## Pencarian Tugas Akhir dengan Ontologi dan Boyer- Moore (Studi Kasus: Jurusan Teknik Informatika UNSRI)
Desty Rodiah*, Yunita, Novi Yusliani Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Sriwijaya Indralaya, Indonesia Email: destyrodiah@gmail.com
Abstract—Website  sipeta.ilkom.unsri.ac.id  adalah  website yang menampung data tugas akhir mahasiswa Jurusan Teknik Informatika  UNSRI.  Namun  website  tersebut  menggunakan penyimpanan  dengan  basis  data  biasa.  Pada  penelitian  ini membuat  pencarian  data  tugas  akhir  mahasiswa  dengan memanfaatkan web semantik ontologi agar data yang dimiliki tidak  hanya  memiliki  nilai,  tetapi  juga  memiliki  pengetahuan tentang relasi antar informasi yang saling berkaitan. 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. Selain itu juga digunakan Algoritma Boyer Moore untuk mendapatkan nilai similarity antara data yang didapatkan dari hasil  pencarian  dengan  keyword  yang  dimasukkan.  Jenis pencarian  yang  dirancang  ada  3  pencarian  yaitu  keyword search, simple search dan advanced search. Dan ketiga pencarian tersebut  juga  akan  di  kombinasikan  dengan  algoritma  Boyer Moore.    Hasil  pencarian  dengan  ontologi  dengan  pencarian dengan ontologi dan Algoritma Boyer Moore dihasilkan bahwa pencarian  dengan  Boyer  Moore  membutuhkan  waktu  lebih lama  secara  rata-rata  sekitar  >=0,0001  perdetik  dalam  5  kali percobaan  dibandingkan  pencarian  dengan  ontologi  saja. Untuk  Algoritma  Boyer  Moore  dilakukan  pengujian  dengan ROC  didapatkan  hasil  akurasi  sebesar  99,84%  untuk  16  kali percobaan.
Keywords—boyer  moore,  ontologi,  pencarian,  tugas  akhir, web semantik

## I. P ENDAHULUAN
Jurusan  Teknik  Informatika  UNSRI  memiliki repositori  yang  menampung  data  tugas  akhir  mahasiswa dengan link website sipeta.ilkom.unsri.ac.id. Website ini juga  dapat  membantu  mahasiswa  dalam  mencari  tugas akhir  terdahulu.  Website  tersebut  memanfaatkan  fitur database mysql  untuk  pencarian  data  tugas  akhir.  Fitur pencarian  pada  web  tersebut  melakukan proses pencarian terhadap data tugas akhir hanya didasarkan pada pencocokan kata  kunci  dengan  data  atau  informasi  yang  dimiliki. Kemudian  didapati  masalah  ketika  ingin  melakukan  proses pencarian  yang  lebih  spesifik  seperti  pencarian  data berdasarkan  suatu  relasi  atau  keterkaitan  tertentu,  sehingga didapati  semantik  web  menjadi  solusi  dalam  proses pencarian.  Dengan  menggunakan  semantik  web,  data  yang dimiliki  tidak  hanya  memiliki  nilai,  tetapi  juga  dapat memiliki  pengetahuan  tentang  relasi  antar  informasi  yang saling  berkaitan.  Dari  adanya  relasi  ini  dapat  dimanfaatkan sebagai  referensi  dalam  proses  pencarian  yang  diinginkan, sehingga proses pencarian dapat dilakukan  lebih  mendalam [1].  Dengan  semantik  juga  dapat  melakukan  penyimpanan
dan  pencarian  data  yang  begitu  besar  seperti  halnya  kasus tugas akhir mahasiswa yang banyak [2].
Penelitian yang dilakukan oleh Halim dan Gunawan [3], menerapkan  web  semantik  untuk  aplikasi  pencarian  pada repositori  koleksi  penelitian.  Pada  penelitian  terebut merancang  ontologi  penelitian,  kemudian  merancang  RDF, lalu  merancang  Query  dengan  memanfaatkan  SPARQL. Rancangan query yang dibuat terdiri dari 3 jenis, yaitu query untuk  pencarian  dengan  kata  kunci,  query  untuk  pencarian dengan simple , query untuk pencarian advanced .  Dan  hasil yang  di  dapatkan  bahwa  aplikasi  pencarian  berhasil  di kembangkan,  namun  masih  butuh  penambahan vocabulary kata kunci. Penelitian yang dilakukan oleh Wijayanto dkk[2], menerapkan  web  semantik  dalam  pencarian  katlog  buku  di perpustakaan  STMIK  Sinar  Nusantara  Surakarta.  Pada penelitian  tersebut,  representasi  pengetahuan  menggunakan RDF  kemudian  SPARQL  yang  digunakan  sebagai  query unutk  mengambil  informasi  yang  terdapat  dalam  ontologi RDF. Hasil pencarian diuji dengan 3 kategori pencarian yaitu keyword , simple ,  dan advanced  search .  Pemetaan  dalam query SPARQL akan mempengaruhi seberapa cepat aplikasi akan  menampilkan  hasil.  Hasilnya  masih  membutuhkan penambahan vocabulary kata  kunci,  dalam  hal  ini  dapat menggunakan metode Language Based Matching atau Vector Space Matching sebagai metode pengukuran kemiripan. Dalam  Penelitian  ini  juga  selain  memanfaatkan  web semantik  akan  menggunakan  metode Language  Based Matching untuk  mengukur  kemiripan.  Algoritma  Boyer Moore merupakan suatu solusi pencarian yang efisien dapat melakukan  perbandingan pattern mulai  dari  kanan  ke  kiri. Karakteristik  utama  dari  Algoritma  Boyer-Moore  adalah algoritma ini melakukan pencocokan string mulai dari kanan (belakang).  Dengan  karakteristik  tersebut,  ketidakcocokan saat  terjadi  perbandingan  string  akan  membuat  pergerakan pattern melompat  lebih  jauh  untuk  menghindari perbandingan karakter pada string yang diperkirakan gagal. Sehingga  proses  pencarian  string  akan  lebih  optimal. Algoritma  Boyer  Moore  dapat  digunakan  untuk  teknologi mesin pencari [4].
Pada  penelitian  yang  dilakuakn  oleh  Ahmad  dkk  [5] yang  mengimplementasikan string  matching dengan Algoritma Boyer Moore untuk menentukan tingkat kemirian pada  pengajuan  judul  skripsi/TA  Mahasiswa.  Penelitian tersebut  menghasilkan  sistem  yang  mampu  menentukan kemiripan  dari  usulan  judul  Skripisi/TA  berdasarkan repository judul yang telah ada. Dari hasil pengujian waktu proses  dengan  memasukan  100  dan  kelipatanya
menunjukkan  bahwa  Algoritma  Boyer-Moore  mampu mencocokan dengan cepat.
Pada  penelitian  ini  akan  memanfaatkan  web  semantik dimana  representasi  pengetahuan  menggunakan  RDF kemudian  SPARQL  yang  digunakan  sebagai  query  untuk mengambil  informasi  yang  terdapat  dalam  ontologi  RDF. Informasi  yang  didapatkan  dari  pencarian  akan  diukur kemiripan dengan keyword pencarian dengan memanfaatkan Algoritma  Boyer  Moore  Pengujiannya  dilakuan  dengan  3 kategori  pencarian  yaitu keyword,  simple ,  dan advanced search .

