## Klasifikasi Dokumen Berita Teks Bahasa Indonesia menggunakan Ontologi

## Herny Februariyanti dan Eri Zuliarso
Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Stikubank email: hernyfeb@gmail.com, ezuliarso@yahoo.com

## Abstrak
Salah  satu  cara  yang  paling  berhasil  untuk mengorganisasikan  informasi  dalam  jumlah banyak  dan dapat  dipahami  oleh  para  pencari  informasi  adalah  dengan  melakukan  klasifikasi  dokumen  berdasarkan topiknya. Kebutuhan akan dokumen pembelajaran untuk melakukan klasifikasi dokumen merupakan salah satu  permasalahan  yang  sering  muncul  dalam  topik  klasifikasi  dokumen.  Permasalahan  yang  timbul menjadi semakin rumit dengan adanya fakta bahwa jumlah simpanan data berita menjadi sangat besar dan tidak  terorganisir.  Oleh  karena  itu,  diperlukan  suatu  strategi  pengelompokan  otomatis  dokumen-dokumen berita tersebut.
Klasifikasi  merupakan  salah  satu  metode  dalam  data  mining  yang  bertujuan  untuk  mendefinisikan kelas  dari  sebuah  objek  yang  belum  diketahui  kelasnya.  Pada  klasifikasi  terlebih  dahulu  akan  dilakukan proses  training  dan  testing.  Pada  proses  tersebut  akan  digunakan  dataset  yang  telah  diketahui  kelas objeknya.
Pada  penelitian  ini  akan  dibangun  aplikasi  Klasifikasi  Berita  Menggunakan  Ontologi.  Obyek penelitian dari penelitian ini adalah artikel berita berbahasa Indonesia dari situs http://www.google.com.
Dengan  adanya  klasifikasi  dokumen  maka  hasil  download  berita  dari  situs  http://www.google.com dapat lebih terstruktur sehingga untuk mendapatkan informasi lebih cepat dan relevan sesuai dengan yang diinginkan.
Kata kunci: klasifikasi, bencana, ontology
P ENDAHULUAN
Dengan adanya teknologi internet mempermudah bagi siapapun untuk mendapatkan  informasi  ataupun  berita-berita yang  diinginkan.  Informasi  yang  diperoleh  dari internet  dapat berupa  dokumen  teks  seperti dokumen  berita,  suara,    video,  maupun  objek multimedia  lainnya.  Informasi  tersebut  dapat diakses  melalui  halaman  web.  Salah  satu  cara yang  paling  berhasil  untuk mengorganisasikan informasi  dalam  jumlah banyak  dan  dapat dipahami  oleh  para  pencari  informasi  adalah dengan melakukan klasifikasi dokumen berdasarkan topiknya. Dengan kemudahan untuk mendapatkan informasi dan banyaknya informasi yang didapatkan dari internet menyebabkan  permasalahan  baru.  Kebutuhan akan  dokumen  pembelajaran  untuk melakukan klasifikasi  dokumen  merupakan  salah  satu
permasalahan  yang  sering  muncul  dalam  topik klasifikasi  dokumen.  Permasalahan  yang  timbul adalah bagaimana mendapatkan informasi ataupun  berita-berita  yang  sesuai  dengan  yang kita  inginkan  dalam  waktu  yang  singkat. Permasalahan  yang  timbul  menjadi  semakin rumit  dengan  adanya  fakta  bahwa  jumlah simpanan  data  berita  menjadi  sangat  besar  dan tidak  terorganisir.  Oleh  karena  itu,  diperlukan suatu strategi pengelompokan otomatis dokumen-dokumen berita tersebut.
Untuk mempermudah pencarian informasi yang  sesuai  dengan  yang  kita  inginkan  dan sesuai dengan waktunya,
maka pengklasifikasifikasian dokumen akan
membantu  bagaimana  mendapatkan  informasi, sehingga  mempermudahan  pengolahan  dan penggunaannya  sesuai  kebutuhan  dan  tujuan yang ingin dicapai.
Klasifikasi  merupakan  salah  satu  metode dalam  data  mining  yang  bertujuan  untuk mendefinisikan  kelas  dari  sebuah  objek  yang belum  diketahui  kelasnya.  Pada  klasifikasi terlebih  dahulu  akan  dilakukan  proses  training dan testing. Pada proses tersebut akan digunakan dataset yang telah diketahui kelas objeknya.
Permasalahan  lain  yang  muncul  adalah seberapa  banyak  dokumen pembelajaran  yang dibutuhkan agar klasifikasi dokumen memberikan  akurasi  yang  maksimal.  Apabila jumlah  dokumen  pembelajaran  yang  digunakan terlalu  sedikit,  maka  tidak  akan  menghasilkan tingkat  akurasi  yang  maksimal.  Permasalahan dokumen pembelajaran untuk melakukan klasifikasi  dokumen  ini  dapat  diatasi  dengan pendekatan  baru  yang  tidak  memerlukan dokumen  pembelajaran.  Pendekatan  ini  dikenal dengan nama pendekatan ontologi.

