Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol. 3, No. 9, September 2019, hlm. 9019-9026 e-ISSN: 2548-964X http://j-ptiik.ub.ac.id Pengembangan Sistem Aplikasi Pencarian Dosen Pembimbing Skripsi dengan Teknologi Web Semantik (Studi Kasus : Fakultas Ilmu Komputer Universitas Brawijaya) Eka Devi Prasetiya1, Bayu Priyambadha2, Fitra Abdurrachman Bachtiar3 Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya Email: 1ekadevi03@student.ub.ac.id, 2bayu_priyambadha@ub.ac.id, 3fitra.bachtiar@ub.ac.id Abstrak Pelaksanaan skripsi di Fakultas Ilmu Komputer Universitas Brawijaya (FILKOM UB) mengalami beberapa kendala yang dialami oleh mahasiswa. Salah satu kendala tersebut yaitu mahasiswa sulit untuk memilih calon dosen pembimbing skripsi yang sesuai dengan topik skripsi yang akan diteliti. Salah satu cara yang dapat dilakukan yaitu mengetahui skripsi yang pernah dibimbing oleh dosen. Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer (JPTIIK) merupakan website yang menyediakan informasi skripsi dari mahasiswa FILKOM UB. Mahasiswa dapat mencari skripsi yang dibimbing oleh dosen dengan melakukan pencarian berdasarkan kata kunci nama dosen pada JPTIIK. Namun hasil pencarian pada JPTIIK sering kali tidak relevan, karena data yang dicari tidak saling terhubung. Pada penelitian ini dikembangkan sistem aplikasi pencarian dosen pembimbing skripsi yang menggunakan teknologi web semantik untuk menghubungkan dan memetakan data. Data dipetakan kedalam ontologi sehingga memudahkan pencarian. Sistem pencarian ditunjang dengan cosine similarity sehingga hasil pencarian dapat diperingkatkan berdasarkan tingkat kemiripan skripsi. Metode pengembangan yang digunakan pada sistem ini adalah metode waterfall. Sistem diuji dengan menggunakan pengujian unit, validasi dan compatibility. Hasil pengujian validasi yang dilakukan pada seluruh kasus uji memberikan nilai 100 % valid. Kata kunci: sistem pencarian, web semantik, ontologi,cosine similarity, waterfall Abstract The implementation of the thesis at the Faculty of Computer Science, University of Brawijaya (FILKOM UB) experienced several obstacles experienced by students. One of the obstacles is that it is difficult for students to choose prospective thesis supervisors who are suitable with the thesis topic to be examined. One way that can be done is to know the thesis that has been guided by a lecturer. Journal of Information Technology and Computer Science Development (JPTIIK) is a website that provides thesis information from FILKOM UB students. Students can search for theses that are guided by lecturers by searching based on keyword names of lecturers on JPTIIK. But the search results on JPTIIK are often irrelevant, because the data sought is not interconnected. In this study, a thesis supervisor application search system was developed that uses semantic web technology to connect and map data. Data is mapped into ontologies to facilitate searching. The search system is supported by cosine similarity so that search results can be ranked based on the degree of similarity of the thesis. The development method used in this system is the waterfall method. The system is tested using unit tests, validation and compatibility. The results of validation testing conducted in all test cases give a value of 100% valid. Keywords: search system, semantic web, ontology, cosine similarity, waterfall dilakukan oleh seorang mahasiswa berdasarkan penugasan akademik dari perguruan tingginya untuk menjadi salah satu syarat kelulusannya sebagai sarjana (The Liang Gie, 1995). Pelaksanaan skripsi di Fakultas Ilmu Komputer Universitas Brawijaya (FILKOM UB) 1. PENDAHULUAN Skripsi merupakan karangan ilmiah yang memaparkan suatu pokok soal yang cukup penting dalam suatu cabang ilmu sebagai cabang penelitian pustaka dan atau lapangan yang Fakultas Ilmu Komputer Universitas Brawijaya 9019 Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer mengalami kendala. Masalah