## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v6i1.3424

## Model Pengetahuan Berbasis Ontologi pada Domain Big Data di Perguruan Tinggi
Yunizar Fahmi 1* , Dhomas Hatta Fudholi 1
Fakultas Teknologi Industri, Magister Informatika, Universitas Islam Indonesia, Yogyakarta, Indonesia Email: 1* yunizarfahmi@students.uii.ac.id, 2 hatta.fudholi@uii.ac.id Email Penulis Korespondensi: yunizarfahmi@students.uii.ac.id
Abstrak− Fenomena big  data juga  dirasakan  dampaknya  oleh  sektor  perguruan  tinggi.  Kesiapan  institusi  perguruan  tinggi sangat diperlukan dalam menghadapi era big data sehingga organisasi mampu beradaptasi. Dengan demikian, pengetahuan untuk memanfaatkan big data perlu dimiliki oleh perguruan tinggi agar dapat berinovasi. Pada dasarnya, berbagai studi yang menghasilkan model sebagai pengetahuan untuk memanfaatkan big data sudah cukup banyak tersedia. Namun, meninjau dari studi  yang  telah  ada,  perlu  dilakukan  juga  penelitian  yang  membahas  pengembangan  model  untuk  merepresentasikan pengetahuan  mengenai big  data  analytics di  perguruan  tinggi.  Pengetahuan  yang  telah  direpresentasi  menjadi  model pengetahuan selanjutnya dapat diinterpretasikan dan disimpan sebagai basis pengetahuan ( knowledge base ) dalam suatu sistem manajemen  pengetahuan  sehingga  pengetahuan  dapat  dikelola  dan  dimanfaatkan  dengan  lebih  baik.  Berdasarkan  masalah tersebut, ontologi dapat digunakan untuk memodelkan pengetahuan. Pada penelitian ini, akan dikembangkan sebuah model pengetahuan berbasis ontologi mengenai pemanfaatan big data di perguruan tinggi berdasarkan konsep analytics , data source , dan platforms .  Proses  pemodelan  ontologi  pada  penelitian  ini  dibagi  menjadi  3  (tiga)  fase,  yaitu:  (1)  Konseptualisasi;  (2) Implementasi;  kemudian  (3)  Evaluasi.  Berdasarkan  hasil  evaluasi  pengukuran  ontologi  menggunakan schema  metrics , diperoleh  nilai  RR  ( Relationship  Richness )  sebesar  0.62,  artinya  model  ontologi  memuat  keberagaman  informasi;  nilai  IR ( Inheritance Richness ) sebesar 1.78, artinya model ontologi termasuk kategori cukup spesifik, dan nilai AR ( Attribute Richness ) sebesar 0.06 bahwa informasi yang dimuat dapat ditingkatkan lagi. Melalui analisis hasil uji coba query , ontologi dinilai mampu menunjukkan pengetahuan yang tersimpan di dalamnya dengan akurat berdasarkan validasi yang menyesuaikan hasil query dengan ontologi.
Kata Kunci: Ontologi; Big Data Analytics ; Perguruan Tinggi
Abstract− The big data phenomenon is also having an impact on the higher education sector. The readiness of education sector is non-negotiable for the face of the big data era so that organizations are able to adapt. Thus, knowledge to utilize big data needs to be owned by higher education institutions in order to innovate. Basically, there are quite a lot of studies that produce models as knowledge to take advantage of big data. However, reviewing the research that has been done previously, it is also necessary to conduct research that discusses the development of models to represent knowledge about big data analytics in higher education institutions. Knowledge that has been represented as a knowledge model can then be interpreted and stored as a knowledge base in a knowledge management system so that knowledge can be managed and utilized better. Based on these problems, ontology can be used to model knowledge. This research will develop an ontology-based knowledge model related to the use of big data in the education sector, especially higher education based on the concepts of analytics, data sources, and platforms.  The  ontology  modeling  process  in  this  study  is  divided  into  3  (three)  phases:  1)  Conceptualization;  2) Implementation; and 3) Evaluation. Based on the evaluation results of ontology measurements using schema metrics, the RR (Relationship Richness) value is 0.62, meaning that the ontology model contains a variety of information; the IR (Inheritance Richness) value is 1.78, meaning that the ontology model belongs to a fairly specific category, and the AR (Attribute Richness) value is 0.06, meaning that the information contained can be improved further. Based on the results of the query test analysis, the ontology is considered capable of retrieving the knowledge stored in it accurately based on validation that adjusts the query results with the ontology.
Keywords : Ontology; Big Data Analytics; Higher Education

## 1. PENDAHULUAN
Saat ini adalah era di mana data secara terus menerus dihasilkan. Hal tersebut menciptakan sebuah fenomena yang disebut  dengan istilah big  data . Salah satu  sektor yang terdampak fenomena tersebut  adalah perguruan tinggi. Data menjadi aset yang sangat berharga bagi organisasi, termasuk bagi institusi perguruan tinggi seiring dengan berkembangnya  sumber  daya  data  ( data  resource )  pada  era  digital  saat  ini  [1].  Seperti  halnya  aset  organisasi lainnya  (misal  SDM,  modal,  inventaris),  data  yang  terus  berkembang  ini  perlu  dimanfaatkan  agar memperoleh informasi yang berguna sebagai dukungan untuk pengambilan keputusan, pemecahan masalah, perencanaan serta perbaikan layanan bagi organisasi [2]. Kesiapan institusi perguruan tinggi sangat diperlukan dalam menghadapi era big  data agar  organisasi  dapat  beradaptasi.  Pada  tahun  2012,  Pusat  Analisis  dan  Penelitian  EDUCAUSE melakukan survei di mana 86% responden percaya bahwa big data analytics akan menjadi semakin penting bagi keberhasilan sektor pendidikan tinggi di masa depan [3]. Dengan demikian, pengetahuan untuk memanfaatkan big data perlu  dimiliki  oleh  perguruan  tinggi  agar  dapat  berinovasi.  Salah  satu  manfaat  yang  dapat  diperoleh  oleh perguruan tinggi yang memanfaatkan big data analytics yaitu mengukur kinerja peserta didik melalui big data dari lingkungan belajar virtual ( Virtual Learning  Environtment  /  VLE ). Informasi  seperti jam akses, jumlah sumber daya yang diakses, dan waktu penyerahan tugas akan memberikan representasi kinerja peserta didik tersebut [4]. Pengetahuan  mengenai  pemanfaatan big  data menjadi  bekal  bagi  perguruan  tinggi  untuk  memudahkan pengambilan keputusan dengan lebih akurat. Di samping itu, pengetahuan juga memicu inovasi  dan perubahan