## METODE PENELITIAN
Obyek penelitian dari penelitian ini adalah artikel  berita  berbahasa  Indonesia  dari  situs http://www.google.com.

## Data Yang diperlukan
Merupakan  data  yang  mendukung  dalam penelitian  ini  meliputi  data  primer  dan  data sekunder.

## 1.   Data primer
Data  yang  diperoleh  langsung  dari  situs http://www.google.com

## 2.   Data Sekunder
Data  yang  diperoleh  dengan  membaca  dan mempelajari  referensi  mengenai  klasifikasi dokumen,  ontologi,  komponen  ontologi,  teks mining, klasikasi dokumen menggunakan ontologi.
3.   Teknik Pengumpulan Data
Pengumpulan data mempunyai tujuan mendapatkan  materi  –  materi  yang  mempunyai keterkaitan
dengan topik penelitian.
Pengumpulan data dimaksudkan agar mendapatkan  bahan-bahan  yang  relevan,  akurat dan  reliable.  Maka  teknik  pengumpulan  data yang  dilakukan  dalam  penelitian  ini  adalah dengan  metode  Observasi,  Studi  Pustaka  dan
Metode  pengembagan  dengan  menggunakan model prototyping.

## PEROLEHAN INFORMASI
Istilah  perolehan  informasi  memiliki pengertian  yang  sangat  luas,  sehingga  banyak pakar mendefinisikan istilah perolehan informasi dari  berbagai  sudut  pandang.  Baeza-  Yates  dan rekannya  (Baeza-Yates,  1999)  memberikan definisi  tentang  perolehan  informasi,  yaitu “sebuah  cabang  ilmu  dari  ilmu  komputer  yang mempelajari  teknik-teknik  untuk  memperoleh informasi (bukan data) yang relevan berdasarkan kueri yang dimasukkan oleh pencari informasi”.
Perolehan  informasi  berbeda  dengan perolehan  data.  Perolehan  informasi  merujuk pada representasi, penyimpanan, pengorganisasian sampai ke pengaksesan informasi (Baeza-Yates, 1999) Representasi dan pengorganisasian  informasi  harus  memudahkan pencari  informasi  dalam  mengakses  informasi yang  terdapat  pada  koleksi.  Sementara  itu, perolehan  data  memiliki  lingkup  yang  lebih sempit.  Perolehan  data,  dalam  konteks  sistem perolehan  informasi,  merujuk  pada  cara  untuk menentukan  atau  mencocokkan  antara  kata-kata yang  terkandung  di  sebuah  dokumen  dengan kata-kata  yang  digunakan  seseorang  dalam melakukan  pencarian  informasi  (Baeza-Yates, 1999)
Informasi  dapat  berupa  teks,  gambar, suara,  video  dan  obyek  multimedia  lainnya. Informasi  dalam  bentuk  teks  merupakan  fokus utama dalam penelitian ini. Informasi merupakan sesuatu yang tidak dapat didefinisikan secara tepat.
Informasi
berhubungan dengan bahasa alami yang biasanya  tidak  terstruktur  dan  secara  semantik dapat  memiliki  makna  ganda  atau  ambigu. Masalah yang muncul kemudian adalah bagaimana caranya untuk memperoleh informasi yang  relevan  di  antara  informasi  lain  dalam suatu  koleksi  dokumen.  Hal  inilah  yang kemudian  mendorong  banyaknya  penelitian tentang perolehan informasi khususnya informasi dalam bentuk teks.

## KLASIFIKASI DOKUMEN
Klasifikasi dokumen adalah bidang penelitian  dalam  perolehan  informasi  yang mengembangkan metode untuk menentukan atau mengkategorikan  suatu  dokumen  ke  dalam  satu atau  lebih  kelompok  yang  telah  dikenal sebelumnya  secara  otomatis  berdasarkan  isi dokumen (Tenenboim, L., dkk., 2008).
Klasifikasi
dokumen bertujuan untuk mengelompokkan
dokumen yang tidak terstruktur  ke  dalam  kelompok-kelompok yang menggambarkan  isi  dari  dokumen. Dokumen  dapat  berupa  dokumen  teks  seperti artikel berita. Pada bagian ini membahas tentang penelitian dalam bidang klasifikasi artikel berita berbahasa  Indonesia.  Penelitian  yang  dilakukan oleh  Yudi  Wibisono  yaitu  klasifikasi  berita berbahasa Indonesia menggunakan Naïve Bayes classifier (Wibisono,  Y.,  2005).  Dokumen  teks dibagi  menjadi  dua  bagian  yaitu  dokumen pembelajaran  dan  dokumen  pengujian.  Hasil eksperimen  penelitian  ini  adalah  metode Naïve Bayes  classifier memiliki  akurasi  yang  tinggi yaitu 89,47%. Nilai akurasi tetap tinggi terutama jika  dokumen  pembelajaran  yang  digunakan besar  (lebih  besar  atau  sama  dengan  400). Kesimpulan  yang  diperoleh  dari  penelitian  ini adalah  metode  Naïve  Bayes  classifier terbukti dapat digunakan secara efektif untuk mengklasifikasikan berita secara otomatis. Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Slyvia  Susanto yaitu pengklasifikasian dokumen berita berbahasa Indonesia dengan menggunakan Naïve Bayes classifier (stemming atau
non-stemming) (Susanto, S., 2006). Eksperimen yang dilakukan dalam  penelitian  ini  dengan  menggunakan stemming dan non- stemming.

