Pengembangan Mesin Pencari Data BPS Menggunakan Linked Open Data, Klasifikasi Kueri, dan Ekspansi Kueri 
Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik Pengembangan Mesin Pencari Data BPS Menggunakan Linked Open Data , Klasifikasi Kueri , dan Ekspansi Kueri Handy Geraldy ( 221709728 , 4SD1 ) Dosen Pembimbing : Lutfi Rahmatuti Maghfiroh SST , MT Ringkasan— BPS membangun portal Indonesia Data Hub ( INDAH ) untuk mendukung Satu Data Indonesia ( SDI ) . Salah satu layanan portal INDAH adalah mesin pencari. Layanan tersebut sulit diberikan jika format data yang digunakan bervariasi. Penerapan Linked Open Data ( LOD ) dapat mengatasi kesulitan tersebut , tetapi pembangunan LOD dengan aplikasi berbasis GUI tidak efisien. Oleh karena itu , LOD akan digunakan sebagai basis pengetahuan mesin pencari portal INDAH. Sementara itu , website BPS memiliki fitur pencarian serupa dengan mesin pencari di portal INDAH. Namun , efektivitas pencariannya masih perlu ditingkatkan. Oleh karena itu , penelitian ini dilakukan untuk mengembangkan metode transformasi data yang efisien dan membangun mesin pencari fungsi pencarian yang dengan menerapkan LOD dan meningkatkan efektivitas pencarian. Fungsi tersebut meliputi klasifikasi kueri dan ekspansi kueri. Hasilnya , metode transformasi data menjadi LOD yang dibangun dapat berjalan secara efisien ( rata-rata 1,86 detik / tabel ) dan mesin pencari yang dibangun dapat berjalan dengan baik. Dengan adanya fungsi pencarian , hasil yang diperoleh lebih baik , dilihat dari nilai precision , recall , dan relevansi infobox pada eksperimen pencarian. Kata Kunci— Search Engine , Linked Open Data , Text classification , Query Expansion I. LATAR BELAKANG Berdasarkan Perpres Nomor 39 tahun 2019 tentang Satu Data Indonesia ( SDI ) [ 1 ] , SDI adalah kebijakan tata kelola data pemerintah untuk menghasilkan data yang akurat , mutakhir , terpadu , dan dapat dipertanggungjawabkan , serta mudah diakses dan dibagipakaikan antar instansi pusat dan instansi daerah sebagai dasar perencanaan , pelaksanaan , evaluasi , dan pengendalian pembangunan. Berdasarkan perpres tersebut pula , Badan Pusat Statistik ( BPS ) memiliki peran dan tanggung jawab mewujudkan tercapainya SDI , yaitu sebagai pembina data. Oleh karena itu , BPS membangun suatu sistem guna mendukung tercapainya SDI. Sistem tersebut bernama portal Indonesia Data Hub ( INDAH ) . Hal tersebut diketahui berdasarkan hasil wawancara dengan salah satu pegawai BPS RI yang merupakan anggota pengembang portal INDAH pada tim ontologi. [ 2 ] , portal INDAH merupakan one Dilansir dari laman Youtube “INDAH Berbagi DATA dan INSIGHT” stop collaboration platform yang bertujuan untuk meningkatkan literasi data dan value of statistics serta mendukung interoperabilitas data dan kolaborasi eksplorasi terhadap data. Format penyimpanan data yang digunakan saat ini , yaitu tercapainya SDI. Spreadsheet dan CSV menghambat Penggunaan format tersebut menyebabkan integrasi data sulit dilakukan karena belum memiliki format yang standar dan terpisah antara data dan metadata. Permasalahan tersebut dapat diatasi dengan menerapkan teknologi web semantik guna membangun linked open data ( LOD ) [ 3 ] . LOD merupakan data pada web dengan format data dan metadata yang standar serta saling terhubung. LOD dapat mendukung tercapainya SDI , terutama dalam pemenuhan prinsip standar metadata dan interoperabilitas. Pada mesin pencari , penggunaan LOD dapat memudahkan pencarian karena pencarian tidak terbatas pada dokumen yang berisi data , melainkan pada data itu sendiri [ 4 ] . Dalam pembangunan LOD untuk data statistik , W3 merekomendasikan suatu standar , yaitu RDF Data Cube Vocabulary [ 5 ] . Terdapat beberapa aplikasi berbasis GUI yang dapat digunakan untuk membangun LOD , seperti Protégé [ 6 ] telah dan OpenRefine menggunakan OpenRefine untuk mentransformasikan data dari format spreadsheet atau CSV menjadi LOD. Aplikasi tersebut mampu menghasilkan sintaks LOD , tetapi pengaturan representasi data masih dilakukan secara manual untuk setiap tabel. [ 7 ] . Penelitian Situmorang [ 8 ] Saat ini , BPS telah memiliki fitur pencarian yang serupa dengan mesin pencari pada portal INDAH , yaitu fitur pencarian pada website BPS. Namun , berdasarkan publikasi Analisis Hasil Survei Kebutuhan Data ( SKD ) BPS tahun 2020 , terdapat saran dan rekomendasi yang menyebutkan bahwa fitur pencarian data pada website BPS merupakan prioritas perbaikan utama pada Pelayanan Statistik Terpadu ( PST ) BPS Pusat , sehingga fitur pencarian di website BPS tidak dapat langsung diadopsi ke portal INDAH. Saran dan rekomendasi tersebut diberikan karena atribut pencarian data termasuk dalam empat atribut dengan persentase kepuasan terendah. Selain itu , berdasarkan analisis gap kepuasan konsumen terhadap pelayanan BPS pada publikasi tersebut pula , pencarian data di website BPS memiliki nilai gap paling jauh , yaitu sebesar -0,31. Hal ini menunjukkan bahwa kinerja pada atribut pencarian data masih belum memenuhi harapan konsumen di PST BPS Pusat. Salah satu peluang peningkatan layanan pencarian data di website BPS adalah menyediakan layanan pencarian tabel data dalam publikasi. Publikasi merupakan bentuk penyajian data yang paling sering digunakan BPS. Berdasarkan analisis hasil SKD 2020 , 50.93 % konsumen penyedia data BPS Pusat memeroleh data melalui sumber data publikasi. Publikasi dapat memuat tabel data yang bermanfaat bagi konsumen , 1 / 8 tetapi akses terhadap tabel data tersebut sulit karena fitur pencarian publikasi di website BPS hanya dapat digunakan untuk mencari file PDF publikasi. Informasi yang tersedia pada hasil pencarian tersebut adalah judul dan abstraksi saja , sedangkan tabel data dalam publikasi hanya dapat dilakukan setelah mengunduh file PDF publikasi. informasi