APLIKASI PENCARIAN INFORMASI DENGAN PERI

QUERY DALAM BAHASA INDONESIA MENGGUNAKAN NATURAL LANGUAGE PROCESSING PADA PT. GREENLABGROUP

LAPORAN KULIAH KERJA PRAKTEK Oleh :

1. 1111510911 Abdul Majid

2. 1111511125 Nico Nandika

3. 1211511397 F ahmi Fu’adi

FAKULTAS TEKNOLOGI INFORMASI UNIVERSITAS BUDI LUHUR JAKARTA SEMESTER GASAL 2015/2016

II

ABSTRAKSI

Pesatnya perkembangan teknologi informasi saat ini, khususnya teknologi komputer telah mempengaruhi sebagian besar masyarakat. Hal ini dapat dilihat dari semakin banyaknya pengguna komputer sebagai alat bantu untuk menyimpan dan mengolah data- data sehingga menjadi suatu informasi yang dimanfaatkan oleh berbagai kalangan. Pada Departemen Multimedia PT. Greenlabgroup saja tidak terlepas dari pengolahan data dan informasi dalam mencapai satu tujuan yang diharapkan, sehingga dibutuhkan suatu alat untuk mengolah data dan informasi tersebut antara lain komputer. Dalam hal ini penulis melakukan pembuatan aplikasi pencarian informasi dengan perintah query dalam Bahasa Indonesia menggunakan natural language processing metode recursive descent yang termasuk bentuk dari top-down parsing . Aplikasi ini dikembangkan dengan menggunakan bahasa pemrograman PHP, dan basis data yang akan digunakan yaitu MySQL, serta user interface dikembangkan dengan menggunakan HTML, CSS dan Javascript. Spesifikasi software yang mendukung jalannya program yaitu PHP version

5.3.8, MySQL Database Version 5.0.8-dev, Apache Webserver

2.2.21 dan browser . Agar dalam keadaan yang optimal, maka dijelaskan bagaimana aplikasi menerjemahkan perintah dari Bahasa Indonesia menjadi Bahasa Query MySQL. Hasil pengujian menunjukan aplikasi bekerja dengan baik, walaupun ada beberapa kelemahannya antara lain, ada beberapa sintaks yang diharuskan menggunakan spasi atau tidak bisa menggunakan spasi, perintah yang ada belum menunjang adanya fitur grup berdasarkan( group by ), kondisi mempunyai dari group by ( having ), dan tabel yang tersedia hanya satu yaitu tabel proyek. Manfaat yang diperoleh dengan adanya aplikasi ini antara lain, pengguna dapat dengan mudah membuat perintah query dengan Bahasa Indonesia tanpa ada kendala bahasa, pengguna dapat mencari dengan berbagai cara seperti halnya menggunakan query MySQL.

Kata kunci: Natural Language Processing , Artificial Intelligence, Recursive Descent, Top- Down Parsing, Query.

III

KATA PENGANTAR

Puji syukur kepada Allah SWT yang telah melimpahkan rahmat dan hidayah-Nya sehingga laporan Kuliah Kerja Praktek yang berjudul “APLIKASI PENCARIAN

INFORMASI DENGAN PERINTAH QUERY DALAM BAHASA INDONESIA MENGGUNAKAN NATURAL LANGUAGE PROCESSING PADA PT. GREENLABGROUP ”

ini dapat selesai tepat waktu. Adapun penulisan laporan Kuliah Kerja Praktek ini bertujuan untuk melengkapi syarat- syarat dalam menyelesaikan perkuliahan jenjang strata satu (S-1) Program Studi Teknik Informatika Fakultas Teknologi Informasi Universitas Budi Luhur Jakarta. Laporan ini telah diselesaikan dengan bantuan dan dukungan dari berbagai pihak. Pada kesempatan ini ucapan terima kasih di sampaikan kepada :

1. Allah SWT atas limpahan Rahmat dan Hidayah-Nya.

2. Kedua orang tua tercinta, yang telah memberikan dukungan, saran dan yang tak henti-hentinya mendo ‟akan.

3. Bapak Prof. Ir. Suryo Hapsoro Tri Utomo, Ph.D, selaku Rektor Universitas BudiLuhur.

4. Bapak Goenawan Brotosaputro, S.Kom, M.Sc selaku Dekan Fakultas Teknologi Informasi Universitas Budi Luhur.

5. Bapak Muhammad Ainur Rony, S.Kom, M.T.I selaku Ketua Program Studi Teknik Informatika Universitas Budi Luhur.

6. Bapak Purwanto, M.Kom, selaku Dosen Pembimbing KKP atas bimbingan dan arahannya dalam hal materi dan teknis selama penyusunan KKP ini.

7. Pimpinan PT. GreenlabGroup, yang telah mengizinkan penulis untuk melakukan riset.

8. Serta semua pihak yang namanya tidak dapat disebutkan satu persatu, baik secara langsung maupun tidak langsung yang telah membantu penulis dalam penyusunan laporan kuliah kerja praktek ini.

Di dalam penulisan laporan ini mungkin masih terdapat kekurangan. Oleh karena itu, penulis mengharapkan kritik dan saran agar laporan ini menjadi lebih baik. Pada akhirnya semoga laporan ini bisa memberikan manfaat bagi semua pihak yang telah berkenan membacanya. aamiin.

Jakarta, Januari 2016

Penulis

IV

DAFTAR TABEL

Halaman Tabel 3.1 : Spesifikasi Basis Data mstpelanggan .............................................................. 14

Tabel 3.2 : Spesifikasi Basis Data pegawai ....................................................................... 14 Tabel 3.3 : Spesifikasi Basis Data jasa .............................................................................. 14 Tabel 3.4 : Spesifikasi Basis Data torder ........................................................................... 15 Tabel 3.5 : Spesifikasi Basis Data detailjasa ...................................................................... 15 Tabel 3.6 : Spesifikasi Basis Data invoice ......................................................................... 15 Tabel 3.7 : Spesifikasi Basis Data tblpic ........................................................................... 16 Tabel 3.8 : Knowledge Base ............................................................................................21

VI

DAFTAR SIMBOL

Daftar Simbol Pada Flowchart

Terminal

Digunakan untuk menggambarkan kegiatan awal atau akhir suatu proses.

Input/Output

Digunakan untuk menggambarkan suatu kegiatan masukan atau keluaran.

Decision

Digunakan untuk menggambarkan suatu keputusan atau tindakan yang harus diambil pada kondisi tertentu.

Process

Digunakan untuk menggambarkan suatu kegiatan proses penghubung.

On-Page Reference

Digunakan untuk menghubungkan suatu proses dengan Proses lainnya pada layar yang sama.

Line Connector

Digunakan sebagai penghubung atau arah proses dari satu proses ke proses lainnya.

