Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) DOI: https://doi.org/10.52436/1.jutif.2024.5.1.1839 Vol. 5, No. 1, February 2024, pp. 301-312 p-ISSN: 2723-3863 e-ISSN: 2723-3871

## DESCRIPTIVE ANALYSIS AND COMPARISON OF REASONER USING ONTI MEASURES
Ika Indah Lestari *1 , Nur Alfi Ekowati 2 , Sulistiyasni 3
1,3 Informatics Engineering, STMIK Widya Utama, Indonesia
2 Informatics, Universitas Jenderal Soedirman, Indonesia Email: 1 ikaindah22@swu.ac.id , 2 nuralfi.ekowati@unsoed.ac.id , 3 sulistiyasnipwt@swu.ac.id
(Article received: February 06, 2024; Revision: February 19, 2024; Published: February 19, 2024)

## Abstract
Data analysis in research is an important thing to do after the research data is obtained. In designing a web application  called  Onti  Measures,  the  files  that  have  been  executed  have  not  been  analyzed  in  more  depth. Therefore, it is necessary to analyze the OWL (Web Ontology Language) files as test data for the Onti Measures application. This research aims to present a descriptive analysis of test data using three reasoners and compare their performance. The comparison of the three reasoners is seen based on running time, the performance of each reasoner, and the resulting inconsistency values. Those three reasoners are Hermit, JFact, and Pellet. In the Onti Measures  application  there  are  10  inconsistency  measures,  namely  drastic  inconsistency  measure,  MI- inconsistency  measure,  MI c -inconsistency  measure,  D f -inconsistency  measure,  problematic  inconsistency measure, incompatibility ratio inconsistency measure, MC-inconsistency measure, the nc-inconsistency measure, the mv-inconsistency measure, dan ID mcs inconsistency measure. The method used in this research is quantitative with a descriptive approach to analysis. The OWL fie input as test data is virus and disease ontology. The results of the descriptive analysis from this research include that 57.33% of the test data have an inconsistency value of 0 (consistent). Based on the performance of each reasoner in terms of processing ontologies, the three reasoners have almost the same capabilities. If it is seen from the resulting inconsistency values, the reasoner Pellet is better than the others. Meanwhile, based on the running time comparison, JFact is better than the other reasoners. The size of the ontology files does not affect the length of the running time.
Keywords : descriptive statistics , inconsistency measures , onti measures , ontology, reasoner .

## ANALISIS DESKRIPTIF DAN PERBANDINGAN REASONER MENGGUNAKAN ONTI MEASURES

## Abstrak
Analisis  data  dalam  suatu  penelitian  merupakan  suatu  hal  yang  penting  untuk  dilakukan  setelah  data-data penelitian diperoleh. Pada perancangan aplikasi web bernama Onti Measures, berkas yang telah dijalankan belum teranalisis  secara  lebih  mendalam.  Oleh  karena  itu  perlu  dilakukan  analisis  pada  berkas-berkas  OWL  ( Web Ontology Language ) sebagai data uji aplikasi Onti Measures. Penelitian ini bertujuan untuk menyajikan analisis deskriptif  data  uji  menggunakan  tiga reasoner dan  membandingkan  kinerjanya.  Perbandingan  ketiga reasoner dilihat berdasarkan running time , kinerja masing-masing reasoner, dan nilai inkonsistensi yang dihasilkan. Ketiga reasoner tersebut  adalah  Hermit,  JFact,  dan  Pellet.  Pada  aplikasi  Onti  Measures  terdapat  10 inconsistency measures antara lain drastic inconsistency measure, MI-inconsistency measure, MI c -inconsistency measure, D f - inconsistency  measure,  problematic  inconsistency  measure,  incompatibility  ratio  inconsistency  measure,  MC- inconsistency  measure,  the  nc-inconsistency  measure,  the  mv-inconsistency  measure,  dan  ID mcs inconsistency measure.  Metode  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  adalah  kuantitatif  dengan  pendekatan  deskriptif  dalam menganalisis. Input berkas OWL sebagai data uji adalah ontology virus dan penyakit. Hasil analisis deskriptif dari penelitian  ini  diantaranya  57,33%  data  uji  mempunyai  nilai  inkonsistensi  0  (konsisten).  Berdasarkan  kinerja masing-masing reasoner dalam  hal  memproses ontology ,  ketiga reasoner memiliki  kemampuan  yang  hampir sama. Jika dilihat dari nilai inkonsistensi yang dihasilkan, reasoner Pellet lebih baik dari yang lain. Sementara itu, dari segi perbandingan running time JFact lebih baik daripada reasoner lainnya. Ukuran berkas ontology tidak mempengaruhi lamanya running time .
