IMPLEMENTASI PERANGKINGAN DOKUMEN HASIL PENCARIAN PADA REKAYASA PENGETAHUAN INFORMASI OTOMOTIF MENGGUNAKAN ONTOLOGI

Transkripsi

1 IMPLEMENTASI PERANGKINGAN DOKUMEN HASIL PENCARIAN PADA REKAYASA PENGETAHUAN INFORMASI OTOMOTIF MENGGUNAKAN ONTOLOGI TUGAS AKHIR Diajukan Untuk Memenuhi Sebagian Persyaratan Guna Meraih Gelar Sarjana Strata Satu (S-1) Program Studi Teknik Informatika Disusun Oleh : Muhammad Ramadhani NIM PROGRAM STUDI TEKNIK INFORMATIKA FAKULTAS TEKNIK UNIVERSITAS MUHAMMADIYAH MALANG 2015

2

3

4

5 KATA PENGANTAR Assalamu alaikum. Alhamdulillah, segala puji dan syukur kehadirat Allah SWT, yang telah memberikan rahmat dan kasih sayang-nya sehingga penulis dapat menyelesaikan laporan tugas akhir ini yang berjudul Implementasi Perangkingan Dokumen Hasil Pencarian pada Rekayasa Pengetahuan Informasi Otomotif Menggunakan Ontologi. Sholawat serta Salam kami sampaikan kepada baginda Rasulullah SAW, semoga kita dikumpulkan bersama beliau di dalam surga, amin ya rabbal alamin. Dalam penulisan laporan ini, penulis mendapatkan banyak bimbingan dan dukungan dari banyak pihak, baik secara langsung maupun tidak langsung. Oleh karena itu, memalui kesempatan ini penulis ingin menyampaikan ucapan terima kasih sebesar-besarnya kepada: 1. Orang tua tercinta, Ayahanda H. Zainal Arifin, Ibunda Hj. Sri Harti atas segala pengorbanan, kasih sayang, dukungan dan doa yang tiada hentinya kepada penulis. 2. Ibu Gita Indah Marthasari, S.T, M.T dan Bapak Maskur, S.Kom, M.Kom selaku dosen pembimbing yang telah meluangkan waktu, pikiran dan tenaganya untuk memberikan bimbingan serta saran dalam menyelesaikan tugas akhir ini. 3. Seluruh keluarga dan saudara, Rizky Rahmadaniati, Noorzaida Eka Putri, Mama Idawati yang senantiasa memberikan semangat. 4. Pasangan hidupku Fathia Ilma Lana yang selalu menemani serta mendukung setiap keputusan dan tindakan yang dilalui. 5. Dosen pengajar yang telah memberikan bekal ilmu untuk penulis.

6 6. Teman-teman penghuni AMKS Mandastana Malang atas keceriaan yang didapat selama kita merantau bersama jauh dari kampung halaman. 7. Dan teman-teman seperjuangan I class 09, semoga kita dapat bertemu kembali pada kesempatan dan keadaan yang lebih baik lagi nantinya. Dalam tugas akhir ini, disadari bahwa masih banyak terdapat kesalahan serta kekurangannya. Maka dari itu dengan segala kerendahan hati penulis menerima kritik ataupun saran. Semoga hasil tulisan ini bermanfaat untuk kita semua. Wassalamu alaikum Malang, Maret 2015 Penulis, Muhammad Ramadhani

7 DAFTAR ISI HALAMAN JUDUL... LEMBAR PERSETUJUAN... LEMBAR PENGESAHAN... LEMBAR PERNYATAAN... ABSTRAK... ABSTRACT... KATA PENGANTAR... DAFTAR ISI... DAFTAR GAMBAR... DAFTAR TABEL... i ii iii iv v vi vii ix xiii xv BAB I : PENDAHULUAN Latar Belakang Rumusan Masalah Tujuan Batasan Masalah Metodologi Penelitian Sistematika Penulisan... 4 BAB II : LANDASAN TEORI Mesin Pencari (Search Engine) Definisi... 6

8 2.1.2 Arsitektur Mesin Pencari Ontologi Definisi Ontologi Komponen Metode Bahasa Ontologi XML dan XML Schema Definisi Fungsi dan Tujuan XML Elemen XML RDF Definisi Sintaksis XML untuk RDF OWL Definisi Rancangan OWL Sintaksis OWL Web Semantik Definisi Komponen Fungsi Jena Framework... 27

9 2.4.1 Definisi Arsitektur TF-IDF Definisi BAB III : ANALISA DAN PERANCANGAN SISTEM Analisa Sistem Flowchart Diagram Usecase Diagram Activity Diagram Kebutuhan Sistem Perancangan Sistem Class Diagram Sequence Diagram Deployment Diagram Desain Database Perancangan Struktur Ontology Perancangan Interface BAB IV : IMPLEMENTASI DAN PENGUJIAN Analisa Sistem Implementasi Pengembangan Hardware Implementasi Pengembangan Software Implementasi Case Aplikasi... 46

10 4.1.4 Menu Utama Aplikasi Pengujian Sistem Code dan Screen Shot Crawler Proses Semantik dan Pemeringkatan Algoritma TF-IDF Pengujian Precision dan Recall Blackbox Test BAB V : PENUTUP Kesimpulan Saran... 67

