Tugas Akhir ini berkaitan akan pengembangan shopping search engine untuk smartphone, MAYSearch. MAYSearch merupakan mesin pencari khusus untuk mencari smartphone dari berbagai online marketplace. Hasil dari tugas akhir ini berupa mesin pencari yang dapat memberikan informasi produk berdasarkan ketepatan kata kunci yang eksplisit (gabungan term, maka itu frasa) dan implisit melalui alias. Shopping search engine bukan merupakan hal baru, salah satunya yang dikenal adalah Priceza. Priceza merupakan salah satu shopping search engine terkemuka di Asia Tenggara. Pada pencarian Priceza, hasil pencarian adalah produk dengan nama yang mengandung setidaknya satu kata yang sama dengan kata kunci pencarian, urutan kata tidak menjadi permasalahan. Selama produk mengandung sebagian atau seluruh kata dari kata kunci maka produk dianggap benar. Mekanisme pencarian yang seperti ini pencarian justru dipenuhi produk yang tidak diinginkan. Priceza juga hanya bekerja berdasarkan ketepatan kata kunci secara eksplisit. Jadi, produk yang mengandung alias tidak berhasil untuk ditampilkan sebagai informasi. Dalam tugas akhir ini, kedua masalah yang telah disebutkan pada paragraf sebelumnya akan ditangani. Untuk menangani frasa, dibuat sebuah indeks yang mengandung informasi posisi dari kata pada rangkain kata untuk aplikasi MAYSearch. Ketika pengguna memasukkan query, pencarian dimulai dengan melakukan pencarian pada kata pertama. Kemudian term query setelah kata pertama akan dicari ke indeks. Hasilnya adalah daftar halaman produk, yang diurutkan berdasarkan peringkat berikut. Kelompok pertama adalah kelompok yang memiliki semua kata di kata kunci pencarian dan urutannya sesuai dengan kata kunci pencarian. Kelompok kedua adalah alias dari produk. Kelompok selanjutnya adalah produk yang mengandung kata kunci sebanyak n-1 (n adalah banyaknya kata kunci pencarian) hingga (n=2) dan katanya terurut setelah itu baru produk yang mengandung kata kunci sebanyak n (banyaknya kata kunci pencarian) hingga (n=2) tapi tidak terurut katanya. Untuk menangani alias, dilengkapi dengan daftar alias untuk mengakomodasi pengambilan melalui alias. Karena alias juga merupakan frasa, maka pencariannya menggunakan metode yang sama. Tetapi, pada alias tidak diberlakukan peringkat yang sama. Selama mengandung seluruh kata yang ada di alias maka produk dianggap alias. Untuk dapat melakukan semua proses yang dijelaskan di atas, pencarian dimulai dengan web crawling dan preprocessing sebagai langkah awal. Dari hasil percobaan yang telah dilakukan dengan menggunakan data nyata pada shopping search engine sejenis dan evaluasi recall dan precision, diketahui bahwa pencarian frasa dan alias membuat pencarian berhasil mengembalikan rata-rata 80,12%.

This final project is about developing a smartphone shopping search engine, MAYSearch, which is a specialized search engine for searching smartphone from various online marketplace. The result of this project is to deliver a search engine that retrieve the information of product not only based on the explicit exact matching keyword (compound terms - phrase) but also implicit via aliases. At present there exists some shopping search engine, one of them is Priceza. Priceza is one of leading shopping search engine in Southeast Asia. When searching on Priceza, the search result is the product with name that contain at least one word from a keyword, the order of the words didn't matter as long as the product contain part of the keyword. This mechanism leads to unwanted results. Priceza works only based on explicit exact matching keyword. So, the products that contains aliases can not be retrieved. In this project, two problems mentioned above will be handled. To deal with the phrase, MAYSearch is developed by organizing index that contain term position information of stream word. When user input terms query the search begin by searching the first word. Then, the rest of the term query will be searching to index. The result is a list of product page, ordered based on scoring ranking rules are as follow. The first group is a product that contains all the term query and ordered according to keyword input. The second group is aliases of a keyword. The third group is a product descending from n-1 ordered terms to 2-ordered terms. And then, the rest is a product that descending from n-unordered terms to 1-unordered terms. To deal with aliases, list is being made to accomodate the retrieved product aliases. Since aliases are also a phrase, the searching process is the same method, but for aliases the ranking rule is not applied. As long as the product have all words from alias name then that product is classified as a alias by MAYSearch. To be able to perform all the process described above, the searching first begin with web crawling and preprocessing. From the experiments using real data from similar shopping search engine, it is known that phrase search is really help. With recall and precision evaluation method, the results show that phrase query and aliases return the average of 80,12%.

http://digilib.polban.ac.id/gdl.php?mod=browse&op=read&id=jbptppolban-gdl-151511034a-10411