EKSTRAKSI DATA PADA WEBSTE PERPUSTAKAAN

EKSTRAKSI DATA PADA WEBSTE PERPUSTAKAAN UNTUK PEMBUATAN
KNOWLEDGE BASE MENGGUNAKAN ALGORITMA DEPTH-FIRST SEARCH
SEBAGAI METODE PENELUSURAN HALAMAN PAGE
USULAN SKRIPSI

Oleh :
Musyfiq Luthfi
(09650183)

JURUSAN TEKNIK INFORMATIKA
FAKULTAS SAINS DAN TEKNOLOGI
UNIVERSITAS ISLAM NEGERI MAULANA MALIK IBRAHIM
MALANG
2014

Syarat dimasukkan dalam laporan

LEMBAR ENGESAHAN
REVISI USULAN SKRIPSI
EKSTRAKSI HALAMAN WEB DIGITAL LIBRARY MENGGUNAKAN METODE
DEPTH-FIRST SEARCH GUNA MEMPERMUDAH PEMBENTUKAN RESOURCE

DESCRIPTION FRAMEWORK (RDF)

Musyfiq Luthfi
(09650183)
Pada Tanggal : …………………….2014
Telah diperiksa, disetujui, dan disahkan oleh :…………………………..

Penguji I

:

(Zainal Abidin, M.Kom)
NIP.19760613 200501 1 004

(.........................)

Penguji II

:

(Fachurrochman, M.Kom)
NIP.19700731 200501 1 002

(..........................)

Pembimbing I

:

(A’la Syauqi, M.Kom)
NIP. 19771201 200801 1 007

(..........................)

BAB I
PENDAHULUAN
1. Latar Belakang
Teknologi Informasi adalah suatu teknologi yang digunakan untuk mengolah data,
Termasuk memproses, mendapatkan, menyusun, menyimpan, memanipulasi data dalam
berbagai cara untuk menghasilkan informasi yang berkualitas, yaitu informasi yang

relevan, akurat dan tepat waktu, yang digunakan untuk keperluan pribadi, bisnis, dan
pemerintahan dan merupakan informasi yang strategis untuk pengambilan keputusan.
Teknologi ini menggunakan seperangkat komputer untuk mengolah data, sistem jaringan
untuk menghubungkan satu komputer dengan komputer yang lainnya sesuai dengan
kebutuhan, dan teknologi telekomunikasi digunakan agar data dapat disebar dan diakses
secara global.
Peran yang dapat diberikan oleh aplikasi teknologi informasi ini adalah
mendapatkan informasi untuk kehidupan pribadi seperti informasi tentang kesehatan,
hobi, rekreasi, dan rohani. Kemudian untuk profesi seperti sains, teknologi, perdagangan,
berita bisnis, dan asosiasi profesi. Sarana kerjasama antara pribadi atau kelompok yang
satu dengan pribadi yang lainnya atau kelompok yang lainnya tanpa mengenal batas jarak
dan waktu, negara, ras, kelas ekonomi, ideologi atau faktor lainnya yang dapat
menghambat bertukar pikiran yang sering disebut jejaring sosial .
Perkembangan Teknologi Informasi memacu suatu cara baru dalam kehidupan,
dari kehidupan dimulai sampai dengan berakhir, kehidupan seperti ini dikenal dengan
elife, artinya kehidupan ini sudah dipengaruhi oleh berbagai kebutuhan secara elektronik.
Dan sekarang ini sedang semarak dengan berbagai huruf yang dimulai dengan awalan e
seperti ecommerce, e-government, e-education, e-library, e-journal, e-medicine,
elaboratory, ebiodiversitiy, dan yang lainnya lagi yang berbasis elektronika.
Perkembangan teknologi internet yang ditandai dengan munculnya teknologi web

2.0 dan semakin pesat kapasitas penyimpanan digital serta semakin murah, membuat
semakin banyak dan beragam konten (khususnya konten yang berupa data teks) yang ada
di dalam situs web. Salah satu permasalahan yang muncul dengan semakin banyaknya
informasi yang ada di dalam situs adalah bagaimana mengorganisasi dan mengolah data
dan konten yang ada menjadi informasi yang dapatdigunakan oleh pengguna

World Wide Web atau lebih dikenal sebagai WWW atau Web adalah suatu ruang
informasi dimana setiap resource didalamnya diidentifikasi dengan suatu pengenal global
yang disebut Unified Resource Indentifiers (URI) (Berners-Lee, 2004). Teknologi ini
muncul pada tahun 1990 ketika Tim Berners-Lee mengimplementasikan sistem
manajemen informasi untuk mencegah hilangnya data yang dimiliki institusi European
Organization for Nuclear Investigation. Konsorsium World Wide Web sendiri mulai
didirikan

pada

bulan

Oktober

1994.