## KNOWLEDGE ENGINEERING
Pendekatan knowledge engineering disebut rule  base karena  pendekatan  ini memanfaatkan keahlian manusia ( human expert ) untuk  membuat  aturan-aturan  ( rules )  secara manual melalui proses pemahaman pada sebuah domain  penelitian  (Milton,  N.,  2003).  Dalam penelitian  ini, human  expert atau  pakar  dituntut untuk  bisa  memahami  sebuah  domain  yang digunakan  dalam  pemodelan  ontologi  untuk
klasifikasi  dokumen  secara  otomatis.  Dengan pendekatan rule base ini, nilai akurasi klasifikasi dokumen menggunakan ontologi sangat tergantung  dari  pakar  yang  membuat  aturan- aturan  yang  digunakan  dalam  klasifikasi dokumen.  Kelebihan  dari  pendekatan rule  base adalah  dengan  menggunakan  keahlian  manusia untuk mencapai nilai akurasi klasifikasi dokumen  yang  tinggi.  Pendekatan  ini  tidak terlalu  sulit  untuk  dilakukan  selama  terdapat pakar  yang  memahami  domain  yang  digunakan untuk  klasifikasi  dokumen  dengan  baik.  Akan tetapi,  hal  inilah  yang  menjadi  kelemahan rule base , yaitu metode klasifikasi dokumen menggunakan  ontologi  sangat  bergantung  pada adanya  pakar.  Selain  itu,  pendekatan  ini memiliki  kekurangan  lain,  yaitu  membutuhkan waktu  yang  panjang  dan  biaya  yang  tinggi. Biaya  yang  tinggi  ini  disebabkan  kebutuhan terhadap  sumber  daya  manusia  yang  banyak terlebih  jika  domain  yang  digunakan  untuk klasifikasi  dokumen  memiliki  ruang  lingkup yang  sangat  besar.  Metode  klasifikasi  dokumen dengan menggunakan pendekatan rule base juga akan  mengalami  masalah adaptability ,  yaitu ketika pakar yang membuat aturan-aturan dalam sistem sudah tidak ada sehingga pakar yang baru sulit  untuk  melakukan  penyesuaian  jika  ingin melakukan perubahan pada domain. Oleh karena itu, pendekatan rule base cocok untuk digunakan jika  terdapat  pakar  yang  memahami  domain penelitian.

## ONTOLOGI
Istilah ontologi berasal dari filsafat. Dalam kontek ini, ontologi digunakan sebagai subbidang  dari  filsafat,  yang  mempelajari    sifat alami  dari  kebradaan,  cabang  dari  metafisik yang  berkaitan  dengan  identifikasi,  atau  secara umum, jenis-jenis benda yang secara actual ada, dan bagaimana memaparkannya. Sebagai contoh,  observasi  yang  dilakukan  pada  objek tertentu  yang  mengelompokkan  menjadi  kelas- kelas  abstrak  berdasarkan  pada  sifat-sifat bersama  merupakan  komitmen  ontologi  secara tipe.  Namun  demikian,  dalam  beberapa  tahun belakangan,ontologi  menjadi  kata  yangdiambil oleh  ilmu  komputer  dan  diberikan  sebuah  arti teknis khusus yang sedikit berbeda dari aslinya.
Secara umum, sebuah ontologi memaparkan secara formal sebuah domain topik pembicaraan.  Sebuah  ontologi  terdiri  dari sebuah  daftar  istilah  terbatas  dan  hubungan diantara  istilah-istilah  ini. Istilah menandakan pentingnya konsep  (kelas  dari  objek) dari  suatu domain. Sebagai contoh, dalam suatu universitas,  ada  anggota  staff,  mahasiswa, matakuliah dan disiplin ilmu adalah konsep yang penting.  Hubungan  ( relationship )  mencakup hirarki dari kelas-kelas. Sebuah hirarki menspesifikasikan sebuah kelas menjadi subkelas C_ yang lain jika setiap objek dalam C juga  termasuk  dalam  C_.  Sebagai  contoh, diperlihatkan hirarki sebuah domain universitas.
Gambar 1. Contoh Ontologi Domain Universitas
Dalam kontek web, ontologi menyediakan pemahaman  bersama  dari  suatu  domain. Pemahaman bersama dibutuhkan untuk mengatasi  perbedaan  terminology.  Sebagai contoh, di universitas A membuka program studi Ilmu  Komputer,  sedang  di  universitas  B dinamakan Teknik Informatika. Beberapa perbedaan  dapat  diatasi  dengan  memetakan terminologi  tertentu  ke  ontologi  bersama  atau dengan  mendefinisikan  pemetaan  langsung diantara ontologi.
Ontologi  sangat  berdaya  guna  untuk organisasi  dan  navigasi  situs  web.  Banyak  situs web  saat  ini  menyajikan  sisi  sebelah  kiri halaman  tingkat  tertinggi  dari  hirarki  konsep suatu istilah.

