Implementasi Antarmuka Deskripsi Umum Kebutuhan Sistem

I.2.7 Implementasi Antarmuka

Antarmuka Sistem Viewer Modul Word Graph Berbasis XML ini terdiri atas tiga bagian, yaitu canvas, text field, dan control button. Canvas berfungsi untuk menampilkan gambar dari pola word graph. Text field berfungsi untuk meng-input dokumen XML. Control button merupakan tombol yang bisa di-clik oleh pengguna untuk memulai proses penggambaran pola word graph. Tampilan awal canvas dan text field pada saat perangkat lunak pertama kali dijalankan adalah halaman kosong berwarna putih. Terdapat satu tombol berlabel “update viewer” yang dapat di-clik oleh pengguna pada bagian control button. Antarmuka sistem ini dapat dilihat pada Gambar 32. Gambar 32 Antarmuka sistem.

I.2.8 Lingkungan Implementasi

Sistem Viewer Modul Word Graph Berbasis XML ini dikembangkan dengan lingkungan perangkat keras dengan spesifikasi berikut:  Prosesor Intel Pentium Dual Core T2450 2.0 GHz 2MB Cache.  RAM dengan kapasitas 3 GB.  Harddisk dengan sisa kapasitas 120 GB.  Monitor LCD dengan resolusi 1280×800 pixel.  Keyboard.  Mouse. Perangkat lunak untuk server yang dikembangkan memiliki spesifikasi berikut:  Sistem operasi Microsoft® Windows 7 Professional.  Web server Apache 2.2.12.  Web browser berbasis grafis atau teks: Microsoft ® Internet Explorer, Netscape ® 4 Navigator, Opera, Mozilla Firefox, Konqueror, Nautilus, dan Lynx. Antarmuka perangkat lunak untuk klien yang dibutuhkan memiliki spesifikasi berikut:  Sistem operasi Microsoft® Windows 982000NTXPVista7, Linux, atau MacOS X;  Web browser berbasis grafis atau teks: Microsoft ® Internet Explorer,Netscape® 4 Navigator, Opera, Mozilla Firefox, Konqueror, Nautilus, dan Lynx.

I.3 Customer Test Drives Mock-up

Tahap ini adalah tahap pengujian sistem. Pengujian dilakukan oleh pengguna dengan metode black box. Menurut Pressman 2001, black box testing, yang sering dikenal sebagai behavioral testing, adalah suatu proses pengujian berfokus pada fungsi kebutuhan perangkat lunak. Metode ini memungkinkan pengembang perangkat lunak menurunkan sekumpulan kondisi input yang dapat memenuhi seluruh fungsi kebutuhan program. Hasil pengujian menunjukkan kesesuaian hasil yang seharusnya dengan hasil yang didapat melalui proses pengujian. Hasil tersebut kemudian dievaluasi oleh pengguna. Setiap kekurangan sistem yang ditemukan dalam tahap ini selanjutnya diperbaiki hingga kebutuhan pengguna dapat terakomodasi. Pengujian sistem dilakukan dengan menggunakan 21 pola word graph kata sifat dan 26 pola word graph preposisi. Hasil pengujian menunjukkan 21 pola kata sifat, berhasil digambarkan dengan benar. Pada pola preposisi 23 pola yang berhasil digambarkan dengan benar, dua pola digambarkan kurang lengkap, dan satu pola digambarkan salah. Pola yang digambarkan kurang lengkap adalah pola 17 dan 18 yang tidak berhasil digambar frame-nya secara utuh. Pola yang digambarkan salah adalah pola 24. Kesalahan terdapat pada relasi dengan tipe DIS antara token dan focus yang seharusnya tidak memiliki arah. Pola 17, 18, dan 24 yang digambar oleh sistem, masing-masing dapat dilihat pada Gambar 33, 34, dan 35. . Gambar 33 Gambar word graph preposisi pola 17. Gambar 34 Gambar word graph preposisi pola 18. Gambar 35 Gambar word graph preposisi pola 24.

II. Iterasi Kedua

Iterasi kedua dilakukan untuk memperbaiki kekurangan-kekurangan sistem yang terdapat pada iterasi pertama. Kekurangan yang diperbaiki dalam iterasi kedua ini dititikberatkan pada tahap penggambaran pola word graph.

II.1. Listen to Customer

Berdasarkan hasil evaluasi yang diperoleh dari iterasi pertama, pengguna menginginkan perbaikan pada penggambaran preposisi pola 17, 18, dan 24. Pengguna juga menginginkan ada interaksi antara pengguna dan gambar word graph di canvas.

