model semantic search dengan metode rule based pada pencarian
advertisement
1 MODEL SEMANTIC SEARCH DENGAN METODE RULE BASED PADA PENCARIAN INFORMASI MUSIK Eko Riswanto Teknik Informatika, STMIK EL RAHMA Yogyakarta e-mail: [email protected] Abstract The search service is a tool that help user to find information fastly. The facility of search service that is plenty today is using the word syntax, so that the information that is returned is not suitable with the hope of user. The established application is prototype of a searching service using the parameter namely keyword or sentence. The process of the sentence translation is done by eliminating stopword, parsing and stemming using algorithm tala. The formed tokens are classified into question word (QW), object properties (OBP), class (CLP), data type properties (DTP) and value. The next step is looking for the data value to all classes. Based on the found data value, it is formed relation between range and domain. Based on that relation, it is made queri SWRL to look for the data into knowledge basis.Semantic Search that is built is able to search for with parameter namely keyword or with sentence. Several sentences that have the same meaning can be used to do seeking for. Keywords: Semantic Web, SWRL, OWL, Rule, DTP, OBP, Class, Relation PENDAHULUAN Semantic Web memanfaatkan metadata untuk merepresentasikan content atau informasi dengan cara memberikan makna kata yang dapat dipahami, baik oleh manusia ataupun oleh mesin [1]. Inti dari Semantic Web adalah mengaplikasikan ontology untuk merepresentasikan content atau informasi menjadi basis pengetahuan dalam bentuk-bentuk yang dapat dipahami dan diproses oleh mesin. Melalui Semantic Web inilah, berbagai perangkat lunak akan mampu mencari, membagi, dan mengintegrasikan informasi dengan cara yang lebih mudah [2]. Dengan demikian ontology mampu menjembatani kesenjangan antara manusia dan mesin. Data dan informasi didefinisikan menjadi sebuah metadata berbasis ontology. Untuk memperoleh hasil pencarian yang lebih baik Semantic Web rule language (SWRL) diterapkan untuk melengkapi ontology dalam merepresentasikan pengetahuan. SWRL dapat mendeskripsikan suatu aturan-aturan yang dikehendaki agar dapat memproduksi suatu informasi tertentu yang diinginkan. SWRL merupakan sebuah abstraksi bahasa tingkat tinggi untuk mendeskripsikan aturan berbasis horn [3]. Dengan demikian, aplikasi pencarian yang dibuat diharapkan mampu menangani bahasa alamiah yang diinputkan namun mesin (komputer) mampu memahaminya dan menghasilkan informasi yang lebih relevan. Semantic search berusaha untuk meningkatkan akurasi pencarian dengan memahami maksud pencarian dan makna kontektual sehingga menghasilkan hasil yang lebih relevan. Menurut Grimes [4] semantic search pada intinya pencarian dibuat cerdas, pencarian yang berusaha meningkatkan akurasi dengan menghilangkan abiguitas melalui pemahaman konteks. [5] melakukan penelitian penggunaan teknologi semantik dengan menggunakan basis pengetahuan dalam ontologi berkaitan dengan musik. Konsep ontologi musik yang dibangun meliputi tiga spesifikasi yaitu mendefinisikan Functional Requirements for Bibliographic Records (FRBR) yang meliputi MusicalWork digunakan untuk mendefinisikan abstrak musik, MusicalManifestation yang berisikan record atau track musik dan MusicalItem yang berisikan 2 musik dalam bentuk CD atau lainnya. Pada FOAF ontologi didedinisikan MusicalArtist yang meliputi MusicalArtis dan MusicalGroup. Hasil dari penelitian ini adalah menyediakan kerangka kerja modular untuk representasi pengetahuan