## II. T INJAUAN P USTAKA

## A. Web Semantik
Web  3.0  yang  juga  dikenal  sebagai  Semantic  Web dimunculkan pertama kali oleh Tim Berners-Lee penemu dan pencipta World  Wide  Web (WWW)  [6].  Web  Semantik merepresentasikan  bentuk  baru  dari  pengolahan  informasi pada  halaman  website  dengan  menggunakan  teknologi framework berbasis RDF ( Resource Description Framework ). Perbedaan Semantic Web dengan generasi web sebelumnya adalah kemampuan komputer atau mesin dalam mendefinisikan  data  dalam  bentuk  metadata,  kemudian mempelajari  data  tersebut  untuk  menjadi  sebuah pengetahuan, sehingga pada akhirnya komputer atau program komputer  dapat  mengerti  makna  dari  sebuah  data  yang dihasilkan  atau  ditampilkan  pada  sebuah  halaman  website [7].
G AMBAR 1. A RSITEKTUR W EB S EMANTIK [6]

## B. RDF
RDF  merupakan  sebuah  bahasa  yang  digunakan  untuk menghasilkan  sebuah  standar  untuk  metadata  dari  sumber daya yang ada pada halaman website. Dimana metadata yang dihasilkan  tersebut  dapat  mendefinisikan  informasi  yang akan menjadi “pengetahuan” dalam Semantic Web [7]. RDF menggunakan  graf  untuk  merepresentasikan  kumpulan pernyataan.  Simpul  dalam  graf  mewakili  suatu  entitas,  dan tanda panah mewakili relasi antar entitas [2]. RDF terdiri dari 3  obyek  tipe,  yaitu  Sumber  daya  ( Resources ),  Properti ( Property ), dan Pernyataan ( Statement ). Dalam RDF, sebuah deskripsi  dari  sumber  direpresentasikan  sebagai  sejumlah triple.  Tiga  bagian  dari  setiap  triple  disebut subject, predicate ,  dan object . Subject dari  triple  adalah  URI  yang mendefinisikan  sumber. Object dapat  berupa  nilai  literal sederhana, seperti string, numerik, atau tanggal, atau URI dari sumber  daya  lainnya  yang  berkaitan  dengan subject . Predicate mengindikasikan  hubungan  di  antara subject dan predicate ,  misalnya  ini  adalah  nama  atau  tanggal  lahir. Predicate juga  berupa  URI.  URI predicate didapatkan  dari kamus  data  ( vocabularies ),  yaitu  sejumlah  URI  yang  dapat digunakan  untuk  merepresentasikan  informasi  tentang domain tertentu [3].