mengenai daftar layanan pencarian Selain menambahkan tabel dalam publikasi , pengembangan mesin pencari dapat dilakukan untuk meningkatkan efektivitas pencarian. Mesin pencari pada portal INDAH harus efektif dalam menemukan data yang dicari karena dibutuhkan untuk memberikan layanan lainnya , seperti analisis data dan berbagi data. Peningkatan efektivitas dapat dilakukan dengan menyediakan fungsi pencarian agar hasil pencarian yang diperoleh lebih relevan dengan kata kunci atau kueri pengguna. Fungsi pencarian ini adalah klasifikasi kueri dan ekspansi kueri. Penggunaan klasifikasi kueri secara otomatis pada mesin pencari dapat mempersempit hasil pencarian sehingga tidak menampilkan hasil yang tidak relevan [ 9 ] , [ 10 ] . Fungsi klasifikasi kueri dapat dibangun dengan melakukan manual matching dan / atau pemodelan machine learning [ 10 ] . Ekspansi kueri sangat efektif untuk mendapatkan dokumen yang sesuai karena memiliki nilai keakuratan yang tinggi [ 11 ] . Dengan ekspansi kueri , kata kunci tidak terbatas pada kata-kata yang diisikan pengguna , tetapi ditambahkan dengan istilah-istilah yang relevan ke dalam kata kunci tersebut [ 12 ] , [ 13 ] . Berdasarkan kepentingan untuk mengubah format data BPS menjadi LOD dan membangun mesin pencari di portal INDAH , maka penelitian ini dilakukan untuk mengidentifikasi dan menerapkan metode pembangunan LOD dari data BPS , kemudian mengembangkan mesin dengan menggunakan LOD sebagai salah satu basis pengetahuan. Mesin pencari yang akan dibangun diharapkan dapat mengatasi masalah pada fitur pencarian di website BPS sehingga meningkatkan efektivitas pencarian data bagi pengguna. pencari II. TUJUAN PENELITIAN Terdapat tiga tujuan utama dari penelitian ini , yaitu : 1. Mengembangkan metode transformasi data menjadi LOD yang efisien untuk tabel dinamis BPS. 2. Mengidentifikasi peluang peningkatan efektivitas pencarian data di portal INDAH. 3. Mengembangkan mesin pencari pada portal INDAH dengan menerapkan LOD sebagai basis pengetahuan dan fungsi-fungsi yang meningkatkan efektivitas pencarian data. III. PENELITIAN TERKAIT A. Linked Open Data ( LOD ) Penelitian Situmorang [ 8 ] menjelaskan implementasi LOD pada data BPS dan membangun antarmuka berbasis GUI untuk menampilkan , menyaring , dan melihat data terkait dalam format RDF. Pembangunan LOD dilakukan dengan transformasi data dari format excel atau CSV menjadi RDF dengan aplikasi OpenRefine. Aplikasi tersebut berbasis GUI Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik sehingga memerlukan banyak interaksi pengguna. Penelitian tersebut memberikan pembangunan LOD pedoman menggunakan standar RDF data cube vocabulary. Penelitian Fakhriyanto [ 14 ] mengusulkan struktur data BPS dengan membuat hirarki struktur publikasi di BPS. Struktur yang dibangun terdiri dari judul dan halaman publikasi sebagai root dan sejumlah relasi dengan entitas lain yang dibagi kedalam beberapa level , yaitu indikator , penjelas indikator , wilayah , dan waktu. Struktur tersebut kemudian dijadikan dasar dalam membangun basis pengetahuan publikasi. Kemudian , dibangun mesin pencari semantik pada layanan permintaan data di BPS menggunakan basis pengetahuan yang telah dibangun. Mesin pencari tersebut mampu memahami konteks pengguna dalam permintaan data publikasi. Kemudian , dikembangkan pula sistem penjawab otomatis melalui twitter. Sistem penjawab otomatis tersebut dapat memberikan informasi mengenai ketersediaan data yang dicari dengan merekomendasikan judul publikasi dan halaman data yang sesuai. Sistem penjawab otomatis tersebut mengurangi beban kerja pegawai BPS dalam menjawab pertanyaan tentang keberadaan data. Kelemahan dari penelitian tersebut adalah penyusunan basis pengetahuan dilakukan secara manual mengikuti semantik dari kumpulan publikasi data yang ada. Saat ini terdapat lebih dari 4000 publikasi di website BPS sehingga penyusunan basis pengetahuan secara manual menjadi tidak efisien. Penelitian tersebut memberikan acuan pada penelitian ini untuk menyusun basis pengetahuan. B. Pencarian Isi Publikasi BPS Penelitian Mortin [ 15 ] mengembangkan mesin pencari publikasi BPS. Mesin pencari tersebut menambahkan daftar isi sebagai indeks pencarian , sehingga pencarian dapat dilakukan hingga ke daftar isi publikasi. Pada sistem sebelumnya , mesin pencari hanya dapat menampilkan hasil untuk pencarian judul dan abstraksi saja. Daftar isi diperoleh dengan cara parsing dari dokumen PDF publikasi. Penelitian tersebut menghasilkan mesin pencari yang mampu memberikan hasil yang lebih baik. Namun , mesin pencari tersebut masih terbatas pada pencarian publikasi sehingga tidak membagi hasil pencarian berdasarkan tabel-tabel yang tersebut ada dalam publikasi diperoleh informasi yang bermanfaat bagi penelitian ini , yaitu metode pengumpulan data publikasi BPS , metode parsing PDF publikasi , dan penyajian hasil pencarian dalam kategori subjek. tersebut. Pada penelitian IV. METODE PENELITIAN Alur kerja pada penelitian ini dapat dilihat pada Gambar 1. Penelitian diawali dengan melakukan pengumpulan dan penyiapan data yang diperlukan. Data yang dikumpulkan adalah tabel dinamis dan publikasi melalui akses terhadap Web API BPS [ 16 ] . Tabel dinamis dikumpulkan dengan mengakses API data. Tabel dinamis yang dikumpulkan adalah seluruh tabel dinamis yang memuat data beserta komponen penyusunnya , yaitu pada API subject category ( subcat ) , subject , vertical variable ( vervar ) , turunan variabel ( turvar ) , dan turunan tahun ( turth ) . Vervar dan turvar memuat jenis- 2 / 8 Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik sehingga dipilih pada penelitian triplestore yang dipilih adalah Apache Jena Fuseki [ 18 ] . Apache Jena Fuseki digunakan dalam pengembangan portal ini untuk INDAH memudahkan integrasi sistem