Text
Implementation of genetic algorithm in information access by different formulation
Pada pencarian data sering terjadi bahwa data yang didapatkan tidak relevanrndengan yang diinginkan. Pada internet misalnya, dokumen yang didapat tidakrnsesuai dengan yang dicari oleh user (pemakai). Untuk mengatasi hal ini, telahrndiimplementasikan Algoritma Genetika (Genetic Algorithm, GA) dalam sistemrntemu-kembali inforrnasi (Information Retrieval System, IRS) dengan forrnulasirnJaccard dan Dice. Tujuan dari GA adalah untuk menemukan kumpulan dokumenrnyang mirip dengan yang diharapkan oleh user (pemakai). Fungsi evaluasi untukrndaya tahan (fitness) pada masing-masing kromosom (chromosome) diseleksirnberdasarkan rnetode Jaccard dan Dice. Nilai forrnulasi ini adalah untuk mengukurrnketerhubungan antara kueri (query) dengan beberapa dokumen dalam database.rnUntuk menginisialisasikan populasi kueri (a population of the queries), pertamarnsekali dipilih nomor gen untuk setiap individu dan jumlah kromosom untuk setiaprnpopulasi. GA didasarkan pada teori Darwin dalam ilmu biologi. Hasil penelitianrnmenunjukkan bahwa dengan formulasi Jaccard diperoleh kemiripan 25.00% danrndengan forrnulasi Dice diperoleh kemiripan 27.27% untuk 2 kueri. Sedangkanrnuntuk 3 kueri diperoleh kemiripan untuk forrnulasi Jaccard 20.00% dan untuk Dicern27.39%. Dengan persentasi kemiripan ini user (pemakai) sistem akan lebih mudahrnmemilih dokumen yang lebih relevan dari database. Diharapkan-penelitian inirnakan bisa memfasilitasi pencarian melalui internet sehingga menjadi lebih mudahrndan mendapatkan data (dokumen) yang lebih relevan. Penelitian ini dilakukan dirnSains Komputer USM (Universiti Sains Malaysia) Penang, Malaysia dan masihrnsedang berlangsung sekarang (still on going).
Tidak ada salinan data
Tidak tersedia versi lain