sistem akan mendapat informasi yang mungkin dicari
pemakai atau mungkin informasi yang berhubungan dengannya. Penekanannya adalah
pada pencarian kembali informasi sebagai lawan perolehan kembali data.
Information Retrieval dan Data Retrieval.
Pencarian data dalam konteks sistem IR,
sebagian besar berisi tentang menentukan dokumen mana yang sesuai kueri pemakai
dalam koleksi dokumen, lebih sering terjadi ketidakcocokan kebutuhan informasi
yang diinginkan pemakai. Sesungguhnya, pemakai dari suatu sistem IR lebih
memperhatikan information retrieval
tentang suatu bahasan daripada pencarian data yang memenuhi query
pengguna. Bahasa pencarian data lebih mengarah pada pencarian semua obyek yang
memenuhi kondisi seperti yang ada di dalam ungkapan reguler atau pada suatu
ungkapan relational aljabar. Dengan begitu untuk
pencarian data, satu kesalahan obyek pada ribuan object pencarian itu berarti
kegagalan. Sedangkan untuk sistem information
retrieval, object yang didapat bisa saja tidak akurat, boleh terjadi
kesalahan kecil yang mungkin tidak diperhatikan. Alasan utama yang menyebabkan
perbedaan ini adalah information
retrieval itu pada umumnya berhubungan dengan bahasa sehari-hari yang tidak
selalu tersusun baik dan bisa menimbulkan kerancuan secara semantik. Pada sisi
lain, sistem pencarian data (seperti suatu database relational) berhadapan
dengan data yang mempunyai arti semantik dan struktur yang tersusun dengan
baik.
Pencarian data, selama
menyediakan suatu solusi kepada pemakai sistem database, tidak memecahkan
permasalahan dalam informasi yang mencari informasi tentang suatu topik. Untuk
bisa memenuhi keefektifan dalam memenuhi kebutuhan informasi pemakai,
bagaimanapun juga sistem IR harus menginterpretasikan materi informasi pada
koleksi dokumen dan memberikan rangking kerelevanan terhadap query
pemakai. Penafsiran tentang isi dokumen ini meliputi penggalian informasi semantik dan syntactic
dari teks dokumen dan menyesuaikannya dengan informasi yang dibutuhkan pemakai.
Kesulitannya tidak hanya keharusan tahu tentang bagaimana menggali informasi
tetapi harus mengetahui juga tentang bagaimana menggunakannya untuk menentukan
kesesuaiannya. Gagasan dari kesesuaian ini adalah inti dari information retrieval. Nyatanya tujuan
utama dari sistem IR adalah untuk mendapatkan semua dokumen yang berhubungan
dengan query pengguna dan meminimalisir dokumen yang tidak berhubungan dengan query
pengguna sebisa mungkin.
Berikut ini adalah
perbedaan antara data retrieval dan information retrieval dapat dilihat pada
table.
Data
Retrieval (DR)
|
Information
Retrieval (IR)
|
|
Matching
Inference
Model
Classification
Query language
Query specification
Items wanted
Error response
|
Exact match
Deduction
Deterministic
Monothetic
Artificial
Complete
Matching
Sensitive
|
Partial match, best match Induction
Probabilistic
Polythetic
Natural
Incomplete
Relevant
Insensitive
|
Table
Information Retrieval (IR) dan Data Retrieval (DR)
Dalam data retrieval, kita mengecek
untuk melihat apakah suatu item ada atau tidak dalam suatu file. Dalam
information retrieval, kita akan menemukan item yang cocok secara parsial
dengan permintaan dan kemudian memilih satu yang paling cocok di antara beberapa
item yang terpilih. Penarikan kesimpulan yang digunakan dalam data retrieval
adalah secara deduksi, misal aRb dan bRc maka hasilnya adalah aRc. Dalam information
retrieval biasanya menggunakan penarikan kesimpulan secara induksi,
hubungan hanya ditetapkan dengan tingkat kepastian atau ketidakpastian, dan
karenanya, kepercayaan kita terhadap kesimpulan yang diambil adalah variabel.
Perbedaan ini mengarahkan kita untuk menggambarkan data retrieval sebagai
deterministic sedangkan informasi retrieval sebagai probabilistic.
