Archive

Archive for the ‘ittelkom’ Category

Social Networking ITTelkom

May 18, 2011 2 comments

Sebagaimana diketahui, social networking bekerja untuk menghubungkan individu satu dengan individu lainnya dalam media online. Dalam bahasa Indonesia disebut sebagai jejaring sosial, dimana media online dijadikan penghubungan sebuah pertemanan di dunia maya. Social networking yang terkenal di dunia antara lain facebook.com, twitter.com, plurk.com, linkedin.com, dan lain-lain.

Di Indonesia sendiri banyak yang mulai mengembangkan social networking, seperti salingsapa.com, fotografer.net, dan lain-lain. Adapun di kampus ITTelkom, ada sebuah social networking yang dikembangkan untuk menjaring mahasiswa ITTelkom, yaitu IFACE pada Ittekom.ac.id/iface . Social networking ini cukup populer di ITTelkom, apalagi di kalangan mahasiswa jurusan Teknik Informatika ITTelkom. Karena social networking ini dikembangkan oleh bagian Sisfo ITTelkom yang kebanyakan personilnya adalah pengampu dosen di jurusan Teknik Informatika ITTelkom.

Untuk dapat ikut berinteraksi di social networking ITTelkom ini, tinggal masuk ke link Ittelkom.ac.id/iface . Disitu ada petunjuk cara pemakaian iface. Adapun tahap pertama adalah registrasi social networking ITTelkom:

ketik REG#
Contoh: REG#DYAH PUSPITASARI

Setelah terdaftar, bikin dulu nama panggilanmu atau alias pada social networking ITTelkom ini, dengan:

ketik NAME#
Contoh: NAME#DPIPIT

Adapun untuk melakukan Posting atau update status di social networking ITTelkom ini, bisa dengan :

ketik POST#atau
ketik UPDATE#
Contoh: POST#siap-siap mau kuliah pagi jam 7, tetap semangat!

sekian tentang social network ITTelkom IFACE ini.
untuk tau lebih jauh tentang ITTElkom bisa buka link : www.ittelkom.ac.id

tugas besar mata kuliah information retrieval

May 11, 2011 5 comments

Blog ini merupakan perwujudan tugas besar mata kuliah information retrieval di kampus Institut Teknologi Telkom .

Tugas besar mata kuliah information retrieval ini bertujuan agar mahasiswa Institut Teknologi Telkom lebih menguasi metode information retrieval secara lebih mendalam. Dengan praktek membuat blog dan menganalisis Paper berjudul “a comparison of web search and microblog search” sebagai konten dari blog tersebut, Tugas besar mata kuliah information retrieval membuat mahasiswa mengerti cara kerja search engine secara tidak langsung, karena dengan adanya Tugas besar mata kuliah information retrieval ini mahasiswa melakukan praktek langsung bagaimana agar suatu page dapat ter retrieve oleh search engine tertentu.

Awalnya Tugas besar mata kuliah information retrieval menuntut mahasiswa agar dapat memahami paper, dengan meminta mahasiswa membuat resume dari paper yang diberikan. Kemudian lanjutan dari Tugas besar mata kuliah information retrieval adalah mahasiswa harus mencari 3 paper lain yang berhubungan untuk dapat membuat sebuah paper baru berkaitan dengan beberapa paper yang sudah ada.

Setelah di dapat hasil analisis dari paper, Tugas besar mata kuliah information retrieval dilanjutkan dengan membuat blog dan mengisi kontennya dengan resume paper yang sudah dibuat. Lalu mahasiswa bertugas menaikkan rating blog agar Tugas besar mata kuliah information retrieval mereka dapat muncul di page awal search engine dengan query tertentu.

Institut Teknologi Telkom (ITTELKOM) di mata kami

May 11, 2011 12 comments

Seperti yang telah diketahui Institut Teknologi Telkom (ITTelkom / IT Telkom) merupakan institusi yang manaungi kami. Di mata kami Institut Teknologi Telkom (ITTelkom / IT Telkom) adalah kampus dengan pertumbuhan yang cepat. Pertama kali kami masuk kampus Institut Teknologi Telkom (ITTelkom / IT Telkom) , namanya masih sekolah tinggi teknologi telkom. Tapi dalam hitungan bulan sejak kami masuk, kampus kami mengalami kenaikan prestasi menjadi Institut Teknologi Telkom (ITTelkom / IT Telkom). Tidak hanya itu, di tahun berikutnya dibuka beberapa jurusan baru, bahkan fakultas baru, sungguh perkembangan yang luar biasa.