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v6i1.3424
yang  diperlukan  oleh  institusi.  Tanpa  pengetahuan  yang  memadai,  proses  pengambilan  keputusan,  penciptaan inovasi dan perubahan ke arah yang lebih baik akan lebih sulit  dicapai [5].
Beberapa studi terdahulu  yang membangun model  untuk memahami potensi  pemanfaatan big  data yang dapat menjadi pengetahuan bagi perguruan tinggi. Penelitian yang dilakukan oleh Rozas et al. [6] mengembangkan model kerangka kerja untuk menganalisis kesiapan perguruan tinggi dalam menghadapi era big data . Data diambil dari basis data kementerian terkait yang biasa disebut dengan Forlap Dikti. Penelitian sejenis yang dilakukan oleh Attaran  et  al.  [7]  mengembangkan  model  konseptual  untuk  menganalisis  keberhasilan  implementasi big  data analytics pada perguruan tinggi dan mengeksplorasi tantangan yang dapat diantisipasi. Penelitian yang dilakukan oleh Seufert et al. [8] mengembangkan model konseptual yang dapat memetakan tujuan serta penerapan learning analytics dari  perspektif  pedagogis  sehingga  mudah  memahami  dan  memprediksi  pembelajaran  dan  kinerja mahasiswa dari perspektif pedagogis. Penelitian lain yang dilakukan oleh Ashaari et al. [9] mengembangkan model kerangka  kerja  untuk  mengetahui  kapabilitas  teknologi  yang  mendukung  penerapan big  data  analytics di perguruan  tinggi.  Serta  penelitian  lainnya  yang  mengembangkan  model  untuk  menangkap  potensi big  data di bidang  pendidikan.  Penelitian  sejenis  dilakukan  oleh  Alsheikh  [10]  mengembangkan  model  kerangka  kerja terintegrasi untuk memanfaatkan big data di perguruan tinggi yang menghasilkan kerangka kerja terintegrasi yang menggambarkan  faktor-faktor  yang  mempengaruhi  adopsi  dan  penerapan big  data  analytics serta  di  institusi perguruan tinggi. Namun, meninjau dari berbagai penelitian yang telah ada, perlu dilakukan juga penelitian yang membahas pengembangan model untuk merepresentasikan pengetahuan mengenai big data analytics di perguruan tinggi.  Pemodelan  pengetahuan  adalah  serangkaian  proses  untuk  merepresentasikan  pengetahuan  kemudian melakukan komputasi agar dapat dipahami oleh mesin, dalam hal ini komputer. Menurut Yun et al.  [11] model pengetahuan  adalah  kumpulan  pengetahuan  dari  berbagai  jenis  fakta,  konsep,  prinsip  yang  disusun  secara terstruktur dan saling terhubung. Pengetahuan yang telah direpresentasi menjadi model pengetahuan selanjutnya dapat  diinterpretasikan  dan  disimpan  sebagai  basis  pengetahuan  ( knowledge  base )  dalam  suatu  manajemen pengetahuan sehingga pengetahuan dapat dikelola dan dimanfaatkan dengan lebih baik.
Untuk  menyelesaikan  masalah  tersebut,  ontologi  dapat  digunakan  untuk  memodelkan  pengetahuan. Ontologi jamak digunakan sebagai cara untuk merepresentasikan domain pengetahuan serta hubungannya secara semantik sehingga ontologi dapat mendukung berbagi pengetahuan yang tersistematis dan pemahaman yang sama dari  suatu  domain  pengetahuan.  Pemodelan  pengetahuan  menggunakan  ontologi  dapat  diterapkan  guna memodelkan  proses  yang  terjadi  antar  setiap  konsep  ( concept )  yang  terlibat  dalam  suatu  pengetahuan  serta membuat hubungan ( relationship ) antar konsep. Representasi pengetahuan pada ontologi menggunakan deskripsi berbasis bahasa OWL berbasis RDF [12], [13]. Pada penelitian ini, dikembangkan sebuah model ontologi untuk merepresentasikan pengetahuan mengenai big data analytics di perguruan tinggi berdasarkan tiga aspek yaitu: 1) Analytics ,  2) Data  sources ,  dan  3) Platforms .  Ontologi  dikembangkan  dari  awal  ( from  scratch )  dengan mengadaptasi  metode Noy  &  McGuiness  Method [14].  Proses  pemodelan  ontologi  pada  penelitian  ini  dibagi menjadi 3 (tiga) fase, yaitu: (1) Konseptualisasi; (2) Implementasi; kemudian (3) Evaluasi. Panduan umum yang digunakan  sebagai  sumber  pengetahuan  berasal  dari  panduan  DAMA-DMBOK  ( Data  Management  Body  of Knowledge )  dan  ensiklopedia  dari  Encyclopedia  of  Big  Data  Technologies  yang  diterbitkan  oleh  Springer. Beberapa studi yang memuat literature review/survey mengenai big data terutama dalam konteks perguruan tinggi juga dijadikan sebagai sumber pengetahuan.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Proses pengembangan model ontologi pada penelitian ini dibagi menjadi 3 (tiga) fase, yaitu: (1) Konseptualisasi; (2) Implementasi; kemudian (3) Evaluasi. Alur penelitian dapat dilihat pada Gambar 1.

