artificial intelligence

1

BAB I

PENDAHULUAN

1. Latar Belakang

PT. Greenlabgroup merupakan sebuah perusahaan yang berdiri sejak tahun 2004 dan mempunyai dua divisi,yaitu divisi design dan multimedia, PT. Greenlabgroup bergerak

dibidang kreatif agen spesialis branding, graphic design, advertising, digital marketing,

multimedia, system aplication, mobile solution dan web design. Informasi sangatlah penting bagi perusahaan kami dalam menentukan berhasil atau tidaknya perusahaan kami.

Natural language adalah bagian dari ilmu kecerdasan tiruan yang digunakan untuk proses suatu tata bahasa yang memungkinkan adanya interaksi antara manusia dengan

komputer. Dalam hal ini metode yang kami gunakan adalah recursive-descent dan top-down parsing. Metode recursive-descent adalah metode pemeriksaan suatu perintah dari kanan kekiri dimana bila ada perintah error maka pemeriksaan dihentikan dan tidak dapat

dilanjutkan. Top-down parsing adalah metode yang melakukan penelusuran dari root/ puncak menuju ke leaf/ daun (simbol awal sampai simbol terminal). Alasan

penggunaan metode ini adalah melakukan pengecekan kalimat dari kiri kekanan seperti halnya pengecekkan dalam bahasa Indonesia.

Berdasarkan uraian tersebut maka penulis termotivasi untuk menyelesaikan tugas

laporan KKP dengan judul : “Aplikasi pencarian informasi dengan perintah Query dalam Bahasa Indonesia Natural Language Processing pada PT Greenlabgroup”

2. Identifikasi Masalah

Berdasarkan latar belakang masalah yang ada, maka dapat diperoleh masalah yang

dihadapi adalah sebagai berikut : a) Pada bagian Sekretaris, untuk pengambilan data informasi proyek dari berbagai

pihak masih terkendala, dengan waktu yang sangat tidak cukup b) Penginputan kosakata Bahasa Indonesia baku yang memenuhi grammar yang

sudah ditetapkan dan pengelompokkan data-data customer

3. Maksud dan Tujuan

Adapun maksud dan tujuan penulisan laporan KKP ini adalah untuk merancang suatu program aplikasi untuk membantu proses hasil informasi proyek dan pencarian data

customer PT. Greenlabgroup pada sekretaris dan dapat digunakan untuk pimpinan perusahaan tersebut. Dan apabila ada kebutuhan tambahan yang diinginkan oleh pimpinan

terkait maka pimpinan tidak perlu memanggil sekretaris untuk melihat informasi proyek

tersebut. Tujuannya adalah agar karyawan PT. Greenlabgroup khususnya bagian sekretaris dapat lebih cepat memasukkan data dan lebih berkonsentrasi dan membuat pimpinan terkait

bisa secara cepat dan tepat melihat data-data yang diinginkan.

Tujuan utama dari penelitian adalah :

1. Untuk memudahkan dalam merelasikan table tanpa harus mengetahui bahasa query database di PT.Greenlabgroup

2. Mengaplikasikan Natural Language Processing (NLP) merupakan salah satu aplikasi Artificial Intelligence (AI)

2

4. Batasan Masalah

Karena luasnya masalah yang ada, maka penulis membatasi ruang lingkup permasalahan adalah sebagai berikut :

a. Membuat perintah-perintah secara input text yang dapat dimengerti user dalam menampilkan data yang dibutuhkan

b. Menampilkan pesan error pada saat user salah memasukan struktur perintah atau parameter yang tidak valid.

c. Tata bahasa (grammar) yang mengatur bentuk perintah operasi harus ditentukan

dalam bentuk aturan produksi sehingga tidak sembarang kalimat dapat diproses d. Algoritma yang digunakan adalah recursive-desent dan top down parsing

5. Metode Penilitian

Dalam rangka melengkapi data-data atau informasi yang berhubungan dengan

penyusunan laporan Kuliah Kerja Praktek, maka penulis memperoleh data-data yang dibutuhkan melalui beberapa metode, antara lain dengan melakukan :

A. Wawancara

Wawancara dilakukan dengan pihak-pihak yang terkait pada bidangnya masing-masing, terutama yang berhubungan langsung dengan proses yang terjadi oleh pihak managerial, untuk dapat memproses kebutuhan pihak tersebut.

B. Observasi

Penulis melakukan observasi dengan meninjau langsung lokasi yang bersangkutan dimana penulis dapat melihat langsung informasi yang dibutuhkan pihak managerial, hal ini

dilakukan untuk memperkuat data yang ada pada saat wawancara.

C. Studi Pustaka

Selain melakukan wawancara dan observasi, penulis juga mempelajari KKP yang ada di perpustakaan dan buku lainnya agar lebih memahami dan dapat mengerti lagi dalam

penyusunan KKP ini.

6. Sistematika Penulisan

Untuk mempermudah pembaca dalam penyusunan KKP ini, maka penulis membagi dalam lima bab, yang secara singkat akan diuraikan sebagai berikut :

BAB I PENDAHULUAN

Dalam bab ini berisi uraian tentang latar belakang permasalahan, identifikas

masalah, maksud dan tujuan, batasan masalah, metode peneletian, studi pustaka dan sistematika penulisan

BAB II LANDASAN TEORI Dalam bab ini berisi uraian tentang landasan teori yang berhubungan dengan

materi penulis buat. Teori-teori tersebut antara lain adalah Natural Language Processing, recursive-desent, dan top down parsing

BAB III RANCANGAN ALGORITMA PROGRAM

Bab ini membahas tentang rancangan algoritma yang digunakan penulis dalam perancangan sistem ini

Dalam bab ini, penulis menjelaskan analisa tentang kebutuhan sistem, konsep penerjemah kalimat bahasa Indonesia ke bahasa pemograman,

perancangan sistem yang meliputi perancangan proses, perancangan

database, perancangan masukan dan perancangan keluaran serta spesikasi sistem yang akan diperlukan dan

3

BAB IV IMPLEMENTASI DAN UJI COBA PROGRAM

berisi tentang implementasi atau cara pemakaian program yang penulis buat dan uji coba terhadap program yang telah dibuat.

