## SISTEM PENCARIAN PROGRAM STUDI PADA PERGURUAN TINGGI DI BALI BERBASIS SEMANTIK
1 Kadek Dwi Pradnyani Novianti, 2 Ricky Aurelius Nurtanto Diaz
1, 2 Program Studi Sistem Komputer, STMIK STIKOM Bali Denpasar, Indonesia
e-mail: 1 novianti@stikom-bali.ac.id, 2 ricky@stikom-bali.ac.id

## Abstrak
Pendidikan di Indonesia khususnya di Bali berlangsung secara berjenjang, dimulai dari pendidikan dasar sampai dengan pendidikan tinggi. Pendidikan tinggi diselenggarakan oleh  berbagai  satuan  penyelenggara,  seperti  Akademi,  Sekolah  Tinggi,  Institut,  dan Universitas. Calon mahasiswa sebelum menentukan pilihan program studi dari sebuah perguruan tinggi harus melakukan pencarian informasi berkaitan dengan program studi. Pencarian informasi dapat diselesaikan dengan membangun sebuah sistem pencarian berbasis semantik. Ontologi menjadi dasar dari penerapan web semantik karena dapat merepresentasikan konten menjadi basis pengetahuan yang dapat dipahami oleh mesin. Sistem  ini  bertujuan  untuk  membantu  calon mahasiswa  untuk  mendapatkan deskripsi informasi program studi yang diinginkan. Tahapan pengujian sistem, diperoleh hasil nilai recall sebesar 0.95 dan nilai precision sebesar 0.93, menunjukan bahwa sistem memiliki tingkat  relevansi  dan  ketepatan  pengembalian  informasi  yang  tinggi.  Selanjutnya diharapkan  bahwa  sistem  ini  mampu  mengakomodasi  detail  informasi  program  studi seluruh perguruan tinggi di Indonesia.
Kata kunci: web semantik, ontologi, program studi, recall , precision

## Abstract
Education in Indonesia especially Bali implemented hierarchical, starting from basic up to higher education. Higher education organized by the various units, such as Akademi , Sekolah Tinggi , Institutes, and Universities. Student candidates before determining the choice of courses from college can search information related to the course. Searching information can be completed with the semantic search system. Ontology is the basis of the semantic web which can represent the content into knowledge base, Purpose of the system helps student candidates to get a description about the course in college. At system  testing,  the  results  obtained  recall  value  of  0.95  and  precision  value  of  0.93, which  indicates  that  the  system  has  a  high  level  of  relevance  and  accuracy  in information returns. Furthermore, it is expected that the system is able to accommodate the detail information of courses from all colleges in Indonesia.
Keywords : semantic web, ontology, course, recall, precision

## PENDAHULUAN
Pendidikan  merupakan  faktor  utama pembentuk  pribadi  manusia.  Pendidikan sangat berperan untuk membentuk baik atau buruknya  pribadi  manusia  menurut  ukuran normatif. Budaya pendidikan Indonesia yang berjalan  selama  ini  dilakukan  secara berjenjang.  Berjenjang  yang  dimaksud adalah  dimulai  dari  pendidikan  tingkat  usia dini,  pendidikan  tingkat  dasar,  pendidikan tingkat  menengah  dan  pendidikan  tingkat tinggi.  Perbandingan  yang  terjadi  adalah semakin tinggi seseorang menempuh tingkat pendidikan  maka  akan  dianggap  semakin meningkat pula produktivitas orang tersebut. Pengetahuan yang diperoleh selama proses menempuh pendidikan tersebut dapat digunakan sebagai pedoman untuk menciptakan pembaharuan-pembaharuan dalam berbagai bidang dan aspek kehidupan masyarakat (Atmanti, 2005).
Satuan  penyelenggara  pendidikan tinggi  di  Indonesia  antara  lain  akademi, institut,  sekolah  tinggi,  politeknik  dan universitas  menjadi  alternatif  lembaga pendidikan bagi calon mahasiswa. Biasanya  sebuah  lembaga  penyelenggara pendidikan  terdiri  dai  program-program studi tertentu sebagai bagian dari lembaga tersebut. Seorang calon mahasiswa biasanya  dihadapkan  pada  pilihan  untuk memilih  program  studi  yang  diinginkannya dan  mempertimbangkan  reputasi  program studi  serta  perguruan  tinggi  pilihannya. Proses pemilihan program studi yang akan ditekuni  menjadi  salah  satu  hal  yang penting  yang  harus  diperhatikan  oleh seorang calon mahasiswa karena program studi  menjadi  bidang  keahlian  yang  akan ditekuni  oleh  calon  mahasiswa  di  masa depan kelak.
