## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 3, April 2023, pp 748 − 754 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i3.2867

## Pemrosesan Query dan Pemeringkatan Hasil dalam Information Retrieval: Sebuah Kajian Literatur
Roberto Kaban * , Poltak Sihombing, Mahdianta Pandia, Purwanto Simamora
Fakultas Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi, Teknik Komputer, Universitas Sumatera Utara, Medan Gedung C Fasilkom-TI, Universitas Sumatera Utara, Jl. Alumni No.3, Padang Bulan, Kec. Medan Baru, Kota Medan, Sumatera Utara, Indonesia
Email: 1,* roberto.kaban@yahoo.com, 2 poltak@usu.ac.id, 3 mahdianta03@gmail.com, 4 purwantosimamora@gmail.com Email Penulis Korespondensi: roberto.kaban@yahoo.com Submitted: 07/01/2023 ; Accepted: 12/04/2023 ; Published: 30/04/2023
Abstrak −Dalam penelitian ini, kami mengkaji literatur tentang temu balik informasi (Information Retrieval) mulai dari dasar- dasar Information Retrieval (IR), komponen dan tantangan kedepannya. Tujuan dari penelitian ini adalah mengamati teknik yang pernah dilakukan oleh peneliti sebelumnya dalam IR, khususnya pemrosesan kueri dan pemeringkatan hasil pencarian. Kami menggunakan metode tinjauan literatur dengan mengidentifikasi, meninjau, dan mengamati teknik dalam IR berdasarkan hasil  beberapa  penelitian  sebelumnya.  Kami  menggunakan  lebih  banyak  sumber  literatur  dari  ACM  Digital  Library, Researchgate dan MDPI. Dari penelitian ini, kami menemukan beberapa model IR untuk pencarian dokumen (informasi) yang relevan  dan pemeringkatan hasil yang  akurat  antara  lain EXplanaTion  RAnking  (EXTRA),  Deep-QPP,  ColBERT-PRF dan UQSCM-RFD.
Kata  Kunci: Information  Retrieval  (IR);  Temu  Balik  Informasi;  Model  IR;  Pemrosesan  Kueri;  Pemeringkatan  Pencarian; Pencarian Cerdas
Abstract −In this study, we reviewed the literature on information retrieval starting from the basics of Information Retrieval (IR), components and future challenges. The purpose of this study is to observe techniques that have been used by previous researchers in IR, especially query processing and ranking of search results. We used a literature review method by identifying, reviewing, and observing techniques in IR based on the results of several previous studies. We collected more literature sources from the ACM Digital Library, Researchgate and MDPI. From this research, we found several IR models for searching relevant documents (information) and ranking accurate results, including EXplanaTion RAnking (EXTRA), Deep-QPP, ColBERT-PRF and UQSCM-RFD.
Keywords : Information Retrieval (IR); IR Models; Query Processing; Retrieval Ranking; Intelligent Search

## 1. PENDAHULUAN
Perluasan pengolahan data terlihat telah berkembang secara dramatis dalam beberapa tahun terakhir, hal ini tentu saja  menimbulkan  tantangan  tambahan  bagi  para  peneliti  untuk  menemukan  pendekatan  inovatif  untuk mengekstrak informasi terkait dalam waktu yang lebih singkat. Berbagai teknik telah digunakan untuk pengolahan data penting dari sebuah repositori sebagai pangkalan data maupun dalam bentuk database. Data yang di kelola biasanya berisi berbagai jenis, seperti data yang sudah terstruktur, semi-terstruktur, tidak terstruktur, atau bahkan yang bersifat heterogen.
Berbagai  solusi,  mulai  dari  penyimpanan  hingga  pencarian  informasi,  sedang  dipelajari  untuk mengakomodasi  kecepatan  temu  balik  informasi  (Information  Retrieval).  Information  Retrieval  System  (IRS) adalah semua aspek yang mencakup struktur, analisis, penyimpanan, pencarian, dan temu kembali informasi. IRS digunakan untuk menemukan kembali dokumen-dokumen yang sesuai dengan kueri (kata kunci) yang diberikan pengguna pada suatu koleksi dokumen. Dalam hal ini, akan muncul pertanyaan dengan sendirinya, yaitu apakah sistem  temu  balik  informasi  (IRS)  benar-benar  mengambil  dokumen  (hasil)  yang  akurat  dan  relevan  sesuai kebutuhan pengguna?.
Sebagian besar IRS masih memberikan hasil yang tidak konsisten dan tidak relevan dengan informasi yang dibutuhkan pengguna. Kueri dengan kata kunci yang pendek yang terdiri dari satu atau dua kata akan menyulitkan IRS  untuk  menyajikan  hasil  yang  akurat.  Kemudian,  bagaimana  merepresentasikan  konten  sedemikian  rupa sehingga dapat dibaca oleh IRS juga menjadi masalah tersendiri. Selain itu, terdapat juga tantangan dalam model pemeringkatan  atas  kesesuaian  hasil  pencarian  dengan  kueri  kata  kunci  yang  di  inputkan  oleh  pengguna  dan pemberian  skor  untuk  perangkingan  pada  hasil  pencarian.  Penyajian  informasi  yang  tidak  akurat  akibat keterbatasan kemampuan pengguna untuk menjelaskan informasi apa yang dibutuhkan bersumber dari pengguna yang memberikan kata kunci yang ambigu dengan kata yang memiliki makna ganda.
Menyusun  ulang  kueri  (query  reformulation)  yang  diinputkan  oleh  pengguna  adalah  hal  yang  sering dilakukan dalam Information Retrieval (IR). Hal ini dilakukan untuk mengatasi ketidaksesuaian antara kueri yang didinputkan dengan informasi yang  didinginkan pengguna. Pada IRS, terkadang dokumen yang di-retrieve dari kueri yang dimasukkan pengguna tidak relevan. Hal ini bisa saja disebabkan human error (salah ketik) ataupun karena  pengguna  tidak  tahu  kueri  apa  yang  harus  dimasukkan  ke  sistem.    Oleh  karena  itu,  diimplementasikan relevance feedback melalui refulmasi kueri agar didapatkan return hits yang relevan dan sesuai dengan kebutuhan user.  Relevance  feedback  merupakan  proses  formulasi  ulang  kueri  awal  berdasarkan  informasi  umpan  balik relevansi  dari  pengguna  terhadap  dokumen-dokumen  hasil  pencarian  awal.  Dengan  menggunakan  relevance