Seringkali teorema Bayes dilibatkan untuk menarik kesimpulan dalam information
retrieval.
Perbedaan
yang lain yaitu dalam penggolongannya. Dalam data retrieval kita lebih
cenderung tertarik pada penggolongan monothetic, yaitu penggolongan
dengan penggambaran kelas oleh atribut-atribut objek yang diperlukan pada
sebuah kelas. Dalam information retrieval penggolongan
seperti itu tidak bermanfaat, sebenarnya penggolongan polythetic lebih
sering diinginkan. Dalam penggolongan tersebut setiap individu dalam kelas
hanya akan mememiliki sebuah proposi dari seluruh atribut yang dimiliki oleh
semua anggota dalam kelas tersebut. Oleh karena itu, tidak ada atribut yang
cukup maupun perlu untuk keanggotaan setiap kelas.
Bahasa kueri dalam Data Retrieval
Bahasa kuery untuk data retrieval biasanya
menjadi tiruan kosa kata dan sintaksis terbatas, dalam information retrieval
kita lebih memilih untuk menggunakan bahasa alami walaupun ada beberapa
perkecualian. Dalam data retrieval, query biasanya merupakan
suatu spesifikasi lengkap dari apa yang diinginkan. Dalam information retrieval ini, kuerinya tanpa
alternatif dan tidak sempurna. Perbedaan akhir ini memunculkan sebagian dari
fakta bahwa dalam information retrieval, kita sedang mencari-cari dokumen yang relevan.
Tingkat kecocokan dalam information retrieval diasumsikan untuk menandai
adanya kemungkinan dari keterkaitan
menyangkut item tersebut. Satu
konsekuensi sederhana dari perbedaan ini adalah data retrieval lebih
sensitif terhadap kesalahan. Suatu kesalahan dalam pencocokan tidak akan
mendapatkan kembali item yang diinginkan yang menandakan suatu kegagalan total
sistem. Di
dalam information retrieval, kesalahan kecil dalam pencocokan biasanya
tidak mempengaruhi hasil dari sistem.
Banyak pengembalian informasi
sistem otomatis bersifat percobaan. Information retrieval sebagian besar
bersifat percobaan dan dilanjutkan di laboratorium sedangkan sistem operasional
adalah sistem komersil yang meminta pembayaran bagi layanan yang mereka
sediakan. Secara alami dua sistem dievaluasi dengan cara yang berbeda. ‘Dunia
nyata' sistem information retrieval dievaluasi dalam kaitannya dengan
'kepuasan pemakai' dan harga yang ingin dibayarkan oleh pemakai layanan. Sistem
IR yang bersifat percobaan dievaluasi dengan
membandingkan percobaan perolehan kembali dengan standard khusus untuk
tujuan itu.
Information retrieval sebagai pusat dari peradaban
teknologi
Selama 20 tahun ini wilayah information retrieval telah tumbuh
dengan baik melebihi tujuan utamanya yaitu mengurutkan dokumen dan mencari
dokumen yang berguna dalam kumpulan koleksi. Sekarang
ini, riset dalam information retrieval meliputi modeling, penggolongan dokumen, sistem arsitektur,
antarmuka, visualisasi data, penyaringan, bahasa, dan lain lain. Di samping
kedewasaannya sampai saat ini, information retrieval dilihat sebagai lingkup minat sempit yang sebagian besar digeluti
oleh tenaga ahli informasi dan pustakawan. Visi yang telah ditanamkan selama
bertahun-tahun selain penghamburan yang cepat, antarmuka, information
retrieval juga ingin dijadikan alat untuk
multimedia dan hypertext aplikasi. Salah satu yang telah terwujud adalah
pengenalan World Wide Web pada awal tahun 1990-an.
Web telah menjadi
tempat penyimpanan yang universal bagi pengetahuan manusia dan kebudayaan yang
membuat pembagian informasi dan ide menjadi mempunyai lingkup yang tidak pernah
terjadi sebelumnya. Kesuksesan ini terjadi karena antarmuka standar yang selalu
sama tidak tergantung lingkungan kerja yang dipakai untuk menjalankan antarmuka.
