SEMANTIC WEB AS THE SOLUTION TO CUSTOMER COMPLAINTS DATA

INTERPROBABILITAS CRM SYSTEM

(CUSTOMER RELATIONSHIP MANAGMENT)

Muhamad Rizki Hamid

Undergraduate Program, Information Systems

Gunadarma University

http://www.gunadarma.ac.id

Keyword : CRM, Semantc Web, Ontology

ABSTRACT

With the development of information technology today, the nature of this information

is also experiencing growth. This encourages the development of information resources

become more dynamic, autonomous, diverse and large. Diversity that occurs not only at the

technical level but also at the level of representation of information. This difference can

occur in syntactic, schematic and semantic level.

In CRM systems, complaint data contained in a data warehouse is one example of the

diversity of data, to view a customer can give more than one complaint. Because of this

diversity, it is for the exchange of information between various sources will become an

obstacle. To overcome that then developed a method. That method is the Semantic Web

using Ontology approach.

ABSTRAK

Dengan berkembangnya teknologi informasi saat ini maka sifat informasi sekarang

ini juga mengalami perkembangan. Perkembangan ini mendorong sumber informasi menjadi

semakin dinamis, otonomi, beragam dan berukuran besar. Keragaman yang terjadi tidak saja

pada tingkat teknis tapi juga pada tingkat representasi informasi. Perbedaan ini bisa terjadi

pada sintaktis, skematis dan semantik level.

Pada Sistem CRM, data keluhan yang terdapat dalam data warehouse merupakan

salah satu contoh dari keanekaragaman data, dengan melihat seorang pelanggan dapat

memberikan lebih dari satu keluhan. Karena keragaman ini, maka untuk pertukaran informasi

antar berbagai sumber akan menjadi kendala. Untuk mengatasi kendala itu maka

dikembangkan sebuah metode. Metode tersebut adalah Semantic Web dengan menggunakan

pendekatan ontology

Kata kunci : CRM, Semantik web, Ontologi.

PENDAHULUAN

Latar Belakang Masalah

Paradigma pergeseran sistem

tradisional pada hubungan pelanggan

dengan perusahaan yang mengandalkan

fasilitas seles dan marketing pada konsep

fundamental yaitu mencari prospek,

consumer, membangun hubungan yang

erat dan mempartahankan consumer,

dengan satu goal untuk meningkatkan

penjualan. Yang kini menjadi sistem

berbasis teknologi informasi tidaklah

semudah yang di bayangkan, diawali

dengan pelaku sales dan marketing

menemukan dirinya pada suatu masalah,

Konsumer semakin banyak tuntutan yang

berfokus pada pendekatan lebih pada

marketing dan selling, tetapi keadaan

ekonomi memaksakan pelaku bisnis untuk

menekan biaya. Hal ini cukup menyita

perhatian para ahli dan pelaku bisnis,

sehingga perpindahan sistem tradisional

menuju sistem teknologi informasi

dilakukan.

Seiring berkembang pesatnya

teknologi informasi, dimana mengetahui

lebih banyak akan proses bisnis sales dan

marketing yang efisien dengan

menciptakan sistem beru berupa CRM

(Customer Relationship Managment)

membuat kedua palaku yaitu seles dan

marketing untuk lebih baik dalam

mengelola rencana dan eksekusinya, dapat

bertindak cepat untuk menjawab kenapa

penjualan jatuh, serta apa yang sudah

dilakukan untuk memperbaiki berbulan-

bulan sebelum hasil terealisasi. Namun

dalam kurun waktu yang lama hingga

menyebabkan interprobabilitas data dalam

sistem CRM yang menjadikan sebuah

masalah baru. Sehingga di usulkan

perancangan sistem baru menggunakan

teknologi semantik web sebagai solusi

interprobabilitas data pelanggan dalam

sistem CRM.

Masalah

Pada penelitian kali ini, penulis

akan mencoba menguraikan ruang lingkup

masalah yang akan dikaji yaitu

menganalisa pokok permasalahan dengan

menganalisa sistem CRM dan pembuatan

Ontologi untuk data keluhan Pelanggan

dalam sistem CRM..

Rumusan Masalah

Berdasarkan latar belakang diatas,

terdapat beberapa permasalahan yang akan

dikaji oleh penulis dengan membuat

beberapa rumusan masalah sebagai

berikut:

• Bagaimanakan Sistem yang

berjalan pada CRM sebelum

menggunakan teknologi

semantic web?

