• Tidak ada hasil yang ditemukan

SEMANTIC WEB RULE BASE (SWRL) Ari Muzakir

N/A
N/A
Protected

Academic year: 2021

Membagikan "SEMANTIC WEB RULE BASE (SWRL) Ari Muzakir"

Copied!
7
0
0

Teks penuh

(1)

SEMANTIC WEB RULE BASE (SWRL) Ari Muzakir

Model Ontologi

Ontologi adalah suatu konseptual yang formal dari sebuah domain tertentu yang dipakai bersama oleh kelompok orang. Ontologi merupakan teori tentang makna dari suatu obyek, properti dari suatu obyek, serta relasi obyek tersebut yang mungkin terjadi pada suatu domain pengetahuan. Ontologi sangat penting karena dapat digunakan menerangkan tentang struktur suatu disiplin ilmu. Secara teknis sebuah ontologi direpresentasikan dalam bentuk classes, properties, slots, dan instans.

1) Class, menerangkan konsep (atau makna) suatu domain. Class adalah kumpulan dari elemen

dengan properti yang sama. Suatu class dapat mempunyai turunan subclass yang menerangkan

konsep yang lebih spesifik.

2) Properti, menerangkan konsep nilai-nilai, status, terukur yang mungkin ada untuk domain. 3) Slot, merupakan representasi dari kerangka pengetahuan atau relasi yang menerangkan properti

dari kelas dan instant.

4) Instant, adalah individu yang telah dibuat (diciptakan). Instant dari sebuah subclass merupakan

instant dari suatu superclass.

Standart Teknologi Semantic Web

Layer tengah terdiri teknologi yang distandartkan oleh W3C untuk memungkinkan membangun sebuah aplikasi web semantic.

 Resource Description Framework (RDF) merupakan sebuah framework untuk membuat pernyataan dalam sebuah form yang disebut sebagai triple. Ini memungkinkan untuk merepresentasikan informasi dari sebuah source dalam form dari sebuah graph-semantic web, yang disebut sebagai Giant Global Graph.

(2)

 RDF Schema (RDFS), menyediakan dasar-dasar vocabulary untuk RDF. Dengan RDFs, memungkinkan untuk membuat hirarki class dan propertinya.

 Web Ontology Language (OWL) memperluas RDFs dengan menambahkan konsep yang lebih canggih untuk mendeskripsikan semantic dari statemen RDFs. Ini memungkinkan untuk menambahkan sebuah constraint, seperti cardinality, batasan nilai, karakteristik dari property seperti transitive. Ini didasarkan pada logika sehingga memberikan kekuatan reasoning pada semantic web.

 SPARQL adalah sebuah bahasa query RDF, ini dapat digunakan untuk query banyak data RDF(termasuk pernyataan RDF dan OWL). Bahasa query diperlukan untuk merujuk untuk informasi dari aplikasi web semantic.

Keuntungan Teknologi Web Semantic :

 RIF atau SWRL dapat mendukung adanya rule. Ini penting, misalnya memungkinkan untuk mendeskripsikan relasi yang tidak dapat dideskripsikan secara logika pada OWL.  Cryptography, penting untuk memastikan dan memverifikasi bahwa pernyataan semantic

web berasal dari sumber yang terpercaya. Ini dapat dicapai denga tepat menggunakan “digital signature” dari pernyataan RDF.

 User Interface, merupakan layer terakhir yang memungkinkan manusia untuk menggunakan aplikasi semantic web.

Reasoning

Reasoning adalah sebuah proses kognitif dalam pencarian sebuah kepercayaan, kesimpulan, tindakan, atau perasaan. Kita menggunakan rule untuk melakukan proses reasoning dengan mencocokkan kenyataan dalam ontology. Rule adalah bentuk sebuah implikasi antara body dan head. Body adalah pernyataan/pattern sebelum →, kondisi disesuaikan dengan rule yang spesifik. Head adalah pernyataan/pattern, pernyataan yang mungkin diperkirakan, dinamakan sisi tangan kanan rule atau Right Hand Side(RHS).

Dalam bentuk lain, rule dari sebuah rule-based system disebut sebagai pernyataan “IF-THEN”. Jika semua kondisi sesuai, selanjutnya RHS akan dijalankan. Ada dua jenis tipe reasoning, yaitu ontology reasoning dan rule-based reasoning. OWL reasoning mempunyai kemampuan menduga melalui karakteristik dari properti seperti simetri, invers, dan transitif.

