PENERAPAN WEB SEMANTIK DALAM PENCARIAN KATALOG BUKU DI PERPUSTAKAAN STMIK SINAR NUSANTARA SURAKARTA
Hendro Wijayanto (indra_mhss@yahoo.co.id) Wawan Laksito YS (wlaksito@yahoo.com) Teguh Susyanto (teguhsusyanto@gmail.com)

## ABSTRAK
Dalam  penelitian  ini  membahas  perancangan  model  pencarian  katalog  buku  di perpustakaan  STMIK  Sinar  Nusantara  Surakarta.  Model  pencarian  tersebut  menggunakan teknologi berbasis semantik. Dalam penulisan ini hal terpenting adalah merancang ontologi untuk katalog buku itu sendiri. Perancangan ini tidak meninggalkan kaidah awal yang sudah ada  dalam  web  perpustakaan  sendiri,  dan  ditambahkan  metode  Dublin  Core.  Komponen yang  digunakan  dalam  teknologi  semantik  adalah  RDF  yang  dipergunakan  sebagai representasi  pengetahuan  yang  digunakan,  kemudian  SPARQL  yang  digunakan  sebagai query  untuk  mengambil  informasi  yang  terdapat  dalam  Ontologi  RDF.  Dalam  web  servis ontologi,  digunakan  OpenRDF-Sesame.  Hasil  dari  perancangan  nantinya  di  uji  dengan menggunakan  aplikasi  simulasi  sederhana  dengan pemrograman  PHP yang  terbagi  atas 3 kategori  pencarian,  keyword,  simple  dan  advanced  search.  Pengujian  yang  didapat  akan menghasilkan  bahwa  keyword  search  memiliki  kecenderungan  waktu  yang  lebih  lama dibanding  simple  dan  advanced  searh.  Pemetaan  dalam  query  SPARQL  akan mempengaruhi seberapa cepat aplikasi akan menampilkan hasil pencariannya
Kata kunci : web semantik, pencarian, sesame, ontologi, RDF

## I. PENDAHULUAN Latar Belakang
Perkembangan  teknologi  semakin  hari semakin pesat. Diantaranya adalah teknologi  dalam  pengolahan  data.  Seperti halnya  dalam  sebuah  perpustakaan  yang menyimpan ratusan bahkan ribuan koleksi buku.  Hal  ini  jika  direpresentasikan kedalam  bentuk  digital,  yang  tujuannya adalah  pengguna  dapat  melihat  koleksi buku  dalam  suatu  perpustakaan,  akan mengalami  kesulitan  dalam  pencarian katalog buku yang begitu besar.
Dibutuhkan banyak waktu untuk melakukan  satu  langkah  pencarian  data yang  begitu  besar.  Teknologi  semantik merupakan teknologi yang dapat melakukan  penyimpanan  dan  pencarian data yang begitu besar.

## Perumusan Masalah
Dari  latar  belakang  dapat  diambil perumusan masalah sebagai berikut : a.  Bagaimana merancang ontologi katalog buku  di  perpustakaan  STMIK  Sinar Nusantara, mulai dari perancangan dan melakukan  query  terhadap  ontologi tersebut.
b.  Bagaimana mengimplementasikan
kedalam  aplikasi  pencarian  katalog buku.

## Pembatasan Masalah
Adapun  beberapa  yang  akan  dibahas didalamnya adalah :
a.  Hasil  pencarian  ditampilkan  meliputi judul,  penulis,  abstrak,  ISBN-ISSN, halaman, bahasa dan penerbit.
b.  Aplikasi  pencarian  dibangun  dengan pendekatan Dublin Core , query SPARQL , PHP , cURL dan RDF Database .
c.  Aplikasi  yang  dibangun  hanya  sebatas simulasi sederhana untuk menunjukkan pengimplementasian  ontologi  kedalam bahasa  pemrograman  PHP  dan  bukan merupakan aplikasi yang utuh.
d.  Aplikasi  pencarian  yang  dibangun dilakukan berdasarkan judul, pengarang,  penerbit,  abstrak,  tahun dan rak buku.
Tujuan
a.  Dapat  merancang  ontologi  pencarian katalog buku untuk perpustakaan STMIK Sinar Nusantara Surakarta.
b.  Dapat melakukan query SPARQL terhadap ontologi yang sudah
dibangun.
c.  Dapat mengimplementasikan hasil perancangan  ontologi  kedalam  aplikasi sederhana.

