PENGOLAHAN TEKS NARATIF BAKU MENGGUNAKAN LSA DAN LEXICAL TAXONOMY SEBAGAI INPUT SISTEM PAKAR PENYAKIT THT

RINA SEPTIRIANA, Drs. Retantyo Wardoyo, M.Sc., Ph.D

2015 | Tesis | S2 Ilmu Komputer

Antarmuka sistem pakar merupakan penghubung antara sistem pakar dan pengguna. Seiring dengan perkembangan teknologi, input pada antarmuka sistem pakar tidak hanya didapatkan melalui pertanyaan ya atau tidak ataupun pilihan jawaban dalam bentuk check-box saja tetapi juga dalam bentuk gambar, suara dan sebagainya sesuai dengan kebutuhan sistem pakar yang akan dirancang. Pada penelitian ini masalah yang akan diangkat adalah bagaimana membangun sebuah antarmuka sistem pakar yang mampu mengolah teks naratif sehingga menjadi kumpulan fakta dan dapat diolah oleh sistem pakar untuk menghasilkan sebuah kesimpulan. Metode yang digunakan dalam penelitian adalah metode Latent Semantic Analysis yang dapat disingkat juga menjadi LSA dengan menggunakan struktur Lexical Taxonomy. LSA adalah sebuah metode yang digunakan untuk mencari kemiripan di antara kata atau kalimat dengan merepresentasikan hubungannya menjadi bentuk matriks. Nilai kemiripan didapatkan dari perhitungan Singular Value Decomposition dan kemiripan kosinus. Lexical Taxonomy berperan dalam melakukan proses pengindeksan antara teks naratif dan kata-kata yang terpilih yang berasal dari gejala pada basis pengetahuan sistem pakar. Pengujian yang dilakukan terhadap sistem menghasilkan nilai rata-rata F-score untuk penggunaan LSA dengan struktur Lexical Taxonomy lebih kecil daripada nilai rata-rata F-score untuk penggunaan LSA saja. Berdasarkan hasil tersebut pengolahan teks naratif pada antarmuka sistem pakar dengan menggunakan metode LSA lebih baik daripada kombinasi LSA dan struktur Lexical Taxonomy pada kasus tertentu.

An user interface of expert systems is a means of communication an between expert systems and user. the input for user interface of expert systems doesn't only in the form check-box or yes/no question but also images, voices, etc based on the requirement of expert systems. In this research, the problem to overcome is how to develop a user interface a processing of free texts to become a set of fact and can be treated by expert systems to produce a conclusion. The method that will be used in this study is LSA with the structure of Lexical Taxonomy. LSA is a method that is used to find a similarity between word or sentence and represent their relation into matrix form. The value of similarity is obtained from calculation of Singular Value Decomposition and the similarity cosine. Lexical Taxonomy has a role to do an indexing processing between free texts and selected word from symptom of knowledge based of expert systems. Some tests for the system show that the average value of F-score for using of LSA with Lexical Taxonomy structure is smaller than average value of F-score on LSA using only.

Kata Kunci : Antarmuka Sistem Pakar, Latent Semantic Analysis, Singular Value Decomposition, Lexical Taxonomy.