yang berhubungan dengan informasi musik. Demikian juga dengan [6] mengembangkan basis pengetahuan untuk menganalisis dan mengambil isi semantik musik yang diberi nama Context-based Music Recommendation (COMUS). Ontologi yang dibangun dapat mengekspresikan hubungan rinci dan rumit antara suasana hati, musik, dan situasi, memungkinkan pengguna untuk menemukan musik yang tepat sesuai dengan suasana hati dan aplikasi yang menghasilkan rekomendasi dari musik. Ontologi yang dibangun menjelaskan informasi musik terkait tentang hubungan dan atribut yang berkaitan dengan suasana hati orang, genre (misalnya, marah, senang), lokasi (misalnya, kantor, jalan), waktu (misalnya, pagi, musim dingin), dan peristiwa (misalnya, mengemudi, bekerja) dalam kehidupan sehari-hari. Pertanyaanpertanyaan yang diberikan untuk melakukan penalaran tentang konteks situasional pengguna dan rekomendasi musik yang sesuai misalnya: Apa jenis musik yang diadengarkan ketika ia merasa suram ditempat tidurnya di malam hari? Apa jenis musik yang dia dengarkan ketika ia jalan-jalan untuk menikmati sore hari? Apa jenis musik yang dia dengarkan ketika ia terlambat bangun di pagi hari? Apa jenis musik yang dia dengarkan ketika ia menyetir mobil kekantor di pagi hari? LANDASAN TEORI Semantic Web Semantic Web merupakan pengembangan web saat ini dimana informasi yang diberikan didefinisikan lebih bermakna dan lebih baik yang memungkinkan komputer dan pengguna dapat bekerja sama.Semantic Web bertujuan agar isi web yang diekpresikan di dalam bahasa alami yang dimengerti manusia, dapat juga dimengerti, diinterpretasi dan digunakan oleh perangkat lunak (software agents). Melalui Semantic Web inilah, berbagai perangkat lunak akan mampu mencari, membagi, dan mengintegrasikan informasi dengan cara yang lebih mudah [2]. W3C (World Wide Web Consortium) memberikan suatu visi dari semantic web yaitu gagasan untuk memiliki data di web yang didefinisikan serta dihubungkan sedemikian rupa sehingga bisa digunakan oleh mesin, bukan hanya untuk ditampilkan tetapi juga untuk tujuan automasi, integrasi dan penggunaan kembali data antar berbagai aplikasi [7]. Mesin disini mengacu pada komputer atau program komputer yang memiliki fungsi di web, misalnya seperti software agents, sofbot dan aplikasi yang lain. Semantic web mengindikasikan bahwa makna data pada web dapat dipahami, baik oleh manusia maupun oleh komputer. Agar dapat diproses oleh mesin, dokumen web dianotasikan dengan metainformation (metadata). Meta-information mendefinisikan informasi dengan cara yang dapat diproses oleh mesin [1]. Dengan demikian proses pencarian informasi pada dokumen web yang semantis mampu memberikan hasil yang diharapkan oleh pengguna. Arsitektur Semantic Web Menurut [7], arsitektur dari semantic web terdiri dari beberapa Layer yang ditunjukkan oleh Gambar 1. 1. Layer Unicode dan URI Uniform Resource Identifiers (URI) memastikan penggunaan sekumpulan karakter yang telah disepakati secara internasional dan menyediakan alat untuk mengidentifikasi obyek di semantic web. Jenis URI yang terkenal adalah URL (Uniform Resource Locator) yang akan memberitahu komputer dimana letak suatu resource. 3 2. Layer XML, Namespace, XML Schema Layer ini mengintegrasikan definisi Semantic web dengan dokumen XML (Extensible Markup Language) lain yang sesuai standar. XML merupakan format standar untuk dokumen terstruktur dan sebagai cara paling fleksibel untuk menciptakan standar bagi format informasi dan kemudian menyediakan format tersebut beserta datanya di web. XML Schema menggambarkan struktur dan batasan dari isi dokumen XML, namespace merupakan standar yang digunakan untuk menentukan label unik kepada sekumpulan nama elemen yang didefinisikan oleh XML Schema. 