Penerapan Teknologi Semantic Web pada Pengarsipan Berita OnLine

Transkripsi

1 Penerapan Teknologi Semantic Web pada Pengarsipan Berita OnLine Dewi Novitasari, Ir. Danny Manongga, M.Sc., Ph.D, Hendro Steven Tampake, S.Kom Fakultas Teknologi Informasi Abstract Online news is one implementation of web technology to enable news collections to be collected, clasified, and accessed digitally. Finding the appropriate technology to build, manage, access and publish news archive is the important thing today for the more efficient news search. Semantic Web is the appropriate technology for online news archives. Supported by XML, RDF and OWL, semantic web can represent the data in the web into a knowledge base processed by machines. In this research, knowledge about online news archive is saved in an ontology model based on Ontology Web Language having classes such as News, foaf:document, Actor, Reporter, Place and foaf:organization. Instance filling in each class and putting value on its properties, makes ontology as the basic knowledge later implemented on search application using JavaServerPages, Jena API and SPARQL. The application of Semantic Web technology on online news archives gives solution to the colection research with the search considering semantic and controled vocabulary use. Keyword : Semantic Web, Ontology Web Language, SPARQL, online news archives 1. Pendahuluan Arsip berita online membutuhkan solusi pengarsipan tentang koleksi-koleksi berita yang dimilikinya. Menemukan teknologi yang tepat untuk membangun, mengelola, mengakses dan mempublikasikan arsip berita merupakan hal yang sangat penting. Saat ini, banyak dokumen yang tersimpan dalam media dan format elektronik, yaitu dalam format yang dapat dibaca oleh sebuah komputer (PC). Hal ini mendorong dikembangkannya sistem pengarsipan berita online yang merupakan implementasi teknologi Web agar arsip berita bisa dikumpulkan, diklasifikasikan, dan bisa diakses secara elektronik. Desain Web menjadikan setiap individu bebas menambahkan konten di Web. Semakin besar volume dan kompleksitas arsip berita, maka akan timbul masalah, di antaranya: pemeliharaan arsip, temu kembali informasi (information retrieval), dan klasifikasi. Pada awalnya, dengan HTML, Web dibangun untuk konsumsi manusia dan bukan untuk diproses oleh mesin. Segala sesuatu di Web bersifat machine readable, tetapi tidak bersifat machine understandable. Mesin tidak tahu relasi antara 43