Kata kunci : inconsistency measures, onti measures, ontology, reasoner, statistik deskriptif .
302 Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) , Vol. 5, No. 1, February 2024, pp. 301-312

## 1. PENDAHULUAN
Ontology adalah representasi pengetahuan pada teknologi  web  semantik  yang  merupakan  ekstensi dari website [1]. Web semantik memungkinkan suatu web  menjadi  lebih  cerdas  karena  memiliki  basis pengetahuan (knowledge  base) dalam  bentuk ontology .  Dalam  teknologi  web  semantik, ontology berperan  sebagai  inti (core  technology) sehingga dapat  disebut  sebagai semantic  web  ontology [2]. Dalam  merepresentasikan ontology pada  sebuah sistem  semantik,  dibutuhkan RDF  (Resource Description  Framework) atau OWL  (Web  Ontology Language) [3]. Baik RDF maupun OWL adalah dua bahasa  yang  direkomendasikan  oleh W3C  (World Wide  Web  Consortium) untuk ontology pada  web semantik. RDF merupakan  suatu framework untuk mendeskripsikan dan saling bertukar data [4]. Dengan kata lain, RDF adalah model standar untuk pertukaran data di web. OWL adalah bahasa web semantik yang dirancang  untuk  mewakili  pengetahuan  yang  kaya dan kompleks tentang berbagai hal, kelompok benda, dan  hubungan  antar  benda  [5].  OWL  merupakan bahasa yang berbasis logika komputasi.
Penelitian  tentang  Onti  Measures  yang merupakan  aplikasi inconsistency  measures untuk ontology telah  dilakukan  oleh  [6].  Pengembangan aplikasi  tersebut  bertujuan  untuk  mempermudah pengguna mengakses perhitungan inkonsistensi pada OWL ontology . Inconsistency  measure untuk OWL ontology berbasis ontology adalah  pengukur inkonsistensi yang memiliki fungsi untuk menghitung  nilai  inkonsistensi  seluruh  bagian knowledge  base (ontology) . Inconsistency  measure dirasa  penting  untuk  memastikan  bahwa  semua informasi  dalam  skala  besar  pada  sebuah ontology telah konsisten. Ontology yang tidak konsisten dapat merusak informasi yang diakses untuk tujuan tertentu [7].  Bahasa ontology yang  dapat  digunakan  pada aplikasi  Onti  Measures  adalah  OWL.  Versi  OWL yang  dapat  digunakan  pada  Onti  Measures  adalah OWL  2  atau  subbahasanya.  OWL  2  mengakomodir kelas (classes) ,  properti (properties) ,  individu (individuals) , dan nilai data (data values) . Sejak tahun 2019 topik mengenai Coronavirus (Covid-19) telah berkembang. Hal itu membuat para peneliti  menelaah  atau  mengkaji  berbagai  hal  yang
berhubungan  dengan  Covid-19.  Penelitian  ini ditujukan  untuk  meneliti  lebih  lanjut  nilai inkonsistensi  pada ontology yang  berhubungan dengan  informasi  terkait  Covid-19.  Namun berdasarkan  penelurusan  yang  dilakukan,  berkas OWL  2  untuk  Covid-19  tidak  begitu  banyak  dan masih  terbatas  jumlahnya.  Oleh  karena  itu,  data  uji yang digunakan pada penelitian ini diperluas menjadi data virus dan penyakit secara umum. Data virus dan penyakit  yang  digunakan  adalah  sebanyak  30  data (berupa  berkas  OWL  2)  yang  didapat  dari  berbagai sumber  [8],  [9],  [10].  Data  uji  tersebut  merupakan masukan  untuk  Onti  Measures  berbasis  web  dan kemudian  hasil  inkonsistensinya  dianalisis  secara deskriptif.
