sistem. Dalam konsep relevansi, sebuah dokumen atau buku dianggap relevan jika sesuai dengan kebutuhan pengguna. Kesesuaian ini ditetapkan sebagai ukuran
kuantitatif yang tetap. Dalam teknik information retrieval cara penetapan ukuran kesesuaian ini
seringkali linear satu arah. Seseorang memasukkan pertanyaan query ke sebuah sistem, lalu sistem memberikan jawaban. Berdasarkan jawaban ini
dilakukan perhitungan seberapa relevan dokumen yang telah ditemukan oleh sistem.
2.1.2 Recall Perolehan
Recall merupakan istilah yang digunakan untuk dokumen terpanggil yang
relevan dengan pertanyaan query yang dimasukkan pengguna dalam suatu sistem temu balik informasi.
Chowdhury 1999: 205 menyatakan bahwa “recall thus relates to the ability of the system to retrieve relevant document
”. Pendapat tersebut dapat diartikan bahwa recall perolehan berhubungan dengan kemampuan suatu sistem
temu balik dalam menemukan dokumen yang relevan. Hal ini berarti bahwa perolehan recall adalah bagian dari proses temu balik informasi yang dapat
digunakan sebagai alat ukur tingkat efektivitas suatu sistem temu balik informasi. “Perolehan recall berhubungan dengan kemampuan sistem untuk
memanggil dokumen yang relevan, sedangkan ketepatan precision berkaitan dengan kemampuan sistem untuk tidak memanggil dokumen yang tidak relevan”,
Hasugian, 2006: 5.
2.1.3 Precision Ketepatan
“Recall sebenarnya sulit diukur karena jumlah seluruh dokumen yang relevan dalam database sangat besar. Oleh karena itu presisi-lah precision yang
biasanya menjadi salah satu ukuran yang digunakan untuk menilai keefektifan suatu sistem temu balik informasi”, Hasugian, 2006: 5
“Precison adalah jumlah kelompok dokumen relevan dari total jumlah dokumen yang ditemukan oleh sistem”, Hardi, 2006: 22. Presisi juga merupakan
cara mengukur tingkat efektivitas sistem temu balik informasi.
Universitas Sumatera Utara
2.1.4 Penilaian Relevansi
Fosket 1996: 15, mengemukakan “relevance the likelihood of their matching our readers requirements
”. Pendapat ini menyatakan relevansi adalah tingkat kesesuaian dari dokumen yang terpanggil dari sistem dengan permintaan
pemakai. Penilaian relevansi merupakan tahap pekerjaan yang penuh dengan ketelitian. Hal ini disebabkan karena dalam tahap inilah menentukan apakah
dokumen relevan dengan kebutuhan informasi pemakai dan tahap ini juga merupakan tolok ukur untuk mengevaluasi sistem dan proses sistem temu balik
informasi. Penilaian relevansi adalah bersifat individual bagi setiap penilai, dalam arti penilai yang berbeda akan menghasilkan penilaian yang berbeda pula.
Penilaian relevansi bertujuan untuk menilai dokumen yang terpanggil dari berbagai dokumen yang terpanggil apakah sesuai dengan keinginan pemakai.
Burgin dalam Mustangimah, 1998: 31, “membagi tingkat relevansi menjadi tiga, yaitu “sangat relevan” highly relevant, “relevan marginal”
marginally relevant, dan “tidak relevan” not relevant”. Burgin memberikan definisi dan interpretasi untuk masing-masing tingkat relevansi seperti tercantum
dalam tabel di bawah ini. Tabel 2.1 Tabel definisi dan interpretasi data
Tingkat Relevansi Definisi
Interpretasi Relevan
Makalah adalah respon
langsung bagi pertanyaan Saya marah apabila sistem
tidak menemukan dokumen ini
Relevan Marginal Topik makalah relevan, tapi bukan respon langsung bagi
pertanyaan Dokumen ditemukan atau
tidak, saya tetap merasa senang
Tidak Relevan Dokumen
tidak relevan dengan pertanyaan
Saya kecewa bila sistem menemukan dokumen ini
Dari pendapat diatas dapat dikatakan bahwa penelusur dalam menemukan informasi yang dibutuhkan akan memberikan penilaian terhadap informasi yang
diberikan database tertentu apakah sesuai atau tidak dengan kebutuhannya.
