1

MODEL SEMANTIC SEARCH DENGAN METODE RULE BASEDPADA PENCARIAN INFORMASI MUSIK

Eko RiswantoTeknik Informatika, STMIK EL RAHMA Yogyakarta

e-mail: riswantoeko@gmail.com

AbstractThe 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 isreturned is not suitable with the hope of user.

The established application is prototype of a searching service using the parameternamely keyword or sentence. The process of the sentence translation is done by eliminatingstopword, parsing and stemming using algorithm tala. The formed tokens are classified intoquestion word (QW), object properties (OBP), class (CLP), data type properties (DTP) andvalue. The next step is looking for the data value to all classes. Based on the found datavalue, it is formed relation between range and domain. Based on that relation, it is madequeri SWRL to look for the data into knowledge basis.Semantic Search that is built is ableto search for with parameter namely keyword or with sentence. Several sentences that havethe same meaning can be used to do seeking for.Keywords: Semantic Web, SWRL, OWL, Rule, DTP, OBP, Class, Relation

PENDAHULUANSemantic Web memanfaatkan metadata untuk merepresentasikan content atau

informasi dengan cara memberikan makna kata yang dapat dipahami, baik oleh manusiaataupun oleh mesin [1]. Inti dari Semantic Web adalah mengaplikasikan ontology untukmerepresentasikan content atau informasi menjadi basis pengetahuan dalam bentuk-bentukyang dapat dipahami dan diproses oleh mesin. Melalui Semantic Web inilah, berbagaiperangkat lunak akan mampu mencari, membagi, dan mengintegrasikan informasi dengancara yang lebih mudah [2]. Dengan demikian ontology mampu menjembatani kesenjanganantara manusia dan mesin. Data dan informasi didefinisikan menjadi sebuah metadataberbasis ontology. Untuk memperoleh hasil pencarian yang lebih baik Semantic Web rulelanguage (SWRL) diterapkan untuk melengkapi ontology dalam merepresentasikanpengetahuan. SWRL dapat mendeskripsikan suatu aturan-aturan yang dikehendaki agardapat memproduksi suatu informasi tertentu yang diinginkan. SWRL merupakan sebuahabstraksi bahasa tingkat tinggi untuk mendeskripsikan aturan berbasis horn [3]. Dengandemikian, aplikasi pencarian yang dibuat diharapkan mampu menangani bahasa alamiahyang diinputkan namun mesin (komputer) mampu memahaminya dan menghasilkaninformasi yang lebih relevan.

Semantic search berusaha untuk meningkatkan akurasi pencarian dengan memahamimaksud pencarian dan makna kontektual sehingga menghasilkan hasil yang lebih relevan.Menurut Grimes [4] semantic search pada intinya pencarian dibuat cerdas, pencarian yangberusaha meningkatkan akurasi dengan menghilangkan abiguitas melalui pemahamankonteks.

[5] melakukan penelitian penggunaan teknologi semantik dengan menggunakanbasis pengetahuan dalam ontologi berkaitan dengan musik. Konsep ontologi musik yangdibangun meliputi tiga spesifikasi yaitu mendefinisikan Functional Requirements for BibliographicRecords (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 yangmeliputi MusicalArtis dan MusicalGroup. Hasil dari penelitian ini adalah menyediakankerangka kerja modular untuk representasi pengetahuan yang berhubungan denganinformasi musik. Demikian juga dengan [6] mengembangkan basis pengetahuan untukmenganalisis dan mengambil isi semantik musik yang diberi nama Context-based MusicRecommendation (COMUS). Ontologi yang dibangun dapat mengekspresikan hubungan rincidan rumit antara suasana hati, musik, dan situasi, memungkinkan pengguna untukmenemukan musik yang tepat sesuai dengan suasana hati dan aplikasi yang menghasilkanrekomendasi dari musik. Ontologi yang dibangun menjelaskan informasi musik terkaittentang hubungan dan atribut yang berkaitan dengan suasana hati orang, genre (misalnya,marah, senang), lokasi (misalnya, kantor, jalan), waktu (misalnya, pagi, musim dingin), danperistiwa (misalnya, mengemudi, bekerja) dalam kehidupan sehari-hari. Pertanyaan-pertanyaan yang diberikan untuk melakukan penalaran tentang konteks situasionalpengguna dan rekomendasi musik yang sesuai misalnya: Apa jenis musik yang diadengarkanketika ia merasa suram ditempat tidurnya di malam hari? Apa jenis musik yang diadengarkan ketika ia jalan-jalan untuk menikmati sore hari? Apa jenis musik yang diadengarkan ketika ia terlambat bangun di pagi hari? Apa jenis musik yang dia dengarkanketika ia menyetir mobil kekantor di pagi hari?