Semoga ke depan cita-cita Institut Teknologi Telkom (ITTelkom / IT Telkom) untuk menjadi World Class University segera terwujud, sehingga bisa memberikan kualitas yang terbaik bagi para mahasiswa dan menelurkan sarjana sarjana yang luar biasa hebat.

Untuk mengetahui lebih jauh tentang ITTelkom, bisa buka link ittelkom.ac.id .

Bagi teman-teman yang ingin berpendapat tentang Institut Teknologi Telkom (ITTelkom / IT Telkom), silahkan mengirimkan komentar di bawah….

paper information retrieval : Pendekatan Peringkat / Ranking untuk Pencarian Microblog

May 4, 2011 10 comments

Paper information retrieval ini membahasa tentang Peringkat microblogs, seperti tweets, sebagai hasil pencarian untuk query adalah sebuah tantangan, antara lain karena dari jumlah microblogs yang dihasilkan secara real time, serta panjang pendek masing-masing microblog. Berbagi pesan singkat (microblogs) melalui jejaring sosial online merupakan komponen penting dari Real Time Web (RTW). Dari perspektif konsumsi informasi, ini merupakan tren dan berita terbaru secara real time dari banyak sumber dengan sudut pandang yang beragam merupakan daya tarik tersendiri bagi para pembaca seperti microblogs. Menyaring Real Time Web untuk menemukan microblogs paling menarik adalah tantangan penting. dari paper information retrieval ini dapat diketahui, Masalah peringkat microblogs bisa dilihat melalui dua perspektif: 1) peringkat microblogs, 2) peringkat para pengarang microblogs, dan keduanya berkaitan erat. Salah satu tantangan dalam penelitian tentang strategi peringkat untuk microblogs adalah tidak tersedianya data dasar kebenaran untuk mengukur efektivitas. Karena itu dikembangkan sebuah antarmuka web pencarian yang memungkinkan end-user untuk mencari Twitter dan kemudian memberikan penilaian preferensi berpasangan. Rangking pada microblog tidak menjamin bahwa tweet yang tampil di atas pada posisi atas.
Pada paper information retrieval ini, Ada 2 pendekatan strategi perankingan: 1) ranking berdasarkan pengarang dari microblog search, 2) pengukuran ranking untuk microblog. Pada tahap pertama perankingan pengarang dilakukan penilaian terhadap pengarang berdasar jumlah tweet yang mereka postkan. Idenya adalah publisher yang aktiv kemungkinan informasi darinya lebih bernilai daripada yang tidak. Kemudian dilakukan perhitungan menggunakan follower rank dari pengarang. Selanjutnya dilakukan perangkingan terhadap microblog, pada perankingan ini di ikut sertakan perhitungan terhadap pengarang.

Information Retrieval

April 30, 2011 1 comment

This is a blog about information retrieval from ITTelkom (Institut Teknologi Telkom) college.

1. Information retrieval

Information retrieval adalah suatu metode untuk pencarian kembali suatu informasi.

2. Institut Teknologi Telkom

Institut Teknologi Telkom atau biasa disebut ITTelkom / IT Telkom merupakan suatu institusi pendidikan yang concern di bidang teknologi informasi. IT Telkom/ ITTelkom dulunya bernama Sekolah Tinggi Teknologi Telkom (STTTELKOM), diprakarsai oleh PT Telkom yang kesulitan mencari tenaga ahli di bidang IT, akhirnya membentuk suatu yayasan pendidikan telkom yang melahirkan sekolah sekolah salah satunya Institut Teknologi Telkom.

