IMPLEMENTASI NATURAL LANGUAGE PROCESSING PADA QUERY MULTI TABL

Atmajaya, Dedy

Manga, Abdul Rachman

Putra, Andi Alfian Pratama

English

Portal E-Journal System PNUP (Politeknik Negeri Ujung Pandang)

Prosiding 4th Seminar Nasional Penelitian & Pengabdian Kepada Masyarakat 2020  978-602-60766-9-4 Bidang Ilmu Teknik Elektro, Teknik Komputer & Jaringan, Teknik Mekatronika, Telekomunisasi…  93  IMPLEMENTASI NATURAL LANGUAGE PROCESSING PADA QUERY MULTI TABLE  Andi Alfian Pratama Putra,1), Abdul Rachman Manga’2), Dedy Atmajaya3) 1) Mahasiswa Jurusan Teknik Informatika Universitas Muslim Indonesia, Makassar 2,3) Dosen Jurusan Teknik Informatika Universitas Muslim Indonesia, Makassar   ABSTRACT   The limitations of application features in obtaining information, for example from the database, are because users only get information from features that have been provided by the application, so it is said to be inflexible. The difference in language between the user and the language known as the SQL becomes an obstacle for users to access directly to the database. Translating Indonesian into SQL using NLP can help users obtain information from the database without the need to understand SQL beforehand. From the trials of 40 trials, there were 37 experiments whose input orders were in accordance with the production rules and vocabulary provided by the system and 3 unsuitable experiments. Of the 37 trials, there were 33 trials whose translation results were correct. So that the accuracy for inputting orders with production rules and vocabulary in accordance with the system is obtained 33/37 x 100% = 89.18%.   Keywords: Artificial Intellegence, Natural Language Processing, SQL, Web.   1. PENDAHULUAN  Dalam perkembangan teknologi informasi yang telah melahirkan banyak inovasi dan pembaharuan pada perangkat lunak untuk pengolahan data dalam menghasilkan informasi. Aplikasi yang dibangun beberapa memiliki fungsi untuk memperoleh informasi contohnya dari dalam database. Dengan memanfaatkan fitur dari aplikasi tersebut user dapat memperoleh informasi yang disediakan oleh aplikasi itu sendiri. Hal ini tentunya bersifat tidak fleksibel disebabkan user hanya dapat memperoleh informasi yang bisa dikatakan terbatas, lain halnya jika suatu aplikasi mempunyai fitur yang dapat mengakses proses secara langsung ke database, kemudian untuk melakukan proses langsung ke database akan sulit untuk diimplementasikan karena adanya perbedaan bahasa antara user dengan bahasa Structure Query Language (SQL) sebagai bahasa yang dikenal di Database Management System (DBMS). Hal ini akan menjadi hambatan oleh pengguna dalam memperoleh informasi karena user aplikasi belum tentu bisa memahami perintah – perintah pada database. Berdasarkan penelitian sebelumnya dari Nurul Fadhillah dengan judul “Penerapan Metode Natural Language Processing untuk Perintah  Dasar Query SQL Pada Data Tugas Akhir” yang telah dapat menyelesaikan masalah perbedaan bahasa antara user dengan bahasa Structure Query Language (SQL) sebagai bahasa yang dikenal di Database Management System (DBMS) untuk melakukan proses secara langsung ke database, akan tetapi penelitian sebelumnya masih ada beberapa bagian yang perlu dikembangkan salah satunya yaitu perintah dasar SQL untuk memperoleh informasi dari database dimana hanya dapat mengambil pada satu entitas atau tabel, maka dari itu perlunya pengembangan dimana user dapat mengambil informasi lebih dari satu tabel dalam satu perintah SQL. Berdasarkan