## MODEL ONTOLOGI VARIETAS KELAPA SAWIT SEBAGAI DASAR SISTEM BERBASIS PENGETAHUAN RISET PERKEBUNAN

## ONTOLOGY MODEL OF OIL PALM VARIETIES FOR THE FOUNDATION OF PLANTATION RESEARCH KNOWLEDGE-BASED SYSTEM
Arif Rakhman Hakim
PT Riset Perkebunan Nusantara Jln. Salak No. 1A, Bogor, Indonesia, 15128 Email: arif@rpn.co.id
Makalah: Diterima 27 September 2018; Diperbaiki 29 April 2019; Disetujui 15 Mei 2019

## ABSTRACT
Knowledge  is  an  important  asset  that  is  easily  lost.  This  loss  process  has  a  significant  impact  on plantation research organizations whose research takes a long time. This research aimed to develop an ontology model  for  recording  knowledge  about  oil  palm  varieties.  In  order  to  save  knowledge,  in  this  research  nine  oil palm  varieties  were  modeled  into  ontology  using  the  Web  Ontology  Language  (OWL).  Any  information  in  oil palm  varieties  can  be  sorted and  grouped  into  classes,  object  properties,  data  properties,  or  data  expressions. The relationship between data in oil palm varieties can be well represented using ontology. Based on the results from  HermiT  reasoners,  the  ontologies  with  43  classes  are  consistent.  Information  in  the  ontology  of  oil  palm varieties can be easily rediscovered using the description logic query (DL-Query). The model produced from this research  can  be used  as  an  initial  model  in designing  knowledge  management  systems  and ontology-based  oil palm expert systems.
Keywords: ontology , OWL, oil palm seed, knowledge management

## ABSTRAK
Pengetahuan adalah aset penting yang mudah hilang. Proses kehilangan ini berdampak signifikan pada organisasi riset perkebunan yang risetnya memerlukan waktu lama. Riset ini bertujuan menyusun model ontologi untuk merekam pengetahuan tentang varietas kelapa sawit. Untuk dapat menyimpan pengetahuan, dalam riset ini sembilan  varietas  kelapa  sawit  dimodelkan  ke  dalam  bentuk  ontologi  menggunakan  bahasa Web  Ontology Language (OWL).  Setiap  informasi  dalam  varietas  kelapa  sawit  dapat  dipilah  dan  dikelompokkan  ke  dalam kelas,  properti  objek,  properti  data,  atau  ekspresi  data.  Hubungan  antar  data  dalam  varietas  kelapa  sawit  dapat direpresentasikan  dengan  baik  menggunakan  ontologi.Hasil  pengecekan  menggunakan reasoner HermiT, ontologi  dengan  43  kelas  yang  dibangun  telah  konsisten.  Informasi  di  dalam  ontologi  varietas  kelapa  sawit  ini dapat ditemukan kembali dengan mudah menggunakan metode description logic query (DL-Query). Model yang dihasilkan dari riset ini dapat digunakan sebagai model awal dalam perancangan sistem pengelolaan pengetahuan dan sistem pakar kelapa sawit berbasis ontologi.
Kata kunci: ontologi, OWL, varietas kelapa sawit, basis pengetahuan

## PENDAHULUAN
Pengetahuan  merupakan  aset  penting  bagi organisasi  riset.  Aset  penting  ini  bersifat  mudah hilang.  Hilangnya  pengetahuan  dapat  berpengaruh signifikan pada organisasi, khususnya pada pengetahuan  implisit  pada  kepakaran  seseorang ( tacit  knowledge ).  Salah  satu  penyebab  dominan hilangnya pengetahuan adalah pergantian personel di dalam organisasi (Daghfous et al ., 2013). Pengetahuan  di  dalam  organisasi  akan  terus  muncul dan  berubah  antara  bentuk  ekplisit  dan  bentuk implisit  melalui  proses  sosialisasi,  eksternalisasi, internalisasi,  dan  kombinasi  (Nonaka,  1994). Pengetahuan  dapat  perpindahan  pengetahuan  dari satu  orang  kepada  orang  lain  di  dalam  organisasi, tetapi  perpindahan  tersebut  tidak  selalu  berjalan lancar.  Dalam  proses  perpindahan,  pengetahuan
mungkin  berkurang  atau  terdistorsi  sehingga  tidak dapat diwariskan secara sempurna (Joe et al ., 2013).
Organisasi  riset  di  bidang  perkebunan melaksanakan riset, seperti pemuliaan tanaman, yang memerlukan  waktu  lama  untuk  mendapatkan  hasil. Satu riset varietas kelapa sawit tahan penyakit busuk pangkal batang ( basal stem rot ) memerlukan tahapan penelitian  yang  panjang,  meliputi  seleksi  induk, pengujian  terhadap  ketahanan  penyakit  di  lokasi yang  endemik  dengan  skala  luas,  serta  penilaian kinerja  produksi  tandan  buah  segar  (TBS).  Waktu yang  dibutuhkan  untuk  meneliti  varietas  kelapa sawit  sampai  tanaman  mencapai  masa  tidak produktif  sekitar  25  tahun  (Wong  dan  Bernard, 2008). Dengan  karakteristik  riset  yang memerlukan waktu  lama  dan  melibatkan  peneliti  multidisiplin, organisasi  riset  bidang  perkebunan  sangat  rentan terhadap kehilangan pengetahuan.