Banyaknya  perguruan  tinggi  yang tersebar  di  suatu  daerah  di  Indonesia
khususnya  di  Provinsi  Bali  dan  program studi  yang  dimiliki  sangatlah  beragam. Banyak  pertimbangan  seperti  reputasi program  studi,  akreditasi  perguruan  tinggi dan  lokasi  yang  harus  dihadapi  oleh seorang  calon  mahasiswa.  Permasalahan ini  memerlukan  sebuah  solusi  berupa informasi program studi tertentu bagi calon mahasiswa untuk dapat mendukung pilihan program  studi  yang  akan  dipilihnya  dari sebuah perguruan tinggi.
Mesin pencari informasi terkait program studi dari sebuah perguruan tinggi dapat menjadi solusi untuk menyelesaikan permasalahan  yang  ada.  Pemanfataan teknologi  berupa  mesin  pencari  berbasis semantik  yang  mampu  menampilkan  hasil deskripsi informasi mengenai program studi sangat diperlukan untuk mengatasi masalah yang ada. Teknologi web semantik mampu memahami makna kata kunci yang diinputkan oleh pengguna ke dalam mesin pencari,  sehingga  ada  kesamaan  makna antara  pengguna  dan  mesin  pencari.  Inti dari web semantik adalah mengaplikasikan ontologi  untuk  merepresentasikan  konten atau informasi menjadi basis pengetahuan dalam bentuk-bentuk yang dapat dipahami dan  diproses  oleh  mesin  (Jhon  Davies, Fensel, & Harmelen, 2003). Ontologi dapat digunakan untuk mengekspresikan informasi program studi secara eksplisit dan semantik.  Penerapan  ontologi  akan  dapat memfasilitasi  mesin  untuk  memahami  dan memproses informasi secara otomatis, dan kemudian  membantu  sistem  agar  dapat memberikan  layanan  yang  baik  kepada penggunanya (Changping & Yang, 2007).
Berdasarkan  permasalahan  di  atas, dapat  disimpulkan  bahwa  akan  dibangun sebuah sistem pencarian untuk memfasilitasi permasalahan pemilihan program studi sebagai bahan pertimbangan
calon mahasiswa menempuh jejang pendidikannya.  Mesin  pencari  ini  akan dibuat dengan pemanfaatan teknologi web semantik  dan  data  program  studi  akan disimpan dalam sebuah metadata berbasis ontologi agar dapat memiliki basis pengetahuan  dalam  bentuk  yang  dapat dipahami oleh mesin. Penelitian ini diharapkan  mampu  memfasilitasi  calon mahasiswa  dalam  melakukan  pemilihan program studi yang diinginkan.

## STATE OF THE ART
Davies  (John  Davies,  Fensel,  &  van Harmelen,  2003)  menyatakan  bahwa teknologi web semantik mampu memberikan pemahaman makna kata yang sama  baik  oleh  manusia  maupun  mesin. Web semantik berkaitan dengan penerapan ontologi  untuk  merepresentasikan  konten atau informasi menjadi basis pengetahuan dalam bentuk-bentuk yang dapat dipahami dan  diproses  oleh  mesin.  Penerapan ontologi untuk merepresentasikan informasi kemudian dapat digunakan untuk mengatasi permasalahan yang terjadi pada sistem  temu  kembali  informasi  (Wu-jun  & Peng, 2010). Sistem temu kembali informasi  yang  masih  tradisional  memiliki sedikit  kemampuan  untuk  inferensi  secara semantik.  Selain  itu,  nilai recall dan precision -nya tidak dapat memenuhi kebutuhan pengguna. Hasil yang diperoleh pada penelitian  ini adalah ontologi mampu merepresentasikan  informasi  dokumennya dengan  baik  dan  dapat  memberikan deskripsi informasi secara semantik. Selain itu,  hasil  sistem  temu  kembali  informasi diperoleh  peningkatan  nilai recall dan precision sehingga  mampu  memenuhi kebutuhan pengguna.
