Arsip

SimpleXML untuk PHP

Saya mencoba SimpleXML pada PHP untuk mengakses dan menampilkan data di dalam elemen-elemen tertentu pada sebuah file XML.  Saya mendapatkan referensi tutorial SimpleXML dari http://www.php.net/manual/en/book.simplexml.php

Berikut ini langkah-langkah menuliskan code SimpleXML untuk mengakses data di elemen tertentu :

  • Buatlah sebuah file xml ke dalam code php, dan disimpan dengan ekstensi .php,  misal: buku.php

  • Tuliskan code php untuk membuka file buku.php dan mengakses elemen : judulbuku, namapengarang, dan namapenerbit . Simpan file code tersebut dengan nama latihxml1.php


  • buku.php dan latihxml1.php diletakkan dalam satu folder, misal : folder : bljrxml
  • Jalankan XAMPP atau Apache Server
  • Buka web browser (Firefox, Opera), ketikkan localhost/bljrxml/latihxml1.php



Install XML Viewer 2.3

Hari ini saya berhasil mendapatkan software untuk melihat data dari file XML. Saya penasaran bagaimana menampilkan data dari file XML tanpa harus mengetikkan kode  CSS atau table dalam HTML. setelah saya browse dari mbah google, saya berhasil mendapatkan software free XML Viewer 2.3.

Software XML Viewer 2.3 dapat didownload dari :  http://download.fyxm.net/XML-Viewer-14197.html

Setelah XML Viewer 2.3  berhasil diinstal pada laptop, saya mencoba untuk memanggil file xml dan melihat bagaimana XML Viewer 2.3 menampilkan data dalam bentuk tree.

Tampilan XML Viewer 2.3

Berikut ini langkah- langkah memanggil file xml :

  • Klik File –>Open –> Pilih file XML (misal databuku.xml)

  • Kemudian klik Action—> Pilih Expand All

  • Lihat pada bagian paling kanan, Document. Semua Data yang tertulis dalam file xml yang dipanggil akan ditampilkan.

Selamat mencoba. Semoga artikel ini bermanfaat :-)

Belajar Perl —(1)

Saat ini saya sedang mulai belajar dasar pemrograman PERL. Berikut ini langkah-langkah memulai belajar PERL :

  • Cek apakah Perl sudah ter-instal di di komputer Anda. Cara mengeceknya dengan mengetikkan perl -v pada command prompt. Jika  belum terinstall maka Anda bisa mendownloadnya di http://www.perl.org.

  • Ketikkan kode Perl di notepad, kemudian simpan di path C:/Perl/site/bin (path Perl diinstal). Simpan file dengan extensi .pl

  • Jalankan code Perl dengan mengetikkan namafile.pl contoh : selamat.pl


Note:

  1. Code Perl bersifat case sensitive, maka telitilah dalam menuliskan code
  2. Path untuk menyimpan file Perl bisa berbeda di setiap komputer, untuk itu cobalah mencari tau terlebih dahulu dimana file Perl bisa diletakkan.

Sistem Pakar (Expert System) — (Bagian 2)

Beberapa kategori dan area permasalahan sistem pakar, yaitu:

