## JSAI : Journal Scientific and Applied Informatics
Vol. 7, No. 1, Januari 2024, hal. 135~140 E-ISSN: 2614-3054; P-ISSN: 2614-3062, accredited by Kemenristekdikti, Sinta 4 DOI: 10.36085

## Pemodelan Metadata Pengetahuan Etnomedisin Menggunakan Metode Domain Analysis dan Derivation Analysis

## Handrie Noprisson
Fakultas Teknik dan Informatika, Universitas Dian Nusantara, Jakarta, Indonesia handrie.noprisson@dosen.undira.ac.id
Article Info ABSTRAK Article history: Received, 2024-01-11 Revised, 2024-01-24 Accepted, 2024-01-31 Teknologi metadata yang telah dimanfaatkan dalam berbagai bidang termasuk untuk  integrasi  sumber  daya  data  pengetahuan  etnomedisin.  Penerapan teknologi  metadata  sangat  penting  dalam  meningkatkan  pemanfaatan  data, interoperabilitas, dan efisiensi keseluruhan di berbagai domain. Penelitian ini bertujuan  untuk  manajemen  data  pengetahuan  yang  efisien,  input  data pengetahuan  yang  akurat,  berbagi  data  pengetahuan  yang  efektif,  dan meningkatkan  kualitas  sumber  daya  data  pengetahuan  digital.  Metode  yang digunakan dalam penelitian ini adalah pendekatan metadata analysis, meliputi domain  analysis  dan  derivation  analysis.  Metode  derivation  analysis  berupa mengambil  elemen-elemen  yang  sesuai  dari  metadata  yang  telah  ada  yang terkait  dengan  domain  disiplin  metadata  pengetahuan  etnofitomedison  yang kemudian  dilanjutkan pemetaan  dengan  melihat  kesamaan elemen metadata. Metadata yang dianalisis dalah Metadata Design for Chinese Medicine Digital Library  (CMDL),  Traditional  Knowledge  Metadata  for  Knowledge Acquisition  Process  (TKM),  dan  Traditional  Chinese  Medicine  Literature Metadata  (TCMLM).  Dari  hasil  penelitian,  elemen  metadata  yang  telah  ada dan  direkomendasikan  49  kandidat  elemen  metadata  yang  dapat mempresentasi pengetahuan etnomedisin. Kata Kunci: Derivation analysis Domain analysis
Etnomedisin
Metadata Pengetahuan tradisional

## ABSTRACT
Keywords: Derivation analysis Domain analysis Ethnomedicine Metadata Traditional knowledge Metadata  technology  has  been  utilized  in  various  fields  including  for  the integration  of  ethnomedical  knowledge  data  resources.  The  application  of metadata technology is critical in improving data utilization, interoperability, and overall efficiency across multiple domains. This research aims at efficient knowledge  data  management,  accurate  knowledge  data  input,  effective knowledge data sharing, and improving the quality of digital knowledge data resources. The method used in this study is the metadata analysis approach, including  domain  analysis  and  derivation  analysis.  The  derivation  analysis method is in the form of taking appropriate elements from existing metadata related  to  the  domain  of  ethnophytomedison  knowledge  metadata  discipline which  is  then  continued  mapping  by  looking  at  the  similarity  of  metadata elements.  The  metadata  analyzed  is  Metadata  Design  for  Chinese  Medicine Digital  Library  (CMDL),  Traditional  Knowledge  Metadata  for  Knowledge Acquisition  Process  (TKM),  and  Traditional  Chinese  Medicine  Literature Metadata (TCMLM). From the results of the study, metadata elements already exist  and  recommended  49  candidate  metadata  elements  that  can  present ethnomedical knowledge.
This is an open access article under the CC BY-SAlicense.
Penulis Korespondensi:
Handrie Noprisson, Fakultas Teknik dan Informatika Universitas Dian Nusantara, Jakarta, Indonesia Email: handrie.noprisson@dosen.undira.ac.id

## JSAI : Journal Scientific and Applied Informatics
Vol. 7, No. 1, Januari 2024, hal. 135~140 E-ISSN: 2614-3054; P-ISSN: 2614-3062, accredited by Kemenristekdikti, Sinta 4 DOI: 10.36085