BAB V PENUTUP Dalam bab ini berisi uraian tentang kesimpulan-kesimpulan yang didapat

serta menggunakan saran yang dianggap perlu

4

BAB II

LANDASAN TEORI

2.1 Bahasa Alami (Natural Language)

Bahasa sebagai bagian yang penting dalam kehidupan manusia. Dalam bentuk tulis dapat berupa catatan dari pengetahuan yang didapat oleh umat manusia

dari satu generasi ke generasi berikutnya, sedangkan dalam bentuk lisan merupakan

sarana komunikasi antar individu dalam suatu masyarakat. Tujuan dalam bidang natural language adalah melakukan proses pembuatan model komputasi dari bahasa,

sehingga dapat terjadi suatu interaksi antara manusia dan komputer dengan perantaraan bahasa alami. Model komputasi ini dapat berguna untuk keperluan

ilmiah misalnya meneliti sifat-sifat dari suatu bentuk bahasa alami maupun

untuk keperluan sehari-hari dalam hal ini memudahkan komunikasi antara manusia dengan komputer. (Syaiful Rahmat Sugianto,UIN Syarif Hidayatullah:2005)

2.2. Pengertian Natural Language Processing

Pengolahan bahasa alami adalah bidang ilmu komputer dan linguistik berkaitan dengan interaksi antara komputer dan manusia. Seluler generasi

bahasa sistem komputer yang mengubah informasi dari database ke dalam

bahasa manusia yang dapat dibaca. Natural Language Processing, biasanya disingkat dengan NLP, mencoba

membuat komputer memahami sesuatu perintah yang dituliskan dalam bentuk bahasa sehari-hari dan diharapkan komputer juga merespon dalam bahasa yang

mirip dengan bahasa natural, setelah komputer bisa memahami perintah dalam

bahasa natural, maka diharapkan system komputer juga dapat memberikan respon dalam bahasa natural pula .

Sebuah sistem natural language harus memperhatikan pengetahuan terhadap bahasa itu sendiri baik dari segi kta yang digunakan bagaimana kata-kata

tersebut digabung untuk menghasilkan suatu kalimat, apa arti suatu kata, apa fungsi sebuah kata dalam sebuah kalimat dan sebagainya. Natural Language processor tidak memperdulikan bagaimana suatu kalimat diinputkan ke komputer.

Tugasnya adalah mengekstrak informasi dari kalimat. Inti dari sistem NLP adalah parser. Parser adalah bagian dari program atau system yang membaca setiap

kalimat, kata demi kata, untuk menentukan “what is what”. NLP tidak bertujuan untuk mentransformasikan bahasa yang diterima

dalam bentuk teks atau suara menjadi data digital dan/atau sebaliknya pula;

melainkan bertujuan untuk memahami arti dari kalimat yang diberikan dalam bahasa alami dan memberikan respon yang sesuai, misalnya dengan melakukan

suatu aksi tertentu atau menampilkan data tertentu. Untuk mencapai tujuan ini dibutuhkan tiga tahap proses. Proses yang pertama ialah parsing atau analisa

sintaksis yang memeriksa kebenaran struktur kalimat berdasarkan suatu grammar (tata bahasa) dan lexicon (kosa kata) tertentu. Proses kedua ialah semantic interpretation atau interpretasi semantik yang bertujuan untuk merepresentasikan

arti dari kalimat secara context-independent untuk keperluan lebih lanjut. Sedangkan proses ketiga ialah contextual interpretation atau interpretasi kontekstual yang

bertujuan untuk merepresentasikan arti secara context dependent dan menentukan maksud dari penggunaan kalimat. Gambaran organisasi dari sebuah sistem NLP yang

lengkap ditunjukkan pada Gambar 2.2. (Syaiful Rahmat Sugianto,UIN Syarif

Hidayatullah:2005)

5

Parsing Realization

Semantic Interpretation Utterance Planning

Contextual Interpretation

Application Reasoning

Gambar 2.1 Organisasi Sebuah Sistem NLP

2.3 Komponen-komponen dalam Natural Language Processing

Menurut Efraim Turban(1993, p283), ada lima komponen dalam natural

language processing yaitu : 1. Parser Parser merupakan komponen utama dalam natural language system. Parser menganalisis input kalimat secara sintaksis. Setiap kata dan bagian bagiannya

diidentifikasi. Kemudian kata-kata tersebut dipetakan oleh parser ke dalam struktur yang disebut parser tree. Parser tree menunjukkan makna dari semua

kata dan bagaimana cara menggabungkan kata-kata tersebut.

2. Lexicon Parser bekerja sama dengan lexicon melakukan proses symtar analysis.

Lexicon berisi semua kata yang dapat dikenal oleh program. Kalimat diurai oleh parser dan lexicon menjadi bentuk parser tree dan membangun struktur data

Words ( Input ) Lexicon and

Grammar Words ( Responses

)

Syntaxtical structure and

logical form of

Response

Syntaxtic Structure

Discourse

Context

Meaning of

Response Logical Form

Application

Context Final Meaning

6

baru yang dapat membantu dalam memperoleh makna sebenarnya dari sebuah

kalimat. 3. Understander

Understander bekerja sama dengan knowledge base dalam menentukan makna suatu kalimat. Untuk mengetahui makna dari suatu input kalimat,

sistem harus mengetahui hal-hal tentang kata tersebut dan bagaimana kata tersebut digabung dan membentuk suatu kalimat yang bermakna. Tujuan dari

understander adalah memanfaatkan parser tree yang telah terbentuk

sebelumnya agar mengacu pada knowledge base. 4. Knowledge base Knowledge base merupakan basis pengetahuan yang dijadikan acuan oleh understander dalam menentukan makna suatu kalimat.

Knowledge base berisi sekumpulan informasi yang terorganisasi dengan baik,

yang secara unik diformat ke dalam bentuk struktur data. 5. Generator

Generator berfungsi menghasilkan jawaban berdasarkan masukan yang telah ada sebelumnya yang tersimpan dalam memori

Input Output

Gambar 2.2 Blok utama dalam natural language

2.4 Aplikasi Dalam Bidang Natural Language

Jenis aplikasi yang bisa dibuat pada bidang bidang natural language adalah text - based application dan dialogue - based applications.

1. Text - Based Application Mencakup segala macam aplikasi yang melakukan proses terhadap text

tertulis seperti misalnya buku, berita di surat kabar, e-mail dan lain sebagainya. Contoh penggunaan dari text - based application ini adalah :

a. Mencari topik tertentu dari buku yang ada pada perpustakaan

b. Memberikan respon atas input yang diberikan c. Mencari isi dari surat atau e-mail d. Menterjemahkan dokumen dari satu bahasa ke bahasa yang

lain

2. Dialogue - based application

Idealnya pedekatan ini melibatkan bahasa lisan atau pengenalan suara,

akan tetapi bidang ini juga memasukkan interaksi dengan cara

Parser Understande

r Generator

Lexicon Knowledge

Base

7

memasukkan teks pertanyaan melalui keyboard. Aplikasi yang sering

ditemui untuk bidang ini adalah : a. Sistem tanya jawab, dimana natural language digunakan

dalam mendapatkan informasi dari suatu database. b. Sistem otomatis pelayanan melalui telepon

c. Kontrol suara pada peralatan elektronik d. Sistem problem – solving yang membantu untuk melakukan

penyelesaian masalah yang umum dihadapi dalam suatu pekerjaan.

