Mengenal Map
Salam Sobat Zikra, kali ini kita akan membahas tentang Map. Map atau kependekan dari Mean Average Precision adalah salah satu metrik untuk mengukur kinerja algoritma dalam sistem temu kembali informasi atau Information Retrieval (IR). Map sangat berguna untuk mengukur kualitas dari daftar dokumen yang dihasilkan oleh sistem temu kembali informasi. Dalam dunia IR, Map sangat penting untuk menentukan kualitas suatu sistem temu kembali informasi.
Apa itu Mean Average Precision (MAP)?
Sebelum kita membahas lebih lanjut tentang cara menghitung map, pertama-tama kita harus mengetahui terlebih dahulu apa itu Mean Average Precition (Map). Mean Average Precision (Map) adalah salah satu metrik evaluasi dalam Information Retrieval (IR) yang digunakan untuk mengukur kualitas suatu sistem temu kembali informasi (Information Retrieval System). Map digunakan untuk mengukur kualitas urutan yang dihasilkan oleh sistem dengan cara memberikan skor pada setiap dokumen yang-related dengan kueri pengguna. Kemudian, nilai skor tersebut digunakan untuk menentukan urutan dokumen yang akan ditampilkan oleh sistem temu kembali informasi (IR).
Pendahuluan Cara Menghitung Map
Sebelum kita membahas tentang langkah-langkah cara menghitung map, ada beberapa istilah yang perlu kita ketahui terlebih dahulu. Berikut adalah beberapa istilah yang perlu diketahui:
| Istilah | Deskripsi |
|---|---|
| Retrieved documents | Dokumen yang dikembalikan oleh sistem temu kembali informasi (IR) sebagai hasil dari kueri pengguna. |
| Relevant documents | Dokumen yang relevan dengan kueri pengguna. |
| True Positive | Dokumen yang relevan dengan kueri pengguna dan ditemukan oleh sistem temu kembali informasi (IR). |
| False Positive | Dokumen yang tidak relevan dengan kueri pengguna tetapi ditemukan oleh sistem temu kembali informasi (IR). |
| False Negative | Dokumen yang relevan dengan kueri pengguna tetapi tidak ditemukan oleh sistem temu kembali informasi (IR). |
| Precision | Rasio True Positive dengan jumlah dokumen yang dikembalikan oleh sistem temu kembali informasi (IR). |
| Recall | Rasio True Positive dengan jumlah dokumen relevan. |
Kelebihan dan Kekurangan Cara Menghitung Map
Kelebihan Cara Menghitung Map:
1. Lebih baik daripada penggunaan moneytized relevancy karena Map dapat memberikan kualitas yang lebih baik dalam menentukan relevansi konten website.😃
2. Dapat digunakan dalam berbagai jenis sistem temu kembali informasi (IR).😃
3. Map memiliki kemampuan untuk mengetahui apakah suatu dokumen terkait dengan kueri pengguna atau tidak, sehingga dapat memberikan informasi yang lebih akurat dalam menentukan relevansi.😃
4. Map juga dapat memberikan informasi yang lebih lengkap tentang kinerja sistem temu kembali informasi (IR).😃
Kekurangan Cara Menghitung Map:
1. Menghitung Map memerlukan waktu yang lebih lama dibandingkan dengan penggunaan moneytized relevancy.😔
2. Beberapa dokumen dapat didaftarkan sebagai relevan atau tidak relevan, namun sebenarnya dapat menjadi konten yang relevan untuk kueri pengguna.😔
3. Jika dokumen yang relevan sangat sedikit atau bahkan tidak ada, maka hasil Map akan memberikan skor yang sangat buruk meskipun sistem temu kembali informasi (IR) tersebut sangat baik dalam menemukan dokumen yang relevan.😔
Cara Menghitung Map
Langkah 1: Menentukan Dokumen Relevan
Langkah pertama dalam menghitung map adalah menentukan dokumen yang relevan dengan kueri pengguna. Dokumen relevan ditentukan sesuai dengan topik yang diinginkan oleh pengguna. Semakin relevan dokumen yang didapatkan, maka semakin baik kualitas dari sistem temu kembali informasi (IR) tersebut.
Langkah 2: Mengumpulkan Data Relevan
Setelah menentukan dokumen relevan, langkah selanjutnya adalah mengumpulkan data relevan tersebut. Data relevan yang didapatkan harus berupa data yang lengkap dan terkait dengan topik yang diinginkan oleh pengguna. Data relevan yang baik akan memberikan hasil yang lebih baik dalam perhitungan map.
Langkah 3: Mengukur Rasio Precision dan Rekall
Setelah data relevan terkumpul, langkah selanjutnya adalah mengukur rasio precision dan recall. Precision adalah rasio antara dokumen yang relevan dengan dokumen yang dikembalikan oleh sistem temu kembali informasi (IR). Sedangkan recall adalah rasio antara dokumen yang relevan dengan jumlah seluruh dokumen yang relevan.
