Library Automation and Digital Archive
LONTAR
Fakultas Ilmu Komputer
Universitas Indonesia

Pencarian Sederhana

Find Similar Add to Favorite

Call Number SK-1712 (Softcopy SK-1194) Source SK-689
Collection Type Skripsi
Title Pencarian Pertanyaan Serupa Pada Forum Konsultasi Kesehatan Online Dengan Pendekatan Perolehan Informasi
Author Syfa Nurhayati;
Publisher Depok: Fakultas Ilmu Komputer Universias Indonesia, 2019
Subject
Location FASILKOM-UI;
Lokasi : Perpustakaan Fakultas Ilmu Komputer
Nomor Panggil ID Koleksi Status
SK-1712 (Softcopy SK-1194) Source SK-689 TERSEDIA
Tidak ada review pada koleksi ini: 46699
ABSTRAK Nama : Syifa Nurhayati Program Studi : Ilmu Komputer Judul : Pencarian Pertanyaan Serupa Pada Forum Konsultasi Kesehatan Online Dengan Pendekatan Perolehan Informasi Dewasa ini, terdapat banyak layanan kesehatan online yang berkembang, seperti forum tanya jawab kesehatan. Pencarian pertanyaan serupa merupakan pekerjaan penting dalam sistem tanya jawab kesehatan. Dibanding menunggu jawaban dari dokter, pencarian pertanyaan serupa dalam koleksi dokumen pertanyaan dan jawaban dari forum kesehatan dapat memberikan jawaban lebih cepat kepada penanya. Oleh karena itu, dibutuhkan sistem pencarian pertanyaan serupa yang akurat dalam domain kesehatan. Penelitian ini mengombinasikan informasi kategori spesialisasi bidang dari sebuah pertanyaan dengan model perolehan informasi untuk meningkatkan akurasi dari sistem pencarian pertanyaan serupa. Sistem yang diusulkan dalam penelitian ini adalah pre-filtering dan post-filtering. Pre-filtering melakukan filtering berdasarkan kategori pada dokumen sebelum masuk ke model perolehan informasi. Post-filtering melakukan filtering setelah masuk ke model perolehan informasi. Model perolehan informasi yang digunakan pada penelitian ini adalah Vector Space Model, Language Model, dan Okapi BM25. Penelitian ini juga mengimplementasikan paragraph embedding untuk dilakuakn perbandingan dengan hasil model perolehan informasi. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa model pre-filtering dan post-filtering terbukti dapat meningkatkan secara signifikan model perolehan informasi yang tidak menggunakan kategori spesialisasi bidang hingga 8.5%. Kata kunci: pencarian pertanyaan serupa, question similarity, perolehan informasi, klasifikasi teks, paragraph embedding