  1. Interpretasi, yaitu pengambilan keputusan atau deskripsi tingkat tinggi dari sekumpulan data mentah, termasuk di antaranya juga pengenalan ucapan, analisis citra, dan beberapa analisis kecerdasan.
  2. Proyeksi, yaitu memprediksi akibat-akibat yang dimungkinkan dari situasi-situasi tertentu, diantaranya peramalan, prediksi demografis, peramalan ekonomi, prediksi lalu lintas, estimasi hasil, atau peramalan keuangan.
  3. Diagnosis, yaitu menentukan sebab malfungsi dalam situasi kompleks yang didasarkan pada gejala-gejala yang teramati, diantaranya: medis, elektronis dan diagnosis perangkat lunak.
  4. Desain, yaitu menentukan konfigurasi komponen-komponen sistem yang cocok dengan tujuan-tujuan kinerja tertentu yang memenuhi kendala-kendala tertentu.
  5. Perencanaan, yaitu merencanakan serangkaian tindakan yang akan dapat mencapai sejumlah tujuan dengan kondisi awal tertentu. Contohnya, yaitu : perencanaan keuangan, routing dan manajemen proyek.
  6. Monitoring, yaitu membandingkan tingkah laku suatu sistem yang teramati dengan tingkah laku yang diharapkan darinya.
  7. Debugging dan repair, yaitu menentukan dan mengimplementasikan cara-cara untuk mengatasi malfungsi, diantaranya memberikan resep obat.
  8. Instruksi, yaitu mendeteksi dan mengoreksi defisiensi dalam pemahaman domain subjek, diantaranya melakukan instruksi untuk diagnosis.
  9. Pengendalian, yaitu mengatur tingkah laku suatu environment yang kompleks seperti kontrol terhadap interpretasi-interpretasi, perbaikan dan monitoring kelakuan sistem.
  10. Seleksi, mengidentifikasi pilihan terbaik dari sekumpulan daftar kemungkinan.
  11. Simulasi, pemodelan interaksi antara komponen-komponen sistem [Arhami, 2004].

Menurut Turban, sistem pakar terdiri dari dua bagian pokok, yaitu: lingkungan pengembangan (development environment) dan lingkungan konsultasi (consultation environment) [Arhami, 2004]. Lingkungan pengembangan sistem pakar digunakan untuk memasukkan pengetahuan pakar ke dalam lingkungan sistem pakar, sedangkan lingkungan konsultasi digunakan oleh pengguna yang bukan pakar guna memperoleh pengetahuan pakar. Arsitektur sistem pakar dapat dilihat pada gambar di bawah ini :

Komponen-komponen yang terdapat dalam sistem pakar adalah :

  1. Antarmuka pengguna (User Interface)
  2. Basis pengetahuan
  3. Akuisisi pengetahuan
  4. Mesin inferensi
  5. Workplace
  6. Fasilitas penjelasan
  7. Perbaikan pengetahuan

Basis pengetahuan mengandung pengetahuan untuk pemahaman, formulasi, dan penyelesaian masalah. Komponen sistem pakar ini disusun atas dua elemen dasar, yaitu fakta dan aturan. Fakta merupakan informasi tentang obyek dalam area permasalahan tertentu, sedangkan aturan merupakan informasi tentang cara bagaimana memperoleh fakta baru dari fakta yang telah diketahui [Arhami, 2004]. Ada 2 bentuk pendekatan basis pengetahuan yang sangat umum digunakan, yaitu :

  • penalaran berbasis aturan, dan
  • penalaran berbasis kasus [Kusumadewi, 2003].

a)     Penalaran berbasis aturan (Rule-Based Reasoning)

Pada penalaran ini, pengetahuan direpresentasikan dengan menggunakan aturan berbentuk: IF–THEN. Bentuk ini digunakan apabila kita memiliki sejumlah pengetahuan pakar pada suatu permasalahan tertentu, dan si pakar dapat menyelesaikan masalah tersebut secara berurutan [Kusumadewi, 2003].

b)     Penalaran berbasis kasus (Case-Based Reasoing)

Pada penalaran ini, basis pengetahuan akan berisi solusi-solusi yang telah dicapai sebelumnya, kemudian akan diturunkan suatu solusi untuk keadaan yang terjadi sekarang (fakta yang ada). Bentuk ini digunakan apabila user menginginkan untuk tahu lebih banyak lagi pada kasus-kasus yang hampir sama (mirip). Selain itu, bentuk ini juga digunakan apabila kita telah memiliki sejumlah situasi atau kasus tertentu dalam basis pengetahuan [Kusumadewi, 2003].