3. RDF dan RDF Schema RDF (Resource Description Framework) dan RDF Schema memungkinkan pengguna untuk membuat pernyataan tentang obyek dan URI serta mendefinisikan kosakata yang bisa diacu dengan URI tersebut. Layer inilah yang menentukan tipe dari resource dan link. RDF Schema mendeklarasikan keberadaan kelas dan properti, termasuk subkelas, subproperti, domain dan range. 4. Ontology vocabulary Ontology mendukung perkembangan kosakata karena pada Layer RDF dapat ditentukan relasi antar konsep yang berbeda. 5. Logic Layer logic menyediakan framework untuk menulis aksioma dari aturan dasar sistem. Layer ini digunakan untuk meningkatkan bahasa ontologi dan memungkinkan penulisan aplikasi pengetahuan deklaratif khusus. 6. Proof Layer proof mengeksekusi aturan dari Layer logic. Layer proof melibatkan proses deduktif serta representasi proof dalam bahasa web dan validasi proof. 7. Trust Layer trust mengevaluasi apakah hasil dari Layer proof bisa dipercaya. Layer ini akan muncul melalui penggunaan digiital signature berdasarkan rekomendasi yang diberikan oleh agen yang terpercaya. 8. Digital Signature Digital signature mendefenisikan blok dari data yang terenkripsi yang akan dimanfaatkan oleh komputer dan agen untuk memastikan apakah suatu informasi yang disediakan oleh sumber yang terpercaya serta mendeteksi adanya perubahan pada dokumen. 4 Ontology Gambar 1. Arsitektur semantic web Ontologi adalah suatu konseptual yang formal dari sebuah domain tertentu yang dipakai bersama oleh kelompok orang [8]. Sedang menurut [9] ontologi merupakan teori tentang makna dari suatu obyek, properti dari suatu obyek, serta relasi obyek tersebut yang mungkin terjadi pada suatu domain pengetahuan. Ontologi sangat penting karena dapat digunakan menerangkan tentang struktur suatu disiplin ilmu. Secara teknis sebuah ontologi direpresentasikan dalam bentuk classes, properties, slots, dan instans [8]. 1. Class, menerangkan konsep (atau makna) suatu domain. Class adalah kumpulan dari elemen dengan properti yang sama. Suatu class dapat mempunyai turunan subclass yang menerangkan konsep yang lebih spesifik. 2. Property, menerangkan konsep nilai-nilai, status, terukur yang mungkin ada untuk domain. 3. Slot, merupakan representasi dari kerangka pengetahuan atau relasi yang menerangkan properti dari kelas dan instant. 4. Instant, adalah individu yang telah dibuat (diciptakan). Instant dari sebuah subclass merupakan instant dari suatu superclass. METODE PENELITIAN Tahapan yang dilakukan pada penelitian ini adalah: 1. Tahap Analisis Pada tahap ini kegiatan yang dilakukan adalah: a. Analisis tentang masalah penelitian dan menentukan pemecahan masalah yang tepat untuk menyelesaikannya. Termasuk didalamnya mendefinisikan batasan sistem dan strategi pengembangan yang digunakan. b. Mengumpulkan seluruh informasi yang terkait dan dianalisis. Informasi-informasi tersebut merupakan dasar untuk menetapkan persyaratan bisnis dari sistem yang akan dikembangkan. c. Sistem dimodelkan secara logis berdasarkan persyaratan-persyaratan bisnis yang telah ditentukan. 2. Tahap Desain a. Membuat desain ontologi berdasarkan model logis yang telah dibuat menggunakan tools protege. b. Membuat analisis pola kalimat pertanyaan yang akan digunakan untuk melakukan query pada sistem. Pola query meliputi yang dianalisis meliputi query dengan menggunakan kata kunci (keyword) dan query dengan menggunakan kalimat. c. Membuatan aturan (rule) dalam menampilkan data-data pada informasi musik. d. Membuat rancangan antar muka sistem 3. Konstruksi Program Pada tahap ini dibangun aplikasi pencarian dengan pemrosesan query, baik query dengan menggunakan kata kunci (keyword) maupun query dengan menggunakan kalimat sesuai dengan kebutuhan sistem. 