Latar Belakang Perbandingan Metode Knowledge Graph dan Semantic Network untuk Analisis Teks Berbahasa Indonesia.

I PENDAHULUAN

1.1 Latar Belakang

Pengetahuan merupakan sesuatu yang diketahui berkaitan dengan proses pembelajaran Depdikbud 2005. Proses belajar ini dipengaruhi berbagai faktor dari dalam seperti motivasi dan faktor luar berupa sarana informasi yang tersedia serta keadaan sosial budaya. Pengetahuan dapat diperoleh dari berbagai sumber, salah satunya ialah teks. Teks merupakan bahasa alami berupa tulisan. Di dalam teks seringkali ditemukan ambiguitas, hal ini menyebabkan pemahaman terhadap teks bersifat subjektif. Matematika sebagai salah satu bidang ilmu pengetahuan memiliki peran yang penting dalam menyelesaikan masalah. Beberapa metode dalam matematika yang dapat digunakan untuk memecahkan masalah ambiguitas dalam teks adalah metode knowledge graph, metode semantic network, metode concept mapping, dan metode conceptual graph. Di dalam karya ilmiah ini metode yang akan digunakan adalah metode knowledge graph dan metode semantic network. Penelitian mengenai perbandingan metode dalam bahasa alami sudah pernah dilakukan. Metode yang digunakan adalah metode knowledge graph dan metode concept mapping Abbas 2011. Hasil dari analisis perbandingan dalam penelitian sebelumnya ialah representasi pengetahuan menggunakan metode knowledge graph menghasilkan graf yang tidak terstruktur, metode knowledge graph lebih cocok untuk teks berukuran besar karena semakin besar ukuran teks, maka kata benda yang muncul pun semakin banyak serta terdapat keterkaitan antarparagraf. Metode concept mapping tidak cocok digunakan dalam teks yang berukuran besar karena langkah pertama dalam metode concept mapping ialah mempelajari pengetahuannya terlebih dahulu, sehingga dalam teks yang berukuran besar metode concept mapping memiliki banyak kesubjektifan Abbas 2011. Metode knowledge graph pertama kali muncul pada tahun 1982 dengan tahap awal bertujuan merepresentasikan pengetahuan dalam bentuk expert system. Bentuk ini berkembang pada akhir tahun 80-an dan diaplikasikan pada ilmu medis dan sosial. Selanjutnya metode knowledge graph diperluas untuk merepresentasikan bahasa alami Hoede dan Nurdiati 2008b. Dalam penelitian yang telah dilakukan oleh Abbas 2011 metode knowledge graph dibandingkan dengan concept mapping untuk menangkap pengetahuan dalam teks berbahasa Inggris. Dalam beberapa tahun ini, sedang dikembangkan penelitian metode knowledge graph untuk teks berbahasa Indonesia. Dalam karya ilmiah ini metode yang akan digunakan adalah metode knowledge graph untuk teks berbahasa Indonesia dengan konsep kata benda yang telah dikerjakan oleh Febriatmoko 2011 Selain menggunakan metode knowledge graph, metode yang akan digunakan ialah metode semantic network. Metode semantic network muncul pada abad ke-3 di Yunani oleh filsuf Phorpyry. Semantic Network pertama kali dikembangkan untuk kecerdasan buatan dan mesin penerjemah, selain itu semantic network telah lama digunakan dalam bidang ilmu filsafat, psikologi, dan linguistik. Semantic network secara umum dikenal untuk menjelaskan representasi grafik yang dapat digunakan untuk merepresentasikan pengetahuan atau mendukung sistem otomatis untuk penalaran pengetahuan. Dengan demikian, metode knowledge graph dan metode semantic network akan digunakan untuk analisis teks berbahasa Indonesia. Kedua metode tersebut akan dibandingkan sebagai dasar untuk merancang aturan atau membangun sistem yang dapat merangkum suatu pengetahuan dari teks. 1.2 Tujuan Penelitian ini bertujuan membandingkan metode knowledge graph dan metode semantic network untuk analisis teks berbahasa Indonesia.

1.3 Ruang Lingkup