Jurnal Teknologi Industri Pertanian 29 (2):106-113 (2019) Nomor DOI: 10.24961/j.tek.ind.pert.2019.29.2.106 ISSN: 0216-3160    EISSN: 2252-390
Terakreditasi Peringkat 2 Dirjen Penguatan Riset dan Pengembangan No 30/E/KPT/2018 Tersedia online http://journal.ipb.ac.id/index.php/jurnaltin
Untuk  mempertahankan  pengetahuan  yang telah  dihasilkan  dari  proses  riset,  organisasi  riset memerlukan metode untuk menyimpan pengetahuan. Pengetahuan  dapat  disimpan  setelah  dieksplisitkan sehingga  mudah  ditangani  dan  diolah.  Salah  satu pendekatan  untuk  mengeksplisitkan  pengetahuan adalah  menggunakan  model  ontologi.  Model ontology merupakan spesifikasi eksplisit dari sebuah konseptualisasi  yang  merepresentasikan  objek  yang menarik  perhatian  ( object  of  interest )  serta merepresentasikan  hubungan  antar  objek  (Gruber, 1993).  Contoh  ontologi  dalam  bentuk  yang sederhana  telah  disampaikan  oleh  Guarino et  al . (2009)  (Gambar  1).  Ontologi  dapat  ditulis  dalam format Web  Ontology  Language (OWL)  yang  dapat diintegrasikan  dengan  teknologi  internet  sehingga memudahkan  proses sharing pengetahuan.  Di samping  itu,  basis  komputasi  OWL  adalah  berbasis logika ( computational logic-based ) sehingga memungkinkan  penarikan  kesimpulan  ( reasoning ) dan verifikasi konsistensi pengetahuan oleh program komputer ( reasoner )(Hitzler et al ., 2012).
Gambar 1.  Ontologi  sistem  manajemen  SDM suatu perusahaan (Guarino et al ., 2009)
Model  ontologi  telah  digunakan  dalam sistem  asisten    pengemudi  pintar  ( Intelligent  Driver Assistance  System )  untuk  merepresentasikan  data mengenai objek-objek dan hubungan masing-masing pada  aktivitas  asistensi  mengemudi  (Kannan et  al ., 2010).  Di  bidang  biologi  molekuler,  ontology digunakan  untuk  merekam  pengetahuan  tentang biologi  molekuler  oleh Gene  Ontology  Consortium (GOC). Gene  Ontology (GO  )  memiliki  tiga  fungsi utama  dalam  representasi:  1)proses  biologis  (proses di  mana  gen  atau  produk  gen  terlibat),  2)  fungsi molekuler  (aktivitas  biokimia  produk  gen),  dan  3) komponen  sel  (lokasi  di  mana  produk  gen  aktif) (Gene  Ontology  Consortium,  2000).  Data  pada  GO telah  mencapai  lebih  dari  53  juta  data  (lebih  dari 460.000) spesies  makhluk hidup. Saat ini GO  mulai dikembangkan  juga  untuk  merepresentasikan  proses mikrobiologi  (Gene  Ontology  Consortium,  2013; Gene  Ontology  Consortium,  2015).  Dengan  adanya GO,  maka  proses  analisis  dan  eksplorasi  menjadi lebih  mudah,  serta  dapat  memberikan  pandangan baru  dalam  mempelajari  fungsi-fungsi  mikrobiologi (Deng et  al .,  2015).  Pengetahuan  yang  telah
dimodelkan  ke  dalam  bentuk  ontologi  sangat mendukung interoperability dan  input  bagi decision support system (De Potter et al. , 2012).
Di  bidang  yang  terkait  dengan  pertanian, ontologi  mulai  banyak  digunakan  di  antaranya adalah  riset  yang  dilaksanakan  oleh  (Silalahi,  2016; Silalahi et  al. ,  2015).  Dalam  riset  tersebut,  ontologi digunakan  untuk  menyimpan  pengetahuan  dari  lima sumber, yaitu: 1) farmakologi, 2) praktisi kesehatan, 3) taksonomi tanaman, 4) budidaya tanaman, dan 5) konservasi  tanaman  obat  langka.  Abu  Bakar  dan Ismail (2013) mengembangkan ontologi dasar untuk durian  dengan  nama  DuriO.  Dalam  pengembangan DuriO,  Abu  Bakar  dan  Ismail  (2013)  melakukan validasi  menggunakan  SPARQL  untuk  melakukan query dan mengecek hasil query . Apabila hasil query sesuai dengan kondisi riil, maka ontologi dinyatakan valid. Selain DuriO, ontologi lain yang dikembangkan  untuk  pertanian  adalah  AgOnt  yang bersifat  lebih  umum  daripada  DuriO.  AgOnt  fokus pada  terminologi  dan  daur  hidup  komoditas pertanian. AgOnt utamanya ditujukan untuk mengintegrasikan  komoditas  yang  terdistribusi dalam  satu  bahasa  yang  disepakati  bersama  (Hu et al. , 2011).