## 1. PENDAHULUAN
Pengetahuan  tentang  tanaman  etnomedisin  di  Indonesia  sangat  penting  untuk  dilestarikan  karena keanekaragaman  hayati  tanaman  etnomedisin  yang  kaya  dan  pengetahuan  tradisional  yang  berharga  yang dimiliki  oleh masyarakat  setempat.  Penerapan  pengetahuan  tradisional ini telah  diwariskan dari  generasi  ke generasi, menawarkan wawasan tentang penggunaan berbagai spesies tanaman etnomedisin untuk mengobati berbagai macam penyakit. Studi di berbagai daerah di Indonesia telah mengidentifikasi banyak spesies tanaman etnomedisin  yang  digunakan  untuk  tujuan  pengobatan,  menyoroti  pentingnya  etnomedisin  dalam  sistem perawatan kesehatan. Dokumentasi dan konservasi pengetahuan etnomedisin sangat penting untuk memastikan keberlanjutan tanaman obat dan melestarikan praktik tradisional untuk generasi mendatang. Upaya menjaga warisan  berharga  ini melalui  strategi  konservasi  in  situ  dan  ex  situ  disarankan untuk  menjaga  ketersediaan tanaman obat dan menjunjung tinggi kearifan lokal [1]–[6].
Teknologi menjadi salah satu solusi untuk mendukung penyelesaian berbagai permasalahan [7]–[16]. Salah  satunya  adalah  teknologi  metadata  yang  telah  dimanfaatkan  dalam  berbagai  bidang  seperti  ekstraksi metadata  buku,  manajemen  perangkat  IoT,  manajemen  data  penelitian,  teknologi  kesehatan  digital  untuk pemantauan  penyakit,  dan  integrasi  sumber  daya  pendidikan  digital.  Metadata  diterapkan  untuk menggambarkan  konten,  menyediakan  konteks,  mendokumentasikan  transaksi,  dan  menempatkan  data. Metadata  membantu  dalam meningkatkan  interpretabilitas  data,  manajemen  data,  berbagi data,  dan  analisis data  selanjutnya.  Dalam  teknologi  kesehatan  digital,  metadata  membantu  dalam  memahami  konteks  data sensor, meningkatkan penerimaan peraturan, dan memastikan kepatuhan standar data [17]–[19].
Penerapan teknologi metadata sangat penting dalam meningkatkan pemanfaatan data, interoperabilitas, dan efisiensi keseluruhan di berbagai domain. Dalam penelitian ini, metode yang digunakan dalam pendekatan metadata analysis , meliputi domain analysis dan derivation analysis yang bertujuan untuk manajemen data pengetahuan  yang efisien,  input  data pengetahuan  yang akurat,  berbagi  data  pengetahuan  yang efektif, dan meningkatkan kualitas sumber daya data pengetahuan digital.
Domain analysis adalah paradigma dalam bidang information science (IS) yang berkaitan dengan studi domain  penegtahuan  sebagai  cara  terbaik  untuk  memahami  kebutuhan  susunan  informasi  [20]. Domain analysis dapat dilakukan dengan cara menginvestigasi kelompok dari perorangan atau institusi yang berkaitan dengan objek domain, aktivitas perorangan atau institusi tersebut terhadap objek domain dan proses kelompok tersebut  mendapatkan  pengetahuan  [21].  Tahap derivation analysis dilakukan  dengan  mengambil  elemen- elemen dari metadata yang telah ada yang sesuai dengan domain metadata yang dibuat. Derivation analysis merupakan pendekatan pembangunan metadata  dengan mengambil elemen-elemen dari metadata yang telah ada yang sesuai dengan domain metadata yang dibuat [22].

## 2. METODE PENELITIAN
Bagian  ini  menjelaskan  tentang  pendekatan  yang  digunakan  pada  tahap  analisis  metadata  untuk menentukan  elemen  metadata  yang  sesuai  menggambarkan  resource  pengetahuan  eksplisit  etnofitomedika. Pendekatan  yang  digunakan  merupakan  hasil  studi  literatur  terhadap  penelitian  yang  membahas  mengenai pengembangan metadata. Tahapan penelitian dapat dilihat pada Gambar 1 .