• Apakah ontologi yang

dirancang dapat menjadi

solusi dari interprobabilitas

data keluhan pelanggan?

Tujuan Penelitian

Tujuan dari penelitian ini adalah

memberikan pengetahuan atau informasi

dari hasil analisis dan perancangan yang

dilakukan mengenai fungsionalitas

semantik web terhadap industri CRM,

sehingga memungkinkan dapat menjadi

salah satu bahan acuan dari para pelaku di

industri CRM untuk meningkatkan

produktifitas dalam menerapkan konsep

fundamental dari CRM dan memperkecil

kesalahan-kesalahan yang dapat

menyebapkan berkurangnya hasil

penjualan

Metodologi Penelitian

Pada penelitian ini, metode yang

digunakan oleh penulis adalah sebagai

berikut:

• Mencari materi-materi yang

berkaitan dengan penelitian

• Memahmi pokok

permasalahan penelitian dan

mengidentifikasi masalah yang

di angkat dalam penelitian

• Menganalisis masalah yang

berkaitan dalam penelitian

• Mencari solusi terhadap

masalah yang diangkat dalam

penelitian

• Merancarang sistem baru

untuk mengurangi dampak dari

masalah yang diangkat.

• Kesimpulan dan saran

TINJAUAN PUSTAKA

Analisis Sistem

Analisis sistem adalah Penguraian

dari suatu sistem informasi yang utuh ke

dalam bagian-bagian komponennya

dengan maksud untuk mengidentifikasikan

dan mengevaluasi permasalahan,

kesempatan, hambatan yang terjadi dan

kebutuhan yang diharapkan sehingga

dapat diusulkan perbaikan.

Langkah-Langkah Analisis Sistem

Langkah-langkah dasar yang harus

dilakukan oleh analis sistem adalah :

1. Identify, mengidentifikasi masalah

2. Understand, memahami kerja sistem

yang ada

3. Analyze, menganalisis sistem

4. Report, membuat laporan hasil analisis

Untuk masing-masing langkah ini,

beberapa tugas perlu dilakukan oleh analis

sistem. Supaya memudahkan untuk

melakukan koordinasi dan pengawasan,

koordinator tim analis dapat membuat

suatu kertas kerja yang memuat tugas-

tugas yang harus dikerjakan untuk masing-

masing langkah analisis sistem ini.

Cutomer Relationship Management

(CRM)

Martin et al (2005, p.194) menambahkan

“A CRM system attempts to provide an

integrated approach to all aspects of

interaction a company has with its

customers, including marketing, sales and

support. The goal of a CRM system is to

use technology to forge a strong

relationship between a business and its

customers. To look at CRM in another

way, the business is seeking to better

manage its own enterprise around

customer behaviors”. Dengan melihat apa

yang ditambahkan oleh Martin, dimana

CRM mengintegrasikan semua divisi

dalam sebuah perusahaan yang berkaitan

dengan hubungan pelanggan seperti

marketing, sales, dan support dengan

tujuan terjalinnya hubungan yang erat

antara perusahaan dengan pelanggan.

Tujuan CRM

Tujuan CRM yang utama adalah

mengelola dan me-manage pelanggan agar

terjadi suatu hubungan yang baik antara

perusahaan dan pelanggan. Adapun tujuan

CRM menurut Kalakota, Robinson (2001,

p173) :

1. Mengoptimalkan pelanggan yang sudah

ada agar dapat lebih meningkatkan

pendapatan perusahaan. Menyiapkan

informasi yang lengkap tentang

pelanggan untuk memaksimalkan

hubungan pelanggan dengan

perusahaan melalui penjualan secara

up-selling dan cross-selling sehingga

pada saat yang bersamaan dapat

meningkatkan keuntungan dengan cara

mengidentifikasikan, menarik serta

mempertahankan pelanggan yang

paling bagus.

2. Menggunakan informasi yang

terintegrasi untuk menghasilkan

pelayanan yang paling memuaskan.

Dengan menggunakan informasi yang

dibutuhkan oleh pelanggan, kita dapat

menghemat waktu pelanggan dan

menghindari pelanggan dari berbagai

macam keluhan masalah. Sebagai

contoh, pelanggan seharusnya tidak

perlu memberikan informasi yang

berulang-ulang mengenai dirinya di

berbagai departemen, tetapi pelanggan

tersebut akan lebih senang jika

ternyata telah dikenal dengan baik oleh

perusahaan.

