Di era informasi ini, kita perlu mengetahui bagaimana cara untuk merepresentasikan, mengakses, dan menggunakan informasi. Salah satu pendekatan yang dapat digunakan untuk mencari informasi adalah faceted search. Faceted search merupakan sebuah teknik pencarian informasi dengan mengklasifikasikan setiap informasi dalam beberapa dimensi eksplisit bernama facet. Walaupun faceted search sudah menjadi teknologi komersial yang umum digunakan, model tradisional memberikan beberapa kendala dalam cara merepresentasikan faceted metadata dan memformulasikan kueri pencarian. Model faceted search konvensional mengasumsi bahwa dokumen-dokumen tidak berhubungan dengan satu sama lain, sehingga terdapat kendala ketika pencarian yang dilakukan membutuhkan hubungan antara dua atau lebih dokumen. Penelitian ini mencoba untuk membangun prototipe dari faceted search yang dibantu dengan teknologi semantic web untuk mengatasi kendala ini. Prototipe ini dibangun dengan database YAGO3 yang dihubungkan dengan ontologi DBpedia sebagai basis pengetahuan. Setelah prototipe selesai dibangun, pengujian prototipe dilakukan dalam hal keakurasian pencarian yang dapat dilakukan. Hasil dari pengujian yang dilakukan memperlihatkan bahwa SemFacet dapat dijadikan sebagai solusi terhadap kendala-kendala yang dihadapi oleh model faceted search konvensional dan memiliki akurasi yang cukup tinggi dalam memberikan hasil pencarian.