Dari Basic ke Semantic: Metode Pencarian Web Modern Dengan Semantic Search

Dalam pengembangan aplikasi web modern, fitur pencarian merupakan salah satu aspek penting yang menentukan pengalaman pengguna. Mengapa sangat penting? Karena kita sebagai pengguna terkadang tidak mengetahui dengan pasti kata kunci untuk menemukan informasi yang kita cari. Pada artikel, saya akan membahas berbagai metode pencarian, mulai dari metode sederhana berbasis SQL hingga pencarian lanjutan menggunakan Semantic Search. Mari kita bedah satu per satu.

Metode Pencarian Konvensional

SQL (LIKE Query)

Ini merupakan metode pencarian yang paling dasar. Metode ini menggunakan query LIKE di SQL, yang umum digunakan dalam aplikasi yang sudah menggunakan basis data (database). Metode ini digunakan untuk menemukan informasi atau data yang sederhana dan berskala kecil. Meskipun sederhana, metode ini masih sangat relevan terutama ketika kita ingin melakukan pencarian data yang tidak memerlukan tingkat akurasi tinggi.

Apa itu Query Like?

LIKE adalah klausa dalam SQL yang digunakan untuk mencocokkan pola (pattern matching) dalam kolom teks. Biasanya hal ini digunakan untuk melakukan pencarian sebagian kata atau frasa, bukan pencocokan eksak (pasti atau sama persis).

Contoh sintaks:

Select * FROM posts WHERE title LIKE ‘%laravel%’;

Query di atas akan mencari semua data dalam tabel posts dimana kolom title mengandung kata “laravel” dalam teks.

Kelebihan:

• Mudah dan cepat diimplementasikan
• Didukung oleh hampir semua jenis RDBMS (MySQL, PostgreSQL, SQL Server, SQLite, dll.)
• Ideal untuk database kecil dan aplikasi sederhana
• Tidak membutuhkan konfigurasi tambahan

Kekurangan:

• Lambat untuk data berskala besar
• Tidak akurat untuk pencarian kompleks
• Tidak mendukung pencarian fuzzy atau typo
• Tidak paham konteks atau sinonim

Metode pencarian menggunakan LIKE dalam SQL adalah solusi cepat  dan sederhana untuk kebutuhan pencarian dasar. Meskipun memiliki keterbatasan dalam hal kecepatan dan akurasi untuk dataset yang besar, Query LIKE tetap berguna sebagai fondasi dalam memahami dan mengembangkan sistem pencarian di berbagai aplikasi yang sudah menggunakan basis data.

Full-text Search di SQL

Metode pencarian dengan SQL Full-Text Search adalah langkah lanjutan dari pencarian menggunakan LIKE. Metode ini lebih efisien dan relevan untuk melakukan pencarian teks dalam jumlah besar karena memanfaatkan index khusus yang dioptimalkan untuk pencarian teks.

Apa Itu Full-Text Search?

Full-Text Search adalah fitur di database seperti MySQL, PostgreSQL, dan SQL Server yang memungkinkan pencarian teks di dalam dataset yang besar dengan lebih cepat dan akurat dibandingkan LIKE.

Contoh sintaks:

Select * FROM posts WHERE MATCH(title, content)AGAINST (‘laravel tutorial’);

Kelebihan:

• Lebih cepat dibandingkan query LIKE biasa
• Mendukung pencarian kompleks
• Mendukung operator seperti +, -, * dan lainnya
• Indeks khusus   (FULLTEXT) membuat performa lebih optimal

Kekurangan:

• Perlu setup indexing terlebih dahulu
• Tidak semua RDBMS mendukung cara yang sama
• Tidak mendukung fuzzy secara default
• Sintaks lebih kompleks dibandingkan LIKE

Berkenalan dengan ElasticSearch

ElasticSearch adalah mesin pencarian dan analitik yang berbasis open-source yang dirancang untuk menangani pencarian teks dalam skala besar (melibatkan jutaan dataset) dengan performa yang cepat dan fitur pencarian yang canggih. Ini merupakan pilihan ideal bagi pengembang yang ingin membangun fitur pencarian yang dapat diandalkan, akurat, cepat, dan scalable.

Apa Itu ElasticSearch?

ElasticSearch adalah bagian dari Elastic Stack (sebelumnya dikenal sebagai ELK Stack) yang memungkinkan pencarian full-text, filtering, autocomplete, aggregasi, dan bahkan pencarian berbasis vektor (semantic search). ElasticSearch menyimpan data dalam bentuk JSON dan mengindeksnya untuk pencarian yang efisien.