Memperkenalkan prosedur dan

proses produksi yang konsisten walaupun

telah dipakai secara berulang-ulang.

Dengan semakin banyaknya jaringan

pelanggan, maka akan banyak karyawan

yang terlibat didalam transaksi penjualan.

Tanpa memperhitungkan ukuran atau

tingkat kesulitan, perusahaan harus

memperbaiki konsistensi proses dan

prosedur dalam hal manajemen dan

penjualan.

Semantik web

Web semantik merujuk kepada

kemampuan aplikasi komputer untuk lebih

memahami bahasa manusia, bukan hanya

bahasa yang baku dari para penggunanya

tetapi juga bahasa yang lebih kompleks,

seperti dalam bahasa percakapan sehingga

memudahkan penggunanya untuk

berkomunikasi dengan mesin. Web

semantik dapat mengolah bahasa dan

mengenali homonim, sinonim, atau atribut

yang berbeda pada suatu database. Istilah

web semantik itu sendiri diperkenalkan

oleh Tim Berners-Lee, penemu World

Wide Web. Sekarang, prinsip web

semantik disebut-sebut akan muncul pada

Web 3.0, generasi ketiga dari World Wide

Web. Bahkan Web 3.0 itu sendiri sering

disamakan dengan web semantik. Web

semantik menggunakan XML, XMLS

(XML Schema), RDF, RDFS (Resources

Description Network Scema) dan OWL.

Menurut Tim Berners-Lee dalam

bukunya menyebutkan bahwa “Langkah

yang pertama adalah meletakkan data pada

Web dalam suatu bentuk sehingga mesin

dapat secara alami memahami, atau

mengubahnya menjadi format tertentu.

Pembuatan ini yang kita sebut suatu

Semantic Web—Suatu data web yang

dapat diproses secara langsung atau secara

tidak langsung oleh mesin.” (Tim

Berners-Lee, Weaving the Web, Harper

San Francisco, 1999).

Dasar Pembuatan Web Semantik

Bagaimana cara kita menciptakan

suatu web agar data dapat diproses oleh

mesin? Langkah yang pertama adalah

suatu pergeseran paradigma dalam cara

kita berpikir tentang data. Semula data

dilihat sebagai hal sekunder untuk

pemroses data tersebut. Sehingga

pemamfaatan terhadap data kurang

maximal. Secara garis besar suatu web

agar dapat diproses oleh mesih atau web

semantik di bangun berdasarkan beberapa

pemikiran dasar dari data berdasarkan

komponen dari web semantik.

• Teks dan database ( pre-

XML). Langkah awal di mana

kebanyakan data adalah proprietary

(kepemilikan) bagi suatu aplikasi.

Sehingga, “yang cerdas” adalah di

aplikasi dan bukan di datanya.

• XML dokumen untuk

domain yang tunggal. Data

mencapai kemerdekaan aplikasi di

dalam suatu domain yang spesifik.

Data kini cukup cerdas untuk

berpindah antar aplikasi dalam

domain yang tunggal.

• Taksonomi dan dokumen

dengan kosa kata yang dicampur.

Data dapat terdiri dari berbagai

domain dan digolongkan dalam

taksonomi hirarkis. Penggolongan

dapat digunakan untuk penemuan

data. Hubungan yang sederhana

antar kategori dalam taksonomi

dapat digunakan untuk

menghubungkan dan dengan

demikian mengkombinasikan data.

Sehingga, data kini cukup cerdas

untuk dengan mudah ditemukan.

• Ontologi dan Rule. Pada

pokoknya, data kini cukup cerdas

untuk diuraikan dengan hubungan

kongkrit, dan formalisme yang

canggih di mana kalkulasi yang

logis dapat dibuat pada “semantic

algebra”. Ini mengijinkan

kombinasi dan penggabungan

ulang dari data pada suatu

tingkatan yang lebih atomis dan

analisa yang sangat fine-grained

(teliti) tentang data.

