## JEPIN
(Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika)
ISSN(e): 2548-9364 / ISSN(p) : 2460-0741

## Pendekatan Baru untuk Merepresentasi Informasi di Bidang Pendidikan Menggunakan Kombinasi Ontologi
Selvia Ferdiana Kusuma #1 , Fadelis Sukya #2 , Agustono Heriadi #3
# Program Studi Manajemen Informatika, Politeknik Negeri Malang PSDKU Kediri Jl. Lingkar Maskumambang No.1, Sukorame, Kec. Mojoroto, Kota Kediri, Jawa Timur 64119
1 selvia.ferdiana@polinema.ac.id
2 fadelis.sukya@polinema.ac.id
3 agustono.heriadi@polinema.ac.id
Abstrak —  Ontologi  adalah  sebuah  konsep  yang  dirancang untuk  merepresentasikan  relasi  antar  informasi.  Ontologi dapat  digunakan  untuk  merepresentasikan  informasi berbentuk  hierarki  maupun  non  hierarki.    Namun,  model ontologi  yang  ada  saat  ini  pada  umumnya  selalu  bersifat domain spesifik. Peran ahli sangat dominan ketika membuat ontologi  yang  bersifat  domain  spesifik.  Kelengkapan informasi  pada  ontologi  tergantung  pada  kemampuan  ahli pada domain tersebut dan ahli di bidang teknologi informasi untuk  merepresentasikan  informasi  ke  dalam  bentuk ontologi.  Oleh  sebab  itu  diperlukan  model  ontologi  baru agar  dapat  menghasilkan  ontologi  yang  tidak  bersifat domain spesifik. Sehingga mempermudah proses representasi  informasi  ke  dalam  bentuk  ontologi  dan mengurangi  peran  ahli  dalam  proses  pembuatan  ontologi tersebut.  Model  ontologi  baru  yang  diusulkan  adalah kombinasi  dari  ontologi  taksonomi  dan  ontologi  kalimat. Informasi berbentuk hierarki akan direpresentasikan dalam bentuk  ontologi  taksonomi,  sedangkan  informasi  non- hierarki  akan  direpresentasikan  dalam  bentuk  ontologi kalimat.  Berdasarkan  uji  coba  yang  telah  dilakukan, diketahui  bahwa  kombinasi  ontologi  yang  diusulkan  dapat menghasilkan  ontologi  yang  tidak  bersifat  domain  spesifik, mempermudah proses pembangkitan ontologi, dan mengurangi peran ahli dalam pembuatan ontologi tersebut.
Kata kunci — Representasi informasi, ontologi, buku teks, kombinasi ontologi

## I. P ENDAHULUAN
Representasi  informasi  di  dunia  pendidikan  erat kaitannya dengan mind map dan concept  map . Mind map adalah  representasi  informasi  yang  berbentuk  gambar maupun  tulisan  dengan  berbagai  warna  [1]. Mind  map tidak  memiliki  aturan  yang  baku,  oleh  sebab  itu kelengkapan  informasi  maupun  cara  merepresentasikan informasi  tersebut  sangat  tergantung  dari  kreativitas  dan pemahaman  dari  pembuatnya.  Sedangkan concept  map adalah  representasi  informasi  dalam  bentuk  hierarki  dan bersifat lebih formal, jika dibandingkan dengan mind map
[2]. Concept  map berfokus  pada  struktur  /  hierarki informasi, sehingga tidak semua informasi dapat disimpan dalam  bentuk  ini. Mind  map dan concept  map dapat berpengaruh  terhadap  peningkatan  pemahaman  siswa [3][4].  Namun  kedua  jenis  representasi  informasi  ini belum  dapat  benar-benar  menyimpan  informasi  yang  ada secara  keseluruhan. Mind  map tidak  memiliki  aturan penyimpanan  informasi  yang  baku  sehingga  informasi yang  sama  dapat  direpresentasikan  dalam  bentuk  yang berbeda-beda  oleh  setiap  orang.  Sementara concept  map memiliki  aturan  yang  lebih  baku  namun  hanya menyimpan  informasi  dalam  bentuk  hierarki.  Padahal informasi  yang  lengkap  dan  saling  berelasi  sangat diperlukan untuk memperluas dan memperdalam pengetahuan siswa terkait suatu objek pembahasan. Selain itu  relasi  informasi  juga  diperlukan  sebagai  dasar pembuatan  soal-soal  evaluasi  yang  bertipe High  Order Thinking Skill (HOTS).
Oleh  sebab  itu  penelitian  ini  memperkenalkan  model penyimpanan informasi baru berbasis kombinasi ontologi. Ontologi  adalah  representasi  informasi  dalam  bentuk graph yang  saling  berelasi  [5].  Ontologi  berfungsi  untuk merelasikan  ratusan  bahkan  ribuan  informasi.  Ontologi memiliki  aturan  yang  baku  dalam  proses  penyimpanan informasi.  Pendekatan  baru  dalam  merepresentasikan informasi di bidang pendidikan dalam bentuk ontologi ini dapat membantu guru, maupun siswa untuk mendapatkan informasi  yang  lebih  detail  dari  sebuah  objek.  Saat  ini ontologi  sudah  banyak  digunakan  untuk  menyimpan informasi di  berbagai  bidang  misalkan cyber security [6], kesehatan  [7],  pendidikan  [8]  dan  lain  sebagainya. Penelitian-penelitian  terkait  penggunaan  ontologi  pada bidang  pendidikan  diantaranya  adalah  penggunaan ontologi  untuk  identifikasi  kemampuan  siswa  sebagai penunjang  proses adaptive  learning  system (ALS)  [9], penggunaan  ontologi  untuk  sistem  tanya  jawab  [10], penggunaan  ontologi  untuk  mendesain  sistem  pendidikan [11],  penggunaan  ontologi  untuk  membentuk  relasi
informasi  dari  sebuah  materi  pembelajaran  [12],  dan penggunaan  ontologi  untuk  membangkitkan  pertanyaan [13][14].
Ontologi  memiliki  empat  komponen  utama  untuk merepresentasikan informasi dari sebuah domain. Komponen  tersebut  terdiri  dari  konsep( class )  yang mewakili  sekumpulan  entitas  dalam  suatu  domain, relasi( object  property )  digunakan  untuk  menentukan interaksi  antar  konsep,  entitas  ( instance )  merupakan sekumpulan  objek  pada  suatu  domain,  dan  properti( data property )  merupakan  atribut  yang  dimiliki  oleh  entitas [15].  Model  ontologi  yang  ada  pada  umumnya  selalu bersifat  spesifik  pada  domain  tertentu  karena  relasi  yang digunakan menyesuaikan dengan domain tersebut [16][17].  Peran  ahli  sangat  dominan  ketika  membuat ontologi  yang  bersifat  domain  spesifik  [18][19][20][21]. Kelengkapan  informasi  tergantung  pada  kemampuan  ahli pada  domain  tersebut  dan  ahli  di  bidang  teknologi informasi  untuk  merepresentasikan  informasi.  Contohnya pada  penelitian  Baeva  tentang  pembentukan  ontologi untuk  menyimpan  informasi  dari  mata  pelajaran  sejarah [12].  Pada  penelitian  tersebut,  perlu  adanya  banyak penambahan class /  relasi  baru  ( object  property )  untuk dapat  merepresentasikan  hubungan  antar instance .  Proses penentuan class maupun object  property tersebut bergantung  pada  kemampuan domain  expert untuk merepresentasikan  pengetahuannya.  Oleh  sebab  itu diperlukan  model  ontologi  baru  agar  dapat  menghasilkan ontologi yang tidak bersifat domain spesifik, mempermudah  proses  representasi  informasi  ke  dalam bentuk  ontologi  dan  mengurangi  peran  ahli  dalam  proses pembuatan ontologi.
Model  ontologi  baru  yang  diusulkan  adalah  kombinasi dari  ontologi  taksonomi  dan  ontologi  kalimat.  Informasi berbentuk  hierarki  akan  direpresentasikan  dalam  bentuk ontologi  hierarki,  sedangkan  informasi  non-hierarki  akan direpresentasikan dalam bentuk ontologi kalimat.