## Komponen Ontologi
Ontologi  memilki  beberapa  komponen yang  dapat  menjelaskan  ontologi tersebut, diantaranya (Coral Calero, dkk., 2006):
1.   Konsep ( Concept )
Digunakan  dalam  pemahaman  yang  luas. Sebuah konsep dapat sesuatu yang dikatakan,  sehingga  dapat  pula  merupakan penjelasan  dari  tugas,  fungsi,  aksi,  strategi, dan  sebagainya. Concept juga  dikenal sebagai classes, object dan categories.
2.   Relasi ( relation )
Merupakan  representasi  sebuah  tipe  dari interaksi antara konsep dari sebuah domain. Secara  formal  dapat  didefinisikan  sebagai subset dari sebuah produk dari n set, R:C1 x C2  x…xCn.  Sebagai  contoh  dari  relasi binary  termasuk subclass-of dan connected- to.
3.   Fungsi ( functions )
Adalah sebuah relasi khusus dimana elemen ke-n dari relasi adalah unik untuk elemen ke n-1. F:C1 x C2 x …Cn-1 – > Cn, contohnya adalah Mother-of.
4.   Aksioma ( axioms )
Digunakan  untuk  memodelkan  sebuah sentence yang selalu benar.
5.   Instances
Digunakan untuk merepresentasikan elemen.
Ada  beberapa  langkah  yang  diperlukan  untuk mengembangkan  ontologi,  yaitu  :  (Noy.,  N.F., 2001)
1.   Tahap penentuan domain
Tahap  ini  merupakan  tahap  awal  proses digitalisasi  pengetahuan  yang  dilakukan dengan  menjawab  beberapa  pertanyaan seperti apa yang menjadi domain ontologi.
2.   Tahap penggunaan ulang ontologi
Dalam tahap ini, kita melakukan pengecekan apakah  ontologi  yang  sudah  ada  dapat digunakan kembali atau kita perlu mengembangkan ontologi dari awal. Apabila  kita  menggunakan  ontologi  yang sudah  ada  kemudian  kita  melakukan perbaikan  dan  memperluas  ontologi  yang sudah ada, maka kita dapat lebih menghemat waktu  dari  pada  mengembangkan  ontologi dari awal.
3.   Tahap penyebutan istilah-istilah pada ontologi
Tahap ini menentukan semua istilah penting yang  digunakan  untuk  membuat  pernyataan atau  menjelaskan hal yang  mirip atau sama. Contoh class “ wines ”  berhubungan  dengan istilah wine ,  anggur,  lokasi,  warna,  bentuk, rasa dan kadar gula.
4.   Tahap pendefinisian class dan hierarki class
Tahap ini membuat definisi dari class dalam bentuk  hierarki  dan  kemudian  menguraikan property dari class . Hierarki class merepresentasikan  sebuah  relasi  “ is-a ” (sebuah class A  adalah subclass dari  B  jika setiap instance dari  B  adalah  juga  sebuah instance di A).
5.   Tahap pendefinisian property
Tahap  ini  mendefinisikan property dari masing-masing class yang ada di ontologi.
6.   Tahap pendefinisian facets
Tahap  ini  mendefinisikan facets dari  setiap property yang ada di class pada ontologi.
7.   Tahap mendefinisikan instances
Tahap  ini  mendefinisikan  sebuah instance dari  suatu class meliputi  pemilihan class , pembuatan individu instance dari class, dan pengisian nilai property .