2.5 Scanner (Analisis Leksikal) Scanner merupakan salah satu bagian dari kompilator bahasa pada

komputer yang bertugas melakukan analisis leksikal. Analisis leksikal adalah proses

pengidentifikasian semua besaran yang membangun suatu bahasa pada program sumber. Scanner menerima input berupa stream karakter kemudian memilah

program sumber menjadi satuan leksik yang disebut dengan token. Token ini akan menjadi input bagi parser. Tugas dari scanner adalah sebagai berikut:

a. Melakukan pembacaan kode sumber dengan merunut karakter demi karakter b. Mengenali besaran leksik

c. Mentransformasi menjadi sebuah token dan menentukan jenis token-nya.

d. Mengirimkan token e. Membuang/mengabaikan blank dan komentar dalam program

f. Menangani kesalahan g. Menangani tabel simbol

Di dalam aplikasi NLP sistem cerdas yang akan dibuat, yang dimaksud dengan program sumber yang diolah oleh scanner adalah berupa kalimat input dari

pengguna dalam bentuk sms. Ketika scanner menerima input berupa stream karakter kemudian memilah

menjadi satuan leksik, satuan leksik tersebut terdiri atas simbol-simbol satuan yang jika dikombinasikan akan mempunyai arti yang berbeda-beda. Simbol- simbol

yang bisa dipergunakan dalam sebuah bahasa tentunya terbatas jumlahnya, yang

membentuk sebuah himpunan dan disebut sebagai abjad (alphabet). Tata bahasa (grammatika) adalah sekumpulan dari himpunan variabel-

variabel, simbol-simbol terminal, simbol non-terminal, simbol awal yang dibatasi oleh aturan-aturan produksi. Aturan produksi adalah pusat dari tata bahasa yang

menspesifikasikan bagaimana suatu tata bahasa melakukan transformasi suatu string

ke bentuk lainnya Dalam pembicaraan grammar, anggota alfabet dinamakan simbol terminal

atau token. Kalimat adalah string yang tersusun atas simbol-simbol terminal. Bahasa adalah himpunan kalimat-kalimat. Anggota bahasa bisa berupa tak berhingga hingga

kalimat.

Simbol-simbol berikut adalah simbol terminal :

a. Huruf kecil awal alfabet, misalnya : a, b, c b. Simbol operator, misalnya : +, -, dan ´

c. Simbol tanda baca, misalnya : (, ), dan ;

Sedangkan simbol-simbol berikut adalah simbol non terminal :

a. Huruf besar awal alfabet, misalnya : A, B, C

8

b. Huruf S sebagai simbol awal

Pada saat scanner membaca input, tools yang digunakan untuk menggambarkan perpindahan dari posisi satu ke posisi lainnya adalah diagram

transisi.

Gambar 2.3 Diagram transisi

Keterangan:

: state / keadaan awal input suatu kalimat

: looping / perulangan pembacaan simbol

: state / keadaan akhir suatu kalimat

2.6 Parser (Analisis Sintaksis)

Parser atau syntactic analyzer pada kompilator bahasa pemrograman berfungsi untuk memeriksa kebenaran kemunculan setiap token. Pada sistem yang

akan dibuat, fungsi dari parser ini agak berbeda karena token yang akan diolah semua memiliki tipe yang sama yaitu berupa kata (word). Urutan kemunculan token yang berupa kata-kata tersebut akan diolah dengan mengacu pada bank data agar didapatkan makna kalimat yang sesungguhnya. Dengan kata lain, tahap analisa

semantik terjadi di bagian bank data. Kemampuan dari parser untuk mengolah token dan bekerja sama dengan bank data inilah yang paling menentukan tingkat kecerdasan dari sistem yang akan dibuat.

9

2.7 Backus Naur Form (BNF)

BNF (Backus Naur Form) adalah metalanguage sintaktis yang umum digunakan sebagai notasi untuk context-free grammars. Metavariabel atau kelas sintaks ditulis

dengan diapit simbol < dan >. Jika kita menggunakan notasi ini, maka simbol adalah anggota dari element Vn sedangkan simbol “sentences” adalah element dari Vt.

Dengan cara ini kita tidak ragu-ragu melihat apakah suatu simbol merupakan anggota Vn ataukah anggota Vt. BNF secara intensif telah banyak digunakan dalam

pendefinisian secara formal berbagai bahasa pemrograman. Bahasa pemrograman

populer yang menggunakan deskripsi BNF adalah ALGOL. Sebagai contoh, pendefinisian sebuah identifier di dalam BNF adalah sebagai berikut :

<kolom> ::= <identifier> | <identifier>|< identifier> <huruf> ::= a|b|c|......|y|z

<angka> ::= 0|1|2|......|8|9

2.8 Metode-metode Parsing Ada dua jenis metode penguraian yang sering digunakan, yaitu:

a. Penguraian dari atas kebawah (top-down parsing) Penguraian dari atas ke bawah dapat dipandang sebagai suatu usaha

untuk mencari derivasi yang paling kiri (leftmost) dari suatu rangkaian

masukan. Dapat dikatakan juga sebagai suatu usaha untuk membentuk pohon urai (parser) untuk memasukkan dari akarnya dan membentuk node pohon parser dalam urutan preorder.

Perhatikan tata bahasa ini.

S => Ab A =>bc | a

Gambar pohon top-down-nya adalah

S S S

A b A b A b

bc a a

Gambar 2.4 Langkah-Langkah Dalam Pohon Top-Down

b. Pengurutan dari bawah ke atas (bottom-up parsing) Penguraian dari bawah ke atas lebih banyak mempergunakan

penguraian shift-reduce. Penguraian shift-reduce berusaha untuk membuat pohon parser bagi suatu masukan dimulai dari bawah (leaf) dan bergerak

keatas menuju puncak (root ). Pada setiap langkah reduksi suatu substring

yang sesuai dengan sisi kanan suatu produksi diganti dengan symbol yang berada dikanan produksi itu, langkah ini sering disebut derivasi rightmost.

10

Perhatikan tata bahasa ini.

S =>aABe A =>Abc | b

B =>d Kalimat „abbcde‟ dapat direduksi ke S dengan langkah-langkah berikut:

Abbcde ->aAbcde->aABe->S

2.9 Metode Recursive-Descent

Metode recursive-descent adalah kelas metoda parsing yang tidak menggunakan produksi alternatif ketika hasil akibat penggunaan sebuah

produksi tidak sesuai dengan simbol input. Jika produksi A mempunyai

dua buah ruas kanan atau lebih maka produksi yang dipilih untuk digunakan adalah produksi dengan simbol pertama ruas kanannya sama dengan

input yang sedang dibaca. Jika tidak ada produksi yang demikian maka dikatakan bahwa parsing tidak

dapat dilakukan. Ketentuan produksi yang digunakan metoda recursive descent adalah : Jika terdapat dua atau lebih produksi dengan ruas kiri yang

sama maka karakter pertama dari semua ruas kanan produksi tersebut tidak

boleh sama. Ketentuan ini tidak melarang adanya produksi yang bersifat rekursi kiri. Contoh suatu bahasa dengan aturan produksi sebagai berikut:

S → aB | A A → a

B → b | d

Misal akan dilakukan parsing terhadap string “ac‟. Maka analisis sintaks

terhadap string tersebut dengan menggunakan metode recursive descent adalah:

S

Input :

Hasil :

Sisa : ac

Penjelasan : Masukkan simbol terkiri

Sebagai input. Gunakan aturan produksi S

Dengan simbol pertama ruas kanan = a.