## II. P ENELITIAN T ERDAHULU
Beberapa penelitian telah menggunakan ontologi untuk merepresentasikan  informasi  pada  domain  yang  berbeda beda.  Namun  proses  yang  digunakan  untuk  membentuk ontologi  tersebut  tetap  sama.  Peran  ahli  pada  setiap domain  diperlukan  untuk  membantu ontologi  engineer merepresentasikan informasi pada domain tersebut.
Penelitian yang dilakukan Baskoro mencoba merepresentasikan pengetahuan pada domain kriminalitas [18]. Pada penelitian tersebut peran ahli diperlukan untuk melakukan  penentuan class , object  property , data property dan  contoh instance dari  setiap class .  Beberapa penelitian  terkait  metodologi  yang    diusulkan  untuk membangkitkan ontologi juga  masih menggunakan peran ahli  yang  sangat  dominan  [19][20][21].  Model  ontologi yang  memerlukan  peran  ahli  secara  dominan  untuk memetakan maupun menambahkan pengetahuannya untuk membentuk  ontologi  pada  penelitian  ini  selanjutnya disebut model ontologi konvensional.
Jika  konteks  informasi  yang  ingin  disimpan  berupa informasi  yang  telah  terstruktur  maka  penggunaan  model ontologi  konvensional  masih  mungkin  digunakan.  Hal tersebut karena sebenarnya informasi yang akan disimpan sudah  terkelompokkan  sebelumnya.  Misalkan  pada domain  kesehatan,  informasi  yang  ingin  disimpan  adalah tentang  berbagai  jenis  penyakit,  gejala,  penyebab,  dan cara  penyembuhan.  Relasi  maupun instance yang diperlukan untuk menghubungkan informasi ini tidak akan meluas karena  hanya berkutat  pada gejala, penyebab, dan cara penyembuhan dari penyakit [14]. Namun penggunaan model  ontologi  konvensional  ini  dianggap  tidak  sesuai jika  digunakan  untuk  menyimpan  informasi  berasal  dari buku  teks  dan  dalam  konteks  ini  digunakan  untuk menyimpan  informasi  dari  materi  pelajaran  tertentu.  Hal tersebut karena  informasi  yang ada di  buku teks biasanya bersifat meluas sehingga dimungkinkan adanya penambahan-penambahan class atau  relasi  baru  diluar domain tersebut, seperti contohnya pada penelitian Baeva [12].

## III. M ETODE
Metode  representasi  informasi  menggunakan  ontologi pada  penelitian  ini  memiliki  7  tahapan  utama  yaitu pengumpulan  dan  analisis  dataset,  identifikasi  jenis kalimat, penyesuaian bentuk kalimat, konversi kalimat ke dalam  protégé,  pengambilan  informasi  dari  protégé, konversi informasi dari protégé menjadi gabungan kalimat utuh  dan  terakhir  adalah  proses  evaluasi  hasil.  Setiap tahapan  utama  memiliki  detail  pada  masing-masing tahapan.    Gambaran  metodologi  yang  diterapkan  untuk membangkitkan ontologi di bidang pendidikan ditunjukkan  pada  Gambar  1.  Penjelasan  detail  dari  setiap proses dijelaskan pada sub bab A sampai dengan G.