## Klasifikasi Dokumen Menggunakan Ontologi
Proses  pengklasifikasian  artikel  berita berbahasa  Indonesia  terdiri  atas  dua  langkah, yaitu:  proses penemuan  kosa  kata  kunci  dalam dokumen  dan  kosa  kata  tersebut  dipetakan  ke sebuah  node dalam  konsep  hierarki  (ontologi). Proses pemetaan  dilakukan  setelah  melakukan proses persiapan  dokumen  dan  pembobotan kata.Proses  persiapan  dokumen  teks  meliputi proses  case  folding,  tokenisasi,  pembuangan stopwords  dan  pemotongan  imbuhan  (Baeza- Yates, R., 1999).
Tujuan  dari  proses persiapan  dokumen teks  adalah  untuk menghilangkan  karakter- karakter  selain  huruf,  menyeragamkan  kata  dan mengurangi volume kosa kata. Proses pembobotan  kata  adalah  proses  memberikan
nilai  atau  bobot  ke  sebuah  kata berdasarkan kemunculannya  pada  suatu  dokumen  teks (Baeza-Yates, R.,1999). Proses persiapan dokumen teks dalam penelitian ini menghasilkan kumpulan  kata  atau  term  yang  kemudian direpresentasikan  dalam  sebuah  terms  vector. Terms  vector dari  suatu  dokumen  teks  d  adalah tuple  bobot  semua  term  pada  d.  Nilai  bobot sebuah  term  menyatakan  tingkat  kepentingan term tersebut dalam merepresentasikan dokumen teks.  Pada  penelitian  ini,  proses  pembobotan kata  menggunakan  metode Term  Frequency- Inverse Document Frequency (TF-IDF).
Tujuan  penghitungan  IDF  adalah  untuk mencari kata-kata yang benar- benar merepresentasikan  suatu  dokumen  teks padasuatu  koleksi.  Metode  pembobotan  kata yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah metode  TF-IDF.  Metode  ini  digunakan  karena metode  ini  paling  baik  dalam  perolehan informasi  (Khodra,  L.M.,  &  Wibisono,  Y., 2005).  Rumus  TF-IDF  dapat  dilihat  pada Persamaan (1) (Salton, M., 1983).
dimana tf(i,j) adalah frekuensi kemunculan term j  pada  dokumen  teks  d i ∈ D*,  dimana  i =1,2,3,...,N,  df(j)  adalah  frekuensi  dokumen yang  mengandung  term  j  dari  semua  koleksi dokumen,dan N adalah jumlah seluruh dokumen yang ada di koleksi dokumen.
Perancangan  klasifikasi  dokumen  teks dengan  menggunakan  ontologi  dapat  dilihat pada gambar 2

## Gambar 2. Perancangan Klasifikasi Dokumen Menggunakan Ontologi

## TEXT MINING
Text  mining dapat  diartikan  sebagai penemuan  informasi  yang  baru  dan  tidak diketahui  sebelumnya  oleh  komputer,  dengan secara  otomatis  mengekstrak  informasi  dari sumber-sumber yang berbeda. Kunci dari proses ini  adalah  menggabungkan  informasi  yang berhasil  diekstraksi  dari  berbagai  sumber (Hearst,  2003).  Sedangkan  menurut  (Harlian Milkha,  2006)  text  mining  memiliki  definisi menambang  data  yang  berupa  teks  dimana sumber data biasanya didapatkan dari dokumen, dan  tujuannya  adalah  mencari  kata-kata  yang dapat mewakili isi dari dokumen sehingga dapat dilakukan analisa keterhubungan antar dokumen.
Dengan text  mining tugas-tugas  yang berhubungan  dengan  penganalisaan teks  dengan jumlah  yang  besar,  penemuan  pola  serta penggalian  informasi  yang  mungkin  berguna dari  suatu  teks  dapat  dilakukan.  Sebagai  bentuk aplikasi dari text mining , sistem klasifikasi berita menggunakan  berita  sebagai  sumber  informasi dan informasi klasifikasi sebagai informasi yang akan diekstrak dari sumber informasi. Informasi klasifikasi dapat berbentuk angka-angka probabilitas, set aturan atau bentuk lainnya.
Tahapan Text Mining

## 1. Text Preprocessing
Tahapan  awal  dari text  mining adalah text preprocessing yang bertujuan untuk mempersiapkan  teks  menjadi  data  yang  akan mengalami pengolahan pada tahapan berikutnya.
Beberapa contoh tindakan  yang dapat dilakukan pada tahap ini, mulai dari tindakan yang bersifat kompleks  seperti partofspeech (pos) tagging , parse  tree ,  hingga  tindakan  yang  bersifat sederhana  seperti  proses  parsing  sederhana terhadap  teks,  yaitu  memecah  suatu  kalimat menjadi  sekumpulan  kata.  Selain  itu  pada tahapan  ini  biasanya  juga  dilakukan case folding ,  yaitu  pengubahan  karakter  huruf menjadi huruf kecil.

## 2. Text Transformation (feature generation)
Pada  tahap  ini  hasil  yang  diperoleh  dari tahap text  preprocessing akan  melalui  proses tranformasi.  Adapun  proses  transformasi  ini dilakukan  dengan  mengurangi  jumlah  kata-kata yang  ada  dengan  penghilangan stopword dan juga  dengan  mengubah  kata-kata  ke  dalam bentuk  dasarnya  ( stemming ). Stopword adalah kata-kata yang bukan merupakan ciri (kata unik) dari  suatu  dokumen  seperti  kata  sambung,  kata kepunyaan.  Memperhitungkan stopword pada transformasi  teks  akan  membuat  keseluruhan sistem text  mining bergantung  kepada  faktor bahasa.  Hal  ini  menjadi  kelemahan  dari  proses penghilangan stopword . Namun proses penghilangan stopword tetap  digunakan  karena proses  ini  akan  sangat  mengurangi  beban  kerja system.