II.2. Revise Mock-up

Perbaikan terhadap sistem pada iterasi kedua dilakukan sesuai dengan keinginan pengguna yang didefinisikan pada tahap listen to customer. Tahap ini mengimplementasikan perbaikan penggambaran preposisi pola 17, 18, dan 24 serta menambahkan event handler pada sistem agar pengguna dapat berinteraksi dengan word graph yang sudah tergambar di canvas. Perbaikan penggambaran preposisi pola 17 dan 18 dilakukan dengan melakukan parsing pada tag frame_relationships dilanjutkan dengan mengakses informasi yang ada di setiap tag yang ada dalam tag frame_relationships , seperti tag id , type , dan tag tokenid . Setelah melakukan parsing, proses dilanjutkan dengan pembentukan dan peletakkan komponen. Perbaikan pada pola 24 dilakukan dengan mengimplementasikan relasi tak berpanah pada relasi tipe DIS. Event handler diimplementasikan untuk mengakomodasi keinginan pengguna yang ingin berinteraksi dengan word graph yang tergambar di canvas. Event yang akan diimplementasikan adalah event selection, move, dan double click. Fungsi selection membuat pengguna dapat melakukan click pada komponen. Ketika komponen di-click, akan tampil kotak berwarna merah pada sudut komponen tersebut. Event move memungkinkan pengguna untuk memindahkan komponen yang telah dipilih. Bagian komponen yang di-move akan diperiksa terlebih dahulu apakah komponen tersebut merupakan bagian dari frame. Jika komponen tersebut merupakan bagian dari frame, pergerakannya akan dibatasi hanya di area frame saja. Proses perpindahan sebuah komponen juga diikuti proses update dari relasinya. Koordinat dari komponen didapatkan dengan menggunakan fungsi setter dan getter. Event double click memungkinkan pengguna mengubah isi teks pada gambar word graph yang ada di canvas. Teks yang dapat diubah adalah teks yang memiliki nilai YES pada tag replace . Sistem akan memeriksa apakah teks bisa diganti atau tidak ketika pengguna melakukan aksi double click pada teks. Jika bisa diganti, sistem akan memunculkan kotak dialog seperti pada Gambar 36. Gambar 36 Kotak dialog untuk mengubah isi teks.