2 Jurnal Teknologi Informasi-Aiti, Vol. 6. No. 2, Agustus 2008: dokumen-dokumen yang terhubung. Peneliti dan pengembang Web (Tim Berners- Lee) mengusulkan tambahan informasi bagi konten Web yang sering diistilahkan dengan metadata sehingga isi halaman Web dapat diproses oleh komputer. Tim Berners-Lee kemudian mengemukakan istilah Semantic Web untuk menggambarkan pendekatan ini. Dengan dukungan standar XML, RDF dan OWL, Semantic Web mampu merepresentasikan data di Web dalam suatu basis pengetahuan yang dapat diproses oleh mesin (Soraya, 2006). 2. Landasan Teori Beberapa teori yang digunakan dalam penelitian ini diantaranya semantic web, resource description framework (RDF), resource description framework schema (RDFS), Ontology Web Language (OWL), Pengarsipan berita online, Protégé 3.1.2, sparql, jena, java server pages (JSP), Tomcat. World Wide Web Consortium, disingkat W3C mendefinisikan Semantic Web sebagai suatu visi yaitu gagasan untuk memiliki data di Web yang didefinisikan dan dihubung-hubungkan sedemikian hingga bisa digunakan oleh mesin, bukan hanya untuk ditampilkan tetapi juga untuk tujuan automasi, integrasi dan penggunaan kembali data antar berbagai aplikasi (W3C, 2001). Pencetus ide Web, Tim Berners Lee mengatakan bahwa Semantic Web merupakan perluasan dari Web saat ini, dimana informasi memiliki arti yang terdefinisi secara lebih baik, dengan mengupayakan persamaan persepsi antara konsep-konsep yang ada, sehingga memungkinkan manusia dan komputer untuk bekerjasama secara lebih optimal (Berners-Lee dkk, 2001). Pada Februari 2004, W3C merilis dua standar teknologi Semantic Web yaitu RDF (Lasilla dkk, 1999) dan OWL (McGuinness dkk, 2004) untuk menjangkau data sharing pada aplikasi, perusahaan, dan komunitas yang berbeda. Sistem berbasis Semantic Web yang menggunakan standar RDF dan OWL memiliki kemampuan lebih sebagai berikut: aplikasi berbasis konten, perlengkapan untuk manajemen Web, software, penggunaan data yang cross-application (Berners-Lee dkk, 2001). RDF (Resource Description Framework) digunakan unt uk merepresentasikan informasi dan mempertukarkan pengetahuan di Web. Arti di dalam RDF dinyatakan dalam keterangan berupa schema. Schema ini mendefinisikan istilahistilah yang akan digunakan dalam pernyataan RDF dan memberikan arti tertentu untuk istilah tersebut. RDFS (Resource Description Framework) menyediakan informasi mengenai definisi dan batasan dari properti yang digunakan. SPARQL merupakan bahasa query untuk RDF. Di dalam lembar rekomendasinya (Prud hommeaux & Seaborne, 2005), W3C menuliskan SPARQL menyediakan fasilitas untuk mengekstrak informasi dalam bentuk URI, blank node dan literal, mengekstrak subgraf RDF, dan membangun graf RDF baru berdasar pada informasi dari graf yang di eksekusi dengan query RDF Dalam konteks Semantic Web, ontologi mendeskripsikan teori domain untuk merepresentasikan data semantik secara jelas. Bahasa ontologi yang di rekomendasikan oleh W3C adalah Ontology Web Language (OWL). OWL dapat 44

3 digunakan untuk merepresentasikan arti dari istilah-istilah suatu domain pengetahuan secara eksplisit serta relasi antara istilah tersebut yang tidak dapat dipisahkan dengan dokumen dan aplikasi Web, OWL juga menyediakan mekanisme untuk sharing ontologi. Dalam pengarsipan berita online, ontologi arsip berita dibangun dengan menggunakan tool protégé yaitu suatu editor ontologi yang menyediakan tools bagi suatu komunitas pengguna untuk membangun model domain dan aplikasi berbasis pengetahuan dengan ontologi. Pada Protege terdapat OWL Plugin yang dapat digunakan untuk mengubah ontologi dalam Web Ontology Language. Protégé dapat digunakan untuk melakukan tugas-tugas sebagai berikut : (1)pemodelan kelas, (2)mengedit instance, (3)pemrosesan model, (4)pertukaran model. Kerangka kerja yang digunakan untuk membangun aplikasi Semantic Web adalah jena. Jena menyediakan lingkungan pemrograman untuk RDF, RDFS dan OWL. Jena dikembangkan secara open source oleh HP Labs Semantic Web Programme untuk memanipulasi metadata dalam aplikasi Java. Untuk membentuk halaman-halaman Web yang bersifat dinamis penulis menggunakan JavaServer Pages (JSP) yang merupakan teknologi yang didasarkan pada bahasa java dengan menggunakan apache tomcat sebagai container servlet. 3. Metodologi Penelitian Metode penelitian ini meliputi perancangan aplikasi yang terdiri dari dua bagian, yaitu perancangan ontologi arsip berita untuk pengarsipan berita online, serta perancangan Semantic Web yang difokuskan pada aplikasi pencarian dokumen pada ontologi arsip berita. 3.1 Rancangan Ontologi Arsip Berita Perancangan ontologi arsip berita pada pengarsipan berita online dilakukan dengan mengikuti tahapan-tahapan dalam pengembangan ontologi sebagaimana yang telah dijelaskan oleh Noy dan McGuinness (1994) dalam makalahnya Ontology Development 101: A Guide to Creating Your First Ontology. Tahap yang pertama adalah penentuan konsep dan domain. Domain dari ontologi arsip berita pada pengarsipan berita online adalah representasi pengetahuan dari koleksi arsip berita yang dilengkapi dengan informasi mengenai dokumen tersebut. Tahap kedua adalah menentukan daftar terminologi atau istilah yang penting dalam ontologi. Seluruh komponen dari ontologi arsip berita ini akan dikembangkan dari awal karena diasumsikan bahwa belum terdapat suatu ontologi yang dapat digunakan. Terminologi pada ontologi arsip berita ini menggunakan beberapa elemen dan terms Dublin, kosakata FOAF dan beberapa terminologi yang didefinisikan sendiri sebagai nama kelas dan properti. Tahap yang ketiga yaitu pendefinisian hirarki kelas. Kelask di dalam ontologi arsip berita online ini terdiri dari : 1)kelas News, kelas ini merepresentasikan kategori bidang-bidang berita dari koleksi yang disediakan oleh arsip berita. Kelas ini 45