## II. METODE PENELITIAN
Metode penelitian ini adalah menggunakan  teknologi  semantik  dengan kolaborasi    dari  susunan  katalog  buku yang  sudah  ada  di  perpustakaan  STMIK Sinar  Nusantara  Surakarta  dan Dublin Core .  Adapun  metode  pengumpulan  data dalam penelitian ini menggunakan metode observasi,  wawancara  dan  studi  pustaka. Perancangan  dan  pengujian  ontologi menggunakan Protégé Editor, dan
OpenRDF - Sesame .
Untuk  mengetahui  hasil  dari  pengujian terhadap  ontologi  yang  sudah  dirancang,
digunakan pengukuran
kecepatan.
Pengukuran kecepatan merupakan pengukuran  seberapa  cepat  pencarian menampilkan  hasil  yang  dicari.  Dan  akan diperoleh  prosentase  hasil  dari  setiap model pencarian.

## III. TINJAUAN PUSTAKA Web Semantik
Semantik  berarti  arti.  Arti  dari  sumber informasi  yang  berbasis  pengguna  atau dapat  mengerti  intruksi  pengguna  atau mengerti  intruksi  dari  suatu  program  yang komplek  [1].  Sehingga  web  semantik adalah  informasi  dalam  jumlah  sangat besar  yang  terhubung  secara  global dengan suatu cara tertentu dan dimengerti atau dipahami oleh mesin, sehingga dapat diproses  secara  langsung  oleh  mesin menjadi  pengetahuan  untuk  ditampilkan kepada pemakai.
Dalam web semantik terdapat berbagai susuna  sebagai  obyek  pokok  dalam sebuah  aplikasi  web  semantik.  Adapun susunan  dari  web  semantik  seperti gambar 1.

## Ontology
Istilah ontologi sebenarnya berasal dari istilah  filosofi  " ontology "  yang  artinya sesuatu  yang  sesungguhnya  ada  dan bagaimana  menggambarkannya.    Dalam dunia  komputer  ontologi  digunakan  untuk
menspesifikasikan  suatu  konseptualisasi. Dalam  istilah  lain  ontologi  dijelaskan sebagai  suatu  representasi  dari  domain pengetahuan  tertentu  yang  berisi  istilah- istilah  dalam  domain  tersebut  beserta hubungan  antara  istilah-istilah  yang  ada yang  diarahkan  dapat  memahami  makna suatu  kata  atau  kalimat  yang  diberikan oleh pengguna [2].

## Gambar 1. Semantic Web Stack

## SPARQL
SPARQL merupakan  bahasa query untuk RDF . Di dalam lembar rekomendasinya W3C
menuliskan SPARQL menyediakan  fasilitas  untuk mengekstrak informasi dalam bentuk URI ,
blank nodedan literal, mengekstrak subgraf RDF ,  dan  membangun  graf RDF baru  berdasar  pada  informasi  dari  graf yang di- query [3].
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  terminologi RDF pada posisi subyek, predikat dan obyek.  Model query SPARQL serta  susunan query -nya  dapat ditunjukkan dalam gambar 2.
Gambar 2. SPARQL Annatomy RDF RDF ( Resource Description Framework )  merupakan  bahasa  yang digunakan untuk merepresentasikan metadata. RDF mendukung interoperabilitas antar aplikasi yang
mempertukarkan  informasi  yang  bersifat machine-understandable di web. Semantic Web terdiri  dari  data  yang  ditulis  dalam bahasa  yang  dimengerti  oleh  mesin, seperti RDF . RDF menggunakan  graf untuk merepresentasikan kumpulan pernyataan.  Simpul  dalam  graf  mewakili suatu  entitas,  dan  tanda  panah  mewakili relasi antar entitas [4].
RDF terdiri  dari  3  obyek  tipe,  yaitu Sumber daya ( Resources ), Properti ( Property ),  dan  Pernyataan  ( Statement ). Adapun  contoh  penulisan RDF seperti gambar 3:

## Gambar 3. Contoh RDF

## Dublin Core
Dublin  Core adalah  salah  satu skema metadata yang digunakan
untuk web resource description and discovery. Dublin  Core  terdiri  atas 15 unsur  dasar,  yaitu: Title,  Creator, Subject, Description,  Publisher,  Contributor,  Date,
Type,
Format,
Identifier, Source, Language, Relation, Coverage, Rights [5] .