Langkah 4: Hitung Nilai Precision dan Rekall
Setelah mengukur rasio precision dan recall, langkah selanjutnya adalah menghitung nilai dari precision dan recall tersebut. Nilai precision dan recall harus dihitung sebelum mencari nilai Map.
Langkah 5: Menentukan Nilai AP (Average Precision)
Setelah mendapatkan nilai precision dan recall, langkah selanjutnya adalah menentukan nilai AP (Average Precision). AP dihitung dengan cara menjumlahkan nilai precision pada setiap dokumen yang relevan yang ditampilkan oleh sistem temu kembali informasi (IR), kemudian hasilnya dibagi dengan jumlah dokumen yang relevan.
Langkah 6: Menghitung Nilai MAP (Mean Average Precision)
Setelah menentukan nilai AP, langkah terakhir adalah menghitung nilai MAP. MAP adalah rata-rata dari semua nilai AP pada setiap kueri pengguna.
Frequently Asked Questions (FAQ)
1. Apakah Map memiliki peran penting?
Ya, Map memiliki peran penting dalam sistem temu kembali informasi (IR) karena Map dapat memberikan informasi mengenai kualitas sistem dalam menentukan relevansi dokumen terhadap kueri pengguna.
2. Apa yang dimaksud dengan dokumen yang relevan?
Dokumen yang relevan adalah dokumen yang terkait dengan topik atau kueri pengguna.
3. Apa yang dimaksud dengan True Positive?
True Positive adalah dokumen yang relevan dengan kueri pengguna dan ditemukan oleh sistem temu kembali informasi (IR).
4. Apa yang dimaksud dengan Precision dan Recall?
Precision adalah rasio True Positive dengan jumlah dokumen yang dikembalikan oleh sistem temu kembali informasi (IR). Sedangkan, Recall adalah rasio True Positive dengan jumlah dokumen relevan.
5. Apa yang dimaksud dengan AP (Average Precision)?
AP adalah singkatan dari Average Precision. AP dihitung dengan cara menjumlahkan nilai precision pada setiap dokumen yang relevan yang ditampilkan oleh sistem temu kembali informasi (IR), kemudian hasilnya dibagi dengan jumlah dokumen yang relevan.
6. Apa yang dimaksud dengan False Positive?
False Positive adalah dokumen yang tidak relevan dengan kueri pengguna tetapi ditemukan oleh sistem temu kembali informasi (IR).
7. Apa yang dimaksud dengan False Negative?
False Negative adalah dokumen yang relevan dengan kueri pengguna tetapi tidak ditemukan oleh sistem temu kembali informasi (IR).
8. Apa yang dimaksud dengan Mean Average Precision (MAP)?
Mean Average Precision (MAP) adalah salah satu metrik evaluasi dalam Information Retrieval (IR) yang digunakan untuk mengukur kualitas suatu sistem temu kembali informasi (IR).
9. Apakah Map memiliki kekurangan?
Ya, menghitung Map memerlukan waktu yang lebih lama dibandingkan dengan penggunaan moneytized relevancy.
10. Apa yang harus dilakukan jika dokumen yang relevan sangat sedikit atau bahkan tidak ada?
Jika dokumen yang relevan sangat sedikit atau bahkan tidak ada, maka hasil Map akan memberikan skor yang sangat buruk meskipun sistem temu kembali informasi (IR) tersebut sangat baik dalam menemukan dokumen yang relevan.
11. Apakah penggunaan Map dapat memberikan hasil yang lebih akurat?
Ya, penggunaan Map dapat memberikan hasil yang lebih akurat dalam menentukan relevansi konten website.
12. Apakah Map dapat digunakan pada berbagai jenis sistem temu kembali informasi (IR)?
Ya, Map dapat digunakan pada berbagai jenis sistem temu kembali informasi (IR).
13. Apa yang harus dilakukan setelah menghitung nilai Map?
Setelah menghitung nilai Map, sistem temu kembali informasi (IR) harus ditingkatkan untuk memperbaiki kualitas dalam menentukan relevansi dokumen terhadap kueri pengguna.
Kesimpulan
Setelah membahas tentang cara menghitung map, kita dapat menyimpulkan bahwa Map sangat penting dalam menentukan kualitas dari sistem temu kembali informasi (IR). Map dapat memberikan informasi mengenai kinerja sistem dalam menentukan relevansi dokumen terhadap kueri pengguna. Penggunaan Map dapat memberikan hasil yang lebih akurat dalam menentukan relevansi konten website. Meskipun menghitung Map memerlukan waktu yang lebih lama dibandingkan dengan penggunaan moneytized relevancy, penggunaan Map tetap banyak digunakan oleh perusahaan besar dalam menentukan kualitas dari sistem temu kembali informasi (IR).
Dislaimer
Tulisan ini hanya untuk tujuan informasi saja. Penulis atau platform ini tidak bertanggung jawab atas penggunaan informasi ini pada suatu sistem temu kembali informasi (IR). Sebaiknya, lakukan penelitian dan konsultasikan dengan ahli sebelum mengimplementasikan metrik evaluasi seperti Map pada sistem temu kembali informasi (IR) Anda.