2. Pengujian Pada tahap ini dilakukan pengujian pada aplikasi yang sudah dibangun, pengujian dilakukan dengan validitas aturan untuk memasukkan pertanyaan dan keluaran dengan menggunakan Bahasa Indonesia. Keakuratan hasil pencarian didapatkan dengan membandingkan dokumen relevan yang berhasil ditemukan dengan seluruh dokumen relevan. 5 RANCANGAN SISTEM 1. Analisis Sistem Prototipe yang dibangun adalah aplikasi sistem pencarian informasi musik berbasis semantik web. Layanan yang disediakan dalam sistem ini berupa fasilitas pencarian dengan menggunakan kalimat berbahasa Indonesia. Kalimat yang dimasukkan bisa berupa kalimat sederhana, kalimat pertanyaan, kalimat perintah. Kalimat yang dimasukkan dalam pencarian akan dilakukan proses penghapusan stop word, parsing dan stemming untuk menentukan pola kalimat yang sesuai dengan dengan pola kalimat yang sudah didefinisikan dalam aturan produksi. Hasil pencarian berupa informasi musik sesuai dengan yang disimpan dalam basis pengetahuan. 2. Perancangan Sistem Otologi yang digunakan dibagai dalam dua bentuk yaitu ontologi music yang digunakan untuk menyimpan basis pengetahuan music, yang kedua ontologi sinonimowl digunakan untuk menyimpan key word, stopword dan question word. Ontologi music yang digunakan didefinikan kedalam empat kelas utama yaitu Album, MusicGroup, Person danSong. a. Person, kelas ini merepresentasikan informasi tentang orang yang dapat berupa penyanyi, pencipta lagu dan anggota group musik. b. MusicGroup, kelas ini mereprentasikan informasi tentang group musik yang ada. c. Song, kelas ini merepresentasikan informasi tentang koleksi lagu yang ada berserta penyanyi dan penciptanya. d. Album, kelas ini merepresentasikan informasi tentang album musik yang dikeluarkan oleh orang atau group musik beserta rincian lagunya. Diagram kelas dari ontologi yang dibuat menunjukkan hubungan interaksi antar kelas dalam sistem, sehingga dengan diagam kelas penyajian informasi yang dimiliki oleh setiap kelas dapat tersaji dengan jelas. Relasi antar kelas dalam ontologi informasi musik diperlihatkan pada Gambar 2. conte nt co r be em M s ha ai nt ne d f e rO b m me Gambar 2. Diagram relasi antar kelas 6 Pada Gambar 2 kelas MusicGroup berelasi dengan kelas Person dengan relasi hasMember, yang dapat diartikan sebuah group musik memiliki beberapa orang anggota. Kelas Person berelasi dengan kelas Album dengan relasi release, yang artinya sebuah group musik dapat merilis atau mengeluarkan album. Kelas Album berelasi dengan kelas Song dengan relasi content, yang artinya sebuah album terdiri dari beberapa lagu. Kelas Person berelasi dengan kelas Album dengan relasi release, yang berarti seseorang dapat mengeluarkan album. Kelas Person berelasi dengan kelas Song dengan relasi sing, yang berarti seseorang dapat menyanyikan suatu lagu. Kelas Person berelasi dengan kelas Song dengan relasi create, yang berarti seseorang dapat menciptakan suatu lagu. Kelas Song berelasi dengan kelas MusicGroup yang berarti lagu dapat diciptakan oleh grup musik. 