Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

Abstrak :
Internet adalah salah satu teknologi yang membawa perubahan besar dalam kehidupan manusia. Semenjak dicetuskannya ide tentang World Wide Web oleh Tim Berners Lee, perkembangan Internet telah menjangkau hampir semua wilayah belahan dunia dan memudahkan manusia dalam menjalankan aktivitasnya. Tim Berners-lee meilhat keadaan Internet saat ini masih belum dapat mencapai tujuan awal Internet, yaitu menjadi Information Storage Space. solusi dari permasalahan tersebut adalah konsep yang dinamakan Semantic Web. Saat ini Semantic Web telah dimulai digunakan secara luas. Beberapa website telah memulai proses konversi data yang tersimpan kedalam bentuk berkas RDF. Proses konversi dapat menghasilkan berkas RDF dengan ukuran sangat besar (3.7 gigabita). Ukuran berkas RDF yang sangat besar menyulitkan proses penyimpanan dan perolehan informasi. Pada penelitian ini dilakukan perbandingan kinerja antara beberapa RDF Storage program untuk mengukur tingkat efektifitas dan efisien dalam peroses penyimpanan data RDF. Hasil perbandingan ini digunakan untuk merumuskan sebuah mekanisme yang dapat mengoptimasi proses penyimpanan data RDF sehingga menjadi lebih efektif dan efisien. Penelitian ini diharapkan menghasilkan perbaikan spesifik terhadap salah satu RDF Storage program, ataupun pengembangan sebuah tahap pre-processing terhadap semua RDF Storage program.

Abstrak :
Salah satu tantangan bagi pengembangan teknologi e-learning selanjutnya adalah mengembangkan sistem pembelajaran yang memiliki fitur personalisasi sesuai dengan kondisi setiap pembelajarnya. Untuk itu diperlukan sistem yang dapat mengerti data informasi mengenai pembelajar dan kemudian menyajikan materi pembelajaran yang cocok dengan pembelajar tersebut. Penelitian di Fasilkom UI mengembangkan sistem personalized e-learning yang melakukan personalisasi berdasarkan gaya belajar (learning style) dan performa pembelajaran yang sudah dilakukannya (pre-knowledge). Selain itu sistem personalized e-learning ini juga dapat merekomendasikan mata kuliah yang cocok sesuai karakteristik pembelajar. Untuk melakukan penelitian ini digunakan teknologi Semantic Web. Salah satu komponen inti dari teknologi semantic web adalah penggunaan ontologi sebagai format struktur data. Salah satu ontologi penting yang digunakan untuk membangun personalized e-learning adalah ontologi user-model. Ontologi usermodel digunakan untuk memodelkan pengguna sistem personalized e-learning. Penelitian yang dilakukan penulis ini adalah merancang suatu ontologi user-model untuk pengembangan sistem personalized e-learning sekaligus melakukan observasi terhadap teknologi Semantic Web khususnya mengenai ontologi.

---

Next challenge of e-learning development is developing learning sysrem which have personalisation feature based on the condition of every learner. It is needed the system that able to understand information data about a learner and then gives suitable learning materials for the learner. At Fasilkom UI, it is developed the personalization e-learning system which doing personalization based on learning style and learning performance. Beside that, this system also can recommend courses that suitable for characteristics of learner. Semantic Web technology is being used for this research. One of the main component of semantic web technology is usage of ontology for data structure format. One important ontology used for developing personalized e-learning is user-model ontology. User-model ontology is used for modelling a user of personalized e-learning. The research that being done by writer in is desingning an user-model ontology for personalized elearning develoment and also doing observation about semantic web technology, especially about ontology.

Abstrak :
Salah satu tolak ukur yang paling mudah dilihat dari pembelajaran adalah dengan performa yang ditunjukan terhadap suatu konsep tertentu. Hal itu juga berlaku dalam ELearning, setiap pembelajar akan menghasilkan performa terhadap suatu konsep yang dipelajari. Pembelajaran pada E-Learning akan lebih efektif dengan menggunakan personalisasi karena setiap pembelajar akan mendapatkan materi sesuai dengan karakteristiknya. Pada penelitian ini personalisasi dilakukan menggunakan teknologi Semantic Web yaitu ontologi, dalam hal ini ontologi yang dibahas adalah ontologi Learning Performance yang menyimpan nilai performa dari pembelajaran suatu konsep tertentu. Penelitian ini bertujuan untuk merancang ontologi Learning Performance untuk personalisasi E-Learning kemudian melakukan visualisasi menggunakan software portal. Visualisasi menggunakan portal dilakukan agar data lebih mudah dipahami.