## 3. Pattern Discovery
Tahap  penemuan  pola  atau pattern discovery adalah  tahap  terpenting  dari  seluruh proses text  mining. Tahap  ini  berusaha menemukan pola atau pengetahuan dari keseluruhan teks. Seperti yang disebutkan dalam bab  sebelumnya  bahwa  dalam  data/ text  mining terdapat  dua  teknik  pembelajaran  pada  tahap pattern  discovery ini,  yaitu unsupervised dan supervised  learning. Adapun  perbedaan  antara keduanya  adalah  pada supervised  learning terdapat  label  atau  nama  kelas  pada  data  latih (supervisi)  dan  data  baru  diklasifikasikan berdasarkan data latih.
Sedangkan  pada unsupervised  learning tidak  terdapat  label  atau  nama  kelas  pada  data latih,  data  latih  dikelompokkan  berdasarkan ukuran kemiripan pada suatu kelas. Berdasarkan keluaran  dari fungsi, supervised learning dibagi menjadi 2, regresi dan klasifikasi. Regresi terjadi
jika  output  dari  fungsi  merupakan  nilai  yang kontinyu,  sedangkan  klasifikasi  terjadi  jika keluaran  dari  fungsi  adalah  nilai  tertentu  dari suatu atribut tujuan (tidak kontinyu). Tujuan dari supervised learning
adalah  untuk  memprediksi  nilai  dari  fungsi untuk  sebuah  data  masukan  yang  sah  setelah melihat sejumlah data latih.

## ARSITEKTUR SISTEM
Pada  gambar  3.  dapat  dilihat  arsitektur sistem
Kalsifikasi Berita Menggunakan
Ontology yang dibuat dalam penelitian ini.
Gambar 3. Arsitektur Klasifikasi Berita
Menggunakan Ontologi
Masing-masing  proses  dalam  arstitektur  sistem Klasifikasi  Berita  menggunakan  Ontologi  dapat dijelaskan sebagai berikut :

## 1. Ontologi
Ontologi disimpan ke dalam file Bencana.owl.  Untuk  membangun  ontology digunakan piranti Protégé. Protégé adalah piranti lunak open source yang dikembangkan oleh SMI (Stanford  Medical  Informatics).  Protégé  4.0 yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah piranti  untuk  mengkonstruksi  ontology  yang open  source,  bebas  dan  memiliki  fitur  yang terdefinisi dengan baik. Fitur yang paling khusus adalah  framework  Protégé  dibangun  sesuai dengan konsep ontology. Protégé mengggunakan multi komponen seperti Protégé- OWL  Class,  Protégé-Properties,  Protégé-Forms, Protégé-Individuals, dan Protégé-Forms,
Protégé-Individuals,  dan  Protégé-OWL  Viz untuk  mengedit  dan  membangun  ontology, untuk  memudahkan  perekayasa  pengetahuan untuk mengkonstruksi system manajemen pengetahuan berdasarkan ontologi.
Dasar untuk menyusun ontology bencana adalah  Undang-Undang  no  24  Tahun  2007. Dalam UU no 24 Tahun 2007, jenis bencana ada 3 (tiga) yaitu :
a. Bencana Alam
b. Bencana non alam
c. Bencana social

## 2. Baca Ontologi
Digunakan untuk membaca file Bencana.owl  dan  mengubah  class  dalam ontologi menjadi
keyword.
Progam
ClassHierarchy  digunakan  untuk  membaca  file Bencana.owl    yang  hasilnya  disimpan  ke  dalam variable  listm.  Listm  adalah  variabel  linked  list yang merupakan obyek dari Kelas Listt.

## 3. Baca Dari Google Search
Hasil  pembacaan  file  Bencana.owl  yang disimpan  di  variable  listm  digunakan  sebagai keyword  bagi  pencarian  Google.  Sebagai contoh:
Hasil dari pencarian di google akan disimpan di directory  local  dengan  struktur  mengikuti struktur  ontology.  Pada  gambar  4.  dapat  dilihat directory  hasil  pencarian  dengan  menggunakan ontology
Gambar 4 Direktory Local Hasil Pencarian Menggunakan Ontology
Start Ontologi Baca Ontologi Mesin Pencari Google dengan kata kunci dari ontologi Google www Ambil hiperlink Ambil isi Buang
penanda html Simpan ke dalam file Korpus
artikel
End
https://www.google.co.id/search?q=bencana+alam &hl=id&btnG=Telusuri
Directory  ini  adah  alamat  default  untuk menampilkan  melalui  hasil  pencarian  di  google melalui  web.  Disetiap  directory  terdapat halaman index.html,index2.html,
…index10.html.  File-file  ini  adalah  hasil menangkap pencarian google.
File-file ini kemudian dibaca dan diekstrak untuk mendapatkan hyperlink. Dengan memanfaatkan hyperlink ini maka dapat diunduh isi file. Kemudian isi file disimpan di korpus.