Ontologi

Sebuah ontologi adalah merupakan

sesuatu yang formal, menjelaskan secara

eksplisit spesifik sebuah konsep untuk

saling berbagi pada domain khusus dalam

sistem komputer (Gruber, 1995). Dimana

konsep mengacu kepada sesuatu yang

abstrak untuk suatu pandangan dari hal

nyata dengan didefinisikan terelasi dengan

konsep. Eksplisit artinya mendefinisikan

tipe konsep dan batasan yang digunakan

dalam memberikan arti formal yang

dipahami oleh mesin

Metode Pengembangan Ontologi

Ada beberapa pendekatan yang

mungkin dalam mengembangkan sebuah

hirarki kelas (Uschold and (Uschold dan

Gruninger 1996) Gruninger 1996) :

• Top down

Proses pembangunan dimulai

dengan definisi yang paling umum dalam

domain dan spesialisasi selanjutnya dari

konsep Sebagai contoh, bisa mulai dengan

menciptakan kelas untuk konsep-konsep

umum Anggur dan Makanan. Kemudian

mengkhususkan kelas Anggur dengan

menciptakan beberapa sub-nya: Anggur

putih, lebih lanjut dapat mengkategorikan

kelas anggur merah, misalnya, Syrah, Red

Burgundy, Cabernet Sauvignon, and so on.

ke Syrah, Red Burgundy, Cabernet

Sauvignon, dan sebagainya

• Botton Up

Dimulai dengan definisi yang

paling spesifik kelas, daun hirarki, dengan

pengelompokan berikutnya dari kelas-

kelas dalam defining classes for Pauillac

and Sebagai contoh, kita mulai dengan

mendefinisikan kelas untuk Pauillac dan

Margaux anggur. common superclass

Kami kemudian membuat superclass

umum untuk kedua kelas-Médoc-yang

pada gilirannya merupakan subclass dari

Bordeaux

• Kombinasi

Proses pengembangan kombinasi

merupakan kombinasi dari pendekatan

top-down dan bottom-up. Kita

mendefinisikan konsep yang lebih

menonjol dan kemudian menggeneralisasi

dan mengkhususkan diri mereka secara

tepat. Kita bisa mulai dengan konsep

tingkat atas beberapa seperti Wine, dan

beberapa konsep tertentu, seperti

Margaux. Kita kemudian dapat

menghubungkannya ke konsep tingkat

menengah, seperti Médoc. Kemudian kita

mungkin ingin untuk menghasilkan semua

daerah kelas anggur dari Perancis,

sehingga menghasilkan sejumlah konsep

tingkat menengah.

Konsep dari Ontologi

Ada tiga jenis utama dari konsep,

dinyatakan oleh terner pada cabang pohon

ontologi:

• Objek : hal-hal yang statis

yang ada didalam fisik (misalnya,

ANJING), mental (misalnya,

KARIR), dan social (misalnya,

ORGANISASI).

• Acara : kegiatan, tindakan,

kejadian atau situasi, yaitu hal-hal

yang terjadi selama beberapa

periode waktu. Ini mencangkup

kegiatan fisik, seperti RUN,

peristiwa mental, seperti memandu,

peristiwa alam, seperti BANJIR

(yaitu adalah sesuatu kejadian,

dimana tidak terjebak dalam

perangkap pemikiran bahwa setiap

kata benda dalam bahas harus

dipetakan ke OBJEK, berfikir

tentang arti dari kata-kata, jika

mereka memiliki kerangka waktu,

penyebab, efek, dll.

• Properti: menggambarkan

sifat benda dan peristiwa. Propertis

digunakan untuk menentukan

konsep ontologi yang lain dalam

banyak kasus dengan

menghubungkan konsep-konsep

terkait. Misalnya SISWA berkaitan

dengan STUDI oleh konsep

AGEN-OF(mahasiswa adalah agen

belajar)

Komponen Ontologi

Para peneliti yang berfokus pada

kecerdasan buatan memberikan banyak

definisi dari suatu ontology, dan satu sama

lain saling bertentangan, tujuan dari ini

adalah suatu ontologi formal konsep

eksplisit deskripsi konsep dalam domain

dan wacana (kelas yang biasa disebut

konsep), properti dari masing-masing

konsep menjelaskan berbagai fitur dan

atribut dari konsep ( slot yang biasa

disebut peran atau property), pembatasan

slot (facets atau disebut juga dengan

pembatasan peran)