4 Jurnal Teknologi Informasi-Aiti, Vol. 6. No. 2, Agustus 2008: merupakan superkelas dari semua bidang ilmu. Bidang-bidang ilmu ini dikelompokkan lagi ke dalam beberapa subkelas yaitu ComputerScience, LawAndCrime, Politic, Education, EconomicAndFinance, Health, Technology, Entertainment, Religious, Sport. 2)Kelas foaf:document, kelas ini merepresentasikan informasi tentang koleksi arsip berita yang dikelola di dalam ontologi pengarsipan berita online, 3)kelas Reporter, kelas ini merepresentasikan informasi tentang orang yang meliput suatu berita. 4)Kelas Actor, klas ini merepresentasikan seseorang yang diberitakan oleh suatu berita. 5)Kelas Place, klas ini memberikan informasi tempat terjadinya berita. 6)Kelas foaf:organization, kelas ini merepresentasikan informasi tentang organisasi yang terlibat dalam pembuatan maupun penyebaran arsip berita pada news tertentu. Masing-masing kelas direlasikan dengan properti yang didefinisikan seperti pada gambar Gambar 3.1 Diagram Relasi antar Kelas pada Ontologi Arsip Berita pada Pengarsipan Berita Online Tahap yang keempat adalah mendefinisikan properti dari masing-masing kelas. Seperti terlihat pada tabel 3.1 Sebagai contoh pada datatype property terdapat properti dc:language yang mempunyai hasil dengan tipe string yang mempunyai nilai Indonesian dan English dimana hasil dari properti kelas merupakan pilihan dari salah satu nilai yang tersedia (single). Sedangkan pada object property terdapat properti hasactiveorganization yang mempunyai hasil pada kelas foaf:document dimana nilai dari hasil merupakan data yang dimasukkan sendiri oleh pembuat berita (instance). Tahap akhir dalam merancang ontologi arsip berita adalah membuat instance yaitu obyek-obyek yang menjadi bagian dari kelas dan terhubung dengan obyekobyek lain serta nilai-nilai data melalui properti Instance-instance dalam ontologi pengarsipan berita online ini dikembangkan melalui tahap-tahap sebagai berikut :

5 pemilihan kelas, pembuatan sebuah instance individual dari kelas tersebut, pengisian nilai slot dari masing-masing instance. Tabel 3.1 Properti yang dimiliki oleh Kelas-kelas pada Ontologi Pengarsipan Berita Online 47

