JURNAL TEKNIK POMITS Vol. 1, No. 1, (2012) 1-6
1
Pengembangan Repository Pengetahuan Berbasis Ontologi (Ontology-Driven Knowledge Repository) Untuk Tanaman Obat Indonesia Uzlina Rahmawati, Erma Suryani, S.T, M.T, Ph. dan Ahmad Mukhlason, S.Kom, M.Sc. Jurusan Sistem Informasi, Fakultas Teknologi Informasi, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS) Jl. Arief Rahman Hakim, Surabaya 60111 E-mail:
[email protected],
[email protected] Abstrak— Aplikasi knowledge base untuk tanaman obat seperti sistem pakar telah banyak dikembangkan. Representasi knowledge pada aplikasi yang dikembangkan sebelumnya umumnya menggunakan metode konvensional yang memiliki keterbatasan dalam merepresentasikan pengetahuan. Ontology adalah ide baru dalam teknik representasi pengetahuan yang jauh lebih ekspresif dibandingkan teknik representasi
pengetahuan konvensional. Selain itu Ontology juga memiliki kelebihan dalam Semantic based query dibanding teknik tradisional yang syntactic based query. Hasil dari penelitian ini adalah sebuah ontology yang mampu menjadi dasar representasi knowledge tanaman obat Indonesia. Kata Kunci—Tanaman Obat, Knowledge Repository, Web Semantic, Ontology.
I. PENDAHULUAN
M
asyarakat indonesia mewarisi berbagai kekayaan leluhur yang sangat bermanfaat bagi kesejahteraan masyarakat. Diantara warisan kekayaan itu ialah kekayaan tanaman dan pengetahuan tentang kasiat dari tanaman. Dua kekayaan tersebut apabila dikembangkan dan dimanfaatkan maka akan sangat berperan dalam peningkatan derajat kesehatan masyarakat yang masih relatif rendah. Berdasarkan data pada Lokakarya Nasional Tanaman obat Indonesia Kementrian Kehutanan RI 22 Juli 2010, Indonesia memiliki 75% kekayaan tumbuhan dunia yaitu 30.000 jenis tumbuhan. Diantara tumbuhan yang ada di alam Indonesia adalah tanaman yang memiliki khasiat obat. Jumlah tanaman obat ini pun cukup besar, yaitu 90% dari jumlah tumbuhan obat di yang ada di Asia[10]. Meskipun kekayaan tanaman obat yang ada di indonesia sangat melimpah, kenyataannya masyarakat masih belum mengetahui khasiat tanaman yang ada di sekitarnya sehingga masih bergantung pada obat-obatan medis impor. Dari data Badan Penelitian dan Pengembangan Pertanian menyebutkan bahwa Indonesia memiliki ketergantungan yang besar terhadap bahanbaku dan obat konvensional impor senilai 160 juta USD/tahun, padahal berdasar kekayaan tanaman yang dimliki Indonesia berpotensi besar menjadi sumber daya tanaman obat bagi dunia[3]. Oleh karena itu, penting sekali dibuat repositori pengetahuan tanaman obat sehingga dapat
disebarkan kepada masyarakat luas untuk digunakan dan dikembangkan. Ada banyak teknik untuk merepresentasikan pengetahuan, seperti aturan produksi, jaringan Semantic, frme dan schemata dan logic. Beberapa aplikasi tanaman obat telah dibangun, diantaranya yang dikembangkan oleh Balai Jaringan Informasi Ilmu Pengetahuan dan Teknologi (Balai IPTEKnet) BPPT[6]. Sebuah sistem informasi Pemanfaatan Apotik Hidup dengan Metode Forward Chaining juga telah dikembangkan oleh Linda Marlinda dan Pradana Edi Kreshna yang disampaikan dalam seminar dan Call For Paper Munas Aptikom Politeknik Telkom di Bandung 9 Oktober 2010[12]. Kedua sistem tersebut mampu menyajikan informasi jenisjenis tanaman obat, khasiat, dan kandungan zat kimianya. Sistem berbasis aturan memanfaatkan keahlian manusia untuk membuat aturan-aturan (rules) dalam domain tertentu. Informasi yang tersebar di internet (termasuk informasi tentang tanaman obat) memiliki keragaman dalam hal penyajiannya seperti format gambar, teks, suara atau video. Kemudahan dalam menggunakan internet membantu siapa saja yang membutuhkan informasi untuk mencari informasi yang dibutuhkan. Namun seringkali informasi yang disajikan tidak sepenuhnya relevan dengan apa yang diinginkan oleh pengguna misalnya, ketika