Analisis Performansi Sesame Menggunakan Query SPARQL: Studi Kasus DBpedia

Rhendhi Agung Putra

Informasi Umum

Kode

113080028

Klasifikasi

005.1 - Computer programming

Jenis

Karya Ilmiah - Skripsi (S1) - Reference

Subjek

Rekayasa Perangkat Lunak

Dilihat

8 kali

Informasi Lainnya

Abstraksi

ABSTRAKSI: Web semantik merupakan kumpulan teknologi dan standar yang mengzinkan mesin untuk mengerti arti dari informasi pada web. Beberapa teknologi tersebut diantaranya adalah RDF, triple store, dan bahasa query RDF. Salah satu triple store yang dapat digunakan adalah Sesame, dan salah satu bahasa query RDF yang dapat digunakan adalah query SPARQL. Pada tugas akhir ini digunakan triple store Sesame dan query SPARQL. Pada proses query sering terjadi permasalahan, salah satunya adalah kesalahan dalam memilih karakteristik query SPARQL yang akan digunakan, sehingga berpengaruh terhadap performansi triple store Sesame yang digunakan. Dalam tugas akhir ini, diimplementasikan metode pengujian performansi dari triple store Sesame menggunakan query SPARQL dengan menggunakan beberapa file dari DBPedia sebagai data setnya. Dari pengujian tersebut dapat dianalisis pengaruh setiap query SPARQL yang digunakan terhadap performansi Sesame berdasarkan response time dan throughput. Penggunaan metode ini diharapkan dapat menghasilkan solusi berupa pemilihan query SPARQL yang tepat untuk digunakan pada Sesame. Pengujian yang dilakukan adalah untuk menganalisis pengaruh query SPARQL terhadap performansi Sesame berdasarkan response time dan throughput. Baik pada sisi server maupun pada sisi klien, jumlah baris yang ditampilkan dari hasil query SPARQL sangat berpengaruh terhadap performansi Sesame. Pemilihan bentuk query SPARQL juga mempengaruhi performansi dari Sesame. Selain itu, semakin banyak query SPARQL yang dieksekusi pada satu waktu maka performansi Sesame akan semakin menurun, begitu juga sebaliknya.Kata Kunci : Triple store, Sesame, query SPARQL, web semantik, RDF, DBpedia.ABSTRACT: The Semantic Web is a collection of technologies and standards that allow machines to understand the meaning (semantics) of information on the Web. Some technologies there are RDF, triple store, and RDF query language. One of the triple store that can be used are Sesame, and one of the RDF query language that can be used is a SPARQL query. Problem often occured in the query process, one of which was a mistake in choosing the characteristics of the SPARQL query to be used, and therefore contributes to the performance of Sesame triple store used. In this thesis, the method of performance testing of triple store Sesame SPARQL query is implemented by using some files from DBpedia as its data set. From that testing can be analyzed the influence of any SPARQL query used to Sesame performance based on response time and throughput. Using of this method is expected to result a solution such as the good characteristics of SPARQL query to be used on Sesame. Tests carried out to analyze the effect of SPARQL query to sesame performance based on response time and throughput. Either on the server side or client side, the number of lines shown from the SPARQL queries result are very influential on the sesame performance. Selection of SPARQL query forms also affect the sesame performance. In addition, a growing number of SPARQL query is executed at a time then the sesame performance will decrease, and vice versa.Keyword: Triple store, Sesame, SPARQL query, semantic web, RDF, DBpedia