Salah satu komponen penting web e-learning adalah content. Dalam perkembangannya, e-learning content

berubah menjadi learning object dengan penambahan metadata di dalamnya. Metadata ini kemudian dimasukan

ke dalam ontology sehingga diharapkan dapat memudahkan penyebaran dan pencarian materi tersebut. Penulisan

ini akan menjabarkan proses pembuatan ontology beserta implementasinya untuk dimanfaatkan dalam proses

pencarian suatu learning object. Dengan memanfaatkan ontology ini hasil pencarian diharapkan dapat lebih tepat

dan sesuai

Muchpud, Habib ali

Salahuddin, Nur Sultan

Gunadarma University Repository

Konferensi Nasional Sistem Informasi 2012, STMIK - STIKOM Bali 23-25 Pebruari 2012 282  PEMBUATAN  ONTOLOGY  LEARNING  OBJECT  PADA  E-LEARNING   Nur Sultan Salahuddin1, Habib ali Muchpud2  1,2 Sistem Komputer, FILKOMTI, Universitas Gunadarma 1Jalan Margonda Raya 100 Depok 16424 1sultan@staff.gunadarma.ac.id     Abstrak Salah satu komponen penting web e-learning adalah content. Dalam perkembangannya, e-learning content berubah menjadi learning object dengan penambahan metadata di dalamnya. Metadata ini kemudian dimasukan ke dalam ontology sehingga diharapkan dapat memudahkan penyebaran dan pencarian materi tersebut. Penulisan ini akan menjabarkan proses pembuatan ontology beserta implementasinya untuk dimanfaatkan dalam proses pencarian suatu learning object. Dengan memanfaatkan ontology ini hasil pencarian diharapkan dapat lebih tepat dan sesuai.   Kata kunci : Ontology, Learning Object, Metadata, Pencarian     1. Pendahuluan   Perkembangan internet dan e-learning [1] dengan aplikasi dan tools baru yang menyertainya, secara cepat telah mengubah bentuk atau cara pembelajaran yang lama. Pada cara pembelajaran yang lama, content e-learning yang merupakan salah satu komponen e-learning didistribusikan dengan gaya semi terstruktur. Prinsipnya content tersebut dapat diakses secara online. Namun dalam memperoleh content yang sesuai banyak menemui masalah yang disebabkan terbatasnya pemberian kata kunci pada content tersebut. Sayangnya, web (termasuk e-learning) dibuat untuk konsumsi manusia, bukan untuk mesin. Mesin hanya dapat membaca web tapi tidak memahami isi dari web tersebut. Sehingga pencarian content sangat tergantung dengan kata kunci yang diberikan pada content tersebut. Web semantik [2,3] sebagai generasi baru dari teknologi web sangat menjanjikan untuk diterapkan pada e-learning. Teknologi web semantik membuat web atau komponen dalam web tersebut dapat dipahami oleh mesin. Cara untuk mencapai hal tersebut adalah dengan menambahkan metadata ke dalam web atau komponen web. Dalam perkembangannya e-learning content berubah menjadi  learning object [4] dengan adanya penambahan metadata [5]. Adanya tambahan metadata tersebut dapat membuat isi dari learning object menjadi  lebih tepat untuk dikenali. Masalahnya adalah learning object  yang ada masih belum terorganisasi sehingga perlu dibuatkan ontology [6]  yang dapat memudahkan dalam proses mencari dan mendapatkan learning object tersebut. Tujuan penulisan ini adalah merancang dan membuat ontology Learning Object  yang dapat digunakan untuk mencari dan mendapatkan materi dalam web e-learning. Dalam penulisan ini akan di jabarkan proses pembuatan dari ontology mulai dari pendefenisian, pembuatan dan penimpanan ontology, semantik ke dalam database dan pengujian.  2. Pendefinisian komponen Ontology  Komponen pembangun ontology terdiri dari Class dan Property.   