PENERAPAN SOLR DAN SPARQL DALAM LAYANAN PENCARIAN OBJEK BUDAYA
Total View This Week0
Total View This Week0
Institusion
Universitas Kristen Duta Wacana
Author
Angger Herlambang Amandegani
Subject
QA75 Electronic computers. Computer science
Datestamp
2023-08-15 03:22:29
Abstract :
Indonesia memiliki beraneka ragam budaya seperti candi dan alat musik tradisional. Banyaknya budaya yang dimiliki Indonesia yang tersimpan pada database dapat memperlambat proses pencarian objek budaya tersebut. Terlebih jika data bertambah lebih banyak seiring berjalannya waktu. Untuk membantu menyelesaikan permasalahan pencarian tersebut, maka dibuat sistem pencarian dengan menerapkan SOLR dan SPARQL serta menerapkan Vector Space Model untuk mencocokan query dengan dokumen yang dicari, sehingga pencarian dapat lebih cepat. Sistem pencarian dibuat menggunakan framework bahasa pemrograman JavaScript yaitu Vue JS dan Node JS. Data RDF dan korpus diolah hingga berbentuk JSON. Proses indeksing dokumen melalui proses tokenizing, filtering dan stemming. Input pengguna digunakan sebagai kueri untuk mengambil dokumen. Dokumen dan kueri pengguna diberikan pembobotan dengan algoritma BM25 dan dicocokan menggunakan Cosine Similarity untuk nantinya dokumen tersebut dikembalikan dan ditampilkan ke pengguna. Hasil dari penelitian ini sistem pencarian yang dibuat mampu mengembalikan data yang dicari berdasarkan input pengguna sebagai kueri dan diurutkan berdasarkan bobot dokumen dengan nilai rata-rata recall 87,68% dan precision 85,86%. Sistem pencarian memiliki nilai Mean Average Precision sebesar 0,92 yang artinya sistem mampu mengembalikan dokumen yang relevan dan presisi berdasarkan kecocokan antara dokumen dengan kueri.
Indonesia memiliki beraneka ragam budaya seperti candi dan alat musik tradisional. Banyaknya budaya yang dimiliki Indonesia yang tersimpan pada database dapat memperlambat proses pencarian objek budaya tersebut. Terlebih jika data bertambah lebih banyak seiring berjalannya waktu. Untuk membantu menyelesaikan permasalahan pencarian tersebut, maka dibuat sistem pencarian dengan menerapkan SOLR dan SPARQL serta menerapkan Vector Space Model untuk mencocokan query dengan dokumen yang dicari, sehingga pencarian dapat lebih cepat. Sistem pencarian dibuat menggunakan framework bahasa pemrograman JavaScript yaitu Vue JS dan Node JS. Data RDF dan korpus diolah hingga berbentuk JSON. Proses indeksing dokumen melalui proses tokenizing, filtering dan stemming. Input pengguna digunakan sebagai kueri untuk mengambil dokumen. Dokumen dan kueri pengguna diberikan pembobotan dengan algoritma BM25 dan dicocokan menggunakan Cosine Similarity untuk nantinya dokumen tersebut dikembalikan dan ditampilkan ke pengguna. Hasil dari penelitian ini sistem pencarian yang dibuat mampu mengembalikan data yang dicari berdasarkan input pengguna sebagai kueri dan diurutkan berdasarkan bobot dokumen dengan nilai rata-rata recall 87,68% dan precision 85,86%. Sistem pencarian memiliki nilai Mean Average Precision sebesar 0,92 yang artinya sistem mampu mengembalikan dokumen yang relevan dan presisi berdasarkan kecocokan antara dokumen dengan kueri.
Download
book
BibTex
Latex, Jabref
cloud_download
Original Resource
url resource Institution