II.3 Customer Test Drive Mock-up

Pengujian pada iterasi kedua dilakukan pada penggambaran ulang word graph preposisi pola 17, 18, dan 24. Pada pengujian, didapatkan hasil yang sesuai dengan yang diinginkan pengguna. Gambar dari preposisi pola 17, 18, dan 24 pada iterasi kedua dapat dilihat pada Gambar 37, 38, dan 39. Gambar 37 Word graph preposisi pola 17 hasil perbaikan pada iterasi 2. Gambar 38 Word graph preposisi pola 18 hasil perbaikan pada iterasi 2. Gambar 39 Word graph preposisi pola 24 hasil perbaikan pada iterasi 2. Pengujian interaksi pengguna dengan word graph yang tergambar di canvas juga dilakukan pada tahap ini. Dari hasil pengujian, fungsi selection, move, dan double click berhasil dilakukan. Berdasarkan hasil pengujian terhadap pola gambar, diperoleh tingkat akurasi 100 karena 21 pola kata sifat dan 26 pola preposisi berhasil digambarkan dengan baik. Kekurangan dan Kelebihan Sistem Kekurangan dari sistem ini antara lain:  Hanya bisa menampilkan word graph dari satu pola saja. Tidak bisa menampilkan dua pola sekaligus dalam satu canvas.  Sistem hanya mampu menggambar dengan baik pola yang memiliki maksimal tiga komponen tokenfocus saja.  Pergerakan komponen yang masih terbatas.  Sistem belum bisa melakukan pengubahan langsung pada dokumen XML, misalnya ketika ada teks yang diubah dengan menggunakan event double click, sistem tidak bisa mengubah dan menyimpan langsung ke dokumen XML. Kelebihan dari sistem ini antara lain:  Sistem ini dapat dijalankan pada semua web browser.  Sistem ini dapat dikembangkan tanpa terbentur oleh permasalahan lisensi karena dikembangkan menggunakan platform yang open source.  Sistem ini menjadi langkah awal dalam pengembangan visualisasi word graph. KESIMPULAN DAN SARAN Kesimpulan Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan, telah berhasil dibangun sebuah Sistem Viewer Modul Word Graph Berbasis XML dengan menggunakan platform yang bersifat open source. Pembangunan sistem ini melalui dua tahap iterasi. Iterasi pertama adalah pembangunan sistem secara keseluruhan, sedangkan iterasi kedua merupakan perbaikan dari kekurangan yang terdapat pada iterasi pertama. Dari hasil pengujian, sistem dapat menampilkan word graph dari 21 pola kata sifat dan 26 pola preposisi dengan tingkat akurasi 100. Saran Saran untuk pengembangan sistem ini lebih lanjut di antaranya adalah:  Menggabungkan sistem ini dengan modul XML dari pola kata lainnya.  Menambahkan fasilitas input kata sehingga pengguna bisa langsung membuat word graph dari sebuah kata.  Menambahkan fungsi editor yang belum sempat terimplementasi.  Menambahkan fungsi load dan save dari dokumen XML yang sudah diubah gambarnya di canvas.  Memperbaiki antarmuka pengguna yang saat ini masih sederhana.  Menambahkan fitur XML validator.  Menambahkan fungsi text connector pada canvas.  Menambahkan fungsi untuk mengatur posisi token yang berjumlah lebih dari tiga. DAFTAR PUSTAKA Astriratma R. 2012. Representasi Word Graph Menggunakan XML untuk Kata Sifat dalam Bahasa Indonesia [skripsi]. Bogor: Departemen Ilmu Komputer, FMIPA, Institut Pertanian Bogor. Bakoro RG. 2009. Integrasi Data Semiterstruktur Berbasis XML Menggunakan Metode Translasi Skema Basis Data Relasional [skripsi]. Bogor: Departemen Ilmu Komputer, FMIPA, Institut Pertanian Bogor Dillyani NNA. 2012. Representasi Word Graph Preposisi Bahasa Indonesia Menggunakan XML [skripsi]. Bogor: Departemen Ilmu Komputer, FMIPA, Institut Pertanian Bogor. Galitz WO. 2007. The Essential Guide to User Interface Design: An Introduction to GUI Design Principles and Techniques, Ed ke-2. Indianapolis: Wiley Publ. Goldberg KH, Castro E. 2009. Visual QuickStart Guide-XML. Ed ke-2. Berkeley: Peachpit Press. Granadi AD, Khatiza E. 2006. Masalah Variasional untuk Persamaan Beda dalam Graf Terboboti [tesis]. Bogor: Departemen Matematika FMIPA IPB. Griffiths, P. 2007. HTML Dog : The Best- Practice Guide to xHTML CSS. New Riders: Barkeley. Harold ER. 2003. Processing XML with Java: a Guide to SAX, DOM, JDOM, JAXP, and TrAX. Berkeley: Pearson Education, Inc. Hoede C, Nurdiati S. 2008. A Graph Theoritical Analysis of Certain Aspects of Bahasa Indonesia. Belanda: Departemen Matematika Terapan, Universitas Twente. Hulliyah K. 2007. Rekayasa Memahami Teks Menggunakan Metode Knowledge Graph [tesis]. Bogor: Sekolah Pascasarjana, Institut Pertanian Bogor. Pressman RS. 2001. Software Engineering: A Practitioner’s Approach. Ed ke-5. Singapore: McGraw-Hill International Edition. Romadoni D. 2009. Pengembangan Sistem Pembentukan Word graph untuk Teks Berbahasa Indonesia [skripsi]. Bogor: Departemen Ilmu Komputer, FMIPA, Institut Pertanian Bogor. Rusiyamti. 2008. Analisis Teks Berbahasa Indonesia Menggunakan Metode Knowledge Graph [tesis]. Bogor: Sekolah Pascasarjana, Institut Pertanian Bogor. Shalahuddin M, Rosa AS. 2010. Java di Web. Bandung: Informatika Bandung. Shneiderman B. 1998. Designing the User Interface: Strategies for effective Human-Computer Interaction. Ed ke-3. Boston: Addison Wesley. Zhang, L. 2002. Knowledge Graph Theory and Structural Parsing [disertasi]. Netherlands: University of Twente. LAMPIRAN Lampiran 1 Tabel pengujian word graph No. Pola Gambar Keterangan 1 Kata Sifat Pola 1 Sesuai 2 Kata Sifat Pola 2 Sesuai 3 Kata Sifat Pola 3 Sesuai 4 Kata Sifat Pola 4 Sesuai No. Pola Gambar Keterangan 5 Kata Sifat Pola 5 Sesuai 6 Kata Sifat Pola 6 Sesuai 7 Kata Sifat Pola 7 Sesuai 8 Kata Sifat Pola 8 Sesuai 9 Kata Sifat Pola 9 Sesuai Lanjutan No. Pola Gambar Keterangan 10 Kata