Information retrieval it telkom: Mengumpulkan hasil Twitter dan hasil Web

April 29, 2011 9 comments

Berikut merupakan hasil analisis yang dilakukan oleh Jaime teevan, Daniel Ramage, Meredith Ringel Morris dalam paper “a comparison of microblog search and web search” tentang bagaimana mereka mengumpulkan hasil twitter dan hasil web berkaitan dengan information retrieval :

Untuk memperkirakan content Twitter untuk query-query yang ada di dalam sampel yang saat itu dikeluarkan, dilakukan crawl terhadap delapan juta posting yang disediakan oleh aliran spritzer Twitter selama satu minggu. Aliran spritzer adalah aliran umum yang berisi pesan sampel dari semua posting Twitter publik. Susunannya adalah ditentukan oleh Twitter. Dari sini kita mencoba tweets yang berisi 50 pencarian common queries yang paling populer untuk analisa lebih lanjut. Jumlah potensi hasil per query berkisar antara ratusan hingga puluhan ribu.

Hasil pencarian Twitter berbeda dengan hasil pencarian web di seluruh isi dari setiap hasil yang disajikan kepada pengguna dalam daftar hasil. Sebaliknya, hasil pencarian web biasanya disajikan sebagai daftar hyperlink, masing-masing dengan potongan algoritma yang diekstraksi dari teks yang dirancang untuk membantu pencari dalam memilih hyperlink yang akan dikunjungi (meskipun dalam beberapa kasus potongan dapat sepenuhnya memenuhi kebutuhan informasi pengguna). Untuk merepresentasikan hasil pencarian web, dilakukan ekstraksi terhadap judul teks dan ringkasan dari semua hasil yang disajikan oleh Bing dari query log kepunyaan mesin pencari untuk query yang sama dari periode waktu yang sama. Sementara, tweets secara kualitatif berbeda dari potongan Web, keduanya berasal dari bentuk dasar tekstual yang oleh pencari disajikan melalui hasil sistem pencarian yang dianggap relevan, dan menjamin persamaan.

Term-term yang sangat umum dan sangat langka disaring dari setiap set hasil query-spesifik, seperti praktek standar untuk jenis analisis yang dilakukan. Secara khusus, dilakukan penyaringan terhadap 20 term yang paling umum dan muncul kurang dari tiga hasil. Setelah penyaringan, 42 dari 50 hasil set query awal setidaknya memiliki 100 hasil not-empty dari Twitter dan Web, untuk mencari perbedaan di Twitter dan hasil pencarian Web untuk query-query tersebut dibutuhkan eksplorasi lebih lanjut.

salam,

mahasiswa kelas Information Retrieval ITTelkom, 2011

on Information retrieval it telkom: Mengumpulkan hasil Twitter dan hasil Web

Information retrieval IT Telkom: Perbedaan Bahasa dalam Hasil Pencarian

April 29, 2011 3 comments

Berikut merupakan hasil analisis yang dilakukan oleh Jaime teevan, Daniel Ramage, Meredith Ringel Morris dalam paper “a comparison of microblog search and web search” tentang sub bab perbandingan antara bahasa hasil pencarian antara twitter search dan web search berkaitan dengan information retrieval :

Perbedaan paling dekat antara Twitter dan set hasil Web terletak pada jumlah informasi yang tersedia yang mengikuti sebuah query. Jumlah rata-rata per-query dari kata-kata dalam hasil Twitter adalah 19,55, sedangkan hasil potongan Web adalah 33,95. Panjang tweets yang relatif pendek mencerminkan perilaku postingan Twitter di hadapan sistem yang mempunyai batas 140 karakter. Sebaliknya, panjang potongan Web yang relatif lebih panjang mencerminkan tujuan dari mesin pencari untuk mendukung kebutuhan penggunanya dalam pencarian Web. Karena potongan Web dihubungkan dengan halaman web, lebih banyak konten dapat ditemukan dengan mengikuti (follow) link yang ada. Hasil Twitter, sebaliknya, menyediakan teks lengkap dari pencocokan tweets dan biasanya dibaca secara keseluruhan dalam daftar hasil.

Karena set hasil Web dan Twitter dikumpulkan untuk query yang sama, diharapkan mereka akan berisi konten dasar yang sama. Dan, memang, banyak term umum yang disahre, misalnya, baik tweets maupun potongan Web untuk term penyanyi Lady Gaga cenderung berisi term musik (8% dari tweets, 27% dari potongan Web). Tapi dengan analisis kuantitatif yang lebih luas, dapat diamatibahwa real-time dan dinamika sosial Twitter tidak menghasilkan pola bahasa yang cukup berbeda dari yang ada di potongan pencarian Web.

ttd.

Information retrieval IT Telkom: Perbedaan Bahasa dalam Hasil Pencarian