---
title: Proyek Kelompok Semantic Web
tags: Project
description: Group project
version: 1.0
---

### Semantic Web - Faculty of Computer Science, Universitas Indonesia

### 2019/2020 - Term 1

# Proyek Kelompok

## Deskripsi
Pada tugas ini, Anda diminta untuk mendemonstrasikan penggunaan teknologi jejaring semantik melalui sebuah aplikasi yang memenuhi syarat-syarat berikut.
1. Aplikasi yang dibangun adalah berbasis Web, sehingga harus dapat diakses melalui penelusur Web biasa seperti Firefox, Chrome, dll.
2. Aplikasi harus membaca data:
• secara **remote** dari Wikidata atau DBPedia; dan
• secara **lokal** dari sebuah *triple store* yang Anda siapkan dari dataset yang diberikan; akses lokal ini boleh tetap menggunakan protokol http.

Berikut beberapa *triple store* dan *software library* yang dapat Anda pilih untuk bekerja dengan data RDF (silakan Google detilnya):
* Java: Apache Jena
* Python: RDFlib
* C/C++: Redland
* Triple store: Apache Jena TDB, Apache Fuseki, Blazegraph, Virtuoso, Franz AllegoGraph
3. Aplikasi harus menampilkan data secara terintegrasi dari dua sumber data (**lokal dan remote**) sesuai pembagian akses di poin 2. Data yang ditampilkan harus sesuai dataset yang dipilih.

Berikut dataset yang dapat dipilih:
> 1. Country of the world (Country names linked to region, population, area size, GDP, mortality and more; https://www.kaggle.com/fernandol/countries-of-the-world)
> 2. Movie (IMDB 5000 Movie Dataset; https://www.kaggle.com/carolzhangdc/imdb-5000-movie-dataset)
> 3. Airport (https://datahub.io/core/airport-codes)
> 4. Soccer (European Soccer Database; https://www.kaggle.com/hugomathien/soccer)
> 5. Meteorite Landings (https://www.kaggle.com/nasa/meteorite-landings)
> 6. Museum (Name, location, and revenue for every museum in the United States; https://www.kaggle.com/imls/museum-directory)
> 7. Music (https://www.kaggle.com/rakannimer/billboard-lyrics)
> 8. Hospital (https://www.kaggle.com/center-for-medicare-and-medicaid/hospital-ratings)
> 9. Restaurant (TripAdvisor Restaurants Info for 31 Euro-Cities; dataset: https://www.kaggle.com/damienbeneschi/krakow-ta-restaurans-data-raw)
> 10. Hotel (https://www.kaggle.com/datafiniti/hotel-reviews)
> 11. Nobel Laureates (https://www.kaggle.com/nobelfoundation/nobel-laureates)
> 12. NASA Facilities (https://www.kaggle.com/nasa/nasa-facilities)
> 13. Biodiversity (Plant and animal species found in the American national park system; https://www.kaggle.com/nationalparkservice/park-biodiversity#species.csv)
> 14. Global Company (https://www.kaggle.com/peopledatalabssf/free-7-million-company-dataset)
> 15. USP Drug Classifications (dataset: https://www.kaggle.com/danofer/usp-drug-classification)
4. Aplikasi harus memungkinkan pengguna berinteraksi dengan data yang ditampilkan. Interaksi yang diharapkan berupa penelusuran kueri sesuai dataset yang telah dipilih dan hasil yang ditampilkan berupa daftar hasil pencarian yang mengandung kata sesuai dengan kueri tersebut (fitur ini dapat menggunakan SPARQL dengan Regex).
Kemudian saat setiap daftar hasil pencarian di-klik satu per satu, diharapkan dapat menampilkan infobox atau knowledge box seperti pada halaman pencarian di Google.
Contoh: Dalam dataset peraih Nobel, dilakukan pencarian dengan kueri ‘Curie’. Maka daftar hasil pencarian yang ditampilkan mengandung kueri tersebut misalnya Marie Curie, Pierre Curie, Irène Joliot-Curie, Frédéric Joliot-Curie.
Jika ‘Marie Curie’ di-klik, maka infobox seperti contoh berikut ditampilkan,


## Ketentuan Pengerjaan
Tugas ini dikerjakan oleh kelompok mahasiswa beranggotakan 3-4 orang. Komposisi anggota kelompok diserahkan kepada para mahasiswa sendiri. Dataset yang diberikan **maksimal untuk dua kelompok** yang mengerjakan.