## PHP
PHP merupakan bahasa pemrograman skrip  yang  diletakkan  dalam  server  yang biasa  digunakan  untuk  membuat  aplikasi web  yang  bersifat  dinamis. PHP mendukung  berbagai  database.  Dengan demikian  database  yang  dibuat  dapat diakses  oleh PHP dan  memungkinkan untuk  menampilkan  isinya  atau  bahkan memanipulasi  datanya  melalui  halaman web [6].

## OpenRDF-Sesame
Sesame merupakan  kerangka  open source untuk query dan menganalisa data RDF . Itu diciptakan, dan masih
dipertahankan, oleh Dutch software Aduna .    Ini  pada  awalnya  dikembangkan sebagai  bagian  dari  " On-To-Knowledge ", sebuah  proyek  web  semantik  yang bermula dari 1999 sampai 2002.
Sesame mendukung dua bahasa query : SeRQL dan SPARQL .  Komponen lain  dari  Sesame  adalah Alibaba ,  sebuah API  yang  memungkinkan  untuk  pemetaan kelas Java ke  ontologi  dan  untuk menghasilkan  file Java dari  ontologi.  Hal ini  memungkinkan  untuk  menggunakan ontologi  tertentu  seperti RSS,  FOAF  dan Dublin Core , langsung dari Java.
Triplestores lainnya  dapat  digunakan melalui Sesame ,  termasuk Mulgara ,  dan AllegroGraph.

## IV. HASIL DAN PEMBAHASAN Perancangan Ontologi
Untuk  merancang  aplikasi  berteknologi semantik  harus  telebih  dahulu  memiliki ontologi.  Dalam  penelitian  ini  ontologi diberi nama “ digilibsinus ”.
Adapun  struktur  ontologinya  adalah sebagai berikut :
a. Class  Book ,  berisi datatype title, abstract,  year,  subject,  collation, classification, file, image, edition, isbn- issn, dan type .
b. Class  Organization ,  berisi datatype organizationName dan place . c. Class Person , berisi datatype personName dan address . d. Class Bookcase ,  berisi datatype availability .
Dari  kelas  yang  sudah  terdefinisikan serta datatype yang  sudah  didefinisikan pula,  kemudian  diperlukan  suatu  relasi yang menghubungkannya. Class bertindak sebagai  subjek  ontologi,  dan datatype merupakan objek dalam ontologi. Predikat dalam ontologi didefinisikan sebagai penghubung antara subjek dan objek agar memiliki arti kesatuan.
Adapun predikat dari ontologi merupakan object ontology ,  bentuknya seperti tabel 1.
Tabel 1. Domain Range digilibsinus Ontology Domain Object Ontology Range Book createdBy Person Person hasCreate Book
Book publishedBy Organization Organization hasPublished Book Book locationIn Bookcase Bookcase locatedOf Book Person authorOf Organization Organization hasAuthor Person Skema  dari  ontologi digilibsinus
yang dirancang dengan Protege ditunjukkan pada gambar 4:
Gambar 4. Kutipan skema ontologi digilibsinus

## Perancangan RDF
Setelah  ontologi  dirancang,  maka  hal selanjutnya  adalah  melakukan  import ontologi digilibsinus ke  dalam OpenRDF - sesame . Dimana natinya didalamnya akan diperoleh  bentuk RDF database, prefix , namespace ,  dan dapat  dilakukan  simulasi query SPARQL didalamnya.
RDF dapat  divisualisasikan  dalam bentuk graph . Graph akan  menjelaskan alur  dari RDF itu  sendiri.  Adapun  kilasan RDF Graph digilibsinus ditunjukkan  pada gambar 5.
Instance Ontology Instance adalah memasukkan
data-data kedalam sebuah ontologi.
Dalam  ontologi  digilibsinus  ini  dilakukan instance dengan  menggunakan  editor Protégé .  Sampel  yang  digunakan  adalah sebanyak  50  katalog  buku  dari  berbagai kategori buku.
Proses instance dilakukan  seperti halnya  memasukkan  data  biasa  sesuai field -nya. Instance ontologi  ditunjukkan pada gambar 6.

