Mau Punya Fitur Search Sekelas Google? Begini Cara Kerjanya

Tabula

Ditulis 10 June 2025 Baca ± 8 menit

Mau Punya Fitur Search Sekelas Google? Begini Cara Kerjanya

Pernah nggak sih kamu ngerasa heran, kok Google bisa ngerti banget apa yang kita cari—padahal kadang kita ngetik asal-asalan? Misalnya kita tulis "cara bikin kopi yang enak", eh yang muncul bukan cuma resep, tapi juga tips, video tutorial, sampai alat seduh kopi terbaik.

Itu karena Google (dan banyak aplikasi modern lainnya) udah nggak lagi cuma nyocokin kata, tapi mereka udah bisa ngerti maksud kita. Nah, teknologi di balik itu namanya Semantic Search.

Apa Itu Semantic Search?

Semantic Search adalah metode pencarian informasi yang berfokus pada makna kata-kata, bukan sekadar pencocokan literal atau sintaksis seperti yang terjadi pada pencarian tradisional (misalnya SQL LIKE atau Full-Text Search). Tujuan utama dari semantic search adalah untuk memahami niat di balik query pencarian pengguna, dan mengembalikan hasil yang paling sesuai (relevan) secara konteks.

Contohnya:

Query: "cara membuat kopi yang enak"
Hasil Semantic Search dapat mencakup artikel tentang: teknik menyeduh kopi, perbandingan alat seduh, tips memilih biji kopi terbaik, dll.

Dengan kata lain, sistem tidak hanya mencari dokumen yang memuat frasa "cara membuat kopi yang enak", tetapi juga memahami hubungan semantik antara "membuat", "kopi", dan "enak".

Nah, dari contoh tadi kita bisa lihat bahwa semantic search itu bukan sekadar mencocokkan kata, tapi memahami makna dan hubungan antar kata dalam satu kalimat atau bahkan satu ide.

Dan kemampuan ini bukan cuma sekadar canggih dari sisi teknologi—tapi benar-benar menjawab kebutuhan kita sehari-hari. Karena jujur aja, kita jarang banget ngetik kata kunci dengan sempurna kan?. Kadang bahasanya campur aduk, atau kita menggunakan istilah yang kita sendiri nggak yakin benar atau nggak. Tapi tetap saja, kita ingin sistem pencarian bisa nangkep maksud kita, bukan cuma baca katanya doang.

Itulah sebabnya semantic search jadi makin penting di era sekarang, saat informasi semakin banyak, tapi waktu pengguna makin sedikit untuk menyaringnya sendiri.

Mengapa Semantic Search Penting?

1. Karena nggak semua orang tahu harus ngetik apa

Jujur aja, kita sering banget ngetik sesuatu tanpa tahu istilah teknisnya.
Misalnya kamu pengin tahu cara bikin website tampil di hasil pencarian Google, tapi yang kamu ketik malah: “gimana caranya biar website gue muncul di Google?”
Nah, sistem pencarian biasa mungkin bingung, tapi semantic search ngerti maksud kamu: kamu lagi nyari info tentang SEO.

2. Karena kita semua punya cara ngomong yang beda-beda

Setiap orang punya gaya sendiri waktu nyari sesuatu. Ada yang pakai kata formal, ada yang gaya santai.
Contohnya:

“sepatu buat jogging”
“running shoes buat pemula”
“sepatu lari yang nyaman”
Secara kata beda, tapi maksudnya sama. Nah, semantic search bisa menyatukan semua itu ke hasil yang relevan.

3. Karena kita pengin sistem ngerti kita, bukan cuma kata-kata kita

Yang bikin frustrasi itu bukan cuma hasil pencarian yang nggak relevan, tapi rasa kayak sistemnya nggak ngerti kita sama sekali.
Kayak ngomong ke orang yang nyimak tapi nggak nangkep.
Dengan semantic search, pengalaman jadi lebih manusiawi—karena sistemnya bisa memahami konteks, bukan cuma kata demi kata.

