Figure 1. Ilustrasi konsep jaringan Knowledge Graph modern (https://realkm.com/2023/10/09/introduction-to-knowledge-graphs-part-6-summary-and-conclusion/)

Bayangkan Anda sedang menjelaskan dunia kepada seseorang yang baru pertama kali melihatnya. Anda tidak hanya menyebut kata-kata secara acak Anda menjelaskan hubungan:

“Jakarta ada di Indonesia.”
“Air tersusun dari hidrogen dan oksigen.”
“OpenAI membuat model bahasa.”

Hubungan inilah yang membuat informasi masuk akal. Menariknya, mesin butuh cara yang sama agar bisa benar-benar memahami data. Di sinilah Knowledge Graph (KG) menjadi penting: struktur data yang menghubungkan fakta menjadi jaringan pengetahuan yang bermakna.

Database menyimpan data. Knowledge Graph menyimpan makna.

Apa Itu Knowledge Graph?

Knowledge Graph memodelkan dunia sebagai:

  1. Node → entitas (orang, tempat, konsep)
  2. Edge → hubungan antar-entitas
  3. Ontology → aturan dan struktur konsep
  4. Attributes → detail pendukung

Contoh sederhana:

  1. Node: Jakarta, Indonesia
  2. Relasi: Jakarta — ibu kota dari → Indonesia

Graph seperti ini membantu mesin melihat hubungan, bukan hanya fakta terpisah.

Kenapa Knowledge Graph Penting?

  1. Mesin Bisa Mengerti Konteks
    Jika Anda bertanya: “Negara mana yang mata uangnya yen?” Graph cukup mengikuti relasi: Yen → mata uang → Jepang → negara
  2. Data Tidak Lagi Terpisah
    Database tabel tradisional bersifat kaku. Graph membuat semuanya saling terhubung secara natural.
  3. Cocok untuk Data Tidak Terstruktur
    Artikel berita, PDF, email, dan laporan bisa diekstrak menjadi graph menggunakan NLP + ML.

Contoh Penggunaan Knowledge Graph

  1. Google Knowledge Graph: Dipakai Search untuk memberikan jawaban langsung tanpa membaca seluruh halaman web.
  2. Microsoft Satori: Dasar relasi di LinkedIn (orang → perusahaan → industri).
  3. Wikidata: Proyek global yang menjadi “kamus pengetahuan terstruktur” internet.
  4. E-commerce: Untuk rekomendasi cerdas (“Pembeli ini juga membeli X, Y, Z”).
  5. Penipuan Keuangan: Graph menghubungkan transaksi → akun → perangkat → lokasi → pola mencurigakan.
  6. Medis dan Riset: Hubungan obat, gejala, gen, dan penyakit untuk menemukan pola klinis baru.

Figure 2. Contoh knowledge graph lengkap dengan entitas dan relasi (https://neo4j.com/blog/knowledge-graph/what-is-knowledge-graph/)

Bagaimana Knowledge Graph Dibangun?

Pipeline umumnya melibatkan:

  1. Entity Extraction
    Mengambil nama orang, lokasi, perusahaan, produk, dan konsep.
  2. Relation Extraction
    Mengidentifikasi hubungan: “A bekerja di B”, “C berada di D”, “E adalah jenis dari F”.
  3. Graph Construction
    Semua entitas dan relasi disatukan menjadi jaringan terhubung.
  4. Reasoning & Query
    Graph algorithm (PageRank, BFS, embeddings) menemukan pola baru.
  5. Enrichment
    Graph terus diperbarui dengan data baru, crawling, atau model LLM.

Graph Database: Rumah Untuk Knowledge Graph

Beberapa sistem populer:

  1. Neo4j
  2. Amazon Neptune
  3. TigerGraph
  4. ArangoDB

Dengan query seperti Cypher, kita bisa dengan mudah bertanya:

  1. “Apa rute hubungan paling relevan antara entitas A dan B?”
  2. “Apa saja kategori dari produk ini?”
  3. “Siapa saja yang terhubung melalui pola tertentu?”

Ini sangat sulit dilakukan jika menggunakan SQL tabel tradisional.

 

LLM + Knowledge Graph: Kombinasi yang Menakjubkan

LLM (GPT, Gemini, Claude) hebat dalam bahasa, tetapi kurang dalam:

  1. fakta terstruktur
  2. reasoning simbolik
  3. data terbaru
  4. hubungan eksplisit

Knowledge Graph melengkapi LLM melalui:

  1. Graph RAG
  2. Neural-symbolic reasoning
  3. Entity linking + grounding

LLM bisa “berbicara”, KG bisa “menalar”. Digabungkan, keduanya menjadi fondasi AI modern yang lebih kuat dan lebih akurat.

 

Di Balik Jaringan Pengetahuan yang Tak Terlihat

Pada akhirnya, Knowledge Graph menghadirkan cara baru bagi mesin memahami dunia bukan sebagai daftar fakta, tetapi sebagai jaringan makna. Persis seperti manusia, mesin mulai belajar melihat hubungan, bukan hanya informasi yang berdiri sendiri.

Di tengah derasnya data digital, graph membantu AI tetap terhubung dengan konteks. Mesin tidak sekadar memberi jawaban, tetapi memahami bagaimana semuanya saling terkait. Sebuah Langkah kecil menuju AI yang penalarannya lebih dekat pada intuisi manusia.

 

Penulis:
Emmanuel Daniel Widhiarto, S.Kom – FDP Scholar

 

Referensi

RealKM. (2023). Introduction to Knowledge Graphs. https://realkm.com

Neo4j. (2024). What Is a Knowledge Graph? https://neo4j.com

IBM. (2024). Knowledge Graph Overview. https://www.ibm.com/think/topics/knowledge-graph

Ontotext. (2024). Knowledge Graph Fundamentals. https://www.ontotext.com/knowledgehub/fundamentals/what-is-a-knowledge-graph/