11

Gambar 2.5 Metode recursive descent

2.10 Analisis Semantik

Analisis semantik merupakan kelanjutan dari proses scanning dan parsing. Fungsi dari analisis semantik adalah untuk menentukan makna dari serangkaian

instruksi yang terdapat dalam program sumber atau masukan dari penguna Menganalisa semantik harus mampu menentukan aksi atau respon apa yang yang

akan dilakukan terhadap instruksi yang diberikan. (“Syaiful Rahmat Sugianto,UIN

Syarif Hidayatullah:2005”)

2.11 Text Preprocessing Struktur data yang baik dapat memudahkan proses komputerisasi secara

otomatis. Pada Text Mining, informasi yang akan digali berisi informasi-informasi yang strukturnya sembarang. Oleh karena itu, diperlukan proses pengubahan bentuk

menjadi data yang terstruktur sesuai kebutuhannya untuk proses dalam data mining,

yang biasanya akan menjadi nilai-nilai numerik Proses ini sering disebut Text Preprocessing(Ronen Feldman, 2007). Setelah data menjadi data terstruktur dan

berupa nilai numerik maka data dapat dijadikan sebagai sumber data yang dapat diolah lebih lanjut. Berberapa proses yang dilakukan adalah sebagai berikut:

1. Case folding

Case folding adalah mengubah semua huruf dalam dokumen menjadi huruf kecil. Hanya huruf „a‟ sampai dengan „z‟ yang diterima. Karakter selain huruf

dihilangkan dan dianggap delimeter (Ronen Feldman, 2007).

Gambar 2.6 Proses Case Folding

Tampilkan Semua

Data Dari Proyek

tampilkan semua

data dari proyek

S

a B

Input : a

Hasil : a

Sisa : c

Penjelasan : Hasil = input. Gunakan

Aturan produksi B. Karena produksi

Demikian,maka parsing gagal

dilakukan

12

2. Tokenizing Tahap Tokenizing adalah tahap pemotongan string input berdasarkan tiap

kata yang menyusunnya.

Gambar 2.7 Proses Tokenizing

2.12 Studi Literatur

Penelitian Daniël de Kok,Harm Brouwer. (2001). Teknologi telah digunakan untuk membantu pengguna dalam pekerjaan yang berkaitan dengan bahasa alami,

seperti spelling and grammar checker yang bisa ditemukan di program pengolah kata untuk membantu menghindari kesalahan pengejaan dan tata bahasa, serta CAT Tools

(Computer-Aided Translation Tools), yang digunakan untuk membantu proses

penerjemahan. Penelitian Sri Kusuma Dewi (2003). Penelitian mengenai Pemrosesan Bahasa

Alami (Natural Language Processing) untuk Bahasa Indonesia telah dilakukan setidaknya sejak tahun 1995, yaitu pengembangan prototipe aplikasi penganalisis tata

bahasa Indonesia menggunakan parser LL dan LR (Sari, 1995).

penelitian Dale, R., Moisl, H and Somers, H. (ed.) (2000). Parser yang menggunakan strategi Lefmost derivation (karakter non-terminal yang paling kiri

ditulis ulang terlebih dulu). Parser LR merupakan bottom-up parser yang menggunakan strategi Righmost derivation (karakter non-terminal yang paling kanan

ditulis ulang terlebih dulu). Tidak jauh berberda dengan penelitian Purwo handoko,Agus. (2009) Dalam

Penggunaan konversi bahasa SQL dengan menggunakan Bahasa Alami atauNatural

Language Processing telah sebelumnya diteliti oleh beberapa peneliti diantaranya. Penelitian yang dilakukan oleh Agus Purwo Handoko (2009) yang

berjudul Aplikasi Pengolahan Bahasa Alami untuk Operasi Queri Database dimana dalam penelitiannya inidalam pengujiannya dilakukan terhadap satu buah basis data

yang memiliki satu buah tableyaitu tabel mahasiswa yang terdiri dari tiga

field (nim, nama dan alamat). Dari Hasilpenelitian ini masih melakukan queri yang sangat sederhana dimana pengerjaannya hanyamenampilkan data saja dalam

satu tabel. Suatu data yang ditampilkan hanya berupapenggunaan Select * from nama tabel dan dengan penggunaan kondisi where saja.

Tidak jauh berberda dengan penelitian Syaiful, R.S (2005) “Penerjemah bahasa

jawa-indonesia menggunakan natural language processing dengan metode context-free recursive-descent”,

variable yang di gunakan sebagai masukan dalam penerjemahan Jawa - Indonesia berupa text atau string (kalimat berbahasa Jawa). Masukan tersebut di uraikan

melalui proses analisis sematik (Analisa Leksikal, Analisa Sintak, dan Parsing) sehingga menghasilkan output

(keluaran). Keluaran dari sistem ini, jika di terima oleh semantik akan menghasilkan

text atau string berupa bahasa indonesia.

Tampilkan Semua

Data Dari Proyek

tampilkan

semua

data

dari

proyek

13

BAB III

ANALISIS MASALAH DAN PERANCANGAN PROGRAM

3.1 Analisis Masalah dan Solusi

Sebagian besar dari perusahaan memiliki permasalahan yaitu pada proses pencarian informasi, terkadang pemilik perusahaan membutuhkan data secara cepat

untuk pengambilan keputusan, data yang dibutuhkan juga memiliki informasi yang

berintegritas. Maka dengan demikian penulis membuat solusi untuk mengembangkan suatu aplikasi untuk tujuan pengguna agar membuat pencarian informasi untuk

mendapatkan data, dengan membuat sebuat perintah query ke dalam Bahasa Indonesia agar pengguna mudah dalam melakukan pencarian informasi.