Hasilnya pengguna terlindungi dari hal-hal detail dari protokol komunikasi,
lokasi mesin, dan Sistem Operasi. Lebih jauh lagi, pengguna bisa membuat
dokumen berbasis web sendiri dan membuatnya terhubung dengan web dokumen lain
tanpa larangan. Ini adalah aspek utama karena ini membuat web menjadi media
penyebaran informasi yang bisa diakses oleh setiap orang. Dunia tanpa batas ini
telah menarik minat jutaan manuia pada awal perkembangannya. Lebih jauh lagi,
ini menyebabkan revolusi pada penggunaan komputer oleh pengguna dan persiapan
tugas sehari-harinya. Sebagai contoh home banking dan home shopping telah
menjadi populer dan semakin banyak menghasilkan pendapatan.
Meskipun banyak
keberhasilan yang telah dicapai, web juga telah menimbulkan masalah sendiri.
Menemukan informasi yang berguna pada web bisa saja sangat sulit. Sebagai
contoh, pengguna untuk mendapatkan informasi yang diinginkan pengguna dia harus
memilih links yang akan menyambung ke halaman lain. Selama links tersebut
banyak dan hampir semua tidak dikenal, maka dia akan kesulitan untuk mencari
nformasi yang dimaksudkannya tadi. Bagi pengguna yang kurang punya minat pada hal ini bisa menyebabkan dia
frustasi. Halangan utamanya adalah banyaknya data
model yang ada pada web, dan kebanyakan berkualitas rendah. Kesulitan ini membuat orang yang berminat
pada information
retrieval
berusaha memperbaharui teknik pencarian. Hasilnya, Information Retrieval
telah mendapat tempat yang sama dengan teknologi lain pada pusat peradaban.
2. Konsep dasar
Keefektifan
perolehan kembali informasi relevan secara langsung dipengaruhi baik melalui
perintah pemakai dan pandangan logis dari
dokumen yang diadopsi oleh sistem perolehan kembali.
2.1. Pemakai
Pemakai
suatu sistem perolehan kembali harus menterjemahkan informasi yang
diperlukannya ke dalam query yang terdapat dalam bahasa yang disajikan oleh
sistem. Dengan
suatu Information Retrieval system, secara normal menyiratkan bahwa satu set
kata-kata yang menyampaikan semantik dari
kebutuhan informasi. Dengan suatu Data Retrieval System, suatu
ungkapan query (sebagai contoh suatu regular expression)
digunakan untuk menyampaikan batasan jawaban yang harus dipenuhi. Di kedua kasus di atas, pemakai mencari informasi yang
bermanfaat dengan menggunakan Retrieval Task.
Sekarang
pertimbangkan, jika seorang pemakai mempunyai minat, sebagai contoh pemakai
bisa tertarik terhadap dokumen tentang balap mobil secara umum. Dalam situasi
ini, pemakai menggunakan sebuah antarmuka interaktif untuk melihat-lihat
koleksi dokumen yang berhubungan dengan balap mobil. Ia mungkin tertarik
tentang dokumen tentang Formula 1, tentang pabrik mobil, atau tentang `24 Hours
Le Mans'. Ketika sedang pembacaan tentang `24 Hours Le Mans`, ia mungkin berkeinginan mengalihkan
perhatiannya ke sebuah dokumen yang menyediakan arah ke Le Mans, kemudian
berpindah lagi ke dokumen yang meliput pariwisata di Perancis. Dalam
situasi ini pemakai tidak sedang searching,
melainkan sedang mem-browse koleksi
dokumen. Browsing masih merupakan suatu proses dalam mendapat
kembali informasi, tetapi sasaran utamanya tidak tergambar jelas di
permulaannya dan mungkin saja berubah selama proses interaksi dengan sistem.
Figure:
Interaction of the user with the retrieval system through distinct tasks.
Permintaan
dari pemakai bisa terdiri dari dua jenis yang berbeda: information atau data
retrieval dan browsing. Classic information retrieval
systems secara normal memungkinkan information atau data
retrieval. Sistem hypertext pada
umumnya diset untuk menyediakan cara browsing
yang cepat. Antarmuka web dan perpustakaan digital modern mungkin mencoba
mengkombinasikan tugas ini untuk menyediakan kemampuan retrieval yang telah meningkat. Bagaimanapun, kombinasi dari retrieval dan browsing belum merupakan suatu pendekatan yang baik dan bukanlah
paradigma yang dominan.