6 Jurnal Teknologi Informasi-Aiti, Vol. 6. No. 2, Agustus 2008: Tabel 3.1 Properti yang dimiliki oleh Kelas-kelas pada Ontologi Pengarsipan Berita Online Keterangan : *datatype property **object property JSP 3.2 Perancangan Aplikasi Pencarian Berbasis Semantic Web Web Browser Membangkitkan Perancangan Query HTTP aplikasi pencarian berbasis Semantic Web ini bertujuan untuk Tampilan Hasil menemukan informasi tentang semua Query arsip berita yang tersimpan di dalam ontologi pengarsipan berita online. Gambaran umum aplikasi pencarian berbasis Semantic Aplikasi Server Web dapat dilihat (Tomcat pada Container, Gambar Servlet, 3.3. JENA API) Memasukkan kata kunci pada kriteria pencarian Melihat tampilan hasil pencarian Pengguna Membangkitkan Query SPARQL Hasil Query 48 Basis pengetahuan: Ontologi Koleksi Digital pada Sistem Manajemen Perpustakaan Digital Gambar 3. 3 Gambaran Umum Aplikasi Pencarian Berbasis Semantic Web Berikut akan dijelaskan proses atau aktivitas-aktivitas dari sudut pandang fungsi sistem maupun pengguna (client), yang divisualisasikan dengan notasi UML melalui diagram kegiatan (activity diagram). Aktivitas pengguna diawali dengan membuka browser, dinotasikan dengan aktivitas Buka Browser. Kemudian pengguna mengetikkan alamat URL untuk membuka aplikasi (aktivitas Ketik URL). Setelah masuk halaman utama (index.jsp) dari aplikasi, pengguna diberikan beberapa pilihan teknik pencarian, yaitu keyword searching, simple searching dan advance searching. Setelah selesai melakukan proses pencarian maka pengguna dapat melakukan aktivitas terakhir yaitu menutup browser. Diagram aktivitas dapat

7 dilihat pada gambar 3.4 Gambar 3.4 Diagram Aktivitas atau Flowchart Aplikasi Pencarian Aktivitas pada keyword searching, simple searching, advance searching diawali dengan menampilkan halaman home.jsp yang menyediakan text entry field. Setelah pengguna memasukkan kata kunci dan mengklik tombol Search maka sistem akan mengambil parameter searchkey, dilanjutkan dengan aktivitas membaca berkas OWL yang akan menghasilkan PREFIX. Aktivitas selanjutnya adalah parsing searchkey yang akan menghasilkan string query SPARQL yang kemudian akan dieksekusi menghasilkan dokumen hasil query berformat XML. Setelah di-parsing maka hasil query tersebut akan ditampilkan pada halaman result agar pengguna dapat melihatnya. Aktivitas yang terjadi pada proses pencarian keyword searching, simple searching dan advance searching dapat dilihat pada Gambar 3.5. Keterangan: Gambar 3.5 Diagram Aktivitas Advance Searching 4. Hasil dan Pembahasan Hasil dari implementasi teknologi Semantic Web terdiri dari dua bagian, yaitu implementasi ontologi arsip berita pada pengarsipan berita online, serta implementasi Semantic Web yang difokuskan pada aplikasi pencarian pada ontologi arsip berita. 4.1 Implementasi Ontologi Arsip Berita pada Pengarsipan Berita Online Pengimplementasian model ontologi arsip berita pada pengarsipan berita online dilakukan dengan menggunakan tool Protégé Sebagai langkah awal dalam pembuatan ontologi arsip berita untuk pengarsipan berita online, maka dipilih menu Create New Project, dan kemudian dipilih tipe proyek yang akan dibuat yaitu OWL Files (.owl or.rdf). Selanjutnya menentukan default namespaces Implementasi kelas yang membentuk hirarki kelas pada ontologi arsip berita online dapat dilihat pada Gambar 4.1. Gambar 4.1 Kelas-Kelas pada Ontologi Arsip Berita Untuk membuat properti-properti pada kelas, dapat digunakan tab Properties yang telah disediakan oleh Protégé. Untuk mengetahui properti mana saja yang dimiliki oleh suatu kelas, dapat dilihat pada tab OWLClasses, pada jendela Properties and Restriction. Sebagai contoh pada kelas foaf:document terdapat properti dc:description, dc:identifier, dc:language, dc:rights, dc:source, dc:subject, dc:title, datepublished, daypublished, monthpublished dan yearpublished yang bertipe 49