Kelebihan ElasticSearch:

• Performa yang tinggi untuk pencarian real-time
• Skalabilitas tinggi (dapat menangani jutaan data)
• Sudah mendukung fuzzy, typo-tolerant, autocomplete, dan lain sebagainya
• Mendukung full-text, boolean, dan structured search
• API RESTful yang fleksibel dan mudah diintegrasikan
• Bisa digunakan untuk pencarian, log analysis, dan dashboarding

Kekurangan ElasticSearch:

• Butuh setup server terpisah (tidak build-in dalam RDBMS)
• Kompleksitas lebih tinggi dibandingkan SQL
• Perlu indexing dan sinkronisasi data secara konsisten
• Memakan sumber daya yang lebih besar

ElasticSearch adalah solusi pencarian modern untuk aplikasi yang membutuhkan performa tinggi dan fleksibilitas dalam pencarian data teks. Dengan fitur seperti pencarian fuzzy, relevance scoring, dan dukungan terhadap skala besar, ElasticSearch sangat cocok digunakan di berbagai sistem modern, dari blog, e-commerce, hingga AI-powered apps.

Semantic Search: Metode Pencarian Masa Depan

Semantic Search adalah metode pencarian yang memahami makna atau konteks dari kata-kata dalam query pengguna, bukan sekadar mencocokkan kata kunci secara literal. Ini adalah pendekatan yang digunakan oleh mesin pencari modern seperti Google dan sistem berbasis AI untuk memberikan hasil yang lebih relevan secara kontekstual.

Apa Itu Semantic Search?

Semantic Search menggunakan Natural Language Processing (NLP) dan machine learning untuk memahami hubungan antar kata dan kalimat. Metode ini sering menggunakan embeddings, yaitu representasi vektor dari teks, agar dapat dibandingkan secara matematis berdasarkan kemiripan makna.

Cara Kerja Semantic Search

Semantic Search menggunakan AI untuk menghasilkan embeddings—representasi numerik dari makna kata atau kalimat, kemudian menggunakan embeddings ini untuk mencari kemiripan makna dalam pencarian.

Kelebihan Semantic Search:

• Memahami konteks dan sinonim
• Toleran terhadap kata kunci yang typo atau salah pengetikan
• Cocok untuk kalimat dan pertanyaan panjang
• Memberikan hasil yang lebih natural dan seperti "manusia"
• Bisa digunakan untuk pencarian gambar, audio, dokumen, dan teks

Kekurangan Semantic Search:

• Membutuhkan resource lebih besar (CPU, RAM, GPU)
• Perlu model AI/ML dan embedding generator
• Setup dan integrasinya lebih kompleks daripada keyword search
• Membutuhkan vektor indexing (misalnya FAISS, Milvus, atau ElasticSearch Vector Plugin)

Perbandingan Metode Pencarian

Fitur	SQL LIKE	Full-text SQL	ElasticSearch	Semantic Search
Akurasi	Rendah	Menengah	Tinggi	Sangat Tinggi
Kecepatan	Lambat	Menengah	Cepat	Cepat (dengan indexing)
Skalabilitas	Rendah	Menengah	Tinggi	Tinggi
Pemahaman Konteks	Tidak	Minim	Sedikit	Mendalam (kontekstual)
Kemampuan Fuzzy	Tidak	Terbatas	Ya	Ya (sangat baik)
Kompleksitas Setup	Rendah	Menengah	Tinggi	Sangat Tinggi

Dari tabel ini terlihat jelas bahwa ElasticSearch dengan Semantic Search menawarkan kecepatan, akurasi, dan skalabilitas terbaik dibandingkan metode lain.

Rekomendasi Berdasarkan Kebutuhan

Kebutuhan	Rekomendasi
Aplikasi internal kecil (admin panel)	SQL LIKE
Aplikasi dengan ribuan entri teks	Full-Text Search
Aplikasi publik dengan jutaan data	ElasticSearch
AI-powered apps (chatbot, dokumen hukum, search cerdas)	Semantic Search (Vector DB)

 

Kesimpulan

Metode pencarian yang tepat dapat secara signifikan meningkatkan pengalaman pengguna. Pilihan metode tergantung pada kebutuhan akurasi, skala data, dan kompleksitas aplikasi kamu. ElasticSearch dengan Semantic Search merupakan solusi canggih yang menawarkan hasil terbaik untuk pencarian modern.