Daftar Simbol Pada State Diagram

State

Keadaan awal input suatu kalimat

Looping

Perulangan pembacaah simbol

Finish

Keadaan akhir suatu kalimat

VII

BAB I PENDAHULUAN

1. Latar Belakang

PT. Greenlabgroup merupakan sebuah perusahaan yang berdiri sejak tahun 2004 dan mempunyai dua divisi,yaitu divisi design dan multimedia, PT. Greenlabgroup bergerak dibidang kreatif agen spesialis branding , graphic design , advertising , digital marketing ,

multimedia , system aplication , mobile solution dan web design . Informasi sangatlah penting bagi perusahaan kami dalam menentukan berhasil atau tidaknya perusahaan kami. Natural language adalah bagian dari ilmu kecerdasan tiruan yang digunakan untuk proses suatu tata bahasa yang memungkinkan adanya interaksi antara manusia dengan komputer. Dalam hal ini metode yang kami gunakan adalah recursive-descent dan top-down parsing . Metode recursive-descent adalah metode pemeriksaan suatu perintah dari kanan kekiri dimana bila ada perintah error maka pemeriksaan dihentikan dan tidak dapat dilanjutkan. Top-down parsing adalah metode yang melakukan penelusuran dari root/ puncak menuju ke leaf/ daun (simbol awal sampai simbol terminal). Alasan penggunaan metode ini adalah melakukan pengecekan kalimat dari kiri kekanan seperti halnya pengecekkan dalam bahasa Indonesia.

Berdasarkan uraian tersebut maka penulis termotivasi untuk menyelesaikan tugas laporan KKP dengan judul : “Aplikasi pencarian informasi dengan perintah Query dalam Bahasa Indonesia Natural Language Processing pada PT Greenlabgroup ”

2. Identifikasi Masalah

Berdasarkan latar belakang masalah yang ada, maka dapat diperoleh masalah yang dihadapi adalah sebagai berikut :

a) Pada bagian Sekretaris, untuk pengambilan data informasi proyek dari berbagai pihak masih terkendala, dengan waktu yang sangat tidak cukup

b) Penginputan kosakata Bahasa Indonesia baku yang memenuhi grammar yang sudah ditetapkan dan pengelompokkan data-data customer

3. Maksud dan Tujuan

Adapun maksud dan tujuan penulisan laporan KKP ini adalah untuk merancang suatu program aplikasi untuk membantu proses hasil informasi proyek dan pencarian data customer PT. Greenlabgroup pada sekretaris dan dapat digunakan untuk pimpinan perusahaan tersebut. Dan apabila ada kebutuhan tambahan yang diinginkan oleh pimpinan terkait maka pimpinan tidak perlu memanggil sekretaris untuk melihat informasi proyek tersebut. Tujuannya adalah agar karyawan PT. Greenlabgroup khususnya bagian sekretaris dapat lebih cepat memasukkan data dan lebih berkonsentrasi dan membuat pimpinan terkait bisa secara cepat dan tepat melihat data-data yang diinginkan.

Tujuan utama dari penelitian adalah :

1. Untuk memudahkan dalam merelasikan table tanpa harus mengetahui bahasa query database di PT.Greenlabgroup

2. Mengaplikasikan Natural Language Processing (NLP) merupakan salah satu aplikasi Artificial Intelligence (AI)

4. Batasan Masalah

Karena luasnya masalah yang ada, maka penulis membatasi ruang lingkup permasalahan adalah sebagai berikut :

a. Membuat perintah-perintah secara input text yang dapat dimengerti user dalam menampilkan data yang dibutuhkan

b. Menampilkan pesan error pada saat user salah memasukan struktur perintah atau parameter yang tidak valid.

c. Tata bahasa ( grammar ) yang mengatur bentuk perintah operasi harus ditentukan dalam bentuk aturan produksi sehingga tidak sembarang kalimat dapat diproses

d. Algoritma yang digunakan adalah recursive-desent dan top down parsing

5. Metode Penilitian

Dalam rangka melengkapi data-data atau informasi yang berhubungan dengan penyusunan laporan Kuliah Kerja Praktek, maka penulis memperoleh data-data yang dibutuhkan melalui beberapa metode, antara lain dengan melakukan :

A. Wawancara

Wawancara dilakukan dengan pihak-pihak yang terkait pada bidangnya masing-masing, terutama yang berhubungan langsung dengan proses yang terjadi oleh pihak managerial , untuk dapat memproses kebutuhan pihak tersebut.

B. Observasi

Penulis melakukan observasi dengan meninjau langsung lokasi yang bersangkutan dimana penulis dapat melihat langsung informasi yang dibutuhkan pihak managerial, hal ini dilakukan untuk memperkuat data yang ada pada saat wawancara.

C. Studi Pustaka

Selain melakukan wawancara dan observasi, penulis juga mempelajari KKP yang ada di perpustakaan dan buku lainnya agar lebih memahami dan dapat mengerti lagi dalam penyusunan KKP ini.

6. Sistematika Penulisan

Untuk mempermudah pembaca dalam penyusunan KKP ini, maka penulis membagi dalam lima bab, yang secara singkat akan diuraikan sebagai berikut :

BAB I PENDAHULUAN

Dalam bab ini berisi uraian tentang latar belakang permasalahan, identifikas masalah, maksud dan tujuan, batasan masalah, metode peneletian, studi pustaka dan sistematika penulisan

BAB II LANDASAN TEORI

Dalam bab ini berisi uraian tentang landasan teori yang berhubungan dengan materi penulis buat. Teori-teori tersebut antara lain adalah Natural Language Processing , recursive-desent, dan top down parsing

BAB III RANCANGAN ALGORITMA PROGRAM

Bab ini membahas tentang rancangan algoritma yang digunakan penulis dalam perancangan sistem ini Dalam bab ini, penulis menjelaskan analisa tentang kebutuhan sistem, konsep penerjemah kalimat bahasa Indonesia ke bahasa pemograman, perancangan sistem yang meliputi perancangan proses, perancangan database, perancangan masukan dan perancangan keluaran serta spesikasi sistem yang akan diperlukan dan

BAB IV IMPLEMENTASI DAN UJI COBA PROGRAM

berisi tentang implementasi atau cara pemakaian program yang penulis buat dan uji coba terhadap program yang telah dibuat.