Riset  ini  bertujuan  menyusun  model ontologi  untuk  merekam  pengetahuan  tentang varietas  kelapa  sawit.  Model  ini  dapatmenjadi pondasi  dalam  membangun  sistem  penyimpanan pengetahuan  kelapa  sawit  yang  dihasilkan  oleh organisasi  riset  perkebunan  untuk mencegah hilangnya pengetahuan yang berharga.

## METODE PENELITIAN
Data  yang  digunakan  dalam  risetini  terdiri  dari  dua jenis:
1. Data karakteristik sembilan varietas unggul kelapa sawit  yang  dimiliki  oleh  Pusat  Penelitian  Kelapa Sawit (PPKS), yaitu 1) DyxP Sungai Pancur 1, 2) DxP AVROS, 3) DxP Simalungun, 4) DxP PPKS 540,  5)  DxP  540  NG,  6)  DxP  Yangambi,  7)  DxP PPKS  718,  8)  DxP  PPKS  239,  dan  9)  DxP Langkat  (kode  DxP  atau  DyxP  merupakan  kode induk persilangan selanjutnya tidak akan dicantumkan).  Data  ini  berbentuk  tabel  seperti contoh pada Tabel 1.
2. Fakta-fakta  terkait  kelapa  sawit  yang  sifatnya umum, seperti:
 Sungai Pancur 1 adalah varietas kelapa sawit,
 varietas kelapa sawit adalah kelapa sawit,
 kelapa sawit adalah tanaman,
 kelapa  sawit  menghasilkan  tandan  buah  segar, dan
 Ganoderma  boninense adalah  penyebab  busuk pangkal batang ( basal stem rot ).
Tahapan  penyusunan  ontologi  mengikuti metode  yang  dirancang  oleh  Fernández-López et  al . (1997)  yang  disebut  dengan  Methontology.  Setelah
pengetahuan  dan  data  diperoleh,  proses  representasi ontologi  dimulai  dengan  identifikasi  tripel  ( triples ) yang  umumnya  berbentuk  subjek-predikat-objek (Spyns  dan  Reinberger,  2005).  Data  karakteristik dan  fakta  kelapa  sawit  yang  telah  dikumpulkan disusun  menjadi  bentuk  subjek-predikat-objek  atau subjek-predikat-objek-keterangan.  Untuk  memudah- kan  penyusunan  tripel,  maka  predikat  yang digunakan  yaitu  “adalah”  atau  “memiliki”.  Contoh dari  rerata  jumlah  tandan  (lihat  Tabel  1)  dan  fakta “kelapa  sawit  menghasilkan  tandan  buah  segar” dibentuk menjadi format seperti pada Gambar 2.
Setiap suku kata dalam tripel diklasifikasikan  ke  dalam  kelas  ( class ),  properti objek  ( object  property ),  properti  data  ( data property ),  atau  ekspresi  data  ( data  expression ) dengan aturan sebagai berikut:
 semua subjek menjadi kelas,
 semua  objek  yang  tidak  diikuti  keterangan menjadi kelas,
 semua  predikat  yang  diikuti  objek  tanpa keterangan menjadi properti objek,
 semua  predikat-objek  yang  diikuti  keterangan bukan  angka  menjadi  properti  objek,  contoh:
“memiliki hasil” menjadi propertiobjek “ hasProduct ”,
 semua  predikat-objek  atau  predikat-objek- keterangan  yang  diikuti  keterangan  nilai menjadi  properti  data,  contoh:  “memiliki  rerata jumlah  tandan”  menjadi  property  data  “ has Avarage  Bunch ”,  “memiliki  potensi  produksi CPO” menjadi “ has Cpo - Production Potency ”,
 semua  keterangan  angka  menjadi  ekspresi  data, dan
 semua keterangan satuan menjadi kelas.
Tripel-tripel  tersebut  kemudian  ditulis dalam format OWL dengan bantuan Protégé System 5.2.0  (Musen,  2015).  Aturan  penulisan  kelas, properti  objek,  properti  data,  dan  aksioma  dalam penyusunan  ontologi  mengacu  pada  laporan  teknis yang  dikeluarkan  oleh  W3C  (Hitzler et  al .,  2012). Proses verifikasi ontologi dilakukan metode reasoning HermiT  (Shearer et  al .,  2008;  Glimm et al .,  2014)  untuk  mengetahui  konsistensi  yang ontologi yang dibangun.
