Analisis dan Desain Software Jejaring Kata untuk Menghitung Kemiripan antar Kata Menggunakan Graph Database
Muhammad Rizal Musthofa 1,* , Bintang Miftaqul Huda 2 , Muhammad Zaim Maulana 3 , Muhammad Ainul Yaqin 4
Jurusan Teknik Informatika, Universitas Islam Negeri Maulana Malik Ibrahim, Indonesia
1 15650048@student.uin-malang.ac.id; 2 19650093@student.uin-malang.ac.id; 3 19650058@student.uin-malang.ac.id;
4 yaqinov@ti.uin-malang.ac.id * corresponding author

## PENDAHULUAN
Jejaring kata adalah sebuah database leksikal yang memiliki hubungan semantik dengan menggolongkan kata kerja ( verb ), kata keterangan ( adverb ), kata sifat ( adjective ), dan kata benda ( noun ) menjadi set sinonim yang dikenal dengan istilah synset . Hubungan semantik ini berfungsi  untuk  mengatur  basis  pengetahuan  leksikal  dari  mulai  dari  hipernim  sampai sinonim kata . Set sinonim kata ( synset ) diatur menjadi suatu indra, memberikan sinonim dari setiap kata, dan juga menyediakan struktur seperti pohon hirarki untuk masing-masing istilah [1].
Wordnet atau jejaring kata dalam Bahasa Indonesia pada saat ini yakni sinonimkata.com. Wordnet sinonimkata.com merepresentasikan hubungan semantik berupa sinonim antar kata. Sinonimkata.com  merupakan  kamus tesaurus  yang  menyediakan dataset  Bahasa  Indonesia