2.1 Komponen Class   Komponen Class didefinisikan berdasarkan kajian terhadap standar LOM (Learning Object Metadata). Tidak semua metadata dalam standar LOM digunakan dalam mendefinisakn class, hanya sebagian yang dianggap penting saja yang digunakan di sini. Dalam penelitian ontology learning object ini, mengklasifikasikan class menjadi sepuluh class utama (dokumen, jenis dokumen, materi, orang, status dokumen, tingkat interaksi, tingkat kesulitan, tingkat pendidikan, tipe interaksi, tipe materi), beberapa class utama tersebut masih terbagi menjadi subclass. Dari kesepuluh class yang sudah terdefinisi tidak semuanya memegang peranan penting dalam pemodelan ini. Hanya class dokumen dan materi yang menjadi pokok perhatian. Class yang lain tetap dimodelkan No Makalah : 069Konferensi Nasional Sistem Informasi 2012, STMIK - STIKOM Bali 23-25 Pebruari 2012 283  dengan pertimbangan dapat dikembangkan di masa yang akan datang.  2.2 Komponen properti  Pendefinisian Properti yang digunakan dalam ontology  berdasarkan  tabel.1 sebagai berikut:   Tabel 1.  Daftar Object Property yang digunakan No Nama properti Domain Range Sifat 1 hasAuthor Dokumen Author - 2 hasDiviculty Dokumen Tingkat_ Kesulitan - 3 hasEducationalLevel Dokumen Tingkat_ Pendidikan - 4 hasEndUser Dokumen Orang - 5 hasInteractivityType Dokumen Tipe_ Interaksi - 6 hasInterestedIn Orang Materi - 7 hasKind Dokumen Jenis_ Dokumen - 8 hasLevelInteractivity Dokumen Tingkat_ Interaksi - 9 hasStatus Dokumen Status_ Dokumen - 10 hasSubject Dokumen Materi - 11 hasType Dokumen Tipe_ Materi - 12 isBasedOn Dokumen Dokumen inverse kepada isBasisFor  13 isBasisFor Dokumen Dokumen inverse kepada isBasedOn 14 isRequiredBy Dokumen Dokumen inverse kepada requires 15 next Dokumen Dokumen inverse kepada prev 16 prev Dokumen Dokumen inverse kepada next 17 requires Dokumen Dokumen inverse kepada isRequiredBy 18 sameConceptsAs Materi Materi - 19 subConcepts Materi Materi transitif  Tabel 2.  Daftar Data Property yang digunakan No Nama Properti Domain Range Sifat 1 hasLocation Dokumen String - 2 hasNameFile Dokumen String - 3 hasName Orang String - 4 hasTitle Dokumen String -  3. Pembuatan Ontology Learning Object  Dalam membangun Ontology learning object ini, dipilih bahasa OWL dan perangkat lunak Protégé versi 4.1 Alpha [7,8]. Pemilihan bahasa OWL ini dikarenakan kebutuhan memodelkan sifat properti seperti yang tercantum pada tabel 1. Semua class yang sudah dideskripsikan dapat langsung diterapkan ke dalam Protégé.,  Dalam penulisan ini dipilih format RDF/XML [9,10]. Selanjutnya membuat hirarki class, dengan menggunakan “Cerate class hierarchy”. Dengan memanfaatkan fasilitas ini pembuatan hirarki class dengan satu langkah serta dapat membuat semua subclass menjadi disjoint dengan class yang sederajat. Gambar 1, hirarki Class yang telah terbentuk.   Gambar 1.Hirarki Ontology  Setelah selesai membuat hirarki class, langkah berikutnya adalah membuat property, seperti yang tercantum pada tabel 1.  Setelah selesai membuat object property selanjutnya membuat data property seperti yang tercantum pada tabel 2. Langkah selanjutnya adalah membuat instance, instance merupakan perwujudan dari class yang sedang dibuat. Semua class yang sudah terbentuk dibuat instancenya, class “Dokumen” dan “Materi” merupakan class utama dalam pemodelan ini yang harus dibuat instancenya.  Untuk class “Dokumen” dan class “Materi” instancenya dibuat berdasarkan nama file yang terdapat dalam modul JENI [11]. Langkah terakhir adalah pemberian nilai kepada property yang sudah dibuat. Ada dua cara untuk melakukan ini yaitu dengan menggunakan fasilitas “Individuals” seperti saat membuat instance atau menggunalan fasilitas “Individuals matrix”.  Penulis menggunakan cara terakhir untuk memberikan nilai property kepada instance yang sudah dibuat, cara ini lebih sederhana karena dapat memberikan nilai untuk satu property kepada banyak instance dengan satu langkah. Untuk memastikan bahwa ontology yang sudah dibuat benar dan konsisten maka dilakukanlah reasoning dengan menggunakan reasoner yang disediakan oleh Protégé. Reasoner yang dipakai penulis adalah Pellet. Jika ontology sudah benar baik secara sintaks maupun semantik maka tidak ada pesan kesalahan yang ditampilkan. Gambar 2 adalah Konferensi Nasional Sistem Informasi 2012, STMIK - STIKOM Bali 23-25 Pebruari 2012 284  bentuk ontology yang dibuat dan tabel 3 daftar kata kunci yang diberikan kepada tiap learning object.  