3. Pengolahan Bahasa Alami Proses pertama adalah pembuangan stop word dimaksudkan untuk menghilangkan kata yang tidak memiliki arti atau tidak relevan. Kata-kata dalam yang dihapus dalam suatu kalimat disimpan tersendiri dalam ontologi. Apabila dalam kalimat terdapat kata yang masuk dalam daftar stop word maka kata tersebut tidak akan diproses lebih lanjut. Berdasarkan stop word yang ada selanjutnya akan dilakukan proses tokenisasi, yaitu memacah kalimat kedalam kata-kata yang dibedakan berdasarkan spasi dalam kalimat. Misalkan parameter kalimat yang dimasukkan siapa pencipta lagu yang berjudul yogyakarta, proses penghilangan stop word dapat dilihat pada Gambar 3. Langkah selanjutnya dilakukan proses tokenizing. Kata dapat diidentifikasi dengan kata yang lain oleh karakter spasi, sehingga proses tokenizing yang dilakukan dengan mengandalkan karakter spasi pada kalimat untuk memisahkan setiap kata. Gambar 4 merupakan gambaran proses tokenizing. Langkah selanjutnya adalah melakukan stemming pada setiap token. Proses stemming adalah proses pembentukan kata dasar. Algoritma stemming menggunakan algoritma berbasis aturan dari Tala[10]. Stemming digunakan untuk mereduksi kata untuk menghindari ketidakcocokan, dimana kata-kata yang berbeda namun memiliki makna dasar yang sama direduksi menjadi satu bentuk. Gambar 5 menunjukkan contoh proses stemming pada kata-kata yang telah melalui proses tokenisasi dan filtering. Gambar 3. Proses filtering kalimat pencarian 7 Gambar 4. Proses tokenization kalimat Gambar 5. Proses stemming 4. Representasi Kalimat Proses pertama yang dilakukan adalah mencari kata tanya yang ada pada kalimat. Jika kata tanya ditemukan maka akan ditentukan jawaban yang dimaksud dalam kalimat. Jawaban yang dimaksud didapat dari sinonimowl yang telah didefinisikan. Siapa akan masuk dalam question word, cipta masuk dalam OBP, lagu masuk dalam CLP, judul masuk dalam DTP dan yogyakarta masuk dalam data value. Setelah proses representasi selesai dilakukan proses selanjutnya adalah menetapkan masing-masing hasil yang didapat kedalam ontologi music. Pertanyaan siapa akan merujuk ke jawaban name, group_name. Name dan group_name dalam ontologi termasuk dalam data type properties, sehingga dimasukkan dalam DTP. Proses selanjutnya adalah mencari data type properties (DTP), obyect properties (OBP), class properties (CLP) dan value dalam kalimat. Kata cipta merupakan OBP yang menunjuk pada relasi create, created_by, kata lagu merupakan CLP yang merupakan kelas song, kata judul merupakan DTP yang menunjuk pada title dan yogyakarta merupakan value. Gambar 6 menunjukkan representasi kalimat berdasarkan question word, DTP, OBP, CLP dan data value. 8 Gambar 6 Representasi kalimat dalam Question word, DTP, OBP, CLP dan Value Setelah proses representasi selesai dilakukan, langkah selanjutnya adalah mencari nilai dari value pada semua class yang ada dalam music. Berdasarkan contoh yogyakarta terdapat pada class song, maka akan didapat hasil pencarian berupa individu lagu yogyakarta. Langkah selanjutnya adalah menetapkan kelas yang memuat individu hasil pencarian. Individu dan kelas yang diperoleh akan disimpan dalam sebuah obyek. Proses selanjutnya adalah melihat nilai yang ada dalam OBP. Pada proses representasi kalimat OBP berisi create dan createdBy. Selanjutnya dari OBP ditentukan domain dan range masing-masing class. Create domainnya person, rangenya song. Langkah selanjutnya adalah mencari domain person pada hasil obyek result. Pencarian tidak ditemukan pada obyek result karena berisi song dan album maka proses dilanjutkan pada relasi kedua pada OBP yaitu created_by. Created_by memiliki domain song dan rangenya person. Langkah selanjutnya adalah mencari domain song pada obyek. Proses penentuan domain dan range dalam OBP dapat dilihat pada Gambar 7. Gambar 7. Pencarian domain