## I N F O A R T I K E L

## A B S T R A K
Sejarah Artikel Diterima: 29 Mei 2021 Direvisi: 18 Juni 2021
Diterbitkan: 30 Agustus 2021
Jejaring  kata  atau wordnet merupakan  representasi  hubungan  semantik berupa sinonim antar kata. Saat ini penelitian terkait wordnet berbahasa Indonesia  masih  begitu  minim.  Adapun wordnet berbahasa  Indonesia yang  ada,  belum  menggunakan graph  database sehingga  belum  bisa menampilkan  kemiripan  antar  kata  secara  visual.  Oleh  karena  itu, masalah  yang  dirumuskan  pada  penelitian  ini  yaitu  cara  menentukan tingkat  kemiripan  antar  kata  dalam  jejaring  kata  berbahasa  indonesia. Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mendesain software wordnet berbahasa Indonesia  untuk  menentukan  tingkat  kemiripan  antar  kata  berbahasa Indonesia. Dengan wordnet ini akan memudahkan proses pencarian nilai similaritas  pada  suatu  kata.  Metode  yang  ada  dalam  pengembangan aplikasi wordnet menggunakan metode waterfall model yang terdiri dari beberapa  tahap requirement ,  desain,  implementasi,  verifikasi,  dan maintenance .  Aplikasi  ini  terdiri  atas  struktur  dataset  kata  berbahasa Indonesia  berbentuk graph  database Neo4J  yang  digunakan  dalam pencarian  kemiripan  antar  dua  kata.  Proses  pencarian  nilai  similaritas dalam  aplikasi  ini  menggunakan  metode path similarity sehingga diperolah nilai kemiripan dari dua kata yang diinputkan ke dalam sistem. Adapun  penelitian  ini  hanya  menggunakan  dataset  kata  berbahasa Indonesia dan memiliki jumlah dataset yang masih terbatas. Penelitian ini berkontribusi  dalam  pengembangan software jejaring  kata  berbahasa Indonesia  menggunakan graph  database .  Hasil  penelitian  yang  didapat berupa  desain software jejaring  kata  untuk  menghitung  kamiripan  kata menggunakan graph database. Dengan adanya pengembangan software tersebut,  mampu  menyelesaikan  permasalahan  seputar  perhitungan kemiripan kata.
Kata Kunci Jejaring kata
Graph database Metode Path Similarity Waterfall Model
Vol. 3, No. 2, Agustus 2021, Halaman 216-227
yang  bisa  dipergunakan  dalam  pencarian  kemiripan  kata  [2].  Wordnet  sinonimkata.com direpresentasikan dalam bentuk graph .
Salah  satu  metode  penyimpanan  data  kata  dalam wordnet yakni  dengan  menggunakan graph  database . Graph  database merupakan  penyimpanan  data  berbentuk  diagram  atau grafik  yang  struktur  datanya  terdiri  dari edge dan vertices .  Graf  sendiri  adalah  pasangan terurut G = (V, E) yang tersusun dari himpunan V atau simpul bersama-sama dengan set E tepi atau garis [3]. Graph database digunakan untuk mencari keterkaitan antar kata dalam suatu  jejaring kata dengan cara megukur panjang  jalur antara satu  kata  dengan kata  yang lain. Penggunaan graph database lebih dinamis dan mampu mengetahui secara visual bentuk sinonim kata. Kelebihan  model  graf  dalam  representasi  hubungan  antar  objek atau node mulai    diadopsi    ke    dalam    basis  data.  Selain  itu graph  database sangat  baik  untuk pengelolaan basis data yang  tidak  terstruktur. Query dari graph database lebih sederhana. Representasi dari graph database dengan sekala besar, diambil sinonim yang menghasilkan graph yang  lebih  spesifik  atau  skala  kecil  [4]. Graph  database lebih  dinamis,  hal  itu disebabkan karena pada relational database akan membutuhkan query yang lebih kompleks, sehingga ketika akan direlasikan, perlu query satu persatu. Karakteristik graph database ini sesuai dengan karakteristik dataset kata pada  jejaring kata  yang kompleks, sehingga lebih mudah  untuk  diimplementasikan  untuk  membangun software jejaring  kata  [5].  Pada penelitian ini, digunakan Neo4j untuk membantu menyimpan dataset dalam bentuk graph . Adapun  fakta  penelitian  terkait wordnet yang  telah  dilakukan  peneliti  sebelumnya, membahas mengenai hubungan semantik pada WordNet . WordNet pada penelitian tersebut merupakan software jejaring kata Bahasa Inggris yang didesain oleh Universitas Princeton [6].  Pada  penelitian  sebelumnya  juga,  peneliti  ada  yang  membahas  mengenai  pegukuran kemiripan  makna  antar  kalimat.  Pada  penelitian  tersebut,  pengukuran  kemiripan menggunakan software WS4J dengan pendekatan lin, wu palmer, dan path [7]. Terdapat juga penelitian  yang  membahas  mengenai  pengukuran  kemiripan  makna  kalimat  berbahasa Indonesia [2]. Pada penelitian tersebut, kalimat yang digunakan berbahasa Indonesia. Namun hasil  penelitian  tersebut  belum  mengimplementasikan graph  database Neo4J  ke  dalam bentuk software .
Dari fakta penelitian diatas, menunjukkan bahwa rata-rata software jejaring kata yang ada saat ini adalah wordnet berbahasa Inggris. Adapun software jejaring kata untuk menghitung kemiripan  kata  menggunakan graph  database berbahasa  Indonesia  masih  minim dikembangkan oleh peneliti. Hal ini dibuktikan dari adanya beberapa software jejaring kata berbahasa  Inggris seperti WS4J  (https://ws4jdemo.appspot.com/) dan  WordNet Princenton (http://wordnetweb.princeton.edu).  Kemudian  dibuktikan  juga software jejaring  kata berbahasa  Indonesia  seperti  WordNet  Indonesia  dan  WordNet  Bahasa  Indonesia  berbasis Linked Data [8][9].
Oleh  karena  itu,  masalah  yang  dirumuskan  pada  penelitian  ini  yaitu  bagaimana menentukan  tingkat kemiripan  antar  kata  dalam  jejaring  kata  berbahasa  Indonesia berdasarkan  desain software yang  dibuat.  Untuk  menentukan  kemiripan  antar  kata  pada jejaring kata diperlukan struktur data dan algoritma perhitungan kemiripan kata yang sesuai. Berdasarkan hal tersebut, digunakanlah graph database untuk mencari keterkaitan kata dalam jejaring kata dan mendapatkan panjang jalur setiap node nya. Panjang jalur yang dihasilkan akan menjadi komponen penting dalam perhitungan kemiripan kata. Penelitian ini ditujukan untuk mendesain dan menganalisis software jejaring kata untuk menghitung kemiripan kata menggunakan graph  database . Software ini  harapannya  akan  berguna  untuk  membantu menentukan tingkat kemiripan antar kata berbahasa Indonesia.

