## IMPLEMENTASI METHONTOLOGY UNTUK PEMBANGUNAN MODEL ONTOLOGI PROGRAM STUDI PADA PERGURUAN TINGGI DI BALI
Kadek Dwi Pradnyani Novianti Dosen Program Studi Informasi STMIK STIKOM Bali novianti@stikom-bali.ac.id

## Abstrak
Pendidikan  tinggi  di  Indonesia  memiliki  banyak  jenis  penyelenggara  seperti  Universitas,  Sekolah  Tinggi, Akademi,  Polieknik,  dan  Institut.  Pemilihan  program  studi  pada  perguruan  tinggi  merupakan  langkah penting bagi seorang calon mahasiswa karena hal ini berkaitan dengan bidang pekerjaan yang akan ditekuni nantinya.  Maka  dari  itu,  deskripsi  informasi  program  studi  harus  dijabarkan  dengan  baik.  Ontologi  dapat menjadi  sebuah  solusi  untuk  dapat  mendeskripsikan  informasi  mengenai  program  studi  secara  eksplisit. Pembangunan  model  ontologi  dilakukan  menggunakan  metodologi  METHONTOLOGY.  Metodologi  ini memiliki kemampuan untuk mendeskripsikan setiap aktivitas secara detail. Dalam upaya untuk mengetahui kualitas ontologi yang dibangun dapat diuji menggunakan Schema Metrics OntoQA. Ontologi Program Studi yang dibangun menghasilkan 4 class, 8 datatype properties, dan 4 object properties. Pengujian menunjukan bahwa cakupan domain pengetahuan dari ontologi Program Studi masih dikategorikan dalam cakupan yang umum dan dapat dianggap kurang membawa informasi. Diharapkan pada penelitian selanjutnya ontologi ini dapat  dikembangkan  untuk  meningkatkan  kualitas  ontologi  dan  kemudian  diterapkan  ke  dalam  sistem pencarian Program Studi berbasis semantik.
Kata-kata kunci : ontologi, program studi, METHONTOLOGY

## 1. Pendahuluan
Pendidikan  merupakan  faktor  utama pembentuk  pribadi  manusia.  Pendidikan  di Indonesia,  ditempuh  oleh  setiap  orang  secara berjenjang  mulai  dari  pendidikan  tingkat  usia dini,  pendidikan  tingkat  dasar,    pendidikan tingkat  menengah  dan  pendidikan  tingkat tinggi.  Pengetahuan  yang  diperoleh  selama proses  menempuh  pendidikan  tersebut  dapat digunakan sebagai pedoman untuk menciptakan  inovasi  dalam  berbagai  bidang dan  aspek  kehidupan  masyarakat  (Atmanti, 2005).  Pendidikan  tinggi  menjadi  tingkatan terakhir  yang  dapat  dilalui  oleh  seseorang sebelum  menjalani  dunia  kerja.  Pendidikan tinggi  di  Indonesia  diselenggarakan  oleh banyak  jenis  satuan  penyelenggara,  seperti akademi, institut, sekolah tinggi, politeknik dan universitas.  Proses  pemilihan  program  studi dalam  perguruan  tinggi  menjadi  salah  satu  hal penting  yang  harus  diperhatikan  oleh  seorang calon  mahasiswa.  Hal  ini  berkaitan  dengan bidang  yang  akan  ditekuni  ketika  nantinya menjalani  kehidupan  di  dunia  kerja.  Pemilihan program  studi  yang  tepat  dapat  membekali ilmu pengetahuan yang tepat pula untuk bidang pekerjaan tersebut .
Banyaknya perguruan tinggi yang tersebar di  suatu  daerah  di  Indonesia  khususnya  di Provinsi  Bali  dan  program  studi  yang  dimiliki sangatlah beragam. Keberagaman ini
menjadikan  calon  mahasiswa  memiliki  banyak alternatif  pilihan  program  studi.  Informasi mengenai sebuah program studi harus dideskripsikan dengan baik. Penggunaan ontologi  sebagai  teknik  representasi  informasi menjadi pilihan solusi dalam permasalahan ini. Ontologi dapat digunakan untuk mengekspresikan informasi secara eksplisit dan semantik  baik  yang  terstruktur  maupun  semi terstruktur (Hu dan Zhao, 2007).