BAB V PENUTUP

Dalam bab ini berisi uraian tentang kesimpulan-kesimpulan yang didapat serta menggunakan saran yang dianggap perlu

BAB II LANDASAN TEORI

2.1 Bahasa Alami ( Natural Language )

Bahasa sebagai bagian yang penting dalam kehidupan manusia. Dalam bentuk tulis dapat berupa catatan dari pengetahuan yang didapat oleh umat manusia dari satu generasi ke generasi berikutnya, sedangkan dalam bentuk lisan merupakan sarana komunikasi antar individu dalam suatu masyarakat. Tujuan dalam bidang natural language adalah melakukan proses pembuatan model komputasi dari bahasa, sehingga dapat terjadi suatu interaksi antara manusia dan komputer dengan perantaraan bahasa alami. Model komputasi ini dapat berguna untuk keperluan ilmiah misalnya meneliti sifat-sifat dari suatu bentuk bahasa alami maupun untuk keperluan sehari-hari dalam hal ini memudahkan komunikasi antara manusia dengan komputer. (Syaiful Rahmat Sugianto,UIN Syarif Hidayatullah:2005)

2.2. Pengertian Natural Language Processing

Pengolahan bahasa alami adalah bidang ilmu komputer dan linguistik berkaitan dengan interaksi antara komputer dan manusia. Seluler generasi bahasa sistem komputer yang mengubah informasi dari database ke dalam bahasa manusia yang dapat dibaca.

Natural Language Processing , biasanya disingkat dengan NLP, mencoba membuat komputer memahami sesuatu perintah yang dituliskan dalam bentuk bahasa sehari-hari dan diharapkan komputer juga merespon dalam bahasa yang

mirip dengan bahasa natural, setelah komputer bisa memahami perintah dalam bahasa natural, maka diharapkan system komputer juga dapat memberikan respon dalam bahasa natural pula .

Sebuah sistem natural language harus memperhatikan pengetahuan terhadap bahasa itu sendiri baik dari segi kta yang digunakan bagaimana kata-kata tersebut digabung untuk menghasilkan suatu kalimat, apa arti suatu kata, apa fungsi sebuah kata dalam sebuah kalimat dan sebagainya. Natural Language processor tidak memperdulikan bagaimana suatu kalimat diinputkan ke komputer. Tugasnya adalah mengekstrak informasi dari kalimat. Inti dari sistem NLP adalah parser . Parser adalah bagian dari program atau system yang membaca setiap kalimat, kata demi kata, untuk menentukan “ what is what ”.

NLP tidak bertujuan untuk mentransformasikan bahasa yang diterima dalam bentuk teks atau suara menjadi data digital dan/atau sebaliknya pula; melainkan bertujuan untuk memahami arti dari kalimat yang diberikan dalam bahasa alami dan memberikan respon yang sesuai, misalnya dengan melakukan suatu aksi tertentu atau menampilkan data tertentu. Untuk mencapai tujuan ini dibutuhkan tiga tahap proses. Proses yang pertama ialah parsing atau analisa sintaksis yang memeriksa kebenaran struktur kalimat berdasarkan suatu grammar (tata bahasa) dan lexicon (kosa kata) tertentu. Proses kedua ialah semantic interpretation atau interpretasi semantik yang bertujuan untuk merepresentasikan arti dari kalimat secara context-independent untuk keperluan lebih lanjut. Sedangkan proses ketiga ialah contextual interpretation atau interpretasi kontekstual yang bertujuan untuk merepresentasikan arti secara context dependent dan menentukan maksud dari penggunaan kalimat. Gambaran organisasi dari sebuah sistem NLP yang lengkap ditunjukkan pada Gambar 2.2. (Syaiful Rahmat Sugianto,UIN Syarif Hidayatullah:2005)

Words ( Input ) Lexicon and Words ( Responses

Grammar

Parsing Realization

Syntaxtic Structure Syntaxtical structure and logical form of Response

Semantic Interpretation Utterance Planning

Logical Form Meaning of Discourse

Context Response

Contextual Interpretation

Final Meaning Application

Context

Application Reasoning

Gambar 2.1 Organisasi Sebuah Sistem NLP

2.3 Komponen-komponen dalam Natural Language Processing

Menurut Efraim Turban(1993, p283), ada lima komponen dalam natural language processing yaitu :

1. Parser Parser merupakan komponen utama dalam natural language system. Parser

menganalisis input kalimat secara sintaksis. Setiap kata dan bagian bagiannya diidentifikasi. Kemudian kata-kata tersebut dipetakan oleh parser ke dalam struktur yang disebut parser tree. Parser tree menunjukkan makna dari semua kata dan bagaimana cara menggabungkan kata-kata tersebut.

2. Lexicon Parser bekerja sama dengan lexicon melakukan proses symtar analysis.

Lexicon berisi semua kata yang dapat dikenal oleh program. Kalimat diurai oleh parser dan lexicon menjadi bentuk parser tree dan membangun struktur data Lexicon berisi semua kata yang dapat dikenal oleh program. Kalimat diurai oleh parser dan lexicon menjadi bentuk parser tree dan membangun struktur data

3. Understander Understander bekerja sama dengan knowledge base dalam menentukan

makna suatu kalimat. Untuk mengetahui makna dari suatu input kalimat, sistem harus mengetahui hal-hal tentang kata tersebut dan bagaimana kata tersebut digabung dan membentuk suatu kalimat yang bermakna. Tujuan dari understander adalah memanfaatkan parser tree yang telah terbentuk sebelumnya agar mengacu pada knowledge base.

4. Knowledge base Knowledge base merupakan basis pengetahuan yang dijadikan acuan oleh understander dalam menentukan makna suatu kalimat. Knowledge base berisi sekumpulan informasi yang terorganisasi dengan baik, yang secara unik diformat ke dalam bentuk struktur data.

5. Generator Generator berfungsi menghasilkan jawaban berdasarkan masukan yang telah

ada sebelumnya yang tersimpan dalam memori Input

Knowledge Base

Gambar 2.2 Blok utama dalam natural language

2.4 Aplikasi Dalam Bidang Natural Language Jenis aplikasi yang bisa dibuat pada bidang bidang natural language adalah

text - based application dan dialogue - based applications .

1. Text - Based Application Mencakup segala macam aplikasi yang melakukan proses terhadap text tertulis seperti misalnya buku, berita di surat kabar, e-mail dan lain sebagainya. Contoh penggunaan dari text - based application ini adalah :

a. Mencari topik tertentu dari buku yang ada pada perpustakaan

b. Memberikan respon atas input yang diberikan

c. Mencari isi dari surat atau e-mail

d. Menterjemahkan dokumen dari satu bahasa ke bahasa yang lain

2. Dialogue - based application Idealnya pedekatan ini melibatkan bahasa lisan atau pengenalan suara, akan tetapi bidang ini juga memasukkan interaksi dengan cara 2. Dialogue - based application Idealnya pedekatan ini melibatkan bahasa lisan atau pengenalan suara, akan tetapi bidang ini juga memasukkan interaksi dengan cara

a. Sistem tanya jawab, dimana natural language digunakan dalam mendapatkan informasi dari suatu database.

b. Sistem otomatis pelayanan melalui telepon

c. Kontrol suara pada peralatan elektronik

d. Sistem problem – solving yang membantu untuk melakukan penyelesaian masalah yang umum dihadapi dalam suatu pekerjaan.

