Judul: Pengembangan Repositori Pengetahuan Berbasis Ontologi untuk Peraturan Menteri Keuangan (PMK) Perihal Kepabeanan dan Cukai.
Abstrak: Peraturan yang mengatur organisasi Direktorat Jenderal Bea dan Cukai adalah jenis peraturan yang dibentuk berdasarkan kewenangan banyak pihak pemerintahan seperti Presiden, Menteri Keuangan, dll. Peraturan-peraturan ini memiliki kekuatan untuk mengikat dalam mencapai tujuan dan manfaat yang spesifik pada lingkungan Direktorat Jenderal Bea dan Cukai. Peraturan-peraturan ini juga memiliki fungsi penting untuk pekerjaan administrasi serta hukum yang berlaku pada sebuah organisasi ini, terutama setelah dilakukannya peluncuran CEISA (Customs-Excise Information Systems and Automation). Undang-undang dan seluruh jenis peraturan menjadi dasar utama dalam proses bisnis yang akan diterjemahkan ke dalam sebuah aplikasi. Setiap bentuk layanan dan proses bisnis yang telah diterjemahkan tersebut, akan terkomputerisasi dan terhubung dengan bank atau kas negara. Dalam mengelola dokumen Peraturan Menteri Keuangan (PMK), Bea dan Cukai memiliki repositori peraturan. Terdapat 672 item peraturan yang dikelola repositori dengan 15 jenis peraturan dan 179 tag peraturan (http://peraturan.beacukai.go.id). Repositori ini seringkali terjadi masalah dalam pengaksesan repositori, sulitnya melakukan proses pencarian PMK yang relevan serta terdapat beberapa peraturan yang belum lengkap dan diperbarui. Masalah yang paling mendasar adalah tidak adanya relasi atau keterhubungan antar peraturan-peraturan lain seperti UU, Peraturan pemerintah, Keputusan Presiden, Peraturan Presiden, Keputusan kementrian Keuangan dan sebagainya. Ini mengakibatkan sulitnya mendapatkan informasi mengenai peraturan yang telah mendapatkan perubahan maupun relasi yang terdapat di dalamnya. Maka, perlu dilakukan pengkajian dan pengembangan repositori yang dapat memberikan solusi terhadap masalah-masalah tersebut. Salah satunya adalah dengan mengembangkan repositori berbasis ontologi dan jaringan semantik. Repositori ini diharapkan dapat memfasilitasi otomasi dalam pengunggahan (upload) peraturan, pengelompokan peraturan, menampilkan keterhubungan atau relasi peraturan dan memfasilitasi pemberian saran node yang terhubung dengan dokumen baru. Beberapa penelitian yang berkaitan dengan ontologi dan jaringan semantik untuk administrasi dan peraturan sudah pernah dilakukan dengan tools yang berbeda-beda. Mayoritas dari penelitian-penelitian tersebut terbatas pada perancangan taksonomi ontologi atau membuat mesin pencari peraturan secara umum. Ini membuat peneliti tertarik untuk melakukan penelitian lebih lanjut. Penelitian ini akan berbeda dengan penelitian-penetilian sebelumnya yang membahas hanya sampai pada taksonominya saja, tanpa mengaplikasikannya menjadi sebuah sistem yang user friendly. Penelitian ini juga akan membantu mengotomasi pengelompokkan dan pemberian saran node atau taksonomi yang cocok dengan dokumen baru yang diunggah oleh user. Penelitian ini menggunakan metode pengembangan ontologi On-To-Knowledge (OTK) dalam pengaplikasiannya. Metode tersebut memiliki empat tahapan yakni kick-off, refinement, evaluation dan maintenance. Kick-off melakukan analisa sistem yang berjalan dan menangkap informasi dengan studi pustaka dan pengumpulan data. Tahapan ini menghasilkan rancangan awal node dan relasi. Tahapan refinement merupakan tahapan dalam menentukan domain ontologi, apa saja yang akan menjadi bagian ontologi serta relasi yang akan dibangun didalam jaringan semantik. Pada tahapan ini, dibutuhkan langkah-langkah yang lebih detil. Langkah-langkah tersebut dimulai dari pemodelan ontologi dan jaringan semantik menggunakan tool Neo4j. Pada langkah ini berhasil merancang 13 node utama yang terdiri dari 242 total node dan 22 jenis relasi yang terdiri dari 548 total relasi yang menghubungkan seluruh node dalam waktu 3305ms. Langkah selanjutnya adalah melakukan evaluasi jaringan semantik dengan melakukan pengujian query menggunakan Cyper. Langkah ketiga, dilakukan text mining dan dilakukan analisa struktur teks semantik menggunakan teknik Latent Semantic Analysis (LSA) yang menghasilkan matriks topik. Langkah selanjutnya adalah melakukan clustering dokumen menggunakan K-Means dengan menggunakan software Orange dan dievaluasi menggunakan
Keyword: Customs and Excise, Neo4j, Ontology, Regulations, Semantic