Tabel 1. Data karakteristik Varietas Kelapa Sawit Sungai Pancur 1
Karakteristik Nilai Keterangan/Satuan Rerata jumlah tandan 8 tandan/pohon/th Rerata berat tandan 25 kg/tandan Potensi produksi TBS 32 ton/ha/th Rendemen 26 % Potensi CPO 7,5 ton/ha/tahun Potensi PKO 0,9 ton/ha/tahun Potensi CPO + PKO 8,4 ton/ha/tahun Iodine Value 54,1 - Kandungan beta karoten 354 ppm Pertumbuhan meninggi 40-55 cm/tahun Panjang pelepah 6,2 M Kerapatan tanam 130 pohon/ha Umur panen 28-30 bulan Adaptasi pada daerah marjinal Baik Beradaptasi baik pada lahan gambut dan pasang surut
Sumber(Fadli et al ., 2017)
Gambar 2. Contoh hasil konversi data menjadi tripel

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Data  varietas  kelapa  sawit  yang  digunakan dapat dirinci menjadi sembilan belas karakter besar. Data  tersebut  dapat  diklasifikasikan  menjadi  tiga bentuk  data,  yaitu  teks  ( string ),  bilangan  bulat ( integer ),  dan  bilangan  desimal  ( float )  (Tabel  3.  ). Dengan  mengambil  contoh  pada  Tabel  1,  terdapat karakter  yang  dapat  dipecah  menjadi  dua,  yaitu karakter  “Adaptasi  Daerah  Marjinal”.  Adaptasi terhadap daerah marjinal memuat karakter “Adaptasi Lahan gambut” dan “Adaptasi Lahan Pasang Surut”. Oleh sebab itu, data field “Adaptasi Lahan Marjinal” memiliki  dua  sub  kelas,  yaitu  “Adaptasi  Lahan Gambut” dan “Adaptasi Lahan Pasang Surut”.
Dari data tersebut, terdapat karakter berupa nilai fuzzy dalam  bentuk  penilaian  kualitatif berdasarkan skala  Likert  (Matell dan Jacoby, 1971). Karakter  tersebut  adalah  1)  “Adaptasi  Lahan Marjinal”,  2)  “Adaptasi  Lahan  Gambut”,  3) “Adaptasi Lahan Pasang Surut”, dan 4) “Ketahanan Busuk  Pangkal  Batang”.  Keempat karakter tersebut direpresentasikan dalam tipe data string d engan nilai direpresentasikan  dengan  kata  “sangat  baik”  ( very good ),  “baik”  ( good ),  “wajar”  ( normal ),  “buruk” ( bad ),  dan  “sangat  buruk”  ( very  bad ).  Dengan memperhatikan  aturan  di  atas,  nilai fuzzy ini direpresentasikan  menjadi  kelas  dan  dikelompokkan ke  dalam  kelas  tersendiri  dan  diberi  label
“ ValuePartition .  Kelas  “ ValuePartition ”  berfungsi untuk  menampung  semua pengukuran dan penilaian terhadap varietas kelapa sawit.

## Tabel 2. Bidang data varietas kelapa sawit
Data Field Bentuk Data Nama Varietas Teks Grup Varietas Bil. Bulat Rerata Jumlah Tandan Bil. Bulat Rerata Berat Tandan Desimal Potensi Produksi TBS Desimal Potensi CPO Desimal Potensi PKO Desimal Potensi CPO + PKO Desimal Rendemen Desimal Iodine Value Desimal Kandungan Beta Karoten Bil. Bulat Pertumbuhan Meninggi Desimal Panjang Pelepah Desimal Kerapatan Tanam Bil. Bulat Umur Panen Bil. Bulat Adaptasi Daerah Marjinal Teks Adaptasi Lahan Gambut Teks Adaptasi Pasang Surut Teks Ketahanan Basuk Pangkal Batang Teks
Gambar 3. Potongan ontologi varietas kelapa sawit pada kelas OilPalm
Kelas  pada  ontologi  varietas  kelapa  sawit yang  dirancang  pada  penelitian  ini  terdiri  lima tingkatan.  Dengan  tingkatan  pertama  adalah  kelas “ Thing ”  (owl:Thing)  yang  menjadi  akar  kelas  ( root class ) dari semua kelas pada Protégé System (Noy et al .,  2000).  Kelas  ini  memiliki  lima  sub  kelas sebagaimana  ditampilkan  pada  Tabel  3.  Secara visual,  kelas Oil  Palm beserta  sub  kelasnya ditampilkan  pada  Gambar  3.Kelas-kelas  pada ontologi  ini  dihubungkan  oleh  properti  objek  sesuai dengan  fakta  kelapa  sawit  yang  telah  dikumpulkan. Sebagai contoh, antara anggota kelas
“ OilPalmVariety ”
dengan “ OilPalmGroup ” dihubungkan  dengan  properti  objek  “ hasGroup ”, properti ini merepresentasikan bahwa varietas kelapa sawit  yang  ada  memiliki  grup  tertentu.  Sebagai contoh adalah varietas kelapa sawit 540 NG, Avros, PPKS 540, dan Simalungun yang termasuk ke dalam grup SP 540 (Gambar 4).
Setiap  varietas  kelapa  sawit  memiliki properti  sesuai  dengan  data  karakteristik  varietas masing-masing.  Sebagai  contoh,  varietas  Sungai Pancur  1  (Tabel  1)  dapat  direpresentasikan  dalam bentuk  ontologi  seperti  pada  Gambar  5.  Setiap karakteristik  varietas  yang  berupaangka  ditulis berdasarkan bentuk datanya, apakah berupa bilangan bulat atau bilangan desimal.