Adapun alur program aplikasi pencarian informasi dengan perintah query dalam

Bahasa Indonesia yang akan dibuat yaitu seperti dibawah ini :

Gambar 3.1 Alur program

3.2 Rancangan Basis Data Adapun aplikasi yang akan dibuat mengikuti alur dari rancangan database

OLTP(On Line Transaction Process) yang sudah ada pada perusahaan, berikut rancangan

basis data proyek pada perusahaan :

Gambar 3.2 Logical Record Structure (LRS)

14

3.3 Spesifikasi Basis Data Spesifikasi basis data merupakan rinci tiap-tiap relasi tabel atau file. Adapun

spesifikasi basis data adalah : a) Nama Tabel : mstpelanggan

Media : Harddisk Isi : Data pelanggan

Primary Key : idpelanggan

Struktur : Tabel 3.1

Spesifikasi Basis Data mstpelanggan

No Nama Kolom Tipe Lebar

1 Idpelanggan Integer 11

2 Prospect Varchar 200

3 Birth Date

4 Telp Varchar 20

5 Hp Varchar 20

6 Officetelp Varchar 20

7 Officename Varchar 100

8 Offalm Text

9 Offcity Varchar 100

10 Jk Enum F,M

b) Nama Tabel : pegawai

Media : Harddisk Isi : Data pegawai

Primary Key : idpegawai Struktur :

Tabel 3.2 Spesifikasi Basis Data pegawai


1 Idpegawai Varchar 10

2 Nama Varchar 100

3 Notelp Varchar 20

4 Jk Enum F,M

c) Nama Tabel : jasa

Media : Harddisk Isi : Data detail list jasa

Primary Key : idjasa


Spesifikasi Basis Data jasa


1 Idjasa Integer 11

2 Nmjasa varchar 100

3 Harga integer 11

4 Lamawaktu(estimasi) Int 2

15

d) Nama Tabel : torder Media : Harddisk Isi : Data order pelanggan Primary Key : idorder


Spesifikasi Basis Data torder


1 Idorder Integer 11

2 Idpelanggan Integer 11

3 Tglorder Date

4 Ket Text

5 Status Enum Fail,history,active

e) Nama Tabel : detailjasa

Media : Harddisk Isi : Data detail order jasa pelanggan

Primary Key : idorder + idjasa Struktur :

Tabel 3.5

Spesifikasi Basis Data detailjasa



2 Idjasa Integer 11

3 Harga Integer 11

4 Lamapengerjaan Integer 2

f) Nama Tabel : invoice Media : Harddisk Isi : Data order invoice

Primary Key : idinvoice Struktur :

Tabel 3.6 Spesifikasi Basis Data invoice


1 Idinvoice Integer 11

2 Tglinvoice Date

3 Value Integer 11

4 Batasbayar Date


6 Idjasa Int 11

7 Sts Enum Proses,selesai

16

g) Nama Tabel : tblpic

Media : Harddisk Isi : Data person in charge dari order

Primary Key : idorder+idpegawai Struktur :

Tabel 3.7 Spesifikasi Basis Data tblpic



2 Idpegawai Varchar 10

3 Roles Varchar 200

3.4 Rancangan Layar Rancangan layar yang akan dikembangkan secara friendly user dengan

menggunakan framework bootstraps. Berikut halaman yang akan dibuat seperti halaman

Login yang terlihat pada Gambar 3.2.

Gambar 3.3 Login Apps

Adapun tampilan setelah user masuk ke aplikasi, terlihat pada Gambar 3.3

komponen yang ditampilkan yaitu judul, teks area untuk membuat perintah serta di

bawahnya untuk hasil dari perintah yang ditulis oleh pengguna.

17

Gambar 3.4 Tampilan untuk Laporan

Tampilan berikutnya yaitu tampilan untuk informasi panduan atau dokumentasi

bagi pengguna yang akan menggunakan aplikasi ini, informasi akan muncul dalam

bentuk pop up. Rancangan layarnya yaitu :

Gambar 3.5 Tampilan info panduan pengguna

18

3.5 Rancangan dan Metode

Alur proses yang akan dilakukan pengguna yaitu login lalu membuat perintah dalam bentuk bahasa Indonesia pada teks yang disediakan, setelah itu data yang

diinginkan ditampilkan oleh sistem, berikut gambar rich picture dari alur yang diatas :

Gambar 3.6 Alur aktifitas user

Algoritma yang akan dipakai yaitu dengan metode recursive descent. Recursive Descent Parsing adalah bentuk parsing yang termasuk dalam Top Down parsing. dimana

metode ini melakukan parsing secara menurun dari root menuju ke daun(leaf). mode yang diambil yaitu non backtracking mode atau tidak mengambil token secara mundur.

proses pencarian dengan cara menurun secara rekursif untuk semua variabel, tahapannya sebagai berikut :

Gambar 3.7 Komponen pengolah bahasa alami untuk operasi query data

19

a) Parser

Parser adalah suatu proses untuk menentukan rangkaian dari token ke dalam suatu tata bahasa tertentu atau tidak. Proses ini tergantung pada aturan

produksi yang sudah didefinisikan. 1) Parse Tree

Sebuah parser akan membentuk pohon sintaks (parse tree). Sebuah tree adalah suatu graph terhubung dan memiliki satu buah root (akar) dan

dari situ memiliki lintasan ke setiap simpul (daun/leaf). Pohon sintaks

berfungsi untuk menggambarkan bagaimana memperoleh suatu string dengan cara menurunkan simbol-simbol variabel menjadi simbol-simbol

terminal, sampai tidak ada simbol yang belum tergantikan.

Gambar 3.8 Parse Tree

2) Sintaksis Bahasa alami yang digunakan pada sistem ini adalah bahasa

Indonesia yang mempunyai tata aturan penulisan (grammar) tersendiri

yang dituliskan dalam bentuk Backus Naur Form(BNF) sebagai aturan produksi yang bisa dimengerti oleh sistem. Aturan produksi merupakan

suatu kaidah yang dibentuk untuk menyusun suatu kata atau perintah. Bentuk aturan produksi yang dihasilkan dari sebuah kalimat bahasa

Indonesia yang dituliskan dalam bentuk BNF. Berikut definisi aturan produksi dalam bentuk BNF :

<kolom> ::= {field yang ada di db} <table> ::= {table yang ada di db}

<S> ::= tampilkan | lihat <F> ::= <data>

<data> ::= * | <kolom>{<koma><kolom>}

<T> ::= dari <table> <K> ::= berdasarkan | dimana

<H> ::= dan | atau <op_log> ::= > | < | = | !

<P> ::= <kolom> <op_log>{<op_log>}1 <val>

<kondisi> ::= <K> <P> {<H> <P>} <perintah> ::= <S> <F> <T> {<kondisi>}1

20

3) State Diagram

Beberapa aturan produksi dalam bentuk State Diagram.

1. <P> -> <kolom> <op_log> <val>

Gambar 3.9 State Diagram Terminal <P>

2. <kondisi> -> <K> <P> (<H> <P>)*

Gambar 3.10 State Diagram Terminal <kondisi>

3. <perintah> -> <S> <F> <T> (<kondisi>)1

Gambar 3.11 State Diagram Terminal <perintah>

b) Understander Understander bekerja sama dengan knowledge base dalam menentukan

makna suatu kalimat. Untuk mengetahui makna dari suatu input kalimat, sistem dapat mengetahui hal-hal tentang kata yang diproses dan bagaimana kata

tersebut membentuk suatu kalimat yang bermakna. Adapun hasil dari proses

understander sebagai berikut: Tampilkan -> select Lihat -> select Dari -> from

Dimana -> where

Dan -> and Atau -> or Jika diinputkan “tampilkan semua data dari proyek” maka understander

akan membuat kalimat yang diinput menjadi kalimat yang bermakna dengan

mengganti beberapa kata yang sesuai dengan terminal dengan knowledge base yang dimiliki oleh sistem, dan hasil kalimatnya yaitu “select * from proyek”.