## Gambar 1. Alur Pengembangan Ontologi

## 2.2 Metodologi Konseptualisasi
Konseptualisasi yaitu menyusun dan memetakan pengetahuan yang akan digunakan sebagai dasar untuk kemudian diimplementasikan ke dalam model ontologi.

## Konseptualisasi
• Pemetaan literatur
• Penentuan taksonomi
• Penentuan properti
Implementasi
• Pembentukan kelas & properti
• Pembentukan objek
Evaluasi
• Analisis ontologi
• Analisis query

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v6i1.3424

## 2.2.1 Pemetaan Literatur
Kegiatan  menganalisis  dan  mengompilasi  literatur  guna  memetakan  literatur  tersebut  untuk  menjadi  sumber pengetahuan.  Beberapa  literatur  digunakan  sebagai  panduan  umum.  Beberapa  studi  berupa review/survey juga dipilih sebagai  sumber pengetahuan berdasarkan  topik big data &  analytics di  perguruan tinggi. Makalah yang dikumpulkan dinilai dari cakupan, kebaruan, dan jumlah sitasi. Daftar literatur tersebut dapat dilihat pada Tabel 1 berikut ini.
Tabel 1. Literatur Big Data & Analytics No. Literatur Penerbit Tahun 1 Early & Coleman [15] DAMA Internasional (Book) 2017 2 Sakr & Zomaya [16] Springer (Book) 2019 3 Bai et al. [17] Big Data Research 2021 4 Ang et al. [18] IEEE Access 2020 5 Baig et al. [19] International Journal of Educational Technology 2020 6 Mohamed et al. [20] Artificial Intelligence Review 2019 7 Alodwah et al. [21] Telematics and Informatics 2019 8 Marín et al. [22] Social Sciences 2019

## 2.2.2 Penentuan Taksonomi
Setelah  memetakan  literatur,  dilakukan  pembentukan  kelas  kemudian  tingkatan  kelas  dan  sub-kelas  kemudian disusun  dalam  suatu  taksonomi.  Taksonomi  dibentuk  dari  konsep  umum  dilanjutkan  pada  konsep  yang  lebih spesifik.

## 2.2.3 Penentuan Properti
Setelah mengonsep taksonomi, dilakukan penentuan properti untuk menghubungkan kelas dengan objek yang ada dalam ontologi. Kegiatan ini berdasarkan dari berbagai sumber pengetahuan yang telah diperoleh sebelumnya.

## 2.3 Metodologi Implementasi
Pada tahapan ini, dilakukan pembentukan kelas, properti dan objek berdasarkan hasil konseptualisasi yang telah dibuat berdasarkan bahasa OWL-DL ( Web Ontology Language - Description Logic ) menggunakan Protégé 5.5.0.

## 2.3.1 Pembentukan Kelas & Properti
Pada tahapan ini dilakukan pembentukan kelas berdasarkan hierarki dari kerangka konseptual yang sudah dibuat. Setelah  membentuk  kelas,  dilakukan  pembentukan  properti  dari  kelas  tersebut.  Properti  dibentuk  berdasarkan relasi yang sudah ditentukan dari kerangka konseptual. Terdapat dua jenis properti, yaitu properti objek yang nanti akan digunakan sebagai relasi kelas dengan objek, dan properti data yang memuat data dari objek.

## 2.3.1 Pembentukan Objek
Pada  tahap  ini  dibentuk  objek  dari  kelas  yang  terkait  dengan  domain  pengetahuan.  Objek  adalah  pengetahuan aktual yang dimuat oleh kelas dan saling terhubung melalui properti. Seluruh objek akan dibentuk berdasarkan kamus konsep yang telah dibuat dalam tahapan konseptualisasi sebelumnya.

## 2.4 Metodologi Evaluasi
Setelah  melakukan  pengembangan  ontologi,  dilakukan  evaluasi  melalui  analisis  kualitas  ontologi  berdasarkan schema metrics menggunakan metode OntoQA ( Ontology Quality Analysis )  yang dikembangkan oleh Tartir & Arpinar [23]. Kemudian  analisis berdasarkan uji coba query menggunakan SPARQL ( SPARQL Protocol and RDF Query Language ).

## 2.4.1 Analisis Ontologi
Dalam menganalisis ontologi, dilakukan pengukuran schema metrics pada aspek relationship richness (RR) yang menyatakan keberagaman relasi; inheritance  richness (IR) yang menyatakan distribusi  informasi, dan attribute richness (AR) yang menyatakan kekayaan informasi. a. Relationship Richness (RR)
Keberagaman  relasi  yang  dimiliki  ontologi  diukur  melalui relationship  richness yang  didefinisikan  dengan persamaan sebagai berikut.
𝑅𝑅 = |𝑃| |𝐻|+|𝑃| (1)
Di mana, RR  : Relationship Richness ; | P | : Jumlah relasi non-inheritance ; | H | : Jumlah relasi inheritance . Acuan skala RR dapat dilihat pada Tabel 3 berikut ini.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v6i1.3424
Tabel 3. Skala Klasifikasi Nilai RR Rentang Nilai Keterangan 0,00 – 0,20 Minimum 0,21 – 0,40 Kurang 0,41 – 0,60 Cukup 0,61 – 0,80 Kaya 0,81 – 1,00 Maksimum b. Inheritance Richness (IR)
Distribusi informasi pada ontologi diukur melalui inheritance richness . Ontologi dapat dibedakan berdasarkan karakter deep atau shallow ontology melalui  pengukuran  ini.  IR  didefinisikan  dengan  persamaan  sebagai berikut.
𝐼𝑅 = |𝐻(𝑐)| |𝐶|
(2)
Di mana, IR: Inheritance Richness ; | H (c) | : Jumlah relasi inheritance subclass ; | C | : Jumlah superclass . Acuan skala RR dapat dilihat pada Tabel 4 berikut ini.
Tabel 4. Skala Klasifikasi Nilai IR Rentang Nilai Keterangan 0,00 – 1,34 Spesifik 1,35 – 2,68 Cukup Spesifik 2,69 – 4,02 Cukup Umum 4,03 – 5,36 Umum
c. Attribute Richness (AR)
Kekayaan informasi pada ontologi diukur melalui attribute richness . Hasil pengukuran diperoleh dengan cara menghitung jumlah atribut pada semua kelas ( att ) dibagi dengan jumlah kelas (C) yang ada. Perhitungan AR dapat dilihat pada persamaan berikut.
𝐼𝑅 = |𝑎𝑡𝑡| |𝐶|
(3)
Di mana, IR   : Attribute Richness ; | att |: Jumlah atribut pada semua kelas; | C | : Jumlah kelas. Hasil pengukuran akan menunjukkan kekayaan informasi yang dimuat oleh ontologi berdasarkan makin besar skor yang diperoleh.