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 3, April 2023, pp 748 − 754 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i3.2867
feedback, pengguna dapat memilih informasi yang relevan terhadap kebutuhannya, dan dari feedback-feedback pengguna tersebut yang selanjutnya digunakan untuk menentukan kueri baru.
Kajian literatur merupakan uraian tentang teori, temuan, dan bahan penelitian lainnya yang berhubungan dengan objek yang diteliti. Penelitian ini mengamati teknik yang pernah dilakukan oleh peneliti sebelumnya dalam IR, khusunya dalam perosesan kueri dan bagaimana model pemeringkatan hasil pencarian dalam IRS. Penelitian sebelumnya [1], dibahas berbagai fase teknik prapemrosesan dokumen juga membandingkan beberapa pendekatan yang  ada  seperti  KNN,  SVM,  Naïve  Bayes,  dan  Algoritma  Rocchio.  Sebagian  besar  penelitian  berfokus  pada metode statistik dengan menggunakan pendekatannya ruang vektor[2]. Kesamaan antara dokumen atau kata kunci (kueri)  dikuantifikasi  dalam  bidang  pencarian  informasi  dengan  menunjuknya  ke  dalam  vektor  frekuensi  kata dalam  ruang vektor,  selanjutnya  ditentukan  sudut  antara  kedua  vektor,  sehingga  jarak  antara  dua vektor  dalam ruang menentukan kesamaan kata. Jarak kosinus dapat digunakan sebagai ukuran kesamaan antara dua kata dalam rentang 0 dan 1[3].
Perluasan kueri juga merupakan salah satu metode yang digunakan untuk meningkatkan sistem pencarian untuk hasil yang cepat dan relevan. Banyak frasa penting mungkin hilang dari kueri yang di inputkan pengguna, menyebabkan IRS merespons dengan tidak efektif, sehingga hasil yang ditemukan kurang relevan dengan kueri. Masalah ini awalnya dipecahkan oleh Rocchio [4], yang kemudian menghadirkan IRS yang relevan yang secara otomatis  memperluas  pencarian  asli  berdasarkan  umpan  balik  pengguna  atau  restrukturisasi  kueri  dengan menyediakan  lebih  banyak  istilah  seperti  sinonim,  jamak,  pengubah,  dan  sebagainya[5]. Dalam  hal  kata  kunci kueri yang pendek berupa kata, IRS umumnya sudah bekerja dengan baik, tetapi akan bermasalah dan tidak efektif untuk kueri yang panjang berupa kalimat (verbose). Teknik pemrosesan kueri dapat diterapkan pada kueri yang sifatnya verbose sebelum dikirim ke IRS untuk meningkatkan hasil pencarian. Penggunaan struktur stop dengan frase stop yang dimulai pada kata pertama dalam kueri, dapat meningkatkan kinerja kueri[6].
Penelitian ini  dilakukan untuk mengidentifikasi, meninjau, dan mengamati teknik dalam IR berdasarkan hasil beberapa penelitian sebelumnya khususnya pemrosesan kueri dan pemeringkatan hasil pencarian. Penelitian ini dibagi menjadi tiga bagian yang berbeda. Bagian pertama memberikan gambaran singkat tentang Information Retrieval  (IR),  IRS  beserta  komponennya  dan  tantangannya.  Bagian  selanjutnya  menjelaskan  proses  pencarian informasi  beserta  tahapan  pemrosesan  teks  dalam  IR.  Bagian  terakhir  menyajikan  penelitian-penelitian  terkait teknik untuk memproses kueri, dan algoritma pemeringkatan yang sudah pernah dilakukan dalam bidang IR.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Metode Pengumpulan Data
Penelitian  ini  menggunakan metode  tinjauan  literatur  untuk  mengidentifikasi, meninjau,  dan  mengamati  teknik dalam IR berdasarkan hasil beberapa penelitian sebelumnya. Tujuan dari penelitian ini adalah mengamati teknik yang pernah dilakukan oleh peneliti sebelumnya dalam IR khususnya pemrosesan kueri dan pemeringkatan hasil pencarian.  Sumber  literatur  yang di  akses  berasal dari  ACM  Digital  Library,  ResearchGate,  IEEE,  IGI  Global, MDPI,  Semanticscholar,  Springer  dan  Science  Direct.  ACM  Digital  Library  mejadi  rujukan  utama  yang  kami lakukan dalam hal pengumpulan literatur tentang teknik IR khsusnya pemrosesan kueri dan pemeringkatan hasil pencarian.