Referensi :

  • Arhami, M. 2005. Konsep Dasar Sistem Pakar. Andy, Yogyakarta
  • Kusumadewi, S. 2003. Artificial Intelligence (Teknik dan Aplikasinya). Graha Ilmu

Artikel Terkait :

Sistem Pakar (Expert System) — (Bagian 1)

Definisi

Menurut Durkin, sistem pakar (expert system) adalah “suatu program komputer yang dirancang untuk memodelkan kemampuan penyelesaian masalah yang dilakukan oleh seorang pakar” [Kusumadewi, 2003]. Seorang pakar adalah seorang yang mempunyai keahlian dalam bidang tertentu, yaitu pakar yang memiliki knowledge atau kemampuan khusus yang orang lain tidak mengetahui atau mampu dalam bidang yang dimilikinya. Knowledge dalam sistem pakar mungkin saja seorang ahli, atau knowledge yang umumnya terdapat dalam buku, majalah dan orang yang mempunyai pengetahuan tentang suatu bidang. Suatu knowledge dari sistem pakar bersifat khusus untuk satu domain saja. Domain masalah adalah bidang atau ruang lingkup yang khusus, seperti : kedokteran, keuangan, bisnis, ilmu pengetahuan, atau teknik. Sistem pakar menyerupai kepakaran manusia dalam satu domain masalah saja  [Arhami, 2004]. Pengguna menyampaikan fakta atau informasi untuk sistem pakar dan kemudian menerima saran dari pakar atau jawaban ahlinya.

Ada beberapa keunggulan sistem pakar, diantaranya dapat :

  1. Menghimpun data dalam jumlah yang sangat besar.
  2. Menyimpan data tersebut untuk jangka waktu yang panjang dalam suatu bentuk tertentu.
  3. Mengerjakan perhitungan secara cepat dan tepat dan tanpa jemu mencari kembali data yang tersimpan dengan kecepatan tinggi [Arhami, 2004].

Kemampuan sistem pakar diantaranya adalah :

  1. Menjawab berbagai pertanyaan yang menyangkut bidang keahliannya
  2. Bila diperlukan dapat menyajikan asumsi dan alur penalaran yang digunakan untuk sampai ke jawaban yang dikehendaki
  3. Menambah fakta kaidah dan alur penalaran yang baru ke dalam otaknya [Arhami, 2004].

Beberapa keuntungan menggunakan sistem pakar, yaitu :

1)      Menjadikan pengetahuan dan nasihat lebih mudah didapat.

2)      Meningkatkan output dan produktivitas.

3)      Menyimpan kemampuan dan keahlian pakar.

4)      Meningkatkan penyelesaian masalah – menerusi paduan pakar, penerangan, sistem pakar khas.

5)      Meningkatkan reliabilitas.

6)      Memberikan respon (jawaban) yang cepat.

7)      Merupakan paduan yang cerdas [Arhami, 2004].

Pada umumnya sistem pakar mempunyai ciri-ciri  :

  •  Mudah dimodifikasi, yaitu dengan menambah atau menghapus suatu kemampuan dari basis pengetahuannya.
  • Memiliki informasi yang handal, baik dalam menampilkan langkah-langkah antara maupun dalam menjawab pertanyaan-pertanyaan tentang proses penyelesaian.
  • Heuristik dalam menggunalan pengetahuan (yang sering kali tidak sempurna) untuk mendapatkan penyelesaiannya.
  • Dapat digunakan dalam berbagai jenis komputer [Arhami, 2004].

Referensi :

  • Arhami, M. 2005. Konsep Dasar Sistem Pakar. Andy, Yogyakarta
  • Kusumadewi, S. 2003. Artificial Intelligence (Teknik dan Aplikasinya). Graha Ilmu

Artikel Terkait :

Information Retrieval (Temu Kembali Informasi)

Definisi :

Information Retrieval adalah “studi tentang sistem pengindeksan, pencarian, dan mengingat data, khususnya teks atau bentuk tidak terstruktur lainnya.”

[virtechseo.com]

“Information Retrieval adalah seni dan ilmu mencari informasi dalam dokumen, mencari dokumen itu sendiri, mencari metadata yang menjelaskan dokumen, atau mencari dalam database, apakah relasional database itu berdiri sendiri atau database hypertext jaringan seperti Internet atau intranet, untuk teks , suara, gambar, atau data “

[Wikipedia]

Information Retrieval adalah “bidang di persimpangan ilmu informasi dan ilmu komputer.  Berkutat dengan pengindeksan dan pengambilan informasi dari sumber informasi heterogen dan sebagian besar-tekstual. Istilah ini diciptakan oleh Mooers pada tahun 1951, yang menganjurkan bahwa diterapkan ke “aspek intelektual” deskripsi informasi dan sistem untuk pencarian (Mooers, 1951). “