## 2.4.2 Analisis Query
Pengujian query pada penelitian ini dilakukan dengan memanfaatkan bahasa query SPARQL. Sebelum melakukan uji query , dilakukan pengecekan konsistensi untuk menguji model tersebut. Pengecekan konsistensi menggunakan reasoner yang  terdapat  pada  perangkat  lunak  Protégé.  Jika  model  telah  dinyatakan  konsisten,  maka  dilakukan pengujian query pada model ontologi tersebut untuk menarik pengetahuan yang tersimpan dalam ontologi. Pola triple (subjek-predikat-objek) pada RDF digunakan sebagai dasar query SPARQL. Klausa yang dapat digunakan untuk melakukan query , yaitu: PREFIX, SELECT dan WHERE.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Konseptualisasi

## 3.1.1 Pemetaan Literatur
Berdasarkan DMBOK  ( Data Management  Body of  Knowledge ), pemodelan ontologi  pada penelitian ini dibagi menjadi  3 (tiga) konsep  utama, yaitu:  (1) Analytics , sebagai  representasi  tentang konsep menganalisis data; (2) Data  Source ,  sebagai  representasi  tentang  konsep  sumber  data  untuk  analisis;  serta  (3) Platforms ,  sebagai representasi tentang konsep perangkat/teknologi yang digunakan untuk mempersiapkan dan menganalisis big data . a. Konsep “ Analytics ”
Dilakukan  identifikasi  istilah  yang  berkaitan  dengan  konsep analytics untuk  dijadikan  sebagai  kelas  dalam ontologi. Pada konsep analytics, terdapat empat kelas yang dapat digunakan sebagai bagian dari ontologi, yaitu Behavior, Learning, Predictive, dan Methods. Kelas Behavior digunakan untuk memuat pengetahuan mengenai analisis  perilaku  belajar  mahasiswa.  Kelas  Learning  untuk  memuat  pengetahuan  mengenai  bagaimana memahami  gaya  belajar  mahasiswa,  bagaimana  berkolaborasi,  dan  penilaian  belajarnya.  Kelas  Predictive dijadikan sebagai kelas untuk memuat pengetahuan mengenai apa saja yang bisa dilakukan untuk memprediksi performa  belajar  mahasiswa,  pilihan  mata  kuliah  yang  tepat  dan  evaluasi  materi  serta  apakah  mempunyai potensi dropout atau tetap bertahan. Kamus konsep analytics dapat dilihat pada Tabel 5 berikut ini.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v6i1.3424
Tabel 5. Kamus Konsep “ Analytics ” Nama Kelas Daftar Objek Behavior ActionModeling | KnowledgeModeling | PatternModeling | Learning CollaborativeLearning | LearningAssesment | PersonalizedLearning | SocialLearning | Predictive CourseSelection | DropoutRetention | MaterialEvaluation | StudentsPerformance | Methods AssociationRule | CausalMining | Classification | Clustering | CorrelationMining | DensityEstimation | OutlierDetection | Regression | SequentialMining | Statistics | TextMining | VisualMining |
b. Konsep “ Data Source ”
Pada  konsep data  source ,  terdapat  tiga  kelas  yang  dapat  digunakan  dalam  ontologi.  Kelas  tersebut  yaitu Structured,  SemiStructured  dan  Unstructured.  Kelas  Structured  digunakan  untuk  memuat  pengetahuan mengenai  data  terstruktur  apa  saja  yang  dapat  digunakan  untuk  menganalisis  data.  Kelas  SemiStructured memuat pengetahuan mengenai data jenis semi terstruktur apa saja yang dapat dipakai untuk analisis. Kelas Unstructured yang memuat pengetahuan mengenai data tak terstruktur yang dapat dipakai untuk analisis big data.  Menurut  Bai  et  al.  [17],  terdapat  beberapa  sumber  yang  dapat  dijadikan  sebagai  sumber  data  untuk menganalisis big  data di  perguruan tinggi. Pada penelitian, sumber data dikelompokkan menjadi  tiga jenis, yaitu data terstruktur ( structured ), data tidak terstruktur ( unstructured ) dan data semi terstuktur. Kamus konsep data source dapat dilihat pada Tabel 6 berikut ini.
Tabel 6. Kamus Konsep “ Data Source ”
Nama Kelas Daftar Objek Structured AdmissionData | AssesmentData | DemographicInformation | PriorEducation | StudentSelfAssesment | SurveyData | SemiStructured LearningMgmt | TimeOfSubmission | Unstructured SocialMediaData | OnlineActivities |
c. Konsep “Platforms”
Dari konsep platforms , dapat dijabarkan menjadi beberapa kelas yang memuat pengetahuan. Terdapat sepuluh kelas yang memuat pengetahuan mengenai perangkat apa saja yang dapat digunakan untuk analisis big data . Kelas-kelas tersebut yaitu: Coordination, Deployment, Scheduler, Ingestion, MapReduce, Querying, Resource, SQL-based, NoSQL-based, dan FileSystem. Kamus konsep platforms dapat dilihat pada Tabel 7 berikut ini.
Tabel 7. Kamus Konsep “ Platforms ” Nama Kelas Daftar Objek Coordination Zookeper Deployment Ambari Scheduler Oozie Ingestion Chukwa | Flume | Sqoop MapReduce Cascading Querying Hive Resource Pig SQL-based MySQL | Oracle NoSQL-based HBase | MongoDB | Neo4j | Redis FileSystem HDFS