## PERANCANGAN SYSTEM
Perancangan  sistem  terbagi  menjadi  dua, yaitu  perancangan  untuk  preprosesing  dan perancangan  ontologi  untuk  koleksi  berita. Perancangan  preprosesing  menjelaskan  tahap persiapan dokumen berita yaitu untuk menyeragamkan  bentuk  kata,  menghilangkan karakter-karakter  selain  huruf  dan  mengurangi volume  kosa  kata.  Perancangan  ontologi menjelaskan langkah demi langkah pengembangan  ontologi  mulai  dari  penentuan domain,  istilah/  terminologi,  definisi  kelas  dan hirarki kelas, definisi properti, definisi konstrain dan pembuatan instance.

## Perancangan Ontologi
Barikut adalah implementasi untuk membaca  file  Bencana/owl  dan  menyimpannya di  larik  listm.  Elemen  yang  disimpan  akan berupa kata dan level dalam pohon ontologi
Struktur  ontology  yang  dibuat  dengan menggunakan Portege dapat dilihat pada gambar 5.

## Gambar 5 Gambar Struktur Ontology Klasifikasi
Berita
Selanjutnya  dilakukan  pembacaan  list listm  dan  diuji  jika  kedalaman  lebih  atau  sama dengan 2, maka :
1. Jika sama dengan 2, maka buat subdirectory baru  di  bawah  subdirectory  Bencana  dan simpan  file  hasil  download  di  subdirectory tersebut..
2. Jika level yang baru sama dengan level saat ini,  maka  buat  subdirectory  dengan  level yang  sama  dan  simpan  file  hasil  download di subdirectory tersebut.
3. Jika  level  yang  baru  sama  lebih  rendah daripada level saat ini, maka buat subdirectory  dengan  level  yang  lebih  dalam dan  simpan  file  hasil  download  di subdirectory tersebut.
4. Jika  level  yang  baru  sama  lebih  tinggi daripada level saat ini, maka buat pindah ke subdirectory  dengan  level  yang  lebih  tinggi dan  simpan  file  hasil  download  di subdirectory tersebut.
m.read( "file:///D:/Bencana.owl" ); ClassHierarchy Hirar = new ClassHierarchy(); listm = Hirar.showHierarchy( System.out, m );
Prosedur di atas digunakan untuk mendownload halaman www.google.com menggunakan kata kunci yang ada di Bencana.owl.  Kata  kunci  dipassing  lewat variabel  Word.  Kemudian  dihilangkan  “_” diganti  dengan  spasi.  Fungsi  yang  digunakan untuk  mendownload  halaman  www.google.com adalah  HttpGet.  Hasil  download  akan  disimpan di  variabel  responseBody.  Selanjutnya  hasil download  akan  disimpan  sesuai  directory menggunakan fungsi tulisfile.
Fungsi  tersebut  di  atas  digunakan  untuk menyimpan  halaman  hasil  download.  Namafile berisi directory dan nama file untuk menyimpan isi  hasil  download.  outFile  berisi  isi  hasil download untuk disimpan ke dalam file.

## IMPLEMENTASI
Implementasi  dari  Klasifikasi  Berita menggunakan  Ontology  yang  dikembangkan dalam penelitian ini dapat dilihat pada gambar 6 berikut ini :
Gambar 6 Implementasi Klasifikasi Berita Menggunakan Ontology
Jika  dilakukan  klik  subdirektory  dari ontology  bencana  yang  telah  dibuat,  maka proses  akan  melakukan  link  dari  subdirektory dan menampilkan dokumen hasil link. Tampilan hasil link dapat dilihat pada gambar 7
FileWriter outFile = new FileWriter(namafile); PrintWriter out = new PrintWriter(outFile); // Also could be written as follows on one line // Printwriter out = new PrintWriter(new FileWriter(args[0]));
// Write text to file out.println(isi.toString()); out.close();
HttpClient httpclient = new DefaultHttpClient(); String url=word.replaceAll("_","+"); try { HttpGet httpget = new HttpGet("https://www.google.com/?q=%22"+url+"%22+inurl:te mpo.co&hl=id&btnG=Telusuri#hl=id&output=search&sclient= psy- ab&q=%22"+url+"%22+inurl:tempo.co&oq=&aq=&aqi=&aql= &gs_l=&pbx=1&bav=on.2,or.r_gc.r_pw.r_cp.r_qf.,cf.osb&fp=7 e8bccf01656ed8f&biw=1280&bih=638");
System.out.println("executing request " + httpget.getURI());
// Create a response handler ResponseHandler<String> responseHandler = new BasicResponseHandler(); String responseBody = httpclient.execute(httpget, responseHandler); System.out.println("----------------------------------------");
tulisfile2(direktori+"\\index.htm",responseBody);