LANDASAN TEORISemantic Web

Semantic Web merupakan pengembangan web saat ini dimana informasi yangdiberikan didefinisikan lebih bermakna dan lebih baik yang memungkinkan komputer danpengguna dapat bekerja sama.Semantic Web bertujuan agar isi web yang diekpresikan di dalambahasa alami yang dimengerti manusia, dapat juga dimengerti, diinterpretasi dan digunakanoleh perangkat lunak (software agents). Melalui Semantic Web inilah, berbagai perangkat lunakakan mampu mencari, membagi, dan mengintegrasikan informasi dengan cara yang lebihmudah [2].

W3C (World Wide Web Consortium) memberikan suatu visi dari semantic web yaitugagasan untuk memiliki data di web yang didefinisikan serta dihubungkan sedemikian rupasehingga bisa digunakan oleh mesin, bukan hanya untuk ditampilkan tetapi juga untuktujuan automasi, integrasi dan penggunaan kembali data antar berbagai aplikasi [7]. Mesindisini mengacu pada komputer atau program komputer yang memiliki fungsi di web,misalnya seperti software agents, sofbot dan aplikasi yang lain. Semantic webmengindikasikan bahwa makna data pada web dapat dipahami, baik oleh manusia maupunoleh komputer. Agar dapat diproses oleh mesin, dokumen web dianotasikan dengan meta-information (metadata). Meta-information mendefinisikan informasi dengan cara yang dapatdiproses oleh mesin [1]. Dengan demikian proses pencarian informasi pada dokumen webyang semantis mampu memberikan hasil yang diharapkan oleh pengguna.

Arsitektur Semantic WebMenurut [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 yangtelah disepakati secara internasional dan menyediakan alat untuk mengidentifikasi obyek disemantic web. Jenis URI yang terkenal adalah URL (Uniform Resource Locator) yang akanmemberitahu komputer dimana letak suatu resource.

3

2. Layer XML, Namespace, XML SchemaLayer ini mengintegrasikan definisi Semantic web dengan dokumen XML (Extensible

Markup Language) lain yang sesuai standar. XML merupakan format standar untuk dokumenterstruktur dan sebagai cara paling fleksibel untuk menciptakan standar bagi formatinformasi dan kemudian menyediakan format tersebut beserta datanya di web. XML Schemamenggambarkan struktur dan batasan dari isi dokumen XML, namespace merupakan standaryang digunakan untuk menentukan label unik kepada sekumpulan nama elemen yangdidefinisikan oleh XML Schema.3. RDF dan RDF Schema

RDF (Resource Description Framework) dan RDF Schema memungkinkan penggunauntuk membuat pernyataan tentang obyek dan URI serta mendefinisikan kosakata yangbisa 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 dapatditentukan 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 penulisanaplikasi pengetahuan deklaratif khusus.6. Proof

Layer proof mengeksekusi aturan dari Layer logic. Layer proof melibatkan prosesdeduktif serta representasi proof dalam bahasa web dan validasi proof.7. Trust

Layer trust mengevaluasi apakah hasil dari Layer proof bisa dipercaya. Layer ini akanmuncul melalui penggunaan digiital signature berdasarkan rekomendasi yang diberikan olehagen yang terpercaya.8. Digital Signature

Digital signature mendefenisikan blok dari data yang terenkripsi yang akandimanfaatkan oleh komputer dan agen untuk memastikan apakah suatu informasi yangdisediakan oleh sumber yang terpercaya serta mendeteksi adanya perubahan padadokumen.

