HASIL PENCARIAN DARI MESIN PENCARI YANG RELEVAN DENGAN QUERY EXPANSION MENGGUNAKAN ONTOLOGI
Maskur
Prodi Teknik Informatika, Fakultas Teknik,Universitas Muhammadiyah Malang Jl Raya Tlogomas, No.246, Malang
E-mail: maskur.informatika@gmail.com

## ABSTRAK
Mesin  pencari  seperti  Google,  Yahoo  dan  bing  digunakan  untuk  mencari  dan  memperoleh  data atau informasi yang tersebar di Internet. Hasil pencarian oleh mesin pencari kadang-kadang tidak sesuai  yang  diharapkan  atau  kurang  relevan.  Hal  ini  karena  proses  pencarian  tidak mempertimbangkan  konteks  informasi  atau  konten  yang  dicari.  Teknologi  web  semantik  mampu memahami  makna  dari  sebuah  kata  dan  konsep  serta  hubungan  keduanya.  Teknologi  ini menggunakan  sumber  data  yang  didefinisikan  dalam  ontologi  berdasarkan Resource  Description Framework (RDF).  Penelitian  ini  akan  diterapkan  ke  mesin  pencari  yang  menggunakan  web semantik  untuk  mencari  istilah  dalam  proses  Teknologi  Informasi.  Hasil  pengolahan  semantik akan  dilakukan  perluasan  permintaan  untuk  meningkatkan  kinerja  pencarian.  Berdasarkan  hasil pengujian perbandingan nilai precision hasil pencarian  dari  mesin  pencari, dapat  disimpulkan 26 dari 30 kata kunci berhasil dilakukan query expansion dan dilakukan perhitungan nilai precision . Perbandingan  masing-masing  nilai  precision@5,  precision@10,  dan  precision@20  antara  hasil pencarian  biasa  dengan  hasil  pencarian query  expansion memperlihatkan  dari  ke  26  kata  kunci tidak  ada  yang  mengalami  penurunan  nilai precision dan  hampir  sebagian  besar  mengalami peningkatakn nilai precision .
Kata kunci : Mesin Pencari, Semantik Web, Ontologi, Query Expansion, RDF.

## ABSTRACT
Search engines like Google, Yahoo and bing used to search for and obtain data or information that is  spread across  the  Internet.  Search results  by  search  engines  sometimes not as  expected  or  less relevant. This is because the search process does not consider the context or content of information being  sought.  Semantic  web  technologies  are  able  to  understand  the  meaning  of  a  word  and concept  as  well  as  their  relationship.  This  technology  uses  a  data  source  defined  in  an  ontology based on the Resource Description Framework (RDF). This research will be applied to the search engine  using  semantic  web  to  search  for  terms  in  the  process  of  Information  Technology.  The results  of  semantic  processing  will  be  done  in  expanding  the  demand  to  improve  search performance. Based on the results of comparative testing precision value of search engine results, it  can  be  concluded  26  of  the  30  successful  keyword  query  expansion  and  calculation  precision value. Comparison of each precision value @ 5 @ 10 precision, and precision @ 20 between the regular search results with search query results showing expansion of the 26 keywords no impaired precision and almost most experienced peningkatakn precision value
Keywords: Search Engines, Semantic Web, Ontology, Query Expansion, RDF .