## METODE

## Gambar 1. Prosedur penelitian
Gambar  1  menunjukkan  proses  pengembangan  suatu  sistem  perangkat  lunak menggunakan  model waterfall .  Model  tersebut  menyediakan  ancangan  dari  alur pengembangan  perangkat  lunak  dalam  konteks  sekuensial  ( sequential  linear ).  Alur pengembangan pada penelitian ini terurut mulai dari requirement , desain, sampai verifikasi desain perangkat lunak [10].

## Data Penelitian
Data penelitian berasal dari data primer (data awal) dan data sekunder. Data primer (data awal)  yang  digunakan  dalam  penelitian  berasal  dari  sinonimkata.com.  Sedangkan  data sekunder    menggunakan  metode path sebagai  metode  untuk  meyelesaikan  permasalahan penelitian.

## Analisis Requirement
Pada saat mendeskripsikan suatu sistem terasa sulit jika tanpa sebuah analisis kebutuhan software .  Hal  ini  bisa  saja  mengakibatkan  kebutuhan  sistem  yang  dibuat  tidak  bisa menyelesaikan permasalahan. Oleh karena itu, diperlukan suatu analisis requirement supaya dapat dipahami  perangkat lunak  atau software seperti apa  yang diperlukan oleh pengguna. Analisis kebutuhan software digunakan untuk mengungkapkan keperluan dan batasan yang ada  pada produk perangkat lunak atau software yang berkontribusi pada pemecahan beberapa masalah  dunia  nyata  [11].  Analisis  kebutuhan  dibagi  atas  dua  hal,  yakni  kebutuhan  non- fungsional, dan kebutuhan fungsional.

## Fungsional Requirement
Fungsional requirement adalah suatu keperluan bagaimana suatu sistem memproses input dan output . Fungsional requirement menggambarkaan fungsi yang dijalankan oleh perangkat lunak.  Fungsional requirement sebagai  salah  satu  rangkaian  uji  coba  terbatas  untuk menvalidasi perilaku sebuah software [11].

## Non-fungsional Requirement
Non-fungsional requirement merupakan    suatu  kebutuhan  yang  menitikberatkan  pada pembatasan  solusi  yang  dimiliki  suatu  perangkat  lunak  [11].  Kebutuhan  non-fungsional membatasi  layanan  atau fungsi  yang  ditawarkan  oleh  sistem.  Batasan tersebut diantaranya usability , portability , reliability , dan supportability .

## Fitur Software
Setelah requirement berhasil dideskripsikan, selanjutnya mendeskripsikan fitur software jejaring kata. Fitur merupakan fungsi khusus yang disediakan oleh sistem. Terdapat dua fitur yang akan disediakan oleh software jejaring kata ini, yaitu fitur input otomatis dan fitur hitung kemiripan kata.

## Desain Software
Gambar 2. Alur desain software
Gambar  2  menunjukkan  alur  desain  suatu  sistem  perangkat  lunak.  Alur  desain  pada penelitian ini terurut mulai dari desain output , input , proses, database, dan user interface.
Desain Output
Gambar 3. Desain output
Gambar  3  menunjukkan  tampilan  desain output yang  akan  dihasilkan  oleh software jejaring kata. Desain output adalah tampilan yang menunjukkan hasil masukkan yang telah dilakukan sebelumnya. Pada penelitian ini, output dari software jejaring kata menghasilkan suatu nilai kemiripan kata Bahasa Indonesia.
Desain Input
Gambar 4. Desain input
Gambar  4  menunjukkan  desain input  software jejaring  kata.  Desain input adalah tampilan yang digunakan untuk memasukkan data ke dalam database . Pada penelitian ini, software jejaring kata menyediakan dua form untuk penginputan kata berbahasa Indonesia. Dua kata yang telah di inputkan nantinya akan dihitung kemiripan katanya.

