ABSTRAKSI: Pada saat ini dimana jumlah dokumen yang tersedia sangat besar, pencarian secara manual dapat dilakukan dengan membaca setiap dokumen pada koleksi dokumen untuk mendapatkan dokumen yang tepat dan sesuai kebutuhan. Namun, pencarian seperti itu membutuhkan waktu yang lama jika jumlah dokumen sangat banyak. Dan Information Retrieval Systems dapat memecahkan masalah tersebut.
Proses dalam Information Retrieval dapat digambarkan sebagai sebuah proses untuk mendapatkan relevant documents dari collection documents yang ada melalui pencarian query yang diinputkan user. Sistem information retrieval yang baik adalah sistem information retrieval yang mampu mengambil semua dokumen relevan dan kemudian mengurutkan dokumen relevan tersebut pada urutan teratas. Agar diperoleh sistem dengan dokumen relevan berada pada urutan teratas dibutuhkan suatu metode perangkingan dengan menggunakan metode penghitungan similiarity score yang efektif dalam menentukan nilai similiarity score suatu dokumen. Dalam tugas akhir ini akan digunakan metode Dynamic Window Based pada penghitungan nilai similiarity score nya .
Analisa yang dilakukan pada tugas akhir ini adalah membandingkan performansi dari metode Dynamic Window Based dan metode Probabilistik. Adapun untuk keakuratan sistem dalam mengambil dokumen yang relevan dapat dilihat dari nilai Precision,Recall sedangkan untuk kemampuan sistem dalam mengambil dokumen yang relevan dapat dilihat dari nilai IAP yang didapatkan. Menurut pengujian yang dilakukan performansi sistem dengan menggunakan metode Dynamic Window Based lebih baik dibandingkan dengan Probabilistik asalkan di dalam dokumen tersebut terdapat term conjoint yang akan membuat nilai similiarity score maksimal. Perubahan lebar window pada metode Dynamic Window Based juga akan berpengaruh terhadap hasil performansi sistemnya.Kata Kunci : Information Retrieval System, Dynamic Window Based, similiarity score, Probabilistik,Precision, Recall, IAP.ABSTRACT: Nowadays where amount of document is huge, manual searching could be possible to do by read ing on by one document in document collection due to get document which is we searching for. But, if we do that way it needs a lot of time if document itself is huge. Information retrieval system can assist to solve this problem.
Process in information retrieval can be figure as a process to get relevant document from document collection by seraching the query which is input to systems by user. Good information retrieval systems is the systems that can get all relevant document and the result was ranked in top chart. To get good systems all we need is effective rank method when calculating similiarity score a document. In this final project will be using Dynamic Window Based method in calculating similiarity score.
The analysis conducted in this thesis is to compare the performance of the method of Dynamic Window-Based and Probabilistic methods. As for the accuracy of the system in taking the relevant documents can be seen from the value of Precision, Recall while for the system's ability to take the relevant documents can be seen from the IAP value obtained. According to tests performed using the method of system performance with the Dynamic Window-Based Probabilistic better than those provided in the document there are terms that will create value conjoint similiarity maximum score. Change window width Dynamic Window Based on the method will also influence the performance of the system.Keyword: Information Retrieval System, Dynamic Window Based, similiarity score, Probabilistic,Precision, Recall, IAP.