Tugasnya

adalah

menstandarisasi

dan

mengimplementasikan protokol-protokol serta untuk mempromosikan evolusi dari
teknologi World Wide Web yang memungkinkan bentuk mutakhir dari dokumentasi
informasi maupun komunikasi manusia. Sejak saat itu, teknologi WWW terus
dikembangkan dan kini telah menjadi paradigma yang paling berpengaruh dalam arena
sistem informasi (Polo luciano, 2003)
Website merupakan bagian yang terpenting dalam era informasi saat ini. Hampir
80% layanan di internet tersedia dalam bentuk website sebagai media dalam
menyebarkan informasi. Ini menandakan bahwa peran website sangat penting. Dilain
pihak, statistik pengguna internet didunia terus naik secara signifikan, seperti terlihat
dalam pernyatan Sammy (2013) selaku Ketua Umum Asosiasi Penyelenggara Jasa

Internet Indonesia (APJII) bersama Badan Pusat Statistik (BPS) mengungkapkan jumlah
pengguna internet di Indonesia mencapai 71,19 juta orang hingga akhir tahun 2013.
Jumlah tersebut berarti tumbuh 13 persen dibandingkan catatan akhir 2012 yang
sebanyak 63 juta orang. Dengan jumlah tersebut bila dibandingkan dengan total populasi
jumlah penduduk Indonesia, maka penetrasi internet di Indonesia adalah meningkat
sekitar 28 persen
Dengan meningkatnya perkembagan internet saat ini, tentu menimbulkan pesatnya
kamajuan sarana informasi serta ilmu pengetahuan. Salah satu contoh pemamfaatan dari
kemajuan teknologi adalah transformasi media penyimpanan teks. Penyimpanan berupa
teks sudah tidak lagi selalu tersimpan dalam media cetak seperti kertas. Orang sudah
mulai cenderung menyimpan informasi secara digital. Karena lebih mudah dalam
penyimpanan dan cepat. Tuntutan dari gerakan anti global warming juga mendukung
penyimpanan informasi secara digital,
baik untuk keperluan pribadi, perkantoran, atau bahkan pemerintah. Selain itu,
informasi sudah menjadi suatu komoditas yang dapat diperjualbelikan. Orang sampai rela

membayar mahal, baik dalam waktu maupun uang demi mendapatkan informasi,
keakuratan dari informasi yang mereka butuhkan, supaya mereka mendapatkan dengan
cepat. Tidak hanya kecepatan mendapatkan informasi, keakuratan dari informasi juga
menjadi harapan semua orang..

Namun demikian, ketersediaan data dalam jumlah besar pada web tidak menjamin
bahwa seorang pengguna web dapat menemukan data yang dibutuhkannya dengan
mudah. Pada kenyataannya, data dalam jumlah besar tersebut sudah melampaui
kemampuan manusia untuk menemukan informasi yang dibutuhkan. Menurut hasil
observasi, 99% data yang diperoleh oleh 99% pengguna web ternyata tidak sesuai
dengan kebutuhannya (Berners-Lee, 2004). Tetapi, data web dalam jumlah besar dengan
berbagai macam properti tersebut memang menunjukkan bahwa ada pengetahuan yang
tersembunyi di balik data pada web yang tidak dapat diinterpretasikan dengan mudah
dengan menggunakan intuisi manusia.
Informasi yang didapat dari internet biasanya berupa dokumen web yang memiliki
elemen-elemen teks yang dapat diproses lebih lanjut untuk membantu penemuan
dokumen yang relevan. Suatu dokumen web memiliki metadata berupa teks yang
terstruktur yang dapat membantu dalam menentukan dokumen web yang relevan.
Meskipun memiliki nilai yang sangat penting, metadata pada umumnya diabaikan dan
kalaupun ada seringkali isinya tidak lengkap, karena menemukan, membuat atau
memelihara metadata pada suatu halaman web secara manual ini terbilang sulit. Hal ini
tentu saja menghambat efektivitas pelayanan atau pemberian informasi yang relevan.
Kemajuan teknologi informasi juga berdampak positif pada Perkembangan Digital
library yang selama ini dirasa semakin mengalami banyak kemajuan, Digital library
menjadi sumber pustaka yang dipandang sebagai peluang potensial bagi dunia akademik

untuk menyimpan koleksi yang ada diperpustakaan seperti buku, jurnal ilmiah, majalah,
tugas akhir maupun skripsi. Dengan demikian pemamfaatan teknologi yang tepat untuk
mengembangkan, membangun dan mengelola koleksi dokumen perpustakaan yang
benar-benar diinginkan pengguna merupakan tujuan kedepan semua pihak.
Perpustakaan pusat UIN Maliki Malang selama ini banyak memliki berbagai
koleksi pustaka seperti skripsi, majalah, maupun tesis. Dengan bertambahnya mahasiswa
tentunya semakin banyak pula koleksi yang dimiliki oleh perpustakaan UIN Maliki,
namun yang menjadi masalah saat ini adalah sistem yang digunakan masih belum