Gambar 4.  Representasi hubungan “ hasGroup ” pada empat  varietas  kelapa  sawit  pada  grup SP 540
Dalam  format  OWL,  kedua  bentuk  data tersebut  ditulis  dengan  cara  yang  berbeda.  Bilangan bulat  ditulis  secara  langsung  berupa  angka  atau dengan keterangan“xsd:integer”, sedangkan bilangan desimal ditulis dengan akhiran huruf “f” atau dengan keterangan  “xsd:float”.  Untuk  nilai  yang  lebih kompleks  seperti  nilai  berupa  rentang  harus  ditulis dengan  notasi  khusus.  Sebagai  contoh,  karakter pertumbuhan meninggi dengan nilai 40-55 dituliskan dengan  “ hasGrowthRatesome (xsd:float[>=40.0f] and xsd:float[<=55.0f]). Metode ini adalah penerapan  dari  dasar  operasi  himpunan  interseksi ( intersection ).
Tabel 3. Kelas pada ontologi varietas kelapa sawit
Kelas Fungsi Plant Semua pengetahuan tentang tanaman atau tumbuhan - OilPalm Semua pengetahuan tentang kelapa sawit - - OilPalmGroup Pengetahuan tentang grup-grup dalam kelapa sawit, yaitu Dumpy, Langkat, SP 540, dan Yangambi (masing-masing menjadi kelas tersendiri) - - OilPalmVariety Pengetahuan tentang varietas yang terdapat dalam kelapa sawit, yaitu 540 NG, Avros, Langkat, PPKS 239, PPKS 540, PPKS 718, Simalungun, Sungai Pancur 1, dan Yangambi (masing-masing menjadi kelas tersendiri) Commodity Pengetahuan tentang komoditas yang dihasilkan pada budidaya kelapa sawit - FreshFruitBunch Pengetahuan tentang tandan buah segar (TBS) - PalmOil Pengetahuan tentang  hasil olahan TBS berupa Crude Palm Oil (CPO) dan Palm Kernel Oil (PKO) (masing-masing menjadi kelas sendiri) OilPalmDesease Konsep penyakit yang dapat menyerang kelapa sawit - BasalStemRot Konsep penyakit busuk pangkal batang OilPalmPathogen Konsep makhluk hidup yang dapat mengakibatkan penyakit pada kelapa sawit - GanodermaBoninense Jamur penyebab busuk pangkal batang, yaitu Ganoderma boninense ValuePartition Konsep yang berupa nilai atau ukuran yang digunakan dalam konteks kelapa sawit - FuzzyValue Nilai fuzzy yang digunakan dalam pengukuran kelapa sawit - UnitOfMeasurement
Satuan-satuan yang digunakan dalam karakteristik kelapa sawit
Keterangan: Tanda( - )merepresentasikan sub kelas; tanda (- -) merepresentasikan sub dari sub kelas
Gambar 5.  Pemodelan  sifat Sungai Pancur 1 dalam format Protégé
Ontologi  teknologi  varietas  kelapa  sawit yang  dihasilkan  diverifikasi  dengan reasoned HermiT  (Shearer et  al .,  2008;  Glimm et  al., 2014). Reasoner HermiT  dapat  bekerja  dengan  baik  untuk pengecekan konsistensi ontologi skala kecil sebagaimana pada ontologi dalam riset ini (43 kelas, 26  properti,  dan  296  aksioma).  Berdasarkan  hasil pengujian yang dilakukan oleh  (Glimm et al., 2014) pada beberapa  contoh ontologi dengan jumlah  kelas mulai  dari  43  hingga  150.000, reasoner HermiT optimal  dalam  melakukan  pengecekan  konsistensi khususnya  pada  ontologi  dengan  kompleksitas tinggi. Metode ini melakukan pengecekan konsistensi hubungan dan properti pada tiap kelas di dalam ontologi. Reasoner HermiT akan memberikan tanda warna merah pada kelas yang tidak konsisten, baik  akibat  pola  hubungan  maupun  properti  yang tidak  konsisten  (Gambar  6).  Warna  merahakan hilang apabila kelas telah diperbaiki atau dipindahkan ke dalam sub kelas yang sesuai dengan rekomendasi reasoner HermiT.
Model  ontologi  yang  dirancang  dapat berevolusi  sesuai  dengan  pengetahuan-pengetahuan baru  yang diperoleh. Sebagai  contoh, saat  ini dalam “ OilPalmDesease ”  hanya  terdiri  dari  satu  jenis penyakit,  yaitu  busuk  pangkal  batang  ( basal  stem rot ) sesuai dengan data yang tersedia. Kelas ini dapat ditambahkan  dengan  jenis-jenis  penyakit  lain  yang dapat  menyerang  kelapa  sawit.  Demikian  juga dengan  kelas  “ Plant ”,  kelas  ini  dapat  menampung pengetahuan  tentang  tanaman  lain  sesuai  dengan kebutuhan  dalam  pengelolaan  pengetahuan.  Kelas “ Plant ” dapat menyimpan datatentang tanaman kopi, kakao,  karet,  teh,  tebu,  dan  tanaman  komersial lainnya apabila kelas “ Plant ” hendak diperluas untuk tanaman  komersial  lainnya.  Arah  evolusi  tersebut sejalan  dengan  pengetahuan-pengetahuan  baru  yang ditangkap  dan  disesuaikan  dengan  kebutuhan terhadap  fungsi  ontologi  itu  sendiri  (Zablith et  al ., 2015).