DokumenOrangAuthorTeacherLearnerMateri Tingkat_KesulitanTipe_MateriStatus_DokumenTingkat_PendidikanTingkat_InteraksiTipe_InteraksihasAuthorhasEducationalLevelhasEndUserhasInteractivityTypeJenis_DokumenhasKindhasLevelInteractivityhasStatushasTypehasSubjectsubConceptssameConceptsAsnextprevisBasedOnisBasisForrequiredrequiresPropertySubclassGambar 2. Bentuk Ontology  Tabel 3. Daftar kata kunci  Learning Object Kata Kunci Pengenalan Pemrograman Komputer algoritma, bahasa_pemrograman, cpu, flowchart, input_device, konsep_pemrograman, memory, output_device, sistem_bilangan_biner, sistem_bilangan_oktal, sistem_numerik Pengenalan Bahasa Java code_security, garbage_collection, java, jvm, sejarah_singkat_java Mengenali Lingkup Pemrograman Anda kompilasi, kompilasi_java, netbeans, run_time_error, syntax_error Dasar-Dasar Pemrograman aritmatik, decrement, increment, komentar, kondisi, logika, menulis_program_java, relasi, tipe_data Mendapatkan Input dari Keyboard bufferedreader, exception, inputstreamreader, joptionpane Struktur Kontrol break, continue, do-while, for, if, if-else, statement_kendali, switch, while Java Array array, array_multidimensi, indeks_array Argumen dari  Command-Line argumen_dari_command_line, netbeans Bekerja Dengan Java Class Library casting_objek, class, method_static, object, pas_by_references, pas_by_value Membuat class sendiri accessor_method, class_variabel, classpath, mutator_method, overload_method, override_method, private, protected, public, static_variabel, super, this Pewarisan, Polimorfisme, dan interface inheritance, interface, polimorfisme Dasar Exception Handling exception  4. Penyimpanan Ontology dan Pembuatan Query  Setelah ontology selesai dibuat dan dinyatakan benar dengan menggunakan reasoner Pellet, langkah selanjutnya adalah menyimpan ontology ke dalam database. Penyimpanan RDF  dalam database akan memudahkan implementasi aplikasi berbasis RDF karena pencarian informasi cukup dengan menggunakan SQL.  Database  yang digunakan adalah database Oracle 11g. Oracle menyimpan data semantik dan ontology dalam format SPO (subjek predikat objek), sedangkan ontology yang sudah dibuat dalam bentuk RDF. Oleh karena itu dibutuhkan konversi dari format RDF ke dalam format SPO, format SPO ini sering disebut dengan n-triple. Penulis menggunakan tools Altova SemanticWoks versi trial untuk melakukan konversi ini. Sebelum dilakukan penyimpanan ke dalam database Oracle, terlebih dahulu database Oracle tersebut dipersiapkan untuk bekerja dengan data semantik dan ontology. Secara default dukungan Oracle terhadap teknologi semantik tidak aktif. Untuk membuat Oracle mendukung teknologi semantik maka perlu menjalankan file .sql yang terletak dalam folder   %ORACLE_HOME%\md\admin\.   Selanjutnya dibuat sebuah tablespace yang befungsi untuk menampung data semantik dan ontology. Perintah yang digunakan adalah  CREATE TABLESPACE skripsi  DATAFILE 'C:\oracle\oradata\orcl\skripsi.dat' SIZE 700M REUSE  AUTOEXTEND ON NEXT 50M MAXSIZE UNLIMITED  SEGMENT SPACE MANAGEMENT AUTO;  Langkah berikutnya adalah membuat jaringan data semantik. Jaringan data semantik ini dapat dilihat sebagai graf berarah, dimana subjek dan objek berlaku sebagai node dan predikat sebagai edge. Dengan kata lain Oracle menyimpan data semantik dalam bentuk jaringan data semantik. Untuk mengelola jaringan data semantik ini digunakan model yang menunjuk kepada triple dalam jaringan tersebut. Untuk membuat jaringan data semantik digunakan perintah:  EXECUTE SEM_APIS.CREATE_SEM_NETWORK('nama mode riset');  