Penelitian  ini  menggunakan  3 OWL  reasoner dengan  10 inconsistency  measures yang  ada  pada Onti  Measures.  Tiga reasoner tersebut  adalah HermiT, JFact, dan Pellet. Penggunaan reasoner pun turut dianalisis pada penelitian ini. Reasoner adalah komponen  kunci  untuk  bekerja  dengan OWL ontology .  Faktanya,  hampir  semua  kueri OWL ontology harus  dijalankan  menggunakan reasoner [11].
Sementara  itu inconsistency  measures yang dipakai  adalah  seperti  yang  tersebut  pada  Tabel  1, yaitu drastic inconsistency measure, MI- inconsistency  measure,  MI c -inconsistency  measure, D f -inconsistency measure, problematic inconsistency measure, incompatibility ratio inconsistency measure,  MC-inconsistency  measure,  the  nc- inconsistency measure, the mv-inconsistency measure, dan ID mcs inconsistency measure . Masing- masing  inisial  atau  simbol  dari  nama-nama inconsistency  measure tersebut  pun  tertulis  pada Tabel 1.
Analisis  statistik  yang  digunakan  pada penelitian ini merupakan analisis statistik deskriptif. Statistik  deskriptif  adalah  statistik  yang  digunakan untuk  menggambarkan  atau  menganalisis  suatu statistik hasil penelitian, tetapi tidak digunakan untuk membuat kesimpulan yang lebih luas (generalisasi/inferensi)  [12].  Analisis  deskriptif bertujuan untuk mengubah sekumpulan data mentah menjadi  bentuk  yang  mudah  dipahami  berupa informasi yang lebih singkat [13].
Table 1. Inconsistency Measures in Onti Measures Onti Measures Kategori Nama Inconsistency Measure Inisial (Simbol) Drastic inconsistency measure Drastic Inconsistency Measure ℐ " Minimal inconsistency-based measures
MI-inconsistency Measure ℐ $% MI C -inconsistency Measure
ℐ $% & D f -inconsistency Measure
ℐ ' ( Problematic Inconsistency Measure ℐ ) Incompatibility Ratio Inconsistency Measure ℐ %* Maximal consistency-based measures MC-inconsistency Measure ℐ +, The nc-inconsistency Measure ℐ -, Variable-based measures The mv-inconsistency Measure ℐ +. ID MCS Inconsistency Measure ℐD $01
Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) DOI: 10,52436/jutif… Vol. x, No. y, December 2023, pp. x-y
p-ISSN: 2723-3863 e-ISSN: 2723-3871
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menyajikan analisis  deskriptif  data  uji  menggunakan  tiga reasoner dan  membandingkan  kinerja  ketiga reasoner tersebut.  Jenis  analisis  ini  dipilih  untuk digunakan  karena  data  yang  diperoleh  dari penggunaan  aplikasi  Onti  Measures  adalah  data diskret,  khususnya  data nominal . Variabel  data diskret  berhubungan  dengan  data  yang  sifatnya diskret.  Data  ini  diperoleh  dengan  cara  membilang satu  per  satu  [14].  Data  diskret  adalah  data  yang didapatkan dari hasil menghitung (perhitungan) [15]. Data  diskret  merupakan  satu  jenis  data  kuantitatif yang merupakan data yang berupa angka. Penyajian analisis  data  pada  penelitian  ini  dilakukan  dalam bentuk tabel, grafik, dan juga nilai statistik deskriptif yang  kemudian  diinterpretasikan  dalam  uraian kalimat.

