Representasi Pengetahuan Ontologi untuk Klasifikasi Topik Penelitian pada Bidang Ilmu Informatika
Dublin Core
Title
Representasi Pengetahuan Ontologi untuk Klasifikasi Topik Penelitian pada Bidang Ilmu Informatika
Subject
Classification, Final Project Research, Ontologi, Wu-Palmer, Natural Language Processing
Description
Penelitian di bidang informatika yang sering melibatkan beberapa subdisiplin dalam satu penelitian
mengakibatkan kesulitan dalam melakukan klasifikasi dari topik penelitian. Biasanya klasifikasi teks
pada bidang pemrosesan bahasa alami melalui proses pelatihan dan pengujian. Namun klasifikasi yang
menggunakan metode ontologi yaitu klasifikasi tanpa melakukan pelatihan, sehingga mengatasi
permasalahan akan kebutuhan data latih. Pada klasifikasi dengan ontologi terdapat beberapa masalah
yaitu pencarian term yang tidak memiliki kesamaan antar kata dengan ontologi dan ketepatan dalam
pengukuran kemiripan data dengan representasi pengetahuan. Untuk mengatasi hal tersebut digunakan
metode fastText yang melakukan pencarian term agar memiliki relasi kesamaan antar kata dengan
ontologi. Dan metode Wu-Palmer adalah metode untuk mengukur kemiripan dan keterkaitan makna
semantik kata dengan representasi pengetahuan dalam ontologi. Tahapan dalam penelitian ini dimulai
dari preprocessing (Casefolding, Tokenizing, Stopword Removal, Lemmatization), Query Processing
(Query Reduction dan Remove Duplicate Query), Word Embedding dengan FastText dan Semantic
Similarity dengan metode Wu-Palmer. Data yang digunakan dalam penelitian ini berasal dari penelitian
hasil dari tugas akhir mahasiswa teknik informatika Fasilkom Unsri dengan jumlah data sebanyak 200
penelitian. Hasil dari klasifikasi ini didapatkan 178 dari 200 topik yang diklasifikasi sesuai dengan data
aktual dengan nilai akurasi sebesar 89,5% yang menunjukkan bahwa sistem secara umum mampu
melakukan klasifikasi dengan baik.
mengakibatkan kesulitan dalam melakukan klasifikasi dari topik penelitian. Biasanya klasifikasi teks
pada bidang pemrosesan bahasa alami melalui proses pelatihan dan pengujian. Namun klasifikasi yang
menggunakan metode ontologi yaitu klasifikasi tanpa melakukan pelatihan, sehingga mengatasi
permasalahan akan kebutuhan data latih. Pada klasifikasi dengan ontologi terdapat beberapa masalah
yaitu pencarian term yang tidak memiliki kesamaan antar kata dengan ontologi dan ketepatan dalam
pengukuran kemiripan data dengan representasi pengetahuan. Untuk mengatasi hal tersebut digunakan
metode fastText yang melakukan pencarian term agar memiliki relasi kesamaan antar kata dengan
ontologi. Dan metode Wu-Palmer adalah metode untuk mengukur kemiripan dan keterkaitan makna
semantik kata dengan representasi pengetahuan dalam ontologi. Tahapan dalam penelitian ini dimulai
dari preprocessing (Casefolding, Tokenizing, Stopword Removal, Lemmatization), Query Processing
(Query Reduction dan Remove Duplicate Query), Word Embedding dengan FastText dan Semantic
Similarity dengan metode Wu-Palmer. Data yang digunakan dalam penelitian ini berasal dari penelitian
hasil dari tugas akhir mahasiswa teknik informatika Fasilkom Unsri dengan jumlah data sebanyak 200
penelitian. Hasil dari klasifikasi ini didapatkan 178 dari 200 topik yang diklasifikasi sesuai dengan data
aktual dengan nilai akurasi sebesar 89,5% yang menunjukkan bahwa sistem secara umum mampu
melakukan klasifikasi dengan baik.
Creator
Desty Rodiah, Kanda Januar Miraswan, Junia Kurniati, Dellin Irawan, Vanya Terra Ardani
Source
https://jsi.ejournal.unsri.ac.id/index.php/jsi/article/view/244
Publisher
Universitas Sriwijaya
Date
Apr 30, 2025
Contributor
Sri Wahyuni
Rights
E-ISSN : 2355-4614
Format
PDF
Language
Indonesian
Type
Text
Files
Collection
Citation
Desty Rodiah, Kanda Januar Miraswan, Junia Kurniati, Dellin Irawan, Vanya Terra Ardani, “Representasi Pengetahuan Ontologi untuk Klasifikasi Topik Penelitian pada Bidang Ilmu Informatika,” Repository Horizon University Indonesia, accessed February 3, 2026, https://repository.horizon.ac.id/items/show/10308.