4

Gambar 1. Arsitektur semantic webOntology

Ontologi adalah suatu konseptual yang formal dari sebuah domain tertentu yangdipakai bersama oleh kelompok orang [8]. Sedang menurut [9] ontologi merupakan teoritentang makna dari suatu obyek, properti dari suatu obyek, serta relasi obyek tersebut yangmungkin terjadi pada suatu domain pengetahuan. Ontologi sangat penting karena dapatdigunakan 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 yangmenerangkan konsep yang lebih spesifik.

2. Property, menerangkan konsep nilai-nilai, status, terukur yang mungkin ada untukdomain.

3. Slot, merupakan representasi dari kerangka pengetahuan atau relasi yang menerangkanproperti dari kelas dan instant.

4. Instant, adalah individu yang telah dibuat (diciptakan). Instant dari sebuah subclassmerupakan instant dari suatu superclass.

METODE PENELITIANTahapan yang dilakukan pada penelitian ini adalah:

1. Tahap AnalisisPada tahap ini kegiatan yang dilakukan adalah:a. Analisis tentang masalah penelitian dan menentukan pemecahan masalah yang tepat

untuk menyelesaikannya. Termasuk didalamnya mendefinisikan batasan sistem danstrategi pengembangan yang digunakan.

b. Mengumpulkan seluruh informasi yang terkait dan dianalisis. Informasi-informasitersebut merupakan dasar untuk menetapkan persyaratan bisnis dari sistem yangakan dikembangkan.

c. Sistem dimodelkan secara logis berdasarkan persyaratan-persyaratan bisnis yangtelah ditentukan.

2. Tahap Desaina. 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 denganmenggunakan 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 ProgramPada tahap ini dibangun aplikasi pencarian dengan pemrosesan query, baik query

dengan menggunakan kata kunci (keyword) maupun query dengan menggunakan kalimatsesuai dengan kebutuhan sistem.2. Pengujian

Pada tahap ini dilakukan pengujian pada aplikasi yang sudah dibangun, pengujiandilakukan dengan validitas aturan untuk memasukkan pertanyaan dan keluaran denganmenggunakan Bahasa Indonesia. Keakuratan hasil pencarian didapatkan denganmembandingkan dokumen relevan yang berhasil ditemukan dengan seluruh dokumenrelevan.

5

RANCANGAN SISTEM1. Analisis Sistem

Prototipe yang dibangun adalah aplikasi sistem pencarian informasi musik berbasissemantik web. Layanan yang disediakan dalam sistem ini berupa fasilitas pencarian denganmenggunakan kalimat berbahasa Indonesia. Kalimat yang dimasukkan bisa berupa kalimatsederhana, kalimat pertanyaan, kalimat perintah. Kalimat yang dimasukkan dalam pencarianakan dilakukan proses penghapusan stop word, parsing dan stemming untuk menentukan polakalimat yang sesuai dengan dengan pola kalimat yang sudah didefinisikan dalam aturanproduksi. Hasil pencarian berupa informasi musik sesuai dengan yang disimpan dalam basispengetahuan.2. Perancangan Sistem

Otologi yang digunakan dibagai dalam dua bentuk yaitu ontologi music yangdigunakan untuk menyimpan basis pengetahuan music, yang kedua ontologi sinonimowldigunakan untuk menyimpan key word, stopword dan question word. Ontologi music yangdigunakan didefinikan kedalam empat kelas utama yaitu Album, MusicGroup, Person danSong.