permasalahan yang didapatkan, penulis bermaksud untuk melakukan penelitian berdasarkan penelitian sebelumnya oleh Nurul Fadhillah dengan melakukan penerapan NLP untuk memperoleh informasi dari data yang tersimpan dalam database dimana NLP (Natural Language Processing) atau pengolahan bahasa alami merupakan salah satu bidang ilmu Artificial Intelligence (Kecerdasan Buatan) yang mempelajari komunikasi antara manusia dengan komputer melalui bahasa alami[1]. Maka dari itu, penulis melakukan penelitian dengan judul “Implementasi Natural Language Processsing pada Query Multi Table”.  2. METODE PENELITIAN      Metode penelitian menggunakan metode Action Research seperti dibawah ini:  1. Mendiagnosa (Diagnosing) Diagnosing adalah tahapan untuk mengindentifikasi kebutuhan aplikasi dan pengguna aplikasi yang dibangun. Mengindektifikasi kebutuhan aplikasi dengan melihat fungsi atau fitur dari aplikasi yang dibangun. Mengindentifikasi pengguna aplikasi yaitu dengan membangun aplikasi yang mudah digunakan oleh pengguna.  1Korespondensi penulis: Andi Alfian Pratama Putra, Telp 089659790382, andialfianpratama.putra@gmail.com Prosiding 4th Seminar Nasional Penelitian & Pengabdian Kepada Masyarakat 2020  978-602-60766-9-4 Bidang Ilmu Teknik Elektro, Teknik Komputer & Jaringan, Teknik Mekatronika, Telekomunisasi…  94  2. Pembuatan Rencana Tindakan (Action Planning) Pada tahapan ini dilakukan rencana tindakan. Rencana tindakan yang akan dilakukan terhadap aplikasi seperti rencana dalam tampilan, alur data, alur sistem dan konten atau fungsi utama dari aplikasi ini.  3. Penindakan (Action Taking)  Pada tahap penindakan yang dilakukan adalah mengimplementasikan atau menindaklanjuti yang telah dipersiapakan pada rencana tindakan. Kegiatan ini dilakukan dengan masuk pada tahap menulis code, mengisi data yang diperlukan dan pengolahan data. 4. Pengevaluasian (Evaluating) Tahapan ini peneliti akan melakukan pengujian terhadap kemampuan dan keefektifan sistem dengan tujuan mendapatkan kekurangan dan kelemahannya, kemudian dilakukan pengkajian ulang dan perbaikan terhadap aplikasi. Pengujian yang akan dilakukan yaitu pengujian terhadap masing-masing fungsi dalam proses NLP dan pengujian hasil atau informasi yang didapatkan telah sesuai dengan inputan atau perintah pengguna. 5. Pembelajaran (Learning) Tahapan ini merupakan tahapan yang dilakukan dengan melaksanakan review tahapan demi tahapan dalam aplikasi. Pada penelitian ini akan dilakukan review tahapan demi tahapan dalam proses NLP.  3. HASIL DAN PEMBAHASAN 3.1 Analisis Perancangan Sistem Proses sistem ini dimulai dengan user menginginkan data dengan memasukkan kalimat perintah dalam Bahasa Indonesia. Kemudian kalimat tersebut akan diuraikan menjadi token-token yang kemudian akan dibandingkan dengan kata-kata yang dibutuhkan dalam proses penerjemahan bahasa alami Indonesia ke bahasa SQL [2]. Selanjutnya token-token tersebut akan dibentuk dalam rule / query Bahasa Indonesia yang kemudian akan dieksekusi ke format SQL. Setelah mendapatkan query SQL dari perintah yang diinputkan, selanjutnya adalah meng-generate query SQL itu dalam ke dalam bentuk tabel.  