menggunakan pendekatan teknologi sematic web. Sehingga pencarian yang yang
dihasilkan terkadang belum sesuai dengan persepsi pengguna dalam mencari informasi
skripsi atau karya ilmiah lainya.
Tujuan perpustakaan, pengarsipan, yang ada di institusi adalah untuk memelihara
dokumen yang memiliki harga keilmuan yang dapat diakses dimasa depan sama
mudahnya diakses pada saat ini. Dengan semakin kecilnya media data, penyimpanan
menggunakan media digital menjadi sangat menarik. Keuntungan penyimpanan
menggunakan media digital adalah pencarian dapat dilakukan tidak hanya diantara
masukan katalog elektronik, tetapi dapat menampilkan sepanjang keseluruhan isi
dokumen.
Peneliti dan pengembang web mengusulkan tambahan informasi bagi konten web

yang sering diistilahkan dengan metadata. istilah metadata ini sering dipakai dalam
semantic web, yang menggambarkan pendekatan dalam menangani dan menyimpan
dokumen. Saat ini dokumen mulai disajikan dalam format XML (Extensible Markup
Language). Bahasa lain yang digunakan dalam mendukung visi Semantic Web selain
XML adalah ontologi.
Ontologi adalah salah satu konsep yang ideal untuk menggambarkan struktur dan
semantik dari tipe dokumen.Visi untuk masa depan dimana informasi diberikan secara
eksplisit yang membuat mesin atau komputer dapat mengerti dan mampu memproses
informasi itu secara otomatis dan mampu mengintegrasikan informasi yang tersedia di
web. Komputer diharapkan mampu melakukan proses penalaran (reasoning) sebagaimana
yang dilakukan manusia.
Al-Qur’an sebagai kitab suci umat islam sejak lama telah mengajarkan kepada
semua umatnya untuk membaca, mencari, memahami, mengembangkan, maupun
mengamalkan ilmu pngertahuan. Hal ini dapat kita temui dalam firman Allah SWT surat
Al-alaq ayat 1-5 yaitu :

Terjemah :
1). Bacalah dengan (menyebut) nama Tuhanmu yang Menciptakan, 2). Dia Telah
menciptakan manusia dari segumpal darah. 3). Bacalah, dan Tuhanmulah yang Maha
pemurah, 4). Yang mengajar (manusia) dengan perantaran

kalam, 5). Dia mengajar

kepada manusia apa yang tidak diketahuinya. (Al-qur’an Surat Al - Alaq ayat 1-5)
Secara subtansial ayat diatas dapat dianalogikan bahwa dengan membaca maka
akan banyak tahu dan mengerti, dengan membaca manusia akan terus mengalami proses
pembelajaran Namun hal ini akan lebih bermamfaat jika dari proses pembelajaran
kemudian diimplementasikan dalam kehidupan sehingga kemudian menjadi sebuah ilmu
pengetahuan. Dengan ilmu pengetahuan peradaban manusiaakan terus mengalami
dinamisasi. Dengan ilmu pengetahuan Allah SWT juga menjadikan barometer masingmasing derarjat manusia.
Berdasarkan latar belakang diatas maka tujuan dalam penelitian ini adalah untuk
mengekstraksikan dokumen yang berupa metadata kemudian mentransformasikan hasil
ekstraksi yang sebelumnya tidak terstruktur menjadi data yang lebih terstruktur sehingga
nantinya data yang sudah terstruktur dapat disimpan dalam suatu data atau lembar kerja
tertentu untuk lebih memudahkan dalam pemrosesan data yang dibutuhkan untuk
pembuatan ontologi selanjutnya.
2. Rumusan Masalah
Dalam penelitian ini memiliki beberapa rumusan masalah yaitu :
a) Bagaimana membangun sebuah aplikasi ekstraksi halaman skripsi pada Digital
Library UIN Maliki Malang?

b) Bagaimana mengimplementasikan metode Depth-First search (DFS) untuk
ekstraksi data pada halaman web?

c) Sejauh mana efektifitas aplikasi yang dibangun untuk ekstraksi halaman
skripsi pada Digital Library dalam pembuatan Resource Description
Framework (RDF) ?
3. Batasan Masalah
Batasan masalah pada penelitian ini adalah sebagai berikut :
a) Halaman skripsi yang akan diekstraksi berdasarkan dari halaman website
http://lib.uinmalang.ac.id
b) Algortima yang digunakan dalam proses penelusuran menggunakan lgoritma
Depth-First search (DFS)
c) Data yang akan diekstraksi adalah data skripsi yang ada pada Digital Library
UIN Maliki Malang.
d) Data Ontologi skripsi meliputi Nama Penulis, Tahun Pembuatan, Fakultas,
e)

Jurusan, Dosen Pembimbing dan Abstrak.
Pembuatan Resource Description Framework (RDF) berdasarkan data dari
hasil ekstraksi.