METHONTOLOGY merupakan salah satu metodologi pembangunan model ontologi, dimana  metodologi  ini  memiliki  keunggulan terkait  dengan  deskripsi  setiap  aktivitas  yang harus  dilakukan  secara  mendetail.  Selain  itu, METHONTOLOGY juga memiliki kemampuan  yaitu  ontologi  yang  dibangun dapat digunakan kembali untuk pengembangan sistem lebih lanjut.
Maka dari itu, diusulkan sebuah penelitian untuk membangun sebuah model ontologi yang merepresentasikan domain pengetahuan mengenai program studi pada perguruan tinggi di  Bali.    Penelitian  ini  diharapkan  mampu membangun  model  ontologi  yang  memiliki kualitas desain yang baik dengan memanfaatkan metodologi METHONTOLOGY.
2. Ontologi Pada  bidang  kecerdasan  buatan  dan web ,
ontologi  menggambarkan  konsep  domain  dan hubungannya. Ontologi
menjelaskan bagaimana  teori  tentang  suatu  objek  dan keterkaitan  diantara  mereka  (Chandrasekaran, 1999).  Ontologi  dapat  digunakan  dalam berbagai aplikasi yang secara eksplisit memiliki pengetahuan yang tertanam didalamnya  (Gomez-Perez,  2002).  Noy  dan McGuinness  (2001)  mendefinisikan    bahwa ontologi  adalah  sebuah  deskripsi  formal  yang eksplisit  dari  konsep  dalam  sebuah  domain yang  terdiri  dari classes (kadang  disebut sebagai  konsep),  properti  dari  masing-masing konsep  dan  batasan  yang  disebut facets ( role restrictions ).
Sebuah  ontologi  mendefinisikan  kosakata umum bagi para peneliti yang digunakan untuk berbagi  informasi  dalam  domain.  Hal  ini mencakup  definisi  dari  konsep  dasar  dalam domain  dan  hubungan  diantara  mereka. Terdapat beberapa tujuan untuk mengembangkan ontologi yaitu sebagai berikut.
a. Berbagi  pemahaman  umum  dari  struktur informasi  antar  pengguna  atau software agent
b. Memungkinkan kembali penggunaan domain pengetahuan
c. Membuat asumsi domain yang eksplisit
d. Memisahkan  domain  pengetahuan  dari operasional pengetahuan
e. Menganalisis domain pengetahuan.
Secara  teknis,  ontologi  direpresentasikan dalam bentuk sebagai berikut.
a. Class menerangkan konsep  (atau  makna) suatu domain.
b. Properti menerangkan konsep  nilai-nilai, status, ukuran untuk domain .
c. Slot menerangkan representasi dari kerangka  pengetahuan  atau  relasi  yang menerangkan  properti  dari  kelas  dan instances.
d. Instances ,  adalah individu  yang  telah dibuat (diciptakan).

## 3. RDF
RDF ( Resource Development Framework ) adalah layer untuk merepresentasikan semantik dari  isi  halaman  web.  RDF  merupakan  sebuah model sederhana untuk mendeskripsikan
hubungan antara sumber daya yang merupakan properties dan values .
Model  RDF  adalah  suatu triple yang dinamakan statement . Dimana statement terdiri dari  satu  sumber  daya  ( subject )  yang dihubungkan  ke  sumber  daya  yang  lain  atau satu  literal  ( object )  melalui  satu arc dari sumber  daya  ketiga  yaitu predicate .  Satu statement dapat didefinisikan sebagai <subject> mempunyai satu properti <predicate> yang  bernilai <object> seperti yang digambarkan pada Gambar 1.

## Gambar 1. Contoh Model RDF

## 4. Web Semantik
Kata  semantik  berarti  makna  atau  sesuatu yang berhubungan dengan ilmu yang mempelajari  makna  dan  perubahan  makna. Berners-Lee (2006) menyebutkan bahwa makna dari suatu data yang terdapat dalam web dapat  dipahami  bukan  hanya  oleh  manusia namun juga oleh mesin ( machine understandable ).