## 2.2 Information Retrieval (IR)
Information Retrieval (IR) adalah bidang ilmu yang cukup mendasar dan diminati oleh para peneliti di bidang ilmu komputer dan sistem informasi. Sekarang ini, pengguna yang membutuhkan informasi akan memanfaatkan mesin pencari  untuk  melakukan  pencarian  dan  menemukan  informasi  yang  dibutuhkan.  Mesin  pencari  merupakan perangkat  penelusur  informasi  yang  diinginkan,  dapat  berupa  pencarian  alamat  website,  gambar,  video,  file ataupun topik-topik tertentu yang dinginkan pengguna.
Kata  kunci  pencarian  yang  seringkali  pendek  dan  ambigu  membuat  mesin  pencari  sulit  untuk mengindentifikasi maksud pengguna yang sebenarnya [8]. Mesin pencari yang cepat dan akurat dalam menemukan informasi yang relevan dan sesuai dengan keinginan pengguna akan lebih bermanfaat untuk mendukung kebutuhan informasi.  Google  adalah  contoh  paling  terkenal  dari  sistem  pencarian  informasi  yang  telah  digunakan  semua orang. IR dalam hal ini berperan untuk menemukan kembali informasi-informasi yang relevan terhadap kebutuhan pengguna dari suatu kumpulan informasi secara otomatis. Dengan kata lain, dapat disimpulkan bahwa IR adalah prosedur merepresentasikan, menyimpan, dan mencari kumpulan data besar untuk tujuan penggalian pengetahuan dan  akses  untuk  menemukan  hasil  yang  relevan  yang  memenuhi  kebutuhan  pengguna  sebagai  reaksi  terhadap suatu kueri pengguna.

## 2.3 Komponen Information Retrieval
Tujuan  utama  IR  adalah  untuk  menemukan  informasi  yang  relevan  atau  dokumen  yang  memenuhi  kebutuhan pengguna. Untuk mencapai tujuan tersebut [9], IRS menggunakan empat komponen utama, yaitu pengindeksan dokumen, pemrosesan kueri, proses pencarian dan pemeringkatan.

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 3, April 2023, pp 748 − 754 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i3.2867
Gambar 1. Komponen Information Retrieval
Seperti gambar 1 diatas [1], komponen pertama adalah Crawling (perayapan). Web Crawler (perayap web) mencari dan mengambil dokumen untuk mesin pencari. Web Crawler memungkinkan untuk dibatasi pada situs tertentu  sebagai  titik  awal  pencarian  website  [10].  Teknik  merepresentasikan  dokumen  merupakan  komponen kedua  yang  biasa  disebut  dengan  indexing  yang  berfungsi  untuk  membuat  indeks  keseluruhan  dokumen (informasi). Selanjutnya proses representasi kueri. Pada fase ini, pengguna menginputkan kueri ke sistem untuk mencari informasi yang dibutuhkan. Kemudian, sistem mencari indeks untuk dokumen yang relevan dan terkait dengan  kueri  yang  diberikan  pengguna,  dan  menyajikan  hasil  pencarian  dengan  pemeringkatan  berdasarkan relevansi kueri. Pengguna juga dapat memberikan umpan balik atas hasil pencarian kepada mesin pencari [9].

## 2.4 Information Retrieval System
IRS pertama kali dibuat untuk membantu pengelolaan data dalam jumlah besar. IRS menemukan informasi yang umumnya  dalam  bentuk  dokumen  dengan  susunan  data  yang  tidak  terstruktur  dan  ditempatkan  dalam  media penyimpanan (database). IRS merupakan suatu sistem yang menemukan informasi yang sesuai dengan kebutuhan pengguna dari kumpulan informasi secara otomatis [11].
Saat ini, IRS digunakan dalam banyak bidang seperti perpusatakaan, pemerintahan, institusi pendidikan, perusahaan  lain  sebagainya. Aplikasi  IRS  meliputi  pencarian  media  (file,  gambar,  video,  kata,  kalimat),  mesin pencari (seperti google, bing), perpusatakaan digital dan aplikasi bidang tertentu seperti pencarian domain, letak geografis [9] hingga arsip surat administrasi pemerintahan [12]. Fungsi utama IRS adalah sebagai berikut [13]:
a. Mengidentifikasi sumber informasi yang relevan dengan kebutuhan pengguna
b. Menganalisis isi sumber informasi (dokumen)
c. Merepresentasikan  isi  sumber  informasi  dengan  cara  tertentu  yang  memungkinkan  untuk  dipertemukan dengan pertanyaan pengguna
d. Merepresentasikan kueri pengguna dengan cara tertentu yang memungkinkan untuk dipertemukan dengan informasi yang terdapat dalam basis data.
e. Mempertemukan pernyataan pencarian dengan data yang tersimpan dalam basis data
f. Menemukembalikan informasi yang relevan
g. Menyempurnakan unjuk kerja sistem berdasarkan umpan balik yang diberikan oleh pengguna

