Implementasi Mesin Pencarian Berbasis Ontologi Pada Twitter Untuk Membantu Pengukuran Happiness Index Kota Bandung - Muhammad Arifino Setyawan; Anisa Herdiani; Nungki Selviandro (eProceedings of Engineering, 2016)
Media sosial merupakan tren teknologi yang terus meningkat dalam beberapa tahun terakhir. Seiring dengan peningkatan penggunanya, semakin banyak pengguna yang menyalurkan opininya melalui media sosial. Opini masyarakat merupakan salah satu hal yang bisa digunakan untuk menjadi input dari pengukuran happiness index. Happiness index merupakan suatu nilai yang dapat menggambarkan tingkat kesejahteraan masyarakat suatu wilayah. Namun untuk mengukur happiness index dibutuhkan data yang banyak, sehingga diperlukan suatu sistem yang dapat mengumpulkan data dari media sosial. Search engine merupakan salah satu cara yang bisa digunakan untuk mengumpulkan data, namun karena domain pencarian yang spesifik, penggunaan search engine biasa yang berbasis keyword dianggap kurang efisien sehingga diperlukan search engine yang dapat mencari data berdasarkan suatu domain yang spesifik. Penggunaan ontologi dalam pencarian dapat menangani masalah tersebut. Ontologi merupakan salah satu cara merepresentasikan pengetahuan, dengan bermula dari domain happiness index dapat dibangun sebuah ontologi yang dapat merepresentasikan happiness index. Paradigma top-down dan metodologi Noy McGuinness digunakan dalam konstruksi ontologi. Dalam melakukan penilaian dengan ontologi, metode dari Ehrig akan dipilih karena karakteristik data yang memiliki kemiripan dengan data yang akan diperoleh dari media sosial. Kemudian data tersebut akan diklasifikasi menggunakan metode klasifikasi berbasis kedalaman ontologi. Pada penelitian ini akan diuji performa search engine yang menggunakan ontologi menggunakan komputasi Ehrig dan klasifikasi menggunakan ontologi. Berdasarkan hasil pengujian yang dilakukan, diperoleh hasil yang memuaskan dengan nilai F1-Measire 86% untuk penilaian data berdasarkan ontologi dan hasil yang mencapai 84% dan 100%, untuk perbandingan relevansi hasil pencarian dibandingkan dengan search engine tanpa ontologi. Untuk klasifikasi diperoleh nilai accuracy mencapai 81% yang cukup baik untuk metode klasifikasi yang diusulkan. Kata kunci: happiness index, media sosial, ontologi, search engine, klasifikasi