## Desain Proses
Gambar 5. Diagram Konteks
Gambar 6. Data Flow Diagram (DFD)
Gambar 7. Class Diagram
Desain proses merupakan tahapan yang dilakukan oleh perangkat lunak untuk mencapai tujuannya. Pada penelitian ini, desain proses pada software jejaring kata dijabarkan dalam tiga diagram. Diagram pertama (Gambar 5) menggambarkan sistem secara garis besar dalam bentuk diagram konteks (DAD). Diagram kedua (Gambar 6) menggambarkan fungsi logika dari sebuah software dalam bentuk Data Flow Diagram (DFD). Diagram ketiga  (Gambar 7) menggambarkan set kelas dan objek yang memiliki hubungan timbal balik dalam suatu class diagram [11].

## Desain Database
Desain database  software jejaring  kata  menjelaskan  konsep graph yang  digunakan. Database manajemen  dalam software jejaring  kata  ini  menggunakan  Neo4j  untuk menyimpan data dalam bentuk graph . Konsep graph yang digunakan dibagi  menjadi  dua bagian, yakni bagian relasi dan node [12].
Vol. 3, No. 2, Agustus 2021, Halaman 216-227

## 1. Bagian Node
Bagian ini menjelaskan node di dalam graph database Neo4j. Dalam software ini, node mempresentasikan  kata  kerja  dan  kata  benda  yang  telah  dimasukkan  dari sinonimkata.com. Di dalam node terdapat sebuah label sebagai tipe dari node tersebut. Keseluruhan label yang digunakan pada software jejaring kata ditunjukkan pada Tabel 1.
Tabel 1. Label dalam Graph Database Software Jejaring Kata Label Keterangan Sampel Data Kata Kt_Kerja Label  ini  merujuk  pada  dataset  kata  Bahasa Indonesia yang tergolong dalam kata kerja. Membagi, membuat, mengisi, mendata, aktivasi, merancang. Kt_Benda Label  ini  merujuk  pada  dataset  kata  Bahasa Indonesia yang tergolong dalam kata benda. Setoran,  santri,  pondok,  koperasi, masyarakat, quran.
Selain  label, node juga  mempunyai  sebuah  properti  yang  mendeskripsikan keterangan tambahan pada node . Seluruh node pada dataset kata memiliki properti yang sama yaitu name . Properti ini merujuk pada nama dari sebuah node yang diambil dari dataset sinonimkata.com.
2. Bagian Relasi
Bagian ini menjelaskan hubungan antar node di dalam graph database Neo4j.  Relasi ini  mempresentasikan  hubungan  kata  pertama  dengan  kata  lainnya  dalam  suatu  tipe relasi. Dalam dataset yang dibuat, tipe relasi yang digunakan yaitu sinonim. Tipe relasi ini mempresentasikan hubungan kemiripan antar kata dalam graph database Neo4j.

## Desain User Interface
User  interface menentukan  tampilan  perangkat  lunak  yang  akan  disajikan  kepada pengguna. Desain user interface atau antarmuka pengguna merupakan bagian krusial dari proses desain software . Desain ini mencakup interaksi  yang dilakukan pengguna terhadap sistem,  sekaligus  informasi  yang  ditampilkan  sistem  kepada  pengguna  [12].  Desain user interface perlu  memastikan  bahwa  interaksi  antar  mesin  dan  manusia  menyajikan pengoperasian  yang  efisien dan  efektif.  Informasi utama  yang disajikan sistem ini berupa nilai kemiripan kata beserta rincian hasil perhitungan kemiripan kata.