## Waktu Pengerjaan
| Tahap | Tugas | Deadline |
| -------- | -------- | -------- |
| 1 | Kelompok dan dataset | 18 Oktober 2019 |
| 2 | Laporan progress | 8 November 2019 |
| 3 | Final (Presentasi) | 6 - 7 Desember 2019 |

#### Tahap 1
* Menentukan nama kelompok, anggota, dan dataset yang dipilih. Dataset yang diberikan **maksimal hanya untuk 2 kelompok** (slot akan tersedia di scele).

#### Tahap 2 (Laporan Progress)
* Diharapkan pembangunan ontologi/vocabulary dan triple store telah selesai
* Format laporan:
* PDF maksimal 3 halaman
* A4, font-size 11, spasi 1,5
* Untuk judul font-size 14, subbab font-size 12
* Font yang digunakan bebas (disarankan Arial atau TNR) selama bisa dibaca
* Laporan progres berisi:
[1] Judul/ dataset yang dipilih
[2] Nama kelompok, nama dan NPM anggota kelompok
[3] Deskripsi singkat menjelaskan aplikasi yang dibangun
[4] Penjelasan ontologi/ vocabulary yang telah dibangun
[5] Penjelasan RDF graph/ *triple store*-nya
[6] Penjelasan integrasi data lokal yang dibangun dengan Wikidata/DBpedia
[7] Rencana artsitektur aplikasi yang akan dibuat berisi bahasa pemograman yang akan digunakan.
[8] Berikan juga gambaran query yang akan dikirim atau dilakukan pencarian dalam aplikasi nantinya.

#### Tahap 3 (Presentasi)

* Demo program (**wajib dihadiri oleh seluruh anggota grup yang bersangkutan**)
* Laporan final:
[1] Judul/ dataset yang dipilih
[2] Nama kelompok, nama dan NPM anggota kelompok
[3] Proporsi pengerjaan Tugas Kelompok
| NPM | Nama | Deskripsi Tugas | Kontribusi |
| -------- | -------- | -------- | -------- |
| ex: 1234567890 | ex: Budi | ex: Pembangunan ontologi dan triple store| ex: 35% |
| ex: 1234567890 | ex: Ani | ex: Pembangunan aplikasi | ex: 35% |
| ex: 1234567890 | ex: Tono | ex: Desain GUI | ex: 30% |
[4] Deskripsi singkat menjelaskan aplikasi yang dibangun
[5] Penjelasan ontologi/ vocabulary yang telah dibangun
[6] Penjelasan RDF graph/ *triple store*-nya
[7] Penjelasan integrasi data lokal yang dibangun dengan Wikidata/DBpedia
[8] Artsitektur aplikasi (bahasa pemograman dan library yang digunakan)
[9] Screenshoot tampilan sistem untuk setiap fitur pencarian atau fitur lain yang ada di dalam aplikasi

## Penilaian

Secara umum penilaian akan didasarkan pada dua hal berikut
* **Laporan** (30%)
* Kelengkapan dan kejelasan laporan
* Ketepatan ontologi/vocabulary dan triple store yang dibangun
* **Demo program** (70%)
* Graphic User Interface
* Apakah aplikasi berjalan atau tidak
* Fitur-fitur yang diminta (searching, daftar hasil pencarian, infobox)
* Kesesuaian hasil query yang di cari