a. Person, kelas ini merepresentasikan informasi tentang orang yang dapat berupapenyanyi, 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 antarkelas dalam sistem, sehingga dengan diagam kelas penyajian informasi yang dimiliki olehsetiap kelas dapat tersaji dengan jelas. Relasi antar kelas dalam ontologi informasi musikdiperlihatkan pada Gambar 2.

memberOf

contained

hasMember

content

Gambar 2. Diagram relasi antar kelas

6

Pada Gambar 2 kelas MusicGroup berelasi dengan kelas Person dengan relasihasMember, yang dapat diartikan sebuah group musik memiliki beberapa orang anggota.Kelas Person berelasi dengan kelas Album dengan relasi release, yang artinya sebuah groupmusik dapat merilis atau mengeluarkan album. Kelas Album berelasi dengan kelas Songdengan relasi content, yang artinya sebuah album terdiri dari beberapa lagu. Kelas Personberelasi dengan kelas Album dengan relasi release, yang berarti seseorang dapatmengeluarkan album. Kelas Person berelasi dengan kelas Song dengan relasi sing, yang berartiseseorang dapat menyanyikan suatu lagu. Kelas Person berelasi dengan kelas Song denganrelasi create, yang berarti seseorang dapat menciptakan suatu lagu. Kelas Song berelasi dengankelas MusicGroup yang berarti lagu dapat diciptakan oleh grup musik.

3. Pengolahan Bahasa AlamiProses pertama adalah pembuangan stop word dimaksudkan untuk menghilangkan

kata yang tidak memiliki arti atau tidak relevan. Kata-kata dalam yang dihapus dalam suatukalimat disimpan tersendiri dalam ontologi. Apabila dalam kalimat terdapat kata yangmasuk dalam daftar stop word maka kata tersebut tidak akan diproses lebih lanjut.Berdasarkan stop word yang ada selanjutnya akan dilakukan proses tokenisasi, yaitu memacahkalimat kedalam kata-kata yang dibedakan berdasarkan spasi dalam kalimat. Misalkanparameter kalimat yang dimasukkan siapa pencipta lagu yang berjudul yogyakarta, prosespenghilangan stop word dapat dilihat pada Gambar 3. Langkah selanjutnya dilakukan prosestokenizing. Kata dapat diidentifikasi dengan kata yang lain oleh karakter spasi, sehinggaproses tokenizing yang dilakukan dengan mengandalkan karakter spasi pada kalimat untukmemisahkan setiap kata. Gambar 4 merupakan gambaran proses tokenizing. Langkahselanjutnya adalah melakukan stemming pada setiap token. Proses stemming adalah prosespembentukan kata dasar. Algoritma stemming menggunakan algoritma berbasis aturan dariTala[10]. Stemming digunakan untuk mereduksi kata untuk menghindari ketidakcocokan,dimana kata-kata yang berbeda namun memiliki makna dasar yang sama direduksi menjadisatu bentuk. Gambar 5 menunjukkan contoh proses stemming pada kata-kata yang telahmelalui proses tokenisasi dan filtering.

Gambar 3. Proses filtering kalimat pencarian

7

Gambar 4. Proses tokenization kalimat

Gambar 5. Proses stemming

4. Representasi KalimatProses 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 masukdalam question word, cipta masuk dalam OBP, lagu masuk dalam CLP, judul masuk dalamDTP dan yogyakarta masuk dalam data value. Setelah proses representasi selesai dilakukanproses selanjutnya adalah menetapkan masing-masing hasil yang didapat kedalam ontologimusic. Pertanyaan siapa akan merujuk ke jawaban name, group_name. Name dan group_namedalam ontologi termasuk dalam data type properties, sehingga dimasukkan dalam DTP. Prosesselanjutnya 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 DTPyang menunjuk pada title dan yogyakarta merupakan value. Gambar 6 menunjukkanrepresentasi kalimat berdasarkan question word, DTP, OBP, CLP dan data value.

8

Gambar 6 Representasi kalimat dalam Question word, DTP, OBP, CLP danValue

Setelah proses representasi selesai dilakukan, langkah selanjutnya adalah mencarinilai dari value pada semua class yang ada dalam music. Berdasarkan contoh yogyakartaterdapat 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 selanjutnyaadalah melihat nilai yang ada dalam OBP. Pada proses representasi kalimat OBP berisi createdan createdBy. Selanjutnya dari OBP ditentukan domain dan range masing-masing class. Createdomainnya person, rangenya song. Langkah selanjutnya adalah mencari domain person padahasil obyek result. Pencarian tidak ditemukan pada obyek result karena berisi song dan albummaka proses dilanjutkan pada relasi kedua pada OBP yaitu created_by. Created_by memilikidomain song dan rangenya person. Langkah selanjutnya adalah mencari domain song padaobyek. Proses penentuan domain dan range dalam OBP dapat dilihat pada Gambar 7.

Gambar 7. Pencarian domain dalam obyek

5. Pembentukkan Query SWRLProses pencarian infomasi music pada basis pengetahuan dilakukan dengan mencari

value dari kalimat pada semua atribut dari class yang ditemukan. Pencarian individudilakukan dengan membentuk queri SWRL. Format pembentukan query SWRL untukmenampilkan semua atribut pada ClassDomain ditunjukkan Gambar 8. Langkah keduaadalah menampikan relasi antara dari ClassDomain dan ClassRange yaitu Song createdBy Person.Format pembentukkan query SWRL untuk menampilkan relasi ClassDomain denganClassRange 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 AturanAturan atau rule merupakan sebuah konsep yang menjadi acuan pada suatu model

ontologi. Suatu model ontologi dimungkinkan terdiri dari sebuah rule bahkan lebih dari saturule. Banyaknya rule yang digunakan atau diterapkan pada sebuah model ontologidipengaruhi oleh banyak faktor seperti komplektivitas permasalahan, keragaman data yangdigunakan, hubungan antar objek dalam permasalahan, dan lain sebagainya. Rule digunakanuntuk mengatur relasi atau hubungan antar elemen-elemen penyusun ontologi seperti relasiantar class, relasi class dengan datatype, relasi antar instance dalam suatu class ataupun instanceantar class. Rule-rule yang dibentuk dalam ontologi secara lengkap dijabarkan dalam Tabel 1.

Tabel 1. Aturan dan diskripsi dalam ontologiRule Name Syntax Keterangan

MemberCreateSong MusicGroup(?x) ∧ Person(?y) ∧hasMember(?x, ?y) ∧ Song(?z) ∧create(?x, ?z) → create(?y, ?z)

Group music menciptakan lagu X,maka anggota Y menciptakan laguX

MemberReleaseAlbum MusicGroup(?x) ∧ Person(?y) ∧hasMember(?x, ?y) ∧ Album(?z)∧ release(?x, ?z) → release(?y, ?z)

Group musik X mengeluarkanalbum Z, maka anggota Ymengeluarkan album Z

MemberSingSong MusicGroup(?x) ∧ Person(?y) ∧hasMember(?x, ?y) ∧ Song(?a) ∧sing(?x, ?a) → sing(?y, ?a)

Group musik X mengeluarkanalbum Z maka anggota Ymenyanyikan lagu dalam album Z

GroupSingSong MusicGroup(?x) ∧ Album(?y) ∧release(?x, ?y) ∧ Song(?z) ∧content(?y, ?z) → sing(?x, ?z)

Group musik X mengeluarkanalbum Y maka group musikmenyanyikan lagu dalam album Y

InversGroupSingSong Song(?x) ∧ MusicGroup(?y) ∧sing(?y, ?x) → sung(?x, ?y)

Group musik X menyanyikan laguY maka berlaku invers lagu Xdinyanyikan oleh group music Y

InversPersonSingSong Song(?x) ∧ Person(?y) ∧ sing(?y,?x) →sung(?x, ?y)

Orang Y menyanyikan lagu Xmaka berlaku invers lagu Xdinyanyikan oleh orang Y

NameOrAlias Person(?x) ∧ alias(?x, ?y) →name(?x, ?y)

Orang X memiliki alias Y maka Ymerupakan nama X

PersonSingSong Person(?x) ∧ Album(?y) ∧release(?x, ?y) ∧ Song(?z) ∧content(?y, ?z) → sing(?x, ?z)

Orang X mengeluarkan album Ymaka orang tersebut menyanyikanlagu dalam album Y

HASIL DAN PEMBAHASANImplementasi 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 prototipeaplikasi dibuat sederhana dengan fasilitas pencarian berbasis teks dan menu yang dapatlangsung diakses oleh pengguna yaitu Album Collection, Song Collection, Import From Databasedan How to Search.

1. Pengujian Menggunakan Kata KunciPengujian menggunakan kata kunci (key word) adalah pengujian dengan

menggunakan data value dari setiap atribut dari masing-masing class. Pengujian dilakukanuntuk mengetahui tingkat keberhasilan sistem yang dikembangkan. Gambar 10menunjukan contoh hasil pengujian dengan menggunakan parameter input berupa katakunci.

Pengujian pada class Person dimaksudkan untuk mencari nilai data yang terkandungdalam class person.Misalkan pencarian dengan menggunakan kata kuncineo. Neo adalah namapanggilan untuk Sabrang Mowo Damar Panuluh, maka akan muncul biodata dari neo yangdisimpan pada class Person. Pengujian pada class Album dimaksudkan untuk mencari nilai datayang terkandung dalam class Album. Misalkan pencarian dengan menggunakan kata kuncipersipan. Persipan adalah nama album yang dikeluarkan group musik D’Masiv, maka akandidapatkan informasi dari album persiapan yang disimpan dalam class Album.Pengujian padaclass Song dimaksudkan untuk mencari nilai data yang terkandung dalam class song.Misalkanpencarian dengan menggunakan kata kuncirelung hati. Relung hati adalah sebuah judul lagudalam album Cinta Bersabarlah, maka akan didapatkan informasi dari lagu relung hati yangdisimpan dalam class Song.Pengujian pada class MusicGroup dimaksudkan untuk mencari nilaidata yang terkandung dalam class MusicGroup.Misalkan pencarian dengan menggunakan katakunci wali. Wali adalah nama panggilan untuk sebuah group music, maka akan didapatkaninformasi dari group musik wali yang disimpan dalam class MusicGroup.

Gambar 10.Hasil pencarian dengan kata kunci

2. Pengujian Menggunakan KalimatPengujian mengunakan kalimat ialah pengujian dimana pengguna dapat

memasukkan serangkaian kata untuk melakukan proses pencarian. Kalimat yangdimasukkan dapat berupa kalimat tanya, kalimat perintah atau kalimat tanpa kata tanya ataukata perintah. Pengujian dengan menggunakan kalimat tanya dapat dilakukan denganmenggunakan kata tanya siapa, apa, kapan. Kalimat perncarian yang melibatkan kata tanyasiapa 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 diujikanNo Kalimat Pencarian Keterangan1. Siapa pencipta lagu yang berjudul yogyakarta Berhasil2. Pencipta lagu berjudul yogyakarta Berhasil3. Tampilkan pencipta lagu berjudul

yogyakartaBerhasil

4. Lagu berjudul yogyakarta diciptakan siapa Berhasil5. Tampilkan penyanyi lagu yogyakarta Berhasil6. Siapa penyanyi lagu yogyakarta Berhasil7. Lagu berjudul yogyakarta dinyanyikan siapa Berhasil8. Tampilkan lagu yang diciptakan oleh Kevin Berhasil9. Kevin menciptakan lagu apa saja Berhasil10. Tampilkan anggota group musik wali Berhasil11. Tampilkan anggota group wali Berhasil12. Siapa anggota wali Berhasil13. Wali beranggotakan siapa saja Berhasil14. Tampilkan lagu dalam album persiapan Berhasil15. Tampilkan album persiapan Berhasil16. Tampilkan lagu dangdut Berhasil17. Tampilkan lagu jenis dangdut Berhasil18. Albumnya wali Berhasil19. Tampilkan albumnya wali Berhasil20. Tampilkan lagu yang dinyanyikan oleh wali Berhasil21. Tampilkan lagu yang dinyanyikan faank Berhasil22. Cari lagu yang berjudul yogyakarta Berhasil23. Cari lagu yang dikarang oleh neo Berhasil24. Tampilkan lagu yang mengandung lirik

masih seperti duluBerhasil

25. Tampilkan album yang dirilis katon Berhasil26. Tampilkan lagu yang yogyakarta dalam

album keduaTidak sesuai karena ada duavalue yogyakarta dan kedua

27. Tampilkan lagu karangan kevin yangberjenis pop

Tidak berhasil karena ada duavalue kevin dan pop

28. Siapa pencipta lagu yang berjudul yoyakarta Tidak berhasil karenayogyakarta kurang huruf “g”

12

Pada Gambar 11 kata tanya siapa diletakkan diawal kalimat, penggunaan kata Tanyadapat juga diletakkan diakhir kalimat, misalkan relung hati diciptakan siapa? Denganmenggunakan dua pola kalimat berbeda yang memiliki makna yang sama akanmendapatkan hasil perncarian yang sama. Kalimat pencarian yang telah diujikan dalamaplikasi yang dikembangkan ditunjukkan pada Tabel 2.

KESIMPULANBerdasarkan 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 danontologi sinonimowl digunakan untuk menyimpan daftar kata questionword, daftar katastopword dan keyword yang berisi padanan kata untuk data type properties (DTP), obyectproperties (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 ataukalimat yang tidak mengandung kata tanya atau kata perintah.

3. Aplikasi yang dibuat mampu memahami maksud dari beberapa kalimat pencarian yangmempunyai makna yang sama.

4. Aplikasi yang dibuat hanya mampu memproses kalimat pencarian yang mengandungsatu value saja, untuk kalimat yang mengandung lebih dari satu value belum bisadilakukan. Misalkan Tampilkan lagu karangan neo yang berjenis pop.

SARANAplikasi yang dibuat belum bisa menangani perbaikan kesalahan ketik secara

otomatis, sehingga perlu pengembangan untuk membuat mekanisme koreksi kesalahanketik secara otomatis .

DAFTAR PUSTAKA[1] Davies, J., Fensel D., dan Van Hermelen, F., 2003, Toward The Semantic Web-Ontology-

driven 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 9September 2011.

[5] Raimond, Y., Abdallah, S., Sandler, M. dan Giasson, F., 2007, The Music Ontology, Centrefor Digital Music Queen Mary, University of London.

13

[6] Song, S., Kim, M., Rho, S., dan Hwang, E., 2009, Music Ontology for Mood and SituationReasoning to Support Music Retrieval and Recommendation, Third International Conference onDigital Society (IEEE Computer Society).

[7] W3C, 2001, Semantic Web Activity, http://www.w3.org/2001/12/semweb-fin/w3csw diaksestanggal 1 Februari 2012.

[8] Georgiev, I., 2005, Ontology Modelling for Semantic Web-driven Application,InternationalConference on Computer Systems and TechnologiesCompSysTech’2005.

[9] Chandrasekaran, B., Josephson, J.R. dan Benjamins, V.R., 2009,What Are Ontologies, andWhy 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, TheNetherlands.