Prototype Mesin Pencarian Pada Presensi Perkuliahan Menggunakan Semantic Web

lestari retnawati, nia saurina

Abstract


Presensi merupakan proses pengumpulan data guna mengetahui kehadiran seseorang dalam suatu kegiatan. Salah satu kegiatan yang membutuhkan presensi adalah perkuliahan. Presensi dalam perkuliahan secara umum masih dilakukan secara manual, yakni dengan menggunakan lembar presensi yang dibawa oleh dosen di tiap pertemuan.

Tujuan penelitian ini adalah untuk melakukan pengembangan sistem pencarian dengan memanfaatkan teknologi web semantik sehingga dapat menjadi alternatif untuk menggantikan pencarian data berdasarkan presensi manual.

Dalam penulisan ini komponen-komponen teknologi web semantik yang dipergunakan adalah RDF (Resource Description Framework) sebagai representasi pengetahuan yang digunakan. Komponen yang kedua adalah SPARQL digunakan untuk mengambil informasi yang terdapat pada RDF. Komponen yang terakhir adalah RAP (RDF API for PHP) yang dipergunakan untuk menjembatani antara RDF dengan PHP sehingga informasi yang ada di dalam RDF dapat digunakan pada PHP. Aplikasi ini dirancang untuk menghasilkan keluaran yang mudah dimengerti oleh pemakai serta membantu dalam pencarian presensi perkuliahan. Setelah sistem pencarian penelitian ini di uji coba, menunjukan bahwa sistem pencarian dapat menghasilkan keluaran yang mudah dimengerti oleh pengguna namun pada kemudahan penggunaan masih dirasa kurang. Dikarenakan masih kurangnya fasilitas untuk mempermudah pencarian presensi perkuliahan.

 

Kata Kunci: presensi perkuliahan, semantic web, RDF.

 

ABSTRACT

 

Presence is the process of gathering data to find someone in an activity. One of the activities that requires attendance is lectures. Presence in lectures is still done manually, namely by using attendance sheets conducted by lecturers at each class.

The purpose of this research is to develop a system to search using semantic web technology so that it can be an alternative for data search assistance based on manuals.

In this context the semantic web technology components used are RDF (Resource Description Framework) as a representation of the knowledge used. The second component, SPARQL, is used to retrieve information carried out on RDF. The last component is RAP (RDF API for PHP) which is used to bridge between RDF and PHP so that the information contained in RDF can be used in PHP. This application is designed to get results that are easily understood by users and also helps in finding the presence of lectures. After this research search system is tested, it shows that the system could search and produce information that is easily understood by users, but the ease of use is still lacking. Because it still requires facilities to search for lecture presence.

 

Keywords: lecture presence, semantic web, RDF.


Full Text:

PDF

References


Pavel, S.; Euzenat, J. Ontology matching: state of the art and future. IEEE Transactions On Knowledge And Data Engineering, VOL. 25, ISSUE: 1, January 2013, pp.158-pp.176.

Rahm, E.; Bernstein, P. A. A survey of approaches to automatic schema matching. The VLDB Journal 10,Digital Object Identifier (DOI)10.1007/s007780100057 2001, 334–350.

Santodomingo, R.; Rohjans, S.; Uslar, M.; Rodríguez-Mondéjar, J. A.; Sanz-Bobi, M. A. Ontology matching system for future energy smartgrids. Engineering Applications of Artificial Intelligence 2014, 242-257.

Eko Budi Setiawan, Bobi Kurniawan, 2015. Perancangan Sistem Absensi Kehadiran Perkuliahan dengan Menggunakan Radio Frequency Identification (RFID). Jurnal CoreIT, Vol.1, No.2, Desember 2015 ISSN: 2460-738X

Abdulloh Fakih, Indra Kharisma Raharjana, Badrus Zaman. 2015. Pemanfaatan Teknologi Fingerprint Authentication untuk Otomatisasi Presensi Perkuliahan. Journal of Information Systems Engineering and Business Intelligence Vol. 1, No. 2, October 2015

D. Nandini, Semantic Web And Ontology, Bookboon, 2014.

Euzenat, J., Shvaiko, P. 2007. Ontology Matching. Berlin Heidelberg: Springer- Verlag.

D. J. Abadi, A. Marcus, S. Madden, and K. Hollenbach, “SW-Store: A Vertically Partitioned DBMS for Semantic Web Data Management,” VLDB Journal, 18(2), pp. 385–406, 2009.

Mohammad Mustafa Taye, "Understanding Semantic Web and Ontologies: Theory and Applications," Journal of Computing, vol. 2, no. 6, 2010.

Julien Wollbrett et. al., “Clever generation of rich SPARQL queries from annotated relational schema: application to Semantic Web Service creation for biological databases”, BMC Bioinformatics, 2013.

María Taboada, Diego Martínez, Belén Pilo, et.al, “Querying phenotype-genotype relationships on patient datasets using semantic web technology: the example of cerebrotendinous xanthomatosis”, BMC Medical informatics & Decision Making, 2012.

Z. Abedjan, T. Grutze, A. Jentzsch, and F. Naumann. ¨ Profiling and mining RDF data with ProLOD++,” In Proceedings of the IEEE 30th International Conference on Data Engineering (ICDE), pp 1198–1201, 2014.

N. Bikakis and T. K. Sellis,”Exploration and Visualization in the Web of Big Linked Data: A Survey of the State of the Art,” In Proceedings of the Workshops of the EDBT/ICDT 2016 Joint Conference, pp. 128-133, 2016.

Shareha, Ahmad., Rajeswari, M., Ramachandram, D. “Two-way Dictionary-based Lexical Ontology Alignment”. Singapore: International Conference on Computer Engineering and Aplication, 2009.

S. Biffl and M. Sabou, Semantic Web Technologies for Intelligent Engineering Applications, Springer, 2016.

O. Cur´e and G. Blin., RDF Database Systems: Triples Storage and SPARQL Query Processing. Morgan Kaufmann Publishers Inc., San Francisco, CA, USA, 1st edition, 2014.

Cowie, A.P. Semantics. Oxford: Oxford University Press. 2009.




DOI: https://doi.org/10.32528/justindo.v4i1.2419

Refbacks

  • There are currently no refbacks.


Copyright (c) 2019 lestari retnawati, nia saurina

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.

View My Stats