yang dialami mahasiswa yaitu sulit menentukan dosen pembimbing skripsi yang sesuai dengan topik skripsi yang akan diteliti. Berdasakan hasil kuisioner yang telah disebarkan kepada 133 mahasiswa FILKOM UB terdapat 79 mahasiswa yang mengalami masalah dalam menentukan calon dosen pembimbing skripsi. Masalah yang dialami mahasiswa antara lain tidak mengetahui calon dosen pembimbing yang sesuai dengan skripsi yang akan diteliti oleh mahasiswa, tidak mengetahui dosen yang membimbing skripsi yang memiliki kemiripan dengan skripsi yang akan diteliti oleh mahasiswa serta tidak mengenali dosen yang akan diajukan sebagai calon dosen pembimbing skripsi. FILKOM UB menyediakan website Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer (JPTIIK). Website JPTIIK menyediakan informasi jurnal hasil dari penelitian mahasiswa FILKOM UB. Mahasiswa dapat mencari skripsi yang dibimbing oleh dosen dengan mencari berdasarkan kata kunci pada JPTIIK. Namun hasil dari pencarian di JPTIIK sering kali tidak sesuai, karena antar data tidak saling berkaitan. Solusi dari permasalahan tersebut yaitu dengan mengembangkan sistem yang dapat menghubungkan antar data yang dicari sehingga dapat memberikan hasil pencarian yang sesuai. Teknologi web semantik merupakan teknologi perkembangan web setelah web dinamis. Web semantik memungkinkan data yang dioleh dapat dimengerti oleh mesin, karena data memiliki makna. Web semantik nggunakan ontologi untuk memetakan data. Ontologi merupakan cara untuk merepresentasikan suatu domain pengetahuan secara eksplisit mengenai suatu konsep dengan cara memberikan makna, properti dan relasi pada konsep tersebut, sehingga terhimpun dalam suatu domain pengetahuan dan membentuk sebuah basis pengetahuan atau knowledge base (Fensel, Hendler, Lieberman, & Wahlster, 2003). Berdasarkan latar belakang yang telah dijelaskan, pada penelitian ini akan diusulkan “Pengembangan Sistem Aplikasi Pencarian Dosen Pembimbing Skripsi Dengan Teknologi Web Semantik Studi Kasus: Fakultas Ilmu Komputer Universitas Brawijaya”. Sistem aplikasi pencarian dosen pembimbing skripsi yang akan dibuat menggunakan teknik web crawling untuk mendapatkan data dari website JPTIIK dan Filkom, selanjutnya data akan dipetakan ke dalam ontologi. Pencarian pada Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya 9020 sistem ini juga ditunjang dengan menggunakan algoritme cosine similarity. Algoritme cosine similarity akan mencari skripsi yang memiliki kemiripan dengan judul dan abstrak yang dimasukkan mahasiswa. Sistem dibuat berbasis web sehingga dapat diakses melalui browser pada berbagai perangkat pendukung yang terhubung dengan internet. 2. LANDASAN KEPUSTAKAAN 2.1. Kajian Literatur Terdapat 3 referensi penelitian yang digunakan sebagai kajian literatur pada penelitian ini. Penelitian pertama adalah penelitian yang dilakukan oleh Yunita (2017). Tujuan dari penelitian ini adalah merancang sebuah ontologi yang merupakan metadata dari aplikasi yang berbasis web semantik yang digunakan untuk pencarian lowongan pekerjaan berdasarkan profil pencari kerja yaitu Indeks Prestasi Kumulatif (IPK), keahlian dan pendidikan. Hasil dari penelitian ini adalah sebuah rancangan ontologi pencarian lowongan pekerjaan berdasarkan profil pencari kerja yaitu IPK, keahlian, dan pendidikan. Rancangan ontologi yang dihasilkan dapat dimanfaatkan sebagai metadata dari mesin pencari berdasarkan lowongan pekerjaan berbasis web semantic (Yunita, 2017). Penelitian kedua adalah penelitian yang dilakukan oleh Nugroho (2018) Tujuan dari penelitian ini adalah membantu pengguna dalam mencari laporan skripsi dan Praktek Kerja Lapangan (PKL) agar didapat hasil pencarian yang sesuai dengan kebutuhan. Hasil dari penelitian ini yaitu sistem dapat dianalisis untuk mengidentifikasi aktor yang terlibat dan mendapatkan kebutuhan fungsional, sistem dapat diimplementasikan berdasarkan perancangan yang telah dilakukan dengan menggunakan pendekatan berorientasi