dalam obyek 5. Pembentukkan Query SWRL Proses pencarian infomasi music pada basis pengetahuan dilakukan dengan mencari value dari kalimat pada semua atribut dari class yang ditemukan. Pencarian individu dilakukan dengan membentuk queri SWRL. Format pembentukan query SWRL untuk menampilkan semua atribut pada ClassDomain ditunjukkan Gambar 8. Langkah kedua adalah menampikan relasi antara dari ClassDomain dan ClassRange yaitu Song createdBy Person. Format pembentukkan query SWRL untuk menampilkan relasi ClassDomain dengan ClassRange ditunjukkan Gambar 9. Class(?varClass) ^ ClassAtribute(?varClass,?varClassAtribut) ^ swrlb:containsIgnoreCase(?varClassAtribut,"value") -> sqwrl:select(?varClass) Gambar 8. Format query menampilkan data pada atribut ClassDomain 9 classDomain(?varClass) ^ classDomainAtribute(?varclassDomain,?varclassDomainAtribute) ^ swrlb:containsIgnoreCase(?varClassDomainAtribute,"value") ^ classRange(?varClassRange) ^ relation(?varClassDomain,?varClassRange) -> sqwrl:selectDistinct(?varClassDomain) Gambar 9. Format query menampilkan relasi class 6. Perancangan Aturan Aturan atau rule merupakan sebuah konsep yang menjadi acuan pada suatu model ontologi. Suatu model ontologi dimungkinkan terdiri dari sebuah rule bahkan lebih dari satu rule. Banyaknya rule yang digunakan atau diterapkan pada sebuah model ontologi dipengaruhi oleh banyak faktor seperti komplektivitas permasalahan, keragaman data yang digunakan, hubungan antar objek dalam permasalahan, dan lain sebagainya. Rule digunakan untuk mengatur relasi atau hubungan antar elemen-elemen penyusun ontologi seperti relasi antar class, relasi class dengan datatype, relasi antar instance dalam suatu class ataupun instance antar class. Rule-rule yang dibentuk dalam ontologi secara lengkap dijabarkan dalam Tabel 1. Rule Name MemberCreateSong MemberReleaseAlbum MemberSingSong GroupSingSong InversGroupSingSong InversPersonSingSong NameOrAlias PersonSingSong Tabel 1. Aturan dan diskripsi dalam ontologi Syntax MusicGroup(?x) ∧ Person(?y) ∧ hasMember(?x, ?y) ∧ Song(?z) ∧ create(?x, ?z) → create(?y, ?z) MusicGroup(?x) ∧ Person(?y) ∧ hasMember(?x, ?y) ∧ Album(?z) ∧ release(?x, ?z) → release(?y, ?z) MusicGroup(?x) ∧ Person(?y) ∧ hasMember(?x, ?y) ∧ Song(?a) ∧ sing(?x, ?a) → sing(?y, ?a) MusicGroup(?x) ∧ Album(?y) ∧ release(?x, ?y) ∧ Song(?z) ∧ content(?y, ?z) → sing(?x, ?z) Song(?x) ∧ MusicGroup(?y) ∧ sing(?y, ?x) → sung(?x, ?y) Song(?x) ∧ Person(?y) ∧ sing(?y, ?x) → sung(?x, ?y) Person(?x) ∧ alias(?x, ?y) → name(?x, ?y) Person(?x) ∧ Album(?y) ∧ release(?x, ?y) ∧ Song(?z) ∧ content(?y, ?z) → sing(?x, ?z) Keterangan Group music menciptakan lagu X, maka anggota Y menciptakan lagu X Group musik X mengeluarkan album Z, maka anggota Y mengeluarkan album Z Group musik X mengeluarkan album Z maka anggota Y menyanyikan lagu dalam album Z Group musik X mengeluarkan album Y maka group musik menyanyikan lagu dalam album Y Group musik X menyanyikan lagu Y maka berlaku invers lagu X dinyanyikan oleh group music Y Orang Y menyanyikan lagu X maka berlaku invers lagu X dinyanyikan oleh orang Y Orang X memiliki alias Y maka Y merupakan nama X Orang X mengeluarkan album Y maka orang tersebut menyanyikan lagu dalam album Y HASIL DAN PEMBAHASAN Implementasi dari hasil penelitian ini adalah sebuah prototipe aplikasi pencarian informasi musik berbasis web semantik dengan menggunakan ontologi dan rule untuk 10 melakukan pengolahan pada basis pengetahuan. Antar muka (interface) dari prototipe aplikasi dibuat sederhana dengan fasilitas pencarian berbasis teks dan menu yang dapat langsung diakses oleh pengguna yaitu Album Collection, Song Collection, Import From Database dan How to Search. 