<![CDATA[Perbedaan bahasa antara kueri pengguna dan dokumen ilmiah sering menjadi kendala dalam pencarian literatur internasional, sehingga menurunkan efektivitas dan efisiensi penelusuran referensi. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem temu balik informasi lintas bahasa (Cross-Language Information Retrieval/CLIR) yang mengintegrasikan Automatic Query Translation, API Crossref sebagai sumber metadata, dan algoritma string similarity untuk pemeringkatan hasil pencarian. Metode penelitian yang digunakan adalah kuantitatif dengan pendekatan eksperimental. Data diperoleh melalui pengambilan metadata artikel ilmiah dari Crossref, meliputi judul, penulis, tahun publikasi, dan DOI. Kueri uji dirancang dalam Bahasa Indonesia dan Bahasa Inggris untuk mengevaluasi efektivitas penerjemahan otomatis dan relevansi hasil pencarian. Sistem melakukan praproses teks, penerjemahan kueri, perhitungan tingkat kemiripan antara kueri dan judul artikel menggunakan algoritma Sequence Matcher, serta pemeringkatan hasil pencarian. Hasil penelitian menunjukkan bahwa integrasi API Crossref dengan algoritma string similarity mampu menyajikan daftar jurnal nasional dan internasional secara terstruktur berdasarkan tingkat relevansi, serta meningkatkan efisiensi pencarian literatur dibandingkan pencarian manual. Meskipun demikian, pendekatan berbasis string similarity masih memiliki keterbatasan dalam menangkap makna semantik yang kompleks, sehingga diperlukan pengembangan lanjutan untuk meningkatkan akurasi relevansi hasil pencarian.]]>
Copyrights © 2026