## Gambar 1 Metodologi Penelitian
Domain analysis adalah paradigma dalam bidang information science (IS) yang berkaitan dengan studi domain  penegtahuan  sebagai  cara  terbaik  untuk  memahami  kebutuhan  susunan  informasi  [20]. Domain analysis dapat dilakukan dengan cara menginvestigasi kelompok dari perorangan atau institusi yang berkaitan
Studi Literatur Pengumpulan Data Domain Analysis Derivation analysis Rekomendasi Metada

## JSAI : Journal Scientific and Applied Informatics
Vol. 7, No. 1, Januari 2024, hal. 135~140 E-ISSN: 2614-3054; P-ISSN: 2614-3062, accredited by Kemenristekdikti, Sinta 4 DOI: 10.36085
dengan objek domain, aktivitas perorangan atau institusi tersebut terhadap objek domain dan proses kelompok tersebut mendapatkan pengetahuan [21]. Domain analysis dapat digunakan sebagai panduan dan batasan dalam mengintepretasikan  domain  dari  sebuah  sumber  daya  informasi  ( information  resources ).  Pendekatan  telah digunakan dalam membangun metadata, salah satunya metadata pada bidang cultural heritage , sebagai langkah awal  dan  batasan  dalam  membangun  metadata  [23].  Tahap domain  analysis dilakukan  dengan  cara menginvestigasi kelompok dari perorangan atau institusi yang berkaitan dengan objek domain serta aktivitas dan cara atau proses kelompok tersebut mendapatkan pengetahuan [21].
Tahap derivation analysis dilakukan dengan mengambil elemen-elemen dari metadata yang telah ada yang sesuai dengan domain metadata yang dibuat. Derivation analysis merupakan pendekatan pembangunan metadata dengan mengambil elemen-elemen dari metadata yang telah ada yang sesuai dengan domain metadata yang  dibuat  [22].  Misalnya  dalam  pembuatan  metadata MODS  merupakan  hasil derivation dari  metadata MARC yang dapat dilihat pada Gambar 2 .
Gambar 2 Pendekatan Derivation
Sumber: [22]

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Dari  hasil  studi  literatur,  metadata  menjadi  komponen  utama  untuk  pengembangan web  content management  system (CMS).    Untuk  mengurangi  penggunaan cost untuk  melakukan  anotasi,  dilakukan metadata analysis untuk membangun metatadata deskriptif yang benar-benar sesuai untuk mempresentasikan pengetahuan  eksplisit  etnofitomedisin.  Pada tahap domain analysis  diidentifikasi  domain, tipe,  stakeholder, aktifitas  yang  berkaitan  dengan resources yang  dikelola  dalam  CMS  etnofitomedika.  Tahap  ini  dilakukan dengan cara melakukan analisis data sekunder dan primer yang terlah terkumpul. Hasil dari domain analysis dapat dilihat pada Tabel 1 .
Tabel 1 Ringkasan Hasil Domain Analysis Key Point Deskripsi Domain of text resource Research; intangible cultural heritage; indigenous knowledge; ethnophytomedicine Type of text resource Thesis, journal article, technical report End user group Peneliti etnofitomedika ( ethnophytomedicine research group ), peneliti saintifikasi etnofitomedika ( scientific research group for ethnophytomedicine ), pengobat tradisional ( traditional medicine practitioner ) dan pemerintah ( government ).
Activity of end user group ▪
Peneliti  etnofitomedika:  melakukan  penelitian  untuk  menggali  informasi pemanfaatan tanaman untuk kesehatan oleh masyarakat lokal.
▪ Peneliti  saintifikasi  etnofitomedika:  melakukan  penelitian  untuk  membuktikan hipotesis  dari  hasil  penelitian  etnofitomedika  dengan  cara  mengetahui  chemical compound dan pharmacologist effect dari pengolahan tanaman tersebut
▪ Pengobat  tradisional  (battra):  memberikan  pengobatan  untuk  diri  sendiri  maupun orang lain berdasarkan informasi pemanfataan tanaman yang telah banyak digunakan oleh masyarakat maupun pengalaman pribadi.
▪ Pemerintah:  melakukan  pengembangan  program  kesehatan  masyarakat  berbasis pemanfaatan tanaman obat.
Metode derivation merupakan  metode  yang  paling  banyak  digunakan  dalam  menyusun  metadata. Metode ini berupa mengambil elemen-elemen yang sesuai dari metadata yang telah ada yang terkait dengan domain  disiplin  metadata  yang  dibuat  [22]  yang  kemudian  dilanjutkan  dengan  melakukan crosswalk yaitu dengan melakukan pemetaan dengan melihat kesamaan elemen metadata  dari hasil derivation [24]. Adapun tahapan pada derivation analysis dapat dilihat pada Gambar 3 .