Sifat Pola 10 Sesuai 11 Kata Sifat Pola 11 Sesuai 12 Kata Sifat Pola 12 Sesuai 13 Kata Sifat Pola 13 Sesuai 14 Kata Sifat Pola 14 Sesuai Lanjutan No. Pola Gambar Keterangan 15 Kata Sifat Pola 15 Sesuai 16 Kata Sifat Pola 16 Sesuai 17 Kata Sifat Pola 17 Sesuai 18 Kata Sifat Pola 18 Sesuai 19 Kata Sifat Pola 18 KS Sesuai Lanjutan No. Pola Gambar Keterangan 20 Kata Sifat Pola 19 Sesuai 21 Kata Sifat Pola 20 Sesuai 22 Preposisi Pola 1 Sesuai 23 Preposisi Pola 2 Sesuai 24 Preposisi Pola 3 Sesuai Lanjutan No. Pola Gambar Keterangan 25 Preposisi Pola 4 Sesuai 26 Preposisi Pola 5 Sesuai 27 Preposisi Pola 6 Sesuai 28 Preposisi Pola 7 Sesuai 29 Preposisi Pola 8 Sesuai Lanjutan No. Pola Gambar Keterangan 30 Preposisi Pola 9 Sesuai 31 Preposisi Pola 10 Sesuai 32 Preposisi Pola 11 Sesuai 33 Preposisi Pola 12 Sesuai 34 Preposisi Pola 13 Sesuai Lanjutan No. Pola Gambar Keterangan 35 Preposisi Pola 14 Sesuai 36 Preposisi Pola 15 Sesuai 37 Preposisi Pola 16 Sesuai 38 Preposisi Pola 17 Sesuai 39 Preposisi Pola 18 Sesuai Lanjutan No. Pola Gambar Keterangan 40 Preposisi Pola 19 Sesuai 41 Preposisi Pola 20 Sesuai 42 Preposisi Pola 21 Sesuai 43 Preposisi Pola 22 Sesuai 44 Preposisi Pola 23 Sesuai Lanjutan No. Pola Gambar Keterangan 45 Preposisi Pola 24 Sesuai 46 Preposisi Pola 25 Sesuai 47 Preposisi Pola 26 Sesuai Lanjutan Lampiran 2 Screen shoot aplikasi Lampiran 3 Class diagram PENDAHULUAN Latar Belakang Pemrosesan teks merupakan salah satu bagian dari teknologi pemrosesan bahasa alami. Pemrosesan teks dapat berupa analisis makna semantik pada suatu teks. Makna suatu teks dapat direpresentasikan sebagai pengetahuan. Salah satu metode yang merepresentasikan pengetahuan dalam bentuk graf adalah metode Knowledge Graph KG. Berbagai penelitian menggunakan metode KG telah banyak dibahas, namun implementasi metode KG masih belum banyak dilakukan. Penelitian yang ada masih berkutat dalam hal analisis teks dan membuat aturan untuk menganalisis teks. Implementasi metode KG dalam analisis semantik diharapkan dapat membantu proses abstraksi teks secara otomatis. Agar hal tersebut dapat terwujud, dikembangkan BogorDelftConstruct sebagai implementasi metode KG tahap awal. BogorDelftConstruct merupakan pengembangan dari hasil analisis struktur bahasa Inggris “DelftConstruct” yang dikembangkan oleh Mark van Koningsveld pada tahun 2003-2008 Hoede Nurdiati 2008. DelftConstruct merupakan sebuah editor yang dikembangkan untuk membuat graf kata ataupun kalimat dalam struktur bahasa Inggris. Menurut Romadoni 2009, DelftConstruct dapat menganalisis sebuah kata dan membentuk suatu graf antara satu kata dan kata yang lain word graph, namun belum sesuai dengan konsep KG. BogorDelftConstruct dikembangkan sebagai penyempurnaan dari DelftConstruct untuk dokumen berbahasa Indonesia. BogorDelftConstruct dikembangkan dengan bahasa pemrograman MATLAB dan merupakan aplikasi yang bersifat desktop. Merujuk pada BogorDelftConstruct sebagai tools yang berguna untuk membuat graf kata, dikembangkan sebuah aplikasi untuk membuat graf kata yang berbasis web. Beberapa modul jenis kata telah dibuat polanya dalam bentuk XML. Penelitian ini fokus pada pengembangan Sistem Viewer Modul Word Graph Berbasis XML. Penelitian ini diharapkan menjadi tahap lanjutan dalam mewujudkan abstraksi teks secara otomatis. Tujuan Penelitian ini bertujuan mengembangkan sistem viewer modul word graph berbasis XML yang mengacu pada aplikasi BogorDelftConstruct, hasil penelitian Astriratma 2012 dan hasil penelitian Dillyani 2012. Penelitian ini diharapkan dapat membantu pengembangan aplikasi BogorDelftConstruct dalam bahasa pemrograman yang bersifat open source dan gratis. Penelitian ini akan membentuk word graph yang dapat merepresentasikan makna suatu kata secara otomatis. Ruang Lingkup Penelitian ini fokus pada pengembangan viewer untuk modul word graph yang tersimpan dalam format XML. Modul kata dalam format XML yang tersedia adalah 21 modul kata sifat dan 26 modul kata preposisi. Modul XML akan diterjemahkan menjadi word graph pada web browser. Aturan yang diterapkan sesuai dengan aturan-aturan dari analisis penelitian sebelumnya. Manfaat Manfaat utama penelitian ini adalah mengekspresikan makna suatu kata yang direpresentasikan dalam bentuk word graph sehingga tidak terjadi ambiguitas. Aplikasi ini dikemas berbasis web. Setiap orang dapat menggunakan aplikasi ini secara luas tanpa harus terbentur dengan lisensi penggunaan perangkat lunak. TINJAUAN PUSTAKA Graph Dalam sistem diskret, graph menggambarkan suatu alat dasar untuk mempelajari hubungan antarunsur. Graph dikatakan terhubung jika untuk sembarang pasangan verteks x dan y terdapat sebuah barisan hingga yang disebut suatu lintasan atau rantai Granadi dan Khatiza 2006. Barisan tersebut memiliki verteks awal yang tidak sama dengan verteks akhir. Suatu graph berarah G=V,E terdiri atas himpunan V yang anggotanya disebut verteks dan himpunan E yang anggotanya disebut edge yang masing-masing berarah dari suatu verteks ke verteks yang lain. Edge menyatakan ruas jalan, sedangkan verteks menyatakan titik pertemuan beberapa ruas jalan seperti pertigaan atau perempatan. Natural Language Secara umum, natural language atau bahasa alami adalah metode dan sistem simbol yang paling banyak digunakan untuk mengekspresikan pikiran manusia dan pertukaran informasi. Terdapat sebuah pemisah antara bahasa formal atau bahasa buatan dan bahasa alami. Komunikasi antara komputer dan manusia hanya dimungkinkan ketika banyak penelitian yang bertujuan