## Gambar 5. Kutipan RDF Graph
Gambar 6. Instance
Perancangan Query Rancangan query dibagi  dalam  3 macam,  yaitu  perancangan query untuk pencarian  berdasarkan  kata  kunci, query untuk  pencarian  berdasarkan  pencarian sederhana  dan query untuk keyword search .
a. Perancangan query pencarian  kata kunci PREFIX digilib:http://localhost/digilibsinus.owl# SELECT *
WHERE
{   ?book digilib:title ?title . ?book digilib:createdBy ?person .
?person digilib:personName ?personName . ?book digilib:title ?title. ?book digilib:publishedBy ?organization. ?organization digilib:organizationName ?organizationName. ?book digilib:collation ?collation. ?book digilib:subject ?subject. ?book digilib:language ?language. ?book digilib:abstract ?abstract.
?book digilib:isbn ?isbn. ?book digilib:year ?year.
FILTER  (regex(STR(?title)  , '".$kunci."', 'i') ||regex(STR(?personName) , '".$kunci."', 'i') ||regex(STR(?abstract) , '".$kunci."', 'i')
||regex(STR(?isbn) , '".$kunci."', 'i')
||regex(STR(?organizationName) , '".$kunci."', 'i')
||regex(STR(?subject) , '".$kunci."', 'i')
||regex(STR(?language)  ,  '".$kunci."',
'i')
||regex(STR(?year) , '".$kunci."', 'i')).
} Pada query diatas,
“$ kunci ” merupakan kata kunci yang
dimasukkan kedalam form
pencarian.
b. Perancangan query untuk simple search.
PREFIX digilib:http://localhost/digilibsinus.owl#
SELECT * WHERE
{   ?book digilib:title ?title .
?book digilib:createdBy ?person . ?person digilib:personName ?personName . ?book digilib:title ?title. ?book digilib:publishedBy ?organization. ?organization digilib:organizationName
?organizationName. ?book digilib:collation ?collation. ?book digilib:subject ?subject. ?book digilib:language ?language. ?book digilib:abstract ?abstract. ?book digilib:isbn ?isbn. ?book digilib:year ?year. ?book digilib:locationIn ?availability. FILTER (regex(STR(?".$kategori.")  ,  '".$kunci."', 'i')). }
Pada query diatas  menampilkan seluruh  data  berdasarkan  kategori. Sintak “$ kategori ” merupakan pilihan
kategori  yang  dideklarasikan  dalam bentuk combobox ,  dan  “$ kunci ” merupakan kata kunci yang
dimasukkan dalam form pencarian.
c. Perancangan query untuk advanced search.
PREFIX digilib:http://localhost/digilibsinus.owl# SELECT * WHERE
{   ?book digilib:title ?title . ?book digilib:createdBy ?person . ?person digilib:personName ?personName . ?book digilib:title ?title. ?book digilib:publishedBy ?organization. ?organization digilib:organizationName ?organizationName.
?book digilib:collation ?collation.
?book digilib:subject ?subject.
?book digilib:language ?language. ?book digilib:abstract ?abstract. ?book digilib:isbn ?isbn. ?book digilib:year ?year. ?book digilib:locationIn ?availability FILTER (".$bagianWhere.").}
Pada query “$ bagianWhere ”  adalah pemecahan  kunci  pencarian  yang bersifat opsional, dan menggunakan fungsi AND , OR ,  dan NOT ,  yang telah  dideklarasikan  dalam  sintak PHP sebelumnya.