## 3.1.2 Taksonomi
Pada tahapan ini dibentuk taksonomi sebagai cara untuk mengorganisasi seluruh kelas yang ada dalam ontologi. Pada Analytics, kelas Objectives dibuat sebagai kelas induk dari kelas Behavior, Learning, dan Predictive. Kelas- kelas  tersebut  dikumpulkan  karena  mempunyai  kesamaan  sebagai  sasaran/ objectives dari  kegiatan analytics . Kelas-kelas lainnya yang akan dikumpulkan, yaitu kelas Coordination, Deployment, dan Scheduler. Kelas-kelas tersebut  dikumpulkan  dalam  kelas  Management  karena  mempunyai  kesamaan  sebagai platform untuk memanajemen big  data sebelum  diolah.  Kelas  lainnya  yaitu  Ingestion,  MapReduce,  Querying,  dan  Resource. Dikumpulkan dalam kelas Processing karena sama-sama sebagai platform untuk memproses big data . Kelas lain yaitu SQL-based, NoSQL-based, dan FileSystem dikumpulkan dalam kelas Storage karena mempunyai kesamaan sebagai platform untuk penyimpanan big data . Namun, dalam hal ini khusus untuk kelas SQL-based dan NoSQL-based dikumpulkan sebagai  kelas dari  Databases karena  sama-sama  sebagai  basis data  yang dapat digunakan untuk menyimpan big data. Sedangkan FileSystem sebagai platform teresendiri yang khusus untuk data besar  yang  telah  diolah  melalui database ke  dalam  sistem  Hadoop.  Agar  taksonomi  lebih  mudah  dipahami, dilakukan pemetaan relasi is-a . Sebagai contoh, SQL-based is-a Databases is-a Storage is-a Platforms. Ini berarti bahwa  kelas  SQL-based  merupakan  sub-kelas  dari  Databases  yang  merupakan  sub-kelas  dari  Storage  di  mana

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v6i1.3424
kelas  tersebut  merupakan  sub-kelas  dari  kelas  Platforms.  Visualisasi  pemetaan  taksonomi  dapat  dilihat  pada Gambar 2 berikut ini.
Gambar 2. Taksonomi Ontologi

## 3.1.2 Properti
Setelah  melakukan  pembentukan  kelas  dan  hierarkinya,  dilanjutkan  dengan  membentuk  properti,  termasuk karakteristik dari properti tersebut. Terdapat enam properti yang digunakan untuk menghubungkan kelas dan objek yang ada di dalam ontologi. Daftar properti yang digunakan dapat dilihat pada Tabel 8 berikut ini.
Tabel 8. Daftar Properti Properti Domain Range Karakteristik hasMethods Objectives Methods Functional hasDatabaseFor DataSources Databases Functional hasDataSource Objectives DataSources  Functional hasProcessFor MapReduce FileSystem Functional hasQueryingFor Querying Storage Functional hasIngestFor Ingestion Functional isDatabaseOf Databases DataSources  Inverse isDataSourceFor DataSources Objectives Inverse isMethodOf Methods Objectives Inverse isProcessBy FileSystem MapReduce Inverse isQueryingBy Storage Querying Inverse isIngestedBy Ingestion Inverse

## 3.2 Implementasi
Implementasi dari hasil konseptualisasi dilakukan menggunakan bahasa OWL ( Web Ontology Language ) dalam skema XML, yang dapat disebut juga sebagai OWL/XML.

## 3.2.1 Pembentukan Kelas & Properti
Berdasarkan  hasil  konseptualisasi,  kelas  pada  Analytics  terdiri  dari  enam  kelas,  kelas  pada  DataSource  terdiri empat kelas, kemudian kelas pada Platforms terdiri dari lima belas kelas. Deklarasi kelas dimulai dengan menulis <Declaration> dan ditutup dengan </Declaration> . Untuk penulisan nama kelas, dimulai dengan Class kemudian  prefix  dari  IRI,  lalu  nama  kelas,  kemudian  ditutup  dengan  tanda slash .  Contoh  penulisan: <Declaration> <Class BigData-Edu="#Analytics"/> </Declaration> . Setelah melakukan deklarasi  kelas,  dilakukan  penulisan  kode  untuk  sub-kelas  dari  masing-masing  kelas.  Penulisan  kode  sub-kelas didahului dengan <SubClassOf> kemudian menulis nama sub-kelas setelah itu nama kelas induk, lalu ditutup dengan </SubClassOf> .
Setelah  menulis  kode  kelas,  dapat  dilanjutkan  dengan  menulis  kode  untuk  properti.  Berdasarkan  hasil konseptualisasi,  ontologi  mempunyai  sepuluh  properti.  Penulisan  kode  properti  dimulai  dengan  deklarasi <Declaration> dan  ditutup  dengan </Declaration> . Penulisan  nama  properti  dimulai  dengan  menulis ObjectProperty kemudian  prefix  dari IRI,  lalu  nama  kelas,  kemudian  ditutup  dengan  tanda slash .  Contoh penulisan: <ObjectProperty BigData-Edu="#hasMethod"/> . Setelah mendeklarasi semua properti, dilanjutkan  dengan  menuliskan  karakteristik  properti.  Penulisan  karakteristik  dimulai  dengan  menulis  jenis karakteristik kemudian nama properti. Contoh penulisan: <FunctionalObjectProperty> <ObjectProperty  BigData-Edu="#hasIngestFor"/>  </FunctionalObjectProperty> . Potongan kode pembentukan kelas & properti dapat dilihat pada Gambar 3 berikut ini.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v6i1.3424
Gambar 3. Kelas & Properti dalam OWL/XML