## Gambar 1. Metodologi penelitian

## A. Pengumpulan dan Analisis Dataset
Dataset yang digunakan pada penelitian ini adalah buku teks  Ilmu  Pengetahuan  Alam  kelas  4  sekolah  dasar  dan buku teks Ilmu Pengetahuan Sosial kelas 4 sekolah dasar. Dataset  yang  digunakan  berupa  kalimat-kalimat  dari masing-masing  buku  teks.  Penelitian  ini  hanya  akan
menggunakan  1  bab  dari  masing-masing  jenis  buku sebagai  uji  coba.  Selain  pengumpulan,  pada  proses  ini juga dilakukan analisis terhadap dataset. Analisis meliputi analisis  terhadap  struktur  kalimat  dan  kompleksitas kalimat dari setiap  jenis  buku. Kalimat-kalimat kompleks akan  disederhanakan.  Syarat  penyederhanaan  kalimat kompleks  adalah  tidak  boleh  merubah  informasi  utama dari  kalimat  tersebut.  Misalnya  kalimat  “Ada  pula karnivora  yang  bernapas  dengan  paru-paru.  Misalnya katak  dan  harimau.”  akan  disederhanakan  menjadi “Karnivora yang bernapas dengan paru-paru adalah katak dan harimau”. Selain itu kalimat yang menggunakan kata ganti juga perlu diubah sesuai dengan objek yang dirujuk, misalkan  kalimat  “Hewan tersebut memiliki  bentuk permukaan  gigi  geraham  yang  berlekuk-lekuk  tajam” diubah  menjadi  “Hewan karnivora memiliki  bentuk permukaan gigi geraham yang berlekuk-lekuk tajam”.

## B. Identifikasi Kalimat
Identifikasi  kalimat  bertujuan  untuk  mengenali  jenis kalimat  dan  jenis  kata  yang  digunakan  pada  kalimat tersebut.  Pada  penelitian  ini  kalimat  diklasifikasikan menjadi  2  jenis  yaitu  kalimat  berbentuk  hierarki  dan kalimat  berbentuk  non-hierarki.  Identifikasi  kalimat diperlukan untuk mempermudah penentuan  jenis ontologi yang  akan  digunakan  untuk  merepresentasikan  informasi pada kalimat tersebut. Contoh kalimat yang merepresentasikan  informasi  berbentuk  hierarki  adalah “Contoh hewan karnivora adalah buaya, katak, dan kucing. Sedangkan  contoh  kalimat  yang  merepresentasikan informasi  non-hierarki  adalah  “Katak  bernapas  dengan paru-paru”. Informasi berbentuk hierarki akan direpresentasikan  ke  dalam  bentuk  ontologi  taksonomi, sedangkan informasi berbentuk non-hierarki akan direpresentasikan  dalam  bentuk  ontologi  kalimat.    Proses identifikasi jenis informasi  dilakukan  berdasarkan keyword  yang  ada  pada  suatu  kalimat.  Kalimat  yang merepresentasikan  informasi  berbentuk  hierarki  biasanya memiliki  kata  “adalah”,  “terdiri  dari”,”meliputi”,  atau “yaitu”  yang disertai dengan beberapa tanda koma dalam satu  kalimat.  Kalimat  yang  tidak  memiliki  keyword tersebut  akan  diklasifikasikan  ke  dalam  kalimat  non- hierarki.