## 2. METODE PENELITIAN
Menurut  Suriasumantri  (yang  disebutkan  oleh Sinambela),  metode  penelitian  adalah  pengetahuan tentang  metode  yang  dipergunakan  dalam  suatu penelitian [16]. Berdasarkan jenis datanya, penelitian dibagi  menjadi  penelitian  kualitatif,  kuantitatif,  dan gabungan antara keduanya. Metode yang digunakan pada  penelitian  ini  adalah  metode  kuantitatif deskriptif  dengan  teknik  pengumpulan  data  studi pustaka.  Data  pada  penelitian  ini  merupakan  data sekunder yang didapat dari beberapa sumber secara online . Teknik sampling yang digunakan adalah non probability sampling kategori convenience sampling . Non  probability  sampling merupakan  teknik sampling yang  memberi  peluang/kesempatan  yang tidak sama untuk setiap unsur atau anggota populasi terpilih  sebagai  sampel. Dataset sekaligus  objek penelitian ini adalah berkas OWL mengenai virus dan penyakit sejumlah 30 file . Dataset tersebut dijalankan sebagai  data  uji  menggunakan  3 OWL  reasoner dengan  10  jenis inconsistency  measures sehingga diperoleh  900  data  untuk  dianalisis.  Berbagai  jenis inkonsistency measures pada Onti Measures beserta simbol-simbolnya disajikan pada Tabel 1.
Alur penelitian ini digambarkan pada Gambar 1, dimulai  dari  pengumpulan  data  sekunder  dari berbagai  sumber online yang  merupakan ontology virus  dan  penyakit.  Persiapan  penelitian  dilakukan dimana  segala  kebutuhan  penelitian  perlu  untuk diadakan,  contohnya  kebutuhan software dan hardware yang digunakan untuk melakukan analisis. Ketika  masukan  dan  persiapan  telah  siap,  maka running program  Onti  Measures  dapat  dilakukan bersamaan  dengan  penggunaan OWL reasoner di dalamnya.  Data  uji  dijalankan  pada  aplikasi  Onti Measures agar diperoleh nilai inkonsistensi, running time, dan ukuran ontology -nya.

## Gambar 1. Diagram Alir Penelitian
Setelah pengolahan data pada running program selesai, kemudian dilakukan proses analisis hasil dari running program.  Hasil running  program disajikan dalam  bentuk  tabel  maupun  grafik  menggunakan Microsoft  Excel.  Analisis  deskriptif  yang  disajikan antara  lain  nilai  maksimal,  nilai  minimal,  ukuran pemusatan  (mean,  median,  modus),  ukuran penyebaran ( range dan standar deviasi), kurtosis, dan skewness . Mean adalah nilai rata-rata suatu data, yang ditentukan dengan cara membagi jumlah data dengan banyaknya data. Median adalah bilangan sentral atau nilai di tengah dari deret nilai yang diurut dari yang terkecil sampai yang terbesar. Modus dapat diartikan sebagai nilai yang paling banyak muncul dalam suatu deret nilai. Range atau jangkauan merupakan selisih nilai  maksimal  dan  nilai  minimal  dari  suatu  data. Standar deviasi atau istilah lainnya adalah simpangan baku,  yaitu  persebaran  data  pada  suatu  sampel  data untuk  melihat  jauh  atau  dekatnya  data  tersebut  dari mean.  Tingkat  kemiringan  suatu  kurva  (skewness) adalah  ukuran  kemencengan  suatu  kurva  (menceng ke kiri atau ke kanan), sedangkan kurtosis merupakan besaran  untuk  menentukan  bentuk  kurva  (runcing, normal,  atau  datar).  Adapun  kriteria  tingkat keruncingan kurva adalah sebagai berikut:
1. Kurva dikatakan runcing (lepto kurtik) jika nilai K>3.
2. Kurva  dikatakan  normal  (meso  kurtik)  jika  nilai K=3.
3. Kurva dikatakan datar (plati kurtik) jika nilai K<3. Hasil running aplikasi  Onti  Measures menggunakan  OWL reasoner tidak  selamanya menghasilkan  nilai  angka  yang  menggambarkan tingkat  inkonsistensi ontology yang  diukur.  Ada running program  yang  membutuhkan  waktu  yang sangat  lama,  tak  terhingga,  atau  waktu  selesainya tidak bisa diprediksi secara pasti sehingga tidak bisa
304 Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) , Vol. x, No. y, December 2023, pp. x-y
diakomodasi oleh aplikasi. Untuk mengatasi masalah waktu  tersebut,  program  Onti  Measures  diatur sedemikian  rupa  sehingga  akan  mengeluarkan  nilai NF (Not  Found) sebagai  pengganti  nilai  angka inkonsistensi.  Selain  itu,  ada  pula  kondisi  dimana Onti  Measures  diatur  untuk  mengeluarkan  nilai  NC (Not  Compatible )  akibat  pengukuran ontology yang membutuhkan memory yang  sangat  besar  dalam proses  pengukuran  inkonsistensinya  sehingga  tidak dapat diakomodasi oleh Onti Measures.
Setelah  analisis  deskriptif  selesai  dilakukan, selanjutnya  ada  perbandingan  ketiga reasoner yang perlu  dilakukan  pula.  Perbandingan  tersebut  adalah berdasarkan running  time ,  kinerja  masing-masing reasoner, dan nilai inkonsistensi yang dihasilkan.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil dan pembahasan penelitian ini terdiri dari data  uji,  statistik  deskriptif,  dan  perbandingan reasoner pada Onti Measures.

## 3.1. Data Uji (Test Case)
Ukuran ontology merupakan  jumlah axiom yang ada pada ontology. Berkas-berkas OWL beserta ukuran ontology -nya  terlihat  pada  Tabel  2.  Pada Tabel  2  terlihat  berkas  yang  diperoleh  memiliki ukuran ontology yang berbeda-beda.

## 3.2. Analisis Deskriptif
Statistik  deskriptif  yang  digunakan  pada penelitian ini meliputi nilai maksimal, nilai minimal, ukuran  pemusatan  (mean,  median,  modus),  ukuran penyebaran  (standar  deviasi  dan  jangkauan), skewness, dan kurtosis. Pembahasan deskriptif untuk masing-masing reasoner adalah sebagai berikut.
a. Reasoner HermiT
Statistik  deskriptif  dari running program  Onti Measures  menggunakan reasoner HermiT  disajikan pada Tabel 3 (dalam satuan µs atau microsecond ).
Tabel 2. Test Case dan Ukuran Ontology -nya No . Nama Berkas Ontology (*.owl) Ukuran Ontology 1 abd (anthology of biosurveillance diseases) 2.637 2 Alzheimer Ontology v15R-xml_merged 2.401 3 ao (asthma ontology) 283 4 asdpto (autism spectrum disorder phenotype ontology) 283 5 cvdo (cardiovascular disease ontology) 579 6 ido covid-19 (the covid-19 infectious disease ontology) 836 7 ido functional updated (infectious disease ontology) 701 8 idomal (malaria ontology) 4.086 9 melo (melanoma_ontology) 689 10 ocimido (ocular immune-mediated inflammatory diseases ontology) 1.661 11 pdon (parkinson disease ontology) 1.252 12 scdo (sickle cell disease ontology) 6.206 13 vido (virus infectious disease ontology) 801 14 Prostate Cancer Ontology 637 15 Thyroid Cancer Ontology 20200703 1.163 16 Neomark Ontology 399 17 Pneumonia Diagnosis Ontology 1.552 18 Brain Tumour Ontology 362 19 Pathogenic Disease ontology 425 20 Nanbyo disease ontology 2.726 21 Chronic Kidney disease ontology 272 22 Partumdo (postpartum depression ontology) 15.002 23 ontology of Glucose Metabolism Disorder 135 24 COPD ontology 108 25 HP_O (hypersensitivity pneumonitis ontology) 2018 313 26 Inherited Retinal Dystrophies 540 27 Inherited Retinal Dystrophy 409 28 Uganda Disease 307 29 covid-19 updated 871 30 HIVont00157 2.698 Rata-rata running time pada
ℐ " adalah 260,8 µs, waktu maksimum 965,3 µs, waktu minimum  131  µs,  median  178,3  µs  dan  tidak memiliki  modus.  Rentang  waktu  yang  diperlukan untuk  menjalankan  program  dengan ℐ " dapat  dilihat dari range (jangkauan) yaitu sebesar 834,3 µs. Hasil running  time program  sangat  bervariasi.  Hal  itu ditunjukkan dari standar deviasi sebesar 225,7 µs.