Class adalah fokus paling dominan

dalam ontologi. Class menjelaskan tentang

konsep dalam domain tersebut. Untuk

contoh, sebuah kelas anggur mewakili

semua anggur. Subclass mewakili konsep-

konsep yang lebih khusus dari superclass

tersebut. Sebagai contoh, kita dapat

membagi semua anggur menjadi merah,

putih, dan rose anggur. Slot mejelaskan

sifat dari kelas dan contoh. Maka dalam

prakteknya dalam mengembangkan suatu

ontologi meliputi:

• Mendefinisikan kelas dalam

ontologi tersebut

• Mengatur kelas dalam subclass

• Mendefinisikan slot dan

menggambarkan nilai-nilai yang

diperbolehkan untuk slot

• Mengisi nilai slot untuk contoh

ANALISIS DAN PERANCANGAN

SISTEM

Identifikasi permasalahan

Semantik web merupakan

teknologi yang berkembang saat ini dalam

web. Dengan visi dan misi dari

pencetusnya yaitu Tim Berners-Lee yang

mengatakan “Bagian pertama adalah untuk

membuat Web suatu media yang lebih

kolaboratif. Bagian yang kedua adalah

untuk membuat Web dapat dimengerti,

sehingga bisa diproses, oleh mesin.”

dengan menggunakan metadata sebagai

data dan ontologi sebagai model. Selain itu

teknologi semantik web memang

memberikan banyak keunggulan sehingga

teknologi ini mendapat perhatian penting

oleh banyak pengguna IT, dengan

mengimplementasikan teknologi ini pada

sistem yang mereka buat.

Lain halnya dengan CRM

(Customer Relationship Management)

yang mana diawal- awal

pengimplementasiannya memberikan

prospek yang menjanjikan pada dunia

bisnis khususnya pada hubungan

pelanggan dan perusahaan atau vendor,

namun teknologi tersebut jauh dari apa

yang di janjikan dikarnakan para pengguna

belum begitu yakin dengan penggunaan

CRM secara menyeluruh.

Domain permasalah kali ini adalah,

bagaimana teknologi web semantik dapat

memberikan kontribusinya untuk

mengatasi interprobabilitas data dalam

sistem CRM sehingga memungkinkan

evolusi baru pada sistem CRM dalam

menjalankan fungsinya terhadap dunia

bisnis dan relationship. Untuk

memperjelas domain masalah penulis akan

memberikan contoh kasus sebagai berikut.

Riski adalah seorang konsumen

yang ingin membeli sebuah produk pada

sebuah prusahaan yang bergerak dalam

bidang onderdil, kemudian Dia

mengunjungi website penjualan online

yang dimiliki oleh prusahaan tersebut, Dia

mulai mencari beberapa produk yang Ia

butuhkan dan mulai melakukan transaksi

pembelian kepada prusahaan tersebut..

Setelah produk digunakan, Riski

mengalami banyak kekurangan dari

produk yang di belinya, kemudian riski

mengirimkan pesan kepada prusahaan

tersebut mengenai kekurangan-kekurangan

yang ada pada produk yang telah

dibelinya. Hingga waktu yang cukup lama

riski mendapatkan balasan mengenai

keluhannya tersebut namun balasan

tersebut belum meberikan kepuasan atas

keluhannya karena sedikit penjelasan yang

diberikan. Dari contoh masalah yang

diuraikan, didapat domain masalah yaitu

interprobabilitas data keluhan pelanggan,

sehingga pertukaran informasi pada sistem

akan menyeabapkan permasalahan baru.

Sistem Kerja CRM

CRM (Customer Relationship

Management) merupakan suatu teknologi

yang mengolah hubungan antar pelanggan

dengan vendor, dengan mengintegrasikan

dan mengotomasasi seluruh komponen

suatu perusahaan yang berkaitan dengan

layanan pelanggan seperti dalam bidang

pemasaran, penjualan dan layanan produk

atau jasa. Selain itu, sistem CRM juga

menciptakan suatu kerangka sistem

teknologi informasi dengan mengikut

sertakan tools berupa software, hardware,

dan web-base dalam proses bisnis

oprasional perusahan

Gambar 1. Sistem CRM dalam proses

bisnis

Kerja Pokok CRM

Sebuah sistem merupakan

sekumpulan element-element yang saling

berintegrasi untuk mencapai suatu tujuan

yaitu merubah data menjadi informasi

yang berguna bagi user. Dalam sistem

CRM terdapat beberapa element-element

yang dikelompokkan dalam beberapa

jenis CRM, yaitu collaborative CRM,

analisys CRM, dan Oprational CRM.