## Perhitungan Kemiripan Kata
Pada bagian ini menjabarkan mengenai implementasi metode semantic similarity untuk menghitung  kemiripan  kata.  Metode  perhitungan  kemiripan  kata  pada  penelitian  ini menggunakan  pendekatan path .  Metode path dibuat  untuk  bekerja  pada  struktur  hirarki. Metode ini dihitung melalui persamaan berikut [13] :
𝑆𝑖𝑚(𝐶1, 𝐶2) = 2 × 𝑀𝑎𝑥(𝐶1, 𝐶2) − 𝑆𝑃 (1)
Persamaan  (1)  adalah  persamaan  yang  digunakan  untuk  mengakumulasi  nilai  dari kemiripan  kata  dengan  memanfaatkan  pendekatan path .  Fungsi Max() merupakan  rute maksimum antara node C1 dan C2 pada pengelompokkan kata. SP merupakan rute terpendek yang merelasikan C1 dan C2. Contoh perhitungan menggunakan path : Kata 1 : mengisi Kata 2 : mendata
Vol. 3, No. 2, Agustus 2021, Halaman 216-227
Dalam pencarian kata ‘mengisi’ dan ‘mendata’ memiliki jalur maksimal 5 dan jalur minimal 2. Perhitungan kemiripan kata tersebut ditunjukkan pada Tabel 2.
Tabel 2. Nilai kemiripan kata
Nilai mengisi (C1) mendata (C2) Max(C1,C2) 5 SP 2 Sim(C1,C2) 2 × 5 − 2 = 8 Path(C1,C2) 1/8 = 0.125

## Skenario Eksperimen
Skenario eksperimen dilakukan untuk menganalisis kesesuaian antara desain perangkat lunak  dengan  permasalahan.  Tujuan  yang  akan  dicapai  dari  eksperimen  ini  adalah  untuk menjawab persoalan yang ada pada penelitian ini. Berikut adalah skenario eksperimen yang dilakukan: (1) Skenario Pertama adalah enganalisis kesesuaian antara desain, requirement , dan  permasalahan  yang  ada.  (2)  Skenario  Kedua  yakni  mengukur  kemiripan  kata menggunakan metode path . Dari skenario eksperimen tersebut, penelitian ini memberikan sebuah  kontribusi  dalam  pengembangan software jejaring  kata  berbahasa  Indonesia menggunakan graph  database .  Kontribusi  yang  diberikan  yaitu  menjelaskan  proses perhitungan kemiripan kata pada software jejaring kata menggunakan graph database. Hal itu  dikarenakan  pada  penelitian  sebelumnya  belum  mengimplementasikan  proses perhitungan kemiripan kata [14].

## Rancangan Pengujian Software (Verifikasi)
Rancangan pengujian software menjabarkan metode yang digunakan untuk memverifikasi desain  perangkat  lunak.  Dalam  perancangan  pengujian  ini,  akan  diuji  fungsionalitas  dari software jejaring kata. Pengujian fungsionalitas software mencakup bagian input kata, dan visualisasi  hasil.  Berikut  skenario  perancangan  pengujian software yang  ditunjukkan  pada Tabel 3.
Tabel 3. Skenario rancangan pengujian fungsionalitas software jejaring kata Bagian Cara Pengujian Hasil yang Diharapkan Input kata Memasukkan  dua  kata  berbahasa Indonesia  ke  dalam form input kata. Software memvalidasi kata yang dimasukkan. Visualisasi hasil Menekan tombol ‘Hitung Kemiripan kata’ setelah memasukkan kata. Software menampilkan hasil berupa nilai kemiripan  kata  menggunakan  metode path .
Sedangkan  pemetaan  verifikasi  kesesuaian  rumusan  masalah, requirement ,  dan  desain ditunjukkan pada Tabel 4.
Tabel 4. Verifikasi rumusan masalah, requirement , dan desain Rumusan Masalah Requirement Desain Bagaimana menentukan tingkat  kemiripan  antar kata  dalam  jejaring  kata berbahasa Indonesia Menyediakan
form untuk menginputkan
dua kata berbahasa Indonesia untuk dihitung kemiripan katanya. Terdapat form input kata yang digunakan untuk  memasukkan  dua  kata  berbahasa Indonesia.
Software harus dapat melakukan perhitungan kemiripan kata berbahasa Indonesia. Terdapat tombol ‘Hitung Kemiripan kata’ untuk  mengukur  tingkat  kemiripan  kata menggunakan metode path .

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Hasil Analisis Requirement Fungsional Requirement
Pada bagian ini telah dihasilkan beberapa kebutuhan fungsional berdasarkan permasalahan yang  ada.  Kebutuhan  fungsional  ini  nantinya  akan  dikembangkan  menjadi  sebuah  fitur. Kebutuhan fungsional dari software jejaring kata dijabarkan pada Tabel 5 seperti berikut:
Tabel 5. Fungsional requirement software jejaring kata No. Kebutuhan Fungsional 1 Software harus dapat melakukan perhitungan kemiripan kata berbahasa Indonesia.
2 Menyediakan form untuk memasukkan dua kata berbahasa Indonesia untuk dihitung kemiripan katanya.
3 Dataset yang digunakan untuk perhitungan kemiripan kata berasal dari sinonimkata.com.
4 Software harus dapat memvisualisasikan hasil perhitungan kemiripan kata.