[Hersh, 2003]

————————————————————————————————————————————————-

Secara prinsip, penyimpanan informasi dan penemuan kembali informasi adalah hal yang sederhana. Misalkan terdapat tempat penyimpanan dokumen-dokumen dan seseorang (user) merumuskan suatu pertanyaan (request atau query) yang jawabannya adalah himpunan dokumen yang mengandung informasi yang diperlukan yang diekspresikan melalui pertanyaan user. User bisa saja memperoleh dokumen-dokumen yang diperlukannya dengan membaca semua dokumen dalam tempat penyimpanan, menyimpan dokumen-dokumen yang relevan dan membuang dokumen lainnya. Hal ini merupakan perfect retrieval, tetapi solusi ini tidak praktis. Karena user tidak memiliki waktu atau tidak ingin menghabiskan waktunya untuk membaca seluruh koleksi dokumen, terlepas dari kenyataan bahwa secara fisik user tidak mungkin dapat melakukannya.

Information Retrieval merupakan bagian dari computer science yang berhubungan dengan pengambilan informasi dari dokumen-dokumen yang didasarkan pada isi dan konteks dari dokumen-dokumen itu sendiri. Information Retrieval merupakan suatu pencarian informasi (biasanya berupa dokumen) yang didasarkan pada suatu query (inputan user) yang diharapkan dapat memenuhi keinginan user dari kumpulan dokumen yang ada. Sedangkan, definisi query dalam Information Retrieval menurut referensi merupakan sebuah formula yang digunakan untuk mencari informasi yang dibutuhkan oleh user, dalam bentuk yang paling sederhana, sebuah query merupakan suatu keywords (kata kunci) dan dokumen yang mengandung keywords merupakan dokumen yang dicari dalam IRS.

Proses yang terjadi di dalam Information Retrieval System terdiri dari 2 bagian utama, yaitu Indexing subsystem, dan Searching subsystem (matching system). Proses indexing dilakukan untuk membentuk basisdata terhadap koleksi dokumen yang dimasukkan, atau dengan kata lain, indexing merupakan proses persiapan yang dilakukan terhadap dokumen sehingga dokumen siap untuk diproses. Proses indexing sendiri meliputi 2 proses, yaitu document indexing dan term indexing. Dari term indexing akan dihasilkan koleksi kata yang akan digunakan untuk meningkatkan performansi pencarian pada tahap selanjutnya.

Tahap-tahap yang terjadi pada proses indexing ialah:

1. Word Token,yaitu mengubah dokumen menjadi kumpulan term dengan cara menghapus semua karakter dalam tanda baca yang terdapat pada dokumen dan mengubah kumpulan term menjadi lowercase.

2. Stopword Removal. Proses penghapusan kata-kata yang sering ditampilkan dalam dokumen seperti: and, or, not dan sebagainya.

3. Stemming. Proses mengubah suatu kata bentukan menjadi kata dasar.

4. Term Weighting. Proses pembobotan setiap term di dalam dokumen.

 

Model IR ada tiga jenis, yaitu :

  • Model Boolean : merupakan model IR sederhana yang berdasarkan atas teori himpunan dan aljabar boolean
  • Model Vector Space : merupakan model IR yang merepresentasikan dokumen dan query dalam bentuk vektor dimensional
  • Model Probabilistic : merupakan model IR yang menggunakan framework probabilistik

Model ruang vektor dan model probabilistik adalah model yang menggunakan pembobotan kata dan perangkingan dokumen. Hasil retrieval yang didapat dari model-model ini adalah dokumen terangking yang dianggap paling relevan terhadap query.

Dalam model ruang vektor, dokumen dan query direpresentasikan sebagai vektor dalam dalam ruang vektor yang disusun dalam indeks term, kemudian dimodelkan dengan persamaan geometri. Sedangkan model probabilistik membuat asumsi-asumsi distribusi term dalam dokumen relevan dan tidak relevan dalam orde estimasi kemungkinan relevansi suatu dokumen terhadap suatu query.