## C. Penyesuaikan Bentuk Kalimat
Penyesuaian bentuk kalimat dilakukan untuk mempermudah  proses  konversi  informasi  pada  protégé. Kalimat  berbentuk  hierarki  diubah  menjadi  seperti  ini “Hewan;  Karnivora:  buaya,  katak,  kucing”.  Class/ subclass tertulis  di  bagian  pertama  dan  kedua,  kemudian diikuti instance dari class tersebut.  Proses  penyesuaian pada  kalimat  berbentuk  hierarki  dapat  dilakukan  dengan menghilangkan  jenis  kata  selain  kata  benda  pada  kalimat yang  tergolong  sebagai  kalimat  berbentuk  hierarki. Kalimat  yang  tergolong  kalimat  hierarki  biasanya terbentuk  dari  gabungan  kata  benda.  Kalimat  yang  tidak terklasifikasi  sebagai  kalimat  berbentuk  hierarki  maka akan  langsung  dianggap  sebagai  kalimat  non-hierarki.
Kalimat  non-hierarki  akan  diubah  ke  dalam  bentuk parse tree .  Identifikasi  susunan  kata  pada  kalimat  non-hierarki dilakukan  berdasarkan  hierarki  dari parse  tree .  Proses awal  yang  dilakukan  adalah  menandai  setiap  jenis  kata kemudian merepresentasikan  hubungan  antar  kata berdasarkan  hierarki  aturan  pada parse  tree .  Flowchart proses  pembentukan parse  tree ditunjukkan  pada Gambar 2.
Gambar 2. Flowchart pembentukan parse tree
Studi  tentang parsing bahasa  Indonesia  telah  banyak dilakukan  [22][23][24][25].  Tata  bahasa  yang  digunakan pada  Bahasa  Indonesia  merujuk  pada  struktur  Subjek, Predikat,  Objek,  Pelengkap  dan  Keterangan  (SPOPelK). Subjek(S)  adalah  unsur  pokok  dalam  kalimat  biasanya berupa kata benda. Predikat(P) adalah unsur pokok dalam kalimat  yang  biasanya  berupa  kata  kerja.  Objek(O) bersifat  wajib  dalam  kalimat  transitif  dan  dapat  menjadi subjek  pada  kalimat  pasif.  Pelengkap(Pel)  adalah  unsur kalimat  yang  fungsinya  seperti  objek  tetapi  yang membedakannya  adalah  pelengkap  tidak  bisa  diubah menjadi  subjek  pada  kalimat  pasif.  Pelengkap  biasanya terletak  setelah  predikat  atau  objek.  Keterangan(K) merupakan  unsur  kalimat  yang  memberikan  informasi mengenai  tempat,  waktu,  cara,  sebab  dan  tujuan.  Unsur- unsur  yang  digunakan  pada  struktur  tata  bahasa  pada Bahasa Indonesia  ditunjukkan pada Tabel 1 [26].
TABEL I
U NSUR SPOP EI K D ALAM K LAUSA [9] Unsur Tagger Contoh Subjek (SUB) PRP, NN, NNP, Frase Nominal Saya, hewan, harimau Predikat (PRE)   VB, JJ, Frase VERB Memakan, cepat Objek (OBJ) NN, NNP, Frase Nominal Tumbuhan, mawar Pelengkap (PEL) JJ, Frase JJ, Frase Nominal Cepat, dengan kuat Keterangan (KET) Frase Keterangan Ketika berusia 3 bulan NNP NN NN,NN PR,NN PRP,NN NN, NN JJ, NN JJ PR, NND NN, NN CC Hewan liar Frase Nominal (FNOM) CD, CD NN, CD CD, CD NND, CD NND NN, CD Tiga bulan
NNP, FNOM PRP Unsur Tagger Contoh Frase Verb (FVERB) SC VB, MD VB, VB VB, MD RB VB, VB JJ, NN VB, RB VB Sangat terasa Frase Adjective (FADJ) JJ RB, JJ NN, JJ JJ, RB JJ Dengan cepat Frase Preposisi (FPREP) IN FPREP, IN NN, IN NN PR, IN NNP Di hutan Frase Preposisi Pelengkap (FPREPPel) IN NN NN, SC RB NN Di kawasan hutan Kata penghubung CC, SC, “,” dan, atau, tetapi, yang, ketika, setelah
Proses parsing memiliki  aturan  yang  telah  ditentukan. Aturan  parsing  ditunjukkan  pada  Gambar  3. Setiap  unsur seperti Subjek, Predikat, Objek, Pelengkap dan
Keterangan memiliki aturan yang berbeda beda. Penyusun dari  aturan tersebut  adalah pos  tagging dasar  yang terdiri dari  VB,  NN,  PRP,  JJ,  CC,  SC,  frasa  nominal  (FNOM), frasa  kata  kerja  (FVERB),  frasa  kata  sifat(FADJE),  frasa preprosisi (FPREP), frasa preprosisi pelengkap (FPREPPel),  dan  kata  penghubung  (SC,  CC).  Proses parsing ini dapat dilakukan dengan library nltk.ChartParser  dengan  fungsi  parse().  Hasil parsing adalah pohon kalimat. Kalimat (S) dapat berupa gabungan dari  SUB  dan  PRE  atau  SUB,  PRE  dan  OBJ.  S  dapat dibentuk  dari  beberapa  kemungkinan  seperti  yang ditunjukkan  pada  Gambar  3.  Satu  kalimat  juga  dapat terbentuk  dari  gabungan  dua  kalimat  atau  lebih  yang disatukan oleh kata hubung SC atau CC.
S ->SUB PRE|SUB PRE OBJ|SUB PRE PEL|SUB PRE OBJ PEL|SUB PRE KET| SUB PRE OBJ KET | SUB PRE PEL KET | SUB PRE OBJ PEL KET | PRE OBJ KET
S -> S CC S | S SC S
SUB -> FNOM | PRP | NN | NNP PRE -> VB | JJ | FVERB OBJ -> NN|FNOM PEL -> JJ | FNOM | FADJE | FPREPPel | FVERBPel KET -> FPREP
FNOM->CD| CD NN| CD CD|CD NND|CD NND NN|FNOM PRP|CD NNP NNP -> NN NN | NN PR | NN PRP | NN NN PR | NN NN | NN JJ | NN JJ PR | NND NN | NN CC NN | NNP CC NNP | NN NNP | NN CC NNP
FVERB -> SC VB | MD VB | VB VB | MD RB VB | NEG VB | VB JJ | NN VB | RB VB FVERBPel -> SC VB NN FADJE -> JJ RB | JJ NN | NN JJ| JJ JJ | JJ VB | NEG JJ | RB JJ | SC JJ FPREP -> IN FPREP |IN NN | IN NN NN | IN NN IN | IN JJ | IN NN NNP FPREPPel -> INP NN NN | SC RB NN
Gambar 3. Aturan parsing pada bahasa indonesia
Contoh  hasil  penanda  (PosTag)  jenis  kata  dari  kalimat non-hierarki adalah “Katak(nn)  bernapas(vb)  dengan(in) paru-paru(nn)”.  Sedangkan parse  tree yang  dihasilkan
yaitu “Sub(Katak(nn))  Pre(bernapas(vb))  Ket(Fprep (dengan(in)) (paru-paru(nn)))”. Proses pembentukan parse tree dilakukan  secara  otomatis  menggunakan  library NLTK pada Python.