## Perancangan Aplikasi Pencarian
Aplikasi yang akan dirancang menggunakan bahasa pemrograman PHP , cURL dan HTTP Request 1.1 . Adapun gambaran umum dari rancangan  aplikasi  pencarian  ditunjukkan pada gambar 7.
Dalam  rancangan  aplikasi  akan dibagi  menjadi  4  bagian,  yaitu Home , Keyword  Search,  Simple  Search dan Advanced Search .
Bentuk  rancangan  halaman  utama atau Home ditunjukkan pada gambar 8.
Gambar 8. Rancangan Halaman Home
Bentuk rancangan
halaman pencarian kata kunci atau keyword search ditunjukkan pada gambar 9.
Gambar 9. Rancangan Keyword Search
Bentuk  rancangan  halaman simple search ditunjukkan seperti gambar 10.
Gambar 10. Rancangan Simple Search
Bentuk rancangan halaman advanced search ditunjukkan pada gambar 11 :
Gambar 11. Rancangan Pencarian Multi

## Implementasi
Untuk melakukan implementasi, yang  diperispkan  adalah Apache Tomcat untuk import OpenRDF - Sesame ke dalamnya, Apache XAMPP sebagai penyimpanan  database MySQL RDF Store , cURL , HTTP Request 1.1 dan  web browser. Untuk  mengakses  halaman  aplikasi simulasi  pencarian  katalog  buku,  alamat yang  dituju  dalam  web  browser  adalah http://localhost/digilibsinus/ .    Kemudian akan  tampil  halaman  utama  seperti ditunjukkan pada gambar 12.

## Gambar 12. Halaman Utama
Untuk  malakukan  pencarian  katalog buku,  dapat  dilakukan  pencarian  dengan memilih  menu  yang  berada  diatas.    Pada aplikasi  tersebut,  menu  yang  tersedia adalah Home,  Keyword  Search,  Simple Search , dan Advanced Search . Dalam  hal  ini  akan  dicontohkan pencarian dengan kalimat potongan abstrak  buku “ pencarian berdasarkan konten ” dan akan tampak hasilnya seperti pada gambar 13.
Gambar 13. Pencarian Kata Kunci
Jika  dilakukan  pencarian  dengan simple search akan  tampak  seperti gambar 14.

## Gambar 14. Pencarian Sederhana
Jika  dilakukan  pencarian  dengan advanced search ,  hasilnya  dapat  dilihat seperti gambar 15.

