Laboratorium Temu Kembali Informasi
Departemen Ilmu Komputer IPB

 

Information retrieval (IR) is the science of finding material (usually documents) of an unstructured nature (usually text) that satisfies an information need from within large collections (usually stored on computers) (Manning, 2009)

ir2011

Suasana diskusi dan penyelesaian tugas akhir mahasiswa IR

Dimulai pada tahun 1993, saat salah satu staf menempuh pendidikan lanjut di bidang Ilmu Komputer dengan kekhususan Ilmu Informasi, mulailah berpikir untuk mengembangkan keilmuan di bidang Information Retrieval, yang di-Indonesia-kan menjadi Temu Kembali Informasi di Departemen Ilmu Komputer FMIPA IPB. Salah satu wadah pengembangan keilmuan tersebut adalah Laboratorium Keilmuan Temu Kembali Informasi, yang saat ini lebih dikenal dengan sebutan Lab-IR. Adalah Dewi Primasari, seorang mahasiswa Jurusan Ilmu Komputer IPB yang memulai melakukan riset untuk skripsinya di Lab-IR dengan judul Metode Pencarian dan Temu-kembali Nama Berdasarkan Kesamaan Fonetik. Dan akhirnya bermunculan topik-topik riset di bidang IR yang berakibat semakin diperlukan sumberdaya yang lebih memadai, dalam bentuk korpus pengujian, program komputer, peralatan, dan sebagainya.

Tujuan

  • Ikut berkiprah dalam pengembangan bidang ilmu IR.
  • Membentuk wadah bagi dosen dan mahasiswa untuk mendalami bidang ilmu IR.
  • Mendorong terciptanya sumberdaya penelitian bidang IR yang lengkap dan teruji.
  • Mendorong mahasiswa untuk ikut aktif dalam kegiatan penelitian dan pengembangan di bidang IR.
  • Melakukan kerjasama dengan semua pihak untuk pengembangan produk aplikasi di bidang IR.

Ruang Lingkup

Bidang ilmu IR yang meliputi pemahaman tentang konsep dasar, aplikasi, dan pengembangan melalui kegiatan:

  • Issues sharing (diskusi dan presentasi).
  • Pengumpulan sumberdaya: artikel, jurnal dsb.
  • Perumusan payung penelitian bidang IR.
  • Membuat standard aplikasi untuk penelitian IR di ILKOM IPB.
  • Melengkapi sumberdaya penelitian bidang IR: dokumen, queri, analisis, dsb.

Topik Riset, meliputi:
Theoretical modelling of IR systems, Probabilistic retrieval, Web information retrieval, Implementation of large-scale IR systems, Distributed search techniques and intranet search, Multimedia information retrieval, Video and image information retrieval, User Modelling and interactive information retrieval, Evaluation of IR systems, Information visualisation, Multilingual and Cross-language information retrieval (CLIR), Peer-to-peer information retrieval, Semantic Web and information retrieval, Terrier Information Retrieval Platform, Natural Language Information Retrieval, Phrase detection, Question-Answering System, Text Categorization and Classification, Text Summarization, Automatic Indexing, XML Retrieval, Query Expansion, Relevance Feedback.