objek dan sistem dapat diuji dengan menggunakan metode white box testing dan black box testing dengan hasil 100 % valid (Nugroho, Priyambadha, & Setiawan, 2018). Penelitian ketiga adalah penelitian dari Yasni dkk. (2018). Tujuan dari penelitian ini adalah mengimplementasi metode Cosine Similarity dalam penentuan dosen pembimbing tugas akhir supaya mendapatkan proses bimbingan yang optimal. Hasil dari penelitian ini yaitu metode Cosine Similarity Matching dapat membantu koordinator tugas akhir dalam menentukan dosen pembimbing tugas akhir, dosen dalam mendapatakan topik Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer tugas akhir mahasiswa yang sesuai bidang keahliannya, serta mahasiswa mendapatakan dosen pembimbing sesuai dengan topik tugas akhir yang diajukan (Yasni, Subroto, & Haviana, 2018). Ketiga penelitian tersebut menjadi referensi dalam penelitian yang sedang dilakukan karena memiliki kesamaan pembahasan dalam sistem pencarian dengan teknologi web semantik dan cosine similarity. mesin protokol untuk sistem query dan penyimpanan RDF lainnya (Fuseki, 2017). Gambar 2. Apache jena fuseki Sumber: (Fuseki, 2017) 2.2. Web Semantik Web semantik adalah sekumpulan informasi yang dikumpulkan dengan metode tertentu sehingga dapat dengan mudah diproses oleh mesin dalam skala yang besar. Mesin dapat memproses data dengan mudah karena mesin mengetahui data yang disimpannya. Web Semantik pertama kali dikenalkan oleh Tim Berners-Lee yang merupakan penemu dari World Wide Web (WWW) (Antoniou & Harmelen, 2003). Struktur Web Semantik dapat dilihat pada Gambar 1. 9021 2.4. Web Crawling Web crawling merupakan suatu teknik menelusuri World Wide Web (WWW) secara terstruktur dan dengan etika-etika tertentu. Aplikasi yang menggunakan teknik web crawling ini disebut web crawler. Web crawler bertugas untuk menjelajah serta mengumpulkan halaman website yang selanjutnya diindeks oleh mesin pencari (Halim, Nyoto, & Safriadi, 2017). 2.5. Algoritme Cosine Similarity Algorime cosine similarity merupakan algoritme yang digunakan untuk menghitung tingkat kemiripan atau similarity antar dua buah objek. Penghitungan didasarkan pada vector space similarity measure. Persamaan (1) merupakan rumus dalam menghitung tingkat similarity dokumen dengan query tertentu. πππ πππ(ππ , ππ ) = ∑π π=1(π‘πππ × π‘πππ ) 2 π 2 √∑π π=1 π‘πππ ×∑π=1 π‘πππ (1) Keterangan : ππππΊππ(π π , π π ) = tingkat kesamaan dokumen π‘πππ π‘πππ Gambar 1. Struktur web semantik Sumber : (Antoniou & Harmelen, 2003) 2.3. Apache Jena Fuseki Apache jena fuseki adalah graph store server yang menyediakan protokol sparql 1.1 untuk melakukan query dan update menggunakan protokol sparql 1.1 graph store HTTP. Apache jena fuseki dapat dijalankan sebagai service pada sistem operasi, Java Web Application (WAR), atau sebagai standalone server. Apache jena fuseki dapat digunakan untuk menyediakan Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya π dengan query tertentu = term ke-i dalam vektot untuk dokumen ke-j = term ke-i dalam vektor untuk query ke-k = jumlah term yang unik dalam dataset 3. METODOLOGI PENELITIAN Metodologi penelitian menjelaskan tahapan - tahapan dalam melakukan penelitian ini. Dimulai dari tahapan studi literatur, analisis kebutuhan, perancangan dan implementasi, pengujian serta penarikan kesimpulan dan saran. Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Mulai 9022 abstrak mahasiswa. 