## C. Ontology Web Language (OWL)
OWL adalah bahasa ontologi untuk sebuah web semantik yang  dikembangkan  oleh  W3C  kelompok  kerja  Web Ontology. OWL yang diharapkan menjadi salah satu bahasa ontologi harus dapat merepresentasikan bagian-bagian yang berguna  dalam  sebuah  ontologi.  OWL  menggunakan kemampuan  RDF  untuk  penjabaran  statis  dan  kemampuan struktur  kelas  serta  properti  dari  skema  RDF.  Kelas  OWL dapat dijelaskan sebagai kombinasi logikal (irisan, gabungan, komplemen) dari kelas lainnya, atau sebagai penjelasan satu- persatu dari objek yang dimaksud serta melebihi kemampuan skema  RDF.  OWL  dapat  juga  mendeklarasikan  properti, mengorganisasikan  properti  tersebut  ke  dalam  hierarki “ subproperty ”,  dan  menyediakan  domain  dan range untuk properti  tersebut,  seperti  pada  skema  RDF.  Domain  dari properti  OWL  adalah  kelas  dalam  OWL,  dan range dapat berupa kelas dalam OWL atau tipe data yang dideklarasikan dari luar seperti string atau integer. OWL dapat menetapkan bahwa  properti  tersebut  adalah  transitif,  asimetrik, fungsional,  atau  bertolak  belakang  dengan  properti  lainnya [3].
OWL  dapat  mengekspresikan  objek  (dapat  juga  disebut ‘individu’) mana yang dimiliki oleh kelas yang mana, dan apa nilai properti untuk sebuah individu. Pernyataan yang sama dapat  dibuat  pada  kelas  dan  properti,  pernyataan disjoint dapat  dibuat pada kelas, serta equality dan inequality dapat juga disisipkan di antara individu [3].

## D. SPARQL
SPARQL  merupakan  bahasa query untuk  RDF.  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 [2].

## E. Algoritma Boyer Moore
Algoritma  Boyer-Moore  diperkenalkan  oleh  Bob  Boyer dan  J.S.  Moore  pada  tahun  1977.  Pada  algoritma  ini pencocokan  kata  dimulai  dari  karakter  terakhir  kata  kunci menuju  karakter  awalnya.  Boyer-Moore  merupakan  salah satu  Algortima Pattern  Matching yang  cukup  terkenal. Algoritma ini menggunakan beberapa kasus pengecekan teks ( input karakter yang akan dibaca) dengan Pattern (pola yang akan disaring) [8].
Algoritma Pattern Matching Booyer-Moore ini berbasis pada 2 metode yaitu:
1. The Looking-Glass Technique
The
Looking-Glass Technique melakukan perbandingkan suatu karakter akhir pada kata w dengan suatu  karakter  pada teks  s.  Jika  karakter tersebut  sama maka jendela karakter akan berjalan mundur pada kedua string  dan  mengecek  kembali  kedua  karakter.  Mencari Suatu  kecocokan  String  pada  Teks  dengan  pola  yang akan  dicari  dengan  cara  memindahkan  atau menggesernya sampai Teks string selesai.
2. The Character-Jump Technique Character-jump  Technique melakukan  suatu  aksi ketika perbandingan antara dua karakter yang  berbeda. Ada  dua  aksi  yang  tergantung  pada  teks  s  dan  kata  w
yang dimiliki; jika p yaitu karakter pada s yang sedang diproses  yang tidak cocok maka ada dua kemungkinan aksi. Mencari karakter yang sesuai dan cara penggeseran sebuah karakter perbandingan terakhir.
Secara sistematis, langkah-langkah yang dilakukan Algoritma Boyer-Moore pada saat mencocokkan pattern adalah [9]:
1. Algoritma  Boyer-Moore  mulai  mencocokkan pattern pada karakter paling akhir/kanan.
2. Dari kanan ke kiri, algoritma ini akan mencocokkan karakter per karakter pattern dengan karakter di teks yang bersesuaian, sampai salah satu kondisi berikut dipenuhi:
a. Karakter  di pattern dan  di  teks  yang dibandingkan tidak cocok ( mismatch ).
b. Semua  karakter  di pattern cocok, kemudian algoritma akan memberitahukan penemuan di posisi ini.
3. Algoritma  kemudian  menggeser pattern dengan mengambil  nilai  terbesar  dari  penggeseran good- suffix dan  penggeseran bad-character ,  lalu mengulangi  langkah  2  sampai pattern berada  di ujung teks.
F. Receiver Operating Characteristic (ROC)
Receiver  Operating  Characteristic adalah  hasil pengukuran klasifikasi dalam bentuk 2- dimensi. Berikut ada empat peluang yang dapat diformulasikan dalam tabel kontigensi 2x2 untuk menganalisis ROC [10]:
T ABEL 1. P ELUANG A NALISIS ROC
Kelas Sebenarnya True False Kelas Prediksi True True Positive (TP) False Positive (FP) False True Negative (TN) False Negative (FN)
Untuk menghitung akurasi dapat menggunakan rumus (1):
Akurasi = (TP+TN) / (TP+FP+TN+FN)             (1)