yang dikembangkan dengan project yang sedang dikerjakan BPS. Kemudian , dilakukan evaluasi yang dikembangkan. Evaluasi dilakukan dengan membandingkan waktu yang diperlukan untuk melakukan transformasi data menggunakan metode ini dengan menggunakan aplikasi OpenRefine. efisiensi metode transformasi data Tahap selanjutnya adalah pembangunan mesin pencari. Pertama , dilakukan penyusunan index dari dokumen pencarian. Penyusunan index merupakan proses identifikasi kata-kata yang terdapat pada dokumen pencarian sehingga tersimpan pada basis data mesin pencari. Penysusunan index dilakukan dengan menggunakan fitur indexing yang tersedia pada [ 19 ] . Kemudian , dilakukan perancangan Apache Solr mekanisme peluang data pencarian pengembangan yang ditemukan dan masukan dari subject matter. Hasilnya , diperoleh rancangan mekanisme pencarian data yang memuat fungsi-fungsi yang dinilai mampu meningkatkan efektivitas pencarian atau diperlukan dalam mesin pencari secara umum. Selanjutnya , dibangun mesin pencari berdasarkan rancangan tersebut. Mesin pencari diimplementasikan pada framework Flask [ 20 ] pada bahasa pemrograman Python , yang diintegrasikan dengan Apache Solr sebagai platform pencarian , Apache Jena Fuseki sebagai triplestore , dan Vue.js [ 21 ] sebagai framework front-end. berdasarkan Terakhir , dilakukan evaluasi terhadap mesin pencari yang telah dibangun. Evaluasi dilakukan untuk mengukur apakah mesin pencari yang dibangun dapat berjalan dengan baik dan meningkatkan efektivitas pencarian. Evaluasi dilakukan dengan black box testing [ 22 ] dan membandingkan nilai precision dan recall pada mesin pencari yang memuat fungsi pencarian terhadap mesin pencari tanpa fungsi pencarian. Penelitian [ 23 ] dan [ 24 ] menunjukkan percobaan untuk menghitung precision dan recall pada hasil pencarian. Pada dengan eksperimen referensi menggunakan kata kunci yang terbagi menjadi tiga jenis , yaitu kata ( simple ) , frasa ( compound ) , dan kalimat ( complex ) . dilakukan tersebut , V. KERANGKA PIKIR Kerangka pikir pada penelitian ini dapat dilihat pada Gambar 2. Penelitian ini didasari oleh kepentingan BPS dalam mendukung SDI , yang diwujudkan dalam pembangunan portal INDAH. Format penyimpanan data yang digunakan saat ini , yaitu spreadsheet dan CSV menghambat tercapainya SDI. Penggunaan format tersebut menyebabkan integrasi data sulit dilakukan karena belum memiliki format yang standar dan terpisah antara data dan metadata. Permasalahan tersebut dapat diatasi dengan menerapkan teknologi web semantik guna membangun linked open data ( LOD ) . Penggunaan LOD memiliki beberapa kelebihan , seperti format yang standar dan disepakati bersama , mendukung interoperabilitas , dan memudahkan pencarian karena pencarian tidak terbatas pada dokumen yang berisi data , melainkan pada data itu sendiri. 3 / 8 Gambar 1. Alur Penelitian jenis klasifikasi data. Klasifikasi tersebut terdiri dari grup klasifikasi dan item klasifikasi. “Jenis kelamin” merupakan contoh grup klasifikasi sedangkan “perempuan” atau “laki- laki” merupakan contoh item klasifikasi. Dalam tabel dinamis , vervar digunakan untuk penamaan baris sedangkan turvar digunakan untuk penamaan kolom. Tabel dinamis yang dikumpulkan sejumlah 1131 tabel. Tabel dinamis yang telah dikumpulkan kemudian disiapkan agar dapat digunakan pada tahap selanjutnya , meliputi cleaning dan integrating data. Publikasi yang dikumpulkan sejumlah 200 publikasi terbaru yang dirilis sampai dengan Desember 2020. Dari 200 publikasi tersebut , publikasi di tingkat nasional yang memuat tabel data sejumlah 108 publikasi. Selanjutnya , dicatat nomor halaman awal dan akhir daftar tabel dalam publikasi , serta jumlah halaman romawinya. Pencatatan nomor halaman awal dan akhir daftar tabel dilakukan untuk menandai halaman yang akan di-parsing. Jumlah halaman romawi dicatat untuk mengetahui halaman sebenarnya dari suatu tabel di dalam PDF. Kemudian , dilakukan parsing daftar tabel untuk setiap publikasi. Kemudian teks hasil parsing diproses menggunakan regular expression sehingga diperoleh daftar tabel yang terstruktur. Dari 108 publikasi yang di-parsing , hanya 71 publikasi yang menghasilkan daftar tabel terstruktur. Sisanya gagal di-parsing karena menghasilkan teks yang berantakan atau tidak dikenali. Jumlah tabel data yang terdapat pada 71 publikasi tersebut adalah 2175 tabel. Dari 2175 tabel tersebut , terdapat 1946 tabel yang unik. Sisanya duplikat karena terdapat tabel yang sama termuat dalam lebih dari satu publikasi. Tahap berikutnya adalah transformasi data menjadi LOD dengan bantuan bahasa pemrograman Python dan library RDFLib [ 17 ] . Peneliti membangun fungsi transformasi data berdasarkan padanan struktur data cube dengan tabel dinamis transformasi data dilakukan dengan BPS. Implementasi memanggil tahap transformasi fungsi implementasi , diukur berapa lama waktu yang diperlukan untuk menyelesaikan transformasi data. Setelah ditransformasi , data LOD disimpan dalam triplestore. Pada penelitian ini , tersebut. Pada Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik efektivitas transformasi terhadap penggunaan OpenRefine. Selanjutnya , evaluasi dengan pencarian membandingkan nilai precision dan recall pada hasil pencarian sebelum dan sesudah menerapkan fungsi pencarian yang disusun. Selain itu , dibandingkan pula relevansi infobox yang ditampilkan sebelum dan sesudah menerapkan fungsi pencarian. dilakukan Gambar 2. Kerangka Pikir Namun , pembangunan LOD pada penelitian Situmorang [ 8 ] tidak efisien karena menggunakan aplikasi berbasis GUI. Salah satu layanan pada portal INDAH adalah pencarian data melalui mesin pencari. BPS telah memiliki mesin pencari di website BPS. Namun berdasarkan Analisis hasil SKD 2020 [ 25 ] , mesin pencari tersebut masih perlu diperbaiki. Mesin