## PENDAHULUAN
Perkembangan internet yang meningkat  dengan  cepat  berpengaruh pada  semakin  bertambahnya  jumlah pengguna  internet  di  dunia.  Ini  tentunya tak  lepas  dari  penyebaran  data  dan informasi  melalui  internet  tanpa  ada batasan waktu dan tempat.  Semua orang di  dunia  satu  sama  lain  dapat  saling berbagi informasi dan data serta mempublikasikan  sumber  daya  yang mereka  miliki  melalui  internet.  Untuk mencari  dan  mendapatkan  informasi yang beredar di internet, bisa menggunakan  beberapa  mesin  pencari yang  juga  sudah  banyak  tersedia,  seperti
Google , Yahoo dan Bing .
Sebagian  besar  mesin  –  mesin pencari  tersebut  melakukan  pencarian berdasarkan kata kunci  yang dimasukkan oleh  pengguna,  dimana  kata  kunci tersebut  terkait  dengan  informasi  atau data  yang  mereka  butuhkan.  Kemudian, mesin pencari berusaha mencocokan kata kunci  tersebut  dengan  isi  dokumen  yang tersebar  di  internet.  Terkadang  hasil pencarian  dengan  menggunakan  metode ini  banyak  memberikan  hasil  yang  tidak sesuai  atau tidak  relevan  dengan  konteks informasi  yang  diinginkan.    Ini  terjadi karena  pada  proses  pencarianya  tidak mempertimbangkan konteks dari informasi  atau  konten  yang  dicari, melainkan  hanya  mencocokkan  kata  – kata  yang  ada  pada  suatu  dokumen  di internet dengan kata kunci yang dimasukkan.  Dengan    kata    lain    hasil pencarian    tersebut    memiliki  ketepatan yang  sangat  rendah.  Namun  ada  pula dokumen yang isinya sebenarnya diperlukan,    namun    ternyata    tidak ditampilkan    oleh  mesin    pencari    atau dengan    kata    lain    memiliki  tingkat recall yang rendah[1].
Salah    satu  pendekatan  yang dapat digunakan untuk menjawab
beberapa  permasalahan    di    atas    adalah dengan  konsep  pencarian  cerdas.  Yaitu melakukan pencarian  data atau informasi melalui    mesin    pencari    yang menggunakan    semantik    web  dari sumber    data    yang  didefinisikan  dalam
suatu  ontologi.  Semantik  web  mampu memahami tidak hanya makna dari suatu kata  dan  konsep,  namun  juga  hubungan logis  diantara  keduanya,  sehingga  mesin pencari  nantinya  dapat  menghasilkan suatu  informasi  yang  sesuai  dengan keinginan pengguna [2].
Pada  penelitian  ini  penulis  akan menerapkan  konsep  semantik  web  ke dalam suatu mesin pencari yang ditujukan  untuk  pencarian informasi dan istilah  –  istilah  dalam  mata  kuliah dibidang teknik informatika guna menunjang  mahasiswa  dalam  proses pembelajaran.  Dengan  harapan  hasil pencariannya akan lebih relevan dibandingkan dengan melakukan pencarian  menggunakan  mesin  pencari biasa.

## METODE Web Semantik
Sebuah  web  semantik  terbentuk terdiri  dari  berbagai  macam  komponen- komponen  yang  saling  berhubungan  satu sama  lain.  Adapun  komponen-komponen tersebut dapat digambarkan pada lapisan- lapisan  yang  ada  pada  layer  web semantik Gambar 1 [3].

## Gambar 1 Semantic Web Layer

## Ontologi
Ontologi  pada  penelitian  ini digunakan  untuk  mengetahui  hubungan antar  kata  dalam  istilah  yang  ada  pada mata kuliah di jurusan teknik informatika.  Struktur  ontologi  nantinya diharapkan dapat dimengerti dengan baik oleh komputer yaitu dengan cara
mendefinisikan  sebuah  informasi  yang mempunyai  hubungan  antara  subjek,
predikat, dan objek. Selain itu tujuan dari perancangan  ontologi  ini  adalah  dapat digunakan untuk proses pencarian,
sehingga  kata  kunci  yang  dicari  tidak hanya  kata  kunci  yang  dimasukkan  oleh pengguna  melainkan  juga  kata  kunci tersebut memiliki sinonim dan keterkaitan  atau  hubungan  dengan  kata- kata  yang  tersusun  secara  semantik  di dalam ontologi [3].