## 2.5 Tantangan dalam Information Retrieval
Ketidaksesuaian antara bagaimana pengguna menginputkan informasi yang dicari kedalam mesin pencari dan hasil yang disajikan  oleh  mesin pencari  adalah  tantangan  utama  dalam  IRS.  Sebagian  besar IRS  masih  memberikan hasil  yang  tidak  konsisten,  tidak  lengkap,  tidak  akurat,  dan  tidak  relevan  dengan  informasi  yang  dibutuhkan pengguna.  Kueri  dengan  kata  kunci  yang  pendek  yang  terdiri  dari  satu  atau  dua  kata  akan  menyulitkan  mesin pencari untuk menyajikan hasil yang akurat. Berikut ini beberapa tantangan dalam IR [9]:
a. Representasi Konten
Representasi dokumen dan kueri yang tidak memadai untuk diproses oleh IRS. Tantangan dalam hal ini adalah, bagaimana merepresentasikan konten sedemikian rupa sehingga dapat dibaca oleh IRS.
b. Pencocokan dan perangkingan
Sejauh  mana  kesesuaian  hasil  pencarian  dengan  kueri  kata  kunci  yang  di  inputkan  oleh  pengguna  dan pemberian skor untuk perangkingan pada hasil pencarian.
c. Ambiguitas kata kunci
Ini tantangan paling umum pada IR dan biasanya bersumber dari pengguna yang memberikan kata kunci yang ambigu dengan kata yang memiliki mana ganda.
d. Konteks Permintaan
Penyajian informasi yang tidak akurat akibat keterbatasan kemampuan pengguna untuk menjelaskan informasi apa yang dibutuhkan.

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 3, April 2023, pp 748 − 754 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i3.2867

## 2.6 Text Processing
Proses  dalam  IR  meliputi  preprocessing  (pra-pemrosesan)  dan  pencocokan  data.  Pada  tahapan  preprocessing mencakup proses tokenization, stopwords removal, pendeteksian kalimat, stemming, lemmatisasi dan pembobotan [14].
Gambar 2 . Tahapan pemrosesan teks dalam IR [1]
a. Document Parsing
Penguraian dokumen adalah proses mengidentifikasi isi dan bentuk dokumen teks yang ditulis dan disajikan dalam  berbagai  rangkaian  karakter,  bentuk  dan  bahasa.  Penguraian  dokumen  memerlukan  identifikasi  dan pemisahan struktur dokumen menjadi komponen yang berbeda untuk membentuknya menjadi sebuah kesatuan [15].
b. Tokenizing
Tokenisasi atau analisis leksikal adalah operasi pembuatan kata dari rangkaian huruf (karakter) dalam suatu dokumen [1]. Setelah proses parsing, dilakukan analisis leksikal untuk memecah atau menandai dokumen yang dianggap  sebagai  aliran  input  menjadi  kata,  frase,  atau  simbol  [15].  Salah  satu  masalah  tokenisasi  adalah konversi  akronim  dan  singkatan  ke  dalam  format  standar.  Kesulitan  tokenisasi  bervariasi  tergantung  pada bahasanya.
c. Stopwords/ filtering
Tujuan pada fase ini untuk  menghapus semua istilah umum yang tidak penting dari proses tokenisasi. Pada tahap ini dilakukan penghapusan pengambilan kata-kata yang tidak berkontibusi banyak pada konten dokumen. Contoh stopword dalam bahasa Indonesia adalah “dan”, “yang”,”di” dan seterusnya. Pada proses ini, jika teks berisi kata sambung, spasi, kata depan, nama hari, nama bulan, nama tempat, serta tanda titik, koma, kurung, buka, kurung tutup, tanda tanya, kata tanya, tanda seru maka akan dihilangkan, sehingga akan menghasilkan kata  -  kata  yang  penting  saja.  Stopwords  dapat  dilakukan  pada  dokumen  sebelum  dilakukan  indexing  atau selama kueri melakukan proses eksekusi [16].
d. Stemming
Stemming  adalah  proses  pengurangan  sebuah  kata  menjadi  kata  dasar  atau  semantik.  Stemming  menjadi tahapan processing teks dasar yang sering digunakan untuk efisiensi dan efektifitas IR [16]. Identifikasi kata dari  bentuk  kata  dasar  umum  meningkatkan  sensitifitas  dari  hasil  pencarian  dengan  meningkatkan kemampuannya menemukan dokumen yang relevan.
e. Ekstraksi Fitur
Teknik menghilangkan karakter yang tidak ingin digunakan dari dataset dikenal sebagai ekstraksi fitur. Saat menetapkan teks ke satu bagian atau lebih, akurasi akan meningkat dengan menggunakan teknik ekstraksi fitur. Ekstraksi fitur disarankan untuk klasifikasi dokumen. Ini membantu akurasi menjadi lebih baik, mengurangi dimensi,  dan  mengurangi  waktu  pemrosesan  [17].  Algoritma  ekstraksi  fitur  tergantung  pada  model  ruang vektor,  di  mana  kalimat  direpresentasikan  sebagai  titik  dalam  ruang  N-dimensi.  Dimensi  setiap  titik menunjukkan aspek yang berbeda dari teks dalam bentuk digital. Salah satu metode untuk mengekstraksi fitur adalah dengan menggunakan skema pembobotan Term Frequency Inverse Document Frequency (TF- IDF). Premis dalam TF-IDF adalah istilah dalam dokumen yang dapat dibedakan menjadi dua kategori yaitu kata unik  dan non-unik,  terlepas  dari  apakah  istilah  tersebut  penting  untuk  isi  dokumen  atau  tidak  [18].  Berikut adalah rumus perhitungannya [18]:
W i,j = t  i,j ∗ log⁡( |N| d  j ) (1)
berdasarkan  rumus  (1)  tersebut, Wij adalah  bobot term  ( tj ) terhadap dokumen  ( di ).  Sedangkan tfij adalah jumlah kemunculan term ( tj ) dalam dokumen ( di ). d adalah adalah jumlah semua dokumen yang ada dalam database dan dfj adalah jumlah dokumen yang mengandung term ( tj ) (minimal ada satu kata yaitu term ( tj )). f. Evaluasi
Pada  dasarnya,  ada  dua  kriteria  berbeda  untuk  menilai  kualitas  IRS.  Menurut  [19],  yang  pertama  adalah Precission.  Kemampuan  IRS  untuk  mengembalikan  dokumen  (informasi)  terkait,  serta  keakuratan  dan ketepatan  dari  dokumen  yang  diambil,  seperti  yang  ditunjukkan  oleh  persamaan  (2).  Presisi  merupakan proporsi dokumen yang dikembalikan yang benar-benar relevan dengan kueri yang diberikan.