4.2. Identifikasi Aktor Studi Literatur Analisis Kebutuhan Identifikasi aktor menjelaskan tentang peranan aktor yang terlibat dalam sistem. Terdapat 3 aktor dalam sistem yaitu pengguna, mahasiswa dan admin. Identifikasi aktor dijelaskan pada Tabel 1. Perancangan dan Impementasi Pengujian Tabel 1. Identifikasi aktor sistem Aktor Pengguna Mahasiswa Kesimpulan dan Saran Selesai Admin Deskripsi Aktor Aktor yang mengakses halaman awal sistem untuk melakukan registrasi atau login. Aktor yang berhasil login sebagai mahasiswa dan melakukan dapat melakukan pencarian dosen dan skripsi yang dibimbing oleh dosen. Aktor yang berhasil login sebagai admin dan melakukan validasi data skripsi dan dosen pada sistem Gambar 3. Diagram alir penelitian 4.3. Use case diagram 4. ANALISIS KEBUTUHAN Tahapan analisis kebutuhan menjelaskan mengenai deskripsi umum sistem, identifikasi aktor yang terlibat dalam sistem, kebutuhan yang harus ada pada sistem, use case diagram dan use case scenario. Use case diagram merupakan diagram yang memodelkan perilaku aktor terhadap sistem. Terdapat 29 use case yang dihasilkan dan 3 aktor yang terlibat dalam sistem yaitu pengguna, mahasiswa dan admin. 4.1. Deskripsi Umum Sistem Gambar 4. Diagram arsitektur sistem Sistem aplikasi pencarian dosen pembimbing skripsi merupakan suatu sistem yang bertujuan untuk membantu mahasiswa dalam mencari dan menentukan dosen pembimbing skripsi yang sesuai dengan topik skripsi yang diteliti. Sistem ini dibangun berbasis web sehingga dapat diakses oleh pengguna dari berbagai perangkat pendukung melalui jaringan internet. Sistem ini memiliki beberapa fungsi seperti pengambilan data dari situs web yang berkaitan dengan pencarian dosen pembimbing skripsi dengan teknik crawling, pemetaan data hasil crawling kedalam ontologi dan pencarian berdasarkan judul dan Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya Gambar 5. Use case diagram sistem 5. PERANCANGAN Tahap perancangan pada penelitian ini dilakukan dengan membuat perancangan arsitektur, komponen, ontologi dan antarmuka. Perancangan arsitektur terdiri dari perancangan Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer sequence diagram dan class diagram. 5.1. Sequence Diagram 9023 laboraturium, jurusan, keminatan, ruangan, email, keahlian dan link yang bertipe data string. Berikut merupakan class diagram sistem. Sequence diagram merepresentasikan alur jalannya sebuah interaksi yang terjadi antar objek pada sistem. Seluruh objek yang terdapat pada sequence diagram diperoleh dari identifikasi kebutuhan dan use case. Berikut merupakan sequence diagram mencari skripsi. Gambar 7. Class diagram sistem Gambar 6. Sequence diagram sistem 5.3. Perancangan Ontologi 5.2. Class Diagram Class diagram dibuat untuk mengidentifikasi class, objek dan interaksi yang terjadi pada sistem. Teradapat 3 class controller dan 4 class model pada sistem. Class controller yang dibuat adalah class auth, mahasiswa dan admin. Sedangkan class model yang dibuat adalah class auth_model, skripsi_model, dosen_model dan mahasiswa_model. Class CI_Controller merupakan generalisasi dari 3 class controller yang telah dibuat. Class CI_Model merupakan generalisasi dari 4 class model yang telah dibuat. Setiap class model memiliki atribut yang menggambarkan entitas model tersebut. Atribut dari class auth_model yaitu username dan password yang bertipe data string. Atribut dari class mahasiswa yaitu nim, nama, jurusan, program_studi, keminatan, username dan password yang bertipe data string. Atribut dari class skripsi_model yaitu judul, abstrak, mahasiswa, dospem1, dospem2 dan link yang bertipe data string. Sedangkan atribut dari class dosen_model yaitu foto, nama Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya Perancangan ontologi menjelaskan bentuk graph ontologi filkom yang digunakan pada sistem. Terdapat 4 class yang merupakan sub class dari class thing yaitu admin, mahasiswa, dosen dan skripsi. Class dosen memiliki sub class dosenpembimbing1 dan class dosenpembimbing2. Berikut merupakan graph ontologi yang digunakan sistem. Terdapat 4 object property pada ontologi filkom yaitu diSimpanOleh, diTulisOleh, diBimbingOleh dan diBimbingKeduaOleh. Gambar 8. Use case diagram sistem Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer 5.4. Perancangan Antarmuka Perancangan antarmuka menjelaskan perancangan halaman sistem dan seluruh komponen yang ditampilkan pada halaman sistem. Perancangan antarmuka dibuat sebanyak 32 perancangan antarmuka. Berikut merupakan contoh peracangan antarmuka mencari skripsi. 