Mehta  membangun  sebuah  mesin
pencari yang dimodifikasi dengan menambahkan konsep ekstraksi kata kunci dan perhitungan keterkaitan semantik antar kata-kata  (Mehta,  Makkar,  Palande,  & Wankhede, 2015). Pada penelitian tersebut,  mesin  pencari  memiliki  tujuan utama untuk memecahkan query pencarian dengan  hasil  yang  tepat  dan  dalam  waktu yang  singkat  serta  dengan  algoritma tertentu.  Web  semantik  dapat  membantu penemuan,  otomatisasi,  integrasi,  dan penggunaan kembali data yang lebih efisien dan  mendukung  masalah  interoperabilitas yang tidak dapat diselesaikan oleh teknologi  web  saat  ini.  Pada  penelitian  ini dilakukan  menggunakan  25  dataset  yang berkaitan  dengan  makanan  dan  binatang. Hasil  yang  diperoleh  menunjukan  bahwa mesin  pencari  yang  dibangun  tidak  hanya menghasilkan  informasi  yang  berkaitan dengan kata kunci tersebut tepati juga yang berkaitan dengan kata kunci. Selain itu juga kualitas  dan  efisiensi  mesin  pencari berbasis  semantik  meningkat  dengan pesat.
Sistem  temu  kembali  informasi  atau mesin  pencari  tradisional  tidak  memiliki hubungan  dengan  domain  pengetahuan manapun,  sehingga  mesin  pencari  tidak memahami makna kata kunci dari pengguna dan bagaimana  hubungan yang melekat  antar terms pada  dokumen web . Hal  ini  menyebabkan  kemampuan  untuk melakukan  penelusuran  terbatas  berdasar pada pencocokan kata kunci. Mesin pencari tradisional  melakukan  pencocokan query terms terhadap  kata  kunci  pada  indeks, akan mengalami kegagalan untuk menghasilkan informasi yang relevan ketika kata  kunci  yang  digunakan  pada query berbeda  dengan  yang  digunakan  pada indeks,  walaupun  memiliki  makna  yang sama.  Maka  dalam  penelitian  dibangun
sebuah sistem pencarian berbasis semantik dengan mengambil objek penelitian  pencarian  informasi  program studi  bagi  calon  mahasiswa.  Dimana  web semantik  ini  akan  menerapkan  ontologi sebagai  representasi  informasi  program studi, dengan mengambil sampel sebanyak 30 perguran tinggi yang ada di Bali. Dengan sistem  ini  diharapkan  calon  mahasiswa mendapatkan informasi program studi yang diinginkan sebelum memilihnya.

## WEB SEMANTIK
Kata  semantik  berarti  makna  atau sesuatu  yang  berhubungan  dengan  ilmu yang  mempelajari  makna  dan  perubahan makna.  Berners-Lee,  dkk  menyebutkan bahwa makna dari suatu data yang terdapat dalam  web  dapat  dipahami  bukan  hanya oleh  manusia  namun  juga  oleh  mesin ( machine  understandable )  (Berners-lee, Hendler, & Lassila, 2001; Shadbolt, Hall, & Berners-Lee, 2006). Web semantik merupakan generasi web selanjutnya yang memiliki  tujuan  untuk  otomasi,  integrasi, dan  penggunaan  kembali  data  pada aplikasi web yang berbeda. 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  pemahan  tentang istilah yang mendeskripsikan maksud data.
Berners-Lee  membangun  berbagai infrastruktur untuk keperluan data yang bisa lebih  dipahami  mesin  (Berners-lee  et  al., 2001;  Shadbolt  et  al.,  2006).  Beberapa komponen yang telah dibangun
diantaranya adalah RDF ( Resource Description Framework ) serta OWL ( Ontology  Web  Language ).  Komponen utama web semantik seperti pada Gambar 1, 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 ).
Gambar 1. Pengembangan Layer Web Semantik (Gerber, Van Der Merwe, & Barnard, 2008)

## ONTOLOGI
Dalam  literatur  kecerdasan  buatan banyak yang mendefinisikan ontologi dalam berbagai pandangan. Ontologi sebelumnya merupakan  konsep  filosofi.  Dalam  bidang kecerdasan  buatan  dan  web,  ontologi menggambarkan  konsep  domain  dan hubungannya. Ontologi menjelaskan
bagaimana  teori  tentang  suatu  objek  dan keterkaitan diantara mereka
(Chandrasekaran,
Josephson,
&
Benjamins, 1999).
Ontologi  menjadi  elemen  penting dalam  banyak  aplikasi,  dimana  dapat digunakan dalam system agent, knowledge management  systems ,  dan e-commerce platforms .  Ontologi  juga  dapat  men- generate bahasa  alami,  mengintegrasikan intelligent  information ,  menyediakan  akses berbasis semantik, dan mengekstrak informasi  dari  teks.  Disamping  itu  juga, ontologi  dapat  digunakan  dalam  berbagai aplikasi  lainnya  yang  secara  eksplisit memiliki  pengetahuan  yang  tertanam didalamnya  (Gómez-Pérez,  Fernández- López, & Corcho, 2003).