## D. Konversi Kalimat ke Protégé
Konversi  kalimat  ke  protégé  dilakukan  berdasarkan struktur  kalimat  yang  digunakan.  Proses  konversi dilakukan  dengan  algoritma  khusus  yang  telah  dibuat. Setiap  kalimat  akan  diubah  dalam  bentuk  XML  sesuai komponen  pada  protégé.  Pseudocode  yang  digunakan untuk  mengkonversi  kalimat  berbentuk  hierarki  dan berbentuk parse  tree ke  dalam  protégé  ditunjukkan  pada Gambar  4.  Masukan  kalimat  berbentuk  hierarki  maupun non-hierarki yang digunakan di tunjukkan pada sub bab B. Function  yang  ada  pada  Gambar  4  digunakan  untuk mengubah  masukan  berupa  kalimat  tersebut  menjadi rangkaian objek berformat xml.
Function add class _declaration LetTR|1.. 𝑛 |be an array of Tree LetW|1..n|be a Word for each W ∈ TR and W is uppercase do print <Declaration> print <Class IRI="#W"/> print </Declaration> Function add namedIndividual_declaration LetTR|1.. 𝑛 |be an array of Tree LetW|1..n|be a Word for each W ∈ TR and W is lowercase do print <Declaration> print < NamedIndividual IRI="#W"/> print </Declaration> Function add objectProperty_declaration LetTR|1.. 𝑛 |be an array of Tree LetW|1..n|be a Word for each W ∈ TR and W is uppercase do print <Declaration> print <ObjectProperty IRI="#has +W"/> print </Declaration> Function add class Assertion_declaration LetTR|1.. 𝑛 |be an array of Tree LetW|1..n|be an array of Word for each W ∈ TR and W is lowercase do print <ClassAssertion> print <Class IRI="#+W[index-1]"/> print <NamedIndividual IRI="#+W[index]"/> print </ClassAssertion> Function add objectPropertyAssertion_declaration LetTR|1.. 𝑛 |be an array of Tree LetW|1..n|be an array of Word for each W ∈ TR and W is uppercase do print <ObjectPropertyAssertion> Print <ObjectProperty IRI=”#has+W[index]”/> print <NamedIndividual IRI=”#+W[index]+1.1”/> print <NamedIndividual IRI=”#+W[index+1]”/> print </ObjectPropertyAssertion> Function add subclass LetTR|1.. 𝑛 |be an array of Sentence LetW|1..n|be a Word for each W ∈ TR and W is uppercase do print <SubClassOf> print < Class IRI="#W"/> print < Class IRI="#+W[index-1]"/> print </SubClassOf>
Gambar 4. Pseudocode konversi informasi ke dalam bentuk XML
Hasil  konversi  informasi  berbentuk  hierarki  ke  dalam protégé ditunjukkan pada Gambar 5. Kotak dengan simbol lingkaran  kuning  menandakan class atau subclass kemudian  kotak  dengan  simbol  ketupat  warna  ungu merupakan instance dari  suatu class .  Pada  contoh  studi kasus  ini,  karnivora  merupakan subclass dari  hewan. Instance dari karnivora adalah katak, kucing dan buaya.
Gambar 5. Hasil Konversi kalimat berbentuk hierarki ke dalam Protégé
Kemudian untuk hasil konversi kalimat berbentuk non- hierarki  ke  dalam  protégé  ditunjukkan  pada  Gambar  6. Terdapat  beberapa class yang  bernama  S,  Sub,  Pre,  Ket, dan  Fprep. Class S  merupakan  representasi  dari  kalimat, class Sub  merupakan  representasi  dari  subjek, class Pre merupakan  representasi  dari  predikat  dan class Ket merupakan  representasi  dari  keterangan. Class Fprep merupakan representasi dari frasa preposisi yang berkaitan dengan class keterangan. Class S  memiliki  relasi  dengan Class Sub,  Pre,  dan  Ket.  Sedangkan class Ket  memiliki relasi  dengan class Fprep. Class S  memiliki  contoh instance yang  diberi  nama  s1.  s1  merepresentasikan kalimat  ke  1.  Kalimat  kedua  dan  seterusnya  dilabeli dengan s2, s3, s4 dan seterusnya. Class Sub, Pre, dan Ket memiliki instance berupa  sub1.1,  pre1.1,  dan  ket1.1. Penomoran yang diberikan pada setiap instance pada Sub, Pre  dan  Ket  merujuk  pada  letak  kalimat  dan  jumlah komponen  tersebut  dalam  1  kalimat.  Misalkan  Fprep1.1 adalah  frasa  preposisi  pada  kalimat  pertama  dan  frasa preposisi  yang  pertama  pada  kalimat  tersebut.  Jika  ada  2 frasa  preposisi  pada  kalimat  maka  frasa  preposisi selanjutnya  akan  dilabeli  fprep1.2.  Aturan  tersebut  juga berlaku pada instance dari class Sub dan Pre.
Gambar 6. Hasil konversi parse tree ke dalam Protege
Jika  ontologi  taksonomi  dan  ontologi  kalimat dikombinasikan  maka  akan  terlihat  relasi  informasi  yang ada  pada  kedua  ontologi  tersebut,  seperti  yang ditunjukkan  pada  Gambar  7.  Berdasarkan  informasi  pada
Gambar 7 diketahui bahwa katak adalah hewan karnivora yang bernapas dengan paru-paru. Informasi tersebut dapat semakin meluas dan mendalam seiring dengan penambahan  informasi  yang  beralasi  dengan  informasi yang  telah  ada.  Penggabungan  informasi  ini  juga membuktikan bahwa model ontologi yang digunakan pada penelitian dapat digabungkan dengan informasi baru yang saling berkaitan ( reusable ).
Gambar 7. Kombinasi ontologi taksonomi dan ontologi kalimat

## E. Pengambilan Informasi dari Protégé
Pengambilan  informasi  dari  Protégé  dilakukan menggunakan  kueri  SPARQL.  Kueri  SPARQL  akan menghasilkan  triplet  informasi.  Informasi  berbentuk triplet  yang  dihasilkan  oleh  SPARQL  kemudian  akan diubah  menjadi  rangkaian  kalimat  kembali  agar  lebih mudah  dipahami  oleh  pengguna.  Proses  konversi informasi menjadi rangkaian kalimat yang utuh dilakukan dengan  algoritma  khusus  yang  telah  dirancang  oleh peneliti.  Contoh  kueri  dan  hasil  yang  digunakan  untuk mengambil  informasi  dari  ontologi  taksonomi  tentang katak ditunjukkan pada Gambar 8.
Gambar 8. Kueri SPARQL pada ontologi taksonomi
Pseudocode For Taxonomy Ontology foreach subject in ontology sentence = subject + adalah + object of subject
Pseudocode For Parse tree Ontology Sort subject in ontology in order s then sub then pre then obj or ket or pel foreach subject in ontology if subject is s foreach object in s foreach object as x in object if x has no Object sentence += x else sentence += object of x
Kueri  pada  ontologi  taksonomi  tentang  katak menunjukkan  bahwa  katak  merupakan  noun  dan  bagian dari  karnivora.  Kemudian  contoh  kueri  yang  digunakan untuk  mengambil  informasi  dari  ontologi  kalimat tentang katak ditunjukkan pada Gambar 9.
Gambar 9. Kueri SPARQL pada ontologi kalimat

## F. Konversi Hasil SPARQL
Hasil kueri SPARQL ontologi kalimat pada Gambar 9 menunjukkan  bahwa  katak  bernapas  dengan  paru-paru. Namun  informasi  pada  setiap  hasil  kueri  SPARQL  tidak serta merta dapat dipahami dengan mudah. Oleh sebab itu perlu  adanya  konversi  hasil  kueri  pada  SPARQL  yang berbentuk  triplet  menjadi  satu  kesatuan  kalimat  untuh. Proses  konversi  dilakukan  dengan  algoritma  khusus  yang dirancang  untuk  memahami  susunan  triplet  dari  hasil kueri  untuk  membentuk  kalimat  utuh. Pseudocode yang digunakan  untuk  mengubah  hasil  kueri  SPARQL  dari ontologi  taksonomi dan ontologi  kalimat menjadi  kalimat utuh ditunjukkan pada Gambar 10.
Gambar 10. Pseudocode konversi hasil kueri SPARQL menjadi Kalimat