## Gambar 2 Ontologi Mata Kuliah Teknik Informatika
Setiap  ontologi  pada  semantik web berisi tentang kumpulan pengetahuan  pada  domain  tertentu  yang terdiri  dari  konsep  ( class )  dan  relasi ( properties ).  Pada  ontologi  Gambar  1 terdapat  3 class utama,  yaitu:  Desain,
RPL, dan Jaringan. Pada saat mendefinisikan  sebuah  atau  beberapa class ,  maka  harus  mendefinisikan  atau menjelaskan struktur internal dari konsep yang  akan  dibangun  dari  beberapa class tersebut. Setelah class diciptakan langkah selanjutnya adalah
mendefinisikan
properties ,  dari  sini  sebuah class akan mempunyai  nilai  tambah  dalam  hal  ini adalah informasi.
Resource Description Framework (RDF) Dokumen RDF yang mendefinisikan  daftar  istilah-istilah  yang ada pada masing-masing subclass. Sebagian  isi  dari  dokumen  RDF  yang telah diterjemahkan berdasarkan ontologi tersebut dapat dilihat pada Gambar 2 [4].
<?xml version="1.0"?>
<rdf:RDF xmlns="http://www.umm.ac.id/" xml:base="http://www.umm.ac.id/" xmlns:rdfs="http://www.w3.org/2000/01/rdf- schema#" xmlns:owl="http://www.w3.org/2002/07/owl#"
xmlns:www="http://www.umm.ac.id/"
xmlns:xsd="http://www.w3.org/2001/XMLSchema #"
xmlns:rdf="http://www.w3.org/1999/02/22-
rdf-syntax-ns#">
<owl:Ontology rdf:about="http://www.umm.ac.id/"/> <owl:Class rdf:about="&www;Informatika"/> <!-- http://www.umm.ac.id/Desain --> <owl:Class rdf:about="&www;Desain"> <rdfs:subClassOf rdf:resource="&www;Informatika"/> <rdfs:adalah>Desain</rdfs:adalah> </owl:Class> <!-- http://www.umm.ac.id/GIS -->
<owl:Class rdf:about="&www;GIS">
<rdfs:subClassOf rdf:resource="&www;Desain"/> <rdfs:adalah>GIS</rdfs:adalah> </owl:Class>

## Gambar 3 Isi Dokumen RDF

## Perancangan Eksekusi Query
Tujuan  dari  perancangan  eksekui query ini  adalah  agar  memudahkan sistem  dalam  memaknai  inti  dari  sebuah kata  kunci.  Terkadang  kata  kunci  yang diberikan  oleh  pengguna  nantinya  ada yang  dapat  langsung  mengarah  pada  inti dari  makna  yang  ada  di  dokumen  RDF ada pula yang tidak.
Sebelum kata kunci dari
pengguna dieksekusi dalam proses
semantik, kata kunci tersebut akan diolah terlebih  dahulu  yaitu  dengan  memotong atau  memisahkannya  menjadi  beberapa bagian.  Hal  ini  dilakukan    untuk memudahkan  proses  eksekusi query terhadap  dokumen  RDF  agar  hasil  yang di dapat nantinya lebih maksimal [5].

## SPARQL
SPARQL  ( Simple  Protocol  And RDF  Query  Languange )  merupakan bahasa query untuk RDF/OWL.
SPARQL  menyediakan  fasilitas  untuk mengekstrak  informasi  dalam  bentuk URI, blank node dan literal, mengekstrak subgraf RDF, dan membangun  graf RDF baru  berdasar  pada  informasi  dari  graf yang  dilakukan query . Query SPARQL didasarkan  pada  pencocokan  pola  graf. Pola  graf  yang  paling  sederhana  adalah
triple  pattern yang  mirip  dengan  RDF triple ,  hanya  saja  pola  pada query dimungkinkan  pemberian  nama  diluar terminology  RDF  pada  posisi  subyek, predikat dan obyek [6].
JENA
JENA  –  Semantic  Web  Toolkit merupakan API ( Application Programming Interface )  dan software tool untuk membangun aplikasi Semantic Web yang berbasis Java. JENA menyediakan kumpulan tools dan
libraries untuk  membantu  pengembang dalam  membangun  dan  memanipulasi RDF, RDFS, RDFa, OWL dan SPARQL

## Proses Tokenizing
Pengguna  memasukkan    kata kunci  Q={“kumpulan  beberapa  gudang data”}.  Dari  kata  kunci  yang  merupakan sebuah  kalimat  tersebut  akan  dipotong atau dipisah menjadi perkata [8].