## Non-fungsional Requirement
Pada  penelitian  ini,  non-fungsional requirement dari software jejaring  kata  dijabarkan pada Tabel 6 seperti berikut:
Tabel 6. Non-fungsional requirement software jejaring kata Kategori Kebutuhan Non-Fungsional Usability Sistem menyediakan form penginputan kata Bahasa Indonesia untuk menghitung kemiripan kata. Portability Sistem dibangun dalam sebuah aplikasi web. Reliability -Sistem dapat diakses dengan cepat. -Sistem memproses perhitungan kemiripan kata dengan cepat. Supportability Sistem mendukung penginputan kata berbahasa Indonesia.

## Fitur Software
Bagian  ini  merupakan  pengembangan  dari  kebutuhan  yang  telah  dirumuskan  diatas. Terdapat tiga fitur yang disediakan oleh software jejariung kata, yakni input otomatis, input manual,  dan  hitung  kesamaan  semantik.  Tabel  7  menjabarkan  fitur  yang  disediakan  oleh software jejaring kata.
Tabel 7. Fitur software jejaring kata Fitur Kemampuan Input otomatis Memasukkan kata berbahasa Indonesia secara otomatis dengan menekan tombol “contoh kata”. Input manual Memasukkan kata berbahasa Indonesia pada form yang telah disediakan. Hitung kesamaan semantik Menghitung kemiripan kata dari dua kata yang telah dimasukkan pada form dan menampilkan hasil visualnya.
Hasil Desain User Interface
Gambar 8. User interface software jejaring kata
Pada  bagian  ini,  telah  di  buat  desain user  interface software jejaring  kata.  Gambar  8 menunjukkan tampilan desain user interface dari software jejaring kata. Pada tampilan user interface tersebut  terdapat  bagian input dan output yang  dihasilkan.  Pada  bagian input terdapat dua fitur yang disediakan, yakni input otomatis yang ditandai dengan adanya tombol contoh kata dan fitur manual yang ditandai dengan form input kata. Pada bagian ini disediakan fitur  hitung  kesamaan  semantik  yang  digunakan  untuk  mencari  nilai  kemiripan  kata menggunakan metode path . Pada bagian output ditampilkan hasil kemiripan kata berupa nilai path similarity.

## Mengukur Kemiripan Kata
Pengukuran  kemiripan  kata  menggunakan  pendekatan path .  Sebelum  melakukan pengukuran  kemiripan  kata,  dilakukan  pencarian  kata  pada  dataset  sinonimkata.com  yang telah dimasukkan pada Neo4J. Setelah data ditemukan, maka dicari panjang jalur terpanjang dan  terpendeknya.  Gambar  9  menunjukkan  illustrasi  panjang  jalur  kata  yang  dicari  dalam bentuk graf.
Gambar 9. Graf kata ‘mengisi’ dan ‘mendata’
Pada  pencarian  kata  ‘mengisi’  dan  ‘mendata’,  jalur  maksimum  bernilai  5  dan  jalur minimum bernilai 2. Selanjutnya dua kata tersebut dihitung kemiripan katanya menggunakan persamaan 1 diatas.
Tabel 8. Perhitungan kemiripan kata Nilai Mengisi (C1) Mendata (C2) Max(C1,C2) 5 SP 2
Sim(C1,C2) 2 × 5 − 2 = 8 Path(C1,C2) 1/8 = 0.125
Setelah nilai kemiripan kata dihasilkan pada Tabel 8, maka akan ditampilkan pada output software seperti  pada  Gambar  11.  Tampilan output yang  dihasilkan  berupa  nilai path similarity dari kata yang telah dimasukkan.

