Article Details

DIAGNOSIS MINIMAL PADA PERBAIKAN INKOHERENSI ALIGNMENT DENGAN HEURISTIK BERBASIS PEMBOBOTAN DINAMIS

Oleh   Inne Gartina Husein [33214016]
Kontributor / Dosen Pembimbing : Prof. Dr.-Ing. Ir. Benhard Sitohang;Dr.techn. Saiful Akbar, S.T., M.T.;Dr. Fazat Nur Azizah, S.T., M.Sc.;
Jenis Koleksi : S3-Disertasi
Penerbit : STEI - Teknik Elektro dan Informatika
Fakultas : Sekolah Teknik Elektro dan Informatika (STEI)
Subjek :
Kata Kunci : inkoherensi, alignment, perbaikan, diagnosis minimal, conflict set
Sumber :
Staf Input/Edit : Irwan Sofiyan  
File : 1 file
Tanggal Input : 2020-06-25 01:55:49

Inkoherensi alignment menjadi pembahasan pada proses pencocokan ontologi sejak tahun 2008 dan saat ini telah menjadi salah satu faktor penentu kualitas alignment. Alignment adalah kumpulan korespondensi antar entitas dari dua ontologi yang dicocokkan. Korespondensi antar entitas disebut juga mapping. Guna memastikan bahwa alignment yang dihasilkan dari proses pencocokan ontologi tidak mengandung mapping yang konflik maka dilakukan suatu perbaikan yang disebut perbaikan inkoherensi alignment. Perbaikan tersebut bertujuan mengembalikan kondisi alignment dari yang semula inkoheren menjadi koheren dengan cara menghilangkan beberapa mapping pada alignment. Alignment merupakan sumber daya pengetahuan yang telah banyak digunakan oleh praktisi dan ilmuwan dalam membangun web semantik. Mengingat pentingnya sumber daya tersebut, maka proses perbaikan haruslah memberikan dampak sekecil mungkin pada alignment, yang disebut perbaikan minimal. Penentuan mapping yang tidak diinginkan menjadi hal penting pada proses perbaikan. Mapping inilah yang nantinya akan dihapus dari alignment agar dapat mengembalikan kondisi koheren pada alignment. Tujuan dari perbaikan adalah meningkatkan kualitas alignment dari sisi inkoherensi. Kegiatan pemilihan dan penghapusan mapping yang tidak diinginkan seminimal mungkin disebut diagnosis minimal. Penelitian ini mengusulkan diagnosis minimal yang berfokus pada dua hal yakni minimal dalam jumlah mapping yang dihapus dan minimal dalam total nilai konfiden dari mapping yang dihapus. Penelitian ini mengimplementasikan teknik global dan algoritma pencarian jalur optimal dengan strategi heuristik berbasis pembobotan dinamis pada kegiatan diagnosis. Diketahui bahwa mapping-mapping konflik dikumpulkan dalam suatu conflict set, sehingga mapping konflik yang sama dapat muncul dalam beberapa conflict set. Teknik global akan mempertimbangkan penghapusan mapping konflik yang merupakan irisan mapping dari beberapa conflict set. Setiap mapping akan diberikan bobot sesuai jumlah irisan conflict set, di mana jumlah irisan terbanyak memiliki bobot terendah dan sebaliknya. Sistem melakukan pembobotan ulang setiap kali terdapat perubahan jumlah irisan akibat kegiatan diagnosis pada tiap perulangan program. Inilah yang dimaksud dengan pembobotan dinamis dan menjadi petunjuk dalam pencarian mapping yang tidak diinginkan. Penelitian ini membangun dua metode perbaikan inkoherensi alignment yakni dengan metode A* Search dan Greedy Best-first Search. Kedua metode diujikan pada delapan alignment pada area Conference. Metode yang dibangun dengan metode Greedy Best-first Search unggul dalam meminimalisasi jumlah mapping yang dihapus, serta dapat menghasilkan alignment output yang benar-benar koheren. Metode A* Search yang dibangun unggul dalam meminimalisasi jumlah mapping dan total nilai konfiden yang dihapus, namun lemah dalam menghasilkan alignment output yang benar-benar koheren. Selain pengukuran dari sisi inkoherensi, penelitian ini juga mengukur rasio ketepatan mapping pada alignment output. Hasil pengukuran menyatakan adanya peningkatan nilai Precision pada alignment setelah perbaikan dibandingkan dengan alignment sebelum perbaikan. Hal ini menandakan peningkatan kualitas alignment setelah dilakukan perbaikan inkoherensi alignment. Pengujian tambahan dilakukan berupa pengecekan keberadaan konsep unsatisfiable pada alignment output. Hasil pengujian menyimpulkan bahwa pembebasan semua conflict set akan menghilangkan mapping konflik pada alignment. Disimpulkan pula bahwa alignment yang tidak mengandung mapping konflik dinyatakan tidak mengandung konsep unsatisfiable. Dengan kata lain, pembebasan semua conflict set akan menghasilkan alignment output yang koheren, hal ini menjadi pembuktian hipotesis yang disebutkan di Bab I yakni pembebasan conflict set pada alignment dapat memperbaiki alignment menjadi koheren. Penerapan strategi heuristik berbasis pembobotan dinamis pada kegiatan diagnosis menjadi kontribusi penelitian ini sehingga perbaikan inkoherensi alignment dapat dilakukan dengan memperhatikan dampak perubahan sekecil mungkin, serta meningkatkan kualitas alignment berdasarkan rasio ketepatan atau nilai precision.