Gambar 6.  Contoh hasil pengecekan ontologi dengan reasoner HermiT
Data  varietas  kelapa  sawit  yang  disimpan dalam  bentuk  ontologi  dapat  diperoleh  kembali menggunakan  DL-Query  (Motik et  al .,  2005).  DL- Query  menggunakan  notasi  yang  mendekati  bahasa natural  sehingga  memudahkan  pencarian  informasi. Informasi  tentang  varietas  kelapa  sawit  dengan jumlah  tandan  rata-rata  lebih  dari  14,0  dapat  dicari dengan pertanyaan ( query ):
“OilPalmVariety  that  hasAverageBunch  some xsd:float[>=14]”.
Pertanyaan  ini  akan  memunculkan  tiga  varietas kelapa sawit, yaitu:
• 540NG (jumlah tandan rata-rata 14,0),
• PPKS 239 (jumlah tanda rata-rata 15,0), dan
• PPKS 540 (jumlah tanda rata-rata 14,0).
Penggantian  notasi  “ OilPalmVariety ”  pada pertanyaan dengan “ OilPalm ”, “ Plant ”, atau bahkan menghilangkan notasi tersebuttidak akan berpengaruh  terhadap  hasil  yang  diperoleh.  Hal  ini dikarenakan  kelas  “ OilPalmVariety ”  termasuk  ke dalam “ OilPalm ” dan “ Plant ” sehingga memberikan hasil  sama.  Adapun  pertanyaan  tanpa  menyebutkan secara  spesifik  kelas  akan  memberikan  hasil  semua kelas  dengan  properti  data  “ hasAverageBunch ” dengan nilai lebih dari 14,0.
Dari  hasil  riset,  ontologi  memiliki  fungsi yang cukup dan sangat fleksibel untuk merepresentasikan pengetahuan. Meskipun demikian, ontologi masih memiliki berapa kelemahan  seperti  masih  dianggap  sulit  untuk dirancang  dan  memerlukan  upaya  yang  besar  untuk implementasinya.  Ontologi  juga  dianggap  masih terlalu rigid untuk merepresentasikan dunia riil yang bersifat  dinamis  dan  kompleks  (Brewster  dan O’Hara,  2007),  meskipun  pada  skala  operasional kelemahan ini tidak berdampak signifikan sebagaimana  yang  telah  dibuktikan  oleh  peneliti sebelumnya  bahwa  ontologi  dapat  digunakan  pada domain masing-masing. Di samping itu, ketersediaan mesin reasoning yang dapat di- scale-up masih terbatas (Hastings, 2017). Meskipun demikian, solusi-solusi terhadap keterbatasan ontologi  diharapkan  akan  bermunculan  dengan semakin  banyaknya  kontributor  yang  meneliti ontologi (Brewster dan O’Hara, 2007).
Tidak
semua pengetahuan dapat direpresentasikan  secara  sempurna  oleh  ontologi tanpa ada modifikasi. Misalnya nilai fuzzy yang telah dibahas  sebelumnya  (Brewster  dan  O’Hara,  2007). Meskipun  secara  sederhana  nilai fuzzy dapat dinyatakan  dalam  kelas  tersendiri,  tetapi  secara matematis  tidak  memberikan  implikasi  khusus. Pendekatan yang dapat digunakan untuk mendukung nilai fuzzy secara  matematis  adalah  menggunakan metode  yang  dikembangkan  oleh  Huitzil et  al. (2018).  Selain  nilai fuzzy ,  ontologi  tanpa  modifikasi juga  belum  mampu  merepresentasikan  pengetahuan statistik, kondisional, dan pengetahuan yang sifatnya dinamis terhadap waktu secara langsung.
Secara  umum,  model  ontologi  dapat digunakan  untuk  menyimpan  datavarietas  kelapa sawit.  Sebagaimana  yang  sudah  dijelaskan  di  atas, ontologi  dapat  menampung  informasi  sifat  kelapa sawit  baik  yang  berbentuk  teks,  maupun  yang berbentuk  bilangan.  Di  samping  itu,  ontologi  dapat menyimpan  hubungan  antar  objek  dalam  bidang perkelapasawitan  seperti  varietas,  grup,  penyakit, organisme patogen, hingga pada satuan ukuran yang digunakan.  Ontologi  ini  dapat  berkembang  dengan masuknya pengetahuan-pengetahuan baru sebagaimana  yang  telah  dilakukan  pada  GO  (Gene Ontology  Consortium,  2013;  Gene  Ontology Consortium, 2015). Hasil penelitian ini  memberikan implikasi  bahwa  ontologi  dapat  digunakan  sebagai basis pengembangan sistem pengelolaan pengetahuan  dan  sistem  pakar  tentang  kelapa  sawit. Hal  ini  didukung  kuat  dengan  kemudahan  proses temu kembali informasi dalam model ontologi.