1. Pengujian Menggunakan Kata Kunci Pengujian menggunakan kata kunci (key word) adalah pengujian dengan menggunakan data value dari setiap atribut dari masing-masing class. Pengujian dilakukan untuk mengetahui tingkat keberhasilan sistem yang dikembangkan. Gambar 10 menunjukan contoh hasil pengujian dengan menggunakan parameter input berupa kata kunci. Pengujian pada class Person dimaksudkan untuk mencari nilai data yang terkandung dalam class person.Misalkan pencarian dengan menggunakan kata kuncineo. Neo adalah nama panggilan untuk Sabrang Mowo Damar Panuluh, maka akan muncul biodata dari neo yang disimpan pada class Person. Pengujian pada class Album dimaksudkan untuk mencari nilai data yang terkandung dalam class Album. Misalkan pencarian dengan menggunakan kata kunci persipan. Persipan adalah nama album yang dikeluarkan group musik D’Masiv, maka akan didapatkan informasi dari album persiapan yang disimpan dalam class Album.Pengujian pada class Song dimaksudkan untuk mencari nilai data yang terkandung dalam class song.Misalkan pencarian dengan menggunakan kata kuncirelung hati. Relung hati adalah sebuah judul lagu dalam album Cinta Bersabarlah, maka akan didapatkan informasi dari lagu relung hati yang disimpan dalam class Song.Pengujian pada class MusicGroup dimaksudkan untuk mencari nilai data yang terkandung dalam class MusicGroup.Misalkan pencarian dengan menggunakan kata kunci wali. Wali adalah nama panggilan untuk sebuah group music, maka akan didapatkan informasi dari group musik wali yang disimpan dalam class MusicGroup. Gambar 10.Hasil pencarian dengan kata kunci 2. Pengujian Menggunakan Kalimat Pengujian mengunakan kalimat ialah pengujian dimana pengguna dapat memasukkan serangkaian kata untuk melakukan proses pencarian. Kalimat yang dimasukkan dapat berupa kalimat tanya, kalimat perintah atau kalimat tanpa kata tanya atau kata perintah. Pengujian dengan menggunakan kalimat tanya dapat dilakukan dengan menggunakan kata tanya siapa, apa, kapan. Kalimat perncarian yang melibatkan kata tanya siapa akan menghasilkan jawaban yang menunjuk ke nama orang atau nama grup musik. Gambar 11 menunjukkan pengujian dengan kalimat tanya siapa pencipta lagu relung hati? 11 Gambar 11. Hasil pengujian dengan kata tanya siapa Tabel 2.Daftar pertanyaan yang telah diujikan No Kalimat Pencarian 1. Siapa pencipta lagu yang berjudul yogyakarta 2. Pencipta lagu berjudul yogyakarta 3. Tampilkan pencipta lagu berjudul yogyakarta 4. Lagu berjudul yogyakarta diciptakan siapa 5. Tampilkan penyanyi lagu yogyakarta 6. Siapa penyanyi lagu yogyakarta 7. Lagu berjudul yogyakarta dinyanyikan siapa 8. Tampilkan lagu yang diciptakan oleh Kevin 9. Kevin menciptakan lagu apa saja 10. Tampilkan anggota group musik wali 11. Tampilkan anggota group wali 12. Siapa anggota wali 13. Wali beranggotakan siapa saja 14. Tampilkan lagu dalam album persiapan 15. Tampilkan album persiapan 16. Tampilkan lagu dangdut 17. Tampilkan lagu jenis dangdut 18. Albumnya wali 19. Tampilkan albumnya wali 20. Tampilkan lagu yang dinyanyikan oleh wali 21. Tampilkan lagu yang dinyanyikan faank 22. Cari lagu yang berjudul yogyakarta 23. Cari lagu yang dikarang oleh neo 24. Tampilkan lagu yang mengandung lirik masih seperti dulu 25. Tampilkan album yang dirilis katon 26. Tampilkan lagu yang yogyakarta dalam album kedua 27. Tampilkan lagu karangan kevin yang berjenis pop 28. Siapa pencipta lagu yang berjudul yoyakarta Berhasil Berhasil Berhasil Keterangan Berhasil Berhasil Berhasil