8 Jurnal Teknologi Informasi-Aiti, Vol. 6. No. 2, Agustus 2008: datatype property dan tiga buah object property yaitu properti dc:type yang memiliki range kelas News, properti hasactor dengan range kelas Actor serta properti hasreporter dengan range kelas Reporter (gambar 4.2). Gambar 4.2 Properti-Properti pada Kelas foaf:document 4.2 Implementasi Aplikasi Pencarian Berbasis Semantic Web Aplikasi pencarian pada basis pengetahuan arsip berita menyediakan 3 teknik pencarian yaitu : keyword searching, simple searching, advance searching. Halaman antar muka web seperti terlihat pada Gambar 4.3. Gambar 4.3 Halaman home.jsp Aplikasi keyword searching yaitu teknik pencarian berdasar kata kunci. aplikasi ini akan meminta pengguna untuk memasukkan kata kunci pada text entry field yang disediakan, yaitu pada halaman home.jsp. Semisal pengguna ingin mencari arsip berita dengan kata kunci golkar maka pengguna harus memasukkan kata java pada text entry field, seperti yang terlihat pada Gambar 4.4. Gambar 4.4 Antarmuka home.jsp saat Pengguna Memasukkan Kata Kunci golkar Setelah tombol Search diklik maka akan ditampilkan hasil query untuk pencarian tersebut. Informasi yang ditampilkan adalah: ID dokumen, Identifier, Title, Actor, Reporter, Language, DatePublished, DayPublshed, MonthPublished, YearPublished, Place, Rights dan Description (Gambar 4.4). Gambar 4.4 Antarmuka KeywordResult.jsp yang Menampilkan Hasil Pencarian dengan Kata Kunci golkar Aplikasi simple searching, merupakan teknik pencarian sederhana yang menyediakan beberapa kriteria pencarian yang bisa dipilih oleh pengguna. Pertama, pengguna bisa memilih news (bidang berita) di antara 10 pilihan news ditambah dengan 1 pilihan yaitu All News. Jika pengguna memilih kriteria Title maka kata kunci yang dimasukkan pada text entry field akan dicocokkan dengan nilai properti dari dc:title pada kelas foaf:document. Jika kriteria Year Published yang dipilih maka kata kunci tersebut akan diubah ke tipe data integer dengan statement sebagai berikut: int year = Integer.valueOf(searchKey).intValue(); Nilai variabel year tersebut kemudian dicocokkan dengan nilai properti yearpublished dari kelas foaf:document. Jika kriteria Place yang dipilih maka kata kunci tersebut akan dicocokkan dengan nilai properti foaf:name dari kelas Place. Contoh query untuk mencari dokumen pada semua news dengan kriteria Place 50

9 adalah Jakarta ditunjukkan pada Gambar 4.5. Gambar 4.5 Antarmuka Simple Searching.jsp pada Semua News dan Kriteria Actor dengan Kata Kunci sby Setelah tombol Search diklik maka akan ditampilkan antarmuka SimpleResult.jsp seperti pada Gambar 4.6. Gambar 4.6 Antarmuka Simple Result.jsp Menampilkan Hasil Pencarian pada Semua News dan Kriteria Place dengan Kata Kunci Jakarta Aplikasi Advance Searching, merupakan teknik pencarian advance yang menyediakan lebih banyak kriteria pencarian yang bisa dipilih oleh pengguna. Jika link Advance Searching diklik maka akan ditampilkan AdvanceSearching.jsp. Semakin banyak kriteria pencarian yang diisi oleh pengguna maka hasilnya akan semakin akurat. Pertama, pengguna bisa memilih news (bidang berita) di antara 10 pilihan news ditambah dengan 1 pilihan yaitu All News. Setelah itu pengguna bisa bebas memasukkan kata kunci pada text entry field kriteria yang digunakan sebagai dasar pencarian, yaitu kriteria judul, nama aktor, bahasa yang digunakan, bulan terbit berita, tahun terbit berita serta tempat terjadi berita. Kata kunci yang dimasukkan pada kriteria Title akan dicocokkan dengan nilai properti dari dc:title pada kelas foaf:document. Kata kunci pada kriteria Reporter akan dicocokkan dengan nilai properti foaf:name dari kelas Reporter. Pemilihan pada kriteria Language akan dicocokkan dengan nilai properti dc:language dari kelas foaf:document. Kata kunci pada kriteria Date Published akan dicocokkan dengan nilai properti datepublished dari kelas foaf:document. Kata kunci pada kriteria Day Published akan dicocokkan dengan nilai properti daypublished dari kelas foaf:document. Kata kunci pada kriteria Month Published akan dicocokkan dengan nilai properti monthpublished dari kelas foaf:document. Kata kunci pada kriteria Year Published akan dicocokkan dengan nilai properti yearpublished dari kelas foaf:document. Pemilihan pada kriteria Place akan dicocokkan dengan nilai properti place dari kelas Place. Contoh query cari cari dokumen dibidang Politic dengan judul SBY Pidato, yang berlangsung di New York, dengan aktor SBY dan berbahasa Indonesia, serta terbit pada tahun 2007dapat dilihat pada Gambar 4.7. Gambar 4.7 Antarmuka AdvanceSearching.jsp untuk Contoh Query 1 Hasil dari contoh query tersebut dapat dilihat pada Gambar 4.8. Gambar 4.8 Antarmuka AdvanceResult.jsp untuk Contoh Query 1 51