21

c) Knowledge Base

Knowledge Base yaitu basis pengetahuan yang dijadikan acuan oleh understander dalam menentukan makna suatu kalimat. Knowledge base berisi

sekumpulan informasi yang terorganisir kedalam bentuk struktur data. Berikut contoh dari knowledge base yang akan disediakan :

Tabel 3.8

Knowledge Base

Sintaks Indonesia Sintaks Query

Tampilkan Select

Lihat Select

Semua data *

Dari Form

Dimana Where

= =

>= >=

<= <=

> >

< <

!= !=

Seperti Like

Dan And

Atau Or

d) Generator

Generator berfungsi menghasilkan jawaban dari hasil proses

understander lalu memunculkan data dari perintah yang sudah memiliki makna atau nilai agar dapat dieksekusi oleh fungsi mysql_query dalam program.

3.6 Flowchart Untuk menggambarkan urutan-urutan proses data pada sistem ini, maka digunakan

flowchart sebagai penjelas. Berikut ini flowchart untuk masing-masing proses :

a. Flowchart Menu Login

Berikut ini adalah flowchart login user, tampilan ini muncul ketika pengguna baru menjalankan program ini. Melalui tampilan ini user diharuskan

untuk login terlebih dahulu jika ingin menggunakan program ini.

22

Gambar 3.12 Flowchart Login User

b. Flowchart Menu Utama

Berikut flowchart untuk menggambarkan jalannya program untuk mendapatkan data proyek sesuai dengan perintah query dalam bahasa

Indonesia yang dibuat oleh user :

23

Gambar 3.13 Flowchart Proses Eksekusi perintah query dalam

bahasa Indonesia

24

c. Flowchart informasi panduan dan logout Berikut flowchart informasi panduan dan keluar dari program ini :

Gambar 3.14 Flowchart menu info panduan dan logout

3.7 Algoritma Algoritma ini berisi langkah-langkah dan urutan proses berjalannya suatu program.

Berikut akan dijelaskan algoritma proses program pembuatan perintah query dalam

Bahasa Indonesia yaitu :

a. Algoritma Login User

1. Tampil Halaman Login 2. Input Username, Password

3. Klik Log In

4. If isset(Log In) Then 5. Cek tabel user berdasarkan input username dan password

25

b. Algoritma Parsing dan Tokenisasi

6. Hitung data record hasil dari langkah ke-5 masukan ke

variabel num_data 7. If num_data tidak kosong Then

8. Fetch data dari tabel user

9. Daftarkan session iduser dan username 10. Header(“location: halaman utama”)

11. Else 12. setMessage “Incorrect Username or Password

13. Header(“location: halaman login”)

14. End If 15. End If

1. Input perintah kueri Bahasa Indonesia 2. Pecah kata berdasarkan “ untuk mendapatkan value

3. Hitung value

4. Pecah kata berdasarkan spasi 5. Hiraukan data value dari hasil pecah kata lalu masukan ke array pieces

6. Daftar terminal untuk label kata kedalam array term (S,F,FR,T,Kondisi,P) 7. i = 0

8. o = 0

9. Foreach term 10. If term == F

11. Asteris = pieces[1].” “.pieces[2]; 12. If asteris == semua data

13. Perintah[F] = “semua data”; 14. i = i+1

15. else

16. pecah piece[i] berdasarkan koma lalu masukan ke array cols 17. foreach cols

18. perintah[F][] = cols; 19. end foreach

20. end if

21. else if term == Kondisi 22. if pieces[i] != null

23. perintah[Kondisi][K] = pieces[i] 24. end if else if term == P

25. if pieces[i] != null

26. for j=0; j<jumlah value; j++ 27. if j>0

28. label = j-1; 29. perintah[Kondisi][H.label] = pieces[o+2];

30. end if 31. o = i+(j*3)

26

c. Algoritma Understander

32. perintah[Kondisi][P.j][kolom] = pieces[o] 33. perintah[Kondisi][P.j][op_log] = pieces[o+1]

34. perintah[Kondisi][P.j][val] = value[j] 35. end for

36. end if

37. else 38. perintah[term] = pieces[i]

39. end if 40. i++

41. End Foreach

1. Siapkan variabel tampil_reffQuery

2. Siapkan variabel tamp untuk message error 3. Siapkan array data_array_slash berisi knowledge sintaks perintah indonesia

4. Siapkan array data_array_query berisi knowledge sintaks kueri mysql

5. Foreach perintah as param=>hm 6. If is_array(hm)

7. Foreach hm as param2 => hm2 8. If is_array(hm2)

9. Foreach hm2 as param3=>hm3

10. If in_array(hm3,data_array_slash[param3] 11. Tampil_reffQuery .= data_array_query[hm3].‟ „;

12. Tamp .= hm3.‟ „; 13. Else if param 3 == val

14. Tampil_reffQuery .= hm3‟ „; 15. Tamp .= hm3.‟ „;

16. Else

17. Tampil pesan error 18. End if

19. End foreach 20. Else

21. If param == F

If in_array(hm2,data_array_slash[param] If param2>0 22. Tampil_reffQuery .= ‟, „;

23. Tamp .= ‟, „; 24. Endif

25. Tampil_reffQuery .= hm2.‟ „; 26. Tamp .= hm2.‟ „;

27. Else

28. Tampil pesan error “kolom tidak ditemukan” 29. End if

30. Else 31. Potong kata untuk mengambil string pertama dari variabel

param2

32. If in_array(hm2,data_array_slash[param]

27

d. Algoritma Execute Query

e. Algoritma Logout

33. Tampil_reffQuery .= hm2.‟ „; 34. Tamp .= hm2.‟ „;

35. Else 36. Tampil pesan error “kolom tidak ditemukan”

37. End if 38. End if

39. End Foreach

40. Else 41. If in_array(hm,data_array_slash[param]

42. Tampil_reffQuery .= data_array_query[hm].‟ „; 43. Tamp .= hm.‟ „;

44. Else

45. Tampil pesan error 46. End if

47. End if 48. End foreach

1. Tampil_reffQuery hasil dari proses understender di execute dengan menggunakan mysql_query

2. Fetch data dari hasil query 3. Tampilkan data dalam bentuk tabel

1. Klik Icon Logout pada menu utama

2. If logout 3. Hapus semua session

4. Kembali ke halaman login 5. End if

28

BAB IV

IMPLEMENTASI DAN UJI COBA PROGRAM

4.1. Persyaratan Program Agar program berjalan dengan baik, spesifikasi perangkat yang dipakai

untuk implementasi aplikasi ini juga harus mendukung. Berikut spesifikasi yang dapat mendukung berjalannya sistem :

a. Spesifikasi Hardware Spesifikasi hardware yang digunakan untuk menjalankan program adalah

sebagai berikut : 1) Processor : Intel Core 2 Duo

2) RAM : 1 GB

3) HARDDISK : 250GB 4) VGA : Intel HD

5) Layar : 14 inch

b. Spesifikasi Software Spesifikasi software yang digunakan untuk menunjang jalannya program

adalah sebagai berikut

1) Microsoft Windows 7 Ultimate 32-bit 2) PHP Version 5.3.8

3) MySQL Database Version 5.0.8-dev 4) Apache Webserver 2.2.21

5) Google Chrome / Mozilla Firefox

4.2. Data Masukan

Data masukan atau format sintak perintah yang tersedia adalah sebagai berikut :

a. Menampilkan semua data

Membuat perintah untuk menampilkan semua data laporan proyek tanpa

kondisi dari database yaitu sebagai berikut : 1) Tampilkan semua data dari proyek