Gambar ini menunjukkan interaksi
dari pemakai melalui tugas berbeda yang
diidentifikasi. Data dan information retrieval pada umumnya
disajikan oleh sistem pengembalian informasi yang paling modern seperti Web.
Lebih lanjut, sistem seperti ini mungkin juga menyediakan beberapa format dalam
browsing yang masih terbatas.
Kombinasi information dan data retrieval dengan browsing saat ini belum umum, namun bisa
menjadi populer di masa datang.
Retrieval
dan
browsing terdapat dalam bahasa World Wide Web, yaitu ketika pemakai
meminta informasi secara interaktif. Alternatif lainnya adalah melakukan
perolehan kembali dengan cara permanen dan otomatis yang menggunakan perangkat
lunak yang mengambil informasi untuk pemakai. Sebagai contoh, informasi yang
berguna untuk seorang pemakai bisa diambil pada waktu tertentu dari suatu jasa
layanan berita. Dalam hal ini, dikatakan bahwa sistem IR sedang melaksanakan
perolehan kembali tugas tertentu, yang terdiri dari penyaringan informasi yang
relevan untuk kemudian diperiksa oleh pemakai.
2.2. Pandangan Logis tentang Dokumen
Dalam kaitannya dengan pertimbangan
historis, dokumen-dokumen dalam suatu koleksi sering diwakili oleh suatu satuan
kata kunci atau terminologi index. Kata kunci seperti itu bisa diambil secara
langsung dari dokumen teks atau bisa ditetapkan oleh manusia ( seperti sering
dilaksanakan dalam wilayah ilmu pengetahuan. Bukan masalah apakah kata kunci
yang representatif ini diperoleh secara otomatis atau yang dihasilkan oleh
suatu spesialis, mereka menyediakan suatu pandangan logis tentang dokumen.
Komputer modern memungkinkan untuk
menghadirkan dokumen dengan satuan kata-katanya sendiri. Dalam hal ini sistem
perolehan kembali mengadopsi pandangan logis terhadap teks penuh (atau
penyajian) tentang suatu dokumen. Tetapi dengan koleksi yang sangat besar,
komputer modern mungkin harus mengurangi satuan kata kunci. Ini dapat terpenuhi
melalui penghapusan stopwords (seperti artikel dan penghubung), penggunaan
pembendungan (yang akan mengurangi kata-kata yang beda bersifat
ketatabahasaan), dan identifikasi kata benda kelompok (yang menghapus kata
sifat, kata keterangan, dan kata kerja). Lebih lanjut, penekanan terhadap
informasi yang dimaksud bisa digunakan. Operasi ini disebut text operation. Text Operation mengurangi kompleksitas dari penyajian dokumen dan memberikan pandangan
yang logis dari itu suatu teks untuk
satu set terminologi index.
Figure:
Logical view of a document: from full text to a set of index terms.
Teks yang penuh adalah teks yang
jelas dan mempunyai pandangan logis yang lengkap tentang suatu dokumen tetapi
pemakaiannya pada umumnya memakan biaya yang tinggi. Sebagian kecil satuan
kategori (yang dihasilkan oleh suatu manusia) menyediakan pandangan logis yang
ringkas terhadap suatu dokumen tetapi pemakaiannya mungkin mendorong kearah
mutu yang lebih rendah. Beberapa pandangan logis bisa diadopsi oleh suatu Information Retrieval System seperti di
gambar berikut ini. Di samping mengadopsi perwakilan yang manapun, sistem
perolehan kembali mungkin juga mengenali struktur internal yang ada dalam suatu
dokumen (contohnya bab, bagian, subseksi, dll.). Informasi tersebut bisa
bermanfaat dan diperlukan oleh sistem perolehan kembali.
Seperti di gambar di atas, berita secara
logis yang mewakili suatu dokumen sebagai rangkaian dimana pandangan logis
suatu dokumen mungkin bergeser (secara perlahan) dari suatu penyajian teks
penuh kepada suatu penyajian yang lebih tinggi yang ditetapkan oleh manusia.
3. Masa Lampau, Masa Kini, dan Masa depan
1. Awal
Perkembangan
Selama
hampir 4000 tahun, manusia telah mengorganisasikan informasi untuk pencarian
dan penggunaan kembali. Sebuah contoh khusus adalah daftar isi sebuah buku.
