EVALUASI KINERJA SIMPAN DAN TEMU KEMBALI INFORMASI
A. Evaluasi
Kinerja Simpan
1. Pengertian
Evaluasi Kinerja
Evaluasi
kinerja adalah suatu metode dan proses evaluasi dan pelaksanaan tugas seseorang
atau sekelompok orang atau unit-unit kerja dalam suatu perusahaan atau
perusahaan sesuai standard kinerja atau tujuan yang ditetapkan lebih dahulu.
Dalam evaluasi melibatkan komunikasi 2 arah yaitu antara pengirim pesan dengan
penerima pesan sehingga komunikasi dapat berjalan dengan baik.
2. Faktor
Yang Mempengaruhi Kinerja
Menurut
Roberth L. Mathis dan Jhon H. Jackson (2001) faktor-faktor yang mempengaruhi
kinerja individu tenaga kerja, yaitu: (1). Kemampuan mereka, (2). Motivasi,
(3). Dukungan yang diterima, (4). Keberadaan pekerjaan yang mereka lakukan, dan
(5). Hubungan mereka dengan perusahaan. Berdasarkan pengertian dapat kesimpulan
bahwa kinerja merupakan kualitas dan kuantitas dari suatu hasil kerja (output)
individu maupun kelompok dalam suatu aktivitas tertentu yang diakibatkan oleh
kemampuan alami atau kemampuan yang diperoleh dari proses belajar serta
keinginan untuk berprestasi.
3. Obyek
dan Macam-macam Metode Evaluasi
a. objek
evaluasi prestasi kerja
1. Hasil kerja individu
Jika
mengutamakan hasil akhir, maka pihak manajemen melakukan evaluasi prestasikerja
dengan objek hasil kerja individu. Biasanya berlaku pada bagian produksi dengan
indicator evaluasi output yang dihasilkan, sisa dan biaya perunit yang
dikeluarkan.
2. Prilaku
Prilaku
untuk tugas yang bersifat instrinsik, misalnya sekretaris atau manager, maka evaluasi
Prestasi kerja dilakukan pada
evaluasi terhadap prilaku, seperti ketepatan waktu memberikan laporan,
kesesuaian gaya, kepemimpinan, efisiensi dan efektivitas, pengambilan
keputusan, tingkat absensi.
3. Sifat
Merupakan
objek evaluasi yang dianggap paling lemah dari kriteria evaluasi prestasi
kerja, karena sulit diukur atau tidak dapat dihubungkan dengan hasil tugas yang
positif, seperti sikap yang baik, rasa percaya diri, dapat diandalkan, mampu
bekerja sama.
b. Metode
Evaluasi Prestasi Kerja
1. Rating
Scales (Skala Rating).
2. Insiden-insiden kritis
3. Essay
4. Standart kerja
5. Rangking
6. Prosced Distribution
7. Forced-choice
and Weight Checklist Performance Report
8. Behaviorally
Anchored Scales
9. Metode
Pendekatan Management By Objektif atau (MBO)
B. Sarana
Temu Kembali Informasi
Sistem temu
kembali informasi merupakan system yang berfungsi untuk menemukan informasi
yang relevan dengan kebutuhan pemustaka.
1. Proses Temu Kembali Informasi
Temu
kembali (information retrieval) adalah ilmu pencarian informasi pada dokumen,
pencarian untuk dokumen itu sendiri, pencarian untuk metadata yang menjelaskan
dokumen, atau mencari didalam database, baik relasi database yang stan-alone
atau hypertext database yang terdapat pada network seperti internet atau world
wide web atau intranet, untuk teks, suara, gambar, data. Information (IR)
adalah ilmu yang lahir dari berbagai disiplin ilmu, baik ilmu computer,
matematika, ilmu kepustakaan, ilmu informasi, psikologi konitif, linguistik,
statistic, maupun fisika.