4. Karena hasil pencarian yang bagus itu harus ngerti kebutuhan, bukan cuma isi kalimat

Kadang kita nggak ngetik permintaan secara eksplisit, tapi sistem yang cerdas harus bisa menghubungkan konteks.
Contohnya kamu ngetik: “kenapa HP cepat panas waktu main game?”
Sistem yang ngerti makna akan kasih solusi seperti: “optimasi game”, “penggunaan baterai”, atau “cara pendinginan HP”.
Bukan malah kasih artikel soal cuaca panas atau HP tahan air yang nggak nyambung.

5. Karena datanya makin banyak, waktunya makin sempit

Sekarang ini informasi di internet dan di aplikasi jumlahnya udah luar biasa banyak.
Tapi siapa sih yang punya waktu buat baca satu-satu? Kita semua pengin hasil pencarian yang tepat sasaran dari awal. Dan itu nggak bisa dicapai kalau sistemnya cuma mengandalkan keyword literal.
Semantic search bantu kita potong waktu cari informasi, karena hasilnya udah disaring berdasarkan makna, bukan sekadar kata.

Contoh Perbedaan: Pencarian Biasa vs Semantic Search

Bayangin kamu lagi pengen beli mobil baru, dan kamu tertarik banget sama mobil listrik karena katanya lebih hemat dan ramah lingkungan. Kemudian kamu buka aplikasi marketplace otomotif atau search engine, lalu ngetik:

“harga mobil listrik”

Kalau sistemnya masih pakai pencarian tradisional—yang cuma nyari kecocokan kata persis—maka hasil yang keluar mungkin artikel atau listing yang mengandung frasa “harga mobil listrik” secara literal. Kalau nggak ada kata tersebut, yah hasil pencariannya kosong.

Tapi coba bandingin kalau kamu ngetik:

“berapa biaya beli kendaraan ramah lingkungan?”

Kalimat ini nggak nyebut “mobil listrik” secara langsung. Tapi maksudnya sama banget, kan? Kamu tetap pengin tahu harga mobil listrik.
Nah, kalau sistem pencariannya pakai semantic search, dia bakal ngerti bahwa:

“kendaraan ramah lingkungan” itu bisa berarti mobil listrik, mobil hybrid, bahkan motor listrik

“biaya beli” itu maknanya sama dengan harga

dan pertanyaanmu itu pengin dijawab dengan informasi harga yang relevan

Jadi meskipun kata-katanya beda jauh dari “harga mobil listrik”, hasilnya tetap nyambung. Kamu tetap dapat info yang kamu cari—tanpa harus mikirin keyword yang “bener-bener pas”.

Itulah bedanya. Pencarian tradisional cuma baca kata, sedangkan semantic search baca maksud.

Cara Kerja Semantic Search

Kalau kamu penasaran gimana caranya sebuah sistem pencarian bisa "ngerti" maksud kamu walaupun kata-katanya nggak pas-pasan, yuk kita bahas alurnya dengan gaya yang santai.

Bayangin kamu punya tumpukan dokumen—artikel, catatan, atau deskripsi produk. Sekarang, kamu pengin sistem bisa nyari informasi dari tumpukan itu berdasarkan makna, bukan cuma nyocokin kata. Nah, ini dia langkah-langkah kerjanya:

1. Persiapan Teks: Bikin Siap Diolah

Pertama, teks yang panjang-panjang itu dipecah dulu jadi potongan kecil. Bahasa kerennya: tokenisasi. Setelah itu, teks dibersihkan: huruf kecil semua, buang kata-kata umum yang nggak penting (kayak "dan", "atau", "yang"), terus kata-katanya dipendekin ke bentuk dasarnya. Misalnya: "berlari", "berlarian", dan "lari" semuanya jadi satu—biar efisien pas dicari.

2. Ubah Jadi Angka: Biar Komputer Ngerti

Nah, setelah teksnya rapi, sekarang saatnya mengubah kalimat atau kata jadi deretan angka—alias vektor. Kenapa angka? Karena komputer ngerti angka, bukan bahasa. Proses ini dilakukan pakai model seperti:

Word2Vec
GloVe
BERT / RoBERTa
SBERT (Sentence-BERT)

Bayangin kayak kamu nyimpen makna setiap kalimat di dalam koordinat. Jadi tiap dokumen itu punya titiknya sendiri di "peta makna".