## G. Evaluasi
Proses evaluasi  hasil representasi  informasi  berbentuk ontologi  dilakukan  dengan  cara  membandingkan  hasil informasi  yang dihasilkan  metode yang diusulkan dengan
informasi  yang  dijadikan ground  truth . Ground  truth adalah  kumpulan  informasi  yang  dibuat  oleh  ahli  untuk dijadikan  dasar  perbandingan  hasil.  Informasi  dikatakan benar  jika  poin  perbahasan  yang  dihasilkan  sama  dengan informasi  pada ground  truth walaupun  ada  perbedaan struktur  kalimat  yang  digunakan.  Informasi  dinyatakan salah  jika  informasi  tersebut tidak  tersedia  dalam ground truth .  Akurasi  didapatkan  dari  perbandingan  jumlah informasi  benar  yang  dihasilkan  oleh  model  yang diusulkan  dibagi  dengan  keseluruhan  informasi  pada ground truth kemudian dikalikan 100%.
Selain  itu  penelitian  ini  juga  mengevaluasi  efektifitas metode  yang  diusulkan.  Evaluasi  dilakukan  dengan  cara membandingkan  model  ontologi  yang  dihasilkan  oleh penelitian ini dengan ontologi yang pernah ada. Fitur yang akan  dijadikan  perbandingan  adalah  penggunaan  domain, penggunaan  ahli,  kemampuan reusable dan  jumlah tahapan  yang  dimiliki.  Jika  ontologi  yang  dihasilkan bersifat domain  oriented maka  model  ontologi  tersebut tidak  dapat  digunakan  oleh  sembarang  domain  ontologi. Jika  proses  pembuatan  ontologi  menggunakan  peran  ahli maka  konsistensi  akan  sulit  dijaga  karena  terkadang  ahli memiliki  perbedaan  pada  proses  representasi  informasi. Kemampuan reusable juga  penting  untuk  memastikan informasi  dapat  terus  berkembang  dan  saling  berelasi. Fitur  yang  terakhir  adalah  jumlah  tahapan,  semakin banyak  jumlah  tahapan  proses  pembangkitan  ontologi maka akan semakin  banyak waktu yang diperlukan untuk melakukan pembentukan ontologi .

## IV. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Penelitian ini  menggunakan  2  materi  pelajaran  yang berbeda  yaitu  Ilmu  Pengetahuan  Alam  (IPA)  dan  Ilmu Pengetahuan Sosial (IPS). Kedua studi kasus ini memiliki konsep  informasi  yang  berbeda.  Materi  IPA  identik dengan pengenalan struktur informasi  berbentuk hierarki. Sedangkan  materi  IPS  identik  dengan  sejarah,  runtutan informasi  maupun sebuah kejadian. Model ontologi  yang diusulkan berhasil digunakan untuk menyimpan informasi dari  kedua  studi  kasus  tersebut.  Contoh  informasi  dari materi  IPA  ditunjukkan  pada  Gambar  7.  Sedangkan Contoh informasi dari materi IPS yang berhasil dikonversi ke dalam bentuk ontologi ditunjukkan pada Gambar 11.
Gambar 11. Ontologi dari materi ilmu pengetahuan sosial
Hasil uji coba  ini  membuktikan  bahwa  model  yang diusulkan  dapat  digunakan  untuk  studi  kasus  yang berbeda.  Pada  dasarnya  semua  informasi  dapat direpresentasikan  dengan  model  ontologi  yang  diusulkan tanpa campur tangan ahli. Berbeda dengan model ontologi konvensional  yang  memerlukan  peran  ahli  dalam  proses penentuan  dan  pengelompokan  komponen  pembentuk ontologi.  Gambar  12  merupakan  gambar  model  ontologi konvensional  yang  dihasilkan  dari  informasi  yang  sama dengan  Gambar  11.  Kalimat  yang  digunakan  untuk membentuk  ontologi  konvensional  pada  Gambar  12 adalah  “Candi  Borobudur  digunakan  untuk  tempat ibadah”.  Ontologi  yang  dihasilkan  pada  Gambar  12 menunjukkan  bahwa  harus  ada  penambahan class yang berasal dari luar topik pembahasan hanya karena instance dari class tersebut diperlukan untuk melengkapi informasi yang  akan  disimpan.  Contohnya  adalah class fungsi tempat. Penamaan class juga  menjadi  masalah  tersendiri. Belum tentu penamaan class ini  benar  menurut ahli  yang lainnya.  Pada  model  ontologi  konvensional,  diperlukan banyak  sekali object  property yang  keseluruhan object property tersebut  disesuaikan  dengan  kata  kerja  yang digunakan di setiap kalimat yang ingin direpresentasikan.