11 DAFTAR GAMBAR Gambar 2.1 Gruninger dan Fox Methodology Gambar 2.2 On-To-Knowledge Methodology Gambar 2.3 Contoh dari Skema RDFS Gambar 2.4 Contoh nodes RDFS Gambar 2.5 Semantic Web Layer Gambar 2.6 Arsitektur Jena Gambar 3.1 Flowchart System Gambar 3.2 Usecase Diagram Gambar 3.3 Activity Diagram Semantic Web Gambar 3.4 Activity Diagram TF-IDF Gambar 3.5 Class Diagram Gambar 3.6 Sequence Diagram Semantic Web Gambar 3.7 Sequence Diagram TF-IDF Gambar 3.8 Deployment Diagram Gambar 3.9 Designer Relational Database Gambar 3.10 Class Hierarchy Gambar 3.11 Ontology Otomotif Gambar 3.12 Tampilan Awal Aplikasi Gambar 3.13 Tampilan Akhir Aplikasi Gambar 4.1 Folder dan File Code Aplikasi... 46

12 Gambar 4.2 Menu Utama Aplikasi Gambar 4.3 Code Array Pecah Kalimat Perkata Gambar 4.4 Code Perulangan Mencari Ontologi Dalam Database Gambar 4.5 Code Validasi Data Pencarian Ontologi Dalam Database 49 Gambar 4.6 Code Menampilkan Crawler Data Gambar 4.7 Code Fungsi Obj.getDataFromGoogle Gambar 4.8 Screen Shot Crawler Data Google Gambar 4.9 Code Proses Semantik Gambar 4.10 Code Hapus Dokumen Dan Term Gambar 4.11 Code Simpan Term Dan Dokumen Gambar 4.12 Code Mencari Jumlah Nilai TF dan DF Gambar 4.13 Code Mencari Jumlah Nilai IDF Gambar 4.14 Code Mencari Nilai Bobot TF-IDF Gambar 4.15 Code Pemeringkatan Berdasarkan Nilai Bobot TF-IDF 61 Gambar 4.16 Screenshot Pemeringkatan Algoritma TF-IDF... 61

13 DAFTAR TABEL Tabel 2.1 Classes Tabel 2.2 Properties Tabel 3.1 Struktur Tabel Term Tabel 3.2 Struktur Tabel Dokumen Tabel 3.3 Struktur Tabel Ranking Tabel 4.1 Pengujian Precision dan Recall Tabel 4.2 Blackbox Test... 64

14 DAFTAR PUSTAKA [1] Cahyana, Alif Nur Relevansi Hasil Pencarian pada Mesin Pencari menggunakan Semantik Web. Indonesia: Universitas Muhammadiyah Malang [2] Ayuningtyas, Nuriana Implementasi Ontologi Web dan Aplikasi Semantic untuk Sistem Sitasi Jurnal Elektronik Indonesia. Indonesia: Universitas Indonesia [3] A.K. Sharma and Parul Gupta Context based Indexing in Search Engines using Ontology. India : YMCA Institute of Engineering Faridabad [4] Hadi, Umar. Diakses pada tanggal 27 September [5] V. Richard Benjamins and Assuncion Gomez-Perez Knowledge System Technology: Ontologies and Problem-Solving Methods. University of Amsterdam. Netherlands. [6] T. Finin T. R. Gruber T. Senator R. Neches, R. E. Fikes and W. R. Swartout. Enabling Technology for Knowledge Sharing AI Magazine. [7] T. Gruber. Towards Principles for the Design of Ontologies Used for Knowledge Sharing. Int. Journal of Human-Computers Studies, 43: , [8] Willem Nico Borst. Construction of Engineering Ontologies for Knowledge Sharing and Reuse. PhD thesis, University of Twente, Netherland, 5 September SIKS The Dutch Graduate School.

15 [9] V. R. Benjamins R. Studer and D. Fensel. Knowledge Enginering, Principles and Methods, chapter Data and Knowledge Engineering, pages 25(1-2): [10] I Wayan Sinri Wicaksana. Survey and Evaluation of Methodology of Ontology Development. In Proc. of KOMMIT 2004, Jakarta&Depok, University of Gunadarma. [11] Natalya F. Noy and Deborah L. McGuiness. Ontology Development 101: A Guide to Creating Your First Ontology, [12] H. Wache, T. Vogele, U. Visser, H. Stuckenschmidt, G. Schuster, H. Neumann, and S. Hubner. Ontology-based Integration of Information a Survey Existing Approaches. In Proccedings of IJCAI-01 Workshop: Ontologies and Information Sharing, pages , Seattle, W A, USA. [13] York Sure and Rudi Studer. Towards the Semantic Web: Ontologydriven Knowledge Management, [14] Oscar Corcho, Mariano Fernandez-Lopez, and Asuncion Gomez- Perez. Methodologies, tools and languages for building ontologies: Where is their meeting point? Data knowl. Eng, 46(1)41-64, [15] W3C. Diakses pada tanggal 5 Oktober [16] Daniel O. Siahaan Graphical Notations For Semantic Web Language. Institut Teknologi Sepuluh November (ITS). Indonesia. [17] Michael C Daconta, Leo J Obrst, and Kevin T Smith A Guide to the Future of XML, Web Services, and Knowledge Management. Wiley Publishing, Indianapolis, Indiana, [18] Apache Jena. Diakses pada tanggal 10 Januari 2015.

16 [19] Jeremy J. Carroll, Ian Dickinson, Chris Dollin, Dave Reynolds, Andy Seaborne, Kevin Wilkinson Jena : Implementing the Semantic Web Recommendations. HP Laboratories Bristol. Inggris. [20] Xia, Tian. Chai, Yanmei An Improvement to TF-IDF: Term Distribution based Term Weigh Algorithm. JOURNAL OF SOFTWARE. Volume 6.