## KESIMPULAN DAN SARAN

## Kesimpulan
Ontologi
dapat digunakan untuk menyimpan  pengetahuan  tentang  kelapa  sawit seperti  nama  varietas,  grup,  dan  karakter  pada masing-masing  varietas  kelapa  sawit.  Berbagai bentuk  informasi  terkait  dengan  varietas  kelapa sawit,  baik  dalam  bentuk  teks,  bilangan  bulat,  dan bilangan  desimal  dapat  tersimpan  dalam  format OWL.  Representasi  pengetahuan  dalam  format OWL  merupakan  pilihan  yang  tepat  untuk menyimpan pengetahuan dengan mempertimbangkan  kemudahannya  dalam  proses temu  kembali,  kemampuannya  untuk  digunakan sebagai media sharing ( interoperability ), kemudahan dalam melakukan pengecekan konsistensi  pengetahuan  yang  tersimpan,  serta fleksibilitas  dalam  penyimpanan  data  baru.  Setiap objek  dan  data  dapat  disimpan,  baik  dalam  bentuk kelas, properti objek, properti data, maupun ekspresi data.

## Saran
Model  yang  dihasilkan  dari  riset  ini  dapat digunakan  sebagai  model  awal  dalam  perancangan
sistem  pengelolaan  pengetahuan  dan  sistem  pakar kelapa sawit berbasis ontologi.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Ucapan  terima  kasih  penulis  sampaikan kepada Tim dari Biro Komersial dan Bisnis PT Riset Perkebunan Nusantara yang telah memberikan akses data dan informasi varietas kelapa sawit.

## DAFTAR PUSTAKA
Abu  BZ  dan  Ismail  KN.  2013.  Base  Durian Ontology  Development  Using  Modified Methodology. Di dalam Noah S.A. et al (ed.) . Soft  Computing  Applications  and  Intelligent Systems.  M-CAIT  2013.  Communications  in Computer  and  Information  Science,  Vol  378 . Berlin,  Heidelberg:  Springer.  P206-218, doi:10.1007/978-3-642-40567-9_18.
Brewster  C  dan  O’Hara  K.  2007.  Knowledge representation with ontologies: present challenges—future  possibilities. International Journal  of  Human-Computer  Studies 65  (7):
563–68, doi:10.1016/j.ijhcs.2007.04.003.
Daghfous  A,  Belkhodja  O,  dan  Angell  LC.  2013. Understanding and managing knowledge loss. Journal  of  Knowledge  Management 17  (5):
639–60, doi:10.1108/JKM-12-2012-0394.
De  Potter  P,  Cools  H,  Depraetere  K,  Mels  G,
Debevere P, De Roo J, Huszka  C, Colaert D, Mannens  E,  de  Walle  RV.  2012.  Semantic
Patient Information Aggregation and
Medicinal Decision Support. Computer
Methods  and  Programs  in  Biomedicine  108 (2): 724–735 , doi:10.1016/j.cmpb. 2012.04.002.
Deng SP, Chen ZD, Chen L, Ding GH, Li YX. 2015. An  Integrated  Strategy for  Functional Analysis  in  16S  rRNA  Gene-Based  Research of Microbial Communities by GENE ONTOLOGY. International  Journal  of  Data Mining  and  Bioinformatics 13  (1):  63–74, doi:10.1016/J.Egypro.2011.10.684.
Fadli L, Hakim AR, Setiadi D, Mawardhi AD. 2017.
Katalog  Bahan  Tanam  Perkebunan.  Edisi Pertama.  Bogor:  PT  Riset  Perkebunan Nusantara.
Fernández-López  M,  Gómez-Pérez  A,  Juristo  N. 1997. METHONTOLOGY: From Ontological Art Towards Ontological Engineering.
Proceedings  of  the  Ontological  Engineering AAAI-97  Spring  Symposium  Series ,  33–40. Stanford  University,  California,  Amerika Serikat.
Gene  Ontology  Consortium.  2000.  Gene  ontology: tool  for  the  unification  of  biology. Nature Genetics 25: 25–29.
Gene  OntologyConsortium.  2013.  Gene  ontology annotations  and  resources. Nucleic  Acids
Research 41:  530–535,  doi:10.1093/nar/g ks1050.
Gene  Ontology  Consortium.  2015.  Gene  ontology consortium:  going  forward. Nucleic  Acids Research 43:  D1049–56.  doi:10.1093/nar/ gku1179.
Glimm B, Horrocks I, Motik B, Stoilos G, Wang Z. 2014. HermiT: An OWL 2 Reasoner. Journal of  Automated  Reasoning 53  (3):  245–69, doi:10.1007/s10817-014-9305-1.
Gruber TR. 1993. A translation approach to portable ontology specifications.