pengguna ingin mencari informasi tentang buah anggur dengan menggunakan salah satu mesin pencari yang populer saat ini, Google, maka hasil pencarian yang ditemukan pada halaman awal adalah anggur yang merupakan jenis minuman, anggur yang merupakan salah satu jenis buah, dan anggur yang merupakan jenis kehamilan. Atau ketika seorang ingin mencari informasi tentang buah apel maka yang muncul adalah perusahaan teknologi Apple, dan nama-nama organisasi yang lain. Oleh karena itu, diperlukan sebuah metode pencarian informasi yang dapat menyajikan informasi yang relevan dengan apa yang dinginkan pengguna dari seluruh informasi yang dimiliki. Masalah tersebut juga dapat terjadi karena masalah keragaman pada tingkat Semantic karena perbedaan pemahaman mengenai suatu konsep. Contoh perbedaan pemahaman terhadap suatu konsep misalnya adalah perbedaan dalam memahami suatu istilah, dimana sebuah istilah memiliki arti yang berbeda, atau istilah yang berbeda tetapi memiliki arti yang sama. Hal lain yang menjadi masalah keragaman informasi adalah model taksonomi istilah yang digunakan. Dalam website IPTEKnet, tanaman obat
JURNAL TEKNIK POMITS Vol. 1, No. 1, (2012) 1-6 ditampilkan dalam bahasa lokal tanaman, dan pencarian menyajikan informasi berdasar penyakit. Wibsite Plantamor taksonomi tanaman, menampilkan tanaman dengan bahasa ilmiah tanaman. Sumber informasi yang lain menyajikan informasi penyakit tanpa mengkaitkan dengan tanaman obat. Dan ada banyak informasi lain yang juga menyediakan informasi yang berhubungan dengan tanaman obat yang disajikan dalam format dan konsep yang berbeda-beda. Keragaman informasi kemudian menyebabkan kendala pada pertukaran informasi dimana informasi akan sulit unutuk dipertemukan sehingga dalam melakukan pencarian, seseorang harus membuka banyak halaman informasi. Salah satu pendekatan yang memungkinkan untuk menjembatani masalah ini adalah pemanfaatan Web Semantic yang memanfaatkan teknologi Ontology. Ontology adalah suatu teknik merepresentasikan pengetahuan yang diimplementasikan dengan web Semantic yang secara teknik direperesentasikan dalam bentuk class, property, facet, dan instance. Ontology dikembangkan dengan bahasa OWL (Web Ontology Language) memiliki kelebihan dalam merepresenstasikan sebuah domain serta hubungan yang ada didalam domain karena OWL dapat mendefinisikan relasi antar clas dan karakteristik dari properties. Kelebihan lain dari Ontology adalah kemampuannya dalam menangani ambiguitas. Masalah yang muncul dari dari aspek kebahasaan, dimana suatu kata bisa saja memiliki banyak makna dapat ditangani. Oleh karena itu pengembangan repositori pengetahuan tentang tanaman obat dengan menggunakan basis Ontology perlu dilakukan. II. TEORI PENUNJANG A. Tanaman Obat Tanaman secara umum diartikan sebagai tumbuhan yang sudah dibudayakan. Sedangkan tumbuhan merupakan biota botanik yang tumbuh liar. Dalam penelitian kali ini tanaman obat adalah semua jenis tanaman yang mengandung senyawa kimia alami, yang memiliki efek farmakologis dan bioaktivitas penting mulai dari potensi sebagai agen anti penyakit infeksi sampai penyakit degeneratif. Tanaman yang dapat dijadikan sebagai alternatif pengobatan idealnya adalah tanaman yang telah diteliti dan ditetapkan efek farmakologis dan toksitas kliniknya. Sehingga apabila telah melewati pengujian pada pasien, tanaman tersebut telah memiliki nilai ekonomi dan berdaya guna tinggi. Tanaman obat diyakini mampu menyembuhkan berbagai penyakit, dapat didapatkan dengan harga yang relatif murah, dan efek samping yang ringan. Salah satu pengembangan produk dari tanaman obat adalah obat herbal. Parameter terkait ketentuan mutu dan keamanan obat herbal telah dibuat oleh pemerintah dan terdokumentasikan berupa standar resmi seperti Materia Medika Indonesia, Monografi Ekstrak, dan Farmakope Herbal.