## Hasil Eksperimen (Hasil Analisis)
Data hasil eksperimen software jejaring kata menunjukkan status kesesuaian dari beberapa kasus  yang  diuji.  Data  ini  didapatkan  berdasarkan  rancangan  pengujian  fungsional (verifikasi)  dari  perangkat  lunak  dan  pengukuran  kemiripan  kata.  Berikut  visualisasi  hasil eksperimen software jejaring kata :
Gambar 11. Visualisasi hasil eksperimen software jejaring kata
Gambar  11  menunjukkan  visualisasi  hasil  eksperimen  sebagai  bukti  kesesuaian  antara permasalahan  terhadap  desain  sistem  yang  dibuat.  Visualisasi  hasil  tersebut  menunjukkan kesesuaian terhadap fungsionalitas software jejaring kata.
Tabel 9. Hasil eksperimen
Bagian Eksperimen Hasil Status Input kata Memasukkan dua kata berbahasa Indonesia ke dalam form input kata. Software berhasil  memvalidasi kata yang dimasukkan. Sesuai Visualisasi hasil Menekan tombol ‘Hitung Kemiripan kata’ setelah memasukkan kata. Software berhasil  menampilkan hasil berupa nilai kemiripan kata menggunakan metode path . Nilai kemiripan kata ditunjukkan pada Tabel 8. Sesuai
Tabel 9 menunjukkan hasil fungsionalitas bahwa seluruh eksperimen berhasil dilakukan dan sesuai dengan harapan.

## Pembahasan Hasil Eksperimen
Penjelasan  hasil  eksperimen software jejaring  kata  berfokus  pada  seluruh  bagian  yang diuji.  Hal  ini  bertujuan  untuk  memberikan  keterangan  tambahan  terkait  kesesuaian  antara desain  perangkat  lunak  terhadap  permasalahan.  Hasil  dari  pengujian  pada  seluruh  bagian ditunjukkan  pada  Tabel  9.  Eksperimen  pengukuran  kemiripan  kata  menggunakan  metode path telah ditunjukkan pada Tabel 8.
Tabel 10. Hasil Verifikasi rumusan masalah, requirement , dan desain Rumusan Masalah Requirement Desain Status Bagaimana menentukan  tingkat kemiripan antar kata dalam  jejaring  kata berbahasa Indonesia Menyediakan form untuk menginputkan  dua  kata  berbahasa Indonesia  untuk  dihitung  kemiripan katanya. Terdapat form  input kata yang digunakan untuk memasukkan dua kata berbahasa Indonesia. Sesuai Software harus  dapat  melakukan perhitungan kemiripan kata berbahasa Indonesia. Terdapat  tombol  ‘Hitung Kemiripan kata’ untuk mengukur  tingkat  kemiripan kata  menggunakan  metode path . Sesuai
Tabel  10  menunjukkan  hasil  verifikasi  rumusan  masalah,  requirement,  dan  desain software jejaring kata. Hasil verifikasi tersebut diambil berdasarkan hasil eksperimen pada Tabel 9 dan visualisasi hasil eksperimen pada Gambar 11. Berdasarkan tabel tersebut dapat dievaluasi bahwa semua requirement yang dirumuskan sesuai dengan desain software yang dibuat dan mampu menyelesaikan permasalahan.

## KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian,  penggunaan graph  database pada software jejaring  kata untuk menghitung kemiripan antar kata dapat dilakukan dengan menggunakan metode path . Metode path yang  diimplementasikan  diambil  dari  panjang  jarak  antar node pada graph database Neo4j.  Node  tersebut  mempresentasikan  kata  berbahasa  indonesia  yang  dicari. Hasil  perhitungan  kemiripan  kata  divisualisasikan  dalam  bentuk  desain software jejaring kata. Pada analisis dan desain software jejaring kata diperlukan tahapan terstruktur. Tahapan yang  dilakukan  berupa  analisis requirement ,  desain software ,  dan  verifikasi.  Pada  tahap analisis requirement perlu dirumuskan kebutuhan fungsional dan non-fungsional software jejaring kata. Pada tahap desain software diperlukan beberapa tahapan seperti desain output, input ,  proses, database ,  dan user  interface .  Pada  tahap  verifikasi  digunakan  untuk memvalidasi  antara  permasalahan,  requirement,  dan  desain.    Dari  tahapan  tersebut didapatkan hasil bahwa desain software jejaring kata yang telah dikembangkan sudah sesuai dengan requirement dan mampu menyelesaikan permasalahan.