Berikut penjelasan dari masing-masing

jenis CRM.

• Operational CRM merupakan

kumpulan dari aplikasi yang terkait

secara langsung maupun tidak

langsung dengan proses

transaksional yang berhubungan

dengan pelayanan pada pelanggan.

Terdapat 3 (tiga) tipe aplikasi dalam

domain ini

• Analytical CRM merupakan

kumpulan dari aplikasi yang

digunakan khususnya oleh para

pimpinan, manajer, dan supervisor

dalam usahanya mengambil

sejumlah keputusan (decision

making) penting, baik yang bersifat

strategis maupun operasional

• Collaborative CRM merupakan

kumpulan dari aplikasi yang

memiliki fungsi utama untuk

membantu manajemen dan karyawan

perusahaan dalam menjalin aktivitas

komunikasi, kolaborasi, dan

kooperasi secara efektif dengan para

pelanggan perusahaan.

Gambar 2. Sistem CRM

Proses Management Pelanggan

Dengan mempelajari kebutuhan-

kebutuhan dari pelanggan dan melihat

prospek pasar yang menjadikan

pembuatan nilai atau produk yang

berkualitas bagi pelanggan dan calon

pelanggan sehingga meperoleh costumer

baru dan menciptakan pelanggan yang

setia dari member yang sudah ada. Dari

proses tersebut akan dihasilkan

keuntungan dari pelanggan, kemudian

kembali lagi mempelajari apa-apa dari

keuntungan yang di dapat. Proses itu

menjadi siklus hidup dari CRM.

Gambar 3. Summarizing CRM Activities

Customer Relationship Management

Pengolahan data CRM

CRM meliputi sentralisasi semua

data pelanggan perusahaan dan

otomatisasi kegiatan mengelola sales,

marketing, dan customer service yang

membosankan sehingga para profesional

dapat menggunakan waktunya untuk

melayani pelanggannya secara lebih

efektif dan efisien terutama dalam

melakukan kegiatan administrasinya.

Sejak ditemukannya 12 tahun lalu, CRM

terbukti telah membantu perusahaan untuk

melakukan transaksi lebih cepat,

membantu dalam menentukan segmentasi

dan mencapai target pelanggannya lebih

baik, serta meningkatkan customer

satisfaction and loyalty secara dramatis

dengan memberikan layanan yang prima

Gambar 4. Alur Aktivitas Bisnis dengan

Database CRM

Pada sistem CRM, data yang

digunakan memungkinkan terjadinya

interprobabilitas, dengan menimbang

beberapa aktifitas alur data yang terdapat

dalam sistem database dimana seluruh data

seperti data transksi penjualan, data

pelanggan dan data produk, tersimpan

dalam database yang terpusat, sehingga

memungkinkan terjadinya

interprobabilitas data dan akses terhadap

data oleh element-element CRM sulit

untuk berkerja secara maksimal.

Mengapa Harus Semantik Web?

Semantic Web telah mengantar

evolusi WWW ke tingkat pemanfaatan

yang lebih baik. Ada dua visi dalam

pengembangan web ke depan, yaitu

pertama, membuat web semakin baik

sebagai media kolaborasi, dan yang kedua,

web semakin dapat dipahami oleh mesin.

Dengan memberikan anotasi data akan

membuat informasi yang lebih dapat

dipahami oleh mesin. Untuk

mengembangkan Semantic Web (Berners-

Lee, 1999) beberapa hal dibutuhkan

seperti :

• Mengembangkan bahasa dan

terminology. Bahasa yang

digunakan untuk mengkespresikan

sesuatu yang dapat membuat mesin

lebih bisa memahami dengan meta-

informasi untuk dokumen, dan

terminologi sebagaimana ontologi

digunakan untuk mengekspresikan

konsistensi dari semantic.

• Mengemban

gkan tool

dan

arsitektur

baru yang

menggunaka

n bahasa dan terminologi tersebut

untuk mengakses, merubah dan

integrasi informasi.

• Mengembangkan aplikasi yang

memberikan sebuah tingkat

pelayanan baru kepada pemakai

dengan Semantic Web.