## Gambar 4 Pemotongan  Kalimat (Satu Kata)
Pemotongan  tersebut  mengubah pola  kalimat  menjadi  bentuk  perkata yang  masing-masing  hanya  terdiri  dari satu  kata.  Selain  itu  sistem  juga  akan melakukan  pemotongan  menjadi  perkata yang masing-masing terdiri dari dua kata. Hal  ini  dilakukan  untuk  memaksimalkan proses  pencarian  di  dokumen  RDF, karena  suatu  inti  makna  belum  tentu tidak terdiri  dari satu kata saja tetapi dua kata.  Untuk  proses  pemotongannya  tetap memanfaatkan  proses  pemotongan  yang pertama,  untuk  lebih  jelasnya  dapat dilihat pada Gambar 4.

## Gambar 5 Pemotongan  Kalimat (Dua Kata)
Setelah  dua  proses  pemotongan dilakukan maka akan dihasilkan beberapa kata  dimana  selanjutnya  sistem  akan melakukan  proses  semantik  yaitu  proses dimana sistem akan melakukan pencarian istilah ke dalam dokumen RDF menggunakan query SPARQL berdasarkan kata kunci tersebut [7]. Nilai Precision Precision dapat diartikan sebagai kepersisan atau kecocokan (antara permintaan  informasi  dengan  jawaban terhadap  permintaan  itu).  Jika  seseorang mencari  informasi  di  sebuah  sistem,  dan sistem  menawarkan  beberapa  dokumen, maka  kepersisan  ini  sebenarnya  juga adalah  relevansi,  artinya  seberapa  persis atau  cocok  dokumen  tersebut  untuk keperluan  pencari  informasi,  bergantung pada  seberapa  relevan  dokumen  tersebut bagi  si  pencari  [8].  Persamaan  1 digunakan untuk menghitung nilai precision.
(1)