(3)

Rule-based reasoning menduga knowledge baru berdasarkan rule. Rule-based reasoning menarik kesimpulan dari objek property seperti “pengunjung pindah menuju kamar 336” ketika ada dua fakta bahwa sensor mendeteksi perpindahan menuju ruang 336 dan pengunjung membawa sensor tersebut.

Ada beberapa bahasa rule untuk membuat sebuah rule yang menyimpulkan sebuah knowledge, antara lain Semantic Web Rule Language (SWRL), JESS rule, Jena rule, dan Semantic Query-enhanced Web Rule Language (SQWRL).

Semantik Web Rule Language (SWRL)

Lee, et al. (2007) mengatakan bahwa Semantic Web Rule Language memberikan abstraksi konseptual tingkat tinggi, dan kemungkinan digunakan untuk berkomunikasi secara otomatis melalui semantik web sebagaimana semantik web dapat saling berinteraksi antara aturan (rule) yang heterogen / sistem database dan agen yang berbasis aturan menggunakan sistem tersebut.

Setelah Semantik Web berkembang sampai saat ini, yang dibutuhkan selanjutnya adalah sebuah rule language. Rule language dan query adalah dua hal yang sangat erat kaitannya. Semantik Web dibangun berdasarkan struktur yang telah dibuat. OWL dibangun di atas dasar RDF, RDF dibangun di atas XML, dan XML dibangun di atas Unicode text. Rule language untuk semantic web, tentu saja harus dibangun diatas dasar-dasar yang telah dibuat, sehingga perkembangan semantic web tetap konsisten. Karena itula, dibutuhkan sebuah rule yang berdiri di atas dasar yang telah ada. Untuk itu Semantik web rule language dikembangkan(Parsia, 2005).

Semantik web rule language adalah suatu bahasa yang menggabungkan antara OWL DL dan OWL Lite, yaitu sub bahasa pada OWL dan Unary atau Binary Datalog RuleML yaitu sub bahasa pada Rule MarkUp language. SWRL merupakan perluasan dari OWL dengan menambahkan aturan berbasis Horn. Hal ini memungkinkan suatu basis pengetahuan yang dibuat dalam OWL dilengkapi dengan aturan (Horrocks,2004).

Aturan dalam SWRL dibangun dari aplikasi antara anteseden (body) dan konsekuen (head), atau bisa dikatakan bahwa apapun antaseden yang ada, harus ada konsekuen.

Untuk memudahkan pembacaan, aturan sering ditulis dalam bentuk berikut: antecedent ⇒ consequent

(4)

Anteseden maupun konsekuen harus mengandung minimal nol atau lebih pernyataan. Anteseden kosong berarti konsekuen selalu bernilai true. Sebaliknya, konsekuen kosong berarti konsekuen selalu bernilai false, akibatnya anteseden juga akan bernilai false.

Lee, et al. (2007) mendekripsikan mengenai Semantik Web Rule ini dapat ditulis sebagai sebuah a1 ∧ ... ∧, dimana variabel ditandai menggunakan konvensi standar prefix dengan tanda tanya (misalnya,? x). Dengan menggunakan sintaks ini dapat diperlihatkan contoh aturan dalam Gambar 1 ditulis sebagai berikut:

hasParent(?personA,?personB) ∧ hasBrother(?personB,?personC) ⇒ hasUncle(?personA,?personC).

Gambar 1. Contoh Semantic Web Rule

Menurut Harrocks (2004), aturan yang mengandung banyak pernyataan dianggap sebagai konjungsi boolean and (^). Untuk konsekuen yang mengandung konjungsi, dapat dipecah menjadi beberapa aturan dengan satu konjungsi, menggunakan transformasi Lloyd-Topor pada saat diproses.

Pernyataan dapat berbentuk:

(5)

Keterangan:

C : Deskripsi OWL, P: Property OWL

x dan y : berupa variabel, individu OWL atau nilai data dari OWL

Handayani (2009), mendekripsikan mengenai SWRL dan penulisan dari SQWRL untuk sistem pariwisata, dimana SWRL merupakan anjuran rule language untuk semantic web, mengkombinasikan OWL DL dan Lite dengan rule markup language (RuleML). RuleML adalah markup language yang dikembangkan untuk mempercepat kedua rule forward (bottom-up) dan backward (top-down) dalam XML untuk pengambilan kesimpulan, penulisan ulang dan kegiatan inferential-transformational yang lebih jauh.

Berikut adalah contoh dari syntax SWRL untuk menyimpulkan lokasi “visitor”.