pencari di portal INDAH diharapkan efektif dalam menampilkan data yang dicari pengguna. Berdasarkan permasalahan tersebut , terdapat peluang untuk menerapkan LOD dalam mendukung SDI dan pencarian data. Pertama , terdapat teknologi web semantik yang menjadi kerangka dalam pembangunan seperti Resource Description Framework ( RDF ) sebagai model data dan Data Cube sebagai kosakata RDF untuk data statistik multidimensi. Kedua , pembangunan LOD dapat lebih efisien dengan menggunakan library yang tersedia pada bahasa pemrograman karena lebih fleksibel dibandingkan aplikasi berbasis GUI. Kemudian , tersedianya Web API BPS menjadi peluang untuk mengumpulkan data secara efisien. Berdasarkan peluang yang ada , dilakukan transformasi tabel dinamis dari JSON menjadi LOD sesuai dengan RDF data cube vocabulary , mengembangkan fitur pencarian yang meningkatkan efektivitas pencarian data , mengukur efisiensi transformasi data dan efektivitas mesin pencari yang dibangun. Selanjutnya , dilakukan perancangan dan implementasi. Metode transformasi data dibangun menggunakan bahasa pemrograman Python dan library RDFLib. Kemudian , dilakukan perancangan sistem yang melibatkan beberapa teknologi , yaitu klasifikasi kueri menggunakan machine learning , ekspansi kueri menggunakan fuzzy search / look up dictionary , Word Correction dengan algoritma Peter Norvig , dan menampilkan infobox dengan SPARQL query. Sistem ini kemudian diimplementasikan pada framework Flask dan diintegrasikan dengan dengan Apache Solr sebagai platform pencarian dan Apache Jena Fuseki sebagai triplestore untuk menyimpan data RDF. Hasil yang diharapkan adalah metode transformasi data menjadi LOD yang efisien , mesin pencari dengan menerapkan LOD sebagai basis pengetahuan dan memiliki fungsi-fungsi yang dapat meningkatkan efektivitas pencarian. Efisiensi metode transformasi data yang dibangun diukur dengan membandingkan waktu yang diperlukan untuk melakukan VI. HASIL DAN PEMBAHASAN A. Padanan Struktur RDF Data Cube Vocabulary dengan tersedia pada Tabel Dinamis BPS Pemadanan struktur RDF Data Cube Vocabulary dengan tabel dinamis dilakukan untuk mengetahui apakah entitas yang tabel dinamis cukup untuk dapat ditransformasikan menjadi LOD dan bagaimana setiap entitas ditransformasikan menjadi LOD sesuai dengan data cube vocabulary. Data Cube Vocabulary dapat dibagi menjadi empat bagian utama , yaitu dataset , data structure definition ( dsd ) , slicekey dan slice , dan observation. Bagian dataset memuat keterangan umum mengenai tabel , seperti judul , deskripsi , subjek data , penerbit , dan tanggal terbit , serta berisi relasi ke bagian lain , yaitu dsd dan slice. Informasi yang dibutuhkan untuk menyusun bagian dataset terdapat pada API data , kecuali tanggal terbit atau tanggal update data. Bagian dsd berisi kerangka dari suatu tabel , yang terdiri dari baris dan kolom ( dimension ) , nama data yang dimuat ( measure ) , dan satuan data ( attribute ) . Selanjutnya , nilai-nilai pada dimension ( sebagai grup klasifikasi ) didefinisikan sebagai slice ( sebagai item klasifikasi ) . Informasi yang dibutuhkan pada bagian dsd terdapat pada API data , tetapi harus dilengkapi dengan melakukan matching pada API vervar dan turvar , Matching dilakukan untuk memeroleh nama dan ID dimensi turvar , serta ID dimensi vervar. Slice merupakan suatu entitas yang berisi semua data yang merujuk pada nilai dimensi tertentu. Sedangkan slicekey merupakan struktur dari slice , yaitu nilai dimensi yang menjadi nama baris pada tabel. Informasi yang dibutuhkan terdapat API data tetapi harus dilengkapi dengan ID unik item dimensi vervar pada API vervar. Bagian observation berisi nilai-nilai data pada tabel. Nilai data tersebut terdapat pada API data. Setiap nilai memilik ID unik yang merupakan kombinasi dari ID vervar , variabel , turvar , tahun , dan turunan tahun , sehingga dapat dipetakan untuk setiap slice dan slicekey. B. Transformasi Data Menjadi LOD Data BPS yang dapat langsung ditransformasi menjadi LOD adalah data tabel dinamis yang diperoleh dari web API BPS. Data tersebut tersimpan dalam format JSON sehingga lebih fleksibel untuk ditransformasikan ke format lain. Untuk melakukan lain seperti spreadsheet atau CSV , data harus diproses terlebih dahulu , terutama dengan unpivot columns. Unpivot columns dilakukan untuk mengubah data dalam bentuk kolom menjadi data dalam bentuk baris. Data dengan nama kolom bertingkat tidak dapat dibaca dengan baik oleh bahasa pemrograman sehingga transformasi data dari format 4 / 8 mempersulit transformasi data. Struktur data tabel dinamis dalam JSON beserta relasi dengan komponen penyusunnya dipadankan dengan struktur Data Cube untuk merancang mekanisme transformasi data menjadi LOD. Kemudian , fungsi transformasi data menjadi LOD dibangun. Transformasi dilakukan dengan menyusun bagian-bagian tabel dinamis ke dalam bagian LOD yang sesuai. Selanjutnya , fungsi transformasi diimplementasikan pada seluruh tabel dinamis yang ada. Waktu yang diperlukan untuk melakukan transformasi 1131 tabel dinamis menjadi LOD adalah 35 menit 13 detik atau sekitar 1,86 detik per tabel. Transformasi menggunakan metode ini memerlukan waktu yang singkat dan memberikan hasil yang sesuai , setiap bagian LOD dapat ditulis seperti yang dimaksud. durasi transformasi Peneliti membandingkan data menggunakan fungsi transformasi yang dibangun dengan penggunaan aplikasi OpenRefine secara manual. Tabel I menunjukkan untuk mentransformasikan lima tabel dinamis ke format RDF , masing-masing dilakukan lima kali percobaan. diperlukan waktu yang Berdasarkan tabel I , durasi transformasi data cenderung meningkat seiring bertambahnya jumlah observasi dan menurun dibanding percobaan pertama. Semakin banyak jumlah observasi , semakin banyak pula data yang