## Gambar 15. Pencarian Multi

## Hasil Penelitian
Dari  ketiga  model  pencarian  yang telah  dirancang  diatas,  maka  dapat dilakukan pengujian untuk membandingkan  seberapa  cepat query yang dilakukan oleh masing-masing model pencarian terhadap hasil yang ditampilkan.  Sehingga  nantinya  dapat ditarik sebuah kesimpulan apakah teknologi  semantik  memang  benar  cocok dalam penerapan aplikasi
yang mempunyai data besar atau tidak.
Proses  pengujian  dilakukan  dengan ketentuan sebagai berikut :
1.  Kondisi  hardware  &  software  dalam keadaan  yang  sama  saat  dilakukan pengujian.
2.  Sampel  pengujian  diberikan  sebanyak 50  sampel  katalog  buku  dari  segala kategori.
3.  Ditetapkan  20  klausa  kunci  (Q)  yang akan  menjadi  kata  kunci  sama  dalam pencarian.
4.  Setiap  pencarian  diulang  sebanyak  10 kali  pengulangan  untuk  satu  buah klausa  kunci  (Q).  Sehingga  dapat ditarik rata-rata untuk dijadikan
pedoman  penentuan  waktu  dalam setiap hasil pencarian dari klausa kunci (Q). Untuk  hasil  pengujian  yang  telah dilakukan  dengan  perhitungan  rata-rata,
maka diperoleh hasil yang dapat ditampilkan pada tabel 2. Tabel 2. Hasil Rata-rata Pengukuran Q Rata-rata dalam 10X F Key Sim Adv Q1 0.04102 0.04194 0.04158 Key Q2 0.04169 0.04251 0.04119 Adv Q3 0.04440 0.04445 0.04481 Key Q4 0.04453 0.04506 0.04421 Adv Q5 0.04401 0.04584 0.04491 Key Q6 0.04171 0.04356 0.04254 Key Q7 0.04849 0.04504 0.04685 Sim Q8 0.05350 0.05010 0.05440 Sim Q9 0.06030 0.06000 0.06100 Sim Q10 0.07490 0.07326 0.07335 Sim Q11 0.07645 0.07660 0.07626 Adv Q12 0.07589 0.07503 0.07630 Sim Q13 0.07947 0.07892 0.07997 Sim Q14 0.09088 0.09023 0.09042 Sim Q15 0.09056 0.09053 0.09092 Sim Q16 0.09177 0.09150 0.09195 Sim Q17 0.09330 0.09258 0.09285 Adv Q18 0.09896 0.09735 0.09621 Adv Q19 0.09894 0.09887 0.09883 Adv Q20 0.09890 0.09896 0.09889 Adv QR 0.06948 0.06912 0.06937 Keterangan : F = pencarian tercepat
Key  = keyword search Sim  = simple search Adv  = advanced search QR  = rata-rata Q1  = “2009” Q2  = “hukum” Q3  = “pemrograman” Q4  = “john hebeller” Q5  = “elekmedia komputindo” Q6  = “pemrograman php” Q7  = “978-979-29-3110-5”
Q8  = “feng menglong, ling mengehu” Q9  = “buku robot cerdas”
Q10 = “sistem pendukung keputusan” Q11 = “metode analisis statistic” Q12 = “javascript jquery dan ajax” Q13 = “mobile bisnis dengan J2ME” Q14 = “perkembangan teknologi CCTV” Q15 = “belajar javascript dengan jquery” Q16 = “rancang bangun robot tingkat dasar” Q17 = “dasar teknik pengujian tegangan tinggi” Q18 = ”menguasai bahasa inggris secara cepat Q19 = “kisah pilihan dari dinasti song & ming” Q20 = ”tutorial  membangun  web  sekolah dengan cms ”
Dari  ketiga  model  dapat  dihitung prosentase  F  dari  20 Question Test dengan  rata-rata  pengulangan  10  kali dihitung dengan perbandingan nilai terendah  dari  model  pencarian  yang  lain. Prosentase dapat dihitung dengan rumus :
Keterangan : P = prosentase Pencarian ΣF = jumlah pencarian tercepat ΣQ = jumlah Question Test
Sehingga  akan  didapat  prosentase seberapa cepat pencarian dapat melakukan query dan menampilkan hasilnya, dibanding dengan model pencarian  lainnya  dalam  kata  kunci  yang berbeda-beda (Q).
Hasil rata-rata setiap pencarian pada tabel  2  dapat  ditampilkan  dalam  bentuk grafik seperti terlihat pada gambar 16:

## Gambar 16. Grafik Rata-rata Pengukuran
Grafik  gambar  16  merupakan  hasil pengukuran  rata-rata  yang  dilakukan sebanyak  10  kali  untuk  setiap Question Test (Q) terhadap model pencarian.
Keyword search akan  lebih  dominan memiliki  waktu  yang  cepat  dengan  kata kunci  tunggal  atau  pendek.  Hal  ini disebabkan query yang  digunakan  masih umum, sehingga kata kunci harus dipetakan  satu  persatu  sesuai  variabel query -nya.  Hal  ini  akan  terlihat  dari  Q1 sampai  Q7  yang  merupakan  kata  kunci tunggal  &  pendek,  membuat  pencarian keyword search menjadi pencarian tercepat  dibanding  dengan  kedua  model lainnya.  Dengan  kesederhanaan  kata
kunci  inilah  membuat  grafik  pencarian memiliki kecenderungan mendatar.
Kata kunci yang beragam akan membuat  waktu  pencarian  menjadi  lama. Hal  ini  tergambar  dari  grafik  gambar  16, bahwa  kenaikan  terjadi  pada  Q8  sampai Q20  yang  memiliki  kata  kunci  yang bertambah disetiap kenaikan level Q. Dari pengukuran  terlihat  bahwa simple & advanced search mampu  meminimalisasi waktu pencarian,  karena  dalam pencarian tersebut  menggunakan  pemetaan  kata kunci. Sehingga kata kunci dapat dimasukkan ke dalam kelompok-kelompok kata kunci yang dimaksud. Seperti contoh kata  kunci  tahun  “ 2009 ”.  Pada simple & advanced search ,  kata  kunci  tersebut dapat  langsung  dimasukkan  kedalam pencarian berdasarkan tahun.