Noy  dan  McGuinness  (N.  Noy  & 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 yang
mendeskripsikan  berbagai  fitur  dan  atribut dari  konsep  disebut  slot  (juga  disebut sebagai roles atau properti), dan pembatasan pada slot yang disebut facets ( role restrictions ).
Terdapat  beberapa  tujuan  untuk mengembangkan  ontologi  yang  dijelaskan 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 class ,
properti, slot dan instance seperti  yang telah  didefinisikan  sebelumnya  bahwa ontologi merupakan  deskripsi eksplisit dari konsep domain pengetahuan. Representasi ontologi dijabarkan sebagai berikut beserta contoh penggambaran representasi ontologi pada Gambar 2.
Gambar 2. Contoh ontologi pada Domain Wine (N. F. Noy & McGuinness, 2001)

## ONTOLOGY WEB LANGUAGE (OWL)
Ontology  Web  Language (OWL) merupakan  suatu  bahasa  yang  digunakan untuk mendeskripsikan class , property dan relasi  antar  objek  dalam  suatu  cara  yang dapat  diinterpretasikan  oleh  mesin.  OWL merupakan  sebuah vocabulary namun dengan tingkatan semantik yang lebih tinggi dibandingkan  dengan  RDF  dan  RDF Schema (McGuinness & Harmelen, 2003). OWL  menyediakan  tiga  sub  bahasa berbeda  yang  dirancang  untuk  berbagai kebutuhan  tertentu  dari  pengguna  yaitu sebagai berikut.
1.  OWL Lite
OWL  Lite menyediakan  pendefinisian hirarki  kelas  dan  properti  dengan constraint yang  sederhana.  Jenis  ini digunakan jika pengguna hanya
membutuhkan hirarki kelas yang sederhana pula.
2.  OWL DL
OWL  DL  mendukung  pengguna  yang menginginkan ekspresi maksimum tanpa  kehilangan  perhitungan  yang lengkap  dan  ketepatan.  OWL  DL meliputi  semua  bahasa  konstruksi dalam  OWL  dengan  batasan  tertentu. OWL  DL  dapat  menghasilkan  hirarki klasifikasi secara otomatis dan mampu mengecek  konsisten  dalam  suatu ontologi  karena  OWL  DL  mendukung reasoning . 3.  OWL Full
OWL Full diperuntukan untuk pengguna yang  menginginkan  sub  bahasa  yang sangat  ekspresif  dengan  kebebasan sintaksis  dari  RDF  tanpa  ada  jaminan komputasional.  Misalnya,  dalam OWL Full ,  suatu  kelas  boleh  dianggap sebagai  kumpulan  dari  individu  dan sekaligus  menjadi  individu  bagi  dirinya sendiri. OWL  Full juga  memungkinkan suatu  ontologi  merubah  arti  dari kosakata  yang  sudah  didefinisikan, misalnya  kosakata  milik  RDF.  Hal  ini yang  menyebabkan OWL  Full tidak mendukung reasoning yang lengkap.
Sintaks  dan  semantik  formal  dari OWL  diperlukan  untuk  membuat  ontologi dapat diinterpretasikan dan digunakan oleh perangkat lunak. OWL dibuat berdasarkan RDF  dan  RDF Schema yang  berbasiskan XML.  OWL  menyediakan  konsep  untuk mendefinisikan class dengan menggunakan owl:Class .  Setiap  kelas dalam  OWL  merupakan  sub  kelas  dari owl:Thing .  Setiap  kelas  dalam  OWL berhubungan dengan jumlah individu yang disebut  perluasan  kelas  ( class  extention ). Individu-individu  dalam  perluasan  kelas
disebut instance .  Sebuah  kelas  juga memiliki  konsep  khusus  yang  dapat berelasi  namun  tidak  sama  dengan  kelas yang  menjadi  perluasannya.  Oleh  karena itu,  dua  kelas  mungkin  memiliki  perluasan kelas yang sama, namun tetap merupakan kelas  yang  berbeda.  OWL  membedakan properti ke dalam dua kategori yaitu :
1. Object Property , yang menghubungkan individu  yang  satu  dengan  yang  lain. Properti ini didefinisikan sebagai instance dari kelas owl:ObjectProperty . 2. Datatype Property , yang menghubungkan  individu  ke  nilai  data. Properti ini didefinisikan sebagai instance dari
kelas
owl:DatatypeProperty .