harus ditransformasi sehingga durasi transformasi data menjadi lebih lama. Setelah percobaan pertama , durasi transformasi menurun karena peneliti menggunakan hasil transformasi pada percobaan pertama sebagai acuan. Penggunaan aplikasi OpenRefine mempunyai kelemahan , yaitu sangat tergantung pada kemampuan dan ketelitian pengguna , serta tidak dapat menuliskan node objek pada prefix lain. Pengguna OpenRefine harus memiliki pemahaman yang baik mengenai konsep RDF dan penggunaan data cube letak masing-masing vocabulary komponen LOD. Pengguna selama teliti transformasi untuk menghindari terjadinya salah ketik , salah pemilihan opsi , dan penyusunan triple yang terlewat atau duplikat. Kemudian , konfigurasi node objek pada OpenRefine terbatas. sehingga mengetahui juga harus C. Fungsi Pencarian Terdapat empat fungsi pencarian yang dibangun , yaitu klasifikasi kueri , ekspansi kueri , perbaikan kueri ( word correction ) , dan penampilan penggalan data spesifik. Klasifikasi kueri : Klasifikasi kueri dilakukan untuk mengelompokkan kueri pengguna ke dalam tiga kategori , yaitu sosial dan kependudukan , ekonomi dan perdagangan , serta pertanian pertambangan. Fungsi klasifikasi kueri disusun dengan terlebih dahulu. membangun model machine Pemodelan dilakukan menggunakan data training yang berasal dari daftar tabel dinamis yang telah dikumpulkan. Variabel predictor yang digunakan adalah judul tabel dinamis item klasifikasi yang sesuai. beserta nama grup dan Sedangkan variabel target yang digunakan adalah subcat yang tercantum pada setiap tabel dinamis. Data test yang digunakan learning Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik TABEL I EVALUASI DURASI TRANSFORMASI DATA MENGGUNAKAN OPENREFINE ( MENIT ) Nomor tabel ( jumlah observasi ) Percobaan 1 2 3 4 5 1756 ( 1 ) 18:28 13:49 12:44 12:09 11:47 1828 ( 2 ) 16:36 14:03 13:28 12:59 13:10 1234 ( 6 ) 23:31 19:02 18:28 18:09 18:57 1408 ( 12 ) 30:41 27:20 26:33 26:59 26:31 1479 ( 12 ) 28:32 26:57 25:02 26:00 25:48 adalah daftar judul tabel dalam publikasi yang telah di-parsing. Data tersebut diberi label subcat terlebih dahulu secara manual. Sebelum dilakukan pemodelan , data diproses menggunakan NLP. NLP terdiri dari case folding , membuang tanda baca dan angka , tokenisasi , membuang stopword , dan stemming. Pemrosesan tersebut dilakukan untuk menyamakan bentuk penulisan dan membuang elemen yang tidak perlu atau mengganggu dalam pembentukan model. Selanjutnya , dilakukan feature extraction untuk merepresentasikan teks dalam bentuk vektor menggunakan ukuran term frequency– inverse document frequency ( TF-IDF ) . Peneliti membandingkan performa dari beberapa algoritma machine learning , yaitu Naive Bayes , SVM , K-NN , Random forest , dan Gradient Boosting. Pada setiap algoritma , dilakukan tuning agar memeroleh hasil yang optimal. Ukuran performa yang diguakan adalah akurasi dan F1-score. Perbandingan performa antar algoritma machine learning dapat dilihat pada tabel II. Berdasarkan tabel tersebut diketahui bahwa algoritma yang memberikan performa terbaik adalah SVM. Ekspansi kueri : Ekspansi kueri dilakukan untuk menambahkan kueri pengguna apabila kueri tersebut mengandung item klasifikasi. Item klasifikasi tidak tercantum pada judul tabel sehingga tidak terindeks. Penambahan kueri pengguna dengan nama grup klasifikasi yang terindeks meningkatkan performa pencarian karena nama grup klasifikasi relevan dengan nama item klasifikasi. Daftar grup dan item klasifikasi berasal dari komponen penyusun tabel dinamis , yaitu vervar dan turvar. Tidak semua klasifikasi digunakan untuk ekspansi kueri , peneliti memilih item klasifikasi yang spesifik merujuk pada grup klasifikasi tertentu agar hasil ekspansi kueri tidak terlalu luas. Perbaikan Kueri / Word Correction : Word correction merupakan fungsi umum pada mesin ini digunakan algoritma word pencari. Pada penelitian correction yang dibangun oleh Peter Norvig [ 26 ] . Algoritma ini merupakan algoritma yang sederhana dan ringan , tetapi memiliki akurasi yang cukup baik , yaitu sekitar 80 % sampai dengan 90 % [ 26 ] . Infobox : Infobox diperoleh dari fungsi yang mengakses LOD untuk menemukan informasi spesifik yang relevan dengan kueri 5 / 8 Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik TABEL II PERBANDINGAN PERFORMA ALGORITMA MACHINE LEARNING F1_score 3 ( % ) 85,96 F1_score 1 ( % ) 90,24 F1_score 2 ( % ) 94,65 Akurasi ( % ) 92,41 Algoritma SVM Random Forest Gradient Boosting 91,17 87,48 94,52 83,30 88,87 85,15 93,76 74,71 K-NN 86,48 81,51 Naive-Bayes 82,94 77,36 90,24 87,14 79,83 75,11 Gambar 4. Antarmuka Halaman Beranda Gambar 5. Antarmuka Halaman Hasil Pencarian saltik pada kueri pengguna , sistem akan memberikan saran perbaikan kueri. Jika saran kueri diterima , pencarian akan dilakukan kembali terhadap kueri tersebut. Gambar 3. Flowchart Mekanisme Pencarian Data E. Pembangunan Mesin Pencari pengguna [ 27 ] . Misalnya , pencarian “kurs” pada Google dapat memberikan informasi spesifik berupa kurs dollar terbaru. Pada mesin pencari yang dibangun , infobox menampilkan penggalan data tabel dinamis. D. Mekanisme Pencarian Data Mekanisme pencarian data dapat dilihat pada Gambar 3. Pertama , kueri diproses terlebih dahulu , terdiri dari klasifikasi kueri , ekspansi kueri , perbaikan kueri , dan penyusunan endpoint Solr. Output dari tahap ini adalah endpoint Solr. Selanjutnya , endpoint tersebut di-request ke Solr untuk mendapatkan seluruh hasil pencarian. Jika pengguna berada pada halaman pertama , maka akan dilakukan request ke Solr untuk mendapatkan satu judul tabel dinamis yang paling relevan. Judul tabel dinamis dan kueri pengguna akan diproses untuk menyusun endpoint Fuseki. Selanjutnya , dilakukan request ke Fuseki untuk mendapatkan penggalan data dari tabel dinamis yang paling