2) Lihat semua data dari proyek

b. Menampilkan beberapa kolom

Membuat perintah untuk menampilkan data laporan proyek dengan hanya menampilkan beberapa kolom yang dibutuhkan saja dari database, contohnya

yaitu sebagai berikut : 1) Tampilkan pic,harga_jual,produk,project_manager dari proyek

2) Lihat pic,harga_jual,produk,project_manager dari proyek

c. Menampilkan semua data dengan kondisi

Membuat perintah untuk menampilkan data laporan proyek sesuai dengan kondisi yang dibutuhkan dari database, contohnya yaitu sebagai

berikut : 1) Tampilkan semua data dari proyek dimana harga_jual > “50000000”

2) Tampilkan semua data dari proyek dimana harga_jual > “50000000”

dan produk = “Website Development” 3) Lihat semua data dari proyek dimana harga_jual > “50000000”

29

4) Lihat semua data dari proyek dimana harga_jual > “50000000” dan

produk = “Website Development”

d. Menampilkan beberapa kolom dan kondisi Membuat perintah untuk menampilkan data laporan proyek sesuai

dengan kondisi yang dibutuhkan dari database, contohnya yaitu sebagai berikut :

1) Tampilkan pic,harga_jual,produk,project_manager dari proyek

dimana harga_jual > “50000000” 2) Tampilkan pic,harga_jual,produk,project_manager dari proyek

dimana harga_jual > “50000000” dan produk = “Website Development”

3) Lihat pic,harga_jual,produk,project_manager dari proyek dimana

harga_jual > “50000000” 4) Lihat pic,harga_jual,produk,project_manager dari proyek dimana

harga_jual > “50000000” dan produk = “Website Development”

4.3. Panduan Penggunaan Program Persyaratan minimum yang dibutuhkan oleh sistem harus dipenuhi, sehingga

program natural language processing untuk membuat perintah query dalam bahasa

Indonesia dapat berjalan dengan baik. Untuk mempermudah penerapannya, program ini juga dilengkapi dengan panduan penggunaan program yang disertai

dengan tampilan layar semua aktifitas yang ada pada sistem. Diharapkan dengan adanya panduan ini, pengguna dapat mengerti cara menggunakan program.

a. Tampilan Form Login Form login akan tampil pada saat aplikasi berbasis web dijalankan.

Pengguna harus mengisi Username dan Password kemudian klik tombol login, sehingga dapat masuk kedalam menu administrator atau menu utama.

Gambar 4.1 Tampilan Form Login

Untuk dapat masuk ke dalam administrator atau menu utama, pengguna harus mengisikan Nama Pengguna dan Kata Sandi yang terdapat di

dalam database dengan benar. Jika Nama Penggguna dan Sandi yang dimasukkan salah dan tidak terdapat di dalam database, maka akan muncul

tampilan pesan “Incorrect Username or Password”, bentuk tampilannya dapat

di lihat pada gambar berikut:

30

Gambar 4.2 Incorrect Username or Password

b. Tampilan setelah login Setelah memasukan Usename dan Password yang benar (Login

berhasil) maka pengguna langsung di arahkan ke halaman antarmuka aplikasi yang menampilkan tampilan form Masukan Perintah. Pada form ini pengguna

dapat memasukan perintah pada kolom “Masukan Perintah” dan dapat

mencoba menjalankan proses di aplikasi, dan apabila pengguna mendapatkan permasalahan dalam mengunakan aplikasi dan permasalahan dalam

penggunaan kata-kata yang akan di gunakan dapat melihat menu Bantuan (?) untuk dapat menggunakan perintah yang diinginkan, untuk mengakhiri dari

perintah yang pengguna inginkan,maka dapat diklik tombol “Proses”.

Gambar 4.3 Dashboard Aplikasi

c. Tampilan panduan yang ada pada sistem

Pada fasilitas (?) ini, pengguna yang baru pertama menggunakan aplikasi dapat melihat dan memahami langkah-langkah, panduan, dan

petunjuk penggunaan bahasa penulisan dalam menggunakan Aplikasi. Untuk

melihat bisa klik tombol yang ditunjuk pada gambar dibawah ini :

31

Gambar 4.4 Dashboard Aplikasi

Sesudah di klik maka akan muncul pop up beberapa panduan dan bentuk untuk penggunaan penulisan perintah beserta susunan kolom yang

digunakan di aplikasi yang tersedia di dalam database tabel proyek.

Gambar 4.5 Fasilitas Bantuan Pada Aplikasi

d. Tampilan setelah proses terjemah perintah

Berikut adalah contoh penulisan kalimat perintah yang berfungsi untuk

menampilkan semua data yang terdapat di dalam tabel proyek

32

Gambar 4.6 Contoh Penulisan Kalimat

Setelah menekan tombol proses maka semua data yang berada di

dalam tabel proyek yang akan ditampilkan kedalam layar.

Gambar 4.7 Baris Data Yang Berada Di Dalam Table

33

Tidak jauh berbeda dengan contoh perintah yang terdapat di Gambar

4.7 diatas, berikut ini jika masukan kalimat perintah menampilkan data tetapi dengan kolom yang dibutuhkan atau dipilih :

Gambar 4.8 Kalimat Kolom Yang Dibutuhkan

Setelah menekan tombol proses maka tampilan data hanya memunculkan beberapa kolom yang dipilih dari kalimat sebelumnya, tetapi

semua record data masih dimunculkan.

Gambar 4.9 Hasil Perintah Pemilihan

Adapun contoh kalimat perintah jika semua kolom ditampilkan tetapi

dengan kondisi data yang ditampilkan sesuai dengan parameter yang dibutuhkan.

Gambar 4.10 Menggunakan Simbol

34

Tampilan hasil dari data proses kalimat perintah diatas yaitu hanya

memunculkan data yang harga_jual lebih besar dari 50.000.000.

Gambar 4.11 Hasil Dari Menggunakan Simbol

Jika perintah yang diinput lebih dari satu kondisi, maka gunakan kata

dan/atau untuk kata penghubung diantara kedua parameter yang digunakan.

Gambar 4.12 Contoh Kalimat Dengan Dua Parameter

35

Setelah menekan tombol proses maka data yang ditampilkan hanya

yang memenuhi parameter yang digunakan.