untuk menjembatani pemisah di antara keduanya Zhang 2002. Secara alami, menggambarkan dan memodelkan bahasa alami adalah dasar untuk menganalisis dan memaknai bahasa alami serta menentukan arah proses penelitian dari bahasa alami. Ada dua faktor yang diperhatikan dalam menganalisis sebuah kalimat, yaitu sintaksis dan semantik. Perbedaan sintaksis dan semantik adalah sintaksis melakukan analisis berdasarkan bentuk dari sebuah kalimat, sedangkan semantik menganalisis bagaimana mengartikan suatu kalimat Hulliyah 2007. Teori Knowledge Graph KG Pengertian KG Menurut Zhang 2002, teori KG adalah jenis sudut pandang baru yang digunakan untuk menggambarkan bahasa manusia yang lebih fokus pada aspek semantik daripada aspek sintaksis. KG mempunyai kemampuan lebih kuat untuk mengekspresikan dan menggambarkan lebih dalam semantic layers untuk meminimumkan penggunaan relation set dan menirukan pengertian dari jalan pikiran manusia. KG, sebagai bagian dari metode baru yang merepresentasikan pengetahuan, tergolong pada kategori semantic network. Pada prinsipnya, KG tersusun atas concept dan relationship Zhang 2002. Concept terdiri atas token, type, dan name. Relationship terdiri atas binary relationship dan multivariate relationship. Concept Token adalah sebuah node dalam KG yang disimbolkan dengan persegi “ □ ”. Token mengekspresikan sesuatu dalam dunia nyata atau sebuah konsep dari dalam persepsi manusia Zhang 2002. Token bersifat subjektif karena merupakan konsep yang dipahami oleh bahasa manusia menurut persepsi masing-masing. Contoh sebuah token, menurut Rusiyamti 2008 adalah kata “apel”. Seseorang dapat menghubungkan apel tersebut dengan informasi bentuk, warna, rasa, dan sebagainya. Demikian juga dengan orang lain yang menghubungkan dengan hal yang berbeda. Type adalah suatu konsep yang masih bersifat umum dan merupakan hasil dari kesepakatan yang dibuat sebelumnya Rusiyamti 2008. Contoh type, misalnya buah, binatang, dan sebagainya. Suatu konsep yang bersifat individual dikategorikan ke dalam sebuah name. Sebagai contoh Fuji adalah sebuah name, yaitu nama dari sebuah apel. Type dan name dibedakan oleh jenis relasi yang menghubungkannya dengan token. Word Graph Word graph merupakan graph dari kata. Dalam metode KG, setiap kata yang berhubungan dengan sebuah word graph menyatakan arti kata yang disebut dengan semantic word graph. Gabungan semantic word graph dalam sebuah kalimat akan membentuk sentence graph. Graf yang merepresentasikan gabungan dari sentence graph dalam sebuah teks disebut text graph yang terdapat pengetahuan di dalamnya Hoede Nurdiati 2008. Aspek Ontologi Ontologi adalah keterangan untuk menggambarkan beberapa konsep dan relasi- relasi di antaranya dengan maksud memberikan definisi yang cukup terhadap ide- ide yang dituangkan dengan komputer untuk merepresentasikan ide-ide tersebut dan logikanya Hulliyah 2007. Berdasarkan ontologi yang dimiliki ini, KG dapat membangun sebuah model yang dapat digunakan untuk memahami bahasa alami. Hal ini diperlukan agar arti dari suatu kalimat dapat diekspresikan. Arti dari kata harus terlebih dahulu diketahui untuk dapat mengartikan sebuah kalimat. Ontologi word graph sampai saat ini direpresentasikan dengan sebuah node, delapan binary relationships, sebuah ontologi F, dan empat frame relationships. Berikut adalah gambaran dari delapan types relationships Zhang 2002: 1 ALI alikeness Relasi ALI digunakan di antara type dan token atau antara dua token yang memiliki unsur- unsur sama. Contoh: “binatang adalah type ” Gambar 1. Gambar 1 Contoh penggunaan relasi ALI. 2 CAU causality Relasi CAU mengekspresikan hubungan sebab akibat atau sesuatu hal memengaruhi sesuatu yang lain. Contoh: “kucing makan nasi”. Representasi word graph untuk kalimat tersebut dapat dilihat pada Gambar 2. Gambar 2 Contoh penggunaan relasi CAU. 3 EQU equality Relasi ini digunakan di antara name dan token atau antara dua token untuk menyatakan bahwa keduanya sama dan sederajat. Relasi EQU juga digunakan untuk menyatakan kata hubung, seperti “adalah” dan “merupakan”. Contoh: “Fuji adalah name dari apel”. Gambar 3 adalah contoh penggunaan relasi EQU. Gambar 3 Contoh penggunaan relasi EQU. 4 SUB subset Bila terdapat dua token yang mengekspresikan dua rangkaian secara berurutan dan satu token adalah bagian dari token yang lainnya, di antara kedua token tersebut terdapat relasi SUB. Contoh: “pintu adalah bagian dari rumah”. Gambar 4 merupakan representasi kalimat tersebut. Gambar 4 Contoh penggunaan relasi SUB. 5 DIS dissapartness Relasi DIS digunakan untuk mengekspresikan dua token yang tidak memiliki hubungan satu sama lain. Relasi DIS juga digunakan untuk menunjukkan kata “berbeda”, misalnya “binatang berbeda dengan pohon” Gambar 5. Gambar 5 Contoh penggunaan relasi DIS. 6 ORD ordering Relasi ORD mengekspresikan dua hal yang memiliki urutan. Contoh penggunaan relasi ORD untuk menyatakan “pagi sebelum sore” dapat dilihat pada Gambar 6. Gambar 6 Contoh penggunaan relasi ORD. 7 PAR attribute Relasi PAR mengekspresikan bahwa sesuatu adalah sebuah atribut dari sesuatu yang lain. Contohnya untuk menyatakan frase “buku baru” Gambar 7. Gambar 7 Contoh penggunaan relasi PAR. 8 SKO informational dependency Relasi SKO digunakan jika informasi suatu token bergantung pada token lainnya. Contoh pada Gambar 8 digunakan untuk menyatakan “harga bergantung kualitas”. Gambar 8 Contoh penggunaan relasi SKO. Sebuah frame adalah sebuah node yang diberikan label Zhang 2002. Terdapat empat frame relationships yang dapat dijelaskan sebagai berikut: 1 FPAR Focusing on a situation FPAR mengekspresikan bahwa sekumpulan subgraph adalah bagian dari seluruh graph yang telah dibentuk. Misalkan preposisi a, yang menyatakan “petani bahagia”, dapat direpresentasikan dalam bentuk frame FPAR Gambar 9. Gambar 9 Contoh penggunaan frame FPAR. 2 NEGPAR Negation of a situation NEGPAR mengekspresikan peniadaan atau pengingkaran isi dari frame. Misalkan, pengingkaran terhadap preposisi a dapat dilihat pada Gambar 10. Gambar tersebut menunjukkan bahwa ”tidak benar petani bahagia”. Gambar 10 Contoh penggunaan frame NEGPAR. 