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Arsitektur sistem ini memberikan gambaran  ketika  pengguna  mengkases mesin  pencari,  didalamnya  terdapat  alur proses  dari  komponen  atau  perangkat yang saling terhubung satu sama lain.
Dari mesin pencari menggunakan semantik  web  yang  telah  dibangun, kemudian  dilakukan  pengujian  dengan memasukkan 30 kata kunci yang berbeda,  dengan  rincian  yaitu  10  kata kunci  dibidang  Rekayasa  Perangkat emukan dokumendit relevan dokumen precision 
Lunak  (RPL),  10  kata  kunci  dibidang Jaringan  Komputer,  dan  10  kata  kunci dibidang Animasi Grafis.
Dimana alur proses tersebut tidak terlihat  oleh  pengguna,  seperti  proses semantik  yaitu  pencocokan  kata  kunci dengan  istilah  yang  terdaftar  di  ontologi. Yang  selanjutnya  hasil  pencocokan tersebut akan dilakukan query expansion . Query  expansion adalah  proses  me-
reformulasikan  kembali query awal
dengan melakukan penambahan beberapa kata  pada query untuk  meningkatkan perfoma dalam proses information retrieval .  Dalam  konteks web search engine ,  ini  termasuk  evaluasi  input user dan  memperluas query pencarian  untuk mendapatkan  dokumen  yang  cocok  atau relevan  [9].  Arsitektur  sistem  dari  mesin pencari  yang  menggunakan  semantik web ini dapat dilihat pada Gambar 6.
Gambar 5 Arsitektur Sistem
Gambar 6 Diagram Alir Mesin Pencari
1. Pertama,  pengguna  memasukkan  kata kunci  pencarian.  Kemudian  akan dicek  apakah  kata  kunci  sudah  terisi dengan benar atau belum. 2. Kedua,  Jika  kata  kunci  telah  terisi dengan  benar,  langkah  selanjutnya adalah  memotong  kata  kunci  menjadi bentuk  kata  jika  kata  kunci  yang
dimasukkan  oleh  pengguna  lebih  dari 1 kata. 3. Ketiga,  sistem  akan  menghubungkan dengan ontologi yaitu dengan
membuka  dokumen  RDF.  Dimana didalam  file  RDF  ini  berisi  domain pengetahuan yang saling berelasi.
4. Keempat,  Untuk  memanggil  kata kunci  yang  memiliki  keterkaitan dengan  kata  yang  ada  didalam  file
RDF,  diperlukan query SPARQL untuk menjalankannya. 5. Kelima,  Sistem  akan  menampilkan hasil  pencarian  tanpa  menggunakan semantik, disertai dengan spesifikasi kata kunci hasil dari query SPARQL terhadap file RDF.
6. Keenam,  Jika  pengguna  memilih kata  kunci  yang  lebih  spesifik tersebut, maka sistem akan melakukan proses pencarian lagi dan menampilkan  hasil  pencarian  yang lebih relevan.
Gambar 7  Hasil pencarian biasa.
Gambar 8  Hasil pencarian semantik dan query expansion
Nilai Precision
Adapun nilai precision yang dihitung dibagi menjadi  3  bagian
berdasarkan  peringkat  hasil  pencarian, yaitu: 1. Pecision @5,  nilai precision dihitung berdasarkan  5  teratas  hasil  pencarian. Sehingga rumusnya menjadi.
% 100 5 5 @   relevan dokumen precision
2. Precision @10, nilai precision dihitung  berdasarkan  10  teratas  hasil pencarian. Sehingga rumusnya menjadi. 3. Precision @20, nilai precision dihitung  berdasarkan  20  teratas  hasil pencarian. Sehingga rumusnya menjadi: Tabel 1 Hasil Pengujian Nilai Precision Daftar Pencarian Precision@5 Precision@10 Precision@20 P QE P QE P QE 1 jquery 100% 100% 95% 100% 95% 100% 2 klasterisasi 80% 80% 50% 90% 60% 95% 3 histogram 20% 100% 20% 100% 25% 95% 4 routing 40% 40% 40% 50% 25% 35% 5 stereoscopic 80% 100% 90% 100% 80% 90% 6 Html5 100% 100% 100% 100% 100% 100% 7 model data raster 100% - 100% - 95% - 8 remote sensing 100% 100% 90% 100% 90% 95% 9 pengertian olap 60% 60% 60% 60% 80% 85% 10 contoh AVR 40% 60% 40% 80% 60% 85% 11 tutorial json 80% 80% 50% 90% 60% 95% 12 proses OLTP 40% - 40% - 25% - 13 bahasa assembly 60% 60% 60% 80% 80% 85% 14 definisi bluetooth 100% 100% 100% 100% 100% 100% 15 Sistem informasi peta 80% 80% 50% 80% 60% 80% 16 What tunneling means 60% 60% 60% 60% 80% 85% 17 Kepanjangan dari vrml 40% - 40% - 60% - 18 Penjelasan tentang IPsec 80% - 80% - 80% - 19 istilah penggalian informasi 40% 80% 60% 85% 60% 90% 20 adhoc tanpa kabel 100% 100% 100% 100% 100% 100% 21 algoritma naive bayes 100% 100% 80% 100% 80% 100% 22 steganografi 80% 100% 80% 100% 80% 100% 23 codeigniter 100% 100% 100% 100% 100% 100% 24 Komunikasi serial sinkron 60% 90% 50% 90% 60% 90% 25 Data spasial 60% 80% 60% 80% 60% 90% 26 Kepanjangan ETL 40% 80% 60% 85% 60% 90% 27 wimax 100% 100% 100 100% 100 100% 28 image enhancement 60% 60% 60% 60% 80% 85% 29 GPRS 100% 100% 100% 100% 100% 100% 30 Penjelasan georeferensi 80% 100% 90% 100% 80% 90% Dari Tabel 1  dapat dilihat bahwa terdapat  4  kata  kunci  yang  tidak  dapat dilakukan query expansion dan  dihitung nilai precision -nya.  Ini  terjadi  karena istilah yang ada pada 1 kata tersebut tidak terdaftar di ontologi.
Namun  26  kata  kunci  lainnya berhasil  dilakukan query expansion dan dilakukan  perhitungan  nilai precision - nya.  Serta  kata  kunci  tidak  ada  yang mengalami  penurunan  nilai precision , namun  justru  hampir  sebagian  besar mengalami  peningkatakn  nilai precision .
Sehingga  hasil  pencarian  yang  dilakukan
mesin pencari yang menggunakan semantik web ini mendekati relevan.