Setelah jaringan data semantik terbentuk, langkah berikutnya adalah membuat tabel yang akan menyimpan reference kepada triple dalam jaringan data semantik yang sudah terbentuk. Perintah untuk membuat tabel menggunakan:  CREATE TABLE lom_rdf_data (id NUMBER, triple SDO_RDF_TRIPLE_S);  Persiapan terakhir adalah membuat model. Model ini menghubungkan tabel dan jaringan data Konferensi Nasional Sistem Informasi 2012, STMIK - STIKOM Bali 23-25 Pebruari 2012 285  semantik. Untuk membuat model menggunakan perintah:  EXECUTE SEM_APIS.CREATE_SEM_MODEL('lom', 'lom_rdf_data', 'triple');  Setelah persiapan selesai penulis melakukan load ontology yang sudang dibuat. Proses load yang dipakai adalah batch load dengan memanfaatkan class Java oracle.spatial.rdf.client.BatchLoader.   Class ini terdapat dalam <ORACLE_ HOME>/md/jlib/sdordf.jar. Perintah yang digunakan adalah:  java -Ddb.user=scott -Ddb.password=tiger -Ddb.host=localhost -Ddb.port=1521 -Ddb.sid=orcl -classpath C:\oracle\product\11.2.0\dbhome_1\md\jlib\sdordf.jar;C:\oracle\product\11.2.0\dbhome_1\jdbc\lib\ojdbc5.jar oracle.spatial.rdf.client.BatchLoader "D:\File Web Semantic\Ontology\skripsi.nt" lom_rdf_data skripsi lom  Perintah ini dieksekusi melalui command prompt. Setelah data semantik berhasil dimasukan ke dalam database, langkah selanjutnya adalah merancang bentuk query.  Rangkaian query  akan memberikan keluaran berupa judul learning object yang memiliki kata kunci yang termasuk class dari kata kunci yang dicari.  5. Hasil Pengujian  Tabel 4. memperlihatkan hasil pencarian dengan menggunakan 15 kata kunci yang berbeda. Pemilihan kata kunci yang digunakan sebagai uji coba ini dengan melihat daftar tabel 3. serta melihat individu pada ontology yang sudah dibuat. Prediksi keluaran juga dilakukan dengan cara yang sama. Untuk melihat hasil dalam bentuk tampilan dapat dilihat pada Lampiran Output.   Tabel 4.Hasil Uji Coba No Kata Kunci Keluaran Learning Object yang Diharapkan Hasil (Berhasil/Gagal) 1 flowchart -Pengenalan Pemrograman Komputer (hasil utama) -Mengenali Lingkup Pemrograman Anda -Argumen dari  Command-Line -Dasar-Dasar Pemrograman -Berhasil -Berhasil -Berhasil -Berhasil -Berhasil 2 diagram alir -Pengenalan Pemrograman Komputer (hasil utama) -Mengenali Lingkup Pemrograman Anda -Argumen dari  Command-Line -Dasar-Dasar -Berhasil -Berhasil -Berhasil -Berhasil -Berhasil Pemrograman 3 sistem numerik -Pengenalan Pemrograman Komputer (hasil utama) -Mengenali Lingkup Pemrograman Anda -Argumen dari  Command-Line -Berhasil -Berhasil -Berhasil 4 biner - Pengenalan Pemrograman Komputer -Mengenali Lingkup Pemrograman Anda -Argumen dari  Command-Line -Berhasil -Berhasil -Berhasil 5 java virtual machine -Pengenalan Pemrograman Komputer -Pengenalan Bahasa Java -Mengenali Lingkup Pemrograman Anda -Dasar-Dasar Pemrograman -Mendapatkan Input dari Keyboard -Argumen dari  Command-Line -Membuat class sendiri -Dasar Exception Handling -Berhasil -Berhasil -Berhasil -Berhasil -Berhasil -Berhasil -Berhasil -Berhasil 6 tipe data primitif -Pengenalan Pemrograman Komputer -Java Array -Berhasil -Berhasil 7 exception -Mendapatkan Input dari Keyboard (hasil utama) -Dasar Exception Handling (hasil utama) -Pengenalan Pemrograman Komputer -Pengenalan Bahasa Java -Mengenali Lingkup Pemrograman Anda -Dasar-Dasar Pemrograman -Mendapatkan Input dari Keyboard -Argumen dari  Command-Line -Dasar Exception Handling -Membuat class sendiri -Berhasil -Berhasil -Berhasil -Berhasil -Berhasil -Berhasil -Berhasil -Berhasil -Berhasil -Berhasil 8 larik -Java Array (hasil utama) -Dasar-Dasar Pemrograman -Berhasil -Berhasil 9 deklarasi array -Java Array -Dasar-Dasar Pemrograman -Berhasil -Berhasil 10 modifier -Tidak ada dokumen yang cocok -Berhasil 11 superclass -Membuat class sendiri -Pewarisan, Polimorfisme, dan interface -Berhasil -Berhasil 