2 B. Repositori Pengetahuan Repositori pengetahuan adalah sebuah sistem yang terkomputerisasi yang dapat menangkap, mengatur dan megkategorikan pengetahuan. Sebuah repositori merupakan kumpulan pengetahuan pada suatu domain pengetahuan. Repositori pengetahuan dibangun dengan tujuan untuk memudahkan para peneliti dalammencari referensi sesuai dengan ruang lingkup laboratorium penelitian [7]. Dengan knowledge repository, pengguna dapat dengan mudah mendapatkan pengetahuan tertentu dari suatu domain pengetahuan yang diinginkan. C. Web Semantik 1. Devinisi Web Semantik Web semantik (Semantic web) adalah web yang mampu menjelaskan hal-hal dengan cara yang dapat dimengerti oleh komputer. Berners-Lee mendefinisikan web semantic sebagai berikut : "The semantic web is an extension of the current web in wich information is given well-defined meaning, better enabling computers and people to work in cooperation"[5]. Web yang kita jumpai saat ini pada umumnya menampilkan informasi dalam halaman HTML dengan menggunakan mesin pencari/browser berbasis keyword. alah satu tujuan utama dikembangkannya Web semantic adalah didapatkannya web yang mampu menjadikan interaksi hypertex dengan penggunanya menjadi sangat intuitif dan informasi yang diberikan berupa represntasi yang akurat (sesuai dengan yang diinginkan pengguna). Web semantic dapat mengolah bahasa dan mengenali homonim, sinonim, atau atribut yang berbeda pada suatu database. 2. Arsitektur Web Semantik
Gambar 1 Semantic web layers (Miller, 2001)
Gambar 1 menunjukkan lapisan yang merupakan arsitektur web semantik[15]. - Lapisan Unicode danlapisan URI memastikan bahwa kita menggunakan set karakter internasional dan menyediakan sarana untuk mengidentifikasi objek dalam Web Semantic. - LapisanXML dengan definisi namespace dan skema XML memastikan kita dapat mengintegrasikan definisi Web Semantic dengan standar berbasis XML lainnya. - Lapisan RDF [RDF] dan RDF Schema [RDFS] memungkinkan untuk membuat pernyataan tentangobjek dengan URI dan menentukan kosakata yang dapat disebut oleh URI
JURNAL TEKNIK POMITS Vol. 1, No. 1, (2012) 1-6
3
- Lapisan Ontology merepresentasikan bentuk umum aturan/kesepakatan mengenai meaning dari data. Layer ini mendukung evolusi kosa kata karena dapat menentukan hubungan antara konsep yang berbeda. - Lapisan Digital Signatureuntuk mendeteksi perubahan pada dokumen. - Lapisan Logika memungkinkan penulisan aturan atau intelligent reasoning dengan data yang meaningful. - LapisanBukti (proof) mengeksekusi aturan dan mengevaluasi bersama-sama dengan mekanisme XML .
set, R:C1 x C2 X . . . x Cn. Sebagai contoh dari relasi binari termasuk subclass-of dan connected-to. Relasi harus mampu mendefinisikan hubungan dari entitas yang ada. 3. Fungsi (functions) Adalah sebuah relasi khusus dimana elemen ke n dari relasi adalah unik untuk elemen ke n-1. F:C1 x C2 x . . . Cn-1 ¡ > Cn, contohnya adalah Mother-of. 4. Aksiom (axioms) Digunakan untuk memodelkan sebuah sentence yang selalau benar. 5. Instances Instances adalah komponen dasar dari suatu Ontology. Instance atau Individual menyatakan obyek-obyek dalam suatu domain yang diteliti yang digunakan untuk merepresentasikan elemen nyata seperti hewan, tanaman, dan manusia, maupun elemen abstrak seperti bilangan dan huruf.