## III. M ETODOLOGI P ENELITIAN

## A. Perancangan Ontologi
Diperlukan  sebuah  ontologi  yang  merupakan  teknologi web semantik untuk aplikasi pencarian tugas akhir. Ontologi digunakan  untuk  merepresentasikan  pengetahuan  pada  saat pencarian.  Dalam  penelitian  ini  ontologi  diberi  nama “RepositoriTA”.
Adapun struktur ontologi adalah sebagai berikut:
a. Class TulisanIlmiah, terdiri dari subclass:
a. TugasAkhir, berisi datatype Judul (String) dan Abstrak (String)
b. Class CivitasAkademika berisi datatype Nama (String), terdiri dari subclass
a. Dosen, berisi datatype NIP (Integer)
b. Mahasiswa, berisi datatype NIM (Integer)
Dari kelas dan dataype yang sudah dirancang, kemudian diperlukan  juga  suatu  relasi  yang  menghubungkan  antar kelas. 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 2.
T ABEL 2. D OMAIN R ANGE “R EPOSITORY TA” O NTOLOGI Domain Object Ontology Range TugasAkhir ditulisOleh Mahasiswa Mahasiswa menulis TugasAkhir TugasAkhir dibimbingOleh Dosen Dosen membimbing TugasAkhir
Skema  dari  ontologi  RepositoryTA  yang  dirancang dengan Protege ditunjukkan pada gambar 2:
G AMBAR 2. S KEMA O NTOLOGI R EPOSITORY TA
B. Instance Ontology
Instance adalah  memasukkan data-data kedalam  sebuah ontologi.  Dalam  ontologi  repositoryTA  ini  dilakukan instance dengan menggunakan editor Protégé. Sampel yang digunakan adalah sebanyak 10 tugas akhir, 10 mahasiswa dan 7  dosen  yang  selanjutnya  dibagi  kedalam  subclass  masing- masing tergantung dari jenis individu.

## G AMBAR 3. I NSTANCE O NTOLOGI R EPOSITORY TA

## C. Perancangan RDF
Setelah ontologi di bentuk dan instance ditambahkan ke dalam  protégé  maka  ontologi  tersebut  disimpan  dan  bisa didapatkan  file  dalam  bentuk  RDF  yang  berisikan  semua meta data dari ontologi dan instance yang telah didefinisikan. Setelah  ontologi  buat  dalam  bentuk  RDF  database, prefix , namespace maka  dapat  dilakukan  simulasi  query  SPARQL didalamnya.

## D. Perancangan Query
Perancangan  query  dibagi  dalam  3  macam,  yaitu perancangan  query  untuk  pencarian  berdasarkan keyword ,
query  untuk  pencarian  berdasarkan  pencarian simple dan query untuk advanced search . a. Perancangan query keyword search
PREFIX skripsi:<http://www.semanticweb.org/user/ontologies/2022/8/u ntitled-ontology-8#>
SELECT  distinct  ?Judul  ?Abstrak  ?NamaMahasiswa  ?NIM ?NamaDosen ?NIP WHERE { ?tugasakhir skripsi:Judul ?Judul. ?tugasakhir skripsi:Abstrak ?Abstrak. ?tugasakhir skripsi:ditulisOleh ?Mahasiswa. ?Mahasiswa skripsi:Nama ?NamaMahasiswa. ?Mahasiswa skripsi:NIM ?NIM. ?tugasakhir skripsi:dibimbingOleh ?Dosen. ?Dosen skripsi:Nama ?NamaDosen. ?Dosen skripsi:NIP ?NIP.
FILTER (regex(STR(?Judul) , ' $keyword ', 'i')||regex(STR(?NamaMahasiswa)
, ' $keyword ',
'i')||regex(STR(?NamaDosen) , ' $keyword ', 'i'))
}
Pada query diatas, “$keyword” merupakan kata kunci yang dimasukkan kedalam form pencarian.
b. Perancangan query simple search
PREFIX skripsi:<http://www.semanticweb.org/user/ontologies/2022/8/u ntitled-ontology-8#>
SELECT  distinct  ?Judul  ?Abstrak  ?NamaMahasiswa  ?NIM ?NamaDosen ?NIP WHERE { ?tugasakhir skripsi:Judul ?Judul. ?tugasakhir skripsi:Abstrak ?Abstrak. ?tugasakhir skripsi:ditulisOleh ?Mahasiswa. ?Mahasiswa skripsi:Nama ?NamaMahasiswa. ?Mahasiswa skripsi:NIM ?NIM. ?tugasakhir skripsi:dibimbingOleh ?Dosen. ?Dosen skripsi:Nama ?NamaDosen. ?Dosen skripsi:NIP ?NIP. FILTER (regex(STR(? $kategori ) , ' $keyword ', 'i')) }
Pada  query  diatas  menampilkan  seluruh  data  berdasarkan kategori. Sintak “$kategori” merupakan pilihan kategori yang dideklarasikan  dalam  bentuk combobox ,  dan  “$keyword” merupakan  kata  kunci  yang  dimasukkan  dalam form pencarian.
c. Perancangan query advanced search
PREFIX skripsi:<http://www.semanticweb.org/user/ontologies/2022/8/u ntitled-ontology-8#> SELECT  distinct  ?Judul  ?Abstrak  ?NamaMahasiswa  ?NIM ?NamaDosen ?NIP WHERE { ?tugasakhir skripsi:Judul ?Judul. ?tugasakhir skripsi:Abstrak ?Abstrak. ?tugasakhir skripsi:ditulisOleh ?Mahasiswa. ?Mahasiswa skripsi:Nama ?NamaMahasiswa. ?Mahasiswa skripsi:NIM ?NIM. ?tugasakhir skripsi:dibimbingOleh ?Dosen.
?Dosen skripsi:Nama ?NamaDosen. ?Dosen skripsi:NIP ?NIP. FILTER ( $regex ) }
Pada query “$regex” adalah pemecahan kunci pencarian yang bersifat  opsional,  dan  menggunakan  fungsi  AND,  OR,  dan NOT,  yang  telah  dideklarasikan  dalam  sintak  PHP sebelumnya.