Referensi :

Ontology dalam Semantic Web (Bagian 1)

Definisi Ontology

Ontology merupakan suatu teori tentang makna dari suatu obyek, properti dari suatu obyek, serta relasi obyek tersebut yang mungkin terjadi pada suatu domain pengetahuan. Ontology merupakan penjelasan sebuah konsep dan memiliki hubungan atau kaitan dari ilmu tertentu. Ontology dalam semantic web adalah sebuah katalog dimana skemanya menggunakan ontology.

Pengertian tentang ontology memiliki banyak pengertian seperti yang dijelaskan pada berbagai sumber, termasuk yang dikemukakan oleh beberapa ilmuan.

  • Neches dan rekannya memberikan definisi awal tentang ontology yaitu ”Sebuah ontology merupakan definisi dari pengertian dasar dan relasi vokabulari dari sebuah area sebagaimana aturan dari kombinasi istilah dan relasi untuk mendefinisikan vokabulari”.
  • Gruber mendefinisikan yang sering digunakan oleh beberapa orang, definisi tersebut adalah ”Ontology merupakan sebuah spesifikasi eksplisit dari konseptualisme”.
  •  Berdasarkan definisi Gruber tersebut banyak orang yang mengemukakan definisi tentang ontology diantaranya Guarino dan Giaretta  yang pada tahun 1995 mengumpulkan hingga tujuh definisi yang berkoresponden dengan syntactic dan semantic interpretasi.
  • Pada tahun 1997, Borst melakukan penambahan dari definisi Gruber dengan mengatakan “Sebuah ontology adalah spesifikasi formal dari sebuah konseptual yang diterima (share)”.
  • Studer  mencoba mengemukakan definisi tentang ontology yang mengambil acuan dari definisi yang dikemukakan oleh Gruber dan Borst, definisi tersebut adalah : “Konseptualisasi mengacu kepada sebuah model abstrak dari beberapa fenomena di dunia dengan memiliki identifikasi konsep yang relevan dari fenomena tersebut“.
  • Ada buku yang memberikan definisi tentang Ontology, salah satunya adalah “The Semantic web” , definisi dari Ontology adalah :
  1.  Salah satu cabang metafisika yang terfokus pada alam dan hubungan antara mahluk hidup.
  2. Teori tentang sifat alami mahluk hidup. Ontology merupakan suatu teori tentang makna dari suatu obyek, property dari suatu obyek, serta relasi obyek tersebut yang mungkin terjadi pada suatu domain pengetahuan. Pada tinjauan filsafat, ontology adalah studi tentang sesuatu yang ada. Selain itu ontology adalah sebuah konsep yang secara sistematik menjelaskan tentang segala sesuatu yang ada atau nyata.

 

  • Barnaras  pada proyek KACTUS memberikan definisi ontology yang berdasarkan pada pengembangan ontology. Definisi yang diberikan adalah : “Sebuah ontology memberikan pengertian untuk penjelasan secara eksplisit dari konsep terhadap representasi pengetahuan pada sebuah basis pengetahuan”.
  • Proyek SENSUS  juga memberikan definisi : “Sebuah ontology adalah sebuah struktur hirarki dari istilah untuk menjelaskan sebuah domain yang dapat digunakan sebagai landasan untuk sebuah basis pengetahuan”.

Secara umum, ontology digunakan pada Artificial Intelligence (AI) dan representasi pengetahuan. Segala bidang ilmu yang ada di dunia, dapat menggunakan metode ontology untuk dapat berhubungan dan saling berkomunikasi dalam hal pertukaran informasi antara sistem-sistem yang berbeda. Untuk dapat digunakan, sebuah ontology harus diekspresikan dalam notasi yang nyata. Sebuah bahasa ontology adalah sebuah bahasa formal dari sebuah pembuatan ontology.

Referensi :

http://wahyudisetiawan.wordpress.com/2009/08/07/ontology/

http://paperwgdbis.abmutiara.info/tutorial/Bahasa_tool_ontology.pdf

http://cutegalzjelek.blogspot.com/2010/05/ontology-web.html