12 try-catch -Dasar Exception Handling -Pengenalan Pemrograman Komputer -Pengenalan Bahasa Java -Mengenali Lingkup Pemrograman Anda -Dasar-Dasar Pemrograman -Mendapatkan Input dari Keyboard -Argumen dari  Command-Line -Membuat class sendiri -Berhasil -Berhasil -Berhasil -Berhasil -Berhasil -Berhasil -Berhasil -Berhasil 13 sistem -Pengenalan Pemrograman -Berhasil Konferensi Nasional Sistem Informasi 2012, STMIK - STIKOM Bali 23-25 Pebruari 2012 286  bilangan biner Komputer (hasil utama) -Argumen dari  Command-Line -Mengenali Lingkup Pemrograman Anda -Berhasil -Berhasil 14 piranti masukan -Pengenalan Pemrograman Komputer (hasil utama) -Berhasil 15 method static -Bekerja Dengan Java Class Library (hasil utama) -Membuat class sendiri -Berhasil -Berhasil   6. Kesimpulan  Berdasarkan hasil pengamatan selama proses perancangan, implementasi, uji coba dan analisa, dapat diambil kesimpulan sebagai berikut: 1. Ontology yang dihasilkan sudah mampu untuk mengorganisasi learning object ke dalam domain tertentu. 2. Hasil pencarian berdasarkan ontology memberikan hasil yang lebih beragam. 3. Pemberian kata kunci pada learning object sangat mempengaruhi hasil pencarian. 4. Pendefinisian class dalam pembuatan ontology sangat berpengaruh kepada pengelompokan learning object. Semakin detail class-class yang dibuat, semakin dekat hubungan antar learning object yang berada dalam satu kelompok. 5. Ketepatan dan kesesuaian hasil pencarian ditentukan oleh berapa banyak kata kunci yang terdapat dalam learning object serta pendefinisian class dalam ontology.  7. Saran Penggunaan Ontology Untuk Diterapkan pada e-Learning  Untuk menggunakan ontology ini dapat dilakukan dengan mengkoneksikan aplikasi e-learning dengan database dimana data semantik disimpan. Dalam penulisan ini memang digunakan database Oracle, namun untuk keperluan pengembangan e-learning secara luas database Oracle dapat digantikan dengan database lain yang bersifat gratis. Rancangan query yang sudah dibuat dapat pula diterapkan apabila ontology ini akan diimplementasikan  Untuk pemanfaatan ontology ini lebih lanjut disarankan definisi materi dilakukan oleh ahli yang sesuai dengan domain dari materi tersebut. Ontology ini tidak hanya dapat dimanfaatkan untuk membantu proses pencarian tapi dapat pula digunakan untuk keperluan yang lain, misalnya untuk personalisasi pengguna terhadap materi yang terdapat di dalam web e-learning bukan dengan database Oracle, hanya tinggal menyesuaikan sintaks yang digunakan.   Daftar Pustaka:  [1] URL: http://ltc.lionair.co.id/mod/forum/discuss.php?d=6. [2] Hebeler, John., Matthew Fisher., Ryan Blace and Adrew Perez-Lopez.2009,  Semantic Web Programming. Wiley. Indianapolis. Publishing, Inc. [3] Henze, N., Peter Dolog and Wolfgang Nejdl, 2004,  “Reasoning and Ontologies for Personalized E-Learning in the Semantic Web”. [4] URL: http://en.wikipedia.org/wiki/Learning_object. [5] Learning Technology Standards Committee.2002,  “Draft Standard for Learning Object Metadata”.. New York. 2 Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc [6] Bernard Renaldy Suteja & Ahmad Ashari. 2008,  “Ontology e-Learning Content berbasis Web Semantic”.   [7] Horridge, Matthe.W, 2009, A Practical Guide To Building OWL Ontologies Using Prot´eg´e 4 and CO-ODE Tools Edition 1.2. The University Of Manchester. Manchester. [8] Murray, Chuck, 2010,  Semantic Technologies Developer's Guide  11g Release 2 (11.2). Oracle [9] URL: http://www.w3.org/1999/07/13-persistant-RDFDB [10] Yu, Liyang, 2007,  Introduction to the Semantic Web and Semantic Web Services.. London. Chapman & Hall/CRC [11] URL: http://space.meruvian.org/jeni/JENI_1_Materi.zip?attredirects=0&d=1      

PEMBUATAN ONTOLOGY LEARNING OBJECT PADA E-LEARNING

Abstract

Similar works

Full text

Available Versions

Gunadarma University Repository