## E. Perancangan Alur Kerja Sistem
Aplikasi  yang  akan  dirancang  menggunakan  bahasa pemrograman  PHP. Data  RDF  disimpan  pada  apache  jena fuseki. apache  jena  Fuseki  juga  bertindak sebagai  server untuk  mengeksekusi  SPARQL  dalam  mengolah  data  rdf. Untuk membuat RDF pada php digunakan library EasyRDF. EasyRDF ditulis dalam  bahasa pemrograman PHP  berbasis obyek. EasyRDF membangun sebuah grafik objek PHP yang dapat digunakan untuk mendapatkan data untuk ditampilkan pada halaman web [11].
Pada  penelitian  ini  pencarian  tugas  akhir  bukan  hanya dengan semantik, tetapi juga menggunakan Algoritma Boyer Moore untuk mengukur kemiripan hasil pencarian. Alur kerja sistem  pencarian  dengan  semantik  dan  algoritma  Boyer Moore dapat dilihat pada gambar 4. Berikut ini adalah proses pencarian tugas akhir dengan semantik dan Algoritma Boyer Moore.
1. Memasukkan  kata  kunci  pencarian,  tahap  selanjutnya adalah proses pencarian semantik.
2. Ontologi digunakan untuk memperluas makna dari tugas akhir yang digunakan.
3. Ekspansi Query merupakan hasil perluasan tugas akhir
4. Data tugas akhir merupakan database tugas akhir
5. Mengubah hasil pencarian menjadi lowercase
6. Algoritma  Boyer  Moore  digunakan  untuk  mengukur kemiripan  hasil  pencarian  dengan  keyword  yang dimasukkan pada form pencarian.
7. Mengurutkan  data  hasil  pencarian  berdasarkan  hasil kemiripan yang paling tinggi.
8. Hasil pencarian tugas akhir yang relevan ditampilkan.
G AMBAR 4. A LUR K ERJA S ISTEM

## F. Perancangan Aplikasi Pencarian
Bentuk rancangan aplikasi akan dibagi menjadi 3 bagian, yaitu Keyword Search, Simple Search dan Advanced Search .
Gambaran  umum  dari  rancangan  aplikasi  pencarian ditunjukkan pada gambar 5,6, dan 7.
G AMBAR 5. K EYWORD S EARCH G AMBAR 6. S IMPLE S EARCH G AMBAR 7. A DVANCED S EARCH

## IV. H ASIL DAN D ISKUSI
Untuk melakukan implementasi yang dipersiapkan adalah Jena Fuseki server, Apache XAMPP sebagai HTTP Request dan web browser.
Cara  mengakses  halaman  aplikasi  simulasi  pencarian tugas  akhir,  alamat  yang  dituju  dalam  web  browser  adalah http://localhost/PencarianTA .  Kemudian  akan  tampil halaman  pencarian.  Untuk  melakukan  pencarian,  dapat dilakukan  dengan  memilih  salah  satu  menu  yang  terdapat dibagian atas halaman yaitu Keyword Search, Simple Search dan Advanced  Search . Keyword  Search adalah  pencarian yang memasukkan kata kunci yang diinginkan oleh pengguna yang berhubungan dengan tugas akhir. Simple Search adalah pencarian  yang  berdasarkan  kategori,  pengguna  dapat memilih  3  kategori  yaitu  pencarian  berdasarkan  judul, pencarian  berdasarkan  nama  mahasiswa  dan  pencarian berdasarkan nama dosen. Advanced search adalah pencarian yang dapat menggabungkan beberapa kategori pencarian.
Berikut  ini  adalah  contoh  untuk keyword  search menggunakan kata kunci “klasifikasi” untuk pencarian Simple search berdasarkan kategori “Nama Mahasiswa” dengan kata kunci  “Ayu”. Advanced  search mengkombinasikan  kategori “Judul” (Kata kunci “identifikasi”) dan “Nama Dosen” (Kata kunci “ fachrurrozi ”).
G AMBAR 8. T AMPILAN H ASIL K EYWORD S EARCH
G AMBAR 9. T AMPILAN H ASIL S IMPLE S EARCH G AMBAR 10. T AMPILAN H ASIL A DVANCED S EARCH