Universitas Sumatera Utara
Fosket 1996: 16, “mengatakan ada dua hal yang digunakan untuk mengukur relevansi yaitu recall dan precision”.
1. Recall
Fosket 1996: 16, merumuskan: Recall ration=
A A
∩B
= total of relevant documents
relevant documents retrieved
Keterangan A
: Jumlah dokumen relevan yang terpanggil B
: Dokumen Relevan dari dokumen yang terpanggil A
∩B : Seluruh dokumen yang terpanggil relevan
Jadi dapat diartikan Rasio terpanggil =
Jumlah dokumen relevan dalam database Dokumen terpanggil yang relevan
Harrod dan Prytherch dalam Mustangimah, 1998: 13, “menyatakan perolehan terjemahan dari istilah recall, yaitu rasio antara jumlah dokumen
relevan yang ditemukan dengan jumlah total dokumen relevan yang terdapat dalam basis data”. Dari pendapat diatas dapat dinyatakan bahwa recall atau
terpanggil adalah dokumen yang terpanggil dari sistem temu balik informasi sesuai dengan permintaan pemakai yang mengikuti pola dari sistem tersebut. Nilai
recall berkisar dari 0 s.d 1. Nilai recall makin besar belum cukup untuk menilai
suatu sistem temu balik informasi apakah baik atau tidak. 2.
Precision Fosket 1996; 16, merumuskan:
Precision ratio = B
A ∩B
= total of documents retrieved
relevant documents retrieved
Keterangan A
: Jumlah dokumen relevan dari database berdasarkan penilaian pemakai
Universitas Sumatera Utara
B : Jumlah dokumen yang terpanggil dalam database
A ∩B
: Seluruh dokumen yang terpanggil relevan Jadi dapat diartikan
Rasio kecepatan =
Jumlah dokumen relevan yang terpanggil berdasarkan penelusuran Dokumen terpanggil yang relevan berdasarkan penilaian pemakai
Dari pendapat diatas dapat dinyatakan bahwa precision atau ketepatan adalah jumlah dokumen yang terpanggil dari database relevan setelah dinilai
pemakai dengan informasi yang dibutuhkan. Nilai dari precision berkisar 0 s.d 1, makin besar nilai precision maka sistem tersebut dapat dikatakan baik.
Hasugian, 2006: 7, menyatakan untuk memudahkan pemahaman akan kedua pengukuran tersebut, berikut dikemukakan tabel perhitungan penentuan
recall dan precision.
Tabel 2.2 Tabel perhitungan penentuan recall dan precision Relevant
Not Relevant Total
Retrieved A
b a+b
Not Retrieved C
d c+d
Total a+c
b+d
Berdasarkan tabel diatas, untuk menghitung rasio recall maka terlebih dahulu kita tentukan jumlah dokumen yang terpanggil, berdasarkan data pada
tabel yaitu a, sedangkan jumlah dokumen relevan dalam database adalah a+c. Dengan demikian recall R dapat dinyatakan sebagai berikut:
R =
Untuk menghitung precision, yaitu jumlah dokumen yang terpanggil adalah a, sedangkan jumlah dokumen yang terpanggil dalam pencarian adalah a+b, maka
rasio precision P dapat dinyatakan sebagai berikut:
P = a
a + c
a a + b
Universitas Sumatera Utara
Keefektifan dari suatu sistem temu balik informasi adalah apabila rasio recall
dan precision sama besarnya 1:1. Akan tetapi, hasil yang diperoleh memuaskan bila precision tinggi walaupun recall rendah.
Dari pendapat diatas dapat dinyatakan bahwa tolok ukur dari kepuasan penelusur mendapatkan informasi yang diinginkan apabila memiliki presisi yang
tinggi.
2.2 Kebutuhan Informasi
