Sistem penyaringan informasi

Sistem penyaringan informasi adalah mekanisme yang dirancang untuk menyeleksi dan menyajikan informasi yang relevan kepada pengguna, dengan tujuan meningkatkan efisiensi dan akurasi dalam proses pencarian informasi. Dalam konteks akademik dan penelitian, sistem ini menjadi krusial mengingat volume data yang terus meningkat. Sistem penyaringan informasi memainkan peran penting dalam mengurangi misinformasi dengan menyeleksi dan menyajikan konten yang akurat serta relevan kepada pengguna.

Penerapan Sistem Penyaringan Informasi

Sistem Temu Kembali Informasi (Information Retrieval System): Sistem ini membantu pengguna menemukan informasi yang sesuai dengan kebutuhan mereka dengan cepat dan tepat. Menurut Putri et al. (2023), sistem temu kembali informasi memfasilitasi penyaringan informasi, sehingga proses pencarian menjadi lebih efisien. ^[1]

Sistem Rekomendasi Artikel Ilmiah: Sistem ini menggunakan metode pembelajaran berbasis konten (content-based learning) dan penyaringan kolaboratif (collaborative filtering) untuk merekomendasikan artikel yang relevan kepada pengguna. Fitrianti et al. (2019) mengembangkan sistem rekomendasi artikel ilmiah berbasis web yang mampu meningkatkan relevansi dan efektivitas pencarian artikel.^[2]

Teknologi Kecerdasan Buatan (AI): Penerapan AI, khususnya machine learning, dalam sistem penyaringan informasi dapat meningkatkan akurasi dan efisiensi pencarian. Penelitian oleh Rahmawati (2023) menunjukkan bahwa pencarian informasi kesehatan melalui machine learning lebih efisien dibandingkan metode tradisional.^[3]

Manfaat Sistem Penyaringan Informasi

Sistem penyaringan informasi memainkan peran penting dalam mengelola dan menyeleksi data yang relevan bagi pengguna, terutama di era digital dengan arus informasi yang melimpah. Berikut adalah beberapa manfaat utama dari penerapan sistem penyaringan informasi.

Meningkatkan Efisiensi Pencarian Informasi: Sistem penyaringan informasi, seperti Information Retrieval System (IRS), membantu pengguna menemukan informasi yang sesuai dengan kebutuhan mereka secara cepat dan tepat. IRS memfasilitasi proses temu kembali informasi, sehingga pengguna dapat mengakses data yang relevan tanpa harus memilah secara manual dari sejumlah besar informasi yang tersedia.^[4]

Meningkatkan Kualitas Keputusan: Dengan menyaring informasi yang tidak relevan atau tidak akurat, sistem ini memastikan bahwa hanya data yang berkualitas dan sesuai yang disajikan kepada pengguna. Hal ini mendukung pengambilan keputusan yang lebih baik, karena didasarkan pada informasi yang valid dan terkini.^[5]

Mengurangi Beban Kognitif Pengguna: Arus informasi yang berlebihan dapat menyebabkan kelelahan dan kebingungan. Sistem penyaringan informasi membantu mengurangi beban kognitif dengan menyajikan hanya informasi yang relevan, sehingga pengguna dapat fokus pada konten yang penting.

Mendukung Penelitian dan Pengembangan: Dalam konteks akademik, sistem penyaringan informasi memungkinkan peneliti untuk dengan mudah mengidentifikasi literatur yang relevan, menghemat waktu, dan meningkatkan produktivitas penelitian. Fitrianti et al. (2019) mengembangkan sistem rekomendasi artikel ilmiah berbasis web yang mampu meningkatkan relevansi dan efektivitas pencarian artikel bagi peneliti.

Meningkatkan Kepuasan Pengguna: Dengan menyediakan informasi yang tepat waktu dan relevan, sistem ini meningkatkan kepuasan pengguna, baik dalam konteks layanan perpustakaan, platform digital, maupun aplikasi komersial.

Tantangan Implementasi Sistem Penyaringan Informasi

Implementasi sistem penyaringan informasi menghadapi berbagai tantangan yang dapat mempengaruhi efektivitas dan efisiensinya. Berikut adalah beberapa tantangan utama dalam penyaringan informasi tersebut.

Interoperabilitas Sistem

Integrasi dengan Sistem Lain: Kesulitan dalam mengintegrasikan sistem penyaringan informasi dengan sistem informasi lain yang sudah ada dapat menyebabkan data silo dan mengurangi efisiensi operasional.^[6]

Resistensi terhadap Perubahan

Adaptasi Pengguna: Pengguna mungkin menunjukkan resistensi terhadap penerapan sistem baru, terutama jika mereka merasa nyaman dengan metode tradisional. Hal ini dapat menghambat adopsi dan penggunaan sistem secara optimal.^[7]

Keterbatasan Regulasi dan Standar

Kurangnya Standar yang Jelas: Absennya regulasi dan standar yang jelas terkait implementasi sistem penyaringan informasi dapat menyebabkan inkonsistensi dalam penerapan dan kualitas sistem yang bervariasi

Rujukan

^ https://jurnal.unpad.ac.id/informatio/article/viewFile/46646/20108?
^ https://generic.ilkom.unsri.ac.id/index.php/generic/article/download/81/59?
^ Rahmadani, Mutiara; Andriani, Sintia; Elfina, Rita (2023-12-27). "Teknologi AI Dalam Meningkatkan Akurasi Sistem Pencarian Informasi Kesehatan". LIBRIA. 15 (1): 89–104. doi:10.22373/21712. ISSN 2549-8606.
^ https://jurnal.unpad.ac.id/informatio/article/viewFile/46646/20108?
^ "Optimalisasi Data untuk Pengambilan Keputusan yang Efektif di Era Digital - PPM Manajemen" (dalam bahasa Inggris). 2023-08-30. Diakses tanggal 2024-12-19.
^ https://digilib.esaunggul.ac.id/public/UEU-Journal-23289-11_2292.pdf?
^ https://media.neliti.com/media/publications/79108-ID-mengatasi-kendala-dalam-penerapan-sistem.pdf?

[1] ttps://jurnal.unpad.ac.id/informatio/article/viewFile/46646/20108?

[2] ttps://generic.ilkom.unsri.ac.id/index.php/generic/article/download/81/59?

[3] Rahmadani, Mutiara; Andriani, Sintia; Elfina, Rita (2023-12-27). "Teknologi AI Dalam Meningkatkan Akurasi Sistem Pencarian Informasi Kesehatan". LIBRIA. 15 (1): 89–104. doi:10.22373/21712. ISSN 2549-8606.

[4] ttps://jurnal.unpad.ac.id/informatio/article/viewFile/46646/20108?

[5] "Optimalisasi Data untuk Pengambilan Keputusan yang Efektif di Era Digital - PPM Manajemen" (dalam bahasa Inggris). 2023-08-30. Diakses tanggal 2024-12-19.

[6] ttps://digilib.esaunggul.ac.id/public/UEU-Journal-23289-11_2292.pdf?

[7] ttps://media.neliti.com/media/publications/79108-ID-mengatasi-kendala-dalam-penerapan-sistem.pdf?

[1]

[2]

[3]

[4]

[5]

[6]

[7]