3 POSPAR Possibility of a situation POSPAR mengekspresikan kemungkinan terjadinya isi frame. Misalkan, untuk menyatakan kemungkinan terjadinya suatu peristiwa pada preposisi a, digunakan sebuah frame relationship POSPAR yang ditunjukkan oleh Gambar 11. Gambar tersebut menyatakan “mungkin saja petani tidak bahagia”. Gambar 11 Contoh penggunaan frame POSPAR. 4 NECPAR Necessity of a situation NECPAR mengekspresikan keperluan, kebutuhan, atau keharusan isi dari frame. Misalkan, kalimat “seharusnya petani bahagia” direpresentasikan oleh frame NECPAR, yang dapat dinyatakan seperti pada Gambar 12. Gambar 12 Contoh penggunaan frame NECPAR. Relationship Relationship antara concepts “a” dan “b” berupa sebuah graph yang di dalamnya terdapat kedua concepts “a” dan ”b” tersebut. Dalam teori KG, sangat diperlukan prinsip penggunaan kumpulan relationship yang terbatas Zhang 2002. Dengan demikian, diperlukan basic relationship, atau “ontologi”, untuk menghindari pertumbuhan relationship yang tidak terbatas pada semantic network. Menurut Zhang 2002, hubungan relationship yang dibentuk pada word graph tersebut direpresentasikan dalam bentuk sebuah node, delapan binary relationships, dan empat frame relationships. Hoede dan Nurdiati 2008 menambahkan sebuah ontologi F sebagai fokus dari suatu graph. Ontologi F digunakan untuk menunjukkan fokus dari suatu graph. Misalnya untuk menyatakan word graph “gempa merusak bangunan” dengan token gempa sebagai fokus pembicaraan. Word graph yang terbentuk dapat dilihat pada Gambar 13. Gambar 13 Contoh penggunaan ontologi F. XML Extensible Markup Language XML bukan merupakan bahasa pemrograman, melainkan suatu kumpulan aturan untuk mendesain format teks sehingga format teks menjadi terstruktur Shalahuddin Rosa 2010. XML dibuat agar data dapat lebih mudah dibaca oleh komputer. Menurut Goldberg dan Castro 2009, XML merupakan spesifikasi untuk menyimpan informasi dan menggambarkan struktur dari informasi tersebut. XML adalah seperangkat aturan untuk mendefinisikan pembangunan sebuah dokumen markup language. XML tidak mempunyai tag khusus sehingga pengguna dapat membuat dokumen XML dengan tag apa saja sesuai dengan kebutuhan. Menurut Shalahuddin dan Rosa 2010, sebuah tag pembuka dalam dokumen XML harus diikuti dengan tag penutupnya Bakoro 2009. XML merupakan sebuah spesifikasi yang tidak berkepemilikan dan bebas untuk digunakan oleh siapa saja. XML diciptakan oleh W3C www.w3.org, sebuah konsorsium internasional yang bertanggung jawab dalam pengembangan standar independent web platform serta spesifikasinya. XML memiliki beberapa kelebihan dibandingkan dengan markup language lainnya. Hal tersebut merupakan alasan kenapa pengguna memilih menggunakan bahasa XML. Kelebihan XML, menurut Goldberg dan Castro 2009, yaitu: 1 XML dirancang khusus untuk penyimpanan dan pertukaran data. 2 XML terlihat seperti HTML yang memiliki tags, attributes, dan values. 3 XML merupakan bahasa untuk menyimpan dan membawa informasi. 4 Pengguna dapat mendesain markup language sendiri dan menggunakan bahasa tersebut untuk menyimpan informasi. 5 XML mudah diperluas dan diadaptasi. Tag yang sudah didesain dapat digunakan kembali dalam aplikasi XML yang berbeda, diturunkan, atau ditambahkan sesuai dengan keperluan. 6 XML juga dapat digunakan untuk membagi atau menukarkan data antara sistem yang berbeda dan organisasi. 7 File teks dalam dokumen XML sederhana, mudah dimengerti, mudah diuraikan, mudah dimanipulasi, dan dianggap “human-readable”. Sebuah dokumen XML dapat diambil datanya dengan menggunakan parser. Parser berfungsi untuk membaca data pada dokumen XML berdasarkan tags yang terdapat dalam dokumen XML tersebut. Hal ini memungkinkan dokumen XML untuk dimodifikasi, misalnya mengubah suatu nilai, memindahkan elemen, dan lain sebagainya. DOM Parsers Dokumen DOM tidak hanya terbentuk dari hasil parsing file teks saja tapi juga membuat dokumen baru di memori dan menserialisasikan ke dalam file Harold 2003. Parsing adalah proses membaca sebuah dokumen dan memilah-milahnya menjadi elemen-elemen dan atribut-atribut yang dapat dianalisis Shalahuddin dan Rosa 2010. Pengambilan data dari dokumen XML, berdasarkan struktur pohon dari dokumen XML tersebut, dapat dilakukan dengan DOM Document Object Model. DOM memproses struktur dokumen dengan perulangan. Shalahuddin dan Rosa 2010 menjabarkan empat kondisi yang cocok untuk menggunakan DOM, yaitu: 1 Ketika terjadi modifikasi sebuah dokumen XML, seperti mengurutkan elemen atau mengubah letak elemen pada suatu pohon elemen satu ke lainnya. 2 Ketika dokumen XML di memori harus dibagi dengan aplikasi lainnya setelah proses parsing. 3 Ketika ukuran dokumen XML tidak terlalu besar. 