- LapisanTrust adalah aplikasi untuk memastikan bukti yang diberikan dapat dipercaya atau tidak. D. Ontology Neches dan rekannya memberikan definisi tentang Ontology yaitu bahwa: “Ontology merupakan definisi dari pengertian dasar dan relasi vokabulari dari sebuah area sebagaimana aturan darikombinasi istilah dan relasi untuk mendefinisikan vakabulari”[17]. Kemudian Gruber (1993) mendefinisikan Ontology sebagai sebuah spesifikasi eksplisit dari istilah dalam domain dan hubungan di antara istilahistilah tersebut[8]. Guarino dan Giaretta (1993) mengumpulkan hingga tujuh definisi yang berkorespondken dengan syntactic dan Semantic interpretasi[9]. Barnaras pada proyek KACTUS memberikan definisi Ontology yang berdasarkan pada pengembangan Ontology. Definisi yang diberikan adalah : "Sebuah Ontology memberikan pengertian untuk penjelasan secara eksplisitdari konsep terhadap representasi pengetahuan pada sebuah knowledge base"[5]. Natalya F. Noy and Deborah L. McGuinness memaparkan definisi Ontology yaitu “Deskripsi formal yang eksplisit dari konsep dalam domain wacana (kelas (kadang disebut konsep)), sifat dari masing-masing konsep yang menjelaskan berbagai fitur dan atribut dari konsep (slot (kadang disebut peran atau properti)), dan pembatasan slot (aspek (kadang disebut pembatasan peran))”[13]. Dari berbagai pandangan tentang Ontology, dapat diberikan pengertian Ontology dalam lingkungan Semantic sebagai kumpulan istilah dan beberapa spesifikasi dari arti yang bersangkutan, termasuk definisi dan konsep hubungan struktur pada sebuah domain dan batasan yang mungkin dalam interpretasi suatu istilah. Komponen Ontology terdiri dari[18]: 1. Konsep (Concept) Concept (juga dikenal sebagai classes, object dan catagories) menjelaskan konsep-konsep suatu domain. Sebuah konsep terdiri dari obyek-obyek yang merupakan penjelasan dari tugas, fungsi, aksi, strategi, dan sebagainya. Sebuah kelas juga bisa memiliki subkelas yang akan mempresentasikan konsep yang lebih spesifik daripada superkelasnya 2. Relasi (relation) Merupakan representasi sebuah tipe dari interaksi antara konsep dari sebuah domain. Secara formal dapat didefinisikan sebagai subset dari sebuah produk dari n
III. SPESIFIKASI DAN KONSEPTUALISASI Pengembangan ontology dilakukan dengan menggunakan metode Methontology yang terdiri dari fase utama[11]: Spesifikasi, konseptualisasi, formalisasi, dan implementasi. A.