9024 perancangan antarmuka yang telah Implementasi antarmuka dibuat menggunakan template admin. merupakan implementasi antarmuka skripsi. dibuat. dengan Berikut mencari Gambar 11. Implementasi antarmuka mencari skripsi Gambar 9. Perancangan antarmuka mencari skripsi 7. PENGUJIAN 6. IMPLEMENTASI Tahap implementasi dilakukan untuk mengimplementasikan hasil perancangan yang telah dibuat. Tahap implementasi terdiri dari implementasi ontologi, kode program dan antarmuka sistem. 6.1. Implementasi Ontologi Implementasi ontologi didasarkan pada perancangan ontologi yang telah dibuat. Implementasi ontologi dilakukan dengan membuat class, object property dan data property pada aplikasi protege dalam format owl. Selanjutnya membuat dataset pada apache jena fuseki dengan nama filkom dan mengunggah file berextensi owl. Berikut merupakan data pada ontologi filkom. Setelah tahapan implementasi selesai dilakukan, maka selanjutnya yaitu melakukan tahapan pengujian. Tahap pengujian yang dilakukan pada sistem adalah pengujian unit, pengujian validasi dan pengujian compatibilty. 7.1. Pengujian Unit Pengujian unit dilakukan dengan metode basis path testing yaitu dengan mengambil 5 sample fungsi antar lain fungsi cari, hapus_dosen, kunjungi_dosen, tambah_skripsi dan fungsi tambah_mahasiswa. Tiap fungsi memiliki nilai complexity sebesar 1, 1, 1, 2 dan 2 yang menunjukkan bahwa kompleksitas rendah. Sehingga dapat disimpulkan bahwa sistem pencarian mudah untuk di maintenance.Berikut flowgraph dari fungsi cari. 1 2 R1 3 4 5 Gambar 10. Data pada ontologi filkom 6 6.2. Implementasi Antarmuka Implementasi antarmuka didasarkan pada Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya Gambar 12. Flow graph pengujian unit fungsi cari Selanjutnya melakukan perhitungan Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer komplesitas sistem dengan menggunakan rumus cyclomatic complexity. - V(G) = 1, terdapat 1 region yaitu R1 - V(G) = 5 edge - 6 node + 2 = 1 - V(G) = 0 predicate node + 1 = 1 Terdapat 1 jalur independen pada flow graph fungsi cari yaitu jalur 1-2-3-4-5-6 yang akan dibuatkan test case sebagai berikut : Tabel 2. Hasil pengujian unit pada fungsi cari No. 1 Prosedur Uji Expected Result Result Variabel judul = ” Asosiasi Tempat Wisata Dengan Kata Kunci Di Malang Raya Dengan Metode Associatio n Rule Mining Mengguna kan Algoritme FPGrowth” Menampilka n hasil pencarian dengan persentase kemiripan judul 100%, kemiripan abstrak 10,29% dan judul data skripsi berjudul “Asosiasi Tempat Wisata Dengan Kata Kunci Di Malang Raya Dengan Metode Association Rule Mining Menggunak an Algoritme FPGrowth”. Menampil kan hasil pencarian dengan persentase kemiripan judul 100%, kemiripan abstrak 10,29% dan judul data skripsi berjudul “Asosiasi Tempat Wisata Dengan Kata Kunci Di Malang Raya Dengan Metode Associatio n Rule Mining Mengguna kan Algoritme FPGrowth”. Variabel abstrak = “Algoritm e FPGrowth” berhasil dan kasus uji alternatif 1 jika kolom tidak terisi. Tabel 3. Pengujian validasi kasus uji berhasil Nama Kasus Uji Prosedur Hasil yang diharapkan Status Vali d 7.2. Pengujian Validasi Pengujian validasi dilakukan dengan metode black box testing yaitu dengan menguji 29 kebutuhan fungsional. Dari 29 kebutuhan fungsional didapatkan 50 kasus uji. Penggujian validasi dilakukan pada semua kasus uji yang didapatkan. Semua hasil pengujian validasi memberikan nilai 100% valid atau dapat berjalan sesuai fungsi yang diharapkan. Berikut merupakan pengujian validasi pada kebutuhan mencari skripsi. Terdapat 2 kasus uji pada kebutuhan mencari skripsi yaitu kasus uji Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya 9025 Mencari skripsi 1. Menekan ikon cari 2. Memasukkan judul dan abtrak 3. Menekan tombol cari Sistem akan menampilkan hasil pencarian skripsi pada halaman hasil pencarian Hasil Sistem akan menampilkan hasil pencarian skripsi pada halaman hasil