---

One of assessment of learning that can be easily seen by using performance that is shown for certain concept. This is also happen in E-Learning, every learner will show result for certain concept they have learned. Learning will be more effective if using personalization, because learner can get study material that was match with their learning characteristic. In this research, personalization is doing by using ontology, more specificly Learning Performance ontology that keep performance value from learning some concept. This research aim for design Learning Performance ontology for ELearning personalization then to visualize with software portal. Visualization using portal is in order that data can be easier to understand.

Abstrak :
Setiap pembelajar memiliki karakteristik berbeda-beda antara lain berupa gaya belajar, prior knowledge, dan kecerdasan. Permasalahan ini sulit sekali diakomodasi pembelajaran tradisional. Berawal dari e-commerce, personalisasi meluas ke berbagai bidang TI termasuk pembelajaran online. Teknologi untuk personalisasi salah satunya adalah semantic web yang dapat membuat sistem menjadi adaptif. Tahap awal dalam pengembangan sistem berbasis semantic web adalah pemodelan dengan ontologi yang memiliki kemampuan reasoning terhadap banyak data. Salah satu ontologi yang harus dikembangkan adalah student model ontology yang dikembangkan pada penelitian ini dengan mempertimbangkan aspek gaya belajar dan performa sebagai representasi prior knowledge dan kecerdasan siswa.

---

Each learner has different characteristics including learning styles, prior knowledge, and intelligence. This problem is very difficult to accommodate by traditional learning. Starting from e-commerce field, personalization extends to various fields of IT including online learning. One of technologies for personalization is semantic web which makes systems adaptive. The first stage is modeling with ontology that has ability of reasoning large of data. One of the ontologies that must be developed is student model ontology, which is developed by considering learning styles and performance aspect that represents students prior knowledge and intelligence.

Abstrak :
This volume constitutes the thoroughly refereed proceedings of 11 international workshops held as part of the 8th Extended Semantic Web Conference, ESWC 2011, in Heraklion, Crete, Greece, in May 2010. The 22 revised full papers presented were carefully reviewed and selected from a total of 75 submissions to the workshops during two rounds of reviewing and improvement. The papers are organized in topical sections on the following workshops: 1st International Workshop on eLearning Approaches for the Linked Data Age, 1st Workshop on High-Performance Computing for the Semantic Web, 3rd International Workshop on Inductive Reasoning and Machine Learning for the Semantic Web, 1st Workshop on Making Sense of Microposts, 1st Workshop on Ontology and Semantic Web for Manufacturing, 1st Workshop on Question Answering over Linked Data, 4th International Workshop on REsource Discovery, 6th International Workshop on Semantic Business Process Management, 1st Workshop on Semantic Publication, 1st Workshop on Semantics in Governance and Policy Modelling, and 1st International Workshop on User Profile Data on the Social Semantic Web.

Abstrak :
This book constitutes the refereed proceedings of the 9th Extended Semantic Web Conference, ESWC 2012, held in Heraklion, Crete, Greece, in May 2012. The 53 revised full papers presented were carefully reviewed and selected from 212 submissions. They are organized in tracks on linked open data, machine learning, natural language processing and information retrieval, ontologies, reasoning, semantic data management, services, processes, and cloud computing, social Web and Web science, in-use and industrial, digital libraries and cultural heritage, and e-government. The book also includes 13 PhD papers presented at the PhD Symposium.

Abstrak :
This book constitutes the refereed post-proceedings of the Joint International Semantic Technology Conference, JIST 2011, held in Hangzhou, China, in December 2011. This conference is a joint event for regional semantic Web related conferences. JIST 2011 brings together the Asian Semantic Web Conference 2011 and the Chinese Semantic Web Conference 2011. The 21 revised full papers presented together with 12 short papers were carefully reviewed and selected from 82 submissions. The papers cover a wide range of topics in disciplines related to semantic technology including applications of the semantic web, management of semantic web data, ontology and reasoning, social semantic web, and user interfaces to the semantic web.