Spesifikasi 1. Domain ontology yang akan dikembangkan adalah Tanaman Obat . 2. Tujuan pembuatan ontology pada tugas akhir kali ini adalah untuk mendapatkan sebuah model ontology untuk tanaman obat. 3. Model yang diharapkan mencakup ontology yang menerangkan hal-hal berikut: Taksonomi tanaman Nama lokal tanaman Ciri umum tanaman (habitus, batang , dan percabangan) Ciri daun, bunga, buah Tempat tumbuh Manfaat tanaman obat Bagian tanaman yang memiliki manfaat Cara penggunaan tanaman Dosis pemakaian Kandungan kimia (yang berbahaya dan yang bermanfaat) 4. Batasan Batasan knowledge (pengetahuan) yang akan diproses adalah sebagai berikiut: - Manfaat tanaman obat berdasar manfaat kandungan kimia - Jenis tanaman yang dapat dibudidayakan berdasar habitatnya. Repositori pengetahuan ini dikembangkan berdasarkan data tanaman obat dari Jaringan Informasi Ilmu Pengetahuan dan Teknologi (Balai IPTEKnet) BPPT. Ontology akan dikembangkan dengan tools Protégé_4.1 sebagai framework untuk membuat domain Ontology, menyesuaikan form untuk entry
JURNAL TEKNIK POMITS Vol. 1, No. 1, (2012) 1-6 data, memasukan data, dan untuk mengenerate query Ontology. 5. Contoh kegunaan ontology Pembudidaya tanaman : mengetahui tanaman obat yang dapat mengobati penyakit tertentu. Pengguna tanaman obat : Mengetahui efek negatif atau positif dari tanaman obat, sehingga dapat menentukan tanaman obat yang tepat untuk digunakan. Mengetahui tanaman obat yang cocok untuk dibudidayakan didaerah tertentu. 6. Sumber pengetahuan yang digunakan adalah sebagai berikut: 1) Interview dengan expert 2) Patofisiologi untuk keperawatan, Penerbit Buku Keperawatan, 2000 3) Pharmacotherapy Handbook, Seventh Edition The McGraw-Hill Companies, Inc 2009[4]. 4) Penelitian Tanaman Obat di Beberapa Perguruan Tinggi di Indonesia. Pusat Penelitian dan Pengembangan Kesehatan Departemen Kesehatan RI, Jakarta 2010 B.
Konseptualisasi 1. Tanaman, menerangkan hirarki kelas tanaman yang akan digunakan adalah hierarki plantae dimulai tingkatan tertinggi (kingdom) hingga tingkatan paling bawah (Genus)[16]. 2. Naman tanaman, nama tanaman terbagi yang akan dijelaskan dalam ontologi ini adalah nama lokal di Indonesia dan nama luar negeri. 3. Ciri umum tanaman, menerangkan habitus, batang , percabangan dan akar dari tanaman obat. 4. Ciri daun menjelaskan deskripsi daun tanaman. 5. Ciri bunga menjelaskan deskripsi bunga tanaman. 6. Ciri buah menjelaskan deskripsi buah tanaman. 7. Ciri akar mendeskripsikan jenis akar tanaman. 8. Habitat menjelaskan kondisi tempat yang dibutuhkan tanaman obat untuk berkembang biak. 9. Manfaat tanaman obat menjelaskan khasiat obat dalam mengatasi penyakit tertentu. 10. Bagian tanaman memberikan informasi yang menerangkan bagian tanaman yang dapat digunakan sebagai obat/ramuan obat. 11. Cara penggunaan menerangkan cara menggunakan bagian tanaman sebagai obat. 12. Dosis pemakaian menerangkan jumlah atau ukuran dari suatu tanaman yang akan digunakan sebagai obat. 13. Kandungan kimia menerangkan kandungan kimia dalam tanaman yang memiliki manfaat bagi pengobatan dan kandungan kimia yang memiliki efek negatif terhadap kesehatan manusia. 14. Penyakit, mendefinisikan penggolongan penyakit.
4 IV. IMPLEMENTASI Implementasi konsep dilakukan kedalam kelas, object properti, data property , individu, dan facet (batasan) dengan menggunakan tool protege[1]. A.
Menentukan Kelas dan Hirarki Kelas
Kelas yang dibuat terdiri dari Plantae, senyawa, bagian tanaman, dan penyakit. B.
Membuat Object Property Object properti ini menerangkan relasi individu dan individu yang lain dalam suatu kelas. C.
Membuat Data Property Data property menerangkan relasi antara instance terhadap data value (RDF literal dan XML Schema datatype). Data property dibuat dengan menggunakan Datat Properties tab. D.
Menambahkan Individu Individu menyatakan Instance yang menjadi object dalam domain tanaman obat. Individu dapat berupa nama spesies tanaman , nama penyakit, dan senyawa kimia, serta sinonim dari masing-masing individu. E.
Membuat Relasi Individu
Relasi antar individu dibuat dengan meanambahkan property assertion untuk masing masing individu. F.
Mendefinisikan Data Property Assertion Individu yang memiliki data property didefinisikan dengan menggunakan Data property Assertion dalam Property Assertion suatu individu[20]. Seluruh kelas, relasi yang dibentuk dalam ontology tanaman obat terlihat pada gambar 2:
Gambar 2 : Kelas dan relasi dalam ontology
G.