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 3, April 2023, pp 748 − 754 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i3.2867
Precission = |relevant⁡documents⁡∩⁡retrived⁡documents|
|retrived⁡documents| (2)
Kriteria  kedua  adalah  Recall,  seperti  yang  ditunjukkan  pada  persamaan  (3).  Recall  merupakan  proporsi dokumen yang telah ditemukan dan terkait dengan kueri.
Recall = |relevant⁡documents⁡∩⁡retrived⁡documents|
|relevant⁡documents|
(3)
Kedua kriteria ini membantu menghitung metrik IR lainnya yaitu F dengan persamaan berikut [19]
F − measure = 2∗precission⁡∗⁡recall precission+⁡recall (4)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Dalam penelitian ini melakukan studi pustaka dari penelitian terdahulu yang terkait dengan IR khususnya dalam bidang pemrosesan kueri dan perangkingan. Hasil penelitian yang dijabarkan disini (tabel 1) lebih fokus kedalam model yang digunakan pada IR dan terdiri dari 14 judul dalam rentang waktu tahun 2020 sampai dengan tahun 2022.
Tabel 1. Penelitian terdahulu beserta teknik yang ditawarkan Metode Judul Artikel Tahun Penulis Dataset LOVBench LOVBench: Ontology Ranking Benchmark 2020 Kolbe, et.all DELTR Reducing Disparate Exposure in Ranking:A Learning To Rank Approach 2020 Zehlike, et.all RLPer RLPer: A Reinforcement Learning Model for Personalized Search 2020 Yao, et.all SetRank SetRank: Learning a Permutation-Invariant Ranking Model for Information Retrieval 2020 Pang, et.all Generating Clarifying Questions Generating Clarifying Questions for Information Retrieval 2020 Zamani, et.all Coeus Coeus: A System for Oblivious Document Ranking and Retrieval 2021 Ahmad, et.all Boosting algorithm Pseude-relevance feedback Pseudo‐relevance feedback based query expansion using boosting algorithm 2021 Rasheed, et.all Tuned neural ranking models following cross- encoder Improving Neural Models for the Retrieval of Relevant Passages to Geographical Queries 2021 Coelho, et.all EXplanaTion RAnking (EXTRA) EXTRA: Explanation Ranking Datasets for Explainable Recommendation 2021 UQSCM-RFD UQSCM-RFD: A query–knowledge interfacing approach for diversified query recommendation in semantic search based on river flow dynamics and dynamic user interaction 2022 Deepak, et.all Framework Query performance prediction (QPP) model-agnostik A Relative Information Gain-based Query Performance Prediction Framework with Generated Query Variants 2022 Datta, et.all Efficient  DAAT  and SAAT Eficient Document-at-a-Time and Score-at-a-Time uery Evaluation for Learned Sparse Representations 2022 Mackenzie, et.all Deep-QPP Deep-QPP: A Pairwise Interaction-based Deep Learning Model for Supervised Query Performance Prediction 2022 Datta, et.all ColBERT-PRF ColBERT-PRF: Semantic Pseudo-Relevance Feedback for Dense Passage and Document Retrieval 2022 Wang, et.all
Peneltian  tentang  sistem  pemberi  rekomendasi  atas  umpan  balik  pencarian  telah menjadi  perhatian oleh banyak akademisi dan industri sehingga menghasilkan banyak model pada bidang tersebut. Mekanisme umpan balik  Pseudo-relevance  (relevansi  semu)  menunjukkan  manfaat  yang  signifikan  untuk  memperluas  kueri  awal pengguna. ColBERT-PRF merupakan pengembangan dari Pseudo-relevance yang mengekstrak hasil embedding umpan balik yang representatif dari sekumpulan hasil pencarian yang kemudian ditambahkan ke representasi kueri asli [20].

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 3, April 2023, pp 748 − 754 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i3.2867
EXplanaTion RAnking (EXTRA), salah satu model untuk memberikan penjelasan atas hasil rekomendasi dengan metrik berorientasi peringkat. EXTRA mengidentifikasi kalimat yang hampir identik dari kueri pengguna dengan  kompleksitas  waktu  proses  untuk  memperkirakan  kesamaan  antara  dua  kalimat,  selanjutnya mengkategorikan kalimat dalam kumpulan data secara efisien ke dalam kelompok yang berbeda [21].
Kata  kunci  pencarian  seringkali  pendek,  hal  ini  menyulitkan  mesin  pencari  untuk  memprediksi  maksud pengguna.  Untuk  mengatasi  masalah  ini,  mesin  pencari  sering  mendiversifikasi  daftar  hasil  dan  menyajikan dokumen yang relevan. Untuk mengurangi masalah ini [18], pertama-tama mengidentifikasi taksonomi klarifikasi untuk kueri pencarian dengan menganalisis data reformulasi kueri berskala besar yang diambil sampelnya dari log pencarian Bing. Taksonomi ini akan membawa ke sekumpulan template pertanyaan dan algoritma pengisian slot yang sederhana namun efektif. Kemudian, model ini secara otomatis menghasilkan pertanyaan klarifikasi untuk pelatihan. Didapatkan sebuah metode untuk menghasilkan kandidat jawaban pada setiap pertanyaan klarifikasi, sehingga pengguna dapat memilih dari serangkaian jawaban yang telah ditentukan sebelumnya.
SetRank  salah  satu  model  pemeringkatan  dengan  permutasi-invarian  yang  ditentukan  pada  kumpulan dokumen dengan berbagai ukuran. SetRank menggunakan tumpukan (induksi) blok sebagai komponen kuncinya untuk mempelajari dokumen yang diambil secara bersamaan. Hasil eksperimen pada tiga tolak ukur menunjukkan bahwa SetRank secara signifikan mengungguli baseline termasuk model learning-to-rank tradisional dan model Neural  IR  [22].  Deep-QPP  model  pemeringkat  dengan  neural  query  performance  prediction  (QPP)  yang menggunakan pendekatan saraf tiruan memprediksi kinerja query. Deep-QPP tidak bergantung pada pemanfaatan informasi  dari  interaksi  semantik  atas  hasil  kueri  yang  ada  pada  peringkat  teratas.  Deep-QPP  menggunakan arsitektur yang terdiri dari beberapa lapisan konvolusi 2D diikuti lapisan parameter feed-forward. [23]
Penelitian ini [24] menghasilkan peningkatan substansial dalam evaluasi kueri untuk mengatasi kekurangan pada pendekatan Document-at-a-time (DAAT) dan Score-at-a-time (SAAT). Dengan analisis empiris terperinci menunjukkan  bahwa  DAAT  dan  SAAT  memiliki  permasalahan  pada  pembatasan  nilai  pareto  efektivitas  dan efisiensi. Framework Query performance prediction (QPP) model-agnostik [25], mengumpulkan bukti tambahan dengan memanfaatkan informasi dari pola karakteristik distribusi Retrieval Status Values (RSVs) yang dihitung melalui  serangkaian  varian  kueri  yang  dihasilkan  secara  otomatis.  Framework  ini  dapat  menghasilkan  varian dengan cara yang terkontrol dengan mengganti istilah dari kueri asli dengan yang baru dan diambil sampelnya dari distribusi berbobot, baik melalui model relevansi atau dengan bantuan representasi kueri.
Selanjutnya,  UQSCM-RFD  [26],  sebuah  strategi  semantik  berbasis  grafik  untuk  rekomendasi  kueri. UQSCM-RFD bertujuan untuk membangun grafik dengan konsep Query Sense dengan pemilihan jalur konsep terbaik  untuk  mengintegrasikan  pengetahuan  dunia  nyata  dari  wiki  semantik.  Pemeringkatan  neural  network dengan strategi cross-encoder [27] mengeksplorasi model neural network dalam konteks kueri geo-spasial dengan menganalisis strategi pemeringkatan ulang berdasarkan jarak geografis, selanjutnya melakukan penyempurnaan dengan strategi bi-encoder atau cross-encoder.
Boosting algorithm Pseude-relevance feedback [28] menggunakan pengujian teknik hibrid yang berbeda dengan  metode  perluasan  kueri  tradisional.  Analisis  kueri  menunjukkan  hasil  yang  lebih  efektif  dalam mengidentifikasi  kata  kunci  yang  paling  relevan,  bahkan  untuk  kueri  pendek.  Coeus  [29],  menilai  relevansi dokumen menggunakan metode Term Frequency-Inverse Document Frequency (TF-IDF) yang banyak digunakan dalam  Private  Information  Retrieval  (PIR).  Coeus  meningkatkan  latensi  pada  pengguna  dengan  mengurangi overhead  PIR  dengan  memisahkan  pengambilan  metadata  pribadi  dari  pengambilan  dokumen,  selanjutnya menskalakan produk matriks-vektor ke matriks TF-IDF.
RLPer  [30],  model  personalisasi  untuk  melacak  interaksi  secara  berurutan  antara  pengguna  dan  mesin pencari  dengan  Markov  Decision  Process  (MDP).  Mesin  pencari  dalam  RLPer  berinteraksi  dengan  pengguna untuk memperbarui model peringkat pencarian yang mendasarinya secara terus-menerus secara real-time. DELTR [31],  framework  berbasis  learning-to-rank  (LTR)  yang  mengeksplorasi  hasil  pemeringkatan  dengan  mengukur masalah dalam hal perbedaan rata-rata relevansi hasil pencarian. Kemudian yang terakhir, Dataset LOVBench [32] sebagai  tolak  ukur  untuk  pemeringkatan  yang  memungkinkan  pembaruan  tolak  ukur  secara  terus-menerus. LOVBench mempertimbangkan dekomposisi fitur untuk meningkatkan performa peringkat secara signifikan.

## 4. KESIMPULAN
Dalam penelitian ini, dijabarkan  secara mendasar tentang Information Retrieval (IR) dan Information Retrieval System (IRS) mulai dari komponen, fungsi utama IR dan text processing dalam IR. Kami juga membahas beberapa teknik yang digunakan dalam IR. Dalam penelitian selanjutnya, kami menyarankan sebaiknya dibandingkan lebih banyak lagi teknik dalam IR khususnya dalam optimasi dalam query processing agar kueri dengan kata kunci yang pendek  (satu  atau  dua  kata)  dapat  menyajikan  hasil  pencarian  yang  akurat  dan  relevan  serta  sesuai  dengan kebutuhan pengguna.

## REFERENCES
[1] S. Ibrihich, A. Oussous, O. Ibrihich and M. Esghir, “A Review on recent research in information retrieval,” in Procedia Computer Science, 2022.

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 3, April 2023, pp 748 − 754 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i3.2867
[2] E. L. Terra and C. L. Clarke, "Frequency estimates for statistical word similarity measures.," in Proceedings of the human language technology conference of the North American Chapter of the Association for Computational Linguistics, 2003.
[3] G. Qian, S. Sural and S. Pramanik, "Similarity between Euclidean and cosine angle distance for nearest neighbor queries," in In Proceedings of the ACM symposium on Applied computing, 2004.
[4] S. E. Robertson, "The probability ranking principle in IR," Journal of documentation, vol. 33, no. 4, pp. 294-304., 1977.
[5] F. Diaz, "Pseudo-query reformulation," in European Conference on Information Retrieval, 2016.
[6] S. Huston and W. B. Croft, "Evaluating Verbose Query Processing Techniques," in Proceedings of the 33rd International ACM SIGIR Conference on Research and Development in Information Retrieval, New York, NY, USA, 2010.
[7] H.  Zamani,  S.  Dumais  and  N.  Craswell,,  “Generating  Clarifying  Questions  for  Information  Retrieval,”  in  IW3C2 (International World Wide Web Conference Committee), Taipei, Taiwan, 2020.
[8] R. Kumar and S. Sharma, “Information Retrieval System: An Overview, Issues, and Challenges,” International Journal of Technology Diffusion, vol. 9, no. 1, pp. 1-10, 2018.
[9] W.  B.  Croft,  D.  Metzler  and  T.  Strohman,  Search  Engine  Information  Retrieval  in  Practice,  New  York:  Pearson Education, Inc., 2015.
[10] F.  Amin  and  P.  Purwatiningtyas,  “Rancang  Bangun  Information  Retrieval  System  (IRS)  Bahasa  Jawa  Ngoko  pada Palintangan Penjebar Semangad dengan Metode Vector Space Model (VSM),” Jurnal Teknologi Informasi DINAMIK, vol. 20, no. 1, pp. 25-35, 2015.
[11] jdih.anri.go.id. [Online]. Available: https://jdih.anri.go.id. [Accessed 27 12 2022].
[12] G. Salton, Automatic Text Processing, The Transformation, Analysis, and Retrieval of information by computer., USA: Addison – Wesly Publishing Company, Inc, 1989.
[13] S. Silva, . A. S. Vieira, P. Celard, E. L. Iglesias and L. Borrajo, “A Query Expansion Method Using Multinomial Naive Bayes,” MDPI: Applied Sciences, vol. 11, no. 21, pp. 1-14, 2021.
[14] S. Ceri, A. Bozzon, M. Brambilla, E. Della Valle, P. Fraternali and S. Quarteroni, Web Information Retrieval (Data- Centric Systems and Applications), New York: Springer, 2013.
[15] S. Vijayarani, J. M. Ilamathi and B. Nithya, “Preprocessing techniques for textmining-anoverview,” International Journal of Computer Science and Communication Networks, vol. 5, no. 1, pp. 7-16, 2014.
[16] S. Vidhya, A. Singh and E. Leavline, “Feature extraction for document classification,” International Journal of Innovative Research in Science, Engineering and Technology, vol. 4, no. 6, pp. 50-56, 2015.
[17] R.  Dzisevic  and  D.  Šešok,  “Text  classification  using  different  feature  extraction  approaches,”  Open  Conference  of Electrical, Electronic and Information Sciences (eStream), no. 10.1109/eStream.2019.8732167, pp. 1-4, 2019.
[18] B. Saini, V. Singh and S. Kumar, “Information retrieval models and searching methodologies: Survey,” International Journal of Advance Foundation and Research in Science & Engineering (IJAFRSE), vol. 1, no. 2, p. 20, 2014.
[19] X.  WANG,  C.  MACDONALD,  N.  TONELLOTTO  and  I.  OUNIS,  “ColBERT-PRF:  Semantic  Pseudo-Relevance Feedback for Dense Passage and Document Retrieval,” Association for Computing Machinery (ACM), 2022.
[20] L.  Li,  Y.  Zhang  and  L.  Chen,  “EXTRA:  Explanation  Ranking  Datasets  for  Explainable  Recommendation,”  in Proceedings of the 44th Inter- national ACM SIGIR Conference on Research and Development in Information Retrieval (SIGIR ’21), Canada, 2021.
[21] L. Pang, J. Xu, Q. Ai, Y. Lan, X. Cheng and J. Wen, “SetRank: Learning a Permutation-Invariant Ranking Model for Information Retrieval,” in Conference on Research and Development in Information Retrieval (SIGIR ’20), New York, 2020.
[22] S.  Datta,  D.  Ganguly,  D.  Greene  and  M.  Mitra,  “Deep-QPP:  A  Pairwise  Interaction-based  Deep  Learning  Model  for Supervised  Query  Performance  Prediction,”  in  Proceedings  of  the  Fifteenth  ACM  International  Conference  on  Web Search and Data Mining (WSDM ’22), Tempe, Arizona, USA, 2022.
[23] J. MACKENZIE, A. TROTMAN and J. LIN, “Eficient Document-at-a-Time and Score-at-a-Time uery Evaluation for Learned Sparse Representations,” Association for Computing Machinery, 2022.
[24] S. DATTA, D. GANGULY,  M. MITRA and D. GREENE, “A Relative Information Gain-based Query Performance Prediction Framework with Generated Query Variants,” Association for Computing Machinery, 2022.
[25] G.  Deepak  and  A.  Santhanavijayan,  “UQSCM-RFD:  A  query–knowledge  interfacing  approach  for  diversified  query recommendation in semantic search based on river flow dynamics and dynamic user interaction,” Neural Comput. Appl (Springer-Verlag), vol. 34, no. 1, p. 651–675, 2022.
[26] J.  Coelho,  J.  Magalhães  and  B.  Martins,  “Improving  Neural  Models  for  the  Retrieval  of  Relevant  Passages  to Geographical  Queries,”  in  Proceedings  of  the 29th  International Conference  on  Advances  in  Geographic  Information Systems, Association for Computing Machinery, Beijing, China, 2021.
[27] I. Rasheed, H. Banka and H. M. Khan, “Pseudo-relevance feedback based query expansion using boosting algorithm,” Artificial Intelligence Review, Springer, vol. 54, no. 1, p. 6101–6124, 2021.
[28] I. Ahmad, S. Laboni, A. Divyakant, A. E. Amr and T. Gupta, “Coeus: A System for Oblivious Document Ranking and Retrieval,” in Proceedings of the ACM SIGOPS 28th Symposium on Operating Systems Principles, German, 2021.
[29] J.  Yao,  Z.  Dou,  J.  Xu  and  J.-R.  Wen,  “RLPer:  A  Reinforcement  Learning  Model  for  Personalized  Search,”  in  In Proceedings of The Web Conference 2020 (WWW ’20), Taiwan, 2020.
[30] M. Zehlike and C. Castillo, “Reducing Disparate Exposure in Ranking: A Learning To Rank Approach,” in Proceedings of The Web Conference 2020, Taipei, Taiwan, 2020.
[31] N.  Kolbe,  P.-Y.  Vandenbussche,  S.  Kubler  and  Y.  L.  Traon,  “LOVBench:  Ontology  Ranking  Benchmark,”  in Proceedings of The Web Conference 2020, Taipei, Taiwan, 2020.
[32] R. C. Shiveric and R. B. Polloct, “Information Retrieval and Methods”. United States of America Patent US9922078B2, 20 3 2018.