## Gambar 13. Model ontologi konvensional
Berdasarkan  hasil  uji  coba  terhadap  evaluasi  tingkat keberhasilan penyimpanan informasi pada model ontologi yang diusulkan diketahui bahwa 100% informasi yang ada pada ground  truth dapat  ditemukan  pada  ontologi  yang dibangun.  Hal  tersebut  membuktikan  bahwa  model representasi informasi yang diusulkan memiliki kehandalan  yang  baik  untuk  menyimpan  informasi. Kesalahan penyimpanan informasi yang mungkin muncul adalah  tidak  ditemukannya  objek  karena  objek  dituliskan dengan  kata  ganti.  Selain  itu  karena  kalimat  yang  terlalu komplek sehingga model parse tree terkadang tidak sesuai aturan. Kesalahan kesalahan  ini tidak terjadi karena pada proses  awal  sudah  ada  penyesuaian  data  agar  tidak  ada kesalahan seperti yang telah dijelaskan sebelumnya.
Selain terkait kapabilitas terhadap kemampuan menyimpan informasi,  penelitian  ini  juga  mengevaluasi efektivitas  model  yang  diusulkan  dibandingkan  beberapa model  yang  dihasilkan  oleh  penelitian  terkait  metodologi pembangkitan  ontologi  yang  pernah  ada.  Hasil  dari perbandingan tersebut ditunjukkan pada Tabel 2.
Tabel 2 menunjukkan bahwa penelitian yang diusulkan tidak  bersifat domain  oriented sehingga  model  yang terbentuk  dapat  digunakan  untuk  membentuk  ontologi baru pada domain yang berbeda. Selain itu peran ahli juga dapat  diminimalisir  dalam  proses  pembuatan  ontologi.
Model  yang diusulkan dapat menghasilkan ontologi  yang bersifat reusable . Selain itu tahapan yang dihasilkan juga tidak  lebih  dari  7  tahapan.  Jika  dibandingkan  dengan penelitian  terdahulu  tentunya  model  yang  diusulkan memiliki efektivitas dan efisiensi waktu yang lebih baik.
TABEL III P ERBANDINGAN E FEKTIVITAS M ODEL O NTOLOGI DENGAN B EBERAPA P ENELITIAN T ERDAHULU Penelitian Fitur Pembanding Domain Oriente d Ada Peran Ahli Reus- able Jumla h Tahap -an > 7 SABiO: Systematic Approach for Building Ontologies [19] Tidak Ya Ya Ya The Methodology for Ontology Development in Lesson Plan Domain [20] Ya Ya Tidak dijelas- kan Ya A simplified agile methodology for ontology development[27] Tidak Ya Ya Ya Expert2OWL: A Methodology for Pattern-Based Ontology Development [28] Ya Ya Tidak dijelas- kan Ya A Semi‑ automated Ontology Construction for Legal Question Answering [29] Ya Ya Ya Ya Methodology for Ontology Design and Construction [16] Ya Ya Ya Ya Model yang diusulkan Tidak Tidak Ya Tidak

## V. K ESIMPULAN
Ontologi  merupakan  salah  satu  metode  yang  dapat digunakan  untuk  merepresentasikan  relasi  informasi. Namun  model  ontologi  yang  ada  saat  ini  masih  bersifat domain  spesifik.  Proses  pembuatan  ontologi  sangat bergantung pada ahli pada domain tersebut. Penelitian  ini memperkenalkan model  ontologi  baru  yang  dapat meminimalisir  peran  ahli  pada  proses  pembangkitan ontologi.  Model  ontologi  baru  yang  diusulkan  adalah kombinasi  dari  ontologi  taksonomi  dan  ontologi  kalimat. Informasi  berbentuk  hierarki  akan  direpresentasikan dalam  bentuk  ontologi  taksonomi,  sedangkan  informasi non-hierarki  akan  direpresentasikan  dalam  bentuk ontologi  kalimat.  Berdasarkan  uji  coba  yang  telah dilakukan, terbukti bahwa model kombinasi ontologi yang
diusulkan dapat menghasilkan ontologi yang tidak bersifat domain  spesifik.  Selain  itu  juga  dapat  mempermudah proses pembangkitan ontologi, dan mengurangi peran ahli dalam pembuatan ontologi.