## SIMPULAN
Berikut  beberapa  kesimpulan  yang dapat  diambil  dari  hasil  penelitian  ini antara lain :
1) Semantik web dapat diimplementasikan pada sistem mesin pencari  untuk  melakukan  proses navigasi dan pencarian suatu informasi  di  internet  pada  domain pengetahuan tertentu guna mendapatkan hasil yang relevan.
% 100 10 10 @   relevan dokumen precision % 100 20
20 @   relevan dokumen precision
2) Teknologi  semantik  web  dengan pendekatan  ontologi  merupakan  salah satu  dasar  struktur  informasi  yang digunakan  untuk  melakukan  proses pencarian informasi yang relevan.
3) Berdasarkan  pengujian  perbandingan nilai precision hasil  pencarian  dari mesin pencari, disimpulkan 26 dari 30 kata  kunci  berhasil  dilakukan query expansion dan  dilakukan  perhitungan
nilai precision .  Perbandingan  masing- masing nilai precision @5, precision @10, dan precision @20 antara  hasil  pencarian  biasa  ( plain ) dengan hasil pencarian query expansion (QE)  memperlihatkan  dari ke  26  kata  kunci  tidak  ada  yang mengalami penurunan nilai precision .
4) Berdasarkan  pengujian  jumlah  hasil pencarian  dari  mesin  pencari,  bahwa tingkat  keberhasilan  berkurangnya jumlah  hasil  pencarian  dari  mesin pencari  yang  menggunakan  semantik web ini mencapai nilai 80%. Sehingga hasil  pencarian  dari  mesin  pencari yang  menggunakan  semantik  web  ini mendekati relevan.
5) Kemampuan  mesin  pencari  untuk dapat  meningkatkan  hasil  pencarian yang  relevan  tergantung  dari  banyak tidaknya  istilah  mata  kuliah  yang didaftarkan dalam ontologi.

## SARAN
Beberapa saran yang dapat
diberikan  dari  penulis  sebagai  hasil penelitian ini antara lain:
1) Perlu  adanya  penambahan  istilah- istilah dari masing-masing mata kuliah dengan tujuan lebih memperkaya kosa kata dan pengetahuan dari ontologi.
2) Ditambahkannya  fungsi  untuk  dapat menambahkan  istilah  pada  ontologi secara  otomatis  melalui  sistem  mesin pencari.
3) Dibutuhkannya  sistem  basis  data untuk  menampung  hasil  pencarian terlebih  dahulu  dari Google Custom
Search Engine ,  agar  nantinya  dapat dilakukan proses
pencarian berdasarkan  konteks  ( context  based
search )  guna  meningkatkan  nilai precision . 4) Untuk  mendapatkan  hasil  pencarian yang lebih relevan dapat dikolaborasikan dengan metode indexing terhadap  hasil  pencarian, salah satunya dengan teknik pembobotan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Toba,  Hapnes,  “ Pencarian  Cerdas dengan Penggunaan Semantic Web ” Universitas Kristen Maranatha Bandung, Indonesia, 2005 [2] R.D.Agushinta.,  H.P  Permatasari, S. Soeparlan, “ Aplikasi Pencarian Karya Ilmiah Berbasis Web Semantik ”  Universitas  Gunadarma, Indonesia, 2005 [3] D.O. Siahaan, “ Graphical  Notations For Semantic Web  Language ” Institut  Teknik  Sepuluh  November (ITS), Indonesia, 2006
[4] T.  Gruber.  “ Towards  Principles  for the  Design  of  Ontologies  Used  for
Knowledge  Sharing ”  Int.  Journal  of
Human-Computer  Studies,  43:907- 928, 1995. [5] I.W.S. Wicaksana. “ Ontology: Bahasa dan Tools Protégé ”, Universitas  Gunadarma,  Indonesia, 2006. [6] Basil  El,  et  al.  “SPARQL Query Verbalization for Explaining Semantic  Search  Engine  Queries ”, Karlsruhe  Institute  of  Technology (KIT), Karlsruhe, Germany, 2014.
[7] J.J. Carroll, et al. Jena: Implementing  the  Semantic  Web Recommendations .  HP  Laboratories Bristol, Inggris, 2003. [8] A. Wibowo. “ Pengujian Kerelevanan  Sistem  Temu  Kembali Informasi” , Politeknik Negeri Batam, 2011. [9] Qiu,  et  al,  HP.  “ Concept  Based Query  Expansion” ,  Swiss  Federal Institute  of  Technology  Zurich. Switz, 1997