## METODOLOGI
Pembangunan ontologi dilakukan melalui  2  tahapan  yaitu  konseptualisasi ontologi dan formalisasi ontologi.  Tahapan konseptualisasi  yang  bertujuan  untuk mengatur  dan  mengelola  pengetahuan yang  diperoleh  selama  proses  akuisisi pengetahuan.  Ketika  model  konseptual selesai  dibangun,  selanjutnya  adalah mengubah  model  konseptual  menjadi model formal, yang kemudian diimplementasikan dengan bahasa implementasi ontologi. Proses ini bergerak secara bertahap dari level pengetahuan ke level  implementasi  untuk  meningkatkan derajat  formalitas  model  pengetahuan secara  perlahan  sehingga  dapat  dipahami oleh mesin.
Perubahan dari level pengetahuan ke level  implementasi  dapat  digambarkan pada Gambar 3. Transformasi T1 menunjukan  proses  model  konseptual,  ini merupakan    trasformasi  dari  domain pengetahuan  ke  model  konseptual  yang
mendeskripsikan domain tersebut.
Transformasi  T2  mengkonversi  model konseptual menjadi model formal. Transformasi T3 mentransformasikan model  formal  menjadi  model  yang  dapat dieksekusi oleh komputer (Gómez-Pérez et al., 2003).
Gambar 3. Proses Pengembangan Ontologi (Gómez-Pérez et al., 2003)
Pembangunan ontologi dilakukan menggunakan metodologi METHONTOLOGY. METHONTOLOGY merupakan sebuah metodologi yang
dikembangkan oleh sebuah grup ontologi di
Universidad Politécnica de Madrid . METHONTOLOGY memungkinkan pembangunan ontologi pada
level pengetahuan.  METHONTOLOGY  terdiri dari proses pengembangan ontologi, kemampuan life  cycle yang  didasarkan pada pengembangan prototipe, dan teknik- teknik  untuk  melaksanakan  tiap  aktivitas, orientasi  pengembangan  dan  aktivitas pendukung  lainnya  .METHONTOLOGY memiliki kemampuan untuk melakukan life cycle ontologi berdasarkan pada pengembangan  prototipe  karena  hal  ini mengijinkan penambahan, perubahan, dan penghapusan terms pada  tiap  versi terbarunya (prototipe) (Gómez-Pérez et al., 2003).

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Proses pembangunan ontologi hanya
dilakukan proses penambahan terms pada ontologi  prodi  yang  telah  ada  (Novianti, 2016)  untuk  memenuhi  kebutuhan  sistem pencarian.
Pembangunan ontologi dibangun menggunakan Protégé 4.3 dimana  setelah  ontologi  selesai  dibangun konsistensi ontologi diperiksa menggunakan Pellet  Reasoner . Pellet (Abburu,  2012)  merupakan  sebuah tools reasoner untuk menguji konsistensi deskripsi  logika  yang  telah  didefinisikan. Pellet akan memberikan peringatan apabila terdapat  deskripsi  logika  yang  mengalami inkonsistensi. Ontologi prodi mengalami
penambahan datatype  properties yaitu deskripsiPT, sehingga  ontologi  prodi memiliki  9 datatype  properties . Datatype properties pada ontologi prodi dapat dilihat secara detail pada Gambar 4.
Gambar 4. Datatype properties ontologi prodi
Ontologi  prodi  memiliki  4 class yaitu
Jenjang, Lokasi,
PerguruanTinggi, ProgramStudi. Dimana class PerguruanTinggi  dibagi  lagi menjadi beberapa subclass yaitu Akademi,  Institut,  Politeknik,
SekolahTinggi dan Universitas seperti pada Gambar 5. Object properties merupakan
komponen  yang  menghubungkan class pada  sebuah  ontologi. Object  properties
yang  ada  pada  ontologi  prodi  adalah hasJenjang, hasLokasi, hasProgramStudi, dan isProgramStudiof. Object  properties pada  ontologi  prodi  dapat  dilihat  pada Gambar 6.
Gambar 5. Class ontologi prodi
Gambar 6. Object properties Ontologi Prodi
Instance dalam  Protégé  didefinisikan sebagai individual .  Contoh individual yang telah didefinisikan pada ontologi prodi dapat dilihat  pada  Gambar  7.  Individual  yang ditampilkan mewakili individual lokasi/wilayah  tempat  perguruan  tinggi berada  dan  individual  beberapa  program studi yang dimiliki oleh beberapa perguruan tinggi dalam sampel.
Model formal yang dibangun menggunakan Protégé
4.3 diuji menggunakan Pellet  Reasoner .  Ontologi prodi  yang  dikembangkan  mencapai  hasil yang  konsisten,  diindikasikan  dengan berjalannya  proses reasoning pada Pellet dan  tidak  menghasilkan error sehingga mampu  menghasilkan  inferensi  berupa fakta-fakta baru. Proses reasoning
menghasilkan fakta-fakta baru berupa data instances baru, relasi baru, dan atribut baru. Model formal ontologi yang telah konsisten diimplementasikan ketika melakukan pembangunan sistem menggunakan
Eclipse  Kepler  dan  JENA  API  sebagai penghubung.