2.5 Scanner (Analisis Leksikal)

Scanner merupakan salah satu bagian dari kompilator bahasa pada komputer yang bertugas melakukan analisis leksikal. Analisis leksikal adalah proses pengidentifikasian semua besaran yang membangun suatu bahasa pada program sumber. Scanner menerima input berupa stream karakter kemudian memilah program sumber menjadi satuan leksik yang disebut dengan token . Token ini akan menjadi input bagi parser . Tugas dari scanner adalah sebagai berikut:

a. Melakukan pembacaan kode sumber dengan merunut karakter demi karakter

b. Mengenali besaran leksik

c. Mentransformasi menjadi sebuah token dan menentukan jenis token -nya.

d. Mengirimkan token

e. Membuang/mengabaikan blank dan komentar dalam program

f. Menangani kesalahan

g. Menangani tabel simbol

Di dalam aplikasi NLP sistem cerdas yang akan dibuat, yang dimaksud dengan program sumber yang diolah oleh scanner adalah berupa kalimat input dari pengguna dalam bentuk sms.

Ketika scanner menerima input berupa stream karakter kemudian memilah menjadi satuan leksik, satuan leksik tersebut terdiri atas simbol-simbol satuan yang jika dikombinasikan akan mempunyai arti yang berbeda-beda. Simbol- simbol yang bisa dipergunakan dalam sebuah bahasa tentunya terbatas jumlahnya, yang membentuk sebuah himpunan dan disebut sebagai abjad ( alphabet ).

Tata bahasa (grammatika) adalah sekumpulan dari himpunan variabel- variabel, simbol-simbol terminal, simbol non-terminal, simbol awal yang dibatasi oleh aturan-aturan produksi. Aturan produksi adalah pusat dari tata bahasa yang menspesifikasikan bagaimana suatu tata bahasa melakukan transformasi suatu string ke bentuk lainnya

Dalam pembicaraan grammar, anggota alfabet dinamakan simbol terminal atau token. Kalimat adalah string yang tersusun atas simbol-simbol terminal. Bahasa adalah himpunan kalimat-kalimat. Anggota bahasa bisa berupa tak berhingga hingga kalimat. Simbol-simbol berikut adalah simbol terminal :

a. Huruf kecil awal alfabet, misalnya : a, b, c

b. Simbol operator, misalnya : +, -, dan ´

c. Simbol tanda baca, misalnya : (, ), dan ;

Sedangkan simbol-simbol berikut adalah simbol non terminal :

a. Huruf besar awal alfabet, misalnya : A, B, C a. Huruf besar awal alfabet, misalnya : A, B, C

Pada saat scanner membaca input, tools yang digunakan untuk menggambarkan perpindahan dari posisi satu ke posisi lainnya adalah diagram transisi.

Gambar 2.3 Diagram transisi

Keterangan:

: state / keadaan awal input suatu kalimat

: looping / perulangan pembacaan simbol

: state / keadaan akhir suatu kalimat

2.6 Parser (Analisis Sintaksis)

Parser atau syntactic analyzer pada kompilator bahasa pemrograman berfungsi untuk memeriksa kebenaran kemunculan setiap token . Pada sistem yang akan dibuat, fungsi dari parser ini agak berbeda karena token yang akan diolah semua memiliki tipe yang sama yaitu berupa kata (word). Urutan kemunculan token yang berupa kata-kata tersebut akan diolah dengan mengacu pada bank data agar didapatkan makna kalimat yang sesungguhnya. Dengan kata lain, tahap analisa semantik terjadi di bagian bank data. Kemampuan dari parser untuk mengolah token dan bekerja sama dengan bank data inilah yang paling menentukan tingkat kecerdasan dari sistem yang akan dibuat.

2.7 Backus Naur Form (BNF)

BNF (Backus Naur Form) adalah metalanguage sintaktis yang umum digunakan sebagai notasi untuk context-free grammars . Metavariabel atau kelas sintaks ditulis dengan diapit simbol < dan >. Jika kita menggunakan notasi ini, maka simbol adalah anggota dari element Vn sedangkan simbol “ sentences ” adalah element dari Vt. Dengan cara ini kita tidak ragu-ragu melihat apakah suatu simbol merupakan anggota Vn ataukah anggota Vt. BNF secara intensif telah banyak digunakan dalam pendefinisian secara formal berbagai bahasa pemrograman. Bahasa pemrograman populer yang menggunakan deskripsi BNF adalah ALGOL. Sebagai contoh, pendefinisian sebuah identifier di dalam BNF adalah sebagai berikut :

<kolom> ::= <identifier> | <identifier>|< identifier> <huruf> ::= a|b|c|......|y|z <angka> ::= 0|1|2|......|8|9

2.8 Metode-metode Parsing Ada dua jenis metode penguraian yang sering digunakan, yaitu:

a. Penguraian dari atas kebawah ( top-down parsing) Penguraian dari atas ke bawah dapat dipandang sebagai suatu usaha untuk mencari derivasi yang paling kiri ( leftmost) dari suatu rangkaian masukan. Dapat dikatakan juga sebagai suatu usaha untuk membentuk pohon urai ( parser) untuk memasukkan dari akarnya dan membentuk node pohon parser dalam urutan preorder .

Perhatikan tata bahasa ini. S => Ab

A =>bc | a

Gambar pohon top-down -nya adalah

bc a

Gambar 2.4 Langkah-Langkah Dalam Pohon Top - Down

b. Pengurutan dari bawah ke atas ( bottom-up parsing ) Penguraian dari bawah ke atas lebih banyak mempergunakan penguraian shift-reduce . Penguraian shift-reduce berusaha untuk membuat pohon parser bagi suatu masukan dimulai dari bawah ( leaf ) dan bergerak keatas menuju puncak ( root ). Pada setiap langkah reduksi suatu substring yang sesuai dengan sisi kanan suatu produksi diganti dengan symbol yang berada dikanan produksi itu, langkah ini sering disebut derivasi rightmost .

Perhatikan tata bahasa ini.

S =>aABe

A =>Abc | b

B =>d Kalimat „abbcde‟ dapat direduksi ke S dengan langkah-langkah berikut: Abbcde ->aAbcde->aABe->S

2.9 Metode Recursive-Descent Metode recursive-descent adalah kelas metoda parsing yang tidak menggunakan produksi alternatif ketika hasil akibat penggunaan sebuah produksi tidak sesuai dengan simbol input. Jika produksi A mempunyai dua buah ruas kanan atau lebih maka produksi yang dipilih untuk digunakan adalah produksi dengan simbol pertama ruas kanannya sama dengan input yang sedang dibaca. Jika tidak ada produksi yang demikian maka dikatakan bahwa parsing tidak dapat dilakukan. Ketentuan produksi yang digunakan metoda recursive descent adalah : Jika terdapat dua atau lebih produksi dengan ruas kiri yang sama maka karakter pertama dari semua ruas kanan produksi tersebut tidak boleh sama. Ketentuan ini tidak melarang adanya produksi yang bersifat rekursi kiri. Contoh suatu bahasa dengan aturan produksi sebagai berikut:

S → aB | A

A →a

B →b|d

Misal akan dilakukan parsing terhadap string “ac‟. Maka analisis sintaks terhadap string tersebut dengan menggunakan metode recursive descent adalah:

Input : Hasil : Sisa : ac

Penjelasan : Masukkan simbol terkiri Sebagai input. Gunakan aturan produksi S Dengan simbol pertama ruas kanan = a.