## REFERENSI
[1] T.  Wei,  Y.  Lu,  H.  Chang,  Q.  Zhou,  and  X.  Bao,  “A  semantic  approach  for  text  clustering  using WordNet  and  lexical  chains,” Expert  Syst.  Appl. ,  vol.  42,  no.  4,  pp.  2264–2275,  2015,  doi: 10.1016/j.eswa.2014.10.023.
[2] Y.  Caterina,  M.  A.  Yaqin,  and  S.  Zaman,  “Pengukuran  Kemiripan  Makna  Kalimat  Dalam  Bahasa Indonesia Menggunakan Metode Path,” Fountain Informatics J. , vol. 2, no. 1, pp. 1–6, 2016.
[3] E. G. Caldarola, A. Picariello, and A. M. Rinaldi, “Big graph-based data visualization experiences: The WordNet case study,” IC3K 2015 - Proc. 7th Int. Jt. Conf. Knowl. Discov. Knowl. Eng. Knowl.
Vol. 3, No. 2, Agustus 2021, Halaman 216-227
Manag. , vol. 1, no. November, pp. 104–115, 2015, doi: 10.5220/0005632201040115.
[4] M. Syauqi Hanif Ardani, M. A. Yaqin, and M. H. Suhartono, “Implementasi Graph Database Untuk Menentukan Rute Perjalanan Transportasi Umum,” 2019.
[5] W. Wahyudi and F.  Akbar, “Ekstraksi Basis Pengetahuan Ke Dalam Basisdata Graf Menggunakan Graf  Property,” J.  Nas.  Teknol.  dan  Sist.  Inf. ,  vol.  5,  no.  1,  pp.  41–48,  2019,  doi: 10.25077/teknosi.v5i1.2019.41-48.
[6] W. Li, T. Wang, J. Cao, and C. Tao, A Visual Semantic Relations Detecting Method Based on Wordnet , vol. 294 LNCIST. 2019.
[7] M. A. Yaqin and G. U. Abriani, “Analisis implementasi Metode Semantic Similarity untuk Pengukuran Kemiripan Makna antar Kalimat,” J. Comput. Sci. Appl. Informatics , vol. 1, no. 2, p. 15, 2019.
[8] D.  Zamzami,  D.  Puspitasari,  J. T.  Informasi,  P.  Studi, T.  Informatika,  and  P.  N.  Malang,  “Aplikasi Wordnet Indonesia Berdasarkan Kamus Thesaurus Bahasa Indonesia Menggunakan.”
[9] H. Hendrik and A. B. Cahyono, “Model WordNet Bahasa Indonesia berbasis Linked Data,” J. Nas. Tek. Elektro dan Teknol. Inf. , vol. 6, no. 1, pp. 8–14, 2017, doi: 10.22146/jnteti.v6i1.288.
[10] H. Larasati and S. Masripah, “Analisa Dan Perancangan Sistem Informasi Pembelian GRC Dengan Metode Waterfall,” J. Pilar Nusa Mandiri , vol. 13, no. 2, pp. 193–198, 2017.
[11] “Pierre  Bourque,  Richard  E.  Fairley  -  Guide  to  the  Software  Engineering  Body  of  Knowledge (SWEBOK(r))_ Version 3.0-IEEE Computer Society Press (2014).pdf.” .
[12] H.  P.  Ludyanto, Rancang Bangun  Aplikasi  User  Dependency  Tool  untuk  Database  MS  SQL  Server Berbasis Graph Neo4j . 2018.
[13] T. Slimani, “Description and Evaluation of Semantic Similarity Measures Approaches,” Int. J. Comput. Appl. , vol. 80, no. 10, pp. 25–33, 2013, doi: 10.5120/13897-1851.
[14] S. M. Pamungkas, M. A. Yaqin, K. Z. Matondang, A. N. Anggraini, and A. C. Fauzan, “Analisis dan Perancangan Software WordNet Bahasa Indonesia dengan Graph Database,” Ilk. J. Comput. Sci. Appl. Informatics , vol. 2, no. 2, pp. 198–209, 2020, doi: 10.28926/ilkomnika.v2i2.52.