3. Simpan ke Index: Supaya Bisa Dicari Cepat

Vektor-vektor itu disimpan ke semacam database khusus buat angka, namanya index vektor. Tools yang sering dipakai buat ini ada FAISS, Annoy, atau Milvus. Jadi nanti pas nyari, sistem nggak harus cek satu per satu dokumen—cukup bandingin koordinatnya aja.

4. Ubahlah Query Jadi Vektor Juga

Waktu kamu ngetik sesuatu di kolom pencarian, kalimat itu juga diolah jadi vektor—dengan model yang sama kayak pas bikin vektor dokumen tadi. Jadi sekarang query kamu juga punya "koordinat makna".

5. Cari yang Paling Dekat

Nah, dari semua titik di peta tadi, sistem akan cari mana yang paling deket sama titik dari query kamu. Ini disebut similarity search, biasanya pakai rumus cosine similarity atau dot product.

6. Tampilkan yang Paling Relevan

Setelah nemu dokumen-dokumen yang paling dekat dengan makna query kamu, barulah sistem tampilkan hasilnya—mulai dari yang paling mirip dulu. Nggak peduli kata-katanya beda, yang penting konteksnya pas.

Teknologi di Balik Semantic Search

Biar lebih jelas, ini dia teknologi-teknologi yang sering dipakai:

Teknologi	Ngapain Sih?
Word2Vec, GloVe	Ubah kata jadi angka berdasarkan konteksnya
BERT, RoBERTa	Model bahasa canggih yang bisa baca konteks kalimat
SBERT	Efisien buat ubah kalimat jadi vektor ranking
FAISS, Milvus	Tempat nyimpen dan nyari vektor dengan cepat
Elasticsearch + vektor	Integrasi semantic search di sistem pencarian biasa

Contoh Praktis: Cari Info Pakai Sentence-BERT + FAISS

Misalnya kamu punya kumpulan teks kayak gini:

from sentence_transformers import SentenceTransformer
import faiss
import numpy as np
 
# Data yang mau dicari
documents = [
    "Saya suka belajar Python",
    "Tutorial memasak nasi goreng",
    "Tips membuat kopi yang enak",
    "Belajar pemrograman dengan mudah"
]
 
# 1. Ambil model dan ubah dokumen jadi vektor
model = SentenceTransformer('all-MiniLM-L6-v2')
embeddings = model.encode(documents)
 
# 2. Simpan vektor ke FAISS index
dimension = embeddings.shape[1]
index = faiss.IndexFlatL2(dimension)
index.add(np.array(embeddings))
 
# 3. User ngetik query
query = "cara belajar coding"
query_vec = model.encode([query])
 
# 4. Cari dokumen paling mirip
_, result = index.search(np.array(query_vec), k=2)
for idx in result[0]:
    print(documents[idx])

Dengan pendekatan ini, walaupun kamu ngetik "belajar coding", hasil yang keluar bisa jadi "Belajar pemrograman dengan mudah"—karena sistem ngerti maknanya sama.

Full-Text Search vs Semantic Search

Fitur	Full-Text Search	Semantic Search
Cuma cocokkan kata?	Iya	Tidak selalu
Paham konteks?	Tidak	Iya
Kenal sinonim/parafrasa?	Terbatas	Sangat baik
Bisa baca bahasa alami?	Terbatas	Iya, justru itu kekuatannya
Teknologi dasar	Inverted Index, Boolean Logic	Embedding + Neural Network
Kecepatan	Cepat	Lebih berat, tapi makin efisien

Kapan Harus Pakai Semantic Search?

Kalau kamu bikin sistem pencarian yang...

Penggunanya sering pakai bahasa sehari-hari
Sering muncul pertanyaan yang nggak selalu jelas keyword-nya
Butuh hasil yang relevan banget walaupun nggak persis kata-katanya

...maka semantic search itu cocok banget.