Sistem temu
kembali informasi merupakan system yang berfungsi untuk menemukan informasi
yang relevan denagn kebutuhan pemustaka. Secara prinsip, penyimpanan informasi
dan penemuan kembali informasi adalah hal yang sederhana. Misalkan terdapat
tempat penyimpanan dokumen-dokumen dan seseorang merumuskan suatu pertanyaan
(request and query) yang jawabannya adalah himpuann dokumen yang mengandung
informasi yang diperlukan untuk diekspresiakn melalui pemustaka. Pemustaka bias
saja memperoleh dokumen-dokumen yang diperlukannya denagn membaca semua dokumen
dalam tempat penyimpanan, penyimpanan dokumen-dokumen yang relevan dan membuang
dokumen lainnya. Hal ini merupakan perfec retrieval, tetapi solusi ini tidak praktis.
Karena pemustaka tidak memiliki waktu atau tidak ingin menghabiskan waktunya
untuk membaca seluruh dokumen, terlepas dari kenyataan bahwa secara fisik
pemustaka tidak mungkin dapat melakukannya. Oleh karena itu, diperlukan suatu
sistem temu kembali informasi (information
retrieval system) untuk membantu pemustaka menemukan dokumen yang
diperlukan.
Proses
pengelolaan dokumen elektronik melalui beberapa tahap, yang dapat dirangkumkan
dalam proses digitalisasi, penyimpanan dan pengaksesan atau temu kembali
dokumen. Pengelolaan dokumen elektronik yang baik dan terstruktur adalah bekal
penting dalam pembangunan system temu perpustakaan (digital library). Umumnya,
penilaian pemustaka terhadap suatu teknologi adalah dari segi kemudahan
menggunakan dan ketepatan memberikan hasil. Contohnya, teknologi temu kembali
informasi, pemustaka akan merasa puas dengan teknologi tersebut apabila hasil
pencariannya relevan dan mudah digunakan.
2. Keterkaitan,
Relevansi, dan Keteptan Sarana Temu Kembali.
Relevansi
adalah tingkat keterkaitan dan kegunaan suatu teks atau dokumen terhadap suatu
permintaan. Dalam temu kembali informasi relevansi adalah hubungan antara suatu
dokumen dan kebutuhan pemustaka yang berguna bagi pemustaka tersebut.Faktor
utama yang digunakan untuk mengukur relevansi suatu dokumen terhadap kebutuhan
pemustaka adalah “topik” dan “subjek” dokumen tersebut. Topic suatu dokumen
atau teks adalah tentang apa yang ditulis pengarang dokumen tersebut relevan
tidak dengan pertanyaan pemustaka dapat dilihat dari topic dokumen tersebut.
Relevansi
merupakan ukuran ketepatan yang dilakukan untuk merumuskan apakah suatu dokumen
cocok dengan pertanyaan pemustaka. Rumusan tersebut dilakukan oleh ahli
nformasi. Dengan demikian, apa yang menurut pustakawan cocok belum tentu
benar-benar cocok menurut pemustaka. Konsep-konsep keterkaitan, relevansi dan
ketepatan tersebut digunakan dalam teknik-teknik temu kembali baik dengan
pendekatan tradisional, pendekatan pemustaka, maupun pendekatan kognitif dengan
sedikit perbedaan.
3. Sarana
Temu Kembali di Perpustakaan.
Di
perpustakaan temu kembali dilakukan sejak materi perpustakaan diolah, kemudian
materi perpustakaan disiapkan untuk dipinjam dengan membubuhi label buku, kartu
pinjam, nomor induk, sedangkan data bibliografis mengenai materi perpustakaan
tersebut disimpan di katalog. Dengan semakin pesatnya kemajuan dibidang
teknologi informasi, terutama dalam penggunaan computer dan telekomunikasi, berdampak
terhadap perkembangan bentuk katalog di perpustakaan. Banyak perpustakaan yang
telah memanfaatkan kemajuan teknlogi informasi tersebut dalam kegiatan
pembuatan katalognya dengan menerapkan system automasi perpustakaan, yang salah
satu kegiatannya adalah pembuatan katalog secara online. Online Public Access Catalog (OPAC) merupakan kumpulan dari kalog
bahan pustaka dalam suatu database yang terintegrasi dalam system pelayanan
sirkulasi. Pangkalan data biasanya dibuat sendiri oleh perpustakaan dengan
menggunakan perangkat lunak gratis maupun berbayar.