Web semantik adalah perluasan dari World Wide  Web dengan  teknik  baru  dan  standar terhadap interoperation dan  pemahaman  oleh komputer. Web memiliki  jumlah  data  yang besar, tapi jika hanya mengandalkan kemampuan komputer saja, tentunya komputer tidak bisa memahami atau membuat keputusan tentang  data  yang  dimilikinya,  sehingga diperlukan web semantik
untuk menyelesaikannya. Web semantik  diperlukan untuk  mengekspresikan  informasi  yang  tepat sehingga software  agent dapat  memproses seperangkat data yang sama untuk membagikan sebuah  pemahaman  tentang  istilah  yang mendeskripsikan maksud data.
Berners-Lee  (2006)  membangun  berbagai infrastruktur  untuk  keperluan  data  yang  bisa lebih  dipahami  mesin.  Beberapa  komponen yang  telah  dibangun  diantaranya  adalah  RDF ( Resource Description Framework ) serta OWL ( Ontology  Web  Language ).  Komponen  utama web  semantik  ini  didasarkan  pada  komponen lainnya yang telah dibangun oleh W3C ( World Wide Web Consortium ) yaitu XML ( Extensible Markup  Language ),  URI  ( Uniform  Resource Identifier ),  maupun  HTTP ( Hypertext  Transfer Protocol ).
John is Person

## 5. METHONTOLOGY
METHONTOLOGY merupakan salah satu metodologi untuk pengembangan ontologi. METHONTOLOGY (Gomez-Perez, 2003) menawarkan pelaksanaan aktivitas
konseptualisasi yang detail di setiap tahapannya  dan  juga  memiliki  kemampuan untuk merekayasa ulang
ontologi.
METHONTOLOGY dapat dilihat pada Gambar
2. Tahapan tugas dalam
METHONTOLOGY  dapat  dijelaskan  sebagai berikut.
a. Membangun Glossary of Terms
Tahapan  ini  merupakan  tahapan  untuk membangun glossary of terms yang mencakup  keseluruhan terms relevan  dalam sebuah domain.
b. Membangun Concept Taxonomies Concept Taxonomies dibangun untuk mendefinisikan  hirarki concept setelah keseluruhan terms didaftarkan dalam glossary of terms .
Gambar 2. Metodologi METHONTOLOGY (Gomez-Perez, 2003)
c. Membangun Ad hoc Binary Relation
Pembangunan ad hoc binary relation bertujuan  untuk  menyusun  hubungan ad  hoc antar concept dari concept  taxonomies yang sama (atau berbeda).
d. Membangun Concept Dictionary Concept  dictionary merupakan  tahapan  untuk menentukan sifat dan hubungan yang menggambarkan  setiap concept  taxonomies, ad  hoc  binary  relation dan instances dalam concept dictionary .
e. Mendeskripsikan Ad Hoc Binary Relation
Tahapan tugas ini bertujuan untuk mendeskripsikan secara detail diagram ad hoc binary  relations yang  telah  dideskripsikan dalam concept dictionary .
f. Mendeskripsikan Instance Attribute Tujuan  dari  tahapan  ini  adalah  untuk mendeskripsikan secara detail seluruh instance attributes yang  sudah  terdaftar  dalam concept dictionary .
g. Mendeskripsikan Class Attribute Tahapan  tugas  ini  digunakan  untuk mendeskripsikan  tiap class  attributes yang muncul pada concept dictionary .
h. Mendeskripsikan Constant
Pada  tahapan  ini  digunakan  untuk mendeskripsikan  masing-masing  konstan dan  memproduksi  tabel  konstan.  Konstan menspesifikasi  informasi  yang  berkaitan dengan  domain  pengetahuan,  dimana konstan  selalu  memiliki  nilai  yang  sama dan  biasanya  digunakan  dalam  sebuah formula.
i. Mendeskripsikan Formal Axioms Pendeskripsian axioms
dalam METHONTOLOGY  dilakukan    dengan menentukan  informasi  yang  terdiri  dari name,  natural  language  description ,  dan logical expression .
j. Mendeskripsikan Rules Tahapan ini bertujuan untuk mengidentifikasi rules yang diperlukan di
dalam  ontologi  dan  kemudian  dideskripsikan ke dalam tabel rules . k. Mendeksripsikan Instances Tahapan tugas terakhir adalah
mendeskripsikan  informasi dari masing- masing instances. Masing-masing instance didefinisikan secara detail seperti name, name of concept, dan attribute values .