4. Tujuan Penelitian
Tujuan penelitian ini adalah sebagai berikut:
a) Membuat aplikasi yang mampu mengekstraksi halaman website Digital
Library UIN Maliki Malang.
b) Mengetahui kinerja ekstraksi dokumen web dalam pembuatan Resource
Description Framework (RDF)
5. Manfaat Penelitian
Manfaat yang diharapakan dari penelitian ini adalah :
a) Bagi mahasiswa dapat dijadikan referensi untuk pengembangan obyek
penelitian selanjutnya.
b) Bagi universitas dapat djadikan sebagai pengembangan dari sistem digital
library sebelumnya.
c) Bagi masyarat dapat dijadikan sebagai sarana media informasi.

BAB II
STUDI LITERATUR

Terdapat penelitian-penelitian yang terkait dengan aplikasi yang akan dibuat
dalam usulan penelitian ini. Penelitian dilakukan oleh Himmatul Azizah- Sarwosri,
S.Kom., M.T., Daniel Oranova Siahaan, S.Kom., M.Sc., PD.Eng tentang Ekstraksi
Metadata Dokumen Software Requirement Specification (SRS). Dokumen Software
Requirements Specification

(SRS)

merupakan

sebuah

deskripsi

lengkap

dari

behavior sebuah sistem yang akan dikembangkan. Dokumen ini berisi rincian kebutuhan
fungsionalitas dan nonfungsionalitas. Dokumen ini dianalisa oleh pengembang perangkat
lunak yang kemudian digunakan oleh para pengembang
dapat menciptakan
Pada kenyataannya,
menganalisa sebuah

perangkat

lunak

pengembang
dokumen

SRS

yang

sesuai

perangkat
yang

perangkat

dengan

lunak

digunakan

lunak

untuk

kebutuhan pengguna.

terkadang
sebagai

sulit untuk

pedoman

saat

pembuatan perangkat lunak. Oleh karena itu, diperlukan adanya perangkat lunak yang
dapat membantu developer menganalisa dokumen SRS. Dalam penelitian ini hasil yang
telah dicapai berupa Membuat sebuah kakas bantu untuk mengekstraksi sebuah
dokumen SRS, Hasil fitur yang dapat diekstraksi adalah kebutuhan fungsional,
kebutuhan

non fungsional, use case, dan aktor. Keakurasian

sistem

dalam

mengekstraksi kebutuhan fungsional adalah 100%, untuk kebutuhan non fungsional
0%, untuk use case 100%, dan untuk aktor 4,31%. Waktu yang dibutuhkan untuk
mengekstraksi sebuah dokumen SRS ditentukan dari besarnya ukuran file dokumen

yang ingin diproses. Use case dan aktor dari sebuah perangkat lunak yang

akan

dibangun dapat ditemukan pada bagian kebutuhan fungsional pada dokumen SRS.
Penelitian dilakukan oleh Nava’atul Fadillah, Novrido Caribaldi, dan Herlina
Jayadianti (2010). Penelitian bertujuan mengelola secara semantis informasi pustaka
sehingga nantinya pengguna dapat melakukan pencarian berdasarkan persepsi dan
tingkat pengetahuan yang dimilikinya untuk mencari koleksi pustaka.
Dalam penelitian ini, pengetahuan koleksi perpustakaan disimpan dalam bentuk
ontology berbasis Web Ontology Language yang memiliki class Jurusan, Koleksi,
Penulis, dan Penerbit. Model ontology yang dibangun diimplementasikan untuk aplikasi
berbasis web dengan menggunakan Protege 3.4, NetBeans IDE 6.5.1 dengan bahasa
pemrograman Java Server Pages (JSP), Jena API sebagai library pendukung dan bahasa
query Sparql.
Penelitian oleh Ferdila (2010) tentang Aplikasi Web Semantik Untuk Pencarian
Materi Perkuliahan. Penelitian ini bertujuan mengelola secara semantis informasi materi
perkuliahan di Gunadarma dengan menggunakan staffsite gundarama. Pada halaman
staffsite dapat melakukan pencarían materi perkuliahan sesuai dengan nama dosen yang
mengajar suatu mata kuliah. sehingga pengguna dapat melakukan pencarian berdasarkan
persepsi dan tingkat pengetahuan yang dimilikinya untuk mencari mata kuliah.
Dalam penelitian ini, pencarían materi perkuliahan dapat dilakukan dengan
menggunakan kata kunci berupa judul materi, mata kuliah serta nama dosen yang
mengajar materi tersebut. Pencarian juga dapat dilakukan dengan menggunakan satukata
kunci atau beberapa kata kunci. Penggunaan teknologi semantik web pada aplikasi ini
bertujuan agar representasi data yang tersedia dapat diubah kedalam format dapat
dimengerti oleh mesin. Sehingga mesin dapat melakukan proses pengumpulan informasi
dan memahami hubungan informasi dengan lebih baik. Pemilihan RAP sebagai
penghubung antara ontologi RDF yang ada dengan tampilan yang ada membuat
manipulasi keluaran untuk user lebih mudah dilakukan sehingga dapat menghasilkan
keluaran yang mudah dimengerti oleh pengguna.

BAB III
METODE PENELITIAN
1. Desain Penelitian
a) Objek Penelitian
Pada usulan penelitian ini, peneliti akan melakukan penelitian mengenai
Pemodelan Resource Description Framework (RDF) Menggunakan Aplikasi
Ekstraksi Dokumen Skripsi Studi Kasus Digital Library UIN Maliki Malang.
Objek penelitian ini adalah sebagai berikut:
1) Data yang akan diekstraksi berasal dari laman http://lib.uinmalang.ac.id
2) Pembuatan RDF berdasarkan ontologi dari hasil ekstraksi.
b) Sumber Data
Data yang digunakan adalah url pada laman di http://lib.uin-malang.ac.id
UIN Maulana Malik Ibrahim Malang.
2. Instrumen Penelitian
1) Variabel Bebas
Dalam penelitian ini varianbel bebas adalah halaman di http://lib.uinmalang.ac.id.
2) Variabel Penghubung
Dalam penelitian ini variabel penghubung adalah data hasil ekstraksi yang
tersimpan dalam repositori yang berfungsi sebagai referensi.

3) Variabel Terikat
Dalam Penelitian ini variabel terikat adalah hasil uji coba meliputi :
1) Hasil ekstraksi.
2) Sejauh mana efektifitas penerapan algoritma Depth-First search (DFS) dalam
proses penelusuran.
3) Data waktu dan konsumsi sumber daya komputer yang dibutuhkan untuk
melakukan ekstraksi.
3. Prosedur Penelitian
Dalam melakukan penelitian ini, peneliti akan membagi beberapa tahap
pengerjaan yang digunakan sebagai workplan dalam penyelesaian penelitian. Berikut
beberapa tahapan dalam melakukan penelitian:
a) Perancangan dan Desain Aplikasi
Perancangan merupakan thapan yang penting dalam pembuatn suatu
sistem,

sehingga

dengna

perancangan

yang

baik

diharapkan

akan

menghasilkan suatu sistem dengan perancangan yang sesuai dengan fungsi
dan tujuan dari dibuatnya sistem tersebut.
Pada perancangan ini umumunya terdiri dari beberapa tahapan seperti
menentukan cara kerja sistem, pengindentifikasian hal-hal yang dibutuhkan
sistem dan menentukan tools atau alat bantu yang akan digunakan untuk
pembuatan sistem. Untuk membangun sistem ini, dibutuhksn tahapan
perancangan yang terdiri dari ontologi, penentuan algoritma dan desain sistem.
b) Deskripsi Sistem
Pada Tugas Skripsi akan diimplementasikan sistem untuk melakukan
ekstraksi

informasi

pada

halaman

web.

Sistem

diimplementasikan

menggunakan Depth-first search (DFS). Sistem ini membutuhkan data input
berupa beberapa halaman web dari website yang sama. Hasil dari sistem ini
adalah target item padahalaman web yang sesuai dengan keinginan user

Sistem bekerja dengan cara mengekstraksi data yang berasal dari
halaman website dengan cara menelusuri metadata yang terkandung dalam
html. Teknik penulsuran adalah dengan mencari data informasi dengan
menggunakan

metode

Depth-first

search

(DFS),

kemudian

setelah

menemukan data yang dicari proses selanjutnya adalah pembuatan ontologi.
Ontologi disini merupakan langkah awal dari pembuaatan Resource
Description Framework (RDF). Untuk lebih jelasnya dapat dilihat dari ilustrasi
gambar 3.1 alur kerja sistem dibawah ini :