Input : a Hasil : a Sisa : c

Penjelasan : Hasil = input. Gunakan

Aturan produksi B. Karena produksi Demikian,maka parsing gagal dilakukan

Gambar 2.5 Metode recursive descent

2.10 Analisis Semantik

Analisis semantik merupakan kelanjutan dari proses scanning dan parsing . Fungsi dari analisis semantik adalah untuk menentukan makna dari serangkaian instruksi yang terdapat dalam program sumber atau masukan dari penguna Menganalisa semantik harus mampu menentukan aksi atau respon apa yang yang akan dilakukan terhadap instruksi yang diberika n. (“Syaiful Rahmat Sugianto,UIN Syarif H idayatullah:2005”)

2.11 Text Preprocessing

Struktur data yang baik dapat memudahkan proses komputerisasi secara otomatis. Pada Text Mining, informasi yang akan digali berisi informasi-informasi yang strukturnya sembarang. Oleh karena itu, diperlukan proses pengubahan bentuk menjadi data yang terstruktur sesuai kebutuhannya untuk proses dalam data mining, yang biasanya akan menjadi nilai-nilai numerik Proses ini sering disebut Text Preprocessing(Ronen Feldman, 2007). Setelah data menjadi data terstruktur dan berupa nilai numerik maka data dapat dijadikan sebagai sumber data yang dapat diolah lebih lanjut. Berberapa proses yang dilakukan adalah sebagai berikut:

1. Case folding Case folding adalah mengubah semua huruf dalam dokumen menjadi huruf

kecil. Hanya huruf „a‟ sampai dengan „z‟ yang diterima. Karakter selain huruf dihilangkan dan dianggap delimeter (Ronen Feldman, 2007).

Tampilkan Semua tampilkan semua Data Dari Proyek

data dari proyek

Gambar 2.6 Proses Case Folding

2. Tokenizing Tahap Tokenizing adalah tahap pemotongan string input berdasarkan tiap kata yang menyusunnya.

Tampilkan Semua tampilkan semua

Data Dari Proyek

data dari

proyek

Gambar 2.7 Proses Tokenizing

2.12 Studi Literatur Penelitian Daniël de Kok,Harm Brouwer. (2001). Teknologi telah digunakan untuk membantu pengguna dalam pekerjaan yang berkaitan dengan bahasa alami, seperti spelling and grammar checker yang bisa ditemukan di program pengolah kata untuk membantu menghindari kesalahan pengejaan dan tata bahasa, serta CAT Tools (Computer-Aided Translation Tools), yang digunakan untuk membantu proses penerjemahan.

Penelitian Sri Kusuma Dewi (2003). Penelitian mengenai Pemrosesan Bahasa Alami (Natural Language Processing) untuk Bahasa Indonesia telah dilakukan setidaknya sejak tahun 1995, yaitu pengembangan prototipe aplikasi penganalisis tata bahasa Indonesia menggunakan parser LL dan LR (Sari, 1995).

penelitian Dale, R., Moisl, H and Somers, H. (ed.) (2000). Parser yang menggunakan strategi Lefmost derivation (karakter non-terminal yang paling kiri ditulis ulang terlebih dulu). Parser LR merupakan bottom-up parser yang menggunakan strategi Righmost derivation (karakter non-terminal yang paling kanan ditulis ulang terlebih dulu).

Tidak jauh berberda dengan penelitian Purwo handoko,Agus. (2009) Dalam Penggunaan konversi bahasa SQL dengan menggunakan Bahasa Alami atauNatural Language Processing telah sebelumnya diteliti oleh beberapa peneliti diantaranya. Penelitian yang dilakukan oleh Agus Purwo Handoko (2009) yang berjudul Aplikasi Pengolahan Bahasa Alami untuk Operasi Queri Database dimana dalam penelitiannya inidalam pengujiannya dilakukan terhadap satu buah basis data yang memiliki satu buah tableyaitu tabel mahasiswa yang terdiri dari tiga field (nim, nama dan alamat). Dari Hasilpenelitian ini masih melakukan queri yang sangat sederhana dimana pengerjaannya hanyamenampilkan data saja dalam satu tabel. Suatu data yang ditampilkan hanya berupapenggunaan Select * from nama tabel dan dengan penggunaan kondisi where saja.

Tidak jauh berberda dengan penelitian Syaiful, R.S (2005) “Penerjemah bahasa jawa-indonesia menggunakan natural language processing dengan metode context- free recursive- descent”, variable yang di gunakan sebagai masukan dalam penerjemahan Jawa - Indonesia berupa text atau string (kalimat berbahasa Jawa). Masukan tersebut di uraikan melalui proses analisis sematik (Analisa Leksikal, Analisa Sintak, dan Parsing) sehingga menghasilkan output (keluaran). Keluaran dari sistem ini, jika di terima oleh semantik akan menghasilkan text atau string berupa bahasa indonesia.

BAB III ANALISIS MASALAH DAN PERANCANGAN PROGRAM

3.1 Analisis Masalah dan Solusi

Sebagian besar dari perusahaan memiliki permasalahan yaitu pada proses pencarian informasi, terkadang pemilik perusahaan membutuhkan data secara cepat untuk pengambilan keputusan, data yang dibutuhkan juga memiliki informasi yang berintegritas. Maka dengan demikian penulis membuat solusi untuk mengembangkan suatu aplikasi untuk tujuan pengguna agar membuat pencarian informasi untuk mendapatkan data, dengan membuat sebuat perintah query ke dalam Bahasa Indonesia agar pengguna mudah dalam melakukan pencarian informasi.

