Studi penerapan pemrograman genetika pada temu-kembali informasi
View/ Open
Date
1999Author
Widiastuti, Emmy
Nurdiati, Sri
Adisantoso, Julio
Metadata
Show full item recordAbstract
Pembentukan query memegang peranan penting dalam sistem temu-kembali informasi, terlebih karena query berkaitan langsung dengan pengguna, yang kemungkinan masih awam dalam menerjemahkan informasi yang ingin dicarinya ke dalam pernyataan formal yang dirnengerti oleh sistem. Karena itu, perlu dikembangkan teknik yang dapat membantu pengguna dalam memformulasikan / mereformulasikan informasi yang dicari. Dalam upaya untuk menyelesaikan masalah yang berkaitan dengan pembentukan query, maka telah dikembangkan beberapa teknik. Salah satunya adalah yang dilakukan oleh Smith & Smith (I 997), yaitu menerapkan Pemrograman Genetika untuk menyelesaikan masalah pembentukan/perbaikan que,y Boolean. Pemrograman Genetika (PG) yang diperkenalkan oleh R.J. Koza pada tahun 1990, adalah suatu teknik yang dalam pencarian solusi permasalahannya didasarkan pada proses evolusi (melalui proses yang mirip dengan seleksi dan genetika alami). Tujuan penelitian ini adalah menelaah cara kerja PG dalam membentuk que1y Boolean, yang diharapkan dapat menghasilkan tingkat relevansi dokumen terambil yang optimal dalam temu-kembali informasi.
Untuk menelaah kerja PG, dilakukan percobaan terhadap 4 buah que1y. Dari basil percobaan dengan menggunakan komponen-komponen PG yang telah ditentukan, didapatkan bahwa PG menghasilkan bentuk query Boolean optimal untuk que,y I dan 2. Untuk query 3 dan 4, bentuk query Boolean optimal belum berhasil didapatkan. Jumlah dokumen dan istilah relevan dari suatu query, mempengaruhi proses perbaikan solusi yang dilakukan PG dalam mendapatkan bentuk query Boolean yang optimal/mendekati optimal. Semakin sedikit dokumen dan istilah relevan suatu query, benruk query Boolean optimal/mendekati optimal cenderung semakin cepat didapatkan oleh PG. Selain itu, ukuran populasi juga mempengaruhi perbaikan solusi yang dilakukan PG dalam membentuk query Boolean. Semakin besar ukuran populasi yang digunakan, bentuk query Boolean optimal/mendekati optimal cenderung semakin cepat didapatkan oleh PG. Dengan demikian, dalam penyelesaian pencarian bentuk query Boolean untuk query yang memiliki jumlah dokumen dan istilah relevan yang besar, PG membutuhkan ukuran populasi yang besar dan/atau jumlah generasi yang banyak agar dapat diperoleh basil (bentuk query Boolean) terbaik.
Collections
- UT - Computer Science [2237]