Gambar 3.1 Alur Kerja Sistem

c) Algoritma Depth-First Search (DFS)
A. Pengertian Algoritma Depth-First Search (DFS)
Depth first search (DFS) adalah penelusuran graph yang arah
penelusurannya mendahulukan ke arah kedalaman graf tersebut (Sjukani,
2007). Algoritma pencarian mendalam Depth-First Serch (DFS) adalah proses
searching sistematis buta yang melakukan ekpansi sebuah path (jalur) menuju
penyelesaian masalah sebelum melakukan ekplorasi terhadap path yang lain.
Proses searching mengikuti sebuah path tunggal sampai menemukan goal atau
dead end. Apabila proses searching menemukan dead-end, DFS akan
melakukan penelusuran balik ke node terakhir untuk melihat apakah node
tersebut memiliki path cabang yang belum dieksplorasi. Apabila cabang
ditemukan, DFS akan melakukan cabang tersebut. Apabila sudah tidak ada
lagi cabang yang dapat dieksplorasi, DFS akan kembali ke node parent dan
melakukan proses searching terhadap cabang yang belum dieksplorasi dari
node parent sampai menemukan penyelesaian masalah. Urutan proses
searching DFS ditunjukkan dalam Gambar 1.5 adalah: A, B, E,F, G, C, ...
Figure

Gambar 3.2 : Diagram pohon dari DFS.
Pencarian dilakukan pada satu node dalam setiap level dari yang paling
kiri. Jika pada level yang paling dalam, solusi belum ditemukan, maka
pencarian dilanjutkan pada node sebelah kanan. Node yang kiri dapat dihapus
dari memori. Jika pada level yang paling dalam tidak ditemukan solusi, maka
pencarian dilanjutkan pada level sebelumnya. Demikian seterusnya sampai
ditemukan solusi. Jika solusi ditemukan maka tidak diperlukan proses
backtracking (penelusuran balik untuk mendapatkan jalur yang dinginkan)

B. Kelebihan dan Kekurangan Algortima Depth-First Search (DFS)
Kelebihan DFS adalah:


Pemakain memori hanya sedikit, berbeda jauh dengan BFS
yang harus menyimpan semua node yang pernah dibangkitkan.



Jika solusi yang dicari berada pada level yang dalam dan paling
kiri, maka DFS akan menemukannya secara cepat.

Kelemahan DFS adalah:


Jika pohon yang dibangkitkan mempunyai level yang dalam
(tak terhingga), maka tidak ada jaminan untuk menemukan
solusi (Tidak Complete).



Jika terdapat lebih dari satu solusi yang sama tetapi berada pada
level yang berbeda, maka pada DFS tidak ada jaminan untuk
menemukan solusi yang paling baik (Tidak Optimal).

Gambar 3.3 Penelusuran Depth First Search untuk Water Jug Problem.
C. Cara kerja Algoritma Depth-first search (DFS)
Pencarian rute terpendek dilakukan dengan cara membuat simpulsimpul yang menjadi titik awal, titik-titik yang akan dilalui dan juga titik akhir
sebagai akhir dari tujuan atau sebagai simpul yang dicari.
Dalam algoritma DFS, simpul yang telah dikunjungi disimpan dalam
suatu tumpukan (stack). Antrian ini digunakan untuk mengacu simpul-simpul
yang akan dikunjungi sesuai urutan tumpukan (masuk terakhir, keluar
pertama) dan mempermudah proses runut-balik jika simpul sudah tidak
mempunyai anak (simpul pada kedalaman maksimal).
Untuk memperjelas cara kerja algoritma DFS beserta tumpukan yang
digunakannya, berikut langkah-langkah algoritma DFS:
1) Masukkan simpul ujung (akar) ke dalam tumpukan
2) Ambil simpul dari tumpukan teratas, lalu cek apakah simpul
merupakan solusi
3) Jika simpul merupakan solusi, pencarian selesai dan hasil
dikembalikan.
4) Jika simpul bukan solusi, masukkan seluruh simpul yang
bertetangga dengan simpul tersebut (simpul anak) ke dalam
tumpukan

5) Jika tumpukan kosong dan setiap simpul sudah dicek,
pencarian selesai dan mengembalikan hasil solusi tidak
ditemukan
6) Ulangi pencarian dari langkah kedua

d) Domain dan ruang lingkup Ontology
Perancangan ontologi memberikan informasi mengenai tahapan- tahapan
dalam pembangunan ontologi dan menjelaskan mengenai komponen apa saja yang
dibutuhkan dalam penggambaran sebuah informasi
Tahapan-tahapan dalam pembangunan ontologi adalah sebagai berikut:
1) Penentuan domain. Domain yang melingkupi ontologi adalah
digital library UIN Maliki Malang
2) Mendefinisikan class ontologi dan menyusun class tersebut
dalam

hirarki

taksonomi

(subclass-superclass)

dengan

menggunakan proses top-down dimulai dengan mendefinisikan
concept umum dalam domain dilanjutkan dengan concept yang
lebih spesifik.
3) Mendefinisikan slot atau property
4) Mendefinisikan facets pada slot atau axiom pada properties.
Properties memiliki domain dan range yang spesifik. Properties
menghubungkan individu pada domain dan individu pada
range.
5) Membuat instance

Untuk ilustrasi pemodelan ontolgy ini dapat dilihat pada gambar 3.3 dibawah
ini.