Adapun alur program aplikasi pencarian informasi dengan perintah query dalam Bahasa Indonesia yang akan dibuat yaitu seperti dibawah ini :

Gambar 3.1 Alur program

3.2 Rancangan Basis Data

Adapun aplikasi yang akan dibuat mengikuti alur dari rancangan database OLTP(On Line Transaction Process) yang sudah ada pada perusahaan, berikut rancangan basis data proyek pada perusahaan :

Gambar 3.2 Logical Record Structure (LRS)

3.3 Spesifikasi Basis Data

Spesifikasi basis data merupakan rinci tiap-tiap relasi tabel atau file. Adapun spesifikasi basis data adalah :

a) Nama Tabel

: mstpelanggan

Media

: Harddisk

Isi

: Data pelanggan Primary Key : idpelanggan

Struktur

Tabel 3.1

Spesifikasi Basis Data mstpelanggan No

Nama Kolom

2 Prospect Varchar

3 Birth

b) Nama Tabel

: pegawai

Media

: Harddisk

Isi

: Data pegawai Primary Key : idpegawai

Struktur

Tabel 3.2

Spesifikasi Basis Data pegawai No

Nama Kolom

c) Nama Tabel

: jasa

Media

: Harddisk

Isi

: Data detail list jasa Primary Key : idjasa

Struktur

Tabel 3.3 Spesifikasi Basis Data jasa

No

Nama Kolom

4 Lamawaktu(estimasi)

Int Int

: torder

Media

: Harddisk

Isi

: Data order pelanggan Primary Key : idorder

Struktur

Tabel 3.4 Spesifikasi Basis Data torder No

Nama Kolom

Fail,history,active

e) Nama Tabel

: detailjasa

Media

: Harddisk

Isi : Data detail order jasa pelanggan Primary Key : idorder + idjasa

Struktur

Tabel 3.5

Spesifikasi Basis Data detailjasa No

Nama Kolom

f) Nama Tabel

: invoice

Media

: Harddisk

Isi

: Data order invoice Primary Key : idinvoice

Struktur

Tabel 3.6

Spesifikasi Basis Data invoice No

Nama Kolom

Proses,selesai Proses,selesai

: tblpic

Media

: Harddisk

Isi : Data person in charge dari order Primary Key : idorder+idpegawai

Struktur

Tabel 3.7 Spesifikasi Basis Data tblpic

No

Nama Kolom

3.4 Rancangan Layar

Rancangan layar yang akan dikembangkan secara friendly user dengan menggunakan framework bootstraps. Berikut halaman yang akan dibuat seperti halaman Login yang terlihat pada Gambar 3.2.

Gambar 3.3 Login Apps

Adapun tampilan setelah user masuk ke aplikasi, terlihat pada Gambar 3.3 komponen yang ditampilkan yaitu judul, teks area untuk membuat perintah serta di bawahnya untuk hasil dari perintah yang ditulis oleh pengguna.

Gambar 3.4 Tampilan untuk Laporan

Tampilan berikutnya yaitu tampilan untuk informasi panduan atau dokumentasi bagi pengguna yang akan menggunakan aplikasi ini, informasi akan muncul dalam bentuk pop up . Rancangan layarnya yaitu :

Gambar 3.5 Tampilan info panduan pengguna

3.5 Rancangan dan Metode

Alur proses yang akan dilakukan pengguna yaitu login lalu membuat perintah dalam bentuk bahasa Indonesia pada teks yang disediakan, setelah itu data yang diinginkan ditampilkan oleh sistem, berikut gambar rich picture dari alur yang diatas :

Gambar 3.6 Alur aktifitas user

Algoritma yang akan dipakai yaitu dengan metode recursive descent . Recursive Descent Parsing adalah bentuk parsing yang termasuk dalam Top Down parsing . dimana metode ini melakukan parsing secara menurun dari root menuju ke daun( leaf ). mode yang diambil yaitu non backtracking mode atau tidak mengambil token secara mundur. proses pencarian dengan cara menurun secara rekursif untuk semua variabel, tahapannya sebagai berikut :

Gambar 3.7 Komponen pengolah bahasa alami untuk operasi query data Gambar 3.7 Komponen pengolah bahasa alami untuk operasi query data

Parser adalah suatu proses untuk menentukan rangkaian dari token ke dalam suatu tata bahasa tertentu atau tidak. Proses ini tergantung pada aturan produksi yang sudah didefinisikan.

1) Parse Tree Sebuah parser akan membentuk pohon sintaks ( parse tree ). Sebuah tree adalah suatu graph terhubung dan memiliki satu buah root (akar) dan dari situ memiliki lintasan ke setiap simpul (daun/ leaf ). Pohon sintaks berfungsi untuk menggambarkan bagaimana memperoleh suatu string dengan cara menurunkan simbol-simbol variabel menjadi simbol-simbol terminal, sampai tidak ada simbol yang belum tergantikan.

Gambar 3.8 Parse Tree

2) Sintaksis Bahasa alami yang digunakan pada sistem ini adalah bahasa Indonesia yang mempunyai tata aturan penulisan ( grammar ) tersendiri yang dituliskan dalam bentuk Backus Naur Form (BNF) sebagai aturan produksi yang bisa dimengerti oleh sistem. Aturan produksi merupakan suatu kaidah yang dibentuk untuk menyusun suatu kata atau perintah. Bentuk aturan produksi yang dihasilkan dari sebuah kalimat bahasa Indonesia yang dituliskan dalam bentuk BNF. Berikut definisi aturan produksi dalam bentuk BNF :

<kolom> ::= {field yang ada di db} <table>

::= {table yang ada di db}

<S>

::= tampilkan | lihat

::= * | <kolom>{<koma><kolom>}

<T>

::= dari <table>

<K>

::= berdasarkan | dimana

<H>

::= dan | atau

<op_log> ::= > | < | = | ! <P>

::= <kolom> <op_log>{<op_log>} 1 <val>

<kondisi> ::= <K> <P> {<H> <P>}

<perintah> ::= <S> <F> <T> {<kondisi>} 1

3) State Diagram Beberapa aturan produksi dalam bentuk State Diagram .

1. <P> -> <kolom> <op_log> <val>

Gambar 3.9 State Diagram Terminal

2. <kondisi> -> <K> <P> (<H> <P>)*

Gambar 3.10 State Diagram Terminal

3. <perintah> -> <S> <F> <T> (<kondisi>) 1

Gambar 3.11 State Diagram Terminal

b) Understander

Understander bekerja sama dengan knowledge base dalam menentukan makna suatu kalimat. Untuk mengetahui makna dari suatu input kalimat, sistem dapat mengetahui hal-hal tentang kata yang diproses dan bagaimana kata tersebut membentuk suatu kalimat yang bermakna. Adapun hasil dari proses understander sebagai berikut:

Tampilkan -> select Lihat

-> select

Dari

-> from

Dimana

-> where

Dan

-> and

Atau

-> or

Jika diinputkan “tampilkan semua data dari proyek” maka understander akan membuat kalimat yang diinput menjadi kalimat yang bermakna dengan mengganti beberapa kata yang sesuai dengan terminal dengan knowledge base yang dimiliki oleh sistem, dan hasil kalimatnya yaitu “select * from proyek” .

c) Knowledge Base

Knowledge Base yaitu basis pengetahuan yang dijadikan acuan oleh understander dalam menentukan makna suatu kalimat. Knowledge base berisi sekumpulan informasi yang terorganisir kedalam bentuk struktur data. Berikut contoh dari knowledge base yang akan disediakan :

Tabel 3.8 Knowledge Base

Sintaks Indonesia

Sintaks Query

Semua data

d) Generator

Generator berfungsi menghasilkan jawaban dari hasil proses understander lalu memunculkan data dari perintah yang sudah memiliki makna atau nilai agar dapat dieksekusi oleh fungsi mysql_query dalam program.