Knowledge Acquisition. 5 (2): 199–220. Guarino N, Oberle D, dan Staab S. 2009. What Is an Ontology?.Di  dalam  Studer  R  dan  Staab  S (ed.). Handbook  on  Ontologies .  New  York: Springer, New York. P1–17.
Hastings  J.  2017.  Primer  on  ontologies.  di  dalam dessimoz  c,  škunca  N  (ed.). The  Gene Ontology  Handbook.  Methods  in  Molecular Biology, vol 1446 . New York: Humana Press. P3–13. doi:10.1007/978-1-4939-3743-1_1. Hitzler P, Krötzsch M, Parsia B, Patel-Schneider PF, Rudolph  S.  2012.  OWL  2  Web  Ontology Language  Primer  (Second  Edition).  W3C. https://www.w3.org/TR/2012/REC-owl2- primer-20121211/. Diakses pada 26 Juli 2017.
Hu  S,  Wang  H,  She  C,  Wang  J.  2011.  AgOnt:
Ontology  for  Agriculture  Internet  of  Things. Di  dalam  Li  D,  Liu  Y,  Chen  Y(ed.). 4th Conference  on  Computer  and  Computing Technologies  in  Agriculture  (CCTA) .  Berlin, Heidelberg: Springer. P131–137, doi:10.1007/978-3-642-18333-1_18.
Huitzil  I,  Straccia  U,  Díaz-Rodríguez  N,  Bobillo  F. 2018.  Datil:  Learning  Fuzzy  Ontology Datatypes.  Di  dalam  Medina  J. et  al (ed.). Information Processing and Management  of  Uncertainty  in  Knowledge- Based  Systems.  Theory  and  Foundations. IPMU  2018.  Communications  in  Computer and  Information  Science,  Vol  854. Cham: Springer.  P100–112,  doi:10.1007/978-3-319- 91476-3_9.
Joe  C,  Yoong  P,  Patel  K.  2013.  Knowledge  loss when older experts leave knowledge-intensive organisations. Journal of Knowledge Management 17  (6):  913–27,  doi:10.1108/ JKM-04-2013-0137.
Kannan  S,  Thangavelu  A,  dan  Kalivaradhan  R. 2010.  An  intelligent  driver  assistance  system (i-das)  for  vehicle  safety  modelling  using ontology  approach. International  Journal  of UbiComp 1 (3): 15–29, doi:10.5121/ iju.2010.1302.
Matell  MS  dan  Jacoby  J.  1971.  Is  there  an  optimal number  of  alternatives  for  likert  scale  items? study  i:  reliability  and  validity. Educational and  Psychological  Measurement 31:  657–74, doi:10.1177/001316447103100307.
Motik  B,  Sattler  U,  dan  Studer  R.  2005.  Query answering  for  OWL-DL  with  rules. Web Semantics:  Science,  Services  and  Agents  on the  World  Wide  Web 3  (1):  41–60, doi:10.1016/j.websem.2005.05.001.
Musen  MA.  2015. The  protégé  project:  a  look  back and a look forward. AI Matters 1 (4): 4–12.
Nonaka I. 1994. A Dynamic theory of organizational knowledge  creation. Organization  Science 5 (1): 14–37.
Noy  N,  Fergerson  R,  dan  Musen  M.  2000.  The
Knowledge Model of Protege-2000: Combining Interoperability and Flexibility. Di dalam Dieng R dan Corby O (ed.). Knowledge Engineering  and  Knowledge  Management Methods,  Models,  and  Tools .  Perancis:
Springer.P69–82.
Shearer R, Motik B, dan Horrocks I. 2008. HermiT :
A Highly-Efficient OWL Reasoner. Proceedings of the 5th International Workshop on OWL: Experiences and Directions (OWLED) , 432:91.
Silalahi  M,  Cahyani  DE,  Sensuse  DI,  Budi  I.  2015.
Developing Indonesian medicinal plant ontology  using  socio-technical  approach.
I4CT  2015  -  2015  2nd  International Conference  on  Computer,  Communications, and Control Technology, Art Proceeding : 39– 43, doi:10.1109/I4CT.2015.7219533.
Silalahi  M.  2016.  A  meta  design  approach  in ontology  construction  support  for  social  and technical sub-system. International Journal of Computer Science and Application 5 (2): 35– 43, doi:10.12783/ijcsa.2016.0502.02.
Spyns  P  dan  Reinberger  M.  2005.  Lexically evaluating ontology triples generated automatically  from  texts.  in:  a.  gómez-pérez and  j.  euzenat. Proceedings  of  the  2nd
European Semantic Web Conference 3532:563–577.
Wong  CK  dan  Bernard  R.  2008.  Genomewide selection in oil palm: increasing selection gain per unit time and cost with small populations. Theoretical  and  Applied  Genetics. 116  (6): 815–24.
Zablith  F,  Antoniou  G,  d’Aquin  M,  Flouris  G, Kondylakis H, Motta E, Plexousakis D, Sabou M.  2015.  Ontology  evolution:  a  process- centric  survey. The  Knowledge  Engineering Review 30 (1): 45–75, doi:10.1017/
S0269888913000349.