4 Ketika aplikasi memulai proses utama setelah proses pengesahan. Antarmuka abstrak untuk membuat objek dokumen baru pada DOM disebut DOM Implementation Harold 2003. Tujuan antarmuka dokumen DOM yaitu untuk merepresentasikan, menyediakan akses ke isi dokumen XML, dan mendeklarasikan tipe dokumen. Tujuan lainnya adalah membuat nodes yang digunakan dalam dokumen, seperti elemen, teks, processing instruction, dan lain sebagainya. Metode Pengembangan Prototype Metode prototype merupakan salah satu metode pengembangan perangkat lunak. Menurut Pressman 2001, terkadang klien mendefinisikan tujuan perangkat lunak secara umum, namun tidak menjelaskan secara detail kebutuhan masukan, proses, dan keluaran dari perangkat lunak tersebut. Pada metode prototype, langkah yang dilakukan dimulai dari komunikasi pengembang software dengan instansi untuk mendiskusikan tujuan keseluruhan dari perangkat lunak tersebut, mengidentifikasi kebutuhan, dan menguraikan permintaan klien. Tahap selanjutnya adalah melakukan perencanaan dan perancangan yang mengarah pada pembuatan prototype model dari perangkat lunak yang akan dibuat. Prototype yang telah dibuat diserahkan dan dievaluasi oleh klien. Feedback yang diberikan dari klien yang berupa kritik maupun saran akan digunakan untuk menyempurnakan permintaan kebutuhan dari perangkat lunak tersebut. Diagram metode pengembangan prototype dapat dilihat pada Gambar 14. Gambar 14 Metode pengembangan prototype Pressman 2001. Metode Pengujian Blackbox Metode uji coba blackbox berfokus pada keperluan fungsional dari software. Karena itu, uji coba blackbox memungkinkan pengembang software untuk membuat himpunan kondisi input yang akan melatih seluruh syarat-syarat fungsional suatu program. Pengujian blackbox merupakan pendekatan komplementer yang kemungkinan besar mampu menemukan kesalahan dalam kategori sebagai berikut Pressman 2001:  Fungsi-fungsi yang tidak benar atau hilang.  Kesalahan antarmuka.  Kesalahan dalam struktur data atau akses database eksternal.  Kesalahan kinerja.  Inisialisasi dan kesalahan terminasi. HyperText Mark up Language HTML HTML merupakan sebuah bahasa markup yang digunakan untuk membuat sebuah halaman web, menampilkan berbagai informasi dalam sebuah browser internet, dan formating hypertext sederhana yang ditulis dalam file format ASCII sehingga menghasilkan tampilan yang terintegerasi. Halaman web ditulis dengan kode-kode HTML yang tergabung dalam teks. HTML mengatur tampilan halaman, huruf, dan elemen grafik yang digunakan serta hypertext link ke halaman lain Griffiths 2007. Kode HTML biasanya berupa tag-tag yang berpasangan dan ditandai simbol khusus yaitu, “” dan “” untuk menandakan kode instruksi. Pasangan atau penutup perintah dari sebuah perintah tag ditandai de ngan tanda “”. Misalnya pasangan dari tag body adalah body . JavaScript JavaScript adalah bahasa script bahasa pemrograman yang dapat memegang kontrol aplikasi yang berbasis pada pemrograman Java. Berbeda dengan Java yang berorientasi objek murni, JavaScript adalah bahasa pemrograman prosedural. JavaScript mengakses elemen pada HTML dan membuat aksi jika elemen-elemen HTML itu mengalami perubahan, misalnya berubahnya warna halaman web saat sebuah tombol ditekan. JavaScript membuat sebuah halaman web menjadi dinamis. JavaScript yang digunakan pada halaman web merupakan client side scripting yang berarti bahwa web browser mengidentifikasi dan menjalankan skrip program yang disisipkan dalam dokumen web yang diterima oleh server dan mampu memperbarui tampilan halaman di komputer pemakai user tanpa mengirimkan permintaan request baru kepada server. JavaScript dapat ditulis dalam satu file dengan dokumen HTML atau ditulis pada file terpisah dengan ekstensi .js Shalahudin dan Rosa 2010. METODE PENELITIAN Pembuatan sistem viewer untuk modul XML word graph bahasa Indonesia berbasis web dilakukan dengan menggunakan metode prototype yang terdiri atas tiga tahap. 1 Listen to Customer Tahap listen to customer merupakan tahap untuk melakukan pengumpulan kebutuhan pengguna requirements gathering. Pihak pengembang dan pengguna bertemu dan mendeskripsikan tujuan keseluruhan dari perangkat lunak, mengidentifikasi kebutuhan- kebutuhan, dan menguraikan permintaan pengguna Pressman 2001. 2 Build or Revise Mock-up Tahap buildrevise mock-up fokus pada perencanaan dan perancangan prototype yang dititikberatkan pada representasi aspek-aspek dari perangkat lunak yang terlihat oleh pengguna contoh: pendekatan input dan format output Pressman 2001. 3 Customer Test Drives Mock-Up Customer Test Drives Mock-up merupakan tahap evaluasi yang dilakukan oleh pengguna untuk mengetahui apakah prototype yang dibangun telah sesuai dengan kebutuhan pengguna Pressman 2001. Tahap ini dilakukan melalui proses pengujian. Pengujian pada penelitian ini dilakukan dengan menggunakan metode black box. Metode pengujian black box menitikberatkan pada pengujian fungsi kebutuhan software. Model pengujian ini tidak memerhatikan proses yang terjadi di dalam sistem, tetapi hanya mempertimbangkan hasil keluarannya saja Pressman 2001. Setelah sistem selesai dibangun, selanjutnya dilakukan proses perhitungan akurasi. Sebanyak 21 dokumen XML untuk pola kata sifat dan 26 dokumen XML untuk pola preposisi dimasukkan ke dalam skenario pengujian, kemudian dihitung tingkat akurasinya. Penghitungan akurasi dilakukan dengan menghitung jumlah pola yang berhasil digambar dan sesuai dengan aturan word graph-nya. kurasi pola yang benar Pola yang diuji HASIL DAN PEMBAHASAN I Iterasi Pertama I.1 Listen to Customer Tahap ini menghasilkan beberapa hal, yaitu deskripsi umum sistem, kebutuhan sistem, batasan sistem, karateristik pengguna, dan deskripsi proses sistem.

