Topic outline

  • General

  • Topic 1 - Konsep IR

  • Topic 2 - Representasi Teks

    • File icon

      Tokenisasi, normalisasi, stopword, stemming, lemmatization

    • Assignment icon
      Opened: Monday, 7 September 2026, 5:00 PM
      Due: Monday, 14 September 2026, 12:00 AM

      Melakukan praproses dari minimal 50 artikel berita berbahasa Indonesia. Soal:

      1. Siapkan korpus: kumpulkan. minimum 50 artikel berita berbahasa Indonesia dalam format CSV atau JSON
      2. Bangun fungsi praproses: Satu fungsi yang menerima teks mentah dan mengembalikan daftar term
      3. Terapkan tiap tahap: Case folding, tokenisasi, pembuangan stopword, stemming dengan Sastrawi
      4. Ukur dampak: Catat jumlah token dan tipe sebelum dan sesudah setiap tahap
      5. Buat grafik Zipf: Plot frekuensi terhadap peringkat untuk korpus Anda sendiri
      6. Tulis analisis singkat: Tahap mana yang paling banyak memangkas kosakata, dan apa risikonya?

      Langkah pengerjaan:

      • Kerjakan soal no. 1 s.d. 5 di Notebook Google Colab dan no 6 di teks tugas yang Anda kumpulkan di Ilmu
      • Lampirkan juga link ke Google Colab Anda pada teks tugas yang Anda kumpulkan di Ilmu
  • Topic 3 - Indexing dan Inverted File Structure

    • File icon

      Inverted index, postings list, algoritma intersect, positional index, permuterm dan k-gram untuk wildcard query

    • Assignment icon
      Opened: Tuesday, 15 September 2026, 12:00 AM
      Due: Monday, 21 September 2026, 6:00 AM

      Kerjakan soal pada slide 18, nomor 1 - 4.

  • Topic 4 - Vector Space Model dan Pembobotan TF-IDF

  • Topic 5 - Model Probabilistik, BM25, dan Relevance Feedback

    • File icon

      Model BM25, Language Model untuk IR, Relevance Feedback dengan algoritma Rocchio, Pseudo Relevance Feedback, Query expansion

    • Assignment icon
      Opened: Friday, 2 October 2026, 12:00 AM
      Due: Monday, 12 October 2026, 1:00 PM

      Kerjakan soal di slide #21 untuk membandingkan TF-IDF dengan BM25 pada korpus uji.

      Buat laporan dalam format pdf, maksimal enam halaman yang disertai link repositori kode.

  • Topic 6 - Evaluasi Information Retrieval

    • File icon

      Mengukur efektivitas hasil informasi yang dikembalikan oleh sistem IR. Metrik: Average Precision, Mean Average Precision, Mean Reciprocal Rank, nDCG (normalized Discounted Cumulative Gain)

  • Evaluasi Tengah Semester (ETS)

    • Evaluasi Tengah Semester (ETS) mata kuliah Information Retrieval akan diadakan pada:
       
      Hari dan Tanggal : Senin, 19 Oktober 2026
      Waktu : 13.00 - 14.00 (No urut presensi 1 s.d. 28)
                14.30 - 15.30 (No urut presensi 29 s.d. 55)
      Tempat : Laboratorium PPSTI (Gd. Fasilkom 2 Lt. 2)
      Sifat : Tertutup
       
      Materi: Pertemuan 1 s.d. 6, mencakup: Representasi teks, indexing, inverted file structure, vector space model, tf-idf, model bm25, relevance feedback, evaluasi
      Bentuk soal: pilihan ganda.
       
      Capaian Pembelajaran MK:
      CPMK-07.1: Mahasiswa mampu menjelaskan konsep dasar, arsitektur, dan model klasik sistem Information Retrieval (IR) serta menerapkan teknik pemrosesan teks dan indexing pada sistem IR.   
      CPMK-09.1: Mahasiswa mampu menganalisis performa sistem IR menggunakan metrik evaluasi luring (offline) maupun daring (online) yang relevan.