relevan dengan kueri pengguna. Penggalan data tersebut akan ditampilkan kepada pengguna sebagai info box. Hasil pencarian yang terdiri dari daftar tabel data dan info box akan ditampilkan kepada pengguna. Apabila terdapat Mesin pencari telah dibangun sesuai rancangan mekanisme pencarian data. Bagian antarmuka mesin pencari dapat dilihat pada Gambar 4 , 5 , dan 6. Antarmuka tersebut mengikuti pembangunan yang telah dilakukan di BPS. Gambar 4 menunjukkan tampilan beranda Portal INDAH. Halaman tersebut merupakan hasil pengembangan portal INDAH di BPS. Halaman pencarian data yang memuat mesin pencari yang dibangun dapat diakses dengan mengisi kata kunci atau kueri pada form pencarian di halaman beranda. Setelah pengguna mengisi kata kunci pada halaman beranda , pengguna akan dialihkan ke halaman pencarian seperti pada Gambar 5. Pada halaman tersebut , terdapat form pencarian yang telah terisi dengan kata kunci pengguna. Di bawah form tersebut terdapat hasil pencarian. Setiap halaman pencarian maksimal memuat 10 hasil pencarian beserta 1 ( satu ) infobox. Pada bagian kiri browser terdapat sidebar yang berisi kategori subjek yang terdiri dari sosial dan kependudukan ; ekonomi dan perdagangan ; dan pertanian dan pertambangan. Kategori subjek tersebut terpilih otomatis sesuai hasil fungsi klasifikasi kueri. Pengguna dapat mengubah kategori subjek yang diinginkan dengan menekan pilihan pada sidebar tersebut. Apabila terdapat salah ketik yang terdeteksi , akan tersedia link di bawah form kata kunci untuk melakukan pencarian dengan kata kunci yang direkomendasikan. 6 / 8 Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik TABEL III PERBANDINGAN NILAI PRECISION , RECALL , DAN RELEVANSI INFOBOX PADA MESIN PENCARI DENGAN DAN TANPA FUNGSI PENCARIAN Recall Infobox Relevan Precision Gambar 6. Antarmuka Halaman Tabel Dinamis Gambar 6 menunjukkan tampilan halaman tabel data setelah pengguna memilih hasil pencarian berupa tabel dinamis pada Gambar 5. Pada halaman tersebut terdapat judul yang merupakan gabungan dari judul tabel dinamis , satuan ( jika ada ) , dan tahun data. Pengguna dapat memilih tahun data yang ditampilkan pada sidebar di sebelah kiri. Sedangkan untuk hasil pencarian berupa publikasi , akan ditampilkan publikasi pada halaman tabel data yang sesuai. F. Evaluasi Mesin Pencari Evaluasi mesin pencari yang dilakukan adalah black box testing dan membandingkan nilai precision , recall , dan relevansi infobox pada percobaan pencarian data. Black Box Testing : Peneliti melakukan black box testing untuk memastikan mesin pencari yang dibangun memberikan output yang sesuai untuk setiap input yang diberikan. Berikut ini merupakan daftar skenario input yang dilakukan : 1. Mengisi kata kunci pencarian di beranda 2. Mengganti kata kunci pada halaman pencarian 3. Mengisi kata kunci yang memuat salah ketik 4. Mengganti subjek kategori pada sidebar 5. Mengganti halaman hasil pencarian 6. Menekan tombol “Selengkapnya ... ” pada infobox 7. Memilih hasil pencarian berupa tabel dinamis 8. Memilih hasil pencarian berupa tabel dalam publikasi 9. Mengganti tahun data pada tampilan tabel dinamis Setiap skenario yang diuji memberikan output yang sesuai dengan hasil yang diharapkan , sehingga disimpulkan bahwa skenario tersebut valid. Precision , Recall , dan Relevansi Infobox : Nilai precision dan recall diukur pada mesin pencari yang menerapkan fungsi pencari dengan yang tidak. Penghitungan nilai precision dan recall dilakukan dengan eksperimen menggunakan kueri yang terbagi menjadi tiga jenis , yaitu kata ( simple ) , frasa ( compound ) , dan kalimat ( complex ) , masing- masing dua kueri. Kueri yang digunakan antara lain : 1. Alpukat 2. Inflasi 3. IPM perempuan 4. Upah tenaga kerja 5. Produksi teh di sumatera tahun 2018 6. Persentase Rumah Tangga yang Menguasai Telepon Seluler memiliki rumah sendiri No 1 2 3 4 5 6 Dengan Fungsi 100 Tanpa Fungsi 0 Dengan Fungsi 100 Tanpa Fungsi 0 Dengan Fungsi Ya Tanpa Fungsi Tidak 100 100 100 12 56 56 6 26,15 100 39,51 100 39,51 100 1,14 100 100 100 100 100 100 Ya Ya Ya Ya Ya Ya Tidak Ya Tidak Tidak Tabel III menunjukkan perbandingan nilai precision , recall , dan relevansi infobox untuk mesin pencari yang memuat fungsi pencarian ( klasifikasi dan ekspansi kueri ) terhadap mesin pencari yang tidak memuat fungsi tersebut. Relevansi infobox juga dibandingkan karena merupakan komponen dari precision , yaitu mengukur kemampuan mesin pencari menampilkan hasil yang relevan. Setiap nomor pada tabel III merujuk pada kata kunci yang telah disebutkan sebelumnya. Berdasarkan tabel III , nilai precision pada mesin pencari dengan fungsi pencarian lebih tinggi daripada mesin pencari tanpa fungsi pencarian pada 4 kueri , yaitu “alpukat” , “upah tenaga kerja” , “produksi teh di sumatera tahun 2018” , dan “Persentase Rumah Tangga yang Menguasai Telepon Seluler memiliki rumah sendiri”. Sedangkan , pada kueri “inflasi” , nilai keduanya sebesar 100 % karena seluruh tabel yang relevan dengan kata inflasi berada pada kategori yang sama , yaitu ekonomi dan perdagangan. Kemudian , kata inflasi bukan merupakan item klasifikasi. Sedangkan pada kueri “IPM perempuan” , nilai precision lebih tinggi pada mesin pencari tanpa fungsi pencarian karena kata “perempuan” merupakan item klasifikasi yang diekspan ke grup klasifikasi “jenis kelamin”. Sehingga , tabel-tabel yang memuat kata “jenis kelamin” ikut terambil pada hasil pencarian meskipun tabel tersebut tidak relevan dengan IPM. Selanjutnya , nilai recall pada kedua mesin pencari hampir sama. Lima kueri menghasilkan nilai recall 100 % karena penamaan judul tabel dinamis BPS konsisten. Perbedaan hanya terlihat pada kueri “alpukat”. Pada kueri tersebut , recall pada mesin pencari dengan fungsi pencarian sebesar 100 % sedangkan pada mesin pencari