## JSAI : Journal Scientific and Applied Informatics
Vol. 7, No. 1, Januari 2024, hal. 135~140 E-ISSN: 2614-3054; P-ISSN: 2614-3062, accredited by Kemenristekdikti, Sinta 4 DOI: 10.36085
Gambar 3 Tahap Derivation Analysis: Pemilihan Metadata
Pada  penelitian ini, ada tiga metadata  yang  berhasil  diidentifikasi  yang memiliki  kesesuaian  dengan domain  metada  yang  dibangun.  Hal  ini  dilakukan  dengan  memilih  metadata  yang  sesuai  dengan  bidang etnofitomedisin yaitu domain natural history berdasarkan klasifikasi yang disusun oleh [25]. Metadata yang pertama  yaitu Traditional  Chinese  Medicine  Literature  Metadata  (TCMLM) dengan  disusun  dengan menggunakan  pendekatan derivation  analysis terhadap  metadata  Dublin  Core  dan  ISO  13119  Health Informatics yang menghasilkan 24 elemen metadata seperti yang terlihat pada Gambar 4 .

## Gambar 4 Elemen Metadata TCMLM
Sumber: [26]
Metadata yang kedua adalah Metadata Design for Chinese Medicine Digital Library (CMDL). Metadata CMDL ini disusun dengan menggunakan pendekatan system-centric analysis dan user-centric analysis [27]. Metadata yang terakhir adalah Traditional Knowledge Metadata for Knowledge Acquisition Process (TKM). Penyusunan metadata menggunakan pendekatan user-centric analysis dengan melakukan wawancara terhadap individu  dan  komunitas  masyarakat  pemilik  pengetahuan  tradisional  yang  ada  di  beberapa  kota  Indonesia. Secara keseluruhan, ringkasan mengenai ketiga metadata tersebut dapat dilihat pada Tabel 2 .
Tabel 2 Ringkasan Metadata Untuk Derivation Analysis Author Pendekatan Keterangan CMDL [27] user-centric analysis dan system-centric analysis Elemen metadata dirumuskan dari kebutuhan pengguna untuk digital library pengetahuan dan meninjau arsitektur informasi yang tersedia pada Chinese Medicine Information Center dan Chinese Medicine Digital Library TCMLM [26] derivation analysis Derivation dari metadata standard Dublin Core dan ISO 13119 Health Informatics.
TKM [28]
user-centric analysis Elemen metadata yang diperoleh dari hasil interview dengan
pendekatan socio-technical system approach.

## JSAI : Journal Scientific and Applied Informatics
Vol. 7, No. 1, Januari 2024, hal. 135~140 E-ISSN: 2614-3054; P-ISSN: 2614-3062, accredited by Kemenristekdikti, Sinta 4 DOI: 10.36085
Dari  ketiga  metadata  yang  relevan  diatas  dirangkum  menjadi  satu.  Elemen  pada  setiap  metadata kemudian dilakukan crosswalk untuk melihat  kesamaan elemen metadata yang telah ada dan didapatkan 49 kandidat elemen metadata yang kemudian dianalisis selanjutnya seperti yang terlihat pada Tabel 3 .
Tabel 3 Elemen Metadata Hasil Derivation Analysis No Nama Elemen Metadata No Nama Elemen Metadata 1 Function 26 Name of Knowledge Owner 2 Used part of the herbs 27 Age of Knowledge Owner 3 Taste 28 Address of Knowledge Owner 4 Precautions 29 TCM school of thought 5 Classification of the herbs 30 Time of Survey 6 Appearance 31 Location of Survey 7 Regional Name 32 Transcript of Survey 8 Scientific Name 33 Latitude of Survey 9 Chemical ingredients 34 Longitude of Survey 10 Serving method 35 Coverage 11 Title 36 Language 12 Format 37 Storage location 13 Description; Related information 38 Collection history 14 Subject 39 Physical degradation 15 Relation 40 Rare degree 16 Name of Surveyor 41 Rights 17 Phone Number of Surveyor 42 Name of Herb Processing Tool 18 Education of Surveyor 43 Specification of Herb Processing Tool 19 Contributor 44 Dimension of Herb Processing Tool 20 Type 45 Name of Success Story Telller 21 Identifier 46 Success Story of Herb Utilization 22 Publisher 47 Name of Traditional Knowledge 23 Place of publication 48 Knowledge Know How 24 Place of printing 49 Preserve Method
25 Date