Pendekatan ontologi dan semantik

web adalah sebuah pendekatan relatif baru

untuk system interoperabilitas yang

menggabungkan pendekatan dari sisi

database dan intelegensi buatan. Hal ini

dikarenakan pendekatan tradisional seperti

translasi, standarisasi, data warehouse

tidak memenuhi lagi dengan beragamnya

jenis sumber informasi yang tersedia

Sematik web dan ontologi

merupakan satu kesatuan yang utuh.

Dimana ontology memberikan suatu

konsep secara eksplisit terhadap data

dalam suatu domain yang akan di gunakan

pada semantik web. Sehingga memberikan

pemahaman kepada mesin untuk

merepresentasikan makna dari data dan

memberikan hubungan antara mesih dan

manusia melalui bahasa yang dapat

dimengerti oleh mesin.

Perancangan Ontology

Merujuk kepada domain masalah

yang diangkat, menurut konsep yang telah

dikelasifikasikan oleh terner dalam cabang

Pohon ontologi dimana penulis

menjadikan ontologi yang dibuat termasuk

kedalam event ontologi yaitu tindakan,

kejadian, kegiatan atau situasi, yaitu hal-

hal yang terjadi selama priode waktu,

berfikir tentang arti dari kata-kata jika

memilih kerangka waktu, penyebap, efek,

dan lain-lain merupakan suatu peristiwa.

Berikut adalah rincian dari ontologi yang

telah dibuat.

Ontology Keluhan Pelnggan

Gambar 5. Ontologi Keluhan Konsumer

Pada ontologi diatas, terdapa

superclass yaitu “Keluhan” dan

mempunyai empat subclass yaitu,

“pelanggan”, ”jawaban keluhan”,

”masalah”, dan ”penerima keluhan”. Pada

class keluhan, terdapat dua data property

yaitu no keluhan dan tanggal keluhan

kemudian dari domain dari keluhan dan

tipe data property dari masing-masing

property adalah date and int, terdapat pula

slot yang menjelaskan hubungan antara

kelas dimana terdapat hasTanggal,

hasNomor, hasIsu, hasPermintaan,

hasPenjelasan, hasPenerima. Sebagai

contoh, class keluhan mempunyai

permintaan yang berupa jawaban dari

keluhan.

Ontologi Subclass Pelanggan

Gambar 6. Ontologi Pelanggan

Pada Subclass pelanggan, terdapat

subclass yaitu, member dan non member.

Diamana seorang pelanggan yang sudah

menjadi member dapat memberikan

keluhannya dengan melakukan validasi

member yang contohnya seperti login

dimana terdapat dua data property yaitu

username dan password, domain mereka

adalah validasi member dengan slot yang

ditujukan kepada suatu property yaitu IS

A.

Kemudian pada pelanggan yang

bukan merupakan member, dapat

memberikan keluhan dengan memberikan

identias lengkap yaitu nama, no KTP,

alamat, dan no Telepon yang masing-

masing mempunyai domain dari identitas

lengkap. Pada nama memiliki dua buah

data property yaitu nama depan dan nama

belakang dengan masing-masing tipe data

property mereka adalah string. Pada no

KTP tipe data propertinya adalah INT.

Kemudian pada alamat terdapat dua buah

sub class yaitu elektronik yang

menjelaskan alamat elektronik seperti e-

mail, fax dan website, masing-masing

merupakan instance dari alamat elektronik.

Kemudian pada alamat rumah mempunyai

data property yaitu, No rumah, RT/RW,

nama desa, jalan, perum, kecamatan dan

kelurahan yang masing-masing tipe data

properti mereka adalah stirng dan NT.

Ontologi Subclass Masalah

Gambar 7. Ontologi Masalah

Gambar 8. Ontologi dari subclass

masalah promosi

Gambar 9. Ontology dari subclass

masalah transaksi

Pada masalah, terdapat subclass

yaitu masalah promosi dan masalah ketika

transaksi, konsep tidak jauh berbeda

dengan pada ontologi sebelumya, yaitu

penggunaan tools protégé dimana terdapat

individual yang di lambangkan dengan

menggunakan symbol belah ketupat yang

diberi warna ungu. Individual adalah

sesuatu yang menjelaskan objek dalam

suatu domain yang menarik.