Gambar 3.4 Ilustrasi proses pemodelan ontology
Tahapan awal dalam membangun sebuah struktur ontology yaitu dengan
menentukan domain serta ruang lingkupnya. Penentuan domain dan ruang lingkup
ini bertujuan agar membantu dalam membatasi ruang lingkup model serta
mempermudah dalam merancang struktur ontology. Dalam hal ini, akan dilakukan
pengklasifikasian serta pengelompokan dokumen-dokumen terkait kedalam jenisjenis (class) yang sama.

Domain ontology yang akan dibangun adalah Skripsi. Ontology ini akan
digunakan untuk aplikasi yang dapat memberikan informasi mengenai skripsi
pada Digital Library UIN Maliki Malang. Untuk melengkapi ruang lingkup dari
domain tersebut dibutuhkan dokumen0dokumen seperti berikut:


Class Nama Penulis



Class Tahun Pembuatan



Class Fakultas (mempunyai subclass Tarbiyah, Ekonomi, Humaniora, Syariah,
Saintek, dan Psikologi)



Class Jurusan (mempunyai subclass Teknik Informatika, Matematika, Biologi,
Fisika, Kimia, Teknik Arsitektur, Bahasa Inggris, Psikologi dst).



Class Dosen Pembimbing (mempunyai subclass Pembimbing 1 dan
pembimbing 2).



Class Abstract.

e) Resource Description Framework (RDF)
RDF merupakan standard untuk merepresentasikan resource. Secara umum,
resource adalah suatu yang ingin dibicarakan, sesuatu yang dapat diidentifikasi,
misalnya website, homepage, orang benda dan sebagainya. Tidak seperti HTML
yang fungsi utamanya untuk menampulkan informasi dan XML yang berfungsi
dalam pertukaran informasi, RDF adalah suatu model data yang digunakan untuk
menjelaskan informasi (meta informasi). Model RDF meliputi suatu triple yang
dinamakan statement: satu sumber daya (subject) yang dihubungkan ke sumber
daya yang lain atau satu literal (object) melalui satu arc dari sumber daya ke tiga,
predikat.

Gambar 3.5 Contoh RDF

Resource Description Framework (RDF) merupakan representasi dari suatu
model metadata dokumen yang
Subjek

mengandung

subjek, predikat,

dan

objek.

merupakan bagian dari kalimat yang menjelaskan tentang sesuatu

yang menjadi pusat kalimat. Predikat merupakan bagian dari kalimat yang
menjelaskan property atau karakteristik dari subject yang dibicarakan yang
berisikan hubungan antar resource. Dan objek merupakan bagian dari kalimat
yang menjelaskan value dari property. Sehingga apabila digambarkan dalam
bentuk graph akan terlihat seperti Gambar 3.3

Gambar 3.6 Graph Data Model

Dokumen Resource Description Framework (RDF) direpresentasikan dalam
bentuk objek seperti berikut :
1) Class,

merupakan

merepresentasikan

subClass

Subject,

yang

dari

Resource.

Dapat

merupakan domain dari suatu

properti, maupun Object, yang merupakan range dari

suatu

properti dari suatu kalimat.
2)

Property,
menjelaskan

merupakan
value

predikat

(range)

dari

dari

suatu

suatu

kalimat,

pokok

yang

permasalahan

(domain).
3) Datatype, merupakan subClass dari Literal, yang memiliki atribut
label XMLLiteral, Literal (string dan integer). subClass, subProperties,
Domain, type, dan range menunjukkan relasi yang terjadi antar
object, yaitu menurut pada rules RDF.
4) Literal, merupakan sesuatu yang bukan termasuk resource. Objek
class, property, datatype, memiliki beberapa atribut yaitu, label,
about, comment,
dari
oleh

dan isDefinedBy.

suatu URI reference (URIref)
karakter

Label,
yang

“#”,

berisikan fragmen
biasanya dipisahkan
misalnya

:

http://www.w3.org/1999/02/22-rdfsyntax-ns#nil, maka labelnya adalah
: nil. About, berisikan URIref secara lengkap yaitu URI beserta
fragmennya,yaitu http://www.w3.org/1999/02/22-rdf- syntax-ns#nil.
isDefinedBy, berisikan

URIref

tanpa

label, dibatasi oleh

karakter “#”,yaitu http://www.w3.org/1999/02/ 22- rdf-syntax-ns#.