## A. Hasil Pengujian Pencarian
Dari  ketiga  model  pencarian  ontologi  dan  pencarian dengan  ontologi  dan  Algoritma  Boyer  Moore  maka  dapat dilakukan  pengujian  untuk  membandingkan  seberapa  cepat pencarian  dengan  ontologi  dibandingan  dengan  pencarian dengan ontologi dan Boyer Moore. Sehingga nantinya dapat ditarik  sebuah  kesimpulan  apakah  algoritma  Boyer  Moore berpengaruh besar terhadap lamanya eksekusi pencarian atau tidak.
Proses  pengujian  dilakukan  dengan  ketentuan  sebagai berikut:
1. Kondisi hardware dan software dalam  keadaan  yang sama saat dilakukan pengujian.
2. Sampel pengujian diberikan sebanyak 10 sampel  tugas akhir.
3. Ditetapkan 6 klausa kunci (Q)  yang akan  menjadi kata kunci sama dalam pencarian.
4. Setiap  pencarian  diulang  sebanyak  5  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 3.
T ABEL 3. H ASIL U JI C OBA W AKTU P ENCARIAN
Ke yw or d T o t a l Rata Rata dalam 5 kali Keyword Search
Simple Search Advanced Search H1 H2 Selisih H1 H2 Selisih H1 H2
Selisi h Q1 8 0,0 60 41 03 0,0 60 63 84 0,0002 281 0,0359 548 0,036 0506 0,00009 58 0,0314 984 0,031 5980 0,000 0996 Q2 2 0,0 40 53 24 0,0 40 61 39 0,0000 816 0,0320 538 0,032 1438 0,00009 00 0,0243 316 0,024 4009 0,000 0693
Q3 2 0,0 34 54 32 0,0 34 63 66 0,0000 934 0,0326 387 0,032 7322 0,00009 34 0,0325 148 0,032 5940 0,000 0793
Q4 1 0,0 36 69 04 0,0 36 76 69 0,0000 765 0,0292 747 0,029 3654 0,00009 08 0,0364 326 0,036 5200 0,000 0874
Q5 1 0,0 43 96 00 0,0 44 04 04 0,0000 804 0,0362 941 0,036 3997 0,00010 56 0,0311 870 0,031 2634 0,000 0764
Q6 2 0,0 36 25 80 0,0 36 34 78 0,0000 898 0,0318 765 0,031 9549 0,00007 84 0,0413 552 0,041 4448 0,000 0896 Rata - rata 0,0001 083 0,00009 23 0,000 0836
Keterangan:
Q1 = “klasifikasi” Q2 = “identifikasi” Q3 = “deteksi wajah” Q4 = “jaringan saraf” Q5 = “jaringan saraf propagasi” Q6 = “identifikasi kalimat ambigu” H1 = Rata rata waktu pencarian dengan Ontologi H2 = Rata rata waktu pencarian dengan Ontologi dan Boyer Moore
Berdasarkan  tabel  3,  dapat  dilihat  bahwa perbandingan waktu eksekusi antara pencarian ontologi dan pencarian  ontologi  dengan  Boyer  Moore  adalah  pencarian ontologi  dan  Boyer  Moore  memiliki  waktu  eksekusi  lebih lama  dibandingan  pencarian  dengan  query  ontologi  saja. Namun  waktu  yang  dibutuhkan  Boyer  Moore  dalam melakuakan  pengecekan similarity tidak  membutuhkan waktu yang terlalu lama. Rata-rata selisih dari waktu eksekusi <= 0,0001 perdetik. Sehingga tidak terlalu berpengaruh besar untuk lamanya pencarian.
Hasil  rata-rata  setiap  pencarian  ontologi  dengan Boyer Moore pada tabel  3 dapat ditampilkan dalam bentuk grafik seperti terlihat pada gambar 11.
G AMBAR 11. P ENGUKURAN W AKTU P ENCARIAN O NTOLOGI DENGAN B OYER M OORE
Grafik gambar 11 merupakan hasil pengukuran rata-rata untuk pencarian ontologi dan Boyer Moore yang dilakukan sebanyak  5  kali  untuk  setiap Question  Test (Q)  terhadap model  pencarian.  Pada keyword search  rata  -rata  waktu eksekusi  lebih  lama  dibandingkan  metode  pencarian  yang lain,  dikarenakan  pada  pencarian keyword  query yang digunakan  lebih  panjang  dan query  filter yang  dilakukan lebih banyak. Sedangkan untuk simple search dan advanced search rata-  rata  waktu  eksekusi  lebih  singkat  dikarenakan query yang  digunakan  lebih  pendek  langsung  ke  kategori yang di tuju saja. Untuk simple search menghasilkan waktu eksekusi lebih stabil di bandingkan advanced search , karena advanced search query filter yang digunakan tergantung dari jumlah  kategori  yang  dipilih  oleh user sedangkan simple search  query  filter hanya  menggunakan  1  (satu) filter saja terhadap 1 (satu) kategori yang dipilih.