## 3.2.2 Pembentukan Objek Kelas
Berdasarkan hasil konseptualisasi, kelas yang mempunyai objek terdiri dari 17 kelas. Pembentukan objek ontologi dimulai  dengan  deklarasi <Declaration> dan  ditutup  dengan </Declaration> .  Penulisan  nama  objek dimulai dengan menulis NamedIndividual kemudian prefix IRI, lalu nama objek, kemudian ditutup dengan slash .  Contoh  penulisan: <NamedIndividual  BigData-Edu="#ActionModeling"/> .  Setelah mendeklarasikan  semua  objek,  dilakukan  penulisan  kode  kelas  yang  memuat  objek,  kemudian  propertinya. Potongan kode objek dapat dilihat pada Gambar 4 berikut ini.
Gambar 4. Objek dalam OWL/XML
Adapun hasil visualisasi dari elemen ontologi dapat dilihat pada Gambar 7 berikut ini.
Gambar 5. Visualisasi Relasi Antar Objek

## 3.3 Evaluasi

## 3.3.1 Analisis Ontologi
Dilakukan  evaluasi schema  metrics terhadap  ontologi  pada  penelitian  ini  yang  mengukur  keberagaman  relasi, distribusi informasi dan kekayaan informasi. Nilai yang digunakan untuk melakukan pengukuran didapatkan dari nilai ontology metrics seperti yang terdapat pada Tabel 9.
Tabel 9. Ontology Metrics
Ontology Element Count Superclass 9 Subclass 16 Object Property 10 Datatype Property 1
Adapun pengukuran ontologi sebagai berikut. a. Pengukuran RR ( Relationship Richness )

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v6i1.3424
Pada ontologi ini terdapat 10 relasi object property dan 16 relasi subclass . Hasil perhitungan RR pada ontologi ini, yaitu:
𝑅𝑅 = 16

## 17 + 10 = 0,62
Hasil pengukuran RR menunjukkan bahwa nilai mendekati 1,00 yang dapat disimpulkan bahwa pengetahuan yang terdapat dalam ontologi sudah kaya. Hal ini dapat ditinjau dari banyaknya hubungan kelas dan sub-kelas yaitu 16 buah dan properti untuk menghubungkan antara kelas yang satu dengan lainnya sebanyak 17 buah. Dengan banyaknya relasi kelas-subkelas mendukung banyak dan beragam pengetahuan yang dapat disimpan dalam ontologi.
b. Pengukuran IR ( Inheritance Richness ) Pada ontologi ini terdapat 16 subclass dan 9 superclass . Hasil perhitungan IR, yaitu:

## 𝐼𝑅 = 16 9 = 1,88
Hasil  pengukuran  IR  menunjukkan  bahwa  ontologi  yang  telah  dibangun  termasuk  ontologi  yang  cukup spesifik, mengingat hasil pengukuran mendekati angka 0,00. Keadaan ini terjadi karena ontologi mempunyai banyak  relasi inheritance yang  mempunyai  sub-kelas,  yaitu  16  buah.  Ontologi  yang  makin  spesifik mengindikasikan  seberapa  baik  konsep/pengetahuan  dikelompokkan  dalam  berbagai  kategori  maupun  sub- kategori.
c. Pengukuran AR ( Attribute Richness )
Pada ontologi ini terdapat 01 attribute (datatype property) dan 16 class. Hasil perhitungan AR, yaitu:
𝐴𝑅 = 1 16 = 0,06
Pengukuran AR menghasilkan skor 0,06 yang menunjukkan bahwa informasi dari pengetahuan yang tersimpan dalam ontologi dapat ditingkatkan lagi.

