Penelitian ini melakukan studi yang bertujuan untuk meningkatkan keanekaragaman pada hasil perolehan gambar, dengan tetap memperhatikan segi keakuratan hasil pencarian. Pada penelitian digunakan berbagai metode pencarian teks dan gambar yang dikombinasikan dengan metode pengelompokan, reranking dan pseudo relevance feedback. Berdasarkan hasil eksperimen, beberapa metode terbukti dapat meningkatkan keanekaragaman pada hasil perolehan gambar diantaranya yaitu metode pengelompokan tekstual dengan algoritma Suffix Tree Clustering (13.48%), metode pencarian dengan image searcher colorDistributionApt (15.03%) dan metode pengelompokan visual dengan algoritma k-means clustering berdasarkan fitur visual AutoColorCorrelogram dan CEDD (13.09%). Lebih lanjut lagi, metode re-ranking berdasarkan fitur visual pada hasil pencarian secara tekstual dan metode pseudo relevance feedback berdasarkan informasi tekstual juga terbukti dapat meningkatkan keanekaragaman hasil pencarian.