tanpa fungsi pencari 0 % . Nilai recall sebesar 0 % terjadi karena tabel yang relevan dengan kata “alpukat” tidak memuat kata “alpukat” pada judulnya. Pada mesin pencari dengan fungsi pencarian , kata “alpukat” terdeteksi sebagai item klasifikasi yang kemudian diekspan ke grup klasifikasi “tanaman buah”. Sehingga , tabel yang memuat kata “tanaman buah” terambil pada hasil pencarian. Infobox dikatakan relevan jika variabel , grup klasifikasi dan atau item klasifikasi yang ditampilkan pada infobox sesuai dengan kueri pengguna. Berdasarkan tabel III , mesin pencari dengan fungsi pencarian menghasilkan infobox yang sesuai 7 / 8 TABEL IV PERBANDINGAN NILAI PRECISION 10 HASIL TERATAS PADA MESIN PENCARI DENGAN DAN TANPA FUNGSI PENCARIAN No 1 2 3 4 5 6 Dengan Fungsi Pencarian 100 100 30 20 70 70 Tanpa Fungsi Pencarian 0 100 30 20 50 30 untuk enam kueri yang diberikan. Sedangkan tanpa fungsi pencarian , mesin pencari hanya mampu menghasilkan infobox yang sesuai pada dua kueri yang diberikan. Tanpa fungsi klasifikasi kueri , tabel dinamis dari kategori lain memiliki peluang untuk ditampilkan sebagai infobox. Kemudian , tanpa fungsi ekspansi kueri , kueri pencarian tidak ditambahkan untuk dapat menemukan judul tabel dinamis yang sesuai. Peneliti mengevaluasi nilai precision untuk 10 hasil pencarian pertama. Nilai ini diukur karena pengguna hanya melihat hasil pada halaman pertama atau 10 hasil teratas saja [ 28 ] , bahkan beberapa hasil teratas saja [ 29 ] . Tabel IV menunjukkan perbandingan nilai precision 10 hasil teratas untuk mesin pencari dengan dan tanpa fungsi pencarian. Berdasarkan tabel tersebut , nilai precision pada mesin pencari dengan fungsi pencarian lebih tinggi daripada mesin pencari tanpa fungsi pencarian pada 3 kueri , yaitu “alpukat” , “produksi teh di sumatera tahun 2018” , dan “Persentase Rumah Tangga yang Menguasai Telepon Seluler memiliki rumah sendiri”. Sedangkan pada kueri lainnya , nilai keduanya sama , termasuk kueri “IPM perempuan” yang sebelumnya memiliki nilai precision lebih tinggi pada mesin pencari tanpa fungsi pencarian. Nilai precision yang lebih tinggi terjadi karena klasifikasi kueri dapat membatasi hasil pencarian agar tidak menampilkan hasil dari kategori lain. Kemudian , ekspansi kueri menambahkan kueri dengan kata-kata relevan yang terdapat pada judul tabel. Sehingga , bobot pencarian pada tabel tersebut meningkat dan tabel tersebut dapat ditampilkan pada urutan atas. VII. PENUTUP Untuk mengatasi masalah transformasi data menjadi LOD yang tidak efisien dan pencarian data yang tidak efektif , peneliti telah mengembangkan mesin pencari yang menerapkan LOD sebagai basis pengetahuan dan fungsi pencarian yang meningkatkan efektivitas pencarian , yaitu klasifikasi kueri dan ekspansi kueri. Basis pengetahuan berupa LOD diperoleh dari hasil transformasi data yang efisien dari segi waktu dan interaksi dengan komputer. Fungsi pencarian telah dievaluasi dan diketahui bahwa dengan adanya fungsi pencarian , hasil pencarian yang diperoleh lebih baik , dilihat dari nilai precision , recall , dan relevansi infobox pada eksperimen pencarian untuk enam kueri yang diberikan. Secara umum , mesin pencari yang dibangun dapat berjalan dengan baik , dilihat dari hasil black box testing. Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik DAFTAR PUSTAKA [ 1 ] Peraturan Presiden Nomor 39 tahun 2019 tentang Satu Data Indonesia [ 2 ] Youtube. ( 2020 , 9 ) . Tentang Indonesia Data Hub ( INDAH ) . [ Online ] . Available : https : / / youtu.be / gYTeY6MIXZY [ 3 ] M , Hausenblas. ( 2012 , 1 ) . 5 Star Open Data. [ Online ] . Available : https : / / 5stardata.info / en / [ 4 ] J. Lehmann , et al , “Dbpedia–a large-scale , multilingual knowledge base extracted from wikipedia , ” Semantic web , vol. 6 ( 2 ) , pp 167-195 , 2015 [ 5 ] W3C Recommendation. ( 2014 , 1 ) . The RDF Data Cube Vocabulary. [ Online ] . Available : http : / / www.w3.org / TR / vocab-data-cube / [ 6 ] M. A. Musen , “The protégé project : a look back and a look forward , ” AI matters , vol. 1 ( 4 ) , pp 4-12 , 2015 [ 7 ] R. Verborgh , and M. D. Wilde , Using OpenRefine. Packt Publishing Ltd , 2013. [ 8 ] A. Y. Situmorang. ( 2016 ) . Perancangan Linked Statistical Data Untuk Meningkatkan Level Open Data Pada Publikasi Data BPS [ skripsi ] . Jakarta : Politeknik Statistika STIS [ 9 ] S. M. Beitzel , et al , “Improving automatic query classification via semi- supervised learning , ” in 5th IEEE International Conference on Data Mining , IEEE , Nov 2005 , pp. 8-pp. [ 10 ] V. Raval , and P. Kumar , “SEReleC ( Search Engine Result Refinement and Classification” In IEEE-International Conference On Advances In Engineering , Science And Management , IEEE , Mar 2012 , pp. 627-631. [ 11 ] A. Wibowo , “Peningkatan performansi sistem temu balik informasi dengan metode phrasal translation dan query expansion”. Batam : Politeknik Negeri Batam , 2012 , pp 37-43. [ 12 ] H. V. Sala , P. R. Leyva , J. P. Febles , and V. E. Sentí , ”Information retrieval with semantic annotation , ” EasyChair , no. 1123 , 2019. [ 13 ] B. Yu , ”Research on information retrieval model based on ontology , ” EURASIP Journal on Wireless Communications and Networking , vol. 2019 ( 1 ) , pp 1-8 , 2019. [ 14 ] Fakhriyanto. ( 2015 ) . Perancangan Semantic Search Engine dan Penjawab Otomatis Berbasis Twitter untuk Permintaan Data Publikasi BPS [ skripsi ] . Jakarta : Politeknik Statistika STIS [ 15 ] Mortin , H.J. ( 2019 ) . Pengembangan Mesin Pencari Untuk Pencarian Isi Publikasi di Website BPS [ skripsi ] . Jakarta : Politeknik Statistika STIS [ 16 ] Badan Pusat Statistik ( BPS ) . API Documentation. [ Online ] . Available : https : / / webapi.bps.go.id / documentation / [ 17 ] RDFLib Team. ( 2020 ) . RDFLib 5.0.0 Documentation. [ Online ] . Available : https : / / rdflib.readthedocs.io / en / stable / [ 18 ] Apache Software Foundation. ( 2021 ) . Apache Jena Fuseki. [ Online ] . Available : https : / / jena.apache.org / documentation / fuseki2 / [ 19 ] Apache Software Foundation. ( 2021 ) . Apache Solr. [ Online ] . Available : https : / / solr.apache.org / [ 20 ] Pallets. ( 2010 ) . Flask Web Development , one drop at a time [ Online ] . Available : https : / / flask.palletsprojects.com / en / 2.0.x / [ 21 ] Evan You. ( 2021 ) . Vue.js The Progressive JavaScript Framework. [ Online ] . Available : https : / / vuejs.org / [ 22 ] S. Nidhra and J. Dondeti , “Black box and white box testing techniques-a literature review , ” International Journal of Embedded Systems and Applications , vol. 2 ( 2 ) , pp 29-50 , 2012. [ 23 ] S. M. Shafi and R. Rather , Precision and recall of five search engines for retrieval of scholarly information in the field of biotechnology , 2005. [ 24 ] B. S. Kumar and J. N. Prakash , “Precision and relative recall of search engines : a comparative study of Google and Yahoo , ” Singapore Journal of Library & Information Management , vol. 38 ( 1 ) , pp 124-137 , 2009. [ 25 ] BPS RI. 2020. Analisis Hasil Survei Kebutuhan Data 2020. [ 26 ] Norvig , P. ( 2016 , 8 ) . How to Write a Spelling Corrector. [ Online ] . Available : https : / / norvig.com / spell-correct.html [ 27 ] A. Singhal. ( 2012 , 5 ) . Introducing the Knowledge Graph : things , not strings. [ Online ] . Available : https : / / blog.google / products / search / introducing-knowledge-graph-things- not / [ 28 ] B.J. Jansen and A. Spink , “How are we searching the World Wide Web ? A comparison of nine search engine transaction logs , ” Information Processing & Management vol. 42 ( 1 ) , pp 248–263 , 2006. [ 29 ] M.T. Keane , M. O’Brien and B. Smyth , “Are people biased in their use of search engines ? , ” Communications of the ACM , vol. 51 ( 2 ) , pp 49–52 , 2008. 8 / 8
O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O B-METODE I-METODE I-METODE I-METODE I-METODE I-METODE I-METODE O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O B-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN O O O O O O O O O O O O O O O O O O B-METODE O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O B-METODE O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O B-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O
Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik Pengembangan Mesin Pencari Data BPS Menggunakan Linked Open Data , Klasifikasi Kueri , dan Ekspansi Kueri Handy Geraldy ( 221709728 , 4SD1 ) Dosen Pembimbing : Lutfi Rahmatuti Maghfiroh SST , MT Ringkasan— BPS membangun portal Indonesia Data Hub ( INDAH ) untuk mendukung Satu Data Indonesia ( SDI ) . Salah satu layanan portal INDAH adalah mesin pencari. Layanan tersebut sulit diberikan jika format data yang digunakan bervariasi. Penerapan Linked Open Data ( LOD ) dapat mengatasi kesulitan tersebut , tetapi pembangunan LOD dengan aplikasi berbasis GUI tidak efisien. Oleh karena itu , LOD akan digunakan sebagai basis pengetahuan mesin pencari portal INDAH. Sementara itu , website BPS memiliki fitur pencarian serupa dengan mesin pencari di portal INDAH. Namun , efektivitas pencariannya masih perlu ditingkatkan. Oleh karena itu , penelitian ini dilakukan untuk mengembangkan metode transformasi data yang efisien dan membangun mesin pencari fungsi pencarian yang dengan menerapkan LOD dan meningkatkan efektivitas pencarian. Fungsi tersebut meliputi klasifikasi kueri dan ekspansi kueri. Hasilnya , metode transformasi data menjadi LOD yang dibangun dapat berjalan secara efisien ( rata-rata 1,86 detik / tabel ) dan mesin pencari yang dibangun dapat berjalan dengan baik. Dengan adanya fungsi pencarian , hasil yang diperoleh lebih baik , dilihat dari nilai precision , recall , dan relevansi infobox pada eksperimen pencarian. Kata Kunci— Search Engine , Linked Open Data , Text classification , Query Expansion
VII. PENUTUP Untuk mengatasi masalah transformasi data menjadi LOD yang tidak efisien dan pencarian data yang tidak efektif , peneliti telah mengembangkan mesin pencari yang menerapkan LOD sebagai basis pengetahuan dan fungsi pencarian yang meningkatkan efektivitas pencarian , yaitu klasifikasi kueri dan ekspansi kueri. Basis pengetahuan berupa LOD diperoleh dari hasil transformasi data yang efisien dari segi waktu dan interaksi dengan komputer. Fungsi pencarian telah dievaluasi dan diketahui bahwa dengan adanya fungsi pencarian , hasil pencarian yang diperoleh lebih baik , dilihat dari nilai precision , recall , dan relevansi infobox pada eksperimen pencarian untuk enam kueri yang diberikan. Secara umum , mesin pencari yang dibangun dapat berjalan dengan baik , dilihat dari hasil black box testing. Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik
format data yang digunakan bervariasi. Penerapan Linked Open Data ( LOD ) dapat mengatasi kesulitan tersebut , , penelitian ini dilakukan untuk mengembangkan metode transformasi data yang efisien dan membangun mesin pencari fungsi pencarian yang dengan menerapkan LOD dan meningkatkan efektivitas pencarian. Fungsi , metode transformasi data menjadi LOD yang dibangun dapat berjalan secara mengembangkan mesin pencari yang menerapkan LOD sebagai basis pengetahuan dan fungsi untuk enam kueri yang diberikan. Secara umum , mesin pencari yang dibangun dapat berjalan dengan baik , dilihat dari hasil black box testing. Makalah Skripsi – Program Studi
O O O O O B-METODE I-METODE I-METODE I-METODE I-METODE I-METODE I-METODE O O O O O O O O O O B-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN O O O O O O O O O O B-METODE O O O O O O O O O O B-METODE O O O O O O O O O O B-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN O O O O O