3.6 Flowchart

Untuk menggambarkan urutan-urutan proses data pada sistem ini, maka digunakan flowchart sebagai penjelas. Berikut ini flowchart untuk masing-masing proses :

a. Flowchart Menu Login

Berikut ini adalah flowchart login user , tampilan ini muncul ketika pengguna baru menjalankan program ini. Melalui tampilan ini user diharuskan untuk login terlebih dahulu jika ingin menggunakan program ini.

Gambar 3.12 Flowchart Login User

b. Flowchart Menu Utama

Berikut flowchart untuk menggambarkan jalannya program untuk mendapatkan data proyek sesuai dengan perintah query dalam bahasa Indonesia yang dibuat oleh user :

Gambar 3.13 Flowchart Proses Eksekusi perintah query dalam

bahasa Indonesia bahasa Indonesia

Berikut flowchart informasi panduan dan keluar dari program ini :

Gambar 3.14 Flowchart menu info panduan dan logout

3.7 Algoritma

Algoritma ini berisi langkah-langkah dan urutan proses berjalannya suatu program. Berikut akan dijelaskan algoritma proses program pembuatan perintah query dalam Bahasa Indonesia yaitu :

a. Algoritma Login User

1. Tampil Halaman Login

2. Input Username, Password

3. Klik Log In

4. If isset(Log In) Then

5. Cek tabel user berdasarkan input username dan password

6. Hitung data record hasil dari langkah ke-5 masukan ke variabel num_data

7. If num_data tidak kosong Then

8. Fetch data dari tabel user

9. Daftarkan session iduser dan username

10. Header(“location: halaman utama”)

11. Else

12. setMessage “Incorrect Username or Password

13. Header(“location: halaman login”)

14. End If

15. End If

b. Algoritma Parsing dan Tokenisasi

1. Input perintah kueri Bahasa Indonesia

2. Pecah kata berdasarkan “ untuk mendapatkan value

3. Hitung value

4. Pecah kata berdasarkan spasi

5. Hiraukan data value dari hasil pecah kata lalu masukan ke array pieces

6. Daftar terminal untuk label kata kedalam array term (S,F,FR,T,Kondisi,P)

7. i=0

8. o=0

9. Foreach term

10. If term == F

11. Asteris = pieces[1].” “.pieces[2];

12. If asteris == semua data

13. Perintah[F] = “semua data”;

14. i = i+1

15. else

16. pecah piece[i] berdasarkan koma lalu masukan ke array cols

17. foreach cols

18. perintah[F][] = cols;

19. end foreach

20. end if

21. else if term == Kondisi

22. if pieces[i] != null

23. perintah[Kondisi][K] = pieces[i]

24. end if else if term == P

25. if pieces[i] != null

26. for j=0; j<jumlah value; j++

27. if j>0

28. label = j-1;

29. perintah[Kondisi][H.label] = pieces[o+2];

30. end if

31. o = i+(j*3)

32. perintah[Kondisi][P.j][kolom] = pieces[o]

33. perintah[Kondisi][P.j][op_log] = pieces[o+1]

34. perintah[Kondisi][P.j][val] = value[j]

38. perintah[term] = pieces[i]

39. end if

40. i++

41. End Foreach

c. Algoritma Understander

1. Siapkan variabel tampil_reffQuery

2. Siapkan variabel tamp untuk message error

3. Siapkan array data_array_slash berisi knowledge sintaks perintah indonesia

4. Siapkan array data_array_query berisi knowledge sintaks kueri mysql

5. Foreach perintah as param=>hm

6. If is_array(hm)

7. Foreach hm as param2 => hm2

8. If is_array(hm2)

9. Foreach hm2 as param3=>hm3

10. If in_array(hm3,data_array_slash[param3]

11. Tampil_reffQuery .= data_array_query[hm3].‟ „;

12. Tamp .= hm3.‟ „;

13. Else if param 3 == val

14. Tampil_reffQuery .= hm3‟ „;

15. Tamp .= hm3 .‟ „;

16. Else

17. Tampil pesan error

18. End if

19. End foreach

20. Else

21. If param == F

If in_array(hm2,data_array_slash[param] If param2>0

22. Tampil_reffQuery .= ‟, „;

23. Tamp .= ‟, „;

24. Endif

25. Tampil_reffQuery .= hm2.‟ „;

26. Tamp .= hm2.‟ „;

27. Else

28. Tampil pesan error “kolom tidak ditemukan”

29. End if

30. Else

31. Potong kata untuk mengambil string pertama dari variabel param2

32. If in_array(hm2,data_array_slash[param]

33. Tampil_reffQuery .= hm2.‟ „;

34. Tamp .= hm2.‟ „;

35. Else

36. Tampil pesan error “kolom tidak ditemukan”

37. End if

38. End if

39. End Foreach

40. Else

41. If in_array(hm,data_array_slash[param]

42. Tampil_reffQuery .= data_array_query[hm].‟ „;

43. Tamp .= hm.‟ „;

44. Else

45. Tampil pesan error

46. End if

47. End if

48. End foreach

d. Algoritma Execute Query

1. Tampil_reffQuery hasil dari proses understender di execute dengan menggunakan mysql_query

2. Fetch data dari hasil query

3. Tampilkan data dalam bentuk tabel

e. Algoritma Logout

1. Klik Icon Logout pada menu utama

2. If logout

3. Hapus semua session

4. Kembali ke halaman login

5. End if

BAB IV IMPLEMENTASI DAN UJI COBA PROGRAM

4.1. Persyaratan Program

Agar program berjalan dengan baik, spesifikasi perangkat yang dipakai untuk implementasi aplikasi ini juga harus mendukung. Berikut spesifikasi yang dapat mendukung berjalannya sistem :

a. Spesifikasi Hardware

Spesifikasi hardware yang digunakan untuk menjalankan program adalah sebagai berikut :

1) Processor

: Intel Core 2 Duo

: Intel HD

5) Layar

: 14 inch

b. Spesifikasi Software

Spesifikasi software yang digunakan untuk menunjang jalannya program adalah sebagai berikut

1) Microsoft Windows 7 Ultimate 32-bit

2) PHP Version 5.3.8

3) MySQL Database Version 5.0.8-dev

4) Apache Webserver 2.2.21

5) Google Chrome / Mozilla Firefox

4.2. Data Masukan

Data masukan atau format sintak perintah yang tersedia adalah sebagai berikut :

a. Menampilkan semua data

Membuat perintah untuk menampilkan semua data laporan proyek tanpa kondisi dari database yaitu sebagai berikut :