Gambar 7. Contoh Individual Ontologi Prodi
Tahapan  setelah  model  formal  dari ontologi  terbentuk  adalah  pembangunan sistem.  Pembangunan  sistem  merupakan tahapan untuk implementasi ontologi sebagai  representasi  informasi  berbasis pengetahuan. Pembangunan sistem pencarian dilakukan menggunakan
perangkat lunak Eclipse Kepler dan koneksi ke basis pengetahuan dilakukan menggunakan  JENA  API.  Data  sampel yang digunakan dalam penelitian ini diambil dari  laman forlap.dikti.go.id .  Data  sampel berjumlah  30  buah  data  perguruan  tinggi yang ada di Bali untuk semua jenis satuan penyelenggara  pendidikan  yang  ada  di Indonesia.
Sistem  pencarian  dibangun  dengan sebuah fitur pencarian. Fitur ini memerlukan input  berupa keyword program  studi  yang diinginkan  oleh  pengguna.  Gambar  8
menunjukan halaman awal sistem pencarian,  pada  halaman  inilah  pengguna dapat  memulai  pencarian  program  studi yang diinginkan. Sistem menerima keyword yang diinputkan pengguna kemudian memproses query pencarian pada ontologi program studi dan memberikan hasil output berupa daftar informasi program studi yang diinginkan pengguna seperti pada Gambar 9. Informasi yang disampaikan merupakan informasi umum terkait program studi yaitu perguruan tinggi yang menaunginya, lokasi perguruan  tinggi  berada  dan  deskripsi program  studi  tersebut.    Sistem  dapat memberikan daftar informasi program studi tertentu  lebih  detail  yang  mencakup perguruan tinggi, lokasi, alamat, akreditasi, status  dan  deskripsi  dari  program  studi yang  diinginkan.  Penggambaran  detail daftar  informasi  program  studi  ditunjukkan pada Gambar 10. Hasil sistem menunjukan bahwa sistem sudah mampu mengembalikan informasi berdasarkan keyword pencarian  yang  diinputkan  oleh pengguna.  Tahapan  akhir  adalah  tahapan pengujian  untuk  mengetahui  relevansi sistem  dalam  mengembalikan  informasi kepada  pengguna.  Pengujian  dilakukan dengan menggunakan kata-kata kunci yang direpresentasikan  di  dalam  ontologi  untuk masing-masing  perguruan  tinggi, lalu berdasarkan  kata  kunci  pengujian  akan dihitung  tingkat  relevansi  dari  informasi yang diberikan oleh sistem.
Tahapan pengujian mengadospi tahapan  pengujian  sistem  temu  kembali informasi,  yaitu  penilaian recall dan precision (Wahyudi, 2013). Recall
menggambarkan  perolehan  informasi  oleh sistem  dan precision menggambarkan ketepatan informasi relevan. Kedua penilaian  ini  merupakan  parameter  yang dapat digunakan untuk menyatakan
relevansi dari sebuah sistem temu kembali informasi. Relevansi menggambarkan keefektifan proses temu kembali informasi, dimana sebuah sistem mampu memberikan informasi  yang  sesuai  dengan  persepsi pengguna.

## Gambar 8. Halaman Pencarian
Gambar 9. Hasil Pencarian

## Gambar 10. Detail Hasil Pencarian
Nilai recall (R)  adalah  nilai  yang menunjukan  tingkat  perolehan  hasil  yang dikembalikan  oleh  sebuah  sistem.  Nilai recall (R) diperoleh dengan
membandingkan jumlah item relevan yang ditemukan  dengan  jumlah  item  relevan yang  ada di  dalam  koleksi  sistem.  Nilai  ini diperoleh seperti pada persamaan (1). Nilai recall yang  semakin  besar  tidak  dapat menunjukan  suatu  sistem  baik  atau  tidak. Nilai recall tertinggi  adalah  1  menyatakan bahwa  seluruh  dokumen  dalam  koleksi berhasil ditemukan.