Gambar 4.13 Hasil Dengan Dua Parameter

Jika perintah yang diinput memiliki kondisi dan yang ditampilkan hanya beberapa kolom yaitu sebagai berikut :

Gambar 4.14 Contoh Dengan Kondisi Beberapa Parameter

Hasil dari proses diatas yaitu data yang ditampilkan hanya yang

memenuhi kriteria dari kondisi yang digunakan serta kolom yang tampil hanya kolom yang dibutuhkan atau dipilih.

36

Gambar 4.15 Hasil Dengan Beberapa Parameter

Jika perintah yang diinput memiliki beberapa kondisi dan yang

ditampilkan hanya beberapa kolom yaitu sebagai berikut :

Gambar 4.16 Beberapa Kondisi dan Beberapa Kolom

Hasil dari proses diatas yaitu data yang ditampilkan hanya yang

memenuhi kriteria dari beberapa kondisi yang digunakan serta kolom yang

tampil hanya kolom yang dibutuhkan atau dipilih.

Gambar 4.17 Hasil Dari Beberapa Kondisi dan Beberapa Kolom

37

e. Tampilan info error

Hasil dari kalimat perintah yang salah dapat memicu tampilan error di munculkan secara mengambang di tengah page (pop-up) dan menampilkan

kalimat yang mengandung kesalahan dalam penulisan dan penggunaan nama kolom. Berikut ini adalah beberapa kasus atau contoh dari kesalahan penulisan

perintah kalimat:

Gambar 4.18 Salah Dalam Penulisan Perintah

Jika salah dalam penulisan nama kolom maka akan memunculkan pesan

error dengan kalimat “error kolom nama_kolom tidak ditemukan” contoh:

Gambar 4.19 Salah Dalam Penulisan Nama Kolom

Jika salah dalam penulisan kalimat perintah dan aplikasi tidak dapat

memproses kalimat yang dimasukan maka muncul pesan error “Tidak dapat mengolah perintah yang anda masukan, Mohon periksa kembali inputan anda.”

contoh:

38

Gambar 4.20 Kesalahan Dalam Pengetikan

Jika salah dalam penulisan kalimat perintah yang spesifik maka aplikasi

tidak dapat memproses kalimat yang di masukan dan memunculkan pesan error “error kolom kalimat tidak ditemukan” contoh:

Gambar 4.21 Kesalahan Penulisan Kalimat Spesifik

f. Tampilan LogOut Aplikasi

Jika pengguna telah selesai menggunakan aplikasi maka demi keamanan

data yang berada di dalam database yang terhubung dengan aplikasi maka pengguna di haruskan menekan tombol logout yang berada di sebelah kanan

page aplikasi.

Gambar 4.22 Logout Aplikasi

39

4.4. Evaluasi

Evaluasi merupakan suatu proses atau kegiatan yang sistematis dan berkelanjutan untuk menentuakan suatu nilai berdasarkan pada kriteria tertentu. Evaluasi

rancangan aplikasi merupakan kegiatan yang sistematis, berkelanjutan dan menyeluruh dalam rangka pengendalian, penjaminan dan penetapan kualitas

berbagai komponen pembelajaran berdasarkan kriteria tertentu sebagai bentuk

pertanggungjawaban user dalam menggunakan aplikasi.

Didalam sebuah rancangan aplikasi terdapat kelebihan dan kekurangan yang terdapat dalam aplikasi yang telah berjalan.

a. Kelebihan Yang Dimiliki Aplikasi

Kelebihan yang dimiliki oleh aplikasi berbasis web PT. Greenlabgroup adalah sebagai berikut:

1. Penyampaian informasi dapat melalui sebuah aplikasi berbasis web yang

dinamis, yang menyediakan informasi yang dapat diakses kapan saja di

mana saja selama masih di dalam wilayah kantor. 2. Pencarian data-data transaksi kearah yang lebih efisien, aktual dan dapat

mudah dimengerti oleh pengguna tanpa harus membutuhkan divisi IT dalam membuat laporan.

3. Pengguna dipermudah dengan user interface yang sederhana, cukup dengan

satu textarea untuk membuat perintah dalam bentuk bahasa Indonesia. 4. Kemudahan rangkaian bahasa yang digunakan untuk membuat suatu

perintah.

b. Kekurangan Yang Dimiliki Aplikasi

Kekurangan yang dimiliki oleh aplikasi berbasis Web PT. Greenlabgroup

adalah sebagai berikut:

1. Aplikasi tidak mendukung perintah seperti grup berdasarkan(group by), urutkan berdasarkan(order by), mempunyai (having).

2. Tidak tersedia beberapa tabel yang dapat dipilih untuk ditampilkan.

40

BAB V PENUTUP

Berdasarkan pengkajian program yang telah dilakukan terhadap masalah dan

penyelesaian yang telah dilakukan, maka ditarik kesimpulan dan saran yang akan diperlukan

untuk pengembangan sistem ini untuk ketahap lebih lanjut. 1. Kesimpulan

Berdasarkan dari uraian bab sebelumnya terhadap permasalahan dan aplikasi yang telah dikembangkan, maka dapat ditarik kesimpulan mengenai proses

penerjemahan dari bahasa Indonesia menjadi bahasa query terhadap aplikasi

penerjemah didalam perusahaan,antara lain : a. Pencarian data-data transaksi kearah yang lebih efisien, aktual dan dapat mudah

dimengerti oleh pengguna b. Pengguna dipermudah dengan user interface yang sederhana, cukup dengan

satu textarea untuk membuat perintah dalam bentuk bahasa Indonesia. c. Kemudahan rangkaian bahasa yang digunakan untuk membuat suatu perintah.

2. Saran Program penerjemah dari bahasa Indonesia menjadi bahasa query ini masih memiliki

beberapa keterbatasan. Sehingga untuk itu penulis menyarankan beberapa pengembangan aplikasi selanjutnya yaitu :

a. Memperkaya sintaks perintah yang ada seperti grup berdasarkan(group by),

urutkan berdasarkan(order by), mempunyai (having) b. Tersedia beberapa tabel yang dapat dipilih untuk ditampilkan.

41

DAFTAR PUSTAKA

Daniël de Kok,Harm Brouwer. 2001. Natural Language Processing for the Working Programmer. Firrar Utdirartatmo. 2001. Teknik Kompilasi. Yogyakarta : J & J Learning. Purwo handoko,Agus. 2009. Aplikasi Pengolah Bahasa Alami Untuk Operasi Queri Database,

vol.2,no.2. Surakarta Sugianto, S.R. 2005. “Penerjemah bahasa jawa-indonesia menggunakan natural language processing dengan metode context-free recursive-descent”, Skripsi S1 Teknik

Informatika,Universitas Islam Syarif Hidayatullah Dewi, S.K. 2003. Teknik dan aplikasi Artificial Intelligence, Edisi ke-1 (Yogyakarta:Graha

Ilmu). Dale, R., Moisl, H. and Somers, H. ed. 2000. Handbook of Natural Language Processing.

Marce Dekker

artificial intelligence

Technology