OPAC banyak digunakan pada berbagai perpustakaan
karena mempunyai bbanyak keuntungan, di antaranya:
`1. Penelusuran
informasi dapat dilakukan dengan cepat dan tepat
2. Pemustaka
dapat mengakses secara langsung ke dalam pangkalan data yang dimiliki
perpustakaan.
3. Penelusuran
dapat dilakukan secara bersama-sama tanpa saling menunggu.
4. Jajaran
tertentu tidak perlu di-file.
5.Penelusuran
dapat dilakukan dengan menggunakan berbagai pendekatan sekaligus, misalnya melalui judul, pengarang, subjek, tahun terbit, penerbit, dan sebagainya,
dengan memanfaatkan penelusuran Bolean
Logic.
6.Mengurangi
biaya dan waktu yang diperlukan dan yang harus dikeluarkan pemustaka dalam mencari informasi.
7. Rekaman
bibliografi yang dimasukkan ke dalam entri katalog tidak terbatas
8. Penelusuran
dilakukan dari beberapa tempat tanpa harus mengunjungi perpustakaan, yaitu
dengan menggunakan jaringan LAN (Local
Area Network) atau WAN (Wide Area
Network).
9. Dapat
melayani kebutuhan informasi masyarakat dalam jangkauan yang luas.
10. Mengurangi
beban pekerjaan pustakawan dalam pengelolaan pangkalan data sehingga dapat meningkatkan efisiensi tenaga kerja.
Dengan
menggunakan OPAC pemustaka dapat melakukan penelusuran katalog menjadi lebih
cepat, sehingga waktu yang diperlukan untuk penemuan kembali bahan pustaka yang
dicari lebih efisien dan pemustaka dapat mengakses koleksi data, mengunduh data
bibliografi, abstrak, artikel, dan informasi lain yang dibutuhkan pemustaka.
System OPAC yang dikembangkan di perpustakaan saat ini adalah system layanan
informasi melalui LAN dan WAN. Layanan melalui WAN dilakukan dengan
memanfaatkan media internet sehingga pemustaka dapat langsung mengakses
informasi dari server pangkalan data.
4. Recall dan Precision
Recall menurut Lancaster
dalam Pendit adalah proporsi
jumlah dokumen yang dapat
ditemukan kembali oleh sebuah
proses pencarian informasi. Sedangkan Recall menurut pengertian Hasugian dapat
diartikan sebagai kemampuan sebuah
sistem dalam memanggil kembali
dokumen yang dianggap relevan
atau sesuai dengan yang diinginkan.
Untuk mengukur recall, Lancaster dalam
Pendit menjelaskan bahwa dapat
menggunakan rumus di bawah ini:
Rumus menentukan recall dalam sistem temu kembali informasi:
Jumlah dokumen relevan
yang terpanggil (a)
Recall = Jumlah dokumen relevan yang ada di dalam
database (a+c)
Precision sendiri merupakan
sebuah ukuran yang mengukur
tingkat proporsi jumlah dokumen
yang dapat ditemukan kembali oleh sebuah proses
pencarian dan dianggap relevan untuk
kebutuhan pencarian
informasi atau rasio
jumlah dokumen relevan yang ditemukan dengan total jumlah
dokumen yang ditemukan (Lancaster dalam Pendit). Sedangkan menurut Hasugian
precision dapat diartikan sebagai
kemampuan sebuah sistem untuk
tidak memanggil kembali dokumen yang
dianggap tidak relevan atau tidak sesuai dengan yang
diinginkan oleh pengguna. Lancaster
dalam Pendit menjelaskan
untuk mengukur precision
dapat diukur dengan menggunakan
rumus sebagai berikut:
Rumus menentukan
precision dalam sistem temu kembali informasi
Jumlah dokumen relevan
yang terpanggil (a)
Precision = Jumlah
dokumen yang terpanggil
dalam pencarian (a+b)
|
Relevan
|
Not Relevant
|
Total
|
Retrieved
|
a
(hits)
|
b (noise)
|
a+b
|
Not
Retrieved
|
c (misses)
|
d (reject)
|
c+d
|
Total
|
a+c
|
b+d
|
a+b+c+d
|
Keterangan:
a (hits) = dokumen yang relevan
b (noise) =
dokumen yang tidak relevan
c (misses) =
dokumen relevan yang tidak ditemukan
d (reject) =
dokumen tidak relevan yang tidak ditemukan.