## V. PENUTUP Kesimpulan
Dari  hasil  penelitian  hal  utama  yang mendasari  perpedaan  waktu  disini  adalah model query SPARQL .  Model query
SPARQL yang  masih  luas  (dalam  hal  ini keyword search )  sangat  mempengaruhi waktu pencarian. Karena setiap kata kunci yang dimasukkan akan dicocokkan sesuai jenis  variabel  yang  sesuai  di query SPARQL .  Ini  terlihat  pada  model keyword search yang  mempunyai  rata-rata  waktu 0.06948  detik  atau  memiliki  prosentase pencarian  tercepat  20%  dari  20 Question
Test terhadap  dua  model  pencarian  yang lain ( simple & advanced search ).
Model query yang  sudah  dipetakan dengan pilihan-pilihan menu seperti combobox dan checkbox (dalam  hal  ini simple & advanced  search ),  sangat membantu dalam pencarian, karena setiap kata  kunci  akan  langsung  dipetakan kedalam  jenis  variabel  di query SPARQL . Hal ini terbukti simple searh memiliki rata- rata 0.06912 detik atau memiliki prosentase pencarian 45%, dan advanced search memiliki  rata-rata  0.06937  detik atau memiliki prosentase pencarian 35%.
Dari  ketiga  model  pencarian  memiliki kecenderungan  waktu  yang  semakin meningkat sejajar dengan banyaknya kata kunci yang dimasukkan.

## Saran
Dari  hasil  penelitian  ini  masih  banyak yang  dapat  dikembangkan  untuk  menjadi
P =
sebuah aplikasi yang baik. Untuk
perkembangan kedepannya dapat
dilakukan  pemodelan  pencarian  dengan penambahan vocabulary kata kunci, sehingga pencarian dapat dilakukan dengan  padanan  kata  dari  suatu  kata kunci. Hal ini dapat menggunakan metode Language Based Matching atau Vector
Space Matching sebagai  salah  satu metode  untuk  melakukan  pengukuran kemiripan.
Penambahan  data  yang  lebih  banyak dan  beragam  dapat  dilakukan  untuk mengetahui  hasil  kecenderungan  dari pengukurannya  lebih  lanjut,  sehingga dapat  diketahui  perbedaan  antara  hasil penelitian ini. DAFTAR PUSTAKA
[1] Hebeler,  John.,  Fisher,  Matthew., Blace,  Ryan.,  dan  Perez-Lopez,
Andrew., 2009, Semantic Web
Programming , Wiley Publishing, Inc., Indianapolis, Indiana [2] Zebua, Javier., 2010, Aplikasi Pencarian Buku Berbasis Web Semantik  Untuk  Perpustakaan  SMK Yadika 7 Bogor ,
Universitas
Gunadarma
[3]   Seaborne,  A.  dan  Prud'hommeaux, E., 2008, SPARQL Query Language for  RDF,  Recommendation,  World Wide  Web  Consortium  (W3C) , http://www.w3.org/TR/2008/REC- rdf-sparql-query-20080115/ Lastest version available:
http://www.w3.org/TR/rdf-sparql-
query/
[4]   Stoermer, Heiko., RDF Standard and Technologies ,  University  of  Trento,
Italy, Dec 06. [5]   Nurkhamid, Mukhamad., 2009, Aplikasi Bibliografi Perpustakaan Berbasis Teknologi Semantik , Jurnal Fakultas  Teknik,  Universitas  Maria Kudus
[6] Abdul Kadir, 2008, Belajar Database Menggunakan MySQL , Andi
Publisher, Yogyakarta, hal 358.