Sekilas Info Latent Semantic Indexing

LSI adalah sebuah algoritma yang mirip dengan proses pemikiran yang sebenarnya “manusia” akan melakukan searching dalam rangka untuk menentukan apakah hasil dari permintaan mereka relevan dengan apa yang mereka cari. Benarkah Google dan Search Engine lainnya menggunakan LSI?.


Latent Semantic Indexing atau disingkat LSI adalah teknik pengindeksan-analisis, mendaftar atau mengkategorikan kata kunci atau frasa tertentu dalam isi dari berbagai website, buku atau dokumen dengan sedemikian rupa sehingga mereka memiliki kontekstual dan konseptual yang sama atau terkait dengan maksud dan arti meskipun menggunakan kata yang berbeda di dalamnya.



Sederhananya, LSI mampu menentukan relevansi sebuah web/blog dengan cepat, membandingkan isinya dengan web/blog yang sudah ada yang memiliki kepercayaan yang tinggi. Tujuan pengindeksan semantik laten untuk mendapatkan kata kunci dalam teks yang membawa hubungan laten dalam struktur penggunaannya.


Pada 28 Desember 2006 Google mengajukan aplikasi penemuan baru berjudul “Mendeteksi spam dokumen dalam frase pencarian informasi berdasarkan sistem”. Penemunya adalah Anna Lynn Patterson (Insinyur Google), dan kutipannya dalam bahasa Indonesia :

“Sebuah sistem pencarian informasi menggunakan frase untuk mengindeks, mengambil, mengatur dan menjelaskan dokumen. Frase yang teridentifikasi memprediksi kehadiran frasa lain dalam dokumen. Dokumen yang terindeks sesuai dengan frase. Sebuah dokumen spam diidentifikasi berdasarkan pada jumlah frase terkait dalam dokumen.” ​

Artinya penemuan ini membuat algoritma mesin pencari akan mengindeks dan menilai “relevansi” dari halaman web, untuk menentukan kehadiran frase yang berhubungan dengan isi pokok dari suatu halaman web. Jadi Ide dari konsep LSI adalah untuk mengumpulkan data yang mirip (relevan) konseptual dalam makna dan konteks, untuk permintaan pencarian yang dimasukkan oleh para pencari di Search Engine. Latent semantic analisis (LSA), mengotomatiskan proses mengkategorikan dokumen hampir seperti cara yang manusia lakukan. Teks yang dipilih mungkin tidak memiliki kata-kata atau kalimat yang sama.


Kelebihan dari Pengindeksan Semantik Latent

Terkadang beberapa pengguna mesin pencari menggunakan keyword yang kurang atau tidak tepat dalam pencarian, karena disebabkan pengetahuan mengenai kosa kata yang sesuai.Oleh sebab itu, menggunakan perkiraan kata yang mungkin dapat membuat informasi bebeda dengan yang dikehendaki, jika proses pencarian mengikuti pola. Akan tetapi, dengan Latent Semantic Indexing memfasilitasi teknik pengambilan dari konten konseptual terkait dan bahkan jika permintaan pencarian tidak menggunakan kata-kata yang ‘benar’.


Perlu diketahui bahwa sejumlah besar kata memiliki beberapa arti atau makna. Jadi, jika pencari menggunakan banyak kata-kata atau kalimatnya panjang, mereka dapat mengurangi kemungkinan mendapatkan informasi yang tepat dengan kebutuhan. Tetapi dengan LSI membantu dalam penyaringan kata-kata yang tidak perlu dari data dan mencoba untuk sampai pada makna rata-rata (sesuai), mendekati arti sesungguhnya dari permintaan pencarian.


Sekilas informasi yang saya kumpulkan ini mungkin dapat membantu blogger dalam hal SEO web/blog-nya. Dengan melakukan optimasi berdasarkan konsep LSI akan menjadikan web/blog lebih friendly di mata mesin pencari. Jadi, stop menggunakan strategi kepadatan kata kunci, atau kreatifitas kita menjadi blacklist search engine. Tentang penerapan konsep Latent Semantic Indexing pada web/blog akan saya ungkapkan pada artikel selanjutnya.


Sumber : hxxp://alib16.ngeblogs.com/sekilas-info-latent-semantic-indexing/

 

Hmm, kayaknya ini yang penyebab indexed pages web ane di google merosot, karena kebanyakan nyepam keyword. Harus perbaiki lagi biar lebih relevan dengan main keyword.
Great post. Thanks anyway for the info.

 

hmm,, nyimak, gan,,,