Gambar 2. Syntax SWRL

Penjelasan dari syntax SWRL diatas : (?visitor ?sensor dan ?location adalah nama variabel. Setiap variabel dalam SWRL dimulai dengan (“?”), representedBy, isMovingTo, isLocatedIn adalah nama dari property . ^ merepresentasikan AND. → dibaca sebagai THEN. Dari rule di atas, kita dapat mengatakan bahwa jika “visitor”direpresentasikan oleh sensor dan sensor pindah lokasi, maka kita dapat menyimpulkan sebuah knowledge baru bahwa “visitor”berada di sebuah lokasi.

Kemudian untuk melakukan query digunakan SQWRL (dibaca squirrel). SQWRL adalah SWRL berbasis query language yang dapat digunakan untuk query ontology OWL. SQWRL menyediakan operasi-operasi seperti SQL untuk memformat knowledge dari ontology OWL. SWRL.

Contoh lain dari hasil query SWRL pada Rule-1 menggunakan tool Protege : representedBy (?visitor ?sensor) ^ isMovingTo (?sensor, ?location) → isLocatedIn (?visitor, ?location)

(6)

Gambar 3. Hasil Query SWRL

Syntak dari SWRL diatas adalah: cStudent(?Mahasiswa) ∧ dibimbing(?Mahasiswa, ?Pembimbing) ∧ cLecturer(?Pembimbing)

→ sqwrl:select(?x, ?y)

Contoh untuk menampikan kepakaran dari setiap dosen pada rule-6 :

Gambar 3. Hasil query kepakaran dosen

Sintax SWRL dari gambar diatas : cLecturer(?dosen) ∧ has_pakar(?dosen, ?ahli) ∧ cPakar(?ahli) → sqwrl:select(?dosen, ?ahli)

DAFTAR RUJUKAN

Horrocks, I., Patel-Scheneider, P., F., Boley, H., Tabet, S., Grosof, B., Dean, M., 2004, SWRL: A semantic Web Rule Language Combining OWL and RuleML.

Parsia, B., Sirin, E., Grau. B., C., Ruckhaus, E., Hewlett, D., Cautiously Approaching SWRL, University of Maryland, College Park MD USA.

(7)

Lee, H., Chi, Y., Mehta, M.R., 2007, Applying Semantic Web Rules to Business-to-Business Negotiation, Contemporary Management Research Pages 139-150, Vol. 3, No. 2, June 2007 W3C (2004a). SWRL: A Semantic Web Rule Language Combining OWL and RuleML. Diakses

pada tanggal 01 Juni 2011, http://www.w3.org/Submission/SWRL.

Handayani, R., 2009, Penerapan Travel Planing Dan Context-Aware Information Services Berbasis Web Semantik Untuk Sistem Pariwisata Di Indonesia, Tugas Akhir,, Fakultas Teknologi Informasi,

Gambar

Gambar 1. Contoh Semantic Web Rule
Gambar 2. Syntax SWRL
Gambar 3. Hasil Query SWRL

Referensi

Dokumen terkait

Mengingat mengenai persyaratan ujian yang hingga saat ini masih menggunakan metode manual, seperti pengumpulan formulir pendaftaran ujian, transkrip nilai serta

Kajian ini bertujuan untuk mengkaji faktor-faktor yang mempengaruhi pencapaian akademik di Sekolah Jenis Kebangsaan (Tamil) yang berstatus Sekolah Kurang Murid (SKM) di daerah

Artikel ini mengusulkan sebuah metodologi yang lebih obyektif untuk mengklasifikasikan dan posisi komoditas (bahan baku) dalam Portofolio Matrix Kraljic (KPM)

Berdasarkan peraturan-peraturan di atas, maka dimungkinkan untuk mengeluarkan peraturan daerah untuk pemantapan dan pengembangan perangkat daerah, khususnya untuk

sebagai data utama dan data sekunder yang berupa bahan hukum dipakai sebagai pendukung. data primer yang digunakan adalah data yang diperoleh dari responden dan nara sumber

pelan-pelan yaa diarahin gunanya buat apa sih psikotest ini wawancaranya si buat apa kayak gitu ya kendalanya si lebih ke maintain untuk karyawannya sendiri ya gitu dan kedua

Sistem ijian berbasis komputer diharapkan dapat memu- dahkan siswa/i untuk mengerjakan ujian terse- but sebagai simulasi dari UNBK, memudahkan guru untuk memanajemen soal dan