Berhasil Berhasil Berhasil Berhasil Berhasil Berhasil Berhasil Berhasil Berhasil Berhasil Berhasil Berhasil Berhasil Berhasil Berhasil Berhasil Berhasil Berhasil Berhasil Tidak sesuai karena ada dua value yogyakarta dan kedua Tidak berhasil karena ada dua value kevin dan pop Tidak berhasil karena yogyakarta kurang huruf “g” 12 Pada Gambar 11 kata tanya siapa diletakkan diawal kalimat, penggunaan kata Tanya dapat juga diletakkan diakhir kalimat, misalkan relung hati diciptakan siapa? Dengan menggunakan dua pola kalimat berbeda yang memiliki makna yang sama akan mendapatkan hasil perncarian yang sama. Kalimat pencarian yang telah diujikan dalam aplikasi yang dikembangkan ditunjukkan pada Tabel 2. KESIMPULAN Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan dapat disimpulkan beberapa hal sebagai berikut: 1. Pemodelan ontologi dalam aplikasi yang dikembangkan dibuat menjadi dua yaitu ontologi music digunakan untuk menyimpan basis pengetahuan tentang musik dan ontologi sinonimowl digunakan untuk menyimpan daftar kata questionword, daftar kata stopword dan keyword yang berisi padanan kata untuk data type properties (DTP), obyect properties (OBP), class (CLP). 2. Pencarian informasi musik dapat dilakukan dengan menggunakan kata kunci (keyword) dan menggunakan kalimat. Kata kunci yaitu berupa value dari semua class yang ada. Kalimat untuk melakukan pencarian dapat berupa kalimat tanya, kalimat perintah atau kalimat yang tidak mengandung kata tanya atau kata perintah. 3. Aplikasi yang dibuat mampu memahami maksud dari beberapa kalimat pencarian yang mempunyai makna yang sama. 4. Aplikasi yang dibuat hanya mampu memproses kalimat pencarian yang mengandung satu value saja, untuk kalimat yang mengandung lebih dari satu value belum bisa dilakukan. Misalkan Tampilkan lagu karangan neo yang berjenis pop. SARAN Aplikasi yang dibuat belum bisa menangani perbaikan kesalahan ketik secara otomatis, sehingga perlu pengembangan untuk membuat mekanisme koreksi kesalahan ketik secara otomatis . DAFTAR PUSTAKA [1] Davies, J., Fensel D., dan Van Hermelen, F., 2003, Toward The Semantic Web-Ontologydriven Knowledge Management, JohnWiles & Sons, Ltd, Chichester. [2] Berners-Lee T., Hendler J., dan Lassila O., 2001, The Semantic Web. Technical report, Scientific American. [3] Horrocks, I., Patel-Scheneider, P., Boley H., Tabet S., Grosof, B., dan Dean, M., 2004, SWRL: A semantic Web Rule Language Combining OWL and RuleML. http://www.w3.org/Submission/SWRL/. [4] Grimes, S., 2010, Two + Nine Types of Semantic Search, http://www.informationweek.com/news/software/bi/222400100, diakses 9 September 2011. [5] Raimond, Y., Abdallah, S., Sandler, M. dan Giasson, F., 2007, The Music Ontology, Centre for Digital Music Queen Mary, University of London. 13 [6] Song, S., Kim, M., Rho, S., dan Hwang, E., 2009, Music Ontology for Mood and Situation Reasoning to Support Music Retrieval and Recommendation, Third International Conference on Digital Society (IEEE Computer Society). [7] W3C, 2001, Semantic Web Activity, http://www.w3.org/2001/12/semweb-fin/w3csw diakses tanggal 1 Februari 2012. [8] Georgiev, I., 2005, Ontology Modelling for Semantic Web-driven Application,International Conference on Computer Systems and TechnologiesCompSysTech’2005. [9] Chandrasekaran, B., Josephson, J.R. dan Benjamins, V.R., 2009,What Are Ontologies, and Why Do We Need Them?, Ohio State University. [10] Tala, Z, 2003, A Study of Stemming Effect on Information Retrieval in Bahasa Indonesia, Institute for Logic, Language and Computation, Universiteit van Amsterdam, The Netherlands.