## 6. Schema Metrics OntoQA
Penilaian  kualitas  ontologi  (Tartir,  2005) menjadi  hal  yang  penting  untuk  beberapa  alasan seperti  memungkinkan  pengembang  ontologi untuk  mengenali  area  yang  perlu  diperbaiki, mengetahui  bagian  yang  mungkin  mengalami masalah,  dan  membandingkan  beberapa  ontologi sebagai bahan pertimbangan. OntoQA digunakan untuk menggambarkan metrics yang berbeda dari sebuah  ontologi  menggunakan  kosakata  yang didefinisikan  di  dalam  RDFS  atau  dokumen OWL.
Metrics yang  dimaksudkan  adalah  untuk mengevaluasi  aspek-aspek  tertentu  dari  ontologi dan  potensi  mereka  untuk  merepresentasikan pengetahuan. Pada OntoQA terdapat dua kategori metrics yaitu schema  metrics dan instances metrics . Pada penelitian ini kategori metrics yang akan  digunakan  untuk  mengevaluasi  ontologi adalah schema metrics . Schema metrics digunakan  untuk  mengevaluasi  desain  ontologi dan potensinya untuk merepresentasikan pengetahuan yang
kaya.
Schema  metrics menunjukan richness , width , depth ,  dan inheritance dari  sebuah  skema ontologi.  Terdapat  3  jenis  pengujian  Schema Metrics OntoQA seperti berikut ini.
a. Relationship Richness (RR)
Relationship Richness (RR) menggambarkan keragaman  hubungan  di  dalam  sebuah  ontologi. Sebuah  ontologi  yang  mengandung  lebih  banyak relasi  dibandingkan  relasi class-subclass bersifat lebih  kaya  dibandingkan  dengan  taksonomi  yang hanya  memiliki  relasi class-subclass saja.  RR didefinisikan sebagai rasio jumlah relasi (P) yang ada  di  dalam  skema  ontologi  dibagi  jumlah subclass (SC)  ditambah  dengan  jumlah  relasi seperti pada persamaan (1).
…………… (1)
Nilai  RR  yang  semakin  mendekati  satu menunjukan  bahwa  ontologi  mengandung  lebih banyak  relasi non-inheritance .  Hal  tersebut berarti  bahwa  ontologi  membawa  pengetahuan
yang  lebih  kaya  dibandingkan  dengan ontologi  yang  memiliki  nilai  RR  mendekati 0.
b. Attribute Richness (AR) Attribute Richness (AR) menggambarkan jumah atribut yang didefinisikan  untuk  tiap class dimana  AR mengindikasikan  kualitas  desain  ontologi dan jumlah informasi yang berkaitan dengan data instances .  Secara  umum  diasumsikan bahwa semakin banyak atribut yang didefinisikan maka semakin banyak pengetahuan yang dinyatakan dalam ontologi.  AR  didefinisikan  sebagai  rata-rata jumlah  atribut  per class .  Perhitungan  AR dilakukan  dengan  membagi  jumlah  atribut untuk  semua class dengan  jumlah class seperti pada persamaan (2) .
……………. (2)
Semakin  tinggi  nilai  AR  maka  semakin banyak  jumlah  informasi  yang  mampu disediakan per class -nya.
c. Inheritance Richness (IR) Inheritance Richness (IR) menggambarkan karakteristik ontologi
apakah memiliki cakupan domain pengetahuan  yang  umum  atau  spesifik.  IR didefinisikan sebagai rata-rata jumlah subclass per class .  Jumlah subclass ( C1 ) untuk class Ci didefinisikan sebagai seperti pada persamaan (3).
…………. (3)
Ontologi  dengan  nilai  IR  yang  kecil merefleksikan  tipe  representasi  pengetahuan yang  lebih  rinci  terhadap  suatu  domain ( specific  domain ),  sementara  nilai  IR  yang lebih  besar  menunjukan  bahwa  ontologi merepresentasikan pengetahuan yang bersifat umum.

## 7. Hasil dan Pembahasan
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian ini adalah data program studi pada Perguruan Tinggi  di  Provinsi  Bali.  Data  ini  diperoleh dari  Pangkalan  Data  Pendidikan  Tinggi Kementerian Riset, Teknologi dan
Pendidikan  Tinggi  ( forlap.dikti.go.id ).  Data yang  digunakan  adalah  30  perguruan  tinggi di Provinsi Bali sebagai data sampel.
7.1 Konseptual Ontologi
Konseptualisasi ontologi (Gomez-Perez, 2003)  bertujuan  untuk  mengatur  dan  mengelola pengetahuan  yang  diperoleh  selama  proses akusisi  pengetahuan.  Ketika  model  konseptual dibangun, metodologi mengusulkan untuk mengubah  model  konseptual  menjadi  model formal, yang kemudian diimplementasikan dengan bahasa implementasi ontologi.
Konseptualisasi ontologi program  studi dibangun menggunakan  metodologi  METHONTOLOGY. Pembangunan  ontologi  ini  tidak  menggunakan keseluruhan  tahapan  yang  ada  karena  pada
tahapan-tahapan  tertentu  komponen  tersebut tidak dapat didefinisikan. Hasil dari konseptualisasi  ontologi  menghasilkan  9 buah concept yaitu  ProgramStudi,  Jenjang, Lokasi, PerguruanTinggi,
Universitas,
Akademi, Institut, SekolahTinggi, dan Politeknik  seperti  pada  Gambar  3.  Gambar merupakan concept taxonomies dari ontologi program studi yang menggambarkan concept dan ad  hoc  binary relation yang  diperoleh. Secara  rinci  komponen  ontologi  yang terbentuk  pada  tahapan  konseptual  ontologi dapat dilihat pada Tabel 1.
PerguruanTinggi SekolahTinggi Institut Akademi Universitas Politeknik subC lasso f subCla ssof su bC las so f s u b C la s s o f sub Cla sso f Lokasi ProgramStudi Jenjang hasLoc ation h a sP ro g ra m S tu d i hasJenjang
Gambar 3. Concept Taxonomies Ontologi Program Studi
Tabel 1. Glossary of Terms Ontologi Program Studi NAME DESCRIPTION TYPE PerguruanTinggi Perguruan tinggi di Bali Concept Universitas Kategori perguruan tinggi di Bali Concept Sekolah Tinggi Kategori perguruan tinggi di Bali Concept Akademi Kategori perguruan tinggi di Bali Concept Institut Kategori perguruan tinggi di Bali Concept Politeknik Kategori perguruan tinggi di Bali Concept Lokasi Lokasi  perguruan  tinggi di Bali Concept Jenjang Jenjang pendidikan yang ada pada perguruan tinggi di Bali Concept ProgramStudi Program studi yang dimiliki  oleh  perguruan tinggi di Bali Concept hasProgramStudi Relasi  antara  Perguruan Tinggi dan Program Studi Relation hasJenjang Relasi antara ProgramStudi dan Jenjang Relation hasLokasi Relasi  antara  Perguruan Tinggi dan Lokasi Relation isProdiof Relasi  antara  Program Studi dan PerguruanTinggi Relation 7.2 Formalisasi Ontologi
Perancangan  konseptual  ontologi  yang telah dilakukan menggunakan METHONTOLOGY
kemudian diformalisasikan  menggunakan  Protégé  4.3. Pada  perangkat  lunak  Protégé  4.3  setiap bagian  ontologi  didefinisikan  sesuai  dengan hasil dari tiap tahapan tugas pada METHONTOLOGY, dimana concept didefinisikan sebagai class , ad hoc binary  relation didefinisikan  sebagai object properties , class attribute dan instance  attribute didefinisikan  sebagai
datatype properties , dan instances didefinisikan sebagai individual . Class yang  terbentuk  dalam  ontologi Program  Studi  pada  Gambar  4  terdiri  dari  4 class yaitu Jenjang, Lokasi, PerguruanTinggi, ProgramStudi.

## Gambar 4. Class pada Ontologi Program Studi
Datatype properties digunakan untuk menghubungkan sebuah individu ke
nilai  data  yang  konkrit  yang  memiliki  tipe  data.
Terdapat 8 buah datatype properties dalam  ontologi  program  studi  yang digambarkan pada Gambar 5. Object  properties merupakan  relasi  yang menghubungkan dua class.
Ontologi  Program  Studi  mendefinisikan  3  buah object properties seperti
pada  Gambar  6.  Sebuah object  properties dapat memiliki invers  property .  Jika  sebuah object property menghubungkan individual a  dan individual b  maka invers  property sebaliknya akan  menghubungkan individual b  dengan individual a.