## 3.3.2 Analisis Query
Setelah  memastikan  model  ontologi  yang  dibangun  telah  konsisten,  maka  dapat  dilanjutkan  untuk  melakukan query guna  menarik  pengetahuan  yang  tersimpan  dalam  ontologi.  Dilakukan  uji  coba query menggunakan SPARQL untuk menarik pengetahuan yang tersimpan dalam ontologi. Pada model ontologi yang telah dibangun, terdapat pengetahuan mengenai sasaran analytics yang bertujuan untuk menganalisis kinerja akademik mahasiswa. Pengetahuan mengenai sasaran tersebut disimpan dalam bentuk objek ontologi yaitu StudentsPerformance . Pada penelitian ini, dilakukan penarikan pengetahuan berdasarkan beberapa pertanyaan, yaitu: a. Metode apa saja yang dapat digunakan untuk menganalisis kinerja akademik mahasiswa?
b. Sumber data apa saja yang bisa digunakan untuk mencapai tujuan tersebut?
c. Teknologi basis data apa saja yang dapat digunakan untuk menampung data tersebut? Penulisan query diawali  dengan  deklarasi PREFIX rdf , owl , rdfs , xsd ,  dan bigdata .  Setelah melakukan deklarasi prefix, dilanjutkan dengan menuliskan isi dari klausa SELECT. Fungsi pernyataan SELECT yaitu  untuk  mengembalikan  nilai  suatu  tabel  berdasarkan  variabel  dan  nilai  yang  didefinisikan  pada query . Kemudian, variabel didahului dengan tanda tanya (" ? "), yang merupakan node dalam bentuk resource maupun literal dari  RDF.  Variabel  SELECT  yang  digunakan  untuk  menampilkan  pengetahuan  yang  tersimpan  dalam ontologi yaitu: SELECT ?objective ?methods ?datasources ?databases . Setelah menuliskan klausa SELECT beserta isinya, dilanjutkan dengan menuliskan isi dari klausa WHERE . Pada  klausa WHERE ,  harus  diisi  berdasarkan  pola tripple yang  terdiri  dari  subjek,  predikat  dan  objek.  Klausa WHERE yang digunakan untuk menarik pengetahuan dari ontologi sesuai pertanyaan yang diberikan, yaitu: PREFIX bigdata: <http://www.semanticweb.org/ontologies/2021/01/BigData-Edu#> WHERE { ?objective bigdata:hasMethods ?methods . ?datasources bigdata:isDataSourceFor ?objective . ?databases bigdata:isDatabaseOf ?datasources . FILTER (?objective = bigdata:StudentsPerformance) . } ORDER BY ?methods ?datasources ?databases Pernyataan bigdata:hasMethods merupakan predikat yang menghubungkan ?objective dengan ?methods .  Ini  berdasarkan  properti  objek  yang  telah  ditetapkan  dalam  ontologi.  Properti  tersebut menghubungkan  kelas Objective sebagai domain dengan  kelas Methods sebagai range .  Pernyataan bigdata:isDataSourceFor merupakan  predikat  yang  menghubungkan ?datasources dengan ?objective .  ini  berdasarkan  properti  yang  menghubungkan  kelas datasources sebagai domain dengan kelas objective sebagai range . Setelah menulis semua pernyataan dari klausa yang akan dipakai melakukan

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v6i1.3424
query, dilakukan pengecekan pernyataan dari query tersebut. Setelah memastikan pernyataan query tersebut sudah benar, maka dapat dilakukan eksekusi query . Hasil query SPARQL dapat dilihat pada Gambar 8.
Gambar 6. Uji Coba Query StudentsPerformance
Berdasarkan  uji  coba query yang  telah  dilakukan,  ontologi  yang  telah  dibangun  mampu  memberikan pengetahuan yang tersimpan dalam ontologi. Pengetahuan yang telah direpresentasikan ke dalam bentuk model ontologi dapat dimanfaatkan oleh perguruan tinggi guna mendukung kesiapan institusi dalam menghadapi era big data .  Pengetahuan  yang  tersimpan  dalam  ontologi  dapat  dikembangkan  menyesuaikan  perkembangan pengetahuan yang dibutuhkan berdasarkan konseptualisasi yang telah dilakukan pada penelitian ini.

## 4. KESIMPULAN
Penelitian berhasil melakukan pengembangan model ontologi untuk merepresentasikan pengetahuan mengenai big data  analytics di  perguruan  tinggi  berdasarkan  aspek analytics,  data  sources, dan platforms .  Hasil  penelitian berupa model yang merepresentasikan domain pengetahuan ke dalam bentuk yang terkomputasi. Berdasarkan hasil analisis  kualitas  ontologi  diperoleh  nilai  RR  ( Relationship  Richness )  sebesar  0,62  yang  menunjukkan  bahwa keberagaman pengetahuan yang dimuat ontologi ini sudah kaya. Nilai IR ( Inheritance Richness ) sebesar 1,78 yang menunjukkan bahwa menunjukkan bahwa ontologi yang telah dibangun termasuk ontologi yang cukup spesifik. Namun, nilai AR ( Attribute Richness ) sebesar 0,06 menunjukkan bahwa informasi yang dimuat dalam ontologi masih  dapat  ditingkatkan  lagi.  Melalui  analisis  hasil  uji  coba query ,  ontologi  dinilai  mampu  menunjukkan pengetahuan  yang  tersimpan  di  dalamnya  dengan  akurat  berdasarkan  validasi  yang  menyesuaikan  hasil query dengan  ontologi.  Model  ontologi  tersebut  dapat  dimanfaatkan  guna  membangun  sistem  berbasis  pengetahuan maupun sistem manajemen pengetahuan agar dapat mendukung kesiapan perguruan tinggi dalam menghadapi dan memanfaatkan big  data .  Pengetahuan  yang  tersimpan  dapat  dikembangkan  menyesuaikan  perkembangan pengetahuan  yang  dibutuhkan  berdasarkan  konseptualisasi  yang  telah  dilakukan  pada  penelitian  ini.  Penelitian selanjutnya  yang  dapat  dilakukan  yaitu  melakukan  penyesuaian  perkembangan  pengetahuan  tersebut  dapat dilakukan secara otomatis melalui bantuan metode ekstraksi informasi terhadap berbagai studi mengenai big data analytics di perguruan tinggi, yang kemudian dapat disimpan pada ontologi ini.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Terima kasih kepada seluruh pihak dari Program Studi Informatika Program Magister Universitas Islam Indonesia atas pelayanan dan dukungannya selama ini sehingga penelitian dapat diselesaikan dengan baik.

