|
Universitas Negeri Surabaya
Fakultas Teknik
Program Studi S1 Teknik Elektro
|
Kode Dokumen |
SEMESTER LEARNING PLAN |
Course |
KODE |
Rumpun MataKuliah |
Bobot Kredit |
SEMESTER |
Tanggal Penyusunan |
Temu Kembali Informasi Berbasis Konten |
2020102247 |
|
T=2 |
P=0 |
ECTS=3.18 |
7 |
22 November 2024 |
OTORISASI |
Pengembang S.P |
Koordinator Rumpun matakuliah |
Koordinator Program Studi |
.......................................
|
.......................................
|
Dr. Ir. Lusia Rakhmawati, S.T., M.T. |
Model Pembelajaran |
Case Study |
Program Learning Outcomes (PLO)
|
PLO program Studi yang dibebankan pada matakuliah |
Program Objectives (PO) |
PO - 1 |
Mahasiswa memahami konsep dan model information retrieval
|
PO - 2 |
Mahasiswa memahami algoritma kecerdasan buatan dan information retrieval pada pengembangan temu kembali informasi
|
PO - 3 |
Mahasiswa memahami arah terbaru penelitian pada information retrieval
|
PO - 4 |
Mahasiswa mampu melakukan penelitian pada bidang information retrieval
|
Matrik PLO-PO |
|
|
Matrik PO pada Kemampuan akhir tiap tahapan belajar (Sub-PO) |
|
PO |
Minggu Ke |
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
6 |
7 |
8 |
9 |
10 |
11 |
12 |
13 |
14 |
15 |
16 |
PO-1 | | | | | | | | | | | | | | | | | PO-2 | | | | | | | | | | | | | | | | | PO-3 | | | | | | | | | | | | | | | | | PO-4 | | | | | | | | | | | | | | | | |
|
Deskripsi Singkat Mata Kuliah
|
Matakuliah ini menjelaskan pengantar temu kembali informasi, dasar-dasar temu kembali informasi: pemodelan, evaluasi, query, operasi teks dan multimedia, indexing and searching. Topik dalam temu kembali informasi: relevance feedback, query expansion, text classification, text clustering, summarization, cross-language, question answering, web search |
Pustaka
|
Utama : |
|
- Christopher D. Manning, Prabhakar Raghavan, and Hinrich Schutze . 2008. Introduction to Information Retrieval. Cambridge University Press.
- C. J. van Rijsbergen. Information Retrieval. Information Retrieval Group, University of Glasgow.
- Richardo Baez-Yates and Berthier Rieiro-Neto. Modern Information Retrieval.
- Henk Blanken, et.al. 2007. Multimedia Retrieval.
- Text Summarization. Tutorial ACM SIGIR, Sheffield, UK July 25, 2004
|
Pendukung : |
|
- Bruce Croft, Donald Metzler, and Trevor Strohman, Search Engines: Information Retrieval in Practice, Pearson. 2009
|
Dosen Pengampu
|
Dr. Nurhayati, S.T., M.T. Miftahur Rohman, S.T., M.T. Arif Widodo, S.T., M.Sc. Pradini Puspitaningayu, S.T., M.T., Ph.D. |
Minggu Ke- |
Kemampuan akhir tiap tahapan belajar
(Sub-PO)
|
Penilaian |
Bantuk Pembelajaran,
Metode Pembelajaran,
Penugasan Mahasiswa,
[ Estimasi Waktu] |
Materi Pembelajaran
[ Pustaka ] |
Bobot Penilaian (%) |
Indikator |
Kriteria & Bentuk |
Luring (offline) |
Daring (online) |
(1) |
(2) |
(3) |
(4) |
(5) |
(6) |
(7) |
(8) |
1
Minggu ke 1 |
Mahasiswa Mampu memahami konsep Scoring, term weighting, and the vector space model |
- Menjelaskan Parametric and zone indexes
- Mendeskripsikan Term frequency and weighting