10 Jurnal Teknologi Informasi-Aiti, Vol. 6. No. 2, Agustus 2008: Simpulan Beberapa hal yang dapat disimpulkan adalah, yaitu pertama pada penelitian ini, pengetahuan mengenai koleksi arsip berita dapat disimpan ke dalam kelas News, foaf:document, Actor, Reporter, Place dan foaf:organization serta dilengkapi dengan pendefinisian properti-properti dari masing-masing kelas. Kedua aplikasi pencarian arsip berita sebagai hasil dari penelitian ini memberikan tiga jenis pilihan teknik pencarian yaitu keyword searching, simple searching dan advance searching sehingga pengguna dapat memilih teknik yang akan digunakan disesuaikan dengan pola pencarian yang diinginkan dan keakuratan hasil yang diharapkan. Ketiga pengembangan aplikasi pencarian arsip berita dengan ontologi arsip berita sebagai basis pengetahuan mampu membantu pengguna untuk menemukan arsip berita yang relevan. Saran yang dapat digunakan untuk penelitian selanjutnya adalah sebagai berikut, pertama konsep-konsep yang ada pada ontologi arsip berita ini dapat diperluas agar dapat mencakup semua pengetahuan pada domain pengarsipan berita. Kedua perlu dilakukan penelitian untuk melakukan konversi terhadap arsip-arsip berita online yang saat ini sudah ada ke basis pengetahuan ontologi arsip berita online. Ketiga pengembangan berbagai ontologi pada domain pengarsipan berita merupakan tahapan awal bagi pencapaian semantic interoperability, untuk selanjutnya perlu dikembangkan ontology mapping atau relasi antar ontologi sehingga penerapan Semantic Web dapat semakin nyata terasa manfaatnya. 6. Daftar Pustaka [1] Berners-Lee, T., Hendler, J., Lasilla, O., 2001, The Semantic Web, American Scientific [2] Dublin Core Metadata Initiative, 2005, DCMI Metadata Terms, dublincore.org/documents/dcmi-terms/dcmi Metadata Terms.htm [3] Gustafsson, M., 2004, Validation Models against neuroscientific data Using Semantic Web Techniques, Gustafsson.2004.pdf, <diakses tanggal 22 Maret 2007> [4] Kadir, 2004, Dasar Pemrograman Web Dinamis dengan JSP (Java Server Pages), Penerbit Andi, Yogyakarta [5] Lasilla, O., dkk, 1999, Resource Description Framework (RDF) Model and Syntax Specification, W3C Recommendation 22 Februari 1999, [6] Noy, N., McGuinness, D., 2001, Ontology Development 101: A Guide to Creating Your First Ontology. Stanford Knowledge Systems Laboratory Technical Report KSL and Stanford Medical Informatics Technical Report SMI [ 7] Sulistyo-Basuki, Manajemen Arsip Dinamis, Pengantar Memahami dan mengelola Informasi dan Dokumen, Jakarta: Gramedia,

11 53

12 Jurnal Teknologi Informasi-Aiti, Vol. 6. No. 2, Agustus 2008:

13 55

14 Jurnal Teknologi Informasi-Aiti, Vol. 6. No. 2, Agustus 2008:

15 57