digilib@itb.ac.id +62 812 2508 8800

ABSTRAK_13514056.pdf
PUBLIC Irwan Sofiyan

Salah satu cara mengakses basis data relasional adalah menggunakan Natural Language Interface to Databases atau NLIDB, yaitu mengakses basis data dengan bahasa natural. Umumnya, NLIDB dikembangkan untuk basis data dengan domain yang spesifik. NLIDB dalam bahasa Indonesia yang dapat digunakan dalam domain yang beragam dikembangkan oleh Fibrian pada tahun 2016. Namun, sistem NLIDB ini hanya dapat menerima kalimat perintah, sedangkan kalimat tanya belum ditangani. Oleh karena itu, tugas akhir ini dilakukan untuk merancang metode translasi kalimat tanya bahasa Indonesia menjadi query SQL. Metode translasi kalimat tanya bahasa Indonesia menjadi query SQL dilakukan dalam tiga tahap. Tahap pertama, kalimat tanya masukan pengguna dianalisis menggunakan pengurai sintaksis, kemudian dipetakan ke bagian-bagian SQL. Tahap kedua, agar NLIDB dapat digunakan dengan beragam domain basis data, dibangun ontologi secara otomatis dari basis data relasional. Pada ontologi disimpan daftar kata yang diasosiasikan dengan objek ontologi, yang dibangun menggunakan WordNet bahasa. Kemudian setelah objek ontologi didapat, tahap terakhir adalah membangun query SQL yang utuh sesuai jenis query-nya. Kalimat yang dapat diterima oleh aplikasi adalah jenis kalimat tanya biasa dan kalimat tanya konfirmasi. Kalimat yang dapat ditranslasi bergantung pada parser yang digunakan, dan kalimat dengan objek yang diinginkan dari basis data disebutkan secara eksplisit. Pembangunan aplikasi NLIDB dilakukan untuk menguji metode translasi kalimat tanya bahasa Indonesia menjadi query SQL. NLIDB pada tugas akhir ini memanfaatkan pengurai sintaksis PC-PATR dengan aturan produksi dan leksikon yang dibangun oleh Joice pada tahun 2005. Implementasi aplikasi menggunakan bahasa Java dan basis data MySQL. Aplikasi yang dibangun berhasil menerjemahkan berbagai jenis kalimat tanya bahasa Indonesia menjadi query SQL. Aplikasi ini juga dapat membangun ontologi secara otomatis dari basis data relasional dengan domain apapun. Beberapa pengembangan yang dapat dilakukan terhadap aplikasi ini di antaranya metode identifikasi tipe semantik, penanganan kalimat masukan dengan objek yang implisit, penanganan query dengan klausa HAVING, dan metode penelusuran relasi pada ontologi.