## 4. KESIMPULAN
Penelitian  bertujuan  mengembangkan  model  metadata  untuk  meningkatkan  pemanfaatan  data, interoperabilitas,  dan  efisiensi  keseluruhan  di  berbagai  domain  yang  terkait  pengetahuan  etnofitomedisin. Dalam penelitian ini, metode yang digunakan mengembangkan model metadata pengetahuan etnofitomedisin adalah domain analysis dan derivation analysis.  Metode derivation analysis berupa mengambil elemen-elemen yang  sesuai  dari  metadata  yang  telah  ada  yang  terkait  dengan  domain  disiplin  metadata  pengetahuan etnofitomedison yang kemudian dilanjutkan pemetaan dengan melihat kesamaan elemen metadata. Metadata yang dianalisis dalah Metadata Design for Chinese Medicine Digital Library (CMDL), Traditional Knowledge Metadata for Knowledge Acquisition Process (TKM), dan Traditional Chinese Medicine Literature Metadata (TCMLM). Dari hasil penelitian, elemen metadata yang telah ada dan direkomendasikan 49 kandidat elemen metadata yang dapat mempresentasi pengetahuan etnomedisin.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Terima  kasih  kepada  Lembaga  Riset  dan  Pengabdian  kepada  Masyarakat  (LRPM)  Universitas  Dian Nusantara (UNDIRA) yang telah mendukung pelaksanaan penelitian ini.

## REFERENSI
[1] R. Badawy et al. , “Metadata concepts for advancing the use of digital health technologies in clinical research,” Digit. biomarkers , vol. 3, no. 3, pp. 116–132, 2020.
[2] W. Zahra et al. , “Economic importance of medicinal plants in Asian countries,” Bioeconomy Sustain. Dev. , pp. 359–377, 2020.
[3] F.  Caporale,  J.  Mateo-Martín,  M.  F.  Usman,  and  C.  Smith-Hall,  “Plant-based  sustainable development—the  expansion  and  anatomy  of  the  medicinal  plant  secondary  processing  sector  in Nepal,” Sustainability , vol. 12, no. 14, p. 5575, 2020.
[4] D. Irawan, H. Prabowo, E. A. Kuncoro, and N. Thoha, “Operational resilience as a key determinant of corporate  sustainable longevity  in  the  Indonesian  Jamu industry,” Sustainability ,  vol.  14,  no.  11,  p. 6431, 2022.
[5] K.  Bakhtiar,  M.  Purba,  L.  Iryani,  and  D.  F.  Brianna,  “Penyuluhan  dan  Pelatihan  Aplikasi  Berbasis

