MEMPERKAYA ONTOLOGI DARI BERBAGAI ONLINE SCHEMA DATA

MEMPERKAYA ONTOLOGI DARI BERBAGAI ONLINE SCHEMA DATA

BAB I

PENDAHULUAN

1.1  Latar Belakang

Salah satu ciri khas manusia adalah sifatnya yang selalu ingin tahu tentang sesuatu hal. Rasa ingin tahu ini tidak terbatas yang ada pada dirinya, juga ingin tahu tentang lingkungan sekitar, bahkan sekarang ini  rasa ingin tahu berkembang ke arah dunia luar.  Rasa ingin tahu ini tidak dibatasi oleh peradaban. Semua umat manusia di dunia ini punya rasa ingin tahu walaupun variasinya berbeda-beda. Orang yang tinggal di tempat peradaban yang masih terbelakang, punya rasa ingin yang berbeda dibandingkan dengan orang yang tinggal di tempat yang sudah maju. Rasa ingin tahu tentang peristiwa-peristiwa yang terjadi di alam sekitarnya dapat bersifat sederhana dan juga dapat bersifat kompleks. Rasa ingin tahu yang bersifat sederhana didasari dengan rasa ingin tahu tentang apa (ontologi), sedangkan rasa ingin tahu yang bersifat kompleks meliputi bagaimana peristiwa tersebut dapat terjadi dan mengapa peristiwa itu terjadi (epistemologi), serta untuk apa peristiwa tersebut dipelajari (aksiologi). Secara sederhana ontologi bisa dirumuskan sebagai ilmu yang mempelajari realitas atau kenyataan konkret secara kritis. Ontologi, di sisi lain, adalah salah satu konsep kunci dan media utama di bidang penelitian Semantik Web. Masalah menjembatani kesenjangan antara database relasional dan ontologi telah menarik minat masyarakat Semantik Web, bahkan daritahun-tahun awal keberadaannya dan umumnya disebut sebagai masalah pemetaan database-ke-ontologi. Proses manual dalam memperkaya ontologi yang sudah ada menjadi hal yang harus dilakukan berulang kali dan menjadi pekerjaan yang tiada akhir.

1.2  Perumusan Masalah

Perumusan masalah penelitian ini adalah bagaimana cara untuk membuat proses memperkaya ontologi secara semi otomatis menjadi suatu kebutuhan?

1.3  Tujuan

Melalui karya tulis ini diharapkan nantinya bisa mengungkapkan secara detail bagaimana cara untuk mengembangkan arsitektur pemetaan database ke ontologi dalam rangka memperkaya ontologi yang sudah ada.

BAB 2

PEMBAHASAN

2.1 Metodologi

Pemetaan Ontologi sebagai bagian penting dalam perluasan ontologi, diperlakukan sebagai pendekatan rekonsiliasi dan dipandang sebagai teknologi kunci karena tidak bermaksud untuk menyatukan ontologi dan data organisasi, tetapi menerima kenyataan ini dan berusaha untuk mengidentifikasi bagaimana ontologi yang berbeda dipetakan dan terkait.

2.2 Inti Pembahasan

Pemetaan Ontologi sebagai bagian penting dalam perluasan ontologi, diperlakukan sebagai pendekatan rekonsiliasi dan dipandang sebagai teknologi kunci karena tidak bermaksud untuk menyatukan ontologi dan data organisasi, tetapi menerima kenyataan ini dan berusaha untuk mengidentifikasi bagaimana ontologi yang berbeda dipetakan dan terkait. Ini merupakan mekanisme yang layak dan efektif untuk mengkomunikasikan antara sumber data (dalam paper ini adalah skema database) dan ontologi yang ada. Ontologi memang harus berkembang namun tidak selamanya setiap ada konsep baru harus dimasukkan ke dalam skema ontologi yang ada. Jika hal ini terjadi maka ontologi akan memiliki ukuran yang sangat besar. Hal ini tentu akan menyebabkan tidak efektif manakala ontologi tersebut digunakan dalam berbagai aplikasi. Sehingga untuk menjadikan sebuah konsep kandidat untuk diinput ke dalam OExist adalah apakah konsep tersebut memang digunakan pada sebagain besar partisipan pemakai ontologi. Batas jumlah pemakaian konsep ini dapat digunakan batas ambang. Artinya jika hasil perhitungan melebihi batas ambang, maka konsep baru dapat dimasukkan dalam ontologi.

BAB 3

KESIMPULAN

3.1 Kesimpulan

Pemetaan pada intinya harus ditelusuri terlebih dahulu sehingga akan mendapatkan konsep-konsep pembentuk ontologi. Sehingga walaupun sumber data banyak namun akhirnya akan menjadi sebuah skema saja yang akan dicocokkan dengan ontologi.

DAFTAR PUSTAKA

[1]. AnHai Doan, Pedro Domingos, dan Alon Halevy, 2003, Learning to Match the Schemas of Data Sources: A Multistrategy Approach, Machine Learning, 50 (3): 279-301.

[2]. Calvanese, D, De Giacomo, G dan Lenzerini, M, 2001, A Framework for Ontology Integration, Proceedings of the 1st International Semantic Web Working Symposium (SWWS) 303–317.

[3]. Decker, S., Melnik, S., Van Harmelen, F., Fensel, D., Klein, M., Broekstra, J., Erdmann, M. dan Horrocks, I., 2000, The semantic web: the roles of XML and RDF, IEEE Internet Computing, Vol.4, No. 5, pp.63–74.

[4]. Ding, Y., dan Foo, S., 2002, Ontology Research and Development: Part 1 – A Review

of Ontology Generation, Journal of Information Science 28 (2).

[5]. Domenico Beneventano, Sonia Bergamaschi, Francesco Guerra, dan Maurizio, 2003,

Synthesizing an Integrated Ontology, IEEE Internet Computing.

[6]. Namyong Choi, Il-Yeol Song, dan Hyoil Han, 2006, A Survey on Ontology Mapping, SIGMOD Record, Vol. 35, No. 3.

[7]. N. Noy dan M. Musen, 2000, PROMPT: Algorithm and Tool for Automated Ontology Merging and Alignment, Proceedings of the National Conference on Artificial Intelligence (AAAI).

[8]. Nuno Silva dan Joao Rocha, 2003, Ontology Mapping for Interoperability in Semantic Web, Proceedings of the IADIS International Conference WWW/Internet 2003 (ICWI'2003). Algarve, Portugal.