## Gambar 7 Tampilan Hasil Link Subdirektori Ontology

## KESIMPULAN
Dalam penelitian ini dapat disimpulkan beberapa hal sebagai berikut :
1. Telah  dibuat  program peramban  ontologi untuk mengambil data dari http://news.google.com berdasarkan ontology. 2. Ontology yang disusun berdasarkan Undang-undang no 24 Tahun 2007.
3. Keluaran  dari  program  ini  adalah  halaman web  yang  mengandung  kata  kunci  yang tersimpan di file owl.
Dari hasil eksperimen di dapat struktur direktory dan struktur halaman web sesuai dengan struktur ontology

## SARAN
Berdasarkan  penelitian  ini,  maka  beberapa penelitian  yang  akan  dilakukan  berikutnya adalah :
1. Penelitian
melakukan
klasifikasi berdasarkan  ontologi.  Dalam  penelitian  ini akan  dilakukan  mining  agar  isi  sesuai dengan struktur ontologi yang dibuat.
2. Penelitian melakukan klasifikasi berdasarkan ontologi pada situs
mikrobloging  twitter.  Pada  penelitian  ini akan dilakukan klasifikasi isi tweet berdasarkan ontology.

## DAFTAR PUSTAKA
Baeza-Yates,  R.,  &  Ribeiro-Neto,  B.,  1999, Modern  information  retrieval, NewYork:
Addison Wesley. Coral  Calero,  dkk.,  2006, Ontologies  for Software Engineering and Software Technology , Springer-Verlag Berlin Heidelberg, New York. Gruber,  T., What  is  an  Ontology?,  http://www- ksl.stanford.edu/kst/what-is-an-
ontology.html
Harlian,  Milka.  2006. Machine  Learning  Text Kategorization. Austin  :  University  of Texas.
Hearst,  Marti.  2003. What  Is  Text  Minning?.
SIMS,UC Berkeley. http://www.sims.berkeley.edu/~hearst/text .mining.html  .  Diakses  tanggal  25  Juni 2009.
Horridge.,  M  .,  Knublouch,  H.,  et  al.,  2004, A Practical Guide to Building OWL Ontologies  using  the  Protégé  Owl  Plugin co-ode  Tool ,  edition  1.0  University Manchester & Stanford University.
Khodra, L.M., & Wibisono, Y., 2005, Clustering berita  Berbahasa  Indonesia .  Internal
Publication,  Fakultas  Matematika  dan Ilmu Pengetahuan Alam, UniversitasPendidikan Indonesia, Bandung, Jawa Barat. Manning,  C.,  D.,  Raghavan,  P.,  &  Schutze,  H., 2008, Introducion to Information Retrieval , New York: Cambridge
University Press. Milton,  N.,  2003, Knowledge  Engineering ,  July 21, 2009, http://www.epistemics.so.uk/Notes/61-0- 0.htm
Noy.,  N.F.,  &  McGuinness,  D.L,  2001 , Ontology  Development  101  :  A  Guide  to Creating Your First Ontology. Knowledge System Laboratory (KSL) of Departement of  Computer  Science  Stanford  USA: Technical Report, KSL-01-05
Pressman  R,  2001, Software  Engineering, Mc Graw Hill, USA.
Salton,  M.,  1983, Introduction  tomodern information  retrieval ,  McGraw  Hill. New York.
Salton,  G.,  1989, Automatic  Text  Processing, The Transformation, Analysis, and Retrieval  of  Information  by  Computer , Addison  –  Wesly  Publishing  Company, Inc. All rights reserved.
Susanto,  S.,  2006, Pengklasifikasiandokumen berita menggunakan naïve bayes classifier , Skripsi, Fakultas Ilmu Komputer,Universitas  Indonesia,  Depok, Jakarta.
Tenenboim,  L.,  Shapira,  B.,  &  Shoval,P.,  2008, Ontology-based classification  of  news  in an electronic news paper Paper presented at Intelligent Information and Engineering Systems Conference , Varna, Bulgaria
Wibisono, Y., 2005, Klasifikasi berita berbahasa  Indonesia  menggunakan  naïv ebayes classifier Internal, Publication,Fakultas Matematika dan Ilmu
PengetahuanAlam, Universitas Pendidikan Indonesia,Bandung, Jawa Barat.
_____,ONTOLOGI: Bahasa dan Tools PROTÉGÉ,
http://paperwgdbis.abmutiara.info/tutorial /Bahasa_tool_ontology.pdf, 5.2009