Gambar 3.1 Flowchart Proses Penerjemahan  Perintah SQL yang digunakan dalam aplikasi ini adalah perintah select dan join. Aplikasi ini dapat dikatakan sebagai aplikasi yang menerjemahkan bahasa alami Indonesia ke bahasa SQL. Oleh karenanya aplikasi ini idealnya harus memberikan output berupa informasi yang sesuai dengan perintah yang dimasukkan oleh user. Pada aplikasi ini digunakan 3 tabel yaitu tabel mahasiswa, frekuensi, dan nilai dengan beberapa atribut/field yaitu id, stambuk, nama, frekuensi, praktikum, semester, tahun ajaran, dan nilai. Untuk mendapatkan query SQL dari bahasa Indonesia yang diinputkan diperlukan kelas kata pembentuk kalimat inputan yang bisa diproses. Kelas kata yang dibutuhkan dalam kasus ini dapat dilihat pada gambar 3.2. Translator  Evaluator  Prosiding 4th Seminar Nasional Penelitian & Pengabdian Kepada Masyarakat 2020  978-602-60766-9-4 Bidang Ilmu Teknik Elektro, Teknik Komputer & Jaringan, Teknik Mekatronika, Telekomunisasi…  95   Gambar 3.2 Kelas Kata Pembentuk Kalimat  Berdasarkan kelas kata yang disediakan, token-token dari inputan user itu akan dikelompokkan berdasarkan kelas dan kegunaan setiap token-token. Kelas kata ini nantinya akan dijadikan dasar untuk membentuk query bahasa Indonesia yang benar dan kemudian diterjemahkan kedalam bahasa SQL.  3.2 Pembahasan Implementasi Sistem Natural Language Processing dalam menerjemahkan query Bahasa Indonesia ke dalam Bahasa SQL query multi table. 1. Penginputan Perintah Penginputan perintah dilakukan dengan menginputkan perintah pada form yang telah disediakan. Proses penginputan dikatakan selesai apabila telah menekan button “proses”. Bentuk implementasi dari proses penginputan perintah terdapat pada Gambar 3.4.  Gambar 3.3 Penginputan Perintah Pola kalimat bahasa indonesia yang akan dipaparkan disini dibatasi hanya pada pola kalimat yang berkaitan dengan permintaan menunjukkan data atau pertanyaaan terhadap suatu informasi yang terdapat dalam suatu bahasa basis data[3].Perintah yang diinputkan dalam bentuk kalimat perintah dalam Bahasa Indonesia dengan memperhatikan struktur penulisan kalimat perintah yang terdiri dari kata perintah, objek yang ingin ditampilkan dan kondisi yang diketahui. Pada penginputan perintah ini belum ada fitur yang mengkoreksi kesalahan dalam penginputan kalimat perintah. 2. Preprocessing  Preprocessing adalah tahapan awal setelah proses penginputan perintah, Beberapa proses yang terjadi pada perintah yang diinputkan yaitu proses casefolding, tokenizing, stopword, dan stemming. Implementasi pada tahap ini terdapat pada Gambar 3.4. Prosiding 4th Seminar Nasional Penelitian & Pengabdian Kepada Masyarakat 2020  978-602-60766-9-4 Bidang Ilmu Teknik Elektro, Teknik Komputer & Jaringan, Teknik Mekatronika, Telekomunisasi…  96   Gambar 3.4 Implementasi Preprocessing 3. Parsing Parsing merupakan tahapan selanjutnya setelah proses preprocessing dimana hasil dari proses preprocessing akan diolah di tahap ini dengan membagi setiap token-token kedalam kelas kata yang telah disediakan. Pada tahap ini juga setiap token akan dibagi kedalam kata perintah, frasa atribut dan frasa kondisi. Implementasi tahap Parsing terdapat pada Gambar 3.5.  Gambar 3.5 Implementasi Parsing 4. Translator Translator berfungsi untuk memetakan hasil parsing yang sesuai dengan aturan produksi ke dalam bahasa hasil yakni bahasa query[4]. Translator adalah tahapan dimana hasil dari penentuan kelas kata dan pembentukan query akan dilanjutkan dengan mengetahui type query yang telah terbentuk oleh pembentukan query pada tahap parsing. Implementasi translator terdapat pada Gambar 3.6.   