𝑅 = Σ 𝑟𝑒𝑙𝑒𝑣𝑎𝑛𝑡 𝑖𝑡𝑒𝑚𝑠 𝑟𝑒𝑡𝑟𝑖𝑒𝑣𝑒𝑑
𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑟𝑒𝑙𝑒𝑣𝑎𝑛𝑡 𝑖𝑡𝑒𝑚 𝑖𝑛 𝑜𝑛𝑡𝑜𝑙𝑜𝑔𝑦
(1)
Nilai precision (P) menunjukan tingkat ketepatan sebuah sistem untuk
mengembalikan  informasi  relevan  kepada pengguna.  Nilai precision (P)  diperoleh dengan  membandingkan  jumlah  item relevan  yang  dikembalikan  dengan  total jumlah  item  yang  dikembalikan.  Nilai  ini diperoleh  seperti  pada  persamaan  (2-2). Semakin besar nilai precision suatu sistem, maka  sistem  dapat  dikatakan  baik.  Nilai precision tertinggi  adalah  1,  yang  berarti seluruh  dokumen  yang  ditemukan  adalah relevan.
𝑃 = Σ 𝑟𝑒𝑙𝑒𝑣𝑎𝑛𝑡 𝑖𝑡𝑒𝑚𝑠 𝑟𝑒𝑡𝑟𝑖𝑒𝑣𝑒𝑑 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑟𝑒𝑙𝑒𝑣𝑎𝑛𝑡 𝑖𝑡𝑒𝑚 𝑟𝑒𝑡𝑟𝑖𝑒𝑣𝑒𝑑
(2)
Hasil pengujian yang diperoleh dapat dilihat pada Tabel 1 dan Tabel 2.
Tabel 1. Pengujian Nilai Recall No Keyword Relevant items retieved Total relevant item in antology R 1 Akuntansi 10 10 1 2 Arsitektur 2 2 1 3 Agroteknologi 3 3 1 4 Administrasi Perhotelan 1 1 1 5 Bahasa Inggris 3 4 0.75 Rata-Rata R 0.95
Hasil  pengujian  nilai recall (R) menunjukan  bahwa  nilai  R  yang  diperoleh mendekati 1 yaitu 0,95. Hal ini menunjukan bahwa  sistem  sudah  mampu  menemukan hampir  semua  jumlah  informasi  relevan sesuai  dengan  jumlah  informasi  relevan yang disimpan di dalam ontologi prodi.
Hasil  pengujian  nilai precision (P) menunjukan  bahwa  nilai  P  yang  diperoleh adalah 0.93. Nilai precision yang diperoleh menyatakan bahwa hampir semua informasi  relevan  dari  total  keseluruhan informasi  relevan  telah  dikembalikan  oleh sistem.
Tabel 2. Pengujian Nilai Precision No Keyword Relevant items retieved Total relevant item in antology R 1 Akuntansi 9 10 0.9 2 Arsitektur 2 2 1 3 Agroteknologi 3 3 1 4 Administrasi Perhotelan 1 1 1 5 Bahasa Inggris 3 4 0.75 Rata-Rata R 0.93
Menurut  hasil  pengujian  nilai recall dan precision ,  sistem  pencarian  prodi memiliki  tingkat  relevansi  yang  tinggi. Sistem  memiliki  efektifitas  yang  baik, sehingga pengguna dan sistem menginterpretasikan  makna  yang  sama untuk  sebuah  kata  kunci  yang  diinputkan pada kotak pencarian.
Berdasarkan  hasil  informasi  yang dipaparkan  dalam  sistem  berdasarkan keyword  yang  diinputkan  pengguna,  dapat dikatakan  bahwa  sistem  sudah  mampu memberikan  deskripsi  informasi  yang  baik mengenai  program  studi  dan  perguruan
tinggi  yang  ingin  dicari  oleh  calon mahasiswa.  Sehingga,  deskripsi  informasi yang  dihasilkan  oleh  sistem  dapat menjadi bahan pertimbangan oleh calon mahasiswa untuk  memilih  program  studi  pada  suatu perguruan tinggi yang diinginkannya.

## SIMPULAN
Sistem  pencarian  program  studi bertujuan untuk membantu calon mahasiswa  menemukan  informasi  terkait dengan  program  studi  yang  diinginkan. Sistem  pencarian  berbasis  semantik  ini dibangun  dan  menggunakan  ontologi sebagai  representasi  informasi  berbasis pengetahuan.  Hal  ini  dilakukan  dengan harapan  agar  sistem  dan  pengguna memiliki  pemahaman  makna  yang  sama serta informasi program studi memiliki nilai inferensi  semantik  yang  baik.  Ontologi sebagai  dasar  representasi informasi memiliki 4 class , 9 datatype properties dan 4 object  properties .  Pengujian  sistem menggunakan  5  buah  kata  kunci  uji  untuk mengetahui  tingkat  relevansi  informasi yang dihasilkan oleh sistem dan hasil yang diperoleh  adalah  nilai recall sebesar  0.95 dan nilai precision sebesar  0.93, sehingga dapat  dikatakan  bahwa  sistem  memiliki tingkat relevansi yang tinggi ketika mengembalikan  informasi  yang  diinginkan pengguna. Deskripsi informasi yang diberikan  oleh  sistem  dapat  digunakan sebagai pertimbangan bagi calon mahasiswa  untuk  memilih  program  studi pada perguruan tinggi tertentu.