## R EFERENSI
[1] S.  Susanti,  “Metode  Mind  Mapping  Untuk  Meningkatkan  Hasil Belajar  Ips  Di  Sekolah  Dasar,” J.  Pendidik.  Guru  Sekol.  Dasar , vol. 1, no. 1, pp. 25–37, 2016, doi: 10.17509/jpgsd.v1i1.9060.
[2] R.  N.  Hanifah,  N.  Y.  Rustaman,  and  Saefudin,  “Penggunaan Concept  Map  dan  Mind  Map  untuk  Mengembangkan Kemampuan  Penalaran  dan  Penguasaan  Konsep,” Semin.  Nas. Konserv. dan Pemanfaat. Sumber Daya Alam 2015 , no. 1994, pp. 244–250, 2015.
[3] D.  Cahya et  al. ,  “Mind  Mapping  Model:  Pengaruhnya  Terhadap Hasil  Belajar  Tematik  Siswa  Sekolah  Dasar,” J.  JPSD  (Jurnal Pendidik.  Sekol.  Dasar) ,  vol.  6,  no.  1,  pp.  1–8,  2019,  doi: 10.12928/jpsd.v6i1.13435.
[4] S.  P.  Ramadhani,  “PENINGKATAN  HASIL  BELAJAR  IPA MELALUI MIND MAPPING DI TUMBUHAN DAN FUNGSINYA ( Penelitian Tindakan Kelas Pada Siswa Kelas IV , Kelurahan  Manggarai  ,  Kecamatan  Tebet  ,  Jakarta  Selatan  ),” J. Ilm. Pendidik. Guru Sekol. Dasar , vol. 2, pp. 89–106, 2018.
[5] S.  F.  Kusuma,  D.  O.  Siahaan,  and  C.  Fatichah,  “Automatic Question  Generation  in  Education  Domain  Based  on  Ontology,” in CENIM  2020  -  Proceeding:  International  Conference  on Computer Engineering, Network, and Intelligent Multimedia 2020 , 2020, pp. 251–256, doi: 10.1109/CENIM51130.2020.9297991.
[6] E.  Doynikova,  A.  Fedorchenko,  and  I.  Kotenko,  “Ontology  of metrics  for  cyber  security  assessment,” ACM  Int.  Conf. Proceeding Ser. , 2019, doi: 10.1145/3339252.3341496.
[7] L.  M.  Schriml et  al. ,  “Human  Disease  Ontology  2018  update: Classification,  content  and  workflow  expansion,” Nucleic  Acids Res. ,  vol.  47,  no.  D1,  pp.  D955–D962,  2019,  doi: 10.1093/nar/gky1032.
[8] B.  Diatta,  A.  Basse,  and  S.  Ouya,  “Bilingual  ontology-based automatic  question  generation,”  in IEEE  Global  Engineering Education  Conference,  EDUCON ,  2019,  vol.  April-2019,  pp. 679–684, doi: 10.1109/EDUCON.2019.8725090.
[9] S. Ulfa, D.  Barnabas, and C.  Kurniawan, “Modelling the learner model based  ontology  in adaptive learning  environment,”  vol. 1, no. 1, pp. 35–46, 2019.
[10]  A.  Karkar  and  J.  Ji.  M.  Al,  “An  Educational  Ontology-based  M- Learning System,” iJIM , vol. 10, no. 4, pp. 48–56, 2016.
[11]  S.  Chimalakonda  and  K.  V.  Nori,  “An  ontology  based  modeling framework for design of educational technologies,” arXiv , 2018.
[12]  D. Baeva and D. Atanasova, “Ontology based resource for history education,” TEM  J. ,  vol.  7,  no.  4,  pp.  782–786,  2018,  doi: 10.18421/TEM74-13.
[13]  I.  Pistol,  D.  Trandabăț,  and  M.  Răschip,  “Medi-test:  Generating tests from medical reference texts,” Data , vol. 3, no. 4, pp. 1–12, 2018, doi: 10.3390/data3040070.
[14]  J. Leo et al. , “Ontology-Based Generation of Medical, Multi-term MCQs,” Int. J. Artif. Intell. Educ. , no. 29, pp. 145–188, 2019.
[15]  R.  Manna,  P.  Pakray,  S.  Banerjee,  D.  Das,  and  A.  Gelbukh, “CookingQA:  A  question  answering  system  based  on  cooking ontology,” Lect.  Notes  Comput.  Sci.  (including  Subser.  Lect. Notes Artif. Intell. Lect. Notes Bioinformatics) , vol. 10061  LNAI, pp. 67–78, 2017, doi: 10.1007/978-3-319-62434-1_6.
[16]  M.  Bravo,  L.  F.  H.  Reyes,  and  J.  A.  Reyes  Ortiz,  “Methodology for ontology design and construction,” Contaduria y Adm. , vol. 64, no. 4, pp. 1–24, 2019, doi: 10.22201/FCA.24488410E.2020.2368.
[17]  D.  Orozova  and  M.  Todorova,  “Ontology  concept  in  courses  on students,” TEM  J. ,  vol.  7,  no.  3,  pp.  693–697,  2018,  doi: 10.18421/TEM73-29.
[18]  Y. S. Baskoro,  H. Jayadianti, J.  T.  Informatika, F.  T. Industri, K. Depok,  and  K.  Sleman,  “Ontologi  Pada  Domain  Kriminalitas Kepolisian,” TELEMATIKA , vol. 15, no. 01, pp. 13–29, 2018.
[19]  R. De Almeida Falbo, “SABiO: Systematic approach for building ontologies,” CEUR Workshop Proc. , vol. 1301, 2014.
[20]  A.  Saad  and  S.  Shaharin,  “The  Methodology  for  Ontology Development in  Lesson Plan Domain,” Int.  J.  Adv.  Comput.  Sci. Appl. , vol. 7, no. 4, pp. 557–562, 2016, doi: 10.14569/ijacsa.2016.070472.
[21]  T. Fruhwirth, W.  Kastner, and  L.  Krammer, “A methodology  for creating  reusable  ontologies,” Proc.  -  2018  IEEE  Ind.  Cyber- Physical Syst. ICPS 2018 , pp. 65–70, 2018, doi: 10.1109/ICPHYS.2018.8387639.
[22]  E.  M.  Sibarani,  M.  Nadial,  E.  Panggabean,  and  S.  Meryana,  “A study of parsing process on natural language processing in bahasa Indonesia,” in Proceedings - 16th IEEE International Conference on Computational Science and Engineering, CSE 2013 , 2013, pp. 309–316, doi: 10.1109/CSE.2013.56.
[23]  R.  A.  Sukamto  and  D.  H.  Widyantoro,  “Penguraian  Bahasa Indonesia  dengan  Menggunakan  Pengurai  Collins,” Malindo ,  pp. 1–7, 2009.
[24]  D.  Anitia,  Y.  Munarko,  and  Y.  Azhar,  “Parsing  Twitter Menggunakan Metode Left-Corner Parsing Dengan Memanfaatkan Pos Tagger,” J. Repos. , vol. 2, no. 7, p. 897, 2020, doi: 10.22219/repositor.v2i7.203.
[25]  H.  K.  Wardana,  I.  Swanita,  and  B.  W.  Yohanes,  “Sistem Pemeriksa  Pola  Kalimat  Bahasa  Indonesia  berbasis  Algoritme Left-Corner Parsing dengan Stemming,” J. Nas. Tek. Elektro dan Teknol. Inf. , vol. 8, no. 3, p. 211, 2019, doi: 10.22146/jnteti.v8i3.515.
[26]  M.  R.  Pratama,  S.  Kusumadewi,  and  T.  Hidayat,  “Penerapan Algoritma Lalr Parser Dan Context-Free Grammar untuk Struktur Kalimat  Bahasa  Indonesia,” J.  Teknol.  Elektro,  Univ.  Mercu Buana , vol. 8, no. 1, pp. 1–8, 2017.
[27]  S.  Peroni,  “A  simplified  agile  methodology  for  ontology development,” Lect.  Notes  Comput.  Sci.  (including  Subser.  Lect. Notes  Artif.  Intell.  Lect.  Notes  Bioinformatics) ,  pp.  1–12,  2017, doi: 10.1007/978-3-319-54627-8_5.
[28]  K. Tahar, J. Xu, and H. Herre, “Expert2OWL: A methodology for pattern-based  ontology  development,” Stud.  Health  Technol. Inform. , vol. 243, pp. 165–169, 2017, doi: 10.3233/978-1-61499- 808-2-165.
[29]  B. Fawei, J. Z. Pan, M. Kollingbaum, and A. Z. Wyner, “A Semi- automated Ontology Construction for Legal Question Answering,” New  Gener.  Comput. ,  vol.  37,  no.  4,  pp.  453–478, 2019, doi: 10.1007/s00354-019-00070-2.