Gambar 3.6 Implementasi Translator 5. Evaluator Prosiding 4th Seminar Nasional Penelitian & Pengabdian Kepada Masyarakat 2020  978-602-60766-9-4 Bidang Ilmu Teknik Elektro, Teknik Komputer & Jaringan, Teknik Mekatronika, Telekomunisasi…  97   Proses paling akhir dalam tahapan ini adalah memeriksa hasil translasi apakah sudah sesuai dengan kaidah yang dibenarkan[5]. Evaluator merupakan tahapan mengubah query dalam bahasa Indonesia ke bahasa SQL. Implementasi evaluator terdapat pada Gambar 3.7.  Gambar 3.7 Implementasi Evaluator 6. Eksekusi Perintah SQL Hasil dari proses evaluator berupa bahasa SQL perintah query baik berupa query single table maupun query yang tergolong query multi table. Setelah eksekusi perintah SQL dimana hasilnya akan ditampilkan berupa tabulasi yang menampung data-data hasil eksekusi perintah SQL.Eksekusi perintah SQL dapat dilihat di gambar 3.8.     Gambar 3.8 Implementasi Eksekusi Perintah SQL 7. Pengujian Dari uji coba dari 40 percobaan terdapat 37 percobaan yang penginputan perintahnya sesuai dengan aturan produksi dan kosa kata yang disediakan oleh sistem dan 3 percobaan yang tidak sesuai. Dari 37 percobaan, ada 33 percobaan yang hasil penerjemahannya benar. Sehingga akurasi untuk penginputan perintah dengan aturan produksi dan kosa kata yang sesuai dengan sistem didapatkan 33/37 x 100% = 89,18%.  4. KESIMPULAN Dari hasil penelitian yang dimulai dari tahap perancangan, implementasi dan pengujian didapatkan beberapa kesimpulan yaitu sebagai berikut: 1. Terdapat 13 dari 15 tipe query yang dapat dikenali oleh sistem dengan persentase 86% dari hasil pengujian.  Prosiding 4th Seminar Nasional Penelitian & Pengabdian Kepada Masyarakat 2020  978-602-60766-9-4 Bidang Ilmu Teknik Elektro, Teknik Komputer & Jaringan, Teknik Mekatronika, Telekomunisasi…  98  2. Proses pengolahan Bahasa alami menjadi Bahasa SQL akan mudah dilakukan jika penginputan perintah oleh pengguna sesuai dengan aturan produksi dan kosakata yang disediakan oleh sistem, dengan mengikuti aturan produksi dan kosa kata data yang diterima akan lebih akurat. 3.  Semakin banyak pengadaan kosa kata, kelas kata, aturan produksi dan type query maka semakin banyak pula pola atau bentuk kalimat perintah yang dapat dimasukkan oleh pengguna dan diolah oleh sistem.   5. DAFTAR PUSTAKA [1] Karlos, J., Sujaini, H. Anra, H. Konversi Bahasa Indonesia ke SQL (Structured Query Language) dengan Pendekatan Mesin Penerjemah Statistik, 3(1), 1-6, 2016. [2] Wibisono, S. Aplikasi Pengolah Bahasa Alami untuk Query Basis data Akademik dengan Format Data Xml, 18(1), 65–79, 2013.  [3] Kuspriyanto, Sujani, H., Kusuma, S. Perancangan Translator Bahasa Alami ke dalam Format SQL (Structured Query Language), 10(3), 225–236, 2018. [4] Soyusiawaty, D. Jones, A. Penerapan Antar Muka Bahasa Alami dalam Pencarian Informasi Skripsi pada    Suatu Program Studi, 6(1), 13–18, 2018. [5] Raharjo, S., & Hartati, S. Antarmuka Bahasa Alami Untuk Melakukan Query Terhadap Terjemahan Al-Quran, 12–19, 2014.  6. UCAPAN TERIMA KASIH Penulis mengucapkan terima kasih kepada kedua orang tua karena berkat doa-doa yang selalu dipanjatkan tanpa henti dan dukungan penuh mereka jugalah segala kelancaran penulis dalam penyusunan ini serta dukungan dan bimbingan dari bapak Dedy Atmajaya, S.Kom., M.Eng dan bapak Abdul Rachman Manga’, S.Kom., M.T. dalam menyelesaikan penelitian ini dengan baik.  

IMPLEMENTASI NATURAL LANGUAGE PROCESSING PADA QUERY MULTI TABLE

http://jurnal.poliupg.ac.id/index.php/snp2m/article/download/2392/2104

IMPLEMENTASI NATURAL LANGUAGE PROCESSING PADA QUERY MULTI TABLE

Abstract

Similar works

Full text

Available Versions

Portal E-Journal System PNUP (Politeknik Negeri Ujung Pandang)