Perpustakaan Digital ITB

Mesin pencarian merupakan teknologi yang sangat penting dalam era informasi digital saat ini. Mesin pencarian bertugas untuk mencari dan menyajikan informasi yang relevan kepada pengguna berdasarkan permintaan query. Salah satu aspek penting dalam mesin pencarian adalah komponen pemrosesan query, yang berperan dalam menerjemahkan, memahami, dan memproses query masukan pengguna untuk menghasilkan hasil pencarian yang akurat dan relevan. Adapun masalah yang dihadapi pada komponen pemrosesan query mesin pencarian pada umumnya yaitu query masukan pengguna yang kurang representatif terhadap tujuan pencarian, serta makna suatu query yang dapat berbeda ketika ditempatkan pada konteks yang berbeda. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis dan merancang komponen pemrosesan query pada mesin pencarian yang dapat menangani kasus domain yang variatif pada sebuah korpus dokumen. Komponen query yang dirancang memanfaatkan konsep pencarian semantik dengan pemetaan teks dokumen dan query ke dalam sebuah ruang vektor. Proses pemetaan sendiri dilakukan oleh sebuah model bahasa yang telah dilatih terhadap dataset khusus dengan dokumen pada domain yang telah ditentukan. Evaluasi terhadap sistem menunjukkan hasil kinerja yang baik dari segi efektivitas dan efisiensi. Berdasarkan hasil analisis dan evaluasi, dapat disimpulkan bahwa metode yang diterapkan pada komponen pemrosesan query mesin pencarian aplikasi intelligent repository system sudah mampu memberikan hasil yang optimal.