Semenjak jumlah informasi berkembang melebihi sebuah buku, menjadi sebuah
kebutuhan untuk membangun struktur data khusus untuk menjamin akses yang lebih
cepat pada penyimpanan informasi. Sebuah struktur data yang lama dan populer
untuk information retrieval yang
lebih cepat adalah kumpulan kata-kata atau konsep terpilih yang dihubungkan
dengan informasi (atau dokumen) yang bersangkutan yaitu indeks. Indeks adalah
inti dari setiap sistem information
retrieval modern. Indeks menyediakan akses data yang lebih cepat dan
membuat proses kueri berjalan lebih cepat.
Selama berabad-abad, indeks dibuat
secara manual seperti hirarki penggolongan. Dalam kenyataannya, kebanyakan
perpustakaan masih menggunakan bentuk ini untuk mengklasifikasi dokumen-dokumen
mereka. Hirarki seperti ini pada umumnya
sudah dipahami oleh ahli dari bidang ilmu kepustakaan. Lebih jauh lagi,
kedatangan komputer telah memungkinkan konstruksi indeks yang besar secara
otomatis. Indeks otomatis membuat permasalahan information retrieval lebih kepada sistem itu sendiri dari pada
kebutuhan pemakai. Dalam hal ini, adalah penting untuk membedakan anatara dua
pandangan permasalahan tentang information
retrieval yang berbeda, yaitu berbasis komputer atau manual.
2. Information retrieval di Perpustakaan
Perpustakaan
adalah salah satu institusi pertama yang mengadopsi sistem IR untuk mendapatkan
informasi. Pada umumnya, sistem yang digunakan di perpustakaan pada awalnya
dikembangkan oleh institusi akademis dan kemudian oleh produsen komersil. Pada
generasi pertama, sistem pada dasarnya terdiri dari suatu otomatisasi dari
teknologi sebelumnya (seperti kartu katalog) dan memungkinkan pencarian
berdasar judul dan nama pengarang. Pada generasi kedua , kemampuan pencarian
ditambahkan dengan pencarian berdasarkan
pokok utama, dengan kata kunci, dan tambahan lagi fasilitas kueri
kompleks. Pada generasi ketiga, yang sekarang ini yang sedang menyebar,
fokusnya adalah meningkatkan antarmuka grafis, format elektronik, fitur hypertext, dan sistem arsitektur
terbuka.
3.
Web dan Perpustakaan Digital
Jika kita pertimbangkan mesin
pencarian pada Web sekarang ini, kita bisa menyimpulkan bahwa mesin tersebut
melanjutkan penggunaan indeks yang sangat serupa seperti yang digunakan itu
oleh pustakawan seabad yang lalu. Kemudian, apa yang telah berubah?
Tiga perubahan dramatis dan pokok
telah terjadi dalam kaitannya dengan kemajuan teknologi komputer modern dan
popularitas Web. Pertama, lebih murah untuk mempunyai akses kepada berbagai
sumber informasi. Hal ini memungkinkan mencapai pengguna lebih luas dari yang
mungkin pernah ada sebelumnya. Kedua, keahlian dalam semua macam komunikasi
digital menyediakan akses lebih besar ke jaringan. Ini mengindikasikan bahwa
sumber informasi tersedia sekalipun terletak sangat jauh dan bahwa akses bisa
dilakukan dengan cepat (seringkali, dalam beberapa detik). Ketiga, kebebasan
memasang informasi apapun juga yang dinilai bermanfaat telah sangat mendukung
ketenaran dari Web. Untuk pertama kali
di dalam sejarah, banyak orang mempunyai akses bebas ke suatu medium penerbitan
besar.
Pada pokoknya, biaya rendah, akses
lebih besar, dan kebebasan penerbitan sudah mengijinkan orang untuk menggunakan
Web (dan perpustakaan digital modern) sebagai medium yang sangat interaktif.
Demikianlah inter-aktivitas mengijinkan orang menukar pesan, foto, dokumen,
perangkat lunak, video, dan ‘mengobrol’ di dengan nyaman dan biaya rendah.