pencarian Status Valid Tabel 4. Pengujian validasi kasus uji alteratif 1 jika kolom tidak terisi Nama Kasus Uji Mencari skripsi alternatif 1 : Jika kolom tidak terisi 1. Prosedur Hasil yang diharapkan Mengosongkan kolom nim, password, nama, jurusan, program studi dan keminatan 2. Menekan tombol daftar Sistem akan menampilkan pesan untuk mengisi kolom yang kosong Hasil Sistem akan menampilkan pesan untuk mengisi kolom yang kosong Status Valid 7.3. Pengujian Compatibility Pengujian compatibility dilakukan dengan menjalankan sistem pada 3 web browser yang berbeda-beda. Web browser yang digunakan dalam pengujian compatibility yaitu mozilla firefox, google chrome dan opera. Hasil pengujian sistem pada 3 web browser memberikan hasil seluruh tampilan beraturan dan berjalan dengan baik sesuai dengan yang diharapkan. Berikut merupakan hasil pengujian compatibility pada masing-masing web browser. Gambar 12. Hasil pengujian compatibility pada Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Mozilla Firefox 9026 diberikan pada penelitian selanjutnya yang berhubungan dengan penelitian ini adalah menambahkan fungsi menjadwalkan update data pada fungsi crawling dari web lain dan menambahkan class pada pembuatan ontologi seperti topik skripsi yang diterima dosen, matakuliah yang diampu dosen dan penelitian yang pernah dilakukan dosen. 9. DAFTAR PUSTAKA Gambar 12. Hasil pengujian compatibility pada Google Chrome Antoniou, G., & Harmelen, F. v. (2003). A Semantic Web Primer. Fensel, D., Hendler, J. A., Lieberman, H., & Wahlster, W. (2003). Spinning The Semantic Web: Bringing the World Wide Web to Its Full Potential. Massachusetts: The MIT Press. Fuseki. (2017). Apache Jena Fuseki Documentation. Diambil kembali dari http://jena.apache.org/documentation/fus eki2/ Gambar 12. Hasil pengujian compatibility pada Opera 8. PENUTUP Kesimpulan yang didapat dari penelitian ini adalah penelitia menghasilkan sistem aplikasi pencarian dosen pembimbing skripsi yang memiliki 29 kebutuhan fungsional dan 1 kebutuhan non fungsional serta terdapat 3 aktor yang akan menggunakan sistem yaitu pengguna, mahasiswa dan admin. Pada tahap perancangan dihasilkan perancangan arsitektur yang terdiri dari sequence diagram dan class diagram. Selain itu juga dilakuakan perancangan ontologi dengan membuat graph ontologi yang diberi nama filkom, perancangan komponen dilakukan dengan membuat pseudocode dari unit fungsi, serta perancangan antarmuka halaman sistem. Pada tahap implementasi dilakukan implementasi ontologi pada apache jena fuseki, implementasi source code berdasarkan pseudocode yang telah dibuat serta perancangan atarmuka sistem.Pada tahap pengujian dilakukan pengujian unit yang menghasilkan nilai valid pada 5 fungsi serta pengujian validasi pada 50 kasus uji, pengujian compatibility dilakukan untuk menguji sistem pada 3 web browser yaitu mozilla firefox, google chrome dan opera dan menghasilkan sistem dapat berjalan dengan baik dan tidak ditemukan masalah. Saran yang Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya Halim, A., Nyoto, R. D., & Safriadi, N. (2017). Perancangan Aplikasi Web Crawler untuk Menghasilkan Dokumen Teks pada Domain Tertentu. Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi JUSTIN. Nugroho, P. I., Priyambadha, B., & Setiawan, N. Y. (2018). Rancang Bangun Sistem Pencarian Koleksi Laporan Skripsi Dan PKL dengan Teknologi Web Semantik (Studi Kasus: Ruang Baca Fakultas Ilmu Komputer Universitas Brawijaya). Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer . The Liang Gie. (1995). Cara Belajar Yang Efisien Jilid II Edisi Keempat (Diperbaharui). Yogyakarta: Liberty. Yasni, L., Subroto, I. M., & Haviana, S. F. (2018). IMPLEMENTASI COSINE SIMILARITY MATCHING DALAM PENENTUAN DOSEN PEMBIMBING TUGAS AKHIR. Jurnal Transmisi Departemen Teknik Elektro Universitas Diponegoro. Yunita. (2017). Pemodelan Ontologi Web Semantik Pada Pencarian Lowongan Pekerjaan Berdasarkan Profil Pencari Kerja.