KOMPRESI MULTILEVEL PADA METAHEURISTIC FOCUSED WEB CRAWLER - Dian Septiani Santoso; R.V. Hari Ginardi (Department of Informatics, Institut Teknologi Sepuluh Nopember, 2019)
Focused Web Crawler merupakan metode pencarian website yang sesuai dengan pencarian yang diinginkan oleh user. Untuk mendapatkan kecocokan yang baik, waktu yang dibutuhkan metode Focused Web Crawler lebih lama dibandingkan dengan metode pencarian web crawler pada umumnya yaitu algoritma Depth First Search (DFS) maupun Breadth First Search (BFS). Untuk mengatasi hal tersebut maka muncul sebuah ide yakni teknik pencarian Focused Web Crawler dengan menggunakan metode metaheuristic pencarian cuckoo yang dipadukan dengan pencarian pada data history pencarian yang disimpan. Namun dengan adanya penyimpanan data pada setiap kali pencarian link maka data akan semakin bertambah. Oleh karena itu diperlukan sebuah cara untuk mengurangi kebutuhan ruang penyimpanan. Cara yang dilakukan untuk mengurangi ruang penyimpanan dan tidak mengurangi nilai informasi dari data penyimpanan sebelumnya adalah dengan melakukan kompresi data. Dalam penelitian ini diusulkan metode kompresi data dengan melakukan kompresi multilevel menggunakan dua metode kompresi yaitu pengurangan prefix dan postfix kata dan kompresi string berbasis kamus dengan melakukan pembuatan indeks kamus kata. Hasil kompresi string kamus kata berupa data encode. Untuk menguji hasil dari kompresi data yaitu dengan melakukan perbandingan hasil pencarian link menggunakan metode Knutt Morris Pratt (KMP) dari data yang belum terkompresi dengan data yang telah terkompresi. Hasilnya didapatkan bahwa maksimum presisi dengan nilai 1 dan recall sebesar 0,73. Dari hasil percobaan metode, didapatkan bahwa rasio kompresi file rata-rata adalah sebesar 36,4%.