Tabel 3. Statistik Deskriptif Hasil Pengukuran Ontology dengan Reasoner HermiT Inconsistency Measure Statistik Deskriptif Mean (µs) Median (µs) Modus (µs) Standar Deviasi (µs) Kurtosis (µs) Skewness (µs) Min (µs) Max (µs) Range (µs) ℐ " 260,8 178,3 - 225,7 5.495,4 2.592,7 131 965,3 834,3 ℐ $% 87,7 75,5 - 51,7 14.898 3.589,7 49,1 319,1 270 ℐ $% & 64,7 53,8 - 41,6 15.293,3 3.646,9 34,5 252,1 217,6 ℐ ' ( 49,3 44,6 - 13,9 4.542,6 2.062,4 35,6 93,8 58,2 ℐ ) 62,3 53,8 66,2 30,2 4.916,5 2.238,8 34,8 164 129,2 ℐ %* 133,1 86,7 - 208,4 27.505 5.191,9 60 1.203,9 1.143,9 ℐ +, 42,3 29,4 29,4 57,1 26.161,3 5.014,2 17,6 332,4 314,8 ℐ -, 80,6 24,9 24,7 273,3 28.775,6 5.355,4 15,1 1.499,3 1.484,2 ℐ +. 12.375,8 9.248,8 - 7.913,8 4.714,4 1.972,7 5.249,5 40.371,7 35.122,2 ℐD $01 21.713,6 8.857,6 - 59.193,4 28.146,6 5.274,8 5.141,9 327.432,4 322.290,5
Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) DOI: 10,52436/jutif… Vol. x, No. y, December 2023, pp. x-y
p-ISSN: 2723-3863 e-ISSN: 2723-3871
Tabel  3  menunjukkan  bahwa  kurtosis  kurva milik ℐ " adalah  5.495,4  µs,  yang  artinya  memiliki bentuk kurva meruncing (lepto kurtik). Sementara itu, untuk  kemiringan  (skewness)  kurvanya  adalah 2.592,7  µs,  dengan  kata  lain  kurva  condong  ke kiri/positif.
Pada ℐ $% , rata-rata running time adalah 87,7 µs, waktu maksimum 319,1 µs, waktu minimum 49,1 µs, median 75,5 µs, serta tidak memiliki modus. Rentang waktu  yang  diperlukan  untuk  menjalankan  program dapat dilihat dari range sebesar 270 µs. Hasil running time program  bervariasi.  Hal  ini  ditunjukkan  dari standar deviasi sebesar 51,7 µs. Tabel 3 menunjukkan bahwa  kurtosis  kurva  14.898  µs  yang  artinya memiliki  bentuk  kurva  meruncing  (lepto  kurtik). Sementara  itu,  untuk  kemiringan  (skewness)  kurva 3.589,7  µs  dengan  kata  lain  kurva  condong  ke kiri/positif.
Untuk ℐ $%& ,  rata-rata running  time -nya adalah 64,7 µs, waktu maksimum 252,1 µs, waktu minimum 34,5 µs, median 53,8 µs, serta tidak memiliki modus. Rentang  waktu  yang  diperlukan  untuk  menjalankan program  dapat  dilihat  dari range sebesar  217,6  µs. