## SISTEM TEMU-KEMBALI INFORMASI DALAM DOKUMEN MENGGUNAKAN METODE LATENT SEMANTIC INDEXING
Muhammad 1 , Sukmawati Nur Endah 2 , dan Beta Noranita 3
Program Studi Teknik Informatika Jurusan Matematika Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Diponegoro
1 muhammad.if@student.undip.ac.id, 2 sukma_ne@undip.ac.id, 3 betta@undip.ac.id

## Abstract
Textual documents have been largely available digitally or electronically with increasing number since the invention of computer. The need of information makes a user to do a searching activity on  document  collections  he  or  she  has.  Document  searching  method  available  on  computers usually just look into the name of document (file) searched by user without noticing the content inside it, therefore it can not satisfy his or her information need. Latent Semantic Indexing (LSI) method  can  be  a  solution  to  retrieve  relevant  information  from  document  collections  inside  a computer.  LSI  method  has  an  ability  to  correlate  semantically  related  terms  that  are  latent  in  a collection of text using Singular Value Decomposition (SVD) technique. An information retrieval system  using  LSI  method  has  been  developed  and  tested  on  40  Indonesian  documents  with  478 words per document in average. On testing process which has been done, with threshold of 0.6 the system could give search result with average precision score of 55.48% and average recall score of 96.67% in testing process.
Key  words: information  retrieval,  latent  semantic  indexing,  singular  value  decomposition, precision, recall.

## 1. Pendahuluan
Kebutuhan  akan  suatu  informasi  menuntut seseorang  untuk  menelusuri  seluruh  koleksi dokumen  yang  dimilikinya.  Banyaknya dokumen  yang  tersimpan  di  dalam  komputer akan  membuat  pengguna  mengalami  kesulitan untuk memperoleh informasi yang dibutuhkan. Pengguna tidak dapat melihat isi dokumen satu persatu  untuk  menda-patkan  informasi  yang tepat. Untuk mendapatkan informasi, pengguna biasa menggunakan fasilitas pencarian  dokumen  yang  disediakan  oleh sistem  operasi  dengan  memasukkan  kata kunci. Kata kunci yang dimasukkan pengguna kemudian  menjadi  kueri  untuk  program pencarian  dokumen  pada  komputer  tersebut. Pencarian  dokumen  di  dalam  komputer biasanya  hanya  melihat  pada  nama  dokumen yang  dicari  tanpa  memperhatikan  isi  yang terkandung  di  dalamnya  sehingga  seringkali tidak  dapat  memenuhi  kebutuhan  informasi pengguna.
Fasilitas
pencarian menggunakan pencocokan  kata  kunci  dengan  kata  di  dalam dokumen  yang  juga  disediakan  oleh  sistem operasi  masih  belum  dapat  memberikan  hasil pencarian  yang  relevan.  Metode  pencocokan kata akan menghitung jumlah kata kunci yang muncul  di  dalam  dokumen  kemudian mengembalikan  urutan  dokumen  dengan jumlah kemunculan terbanyak kepada pengguna.  Karena  pengguna  bukan  mencari dokumen yang mengandung banyak kata yang sama  dengan  kata  kunci,  metode  pencocokan kata bukan merupakan solusi yang ideal untuk pencarian  informasi.  Selain  itu,  banyaknya kata  yang  memiliki  kesamaan  arti  (sinonim) dan  kata  yang  memiliki  arti  lebih  dari  satu (polisemi) dalam penggunaan kata kunci untuk mengekspresikan  informasi  yang  dibutuhkan, akan membuat hasil pencarian dengan metode pencocokan kata semakin jauh dari relevan.
Metode  Latent  Semantic  Indexing  (LSI, kadang  disebut  dengan  Latent  Semantic Analysis)  telah  mencoba  mengatasi  masalah
pencocokan  teks  dalam  bidang  temu-kembali informasi  ( information  retrieval ).  Metode  ini dikembangkan  pada  tahun  1988  dan  telah dipatenkan  (U.S.  Patent  no.  4,839,853)  oleh Deerwester,  Susan  Dumais,  George  Furnas, Richard  Harshman,  Thomas  Landauer,  Karen Lochbaum,  dan  Lynn  Streeter.  Metode  ini dinamakan  LSI  karena  memiliki  kemampuan untuk  menemukan  hubungan  tersembunyi ( latent )  antara  semua terms (kata)  yang memiliki  kedekatan  makna  secara  kontekstual [1].  Metode  LSI  memberikan  solusi  untuk masalah  kata-kata  sinonim  dan  polisemi  yang sering terjadi dalam temu-kembali informasi.

## 2. Latent Semantic Indexing
Latent  Semantic  Indexing (LSI)  adalah sebuah  teknik  berbasis  bidang  vektor  ( vector space ) yang dapat menciptakan asosiasi antara dokumen-dokumen  yang  berhubungan  secara konseptual  [2].  Pada  model  bidang  vektor,
sekumpulan  dokumen  diindeks  berdasarkan terms dan direpresentasikan dalam bentuk m x n  term-document  matrix  A yang  dinotasikan sebagai,
] [ ij a
A = .........................................................  (1)
Elemen-elemen  di  dalam  matriks A merupakan  bobot  frekuensi term i yang muncul  pada  dokumen j .  Kolom-kolom  pada matriks A merepresentasikan n vektor dokumen  dan  baris-barisnya  merepresen- tasikan m vektor terms .  Fungsi  temu-kembali mem-bandingkan  vektor  kueri q dengan  tiap kolom  yang  merepresentasikan  dokumen tertentu  dalam  bidang  vektor.  Sebuah  derajat kesamaan  antara  vektor  kueri  dan  semua dokumen yang direpresentasikan dalam bidang vektor  kemudian  diukur  untuk  perangkingan [3]. Contoh matriks term-document diperlihatkan pada gambar 1. C1  C2  C3  C4  C5  M1  M2  M3  M4 human 1 0 0 1 0 0 0 0 0 interface 1 0 1 0 0 0 0 0 0 computer 1 1 0 0 0 0 0 0 0 user 0 1 1 0 1 0 0 0 0 system 0 1 1 2 0 0 0 0 0 response 0 1 0 0 1 0 0 0 0 time 0 1 0 0 1 0 0 0 0 eps 0 0 1 1 0 0 0 0 0 survey 0 1 0 0 0 0 0 0 1 trees 0 0 0 0 0 1 1 1 0 graph 0 0 0 0 0 0 1 1 1 minors 0 0 0 0 0 0 0 1 1 Gambar 1. Contoh Matriks Term-Document [4]
LSI  merupakan  sebuah  metode automatic indexing dan retrieval dengan  memanfaatkan semantic  structure (struktur  asosiasi terms dengan dokumen) yang secara implisit terdapat dalam  suatu  dokumen  untuk  digunakan  dalam pencarian dokumen yang relevan dengan terms dalam  kueri  [4].  Metode  LSI  mengasumsikan bahwa  terdapat  sebuah  latent  semantic structure,  yaitu  sebuah  struktur  semantik  yang tersembuyi  (latent)  dalam  setiap  dokumen, yang  kabur  atau  tidak  jelas  karena
keberagaman pemakaian kata dalam penulisan dokumen  tersebut  (dikenal  dengan  istilah noise).  LSI  menggunakan  teknik-teknik statistik  untuk  mendapatkan  latent  structure dan  menghilangkan  noise  yang  ada.  Sebuah penggambaran  atau  deskripsi  dari  terms  dan dokumen-dokumen berdasarkan latent semantic  structure  tersebut  digunakan  untuk proses  pengindeksan  (indexing)  dan  pencarian kembali (retrieval).
Dekomposisi  nilai  singular  (singular  value decom- position )  atau  biasa  dikenal  dengan SVD  digunakan  dalam  LSI  untuk  melakukan dekomposisi  terhadap  matriks term-document menjadi  tiga  buah  matriks.  SVD  dari  suatu matriks A didefinisikan sebagai,
T USV A = .......................................................  (2)
Matriks U merupakan  matriks  yang  berisi vektor eigen dari matriks AA T (matriks vektor- vektor  singular  kiri),  matriks V merupakan matriks  yang  berisi  vektor  eigen  dari A T A (matriks  vektor-vektor  singular  kanan),  dan akar  kuadrat  dari  nilai  eigen AA T atau A T A mengisi nilai singular matriks S [4]. Matriks U dan V dianggap  sebagai  matriks  dari  vektor- vektor term dan dokumen secara berturut-turut [5].
Proses  penghitungan  SVD  ini  akan menghasilkan  perkiraan low-rank  k terbaik yang dapat mengura-ngi noise dan menyingkapkan  struktur  nyata  dari  data  yang
digunakan [5, 6]. Proses menentukan low-rank k terbaik  ( rank  lowering )  dilakukan  dengan cara  menyimpan  sebanyak k nilai  singular pertama  (terbesar)  dan  sisanya  (nilai-nilai singular  yang  lebih  kecil)  diubah  menjadi  nol [4,  6].  Dengan  melakukan rank-lowering , dimensi dari matriks singular S akan tereduksi, begitu juga dengan matriks singular kiri U dan matriks singular kanan V , sehingga persamaan SVD dituliskan sebagai,
T k k k k V S U A = .................................................  (3)
U k merupakan  matriks m  x  k yang  berisi k kolom pertama dari U , V k merupakan matriks n x k yang berisi k kolom pertama dari V , dan S k merupakan matriks diagonal k x k yang berisi k nilai  singular  terbesar  [1,  7,  8].  Hasil dekomposisi  matriks  diperlihatkan  pada gambar  2.  Bagian  dari  matriks  yang  diarsir tebal  adalah rank-k  approximation  model dari matriks A ,  dan k adalah  jumlah  nilai  singular yang tidak diabaikan.

## Gambar 2. Hasil Dekomposisi Matriks
Sumber: [5]
Low-rank ( reduction ) model ini  kemudian digunakan  sebagai vector  space  model dalam LSI  untuk  menentukan  letak terms atau dokumen.  Pada  matriks V ,  untuk  setiap n dokumen,  matriks  ini  berisikan n baris  yang yang  merupakan  vektor  eigen.  Maka  setiap baris yang ada menyimpan koordinat dari tiap dokumen dalam model vektor.
Kueri  (kata  kunci)  yang  dimasukkan pengguna  harus  direpresentasikan  dalam bentuk  vektor  untuk  dibandingkan  dengan
vektor  dokumen  dalam  proses  pencarian  [5]. Dalam  model  LSI,  kueri  yang  dimasukkan dibentuk  menjadi pseudo-documents yang akan  menentukan  lokasi  kueri  tersebut  dalam bidang  matriks term-document yang  telah tereduksi  [4,  9].  Vektor  kueri q ˆ dari pseudo- document q dapat dituliskan sebagai,
1 ˆ − = k k T S U q q ..................................................  (4)
Vektor  kueri  yang  dihasilkan  kemudian dibandingkan  dengan  seluruh  vektor  dokumen
dalam  matriks V T hasil  dari  dekomposisi matriks term-document dengan  sebuah  ukuran kesamaan ( similarity ). Sebuah ukuran kesamaan  yang  umum  digunakan  adalah cosine  similarity yang  mengukur  sudut  antara vektor  kueri  dengan  vektor  dokumen  [5,  9]. Cosine  similarity antara  duah  buah  vektor  A dan B dapat dituliskan,
∑ ∑ ∑ = = = × = • = = n i i n i i n i i i B A B A B A B A similarity 1 2 1 2 1 ) ( ) ( cos θ .  (5)
Dokumen-dokumen  yang  diperbandingkan dengan vektor kueri kemudian diurutkan dalam bentuk rangking berdasarkan nilai kesamaannya.  Nilai  kesamaan  akan  berada antara  -1  hingga  1.  Semakin  nilai  kesamaan mendekati  1  menunjukkan  bahwa  dokumen semakin cocok atau mirip dengan kueri.

## 3. Implementasi
Sistem  temu-kembali  informasi  dalam dokumen menggunakan metode LSI dikembangkan  berbasis  desktop  menggunakan bahasa  pemrograman  Java.  Proses  yang berjalan  di  dalam  sistem  ini  dibagi  menjadi proses  pengindeksan  dan  proses  pencarian seperti  terlihat  pada  gambar  3  (gambaran umum sistem). Proses pengindeksan merupakan  proses  untuk  membuat  indeks  dan representasi  dokumen-dokumen  di  dalam komputer  menjadi  bentuk  vektor-vektor dokumen.  Indeks  merupakan  kumpulan  kata- kata  atau  konsep  yang  telah  dipilih  dan digunakan  sebagai  petunjuk  menuju  informasi atau dokumen terkait [10].
Proses  pengindeksan  mencakup  operasi teks, pembobotan, pembentukan matriks term- document,  dan  penghitungan  SVD  (Singular Value  Decompo-sition).  Operasi  teks  akan mengubah  teks  di  dalam  dokumen  menjadi potongan-potongan  kata  dasar  atau  akar katanya  ( stemming )  dalam  huruf  kecil  dan menghapus  kata  sambung  dan  kata-kata lainnya  yang  tidak  digunakan  dalam  temu- kembali  informa-si  (dikenal  dengan stop words ).
Pembobotan  merupakan  metode  yang umum  dan  efektif  dalam  meningkatkan performa  pencarian  kembali  dalam  model vektor yang dilakukan dengan
mentransformasi  frekuensi  kasar  kemunculan suatu term di  dalam  dokumen  menggunakan suatu fungsi [5].

## Gambar 3. Gambaran Umum Sistem
Transformasi  semacam  itu  memiliki  dua komponen, global  weighting dan local weighting . Setiap term diberikan sebuah global weight (bobot  global)  yang  mengindikasikan tingkat  pentingnya term tersebut  di  dalam keseluruhan  koleksi  dokumen,  dan local weight (bobot  lokal)  untuk  menunjukkan tingkat  pentingnya term  i yang  muncul  dalam dokumen j .  Bobot  dari  matriks A dapat dituliskan sebagai,
) ( ) , ( i G j i L a ij × = ...........................................  (6)
) , ( j i L adalah  fungsi  bobot  lokal  untuk term  i di  dalam  dokumen j ,  dan ) ( i G adalah  fungsi bobot global untuk term i . Bobot lokal dihitung dengan  menggunakan tf ( term  frequency )
dengan  norma-lisasi  yang  didefinisikan sebagai,
j ij ij m n tf j i L = = ) , ( ............................................  (7)
n ij merupakan  jumlah  kemunculan  dari term  i di dalam dokumen j , dan m j merupakan jumlah seluruh terms di  dalam  dokumen j [8]. Sedangkan  bobot  global  dihitung  dengan menggunakan idf yang  didefinisikan  sebagai [10],
i i df N idf i G log ) ( = = .........................................  (8)
N melambangkan  jumlah  total  dari  dokumen yang  terdapat  di  dalam  koleksi,  dan df i merupakan  jumlah  dokumen-dokumen  di dalam koleksi yang mengandung term i .
Setelah bobot seluruh kata dihitung, matriks term-document dibentuk.
Pembentukan
matriks term-document digunakan  untuk menyatakan  hubungan  antara term s  dengan dokumen-dokumen dalam sistem temu kembali  informasi  [1].  Sebagaimana  terlihat pada  gambar  1,  kolom  pada  matriks  term- document  mewakili  dokumen,  dan  barisnya mewakili  terms.  Matriks  yang  dihasilkan kemudian digunakan dalam proses SVD. Akhir dari proses pengindeksan adalah sebuah vektor dokumen  yang  digunakan  dalam  proses pencarian.
Proses pencarian merupakan proses pencarian  dokumen  yang  relevan  terhadap kueri yang dimasukkan pengguna berupa suatu kata  kunci.  Dalam  proses  pencarian,  operasi teks  yang  sama  seperti  dalam  proses pengindeksan  juga  dilakukan  terhadap  kata kunci  yang  dimasukkan.  Sesudah  operasi  teks dilakukan, operasi kueri kemudian memproses kata  kunci  menjadi pseudo-document dan menghitung  vektor  kueri.  Vektor  kueri  yang dihasilkan  dari  operasi  kueri  kemudian digunakan  untuk  menghitung  nilai  kesamaan ( cosine  similarity )  dengan  vektor  dokumen yang  dihasilkan  dari  proses  pengindeksan. Proses  penghitungan  nilai  kesamaan  ini menghasilkan  nilai  kesamaan  tiap  dokumen terhadap kata kunci.
Setelah  nilai  kesamaan  dokumen  terhadap kata  kunci  dihasilkan,  dilakukan  pengurutan nilai  tersebut  dengan  memilih  dokumen  yang nilainya  telah  melebihi  batas  ambang ( threshold )
tertentu kemudian menampilkannya  kepada  pengguna  dalam bentuk rangking yang diurutkan dari nilai yang terbesar hingga terkecil ( descending ).

## 4. Pengujian
Pengujian  untuk  sebuah  sistem  temu- kembali  informasi  dilakukan  menggunakan precision dan recall . Precision mengukur kemampuan  sistem  untuk  mengembalikan hanya  dokumen-dokumen  yang  relevan, sedangkan recall mengukur  kemam-puan sistem  untuk  mengembalikan  semua  dokumen yang relevan. Nilai precision ( P ) didefinisikan sebagai,
t r D D P = ...........................................................  (9)
Sedangkan recall ( R ) didefinisikan dengan,
r r N D R = ........................................................  (10)
D r merupakan  jumlah  dari  dokumen  relevan yang  diperoleh, D t adalah  jumlah  total  dari dokumen yang diperoleh, dan N r adalah jumlah total  dari  dokumen  yang  relevan  di  dalam koleksi dokumen.
Pengujian  dilakukan  dengan  40  dokumen berbahasa  Indonesia.  Sebelum  dilakukan  uji pencarian,  terlebih  dahulu  dilakukan  proses pengindeksan  dokumen-dokumen  mulai  dari operasi teks, pembobotan, SVD, hingga vektor dokumen  dihasil-kan.  Proses  pengindeksan berlangsung  selama  135  menit  32  detik.  Rata- rata  jumlah  kata  dalam  tiap  dokumen  setelah operasi  teks  adalah  478  kata  dengan  total seluruh  kata  yang  berbeda  (unik)  adalah sebanyak  3888  kata  sehingga  ukuran  matriks term-document yang  terbentuk  adalah  3888  x 40.  Matriks  tersebut  kemudian  digunakan untuk  proses  SVD  dan  penghitungan  vektor dokumen.
Uji pencarian sistem temu-kembali informasi  ini  menggunakan  10  kueri  (kata kunci).  Tiap-tiap  kueri  memiliki  kumpulan dokumen yang relevan terhadap kueri tersebut ( N r ).  Batas  ambang  skor  dokumen  yang digunakan  dalam  pengujian  adalah  0.9,  0.8, 0.7,  0.6,  dan  0.5.  Hasil  uji  pencarian  dengan kelima  batas  ambang  tersebut  kemudian digunakan  untuk  mencari  batas  ambang  yang optimal  untuk  tiap  kueri  (batas  ambang tertinggi  yang  paling  banyak  memperoleh dokumen-dokumen  yang  relevan).  Proses pencarian  dokumen  membutuhkan  waktu antara  9  sampai  10  detik  untuk  setiap  kueri yang dimasukkan.
Himpunan  batas  ambang  yang  optimal untuk  masing-masing  kueri  (10  kueri)
diperoleh {0.9, 0.7, 0.9, 0.9, 0.8, 0.9, 0.9, 0.9, 0.6,  0.9}.  Batas  ambang  yang  optimal  untuk kueri secara umum ditentukan dengan dua cara yaitu  (1)  dengan    mengambil  nilai  batas ambang  optimal  yang  paling  rendah  dari himpunan batas ambang optimal tiap kueri dan (2) dengan mengambil nilai rata-rata dari batas ambang  optimal  tiap  kueri.  Dengan  cara pertama  diperoleh  batas  ambang  0.6. Sedangkan  dengan  cara  kedua,  nilai  batas ambang  yang  digunakan  adalah  0.84.  Tabel  1 memperlihatkan hasil uji pencarian
menggunakan  kedua  batas  ambang  optimal yang  telah  ditentukan  (0.6  dan  0.84).  Nilai rata-rata precision dan recall untuk  kedua batas ambang dapat dilihat pada tabel 2.
Tabel 1. Hasil Uji Pencarian Menggunakan Batas Ambang 0.6 dan 0.84
No. Kueri Batas Ambang
D r D t N r P R 1.  Pertanian 0.60 4  16 4 0.25 1 0.84 4  10 4 0.4 1 2.  Keuangan Negara 0.60 5  13 5  0.385 1 0.84 3 9 5  0.333 0.6 3.  Statistika 0.60 2 2 2 1 1
0.84 2 2 2 1 1 4.  Matriks dan vektor 0.60 2 2 3 1  0.667 0.84 2 2 3 1  0.667 5.  Sistem temu-kembali informasi 0.60 6  22 6  0.273 1 0.84 6 7 6  0.857 1 6.  Jenis-jenis ikan 0.60 5 5 5 1 1
0.84 5 5 5 1 1 7.  Filsafat 0.60 4  20 4 0.2 1 0.84 4  14 4  0.286 1 8.  Efek globalisasi 0.60 4  21 4 0.19 1 0.84 4  12 4  0.333 1 9.  Sistem operasi windows 0.60 4 4 4 1 1
0.84 2 2 4 1 0.5 10.  Perdagangan anak 0.60 3  12 3 0.25 1 0.84 3 9 3  0.333 1
Keterangan: D r = Jumlah dokumen relevan yang diperoleh D t = Jumlah dokumen yang diperoleh N r = Jumlah dokumen relevan dalan koleksi dokumen P = Precision R = Recall
Tabel 2. Rata-rata Nilai Precision dan Recall untuk Batas Ambang 0.6 dan 0.84
No.  Batas Ambang  Rata-rata Precision Rata-rata Recall 1. 0.60 0.5548 0.9667 2. 0.84 0.6542 0.8767

## 5. Analisis Hasil Pengujian
Hasil  pengujian  menunjukkan  bahwa  batas ambang yang  optimal untuk suatu kueri belum tentu  optimal  untuk  kueri  yang  lain.  Oleh karena  itu,  dilakukan  percobaan  agar didapatkan  nilai  batas  ambang  yang  optimal untuk  kueri  secara  umum  dengan  dua  cara yang  berbeda.  Setelah  dilakukan  percobaan, batas  ambang  0.6  memiliki  rata-rata  nilai recall yang  lebih  tinggi  untuk  seluruh  kueri (0.9667)  dibandingkan  dengan  rata-rata  nilai recall pada  batas  ambang  0.84  (0.8767).  Hal tersebut  menunjukkan  bahwa  dengan  batas ambang  0.6  sistem  temu-kembali  informasi mampu  mempero-leh  96.67%  dokumen relevan  dari  seluruh  dokumen  relevan  dalam kumpulan dokumen yang digunakan. Sedangkan  dengan  batas  ambang  0.84 dokumen  relevan  yang  dapat  dikembalikan oleh sistem adalah sebesar 87.67%.
Sebaliknya,  batas  ambang  0.84  memiliki rata-rata  nilai precision yang  lebih  tinggi (0.6542) diban-dingkan rata-rata nilai precision pada  batas  ambang  0.6  (0.5548).  Hal  tersebut menunjukkan  bahwa  dengan  batas  ambang 0.84 kemampuan sistem dalam mengembalikan  hanya  dokumen  yang  relevan adalah  sebesar  65.42%  yang  berarti  perban- dingan  dokumen  relevan  yang  diperoleh dengan seluruh dokumen yang diperoleh lebih tinggi  atau  ketat  dibandingkan  dengan  batas ambang 0.6 sebesar 55.48%.
Hasil pencarian menggunakan batas ambang  0.6  lebih  komprehensif  karena meskipun dokumen-dokumen lain yang kurang relevan juga akan ikut muncul, pengguna tetap dapat  memperoleh  dokumen  yang  sesuai dengan  kueri  yang  dimasukkan.  Dokumen- dokumen  yang  relevan  dengan  kueri  (dengan nilai  kesamaan  0.83,  misalnya)  dapat  tidak diperoleh  karena  berada  di  bawah  batas ambang jika batas ambang 0.84 digunakan.

## 6. Kesimpulan
Setelah  dilakukan  penelitian  pada  sistem temu-kembali  informasi  dalam  dokumen menggunakan  metode  LSI,  maka  dapat disimpulkan beberapa hal sebagai berikut:
1. Berdasarkan  pengujian  yang  dilakukan, sistem temu-kembali informasi
menggunakan metode LSI dapat memberikan  hasil  pencarian  yang  relevan dengan  nilai recall 96.67%  dan  precision 55.48% pada batas ambang 0.6.
2. Operasi  teks  sangat  mempengaruhi  ukuran matriks dan basis data yang digunakan oleh sistem.  Jumlah  total  seluruh  kata  yang berbeda (unik) yang tersimpan dalam basis data  dan  matriks term-documet setelah operasi  teks  adalah  sebanyak  3888  kata (dalam bentuk kata dasar, tanpa stopwords ) pada  pengujian  sistem.  Jumlah  tersebut menunjukkan bahwa operasi teks menggunakan  bahasa  yang  sesuai  dengan bahasa dokumen akan menghemat penggunaan  basis  data  dan  memperkecil ukuran  matriks,  sehingga  memori  yang digunakan  untuk  penghitungan  matriks menjadi lebih efisien.
3. Proses pengindeksan yang dilakukan dalam pengujian  sistem  memakan  waktu  yang relatif lama yaitu 135 menit 32 detik untuk jumlah dokumen sebanyak 40 dengan rata- rata  jumlah  kata  hasil  operasi  teks  adalah 478  kata  di  setiap  dokumen.  Akan  tetapi setelah  pengindeksan  dokumen  selesai dilakukan, proses pencarian dapat dilakukan dalam waktu yang relatif singkat.

## 7. Saran
Beberapa  hal  yang  dapat  dijadikan  saran untuk  penelitian  dan  pengembangan  sistem
temu-kembali  informasi  lebih  lanjut  adalah sebagai berikut:
1. Metode  LSI  menggunakan  SVD  ( Singular Value Decomposition ) memiliki
kekurangan  yaitu  membutuhkan  memori untuk  penyimpan-an  matriks  yang  lebih besar  dibandingkan  model  bidang  vektor biasa  dan  waktu  yang  lama  dalam penghitungannya.  Diperlukan  alternatif untuk  mengatasinya.  Alternatif  lain  yang dapat  digunakan  diantaranya  adalah  SDD ( Semi  Dis-crete  Decomposition )  dan Eigenvalue Analysis .
2. Setiap kali terdapat perubahan (penambahan  /  pengurangan  dokumen ataupun teksnya) dalam kumpulan dokumen pada lokasi (direktori) yang sama, perlu dilakukan pengindeksan dan penghitungan  ulang  dari  awal  untuk mendapat-kan  nilai  SVD  yang  baru. Algoritma  untuk  memperbaharui  ( update ) SVD  diperlukan  untuk  menghemat  waktu dan memori daripada meng-hitung keseluruhan nilai SVD dari awal. 3. Sistem temu-kembali
informasi menggunakan  LSI  ini  belum  diujicobakan untuk  dokumen  dalam  jumlah  yang  besar (ratusan  atau  ribuan  dokumen),  sehingga kemungkinan munculnya dokumen- dokumen  yang  tidak  relevan  akan  semakin banyak  jika  menggunakan  batas  ambang yang sama. Oleh karena itu penelitian lebih lanjut  perlu  dilakukan  demi  dihasilkannya sebuah sistem temu-kembali informasi yang baik untuk jumlah dokumen yang besar.

## Daftar Pustaka
[1] Basuki, T. A., Penggunaan Semi Discrete Decomposition pada Latent Semantic Indexing untuk Temu-Kembali Informasi,
INTEGRAL , vol. 6 no. 1, April 2001, 5-
13.
[2] Chen, C., Stoffel, N., Post, M., Basu, C., Bassu, D., Behrens, C., Telcordia LSI Engine: Implementation and Scalability
Issues, Proc. of the 11th Int. Workshop on
Research Issues in Data Engineering (RIDE 2001): Document Management for Data Intensive Business and Scientific Applications , Heidelberg, Germany, Apr.
1-2, 2001.
[3] Alhensiri, A. A., Web Information Retrieval and Search Engine Techniques, Al-Satil Journal , Libya, 2003, 55-92.
[4] Deerwester, S., Dumais, S. T., Landauer, T. K., Furnas, G. W., Harshman, R. A., Indexing by Latent Semantic Analysis, Journal of the American Society for Information Science , 41(6), 1990, 391- 407.
[5] Berry, M. W., Dumais, S. T., O’Brien, G. W., Using Linear Algebra for Intelligent Information Retrieval, SIAM Review , 37(4), 1995, 573-595.
[6] Dumais, S. T., LSI meets TREC: A Status Report, In: D. Harman (Ed.), The First Text REtrieval Conference ( TREC1 ), National Institute of Standards and Technology Special Publication 500-207 , 1993, pp. 137-152.
[7] Berry, M. W., Browne, M., Understanding Search Engines:
Mathematical Modelling and Text Retrieval Second Edition , Philadelphia: Society for Industrial and Applied Mathematics, 2005.
[8] Blom, K., Information Retrieval using the Singular Value Decomposition and
Krylov subspaces , Sweden: Department of Mathematics, Chalmers University of Technology, 1999.
[9] Letsche, T. A., Toward Large-Scale Information Retrieval Using Latent Semantic Indexing , Master of Science Thesis, Knoxville: University of Tennessee, Knoxville, 1996.
[10] Baeza-Yates, R., Ribeiro-Neto, B., Modern Information Retrieval , England: Pearson Education Limited, 1999.