Hasil pencariaan pada mesin pencari saat ini hanya ditentukan berdasarkan dari nilai pembobotan term frequency / inverse document frequency (TF/IDF) yang digunakan untuk menghitung bobot pencarian dan latent semantic analysis (LSA) yang digunakan untuk mendapatkan nilai kemiripan antar dokumen. Jika nilai TF/IDF yang dihasilkan sama maka tidak ada faktor lain untuk memeringkat hasil pencarian dan tidak memperhatikan urutan kata pada keyword yang dimasukkan user. Mesin pencari yang dibangun merupakan mesin pencari yang dapat meningkatkan kinerja dari mesin pencari sebelumnya. Hasil pencarian memperhatikan posisi urutan kata dicari berdasarkan dari nilai pembobotan term frequency / inverse document frequency (TF/IDF), page authority (PA) yang digunakan untuk menggambarkan ranking sebuah halaman web dan file PDF, dan domain authority (DA) yang digunakan untuk menentukan ukuran kekuatan domain dari suatu halaman web atau file PDF. Selain metode pembobotan dalam meningkatkan kinerja mesin pencari, pada preprocessing untuk proses extracting, tokenizing dan stemming dilakukan proses multi-threading dimana proses-proses tersebut dieksekusi lebih dari satu thread. Perancangan yang dilakukan dalam pengembangan mesin pencari ini, yaitu perancangan database, perancangan struktur data, perancangan proses, perancangan arsitektur aplikasi serta perancangan user interface. Perancangan tersebut berupa logical model dan physical model. Pemodelan menggunakan model struktural yaitu context diagram, data flow diagram, kamus data dan spesifikasi proses. Pengembangan kinerja mesin pencari ini diharapkan dapat membantu pengguna untuk menemukan informasi yang sesuai dengan yang diharapkan. Selain itu, mesin pencari yang dibangun dapat meningkatkan kinerja pencarian pemrosesan, memeringkat hasil pencarian sesuai dengan frekuensi dan popularitas keyword pada konten halaman web atau file PDF, dan meningkatkan ketepatan keyword terhadap hasil pencarian berdasarkan kesesuaian urutan kata dari keyword yang dicari. Kata kunci: mesin pencari, kinerja, TF/IDF, page and domain authority, multi threading.

Search results on the search engine were only determined that based on weight value of term frequency inverse document frequency/(TF/IDF) that used to calculate the weight of search and latent semantic analysis (LSA) used to get the value of the similarity between documents, if the generated value of TF/IDF are the same then there are no other factors to rank search results and the order of the words in the keyword entered by user not important A search engine that was built is a search engine that can improve the performance of the previous search engine. Search results pay attention to the position of Word order is sought on the basis of the weighting value term frequency inverse document frequency/(TF/IDF), page authority (PA) that is used to describe a ranking web pages and PDF files, and domain authority (DA) that is used to determine the size of the power domain of a web page or PDF file. In addition to the weighting method in improving the performance of the search engine, on a preprocessing for the process of extracting, tokenizing and stemming the multi-threading process is performed where those processes were executed more than one thread. The design is done in the development of search engines, the design of the database, data structure design, process design, designing application architecture as well as the design of the user interface. The design of either a logical model and a physical model. Modeling using a structural model that are context diagrams, data flow diagrams, data dictionaries and process specifications. The development of search engine performance is expected to help the user to find the information as expected. In addition, the search engine that is built can improve search performance processing, ranks search results in accordance with the frequency and popularity of the keyword in the content of a web page or PDF files, and improves the accuracy of the keyword against the search results based on the suitability of the word order of the keywords that are searched. Keywords: search engines, performance, TF/IDF, page and domain authority, multi threading.

http://digilib.polban.ac.id/gdl.php?mod=browse&op=read&id=jbptppolban-gdl-devilismaw-7159