Lebih lanjut, orang-orang dapat melakukannya pada waktu yang mereka sukai
(misalnya, kamu dapat membeli suatu buku pada malam hari) yang lebih lanjut
meningkatkan kenyamanan layanan. Jadi,
inter-aktivitas tinggi menjadi pergeseran pokok dan mutakhir dalam paradigma
komunikasi.
Di
masa datang, tiga pertanyaan utama perlu dibicarakan. Pertama, meskipun
inter-aktivitas tinggi, orang-orang masih mengalami kesulitan ( jika tidak
mustahil) untuk mendapat kembali informasi yang relevan pada kebutuhan
informasi mereka. Jadi, di dalam dunia
Web yang dinamis dan perpustakaan digital yang besar, teknik mana yang akan
mengijinkan pencarian kembali dengan mutu lebih tinggi? Kedua, dengan
permintaan akses yang terus meningkat, tanggapan yang cepat menjadi suatu
faktor yang semakin mendesak. Jadi, teknik mana yang akan menghasilkan indeks
yang lebih cepat dan kueri yang lebih cepat? Ketiga, mutu dari hasil pencarian
kembali sangat dipengaruhi oleh interaksi pemakai dengan sistem. Jadi,
bagaimana nantinya suatu pemahaman yang lebih baik menyangkut perilaku pemakai
mempengaruhi penyebaran dan disain starategi baru information retrieval?
Isu-isu Praktis
Perdagangan
elektronik adalah suatu kecenderungan utama pada Web sekarang ini dan telah
menguntungkan berjuta-juta orang-orang. Di dalam suatu transaksi elektronik,
pembeli pada umumnya harus mengajukan pada penjual beberapa format informasi
kredit yang mana yang dapat digunakan untuk membayar produk atau layanan. Dalam
format yang paling umum, informasi seperti itu terdiri dari suatu nomor kartu
kredit. Bagaimanapun, karena pengiriman nomor kartu kredit melalui Internet
bukanlah suatu prosedur aman, data seperti itu
pada umumnya dikirim melalui fax. Ini menyiratkan bahwa, sedikitnya
dalam permulaan, transaksi antara seorang pemakai baru dan suatu penjual
memerlukan pelaksanaan prosedur off-line
dari beberapa langkah-langkah sebelum transaksi yang sebenarnya dapat
berlangsung. Situasi ini dapat diatasi jika data dienkripsi untuk keamanan.
Sesungguhnya, beberapa perusahaan dan institusi telah menyediakan beberapa
format enkripsi otomatis untuk pertimbangan keamanan.
Bagaimanapun, keamanan
bukanlah satu-satunya perhatian. Isu utama yang lain adalah privasi. Seringkali, orang akan
menukar informasi sepanjang informasi
itu tidak untuk umum. Pertimbangan adalah banyak tetapi salah satunya yang
paling umum adalah untuk menghindari penyalahgunaan tentang informasi pribadi
oleh pihak ketiga. Jadi, privasi adalah isu yang lain yang mempengaruhi
penyebaran Web dan belum dibicarakan dengan baik.
Dua isu lain yang
sangat penting adalah hak cipta dan hak paten. Adalah jauh dari kejelasan
bagaimana penyebar luasan tentang data melalui Web mempengaruhi hak cipta dan
hukum paten di berbagai negara. Ini informasi yang dikirimkannya ? Dan jika
bisa dilakukan demikian, apakah hal itu dapat dipertanggungjawabkan jika
terjadi suatu penyalahgunaan menyangkut informasi itu (sekalipun bukan sumber
informasi).
Referensi
REFERENSI
http://informationretrievals.wordpress.com/
(accessed date: 9 Mei 2011 at 11:55 am)
http://en.wikipedia.org/wiki/Information_retrieval
(accessed date:9 Mei 2011 at 11:59)
date: 9 Mei 2011 at 12:04)
http://puthree91.student.umm.ac.id/download-as-pdf/umm_blog_article_61.pdf(accessed
date : 30 Mei 2011 at 00.13)
http://lecturer.eepis-its.edu/~kholid/kuliah/Dasar%20Sistem%20Informasi/day6/Day%206%20-%20Information%20Retrieval.pdf
(date: 29 Mei 2011 at 23.35 pm)
0 comments:
Post a Comment