C.
Metode dan Model Sistem Temu
Kembali Informasi
1. Model dalam temu kembali informasi
a. Model bolean
Dengan model boolean maka pencarian
query dilakukan dengan fungsi-fungsi logika yang umum seperti OR, AND,
XOR,NOT,NAND, NOR dan lain sebagainya diantara kata yang diinginkan. Contohnya
jika query Q= ( K1 AND K2) OR ( K3 AND ( NOT K4)).
Kelebihan dan Kekurangan Model Boolean
· Kelebihannya adalah lebih mudah
bagi user yang berpengalaman
· kelemahannya adalah kerumitan dalam
penggunaan bahasa query dan akan membingungkan pengguna yang biasa.
b. Model
Vector
Pada model ruang vektor, pembobotan
terhadap term dilakukan dengan mengalikan bobot lokal tf dan bobot global idf,
dikenal dengan pembobotan tf-idf. Metode pembobotan ini dilakukan dengan
memberikan bobot kepada term yang penting. Artinya, term yang jika muncul di
suatu dokumen maka, dokumen tersebut dapat dianggap relevan denganquery
pengguna.
c. Model Probabilistic
Model probabilistik adalah model
sistem temu kembali informasi yang mengurutkan dokumen dalam urutan menurun
terhadap peluang relevansi sebuah dokumen terhadap informasi yang dibutuhkan.
Beberapa model yang juga dikembangkan berdasarkan perhitungan probabilistik
yaitu, Binary IndependenceModel, model Okapi BM25, dan Bayesian Network Model (Manning dkk, 2009).
d. Model Non Overlapping
Sistem yang menggunakan model ini
akan membagi-bagi dokumen sebagai wilayah teks tertentu misalnya dengan
mengikuti stuktur dokumen (bab, sub-bab, judul, sub-judul, gambar, foto, tabel
dan seterusnya) kemudian untuk masing-masing wilayah ini dilakukan pengindeksan
yang tidak saling menindih (non overlapping).
e. Model Proximal nodes
Model IR ini menggunakan beberapa
struktur indeks yang memiliki hirarki independen terhapap sebuah dokumen.
Masing-masing dari indeks ini merujuk ke struktur dokumen (bab, sub-bab, judul,
sub judul, gambar, foto tabel dan seterusnya)yang dinamakan nodes. Pada masing-masing node inilah ada rujukan ke
bagian dari dokumen yang mengandung teks tertentu.
2. Metode
Dalam Temu Kembali Informasi
a. Metode TF-IDF
TF adalah algoritma pembobotan
heuristik yang menentukan bobot dokumen berdasarkan kemunculan term (istilah). Semakin sering sebuah istilah
muncul, semakin tinggi bobot dokumen untuk istilah tersebut, dan sebaliknya.
Terdapat empat buah algoritma TF yaitu Raw TF, Logarithmic TF, Binary TF, Augmented TF . Dalam penelitian ini digunakan
algoritma Raw TF. Raw TF diperoleh dari perhitungan frekuensi
kemunculan suatu istilah pada dokumen .IDF merupakan banyaknya istilah tertentu
dalam keseluruhan dokumenDokumen-dokumen yang ditampilkan oleh sistem temu
balik informasi harus memenuhi persyaratan recall, precision dan NIAP (Non
Interpolated Average Precision). Recall didefinisikan dengan menemukan
seluruh dokumen yang relevan dalam koleksi dokumen.
b. Metode BIM
Binary Independence Model, query
dianggap sebagai sebuah vector term. Jika pada model lain jumlah atau
kemunculan term diperhitungkan, maka pada Model ini nilainya berupa biner,
Yaitu ada atau tidak ada.