1) Tampilkan semua data dari proyek

2) Lihat semua data dari proyek

b. Menampilkan beberapa kolom

Membuat perintah untuk menampilkan data laporan proyek dengan hanya menampilkan beberapa kolom yang dibutuhkan saja dari database, contohnya yaitu sebagai berikut :

1) Tampilkan pic,harga_jual,produk,project_manager dari proyek

2) Lihat pic,harga_jual,produk,project_manager dari proyek

c. Menampilkan semua data dengan kondisi

Membuat perintah untuk menampilkan data laporan proyek sesuai dengan kondisi yang dibutuhkan dari database, contohnya yaitu sebagai berikut :

1) Tampilkan semua data dari proyek dimana harga_jual > “50000000”

2) Tampilkan semua data dari proyek dimana harga_jual > “50000000” dan produk = “Website Development”

3) Lihat semua data dari proyek dimana harga_jual > “50000000”

4) Lihat semua data dari proyek dimana harga_jual > “50000000” dan produk = “Website Development”

d. Menampilkan beberapa kolom dan kondisi

Membuat perintah untuk menampilkan data laporan proyek sesuai dengan kondisi yang dibutuhkan dari database, contohnya yaitu sebagai berikut :

1) Tampilkan pic,harga_jual,produk,project_manager dari proyek dimana harga_jual > “50000000”

2) Tampilkan pic,harga_jual,produk,project_manager dari proyek dimana harga_jual > “50000000” dan produk = “Website Development”

3) Lihat pic,harga_jual,produk,project_manager dari proyek dimana harga_jual > “50000000”

4) Lihat pic,harga_jual,produk,project_manager dari proyek dimana harga_jual > “50000000” dan produk = “Website Development”

4.3. Panduan Penggunaan Program

Persyaratan minimum yang dibutuhkan oleh sistem harus dipenuhi, sehingga program natural language processing untuk membuat perintah query dalam bahasa Indonesia dapat berjalan dengan baik. Untuk mempermudah penerapannya, program ini juga dilengkapi dengan panduan penggunaan program yang disertai dengan tampilan layar semua aktifitas yang ada pada sistem. Diharapkan dengan adanya panduan ini, pengguna dapat mengerti cara menggunakan program.

a. Tampilan Form Login

Form login akan tampil pada saat aplikasi berbasis web dijalankan. Pengguna harus mengisi Username dan Password kemudian klik tombol login, sehingga dapat masuk kedalam menu administrator atau menu utama.

Gambar 4.1 Tampilan Form Login

Untuk dapat masuk ke dalam administrator atau menu utama, pengguna harus mengisikan Nama Pengguna dan Kata Sandi yang terdapat di dalam database dengan benar. Jika Nama Penggguna dan Sandi yang dimasukkan salah dan tidak terdapat di dalam database, maka akan muncul tampilan pesan “ Incorrect Username or Password ”, bentuk tampilannya dapat di lihat pada gambar berikut:

Gambar 4.2 Incorrect Username or Password

b. Tampilan setelah login

Setelah memasukan Usename dan Password yang benar (Login berhasil) maka pengguna langsung di arahkan ke halaman antarmuka aplikasi yang menampilkan tampilan form Masukan Perintah. Pada form ini pengguna dapat memasukan perintah pada kolom “Masukan Perintah” dan dapat mencoba menjalankan proses di aplikasi, dan apabila pengguna mendapatkan permasalahan dalam mengunakan aplikasi dan permasalahan dalam penggunaan kata-kata yang akan di gunakan dapat melihat menu Bantuan (?) untuk dapat menggunakan perintah yang diinginkan, untuk mengakhiri dari perintah yang pengg una inginkan,maka dapat diklik tombol “Proses”.

Gambar 4.3 Dashboard Aplikasi

c. Tampilan panduan yang ada pada sistem

Pada fasilitas (?) ini, pengguna yang baru pertama menggunakan aplikasi dapat melihat dan memahami langkah-langkah, panduan, dan petunjuk penggunaan bahasa penulisan dalam menggunakan Aplikasi. Untuk melihat bisa klik tombol yang ditunjuk pada gambar dibawah ini :

Gambar 4.4 Dashboard Aplikasi

Sesudah di klik maka akan muncul pop up beberapa panduan dan bentuk untuk penggunaan penulisan perintah beserta susunan kolom yang digunakan di aplikasi yang tersedia di dalam database tabel proyek.

Gambar 4.5 Fasilitas Bantuan Pada Aplikasi

d. Tampilan setelah proses terjemah perintah

Berikut adalah contoh penulisan kalimat perintah yang berfungsi untuk menampilkan semua data yang terdapat di dalam tabel proyek

Gambar 4.6 Contoh Penulisan Kalimat

Setelah menekan tombol proses maka semua data yang berada di dalam tabel proyek yang akan ditampilkan kedalam layar.

Gambar 4.7 Baris Data Yang Berada Di Dalam Table

Tidak jauh berbeda dengan contoh perintah yang terdapat di Gambar

4.7 diatas, berikut ini jika masukan kalimat perintah menampilkan data tetapi dengan kolom yang dibutuhkan atau dipilih :

Gambar 4.8 Kalimat Kolom Yang Dibutuhkan

Setelah menekan tombol proses maka tampilan data hanya memunculkan beberapa kolom yang dipilih dari kalimat sebelumnya, tetapi semua record data masih dimunculkan.

Gambar 4.9 Hasil Perintah Pemilihan

Adapun contoh kalimat perintah jika semua kolom ditampilkan tetapi dengan kondisi data yang ditampilkan sesuai dengan parameter yang dibutuhkan.

Gambar 4.10 Menggunakan Simbol

Tampilan hasil dari data proses kalimat perintah diatas yaitu hanya memunculkan data yang harga_jual lebih besar dari 50.000.000.

Gambar 4.11 Hasil Dari Menggunakan Simbol

Jika perintah yang diinput lebih dari satu kondisi, maka gunakan kata dan/atau untuk kata penghubung diantara kedua parameter yang digunakan.

Gambar 4.12 Contoh Kalimat Dengan Dua Parameter

Setelah menekan tombol proses maka data yang ditampilkan hanya yang memenuhi parameter yang digunakan.

Gambar 4.13 Hasil Dengan Dua Parameter

Jika perintah yang diinput memiliki kondisi dan yang ditampilkan hanya beberapa kolom yaitu sebagai berikut :

Gambar 4.14 Contoh Dengan Kondisi Beberapa Parameter

Hasil dari proses diatas yaitu data yang ditampilkan hanya yang memenuhi kriteria dari kondisi yang digunakan serta kolom yang tampil hanya kolom yang dibutuhkan atau dipilih.