Uji Coba FaCT ++ Fact ++ adalah salah satu plugin protege dapat digunakan untuk mengklasifikasi dan menguji kekonsistensian logika model ontology yang telah dibangun berdasarkan relasi hirarki, axiom dan rule yang dihasilkan[14]. Dengan melakukan reasoning dengan fact ++, kelas yang inconsisten akan terlihat merah dan dikenal sebagai Probe Class yang ditandai dengan warna merah. Sehingga apabila pada model ontology yang dibuat terdapat kelas yang inconsisten, kelas tersebut akan menjadi berwarna merah. Pada uji coba kali ini,
JURNAL TEKNIK POMITS Vol. 1, No. 1, (2012) 1-6
5
protege tidak menunjukkan warna kelas yang merah dan tidak ada penjelasan kelas yang inconsisten.
penyakit yang ingin disembuhkan. Hasil pencarian yang dapat menyembuhkan ginjal ditunjukkan pada gambar 5
H.
Uji Coba dengan Visualization Ujicoba pertama dilakukan dengan menampilkan satu instance dari kelas Plantae dan menampilkan relasi menyembuhkan maka hasil ujicoba ditunjukkan pada gambar 3. Kemudian uji coba kedua dilakukan pencarian menggunakan satu kata kunci sebuah instance "Tetra Hidro Cannabinol" pada OntoViz dan menampilkan kemungkinan relasi yang ditampilkan dilakukan untuk melihat hubungan data yang ditampilkan. Hasil dari uji coba terlihat pada gambar 4.
Gambar 5: pencarian tanaman yang mengobati ginjal
Pengujian pertanyaan 2 Pertanyaan pertama menguji pencarian individual yang memiliki relasi Disembuhkandengan berdasarkan tanaman obat. Hasil pencarian yang dapat menyembuhkan ginjal ditunjukkan pada gambar 6.
Pengujian pertanyaan 3 Pertanyaan ke tiga menguji ontology dengan menggunakan dua relasi yang menghubungkan 3 konsep dalam ontology yaitu konsep habitat (PH) dan konsep penyakit dan konsep baru yang dihasilkan. Hasil pengujian pertanyaan kedua ditunjukkan pada gambar 7.
Gambar 3 : relasi antar individu
Gamabar 4 : Pencarian dengan satu keyword
I.
Uji Coba dengan DL Query Pengujian dengan query dilakukan dengan menggunakan Description Logic Query (DL Query). Uji coba dilakukan dengan menguji apakah ontology mampu menjawab pertanyaan pengguna. Pertanyaan yang dibuat sebagai bahan uji coba adalah sebagai berikut: 1) Tanaman apa saja yang menyembuhkan penyakit ginjal? 2) Apa saja khasiat tanaman jahe jahe? 3) Jenis tanaman yang menyembuhkan batuk dan dapat dikembangkan pada daerah dengan habitat tertentu (misalnya PH 5.5)? 4) Jenis tanaman obat apakah yang dapat mengobati Hipertensi dan yang memiliki senyawa kimia berbahaya? Hasil pengujian untuk setiap pertanyaan adalah sebagai berikut : Pengujian pertanyaan 1 Pertanyaan pertama menguji pencarian individual yang memiliki relasi menyembuhkan berdasarkan
Gambar 6 : Pencarian khasiat jahe
Gambar 7 : Pencarian dengan 2 relasi
JURNAL TEKNIK POMITS Vol. 1, No. 1, (2012) 1-6
Pengujian pertanyaan 4 Pengujian ke empat merupakan pengujian tanaman obat yang mampu menyembuhkan penyakit Hipertensi namun memiliki senyawa berbahaya. Gambar 8 menunjukkan hasil query uji coba ke 4.
6 memudahkan pengguna dalam melakukan pencarian sumber informasi tentang tanaman dan penyakit tanpa harus membuka dan memilih-milih halaman informasi yang berbeda-beda secara satu persatu.