Ontologi Subclass Penerima Keluhan

Gambar 10. Ontologi Penerima Keluhan

Penjelasan pada Ontologi ini sama

seperti penjelasan-penjelasan sebelumnya.

Dimana terdapat 1 super class yang tidak

lain adalah subclass dari super class

keluhan. Dimana seorang penerima

keluhan merupakan seseorang yang legal

atau sah mendapatkan ijin dari perusahaan

dalam menerima keluhan-keluhan yang

masuk.

Ontologi subclass Permintaan Jawaban

Gambar 11. Ontologi Permintaan

jawaban

Pada ontologi permintaan jawaban,

sebuah keluhan pasti membutuhkan

setidaknya 1 jawaban, dimana terdapat 3

subclass yaitu permintaan secara simbolik,

permintaan keuangan dan permintaan

secara ekonomi.

PENUTUP

Kesimpulan

Berdasarkan hasil analisis CRM

dan proses perancangan ontologi, dapat

diambil kesimpulan bahwa:

1. Sistem CRM sebelum

menggunakan teknologi semantik

web sudah dapat memberikan

dampak positif kepada perusahaan

dengan mengintegrasikan seluruh

komponen prusahaan yang

berkaitan dengan layanan

pelanggan, namun dalam kurun

waktu yang semakin lama, data

keluhan pelanggan mulai beraneka

ragam sedangkan datawerhouse

yang digunakan dalam sistem

CRM tidak lagi dapat menjadi

solusi dari keaneka ragaman data

keluhan pelanggan.

2. Teknologi semantik web

merupakan pendekatan yang baru

dalam menangani keaneka

ragaman data, namun pendekatan

melalui database dan kecerdasan

buatan dapat menjadi solusi untuk

mengatasi keanekaragaman data,

khususnya data keluhan pelanggan

dalam sistem CRM. Dengan

mengembangkan sebuah ontologi

sebagai rule yang dapat

mengklasifikasikan data. Sehingga

informasi yang diharapkan dapat

mendekati tingkat akurasi yang

tinggi.

Saran

Penulis menyadari bahwa

penelitian ini masih belum cukup

sempurna, mengingat keterbatasan

kemampuan yang dimiliki penulis. Namun

dari usaha yang telah dilakukan, masih

diperlukannya perbaikan dalam

perancangan ontologi, mengingat semakin

spesifik ontologi yang dibuat, maka

tingkat akurasi akan semakin tinggi.

Kemudian dalam hal waktu, keluhan

pelanggan akan semakin beraneka ragam

dan membutuhkan update terhadap

ontologi yang dibuat sehingga sesuai

dengan apa yang diinginkan oleh user

dalam masa tersebut.

DAFTAR PUSTAKA

[1] Dieter Fensel, James Hendler,

Henry Lieberman, and Wolfgang

Wahlster,

“Spinning the semantic web :

bringing the World Wide Web to

its full potential”, England, 2005.

[2] Gary Tifen , “ANALISIS

CUSTOMER RELATIONSHIP

MANAGEMENT PADA

UNILEVER INDONESIA”,

Jakarta, 2009.

[3] Hiasdinata,” CUSTOMER

RELATIONSHIP

MANAGEMENT (CRM) DAN

APLIKASINYA DALAM

INDUSTRI MANUFAKTUR

DAN JASA”, Jakarta, 2009.

[4] Lily Wulandari, I Wayan Simri

Wicaksana, ” SEMANTIC-WEB

SOLUSI INTEROPERABILITAS

INFORMASI

SEBAGAIPENUNJANG

JARINGAN SISTEM

PRODUKSI”, Jakarta, tahun.

[5] Matthew Horridge, “A Practical

Guide To Building OWL

Ontologies Using Prot´eg´e 4 and

CO-ODE Tools Edition 1.2”, The

University Of Manchester, 2009.

[6] Mustafa Jarrar, ” Towards

Methodological Principles for

Ontology Engineering”, Vrije

Universiteit Brussel, 2005.

[7] Muhammad Awaludin, “SISTEM

NAVIGASI DAN PENCARIAN

BERBASIS KONTEKS PADA

KONTEN E-LEARNING

MENGGUNAKAN TEKNOLOGI

WEB SEMANTIK”,

Surabaya,2009.

[8] Natalya F. Noy, Deborah L.

McGuinness,”Ontology

Development 101: A Guide to

Creating Your First Ontology”,

Stanford, tahun.