## JSAI : Journal Scientific and Applied Informatics
Vol. 7, No. 1, Januari 2024, hal. 135~140 E-ISSN: 2614-3054; P-ISSN: 2614-3062, accredited by Kemenristekdikti, Sinta 4 DOI: 10.36085
Teknologi Informasi Sebagai Social Marketpleace pada SMK Sjakhyakirti,” J. Pengabdi. Kpd. Masy. Inov. Teknol. , vol. 1, no. 01, pp. 5–8, 2023.
[6] M. Purba et al. , “Effect of Random Splitting and Cross Validation for Indonesian Opinion Mining using Machine Learning Approach,” Int. J. Adv. Comput. Sci. Appl. , vol. 13, no. 9, 2022.
[7] U.  Rusmawan  and  I.  Mulya,  “Sistem  Informasi  Koperasi  Menggunakan  Metode  Rapid  Application Development (RAD),” J. Inf. Syst. Technol , vol. 1, no. 1, pp. 1–10, 2022.
[8] G. Purnama and D. Ramayanti, “Aplikasi ChatBot Sistem Parental Control berbasis IoT,” Arcitech J. Comput. Sci. Artif. Intell. , vol. 1, no. 2, pp. 127–138, 2021.
[9] D.  Ramayanti,  Y.  Jumaryadi,  D.  M.  Gufron,  and  D.  D.  Ramadha,  “Sistem  Keamanan  Perumahan Menggunakan Face Recognition,” TIN Terap. Inform. Nusant. , vol. 3, no. 12, pp. 486–496, 2023.
[10] H. Noprisson, E. Ermatita, A. Abdiansah, V. Ayumi, M. Purba, and H. Setiawan, “Fine-Tuning Transfer Learning Model in Woven Fabric Pattern Classification,” Int. J. Innov. Comput. Inf. Control , vol. 18, no. 06, p. 1885, 2022.
[11] V.  Ayumi,  “Performance  Evaluation  of  Support  Vector  Machine  Algorithm  for  Human  Gesture Recognition,” Int. J. Sci. Res. Sci. Eng. Technol. , vol. 7, no. 6, pp. 204–210, 2020.
[12] A. Ratnasari, Y. Jumaryadi, and G. Gata, “Sistem Pakar Deteksi Penyakit Ginekologi Menggunakan Metode Forward Chaining,” Resolusi Rekayasa Tek. Inform. dan Inf. , vol. 3, no. 5, pp. 321–327, 2023.
[13] B. Y. Geni, A. Supriyadi, H. Khotimah, and W. I. Yanti, “Rancang Bangun Company Profile Berbasis Web  Menggunakan  Metode  Waterfall  (Studi  Kasus:  APM  Frozen  Food),” J.  RESTIKOM  Ris.  Tek. Inform. dan Komput. , vol. 6, no. 1, pp. 75–85, 2024.
[14] B. Yuliadi and A. Nugroho, “Integration between management capability and relationship capability to boost supply chain project performance,” Int. J. Supply Chain Manag , vol. 8, no. 2, pp. 241–252, 2019.
[15] S. Hesti, “The effects of relational social capital and technological factors on knowledge sharing in an online community,” Int. J. Innov. Creat. Chang. , vol. 13, no. 4, 2020.
[16] I. Kamil, M. Ariani, and I. A. Irawan, “The influence of lifestyle and financial literacy on online paylater system and its impact on spending behavior,” J. Econ. Bus. Lett. , vol. 4, no. 2, pp. 51–62, 2024.
[17] J. E. Adamo, R. V Bienvenu II, F. Dolz, M. Liebman, W. Nilsen, and S. J. Steele, “Translation of digital health technologies to advance precision medicine: informing regulatory science,” Digit. biomarkers , vol. 4, no. 1, pp. 1–12, 2020.
[18] C. Thapa and S. Camtepe, “Precision health data: Requirements, challenges and existing techniques for data security and privacy,” Comput. Biol. Med. , vol. 129, p. 104130, 2021.
[19] S. Sharma and S. Jain, “CovidO: an ontology for COVID-19 metadata,” J. Supercomput. , vol. 80, no. 1, pp. 1238–1267, 2024.
[20] B. Hjørland and H. Albrechtsen, “Toward A New Horizon in Information-Science - Domain-Analysis,” J. Am. Soc. Inf. Sci. , vol. 46, no. 6, pp. 400–425, 1995.
[21] B.  Hjørland  and  J.  Hartel,  “Afterword:  Ontological, epistemological and  sociological  dimensions  of domains,” Knowl. Organ. , vol. 30, no. 3–4, pp. 239–245, 2003.
[22] L. M. Chan and M. L. Zeng, “Metadata Interoperability and Standardization – A Study of Methodology Part I: Achieving Interoperability at the Schema Level,” D-Lib Mag. 12 , 2006.
[23] E.  Khazraee,  “Domain  Specific  Considerations  of  Metadata  for  Cultural  Heritage,”  in International Conference on Dublin Core and Metadata Applications , 2011, pp. 189–191.
[24] NISO, “Understanding Metadata,” 2004. [Online]. Available:
http://www.niso.org/publications/press/UnderstandingMetadata.pdf. [Accessed: 18-Dec-2015].
[25] A.  Tarbet,  “Metadata  Concept  Map,” Metadata  Schema ,  2012.  [Online].  Available: http://hackescilibship.wordpress.com/category/metadata-schema/. [Accessed: 29-Dec-2015].
[26] T.  Yu,  M.  Cui,  H.  Li,  S.  Yang,  Y.  Zhao,  and  Z.  Zhulu,  “Traditional  Chinese  medicine  literature metadata:  A  draft  technical  specification  developed  by  the  International  Organization  for Standardization,”  in Frontier  and  Future  Development  of  Information  Technology  in  Medicine  and Education, Lecture Notes in Electrical Engineering 269 , Springer Science+Business Media Dordrecht, 2014, pp. 413–420.
[27] C. C. Yang and W. W. Chan, “Metadata Design for Chinese Medicine Digital Library Using XML,” in Proceedings of the 33rd Hawaii International Conference on System Sciences , 2000.
[28] D.  I.  Sensuse,  Y.  G.  Sucahyo,  and  Lukman,  “Traditional  Knowledge  Metadata  for  Knowledge Acquisition Process in Knowledge Management,” Univ. Indones. , 2015.