4. Pembuatan Aplikasi
Pembuatan aplikasi dilakukan dengan menggunakan bahasa pemrograman
PHP dimana sistem yang dibuat berbasiskan website. Terdapat beberapa tahap
preprocessing sistem.
Sedangkan untuk proses utama yakni mesin pencarian, sistem dibuat dengan
menerapkan text processing dengan menggunakan Algoritma Knuth Morris Prath
kemudian hasilnya akan dibuat ontology, dari ontology ini proses selanjutnyaadalah
pembuatan Resource Description Framework (RDF).

5. Uji coba dan evaluasi
Uji coba dan evaluasi dilakukan terhadap tahapan aplikasi dan hasil dari
ekstraksi yang menggunakan Algoritma Knuth Morris Prath serta hasil dari proses
pembuatan Resource Description Framework (RDF).
Uji sumber daya juga dilakukan pada tahap ini dengan mengukur tingkat
kecepatan pencarian melalui jumlah waktu yang dibutuhkan algoritma dalam
melakukan proses pencarian dan menampilkan hasil. Begitu pula dengan jumlah
memori yang digunakan akan menunjukkan kinerja algoritma pencarian

6. 6) Penyusunan laporan
Penyusunan laporan akhir merupakan dokumentasi dari keseluruhan
pelaksanaan penelitian dan diharapkan bermanfaat bagi penelitian lebih lanjut

BAB IV
DAFTAR PUSTAKA

Berners-Lee, T., Hendler, J., Lasilla, O., 2001, The Semantic Web, American Scientific
Pollock, Jefray T.2009 Semantic Web for Dummies. Indiana Polis:Wiley Publishing Suteja,
Bernard Renaldy dkk. 2008. Ontology e-Learning Content Berbasis Web Semantic.
Yogyakarta: Universitas Gadjah Mada
Saryo,

Riyanarto,

dkk.

2012.

Semantic

Search:

Pencarian

berdasarkan

konten.

Yogyakarta:Penerbit ANDI.
Wahyono, Teguh. 2004. Sistem Informasi (Konsep Dasar, Analisis Desain dan Implementasi).
Yogyakarta: Graha Ilmu.
Nava’atul Fadillah, Novrido Charibaldi, Herlina Jayadianti.2010.Penerapan Teknologi
Semantic Web Pada Aplikasi Pencarian Koleksi Perpustakaan(Studi Kasus:Perpustakaan Fti
Upn ”Veteran” Yogyakarta).Tersedia di http://repository.upnyk.ac.id/461/1/DAFTAR_ISI.pdf
diakses pada 27 februari 2014.
Riyanarto Sarno dan Faisal Rahutomo.2009.Penerapan Algoritma Weighted Tree Similarity
Untuk Pencarian Semantik.Tersedia di

http://digilib.its.ac.id/public/ITS-Master-11561-

5107201001- Approval_Sheet.pdf diakses pada 1 Oktober 2013.

Nadya Sabyla Fitrya. 2012. Perancangan Dan Implementasi Search Engine Menggunakan
Teknologi Semantic Web Pada Aplikasi Digital Library.Tersedia di

http://lib.uin-

malang.ac.id/?mod=th_detail&id=07650026 diakses pada 27 februari 2014.
Nisa Hidayani, Juni Nurma Sari, Rahmat Suhatman. 2013. Perancangan dan Implementasi
Algoritma Brute Force Untuk Pencarian

String Pada Website PCR. Tersedia di

https://journal.pcr.ac.id/student-

journal/page/read_pdf.php?

name=Jurnal_NisaHidayani.pdf&id=57 27 februari 2014.
Andi Nugroho Moh. 2013. Ensiklopedia Objek Wisata Jawa Timur Menggunakan Semantic
Web.
Dian Farisah Ristanti. 2013, Mesin Pencari Berbasis Semantic Search Menggunakan
Algoritma Boyer-Moore pada Ensiklopedia Masjid Bersejarah Di Indonesia
Bing Liu, Robert Grossman, and Yanhong Zhai, Mining Data Records in Web Pages,
University of Illinois at Chicago, 2003, http://www.cs.uic.edu/~liub/publications/kdd
2003-dataRecord.pdf,
Bing Liu, Web Content Mining, University of Illinois at Chicago, 2005,
http://www.frenchlane.com/Web-ContentMining-4.pdf,
Bing Liu, and Yanhong Zhai, Extracting Web Data Using Instance-Based Learning,
University of Illinois at Chicago, 2007.
C-H. Chang, S-L. Lui, S-L., C. Pu, IEPAD: Information Extraction based on Pattern
Discovery, WWW-10, 2001, http://www10.org/cdrom/papers/pdf/p223.pdf,
Cris Yang, SEG5120-Web Mining, http://www.se.cuhk.edu.hk/~seg5120/note/Le
c%201%20Web%20Mining.pdf
David Buttler, Ling Liu, and Calton Pu, A Fully Automated Object Extraction System for
the World Wide Web, Georgia Institute of Technology, 2003