I.1.1 Deskripsi Umum

Deskripsi umum dari Sistem Viewer Modul Word Graph Berbasis XML ini didasarkan pada penelitian yang dilakukan oleh Romadoni 2009 yang berjudul “Pengembangan Sistem Pembentukan Word Graph untuk Teks Berbahasa Indonesia”. Selain itu, dilakukan juga analisis pola word graph dari modul XML kata sifat dan preposisi yang telah dibentuk dan diidentifikasi sebelumnya oleh Astriratma 2012 dan Dillyani 2012. Dari hasil identifikasi, diketahui terdapat 21 pola kata sifat dan 26 pola preposisi dalam bahasa Indonesia. Hasil analisis tersebut kemudian digunakan untuk membuat Sistem Viewer Modul Word Graph Berbasis XML ini. Sistem Viewer Modul Word Graph Berbasis XML digunakan untuk menganalisis kata menggunakan metode Knowledge Graph KG. Sistem ini akan memunculkan gambar dari modul XML word graph dari kata sifat dan preposisi. Sistem ini dikembangkan menggunakan bahasa pemrograman JavaScript yang berbasis web dan bersifat open source.

I.1.2 Kebutuhan Sistem

Sistem Viewer Modul Word Graph Berbasis XML membutuhkan sebuah text field agar pengguna bisa memasukkan modul XML wordgraph yang telah dikembangkan pada penelitian sebelumnya. Sistem ini membutuhkan sebuah server untuk me- request permintaan dan web browser untuk menampilkan hasil penggambaran dari modul XML. Fungsi utama yang dibutuhkan sistem ini adalah fungsi untuk melakukan parsing pada dokumen XML dan fungsi untuk menggambarkan pola ke canvas.

I.1.3 Batasan Sistem