## B. Hasil Pengujian Algoritma Boyer Moore
Pengujian dalam pencarian data menggunakan Algoritma Boyer Moore ini dilakukan dengan melihat keakuratan sistem dalam mendapatkan data hasil pencarian. Uji coba dilakukan sebanyak 16 kali percobaan dengan 6 keyword yang berbeda. Perhitungan  akurasi  menggunakan  rumus  akurasi  ROC sehingga diperoleh hasil pengujian seperti pada tabel 4.
T ABEL 4. H ASIL U JI C OBA S IMILARITY P ENCARIAN
N o Ke yw ord Judul Tot al kat a TP Dat a Be nar Hai sl Sal ah TN Aku rasi 1 Kla sifi kasi Pengaruh N-Gram pada Klasifikasi Dokumen
Menggunakan Algoritma Naïve Bayes Classifier
167 8 8 0 159 100 2 Pengaruh N-Gram pada Klasifikasi Dokumen Menggunakan
Algoritma Naïve Bayes Classifier
167 8 8 0 159 100 3 Ekstraksi Ciri Citra Wajah
Menggunakan Geometric Moment Invariants Untuk Klasifikasi Ekspresi Wajah Pada Citra Multiple Face
260 4 4 0 256 100
4
Ekstraksi Ciri Citra Wajah Menggunakan Geometric Moment Invariants Untuk Klasifikasi Ekspresi
260 4 4 0 256 100
Wajah Pada Citra Multiple Face
5 Klasifikasi Swedish Leaf Berdasarkan Bentuk Daun 170 4 4 0 166 100
6 Klasifikasi Swedish Leaf Berdasarkan Bentuk Daun 170 4 4 0 166 100 7
Klasifikasi penyakit kucing menggunakan metode random forest 161 2 4 2 157 98,7 5776 8
Klasifikasi penyakit kucing menggunakan metode random forest 161 2 4 2 157 98,7 5776 9 ide ntif ikas i Identifikasi Kalimat Ambigu Dalam
Bahasa Indonesia Menggunakan Top Down Parsing 122 7 7 0 115 100 1 0 Identifikasi Kalimat Ambigu Dalam
Bahasa Indonesia Menggunakan Top Down Parsing
122 7 7 0 115 100 1 1 det eks i waj ah Deteksi Wajah Menggunakan
Variasi Segmentasi dan Randomized Hough Transform (RHT) 150 3 3 0 147 100 1 2 Deteksi Wajah Menggunakan
Variasi Segmentasi dan Randomized Hough Transform (RHT) 150 3 3 0 147 100 1 3 jari nga n sar af Penerapan Jaringan
Saraf Propagasi Balik pada Kriptografi Simetri untuk Data Teks 173 2 2 0 171 100 1 4 jari nga n sara f pro pag asi Penerapan Jaringan
Saraf Propagasi Balik pada Kriptografi Simetri untuk Data Teks 173 2 2 0 171 100 1
5 ide ntif ika si kali ma t am big u Identifikasi Kalimat Ambigu Dalam
Bahasa Indonesia Menggunakan Top Down Parsing 122 3 3 0 119 100 1
6 Identifikasi Kalimat
Ambigu Dalam
Bahasa Indonesia Menggunakan Top Down Parsing 122 3 3 0 119 100 Rata-rata 99,8 4472 Ket:
Total Kata = Total Kata Judul + Total kata abstrak TP = Hasil Pencarian yang benar (TP) TN = Data yang tidak terseleksi dengan benar (TN) Data Benar = Data yang seharusnya benar Hasil Salah = Hasil Pencarian Salah
Berdasarkan  hasil  uji  coba  didapatkan  hasil  akurasi sebesar 99.84% pada 16 kali percobaan pencarian Rata-rata hasil  pencarian  memberikan output yang  sesuai  karena algoritma  ini  bersifat match case yang  memudahkan dalam pencocokan kata kunci.