3. Ontology mendukung pencarian suatu data/informasi yang konvergen dengan melakukan pendefinisian konsep mengenai kata kunci yang dimaksudkan oleh pengguna. Hal tersebut dilakukan dengan klasifikasi informasi berdasarkan pada model ontology OWL sehingga informasi yang ditampilkan dalam web berbasis ontology telah terspesifikasikan. DAFTAR PUSTAKA [1] [2] [3]
Gambar 8 : Pencarian dengan 2 relasi
J.
Pemanfaatn Ontology Ujicoba pemanfaatan ontologi tanaman obat dilakukan menggunakan sebuah project dari SIMILE. Aplikasi bantu yang digunakan dari SIMILE tersebut adalah sebuah web server yang bernama Semantic Bank. Semantic Bank ini dapat di-download dari http://simile.mit.edu/wiki/Semantic_Bank[3]. Semantic Bank merupakan sebuah tool yang bebas untuk dipergunakan dan mendukung pemanfaatan ontologi. Gambar 9 berikut ini adalah halaman web setelah dilakukan pencarian dengan keyword "jahe"
[4] [5] [6] [7]
[8]
[9] [10]
[11] [12]
[13]
[14] [15] [16] [17] [18]
Gambar 9 : Pencarian densgankeyword 'jahe"
V. KESIMPULAN/RINGKASAN Berdasarkan pada hasil uji coba, dapat ditarik kesimpulan sebagai berikut: 1. Pembuatan ontology dilakukan untuk membuat konsep pengetahuan tentang tanaman obat dan penyakit yang berasal dari sumber data yang berbeda. Pembuatan kelas, properti, dan instance dilakukan dengan menggunakan tool protege. 2. Representasi dalam bentuk OWL dapat menjadi alternatif penyajian pengetahuan tentang tanaman obat, sehingga
Anon, Protégé, http://protege.stanford.edu/, 2012. Anon, Semantic Bank , http://simile.mit.edu/wiki/Semantic_Bank/, 2008. Badan Penelitian dan Prngembangan Pertanian. (2005). Prospek dan Arah Pengembangan Agri BisnisTanaman Obat. Barbara G. Wells, J. T. (2009). Pharmacotherapy Handbook. [Berners-Lee, T. (1998). Design Issues. Retrieved from http://www.w3.org/DesignIssues/RDFnot.html BPPT. (2005). Tanaman Obat Indonesia. Retrieved 4 12, 2012, from IPTEKnet Sentra Informasi IPTEK: http://www.iptek.net.id Ginting, M. B. (2010). Pengembangan Sistem Repository Pengetahuan Berbasis Ontology dan Jaringan Semantik. Perpustakaan Pertanian Vol. 19 . Gruber, T. R. (1993). Retrieved from Toward Principles for the Design of Ontologies Used for Knowledge Sharing: http//www.tomgruber.org/writing/onto-design.pdf Guarino, C. a. (1993). An Ontology of Meta-Level Categories. Kementerian Kehutanan Republik Indonesia . (2009). Lokakarya Nasional Tanaman Obat Indonesia . Retrieved 4 27, 2012, from http://www.dephut.go.id/ Mariano Ferndndez, A. G.-P. (1997). Methontology: From Ontological Art Towards Ontological Engineering. Marlinda.(2010). Sistem Informasi Pemanfaatan Apotik Hidup dengan Metode Forward Chaining. (2010, Oktober 9). Retrieved April 2012, from Repository Jurnal Politeknik Telkom: http://openjurnal.politekniktelkom.ac.id/ McGuinness, N. F. (2000). An Environment for Merging and Testing Large Ontologies. Principles of Knowledge Representation and Reasoning. McGuinness, N. F. (n.d.). Ontology Development 101: A Guide to Creating Your. Protege Stanford Publication . Miller, M.-R. K. (2001). W3C Semantic Web Activity. http://www.w3.org/2001/12/semweb-fin/w3csw. Mus, C. (2008). informasi spesies. Retrieved 3 6, 2012, from your plant database: http://www.plantamor.com/ R. Neches, R. F. (1991). Enabling technology for knowledge sharing. Enabling technology for knowledge sharing. Wicaksana, I. W. (2004.). Survey dan Evaluasi metode Pengembangan Ontology.