- Menjelaskan Variant tf–idf functions
|
Kriteria:
Rubrik Evaluasi Bentuk Penilaian : Aktifitas Partisipasif |
Presentasi,diskusi kelompok, dan refleksi 2 X 50 |
-
|
Materi: konsep Scoring, term weighting, and the vector space model Pustaka: Christopher D. Manning, Prabhakar Raghavan, and Hinrich Schutze . 2008. Introduction to Information Retrieval. Cambridge University Press. |
5% |
2
Minggu ke 2 |
Mahasiswa mampu mengevaluasi information retrieval |
- Mendeskripsikan konsep Information retrieval system evaluation
- Mendeskripsikan Evaluation of unranked retrieval sets
- Mendeskripsikan Evaluation of ranked retrieval results
- Menjelaskan Standard test collections
|
Kriteria:
Rubrik Evaluasi Bentuk Penilaian : Aktifitas Partisipasif |
Presentasi, diskusi dan refleksi 2 X 50 |
|
|
5% |
3
Minggu ke 3 |
Mahasiswa mampu mengevaluasi information retrieval |
- Mendeskripsikan konsep Information retrieval system evaluation
- Mendeskripsikan Evaluation of unranked retrieval sets
- Mendeskripsikan Evaluation of ranked retrieval results
- Menjelaskan Standard test collections
|
Kriteria:
Rubrik Evaluasi Bentuk Penilaian : Aktifitas Partisipasif |
Presentasi, diskusi dan refleksi 2 X 50 |
|
|
5% |
4
Minggu ke 4 |
Mahasiswa mampu memahami Probabilistic information retrieval |
- Menjelaskan prinsip probability ranking
- Mendeskripsikan binary independence model
|
Kriteria:
Rubrik Evaluasi Bentuk Penilaian : Aktifitas Partisipasif |
Presentasi,diskusi kelompok dan refleksi 2 X 50 |
|
|
5% |
5
Minggu ke 5 |
Mahasiswa mampu memahami Probabilistic information retrieval |
- Menjelaskan prinsip probability ranking
- Mendeskripsikan binary independence model
|
Kriteria:
Rubrik Evaluasi Bentuk Penilaian : Aktifitas Partisipasif |
Presentasi,diskusi kelompok dan refleksi 2 X 50 |
|
|
5% |
6
Minggu ke 6 |
Mahasiswa mampu memahami Language models for information retrieval |
- Menjelaskan Language models
- Menjelaskan query likelihood model
- MenjelaskanLanguage modeling melawan pendekatan yang lain pada information retrieval
|
Kriteria:
Rubrik Evaluasi Bentuk Penilaian : Aktifitas Partisipasif |
Presentasi,diskusi kelompok,simulasi, dan refleksi 2 X 50 |
|
|
5% |
7
Minggu ke 7 |
Mahasiswa mampu memahami Language models for information retrieval |
- Menjelaskan Language models
- Menjelaskan query likelihood model
- MenjelaskanLanguage modeling melawan pendekatan yang lain pada information retrieval
|
Kriteria:
Rubrik Evaluasi Bentuk Penilaian : Aktifitas Partisipasif |
Presentasi,diskusi kelompok,simulasi, dan refleksi 2 X 50 |
|
|
5% |
8
Minggu ke 8 |
UTS |
|
Bentuk Penilaian : Tes |
Melaksanakan UTS secara luring melalui soal-soal yang telah dibuat
|
|
|
20% |
9
Minggu ke 9 |
|
|
|
|
|
|
0% |
10
Minggu ke 10 |
|
|
|
|
|
|
0% |
11
Minggu ke 11 |
|
|
|
|
|
|
0% |
12
Minggu ke 12 |
|
|
|
|
|
|
0% |
13
Minggu ke 13 |
|
|
|
|
|
|
0% |
14
Minggu ke 14 |
|
|
|
|
|
|
0% |
15
Minggu ke 15 |
|
|
|
|
|
|
0% |
16
Minggu ke 16 |
UAS |
|
Bentuk Penilaian : Tes |
Melaksanakan UTS secara luring melalui soal-soal yang telah dibuat
|
|
|
30% |