## V. K ESIMPULAN
Dari  hasil  penelitian  ini  didapatkan  bahwa  pencarian dengan  memanfaatkan  semantik  web  ontologi  dapat diaplikasikan  dan  dapat  juga  dikombinasikan  dengan Algoritma  Boyer  Moore  untuk  mengukur similarity antara data  yang  didapatkan  dari  hasil  pencarian  dengan  keyword yang  dimasukkan.  Perbandingan  waktu  eksekusi  antara pencarian dengan ontologi dengan pencarian dengan ontologi
0,0000000 0,0200000 0,0400000 0,0600000 0,0800000 0 2 4 6 8 WAK TU D ALAM D ETI K QUESTION TEXT P EN GUKUR AN   WAK T U P EN C AR IAN  O N TO LO GI DAN B OYER  MO O R E Keyword
Simple Advanced
dan  Algoritma  Boyer  Moore  dihasilkan  bahwa  pencarian dengan Boyer Moore membutuhkan waktu lebih lama secara rata-rata  sekitar  >=0,0001  perdetik  dalam  5  kali  percobaan dibandingkan pencarian dengan ontologi saja.
Untuk  pengujian  untuk  Algoritma  Boyer  Moore dilakukan  pengujian  dengan  ROC  didapatkan  hasil  akurasi sebesar  99,84%  untuk  16  kali  percobaan.  Dan  dapat disimpulkan bahwa Algoritma Boyer Moore dapat mengukur similarity dengan cukup tepat.
D AFTAR P USTAKA
[1] N. S. Haq and K. Muslim, “Penerapan Sparql Dan Ontology Pada Pencarian Data Buku Dan Perbandingannya Dengan Pendekatan Relasional,” e-Proceeding of Engineering , vol. 5, no. 2, pp. 3812– 3819, 2018.
[2] H. Wijayanto, W. L. YS, and T. Susyanto, “PENERAPAN WEB SEMANTIK  DALAM  PENCARIAN  KATALOG  BUKU  DI
PERPUSTAKAAN STMIK SINAR NUSANTARA
SURAKARTA,” Jurnal  Teknologi  Informasi  dan  Komunikasi (TIKomSiN - STMIK Sinar Nusantara) , 2013.
[3] Gunawan  and  F.  Halim,  “PENERAPAN  WEB  SEMANTIK UNTUK  APLIKASI  PENCARIAN  PADA  REPOSITORI KOLEKSI PENELITIAN, STUDI KASUS: PROGRAM STUDI SISTEM INFORMASI STMIK MIKROSKIL MEDAN,” Jurnal SIFO Mikroskil , vol. 15, no. 1, 2014.
[4] E.  Rahmanita,  “PENCARIAN  STRING  MENGGUNAKAN ALGORITMA  BOYER  MOORE  PADA  DOKUMEN,” Jurnal Ilmiah NERO , vol. 1, no. 1, 2014.
[5] I.  Ahmad,  R.  Indra  Borman,  G.  G.  Caksana,  and  J.  Fakhrurozi,
“IMPLEMENTASI STRING MATCHING DENGAN ALGORITMA  BOYER-MOORE  UNTUK  MENENTUKAN TINGKAT  KEMIRIPAN  PADA  PENGAJUAN  JUDUL SKRIPSI/TA  MAHASISWA  (STUDI  KASUS:  UNIVERSITAS XYZ),” SINTECH  JOURNAL ,  vol.  4,  no.  1,  2021,  [Online]. Available: https://doi.org/10.31598
[6] N. Choudhury, “World Wide Web and Its Journey from Web 1.0 to  Web  4.0,” International  Journal  of  Computer  Science  and Information Technologies (IJCSIT) , vol. 5, no. 6, pp. 8096–8100, 2014, [Online]. Available: www.ijcsit.com
[7] Himawan  and  Supriati,  “Evolusi  Penggunaan  Teknologi  Web 3.0:   Semantic  Web,” JOURNAL  OF  INFORMATION  SYSTEM, GRAPHICS, HOSPITALITY AND TECHNOLOGY .
[8] E.  Rahmanita,  “PENCARIAN  STRING  MENGGUNAKAN ALGORITMA  BOYER  MOORE  PADA  DOKUMEN,” Jurnal Ilmiah NERO , vol. 1, no. 1, 2014.
[9] C.  Irawan,  M.  Riyan  Pratama,  and  V.  Wahanggara, “PERBANDINGAN  ALGORITMA  BOYER  MOORE  DAN BRUTE  FORCE  PADA  PENCARIAN  KAMUS  BESAR BAHASA INDONESIA BERBASIS ANDROID.”
[10] asifatul Mu’awanah, “IMPLEMENTASI ALGORITMA BOYER MOORE PADA PENCARIAN DATA DI SISTEM INFORMASI MANAJEMEN  LABORATORIUM  FAKULTAS  SAINS  DAN TEKNOLOGI,” 2018.
[11] N.  Fajrin  Ariyani,  A.  Yoga  Priyanto,  and  R.  Sarno, “PEMODELAN  GRANULARITAS  TEMPORAL  UNTUK MENCARI  RELASI  ANTAR  OBJEK  WARISAN  BUDAYA INDONESIA  DENGAN  MENGGUNAKAN  ONTOLOGI,” JUTI: Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi , vol. 15, no. 1, pp. 72– 83, 2017.