## REFERENCES
[1] I. Lee, “Big data: Dimensions, evolution, impacts, and challenges,” Business Horizons , vol. 60, no. 3, pp. 293–303, May 2017, doi: 10.1016/J.BUSHOR.2017.01.004.
[2] E. Kurilovas, “On data-driven decision-making for quality education,” Computers in  Human  Behavior ,  vol.  107,  p. 105774, Jun. 2020, doi: 10.1016/J.CHB.2018.11.003.
[3] M. K. Saggi and S. Jain, “A survey towards  an integration of big data analytics to big insights for value-creation,” Information Processing & Management , vol. 54, no. 5, pp. 758–790, Sep. 2018, doi: 10.1016/J.IPM.2018.01.010.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v6i1.3424
[4] H. Waheed, S. U. Hassan, N. R. Aljohani, J. Hardman, S. Alelyani, and R. Nawaz, “Predicting academic performance of students from VLE big data using deep learning models,” Computers in Human Behavior , vol. 104, p. 106189, Mar. 2020, doi: 10.1016/J.CHB.2019.106189.
[5] M. de Silva, J. Howells, and M. Meyer, “Innovation intermediaries and collaboration: Knowledge–based practices and internal value creation,” Research Policy , vol. 47, no. 1, pp. 70–87, Feb. 2018, doi: 10.1016/J.RESPOL.2017.09.011.
[6] I. Rozas, Khalid, D. Rolliawati, N. Wahyudi, and M. Ratodi, “Readiness of Indonesian Higher Education Programs in the Big Data Era,” in Advances in Social Science, Education and Humanities Research , Nov. 2019, pp. 1216–1221. doi: 10.2991/ICSS-19.2019.1.
[7] M. Attaran, J. Stark, and D. Stotler, “Opportunities and challenges for big data analytics in US higher education: A conceptual model for implementation,” Industry and Higher Education , vol. 32, no. 3, pp. 169–182, Apr. 2018, doi: 10.1177/0950422218770937.
[8] S. Seufert, C. Meier, M. Soellner, and R. Rietsche, “A Pedagogical Perspective on Big Data and Learning Analytics: A Conceptual Model for Digital Learning Support,” Technology, Knowledge and Learning , vol. 24, no. 4, pp. 599–619, Mar. 2019, doi: 10.1007/S10758-019-09399-5.
[9] M. A. Ashaari, A. Amran, N. H. Ahmad, H. Bakri, and S. Nazri, “Big Data Analytics Technology Capability and Data- Driven Decision Making in Malaysian Higher Education Institutions: A Conceptual Framework,” in IOP Conference Series:  Materials  Science  and  Engineering ,  Jun.  2020,  vol.  874,  no.  1,  pp.  12–21.  doi:  10.1088/1757- 899X/874/1/012021.
[10]  N. A. Alsheikh, “Developing an Integrated Framework to Utilize Big Data for Higher Education Institutions in Saudi Arabia,” International Journal of Computer Science & Information Technology (IJCSIT) , vol. 11, 2019.
[11]  W.  Yun,  X.  Zhang,  Z.  Li,  H.  Liu,  and  M.  Han,  “Knowledge  modeling:  A  survey  of  processes  and  techniques,” International Journal of Intelligent Systems , vol. 36, no. 4, pp. 1686–1720, Apr. 2021, doi: 10.1002/INT.22357.
[12]  D. H. Fudholi, W. Rahayu, and E. Pardede, “A data-driven dynamic ontology,” Journal of Information Science , vol. 41, no. 3, pp. 383–398, Mar. 2015, doi: 10.1177/0165551515576478.
[13]  Y. F. Badron, F. Agus, and H. R. Hatta, “Studi Tentang Pemodelan Ontologi Web Semantik Dan Prospek Penerapan Pada Bibliografi Artikel Jurnal Ilmiah,” in SAKTI (Seminar Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi) , Mar. 2017, vol. 2, no. 1, pp. 164–169.
[14]  N. F. Noy and D. L. Mcguinness, “Ontology development 101: A guide to creating your first ontology,” 2001.
[15]  DAMA International, DAMA-DMBOK: Data management body of knowledge . 2017.
[16]  S.  Sakr  and  A.  Y.  Zomaya, Encyclopedia  of  Big  Data  Technologies .  Springer  International  Publishing,  2019.  doi: 10.1007/978-3-319-77525-8.
[17]  X. Bai et al. , “Educational Big Data: Predictions, Applications and Challenges,” Big Data Research , vol. 26, p. 100270, Nov. 2021, doi: 10.1016/J.BDR.2021.100270.
[18]  K. L. M. Ang, F. L. Ge, and K. P. Seng, “Big Educational Data Analytics: Survey, Architecture and Challenges,” IEEE Access , vol. 8, pp. 116392–116414, 2020, doi: 10.1109/ACCESS.2020.2994561.
[19]  M. I. Baig, L. Shuib, and E. Yadegaridehkordi, “Big data in education: a state of the art, limitations, and future research directions,” International Journal of Educational Technology in Higher Education , vol. 17, no. 1, pp. 1–23, Dec. 2020, doi: 10.1186/S41239-020-00223-0/TABLES/11.
[20]  A. Mohamed, M. K. Najafabadi, Y. B. Wah, E. A. K. Zaman, and R. Maskat, “The state of the art and taxonomy of big data analytics: view from new big data framework,” Artificial Intelligence Review , vol. 53, no. 2, pp. 989–1037, Feb. 2020, doi: 10.1007/S10462-019-09685-9/TABLES/4.
[21]  H. Aldowah, H. Al-Samarraie, and W. M. Fauzy, “Educational data mining and learning analytics for 21st century higher education:  A  review  and  synthesis,” Telematics  and  Informatics ,  vol.  37,  pp.  13–49,  Apr.  2019,  doi: 10.1016/J.TELE.2019.01.007.
[22]  J. A. Marín-Marín, J. López-Belmonte, J. M. Fernández-Campoy, and J. M. Romero-Rodríguez, “Big Data in Education. A Bibliometric Review,” Social Sciences , vol. 8, no. 8, p. 223, Jul. 2019, doi: 10.3390/SOCSCI8080223.
[23]  S. Tartir and I. B. Arpinar, “Ontology evaluation and ranking using OntoQA,” in International Conference on Semantic Computing , 2007, pp. 185–192. doi: 10.1109/ICSC.2007.19.