## DAFTAR PUSTAKA
Abburu,  S.  (2012).  A  Survey  on  Ontology Reasoners and
Comparison. International  Journal  of  Computer Applications , 57 (17), 33 –39.
Atmanti, D. H. (2005). Investasi sumber daya manusia  melalui  pendidikan. Jurnal Dinamika  Pembangunan  (JDP) , 2 (1),
30 –39. Retrieved from http://eprints.undip.ac.id/16864/1/Inves tasi_Sumber_Daya_Manusia_Melalui_ Pendidikan....by_Hastarini_Dwi_Atman ti_(OK).pdf
Berners-lee,  T.,  Hendler,  J.,  &  Lassila,  O. (2001).  The  Semantic  Web. Scientific American , 21 .  doi:10.1007/978-3-642- 29923-0
Chandrasekaran,  B.,  Josephson,  J.  R.,  & Benjamins,  V.  R.  (1999).  What  are ontologies, and why do we need them? IEEE  Intelligent  Systems  and  Their Applications , 14 (1), 20 –26. doi:10.1109/5254.747902
Changping,  H.,  &  Yang,  Z.  (2007).  An ontology-based framework for knowledge  service  in  digital  library. 2007  International  Conference  on Wireless  Communications,  Networking and  Mobile  Computing,  WiCOM  2007 , 5340 –5343.
doi:10.1109/WICOM.2007.1309
Davies, J., Fensel, D., & Harmelen, F. van. (2003). Towards  The  Semantic  Web
(Ontology-driven Knowledge
Management) . John Wiley & Sons Ltd.
Davies,  J.,  Fensel,  D.,  &  van  Harmelen,  F. (Eds.).  (2003). Towards The Semantic Web . England: John Wiley & Sons Ltd.
Gerber, A., Van Der Merwe, A., & Barnard,
A.  (2008).  A  functional  semantic  web architecture. Lecture Notes in
Computer Science (including Subseries Lecture  Notes  in  Artificial  Intelligence and  Lecture  Notes  in  Bioinformatics) , 5021 LNCS , 273 –287. doi:10.1007/978-3-540-68234-9_22
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.
McGuinness,  D.  L.,  &  Harmelen,  F.  Van. (2003). OWL Web Ontology Language Overview. http://www.w3.org/TR/owl- Features/ , 2004 (February), 1 –12.
Mehta,  A.,  Makkar,  P.,  Palande,  S.,  & Wankhede,  P.  S.  B.  (2015).  Semantic Web  Search  Engine  (SWSE), 4 (04), 687 –691.
Retrieved from http://www.swse.org/ Novianti,  K.  D.  P.  (2016).  IMPLEMENTASI METHONTOLOGY UNTUK PEMBANGUNAN MODEL. Jurnal TEKNOIF , 4 (1), 40 –47. Retrieved from https://ejournal.itp.ac.id/index.php/tinfo rmatika/article/view/588/424
Noy,  N.  F.,  &  McGuinness,  D.  L.  (2001). Ontology Development 101: AGuide to Creating  Your First Ontology. Stanford University.
Noy, N., & McGuinness, D. (2001). Ontology development  101:  A  guide  to  creating your first ontology. Development , 32 , 1 – 25. doi:10.1016/j.artmed.2004.01.014
Shadbolt,  N.,  Hall,  W.,  &  Berners-Lee,  T. (2006).  The  semantic  web  revisited. IEEE  Intelligent  Systems , 21 (3),  96 – 101. doi:10.1109/MIS.2006.62
Wahyudi,  A.  T.  (.  (2013).  SEMANTIC SEARCH  PADA  DIGITAL  LIBRARY ONLINE PUBLIC ACCESS CATALOG. Jurnal Online STMIK EL RAHMA , 1 –15.
Retrieved from http://jurnal.stmikelrahma.ac.id/assets/f ile/Adhie Tri Wahyudi_stmikelrahma.pdf
Wu-jun,  Y.,  &  Peng,  Z.  (2010).  Study  of digital  library  information  retrieval model  based  on  ontology. Computer Application  and  System  Modeling (ICCASM), 2010 International Conference  on , 10 (Iccasm),  203 –206. doi:10.1109/ICCASM.2010.5622829