Gambar 5. Datatype Properties Ontologi Program Studi
Gambar 6. Object Properties Ontologi Program Studi
Individual pada  Protégé  4.3  merupakan representasi  dari instance.  Individual dari setiap  atribut  yang  dimiliki  masing-masing class didaftarkan  pada  ontologi  Program Studi yang diimplementasikan menggunakan Protégé 4.3.
Gambar 7. Individual Ontologi Program Studi
Setelah model formal ontologi dibangun,  kemudian  dilakukan  inferensi menggunakan Pellet Reasoner untuk mengecek konsistensi ontologi. Pellet Reasoner (Abburu,  2012)  merupakan open source  java berbasis  OWL-DL Reasoner yang  dikembangkan  oleh  grup  The  Mind Swap.  Ketika  ontologi  sudah  dianggap konsisten oleh reasoner, maka ontologi dapat diimplementasikan  pada  suatu  sistem  yang ingin  dibangun.  Dari  hasil  pengujian konsistensi,  ontologi  Program  Studi  sudah konsisten  yang  dibuktikan  dengan  tidak munculnya pesan Reasoner Error .
7.3 Schema Metrics OntoQA Kualitas ontologi Program Studi dievaluasi  menggunakan Schema Metrics OntoQA.  Evaluasi  ontologi  terdiri  dari  tiga perhitungan yaitu sebagai berikut.
a. Relationship Richness (RR)
Relationship  Richness (RR)  digunakan untuk mengetahui keberagaman hubungan di dalam  ontologi.  Perhitungan  nilai  RR  untuk ontologi Program Studi sebagai berikut.
...(4)
Pada  ontologi  Program  Studi,  relasi non-inheritance berjumlah  4  sedangkan relasi inheritance berjumlah  5  sehingga menghasilkan  nilai  RR  sebesar  0,44.  Nilai RR  memiliki  skala  0  sampai  1  dimana  nilai RR  pada  ontologi  Program  Studi  mendekati 0  yang  mengindikasikan  bahwa  sebagian
besar  relasi  merupakan  relasi class-sublclass . Nilai  RR  jika  diklasifikasikan  ke  dalam  5  level yang  menggambarkan  kapabilitas ontologi dalam membawa informasi dapat dilihat pada Tabel 2.

## Tabel 2. Skala Klasifikasi Nilai RR
Rentang Skala Nilai Skala 0,00 – 0,20 Minimum 0,21 – 0,40 Kurang 0,41 – 0,60 Cukup 0,61 – 0,80 Kaya 0,80 – 1,00 Maksimum Berdasarkan  Tabel  2,  nilai  RR  yang diperoleh adalah 0,44, sehingga dapat diklasifikasikan  ke  dalam  kategori  cukup  terkait dengan  pengetahuan  yang  dibawa  oleh  ontologi Program Studi.
b. Attribute Richness (AR)
Attribute  Richness (AR)  digunakan  untuk mengetahui  kualitas  desain  ontologi  dan  jumlah informasi  yang  berkaitan  dengan  data instances. Perhitungan  nilai  AR  pada  ontologi  Program Studi adalah sebagai berikut.
..............(5)
Pada  ontologi  Program  Studi,  terdapat  8 atribut  dari  4 class sehingga  mendapatkan  nilai AR adalah 2. Hal ini berarti karakteristik ontologi yang  dikembangkan  memiliki  rata-rata  2  atribut per class . Semakin tinggi nilai AR maka ontologi memiliki semakin banyak jumlah informasi yang mampu disediakan per class- nya.
c. Inheritance Richness (IR)
Inheritance  Richness (IR)  digunakan  untuk mengetahui karakteristik ontologi apakah merepresentasikan  cakupan  domain  pengetahuan yang  umum  atau  spesifik.  Perhitungan  nilai  IR pada ontologi Program Studi sebagai berikut.
…(6)
Pada  ontologi  Program  Studi  memiliki  5 subclass untuk  1  buah class yang  memiliki subclass tersebut sehingga menghasilkan nilai IR sebesar  5.  Dalam  upaya  untuk  mengetahui cakupan  domain  ontologi  Program  Studi,  maka nilai IR pada ontologi Program Studi dibandingkan  dengan  nilai  IR  dari  ontologi  yang telah  ada  (Tartir,  2005).  Beberapa  nilai  IR  yang
dirangkum  sebagai  perbandingan  adalah SWETO,  TAP,  dan  GlycO.  SWETO merupakan  ontologi  yang  bersifat  umum, dengan  cakupan  domain  publikasi,  affiliasi, geografi,  dan  terorisme.  TAP  bersifat  umum yang  terbagi  atas  43  domain,  dimana beberapa  domainnya  terdiri  dari  publikasi, olahraga  dan  geografi.  GlycO  berdasarkan nilai  IR-nya  merupakan  ontologi  dengan domain  spesifik.  Nilai  IR  dari  masing- masing ontologi dapat dilihat pada Tabel 3.
Tabel 3. Perbandingan Nilai IR Ontologi No Ontologi IR 1 TAP (Guha & McCool, 2003) 5,36 2 Ontologi Program Studi 5,00 3 PSM (Tan, et al, 2012) 4,59 4 SWETO (Aleman-Meza & Halaschek, 2004) 4,00 5 GlycO (Sheth & York, 2004) 1,56
Nilai  IR  dari  TAP  dan  SWETO digunakan  sebagai  acuan  untuk  memberikan skala  pada  nilai  IR  sebuah  ontologi. Rentangan  nilai  IR  mulai  dari  0  sampai dengan  5,36  dikategorikan  menjadi  4  level maka  didapatkan  rentangan  skala  seperti pada Tabel 4.
Tabel 4. Skala Klasifikasi Domain Ontologi Rentang Skala Nilai Skala 0,00 – 1,34 Spesifik 1,35 – 2,68 Cukup Spesifik 2,69 – 4,02 Cukup Umum 4,03 – 5,36 Umum
Berdasarkan  rentangan  skala  nilai  IR pada  Tabel  4,  maka  ontologi  Program  Studi menunjukan  karakteristik  domain  yang umum.

## 8. Kesimpulan
Ontologi  Program  Studi  yang  dibangun berdasarkan metodologi METHONTOLOGY  memiliki  4 class ,  8 datatype properties , dan 4 object properties . Berdasarkan  pengujian Schema  Metrics OntoQA,  ontologi  ini  dianggap  masih memiliki cakupan domain pengetahuan yang umum  dan  masih  kurang  dalam  membawa informasi.
Pengembangan
ontologi
untuk mendapatkan  kualitas  desain  ontologi  dapat dilakukan karena METHONTOLOGY
memiliki  kemampuan  untuk  melakukan  hal tersebut.  Selain  itu,  ontologi  Program  Studi selanjutnya  dapat  dijadikan  dasar  pembangunan untuk  sistem  pencarian  program  studi  pada perguruan tinggi yang ada di Provinsi Bali.

## DAFTAR PUSTAKA
Atmanti,  Hastarini  Dwi.  2005. Investasi  Sumber Daya  Manusia  Melalui  Pendidikan .  Jurnal Dinamika Pembangunan Vol. 2 No 1.
Zhao,  Y  &  Hu,  C.  2007. An  Ontology-Based Framework  for  Knowledge  Service  in
Digital Library . International Conference on
Wireless  Communications,  Networking  and Mobile Computing.
Chandrasekaran,  B  &  Josephson,  J.  R  & Benjamins, V. R. 1999. What Are Ontologies,  and  Why  Do  We  Need  Them? .
IEEE Intell. Syst. Their Appl. vol. 14, no. 1.
Gomez-Perez,  A  &  Corcho,  O.  2002. Ontology Languages  for  the  Semantic  Web .  IEEE
Intell. Syst., vol. 17, no. 1.
Noy, N. F.  & McGuinness, D. L. 2001. Ontology Development 101: A Guide to Creating Your
First Ontology . Stanford University.
N. Shadbolt, W. Hall, and T. Berners-Lee. 2006. The  Semantic  Web  Revisited .  IEEE  Intell. Syst., vol. 21, no. 3, pp. 96–101.
Gómez-Pérez,  A  &  Fernández-López,  M.  & Corcho,  O.  2003. Ontological  Engineering with examples from the areas of Knowledge Management, e-Commerce and the Semantic
Web . Springer.
Tartir,  S,  Arnipar,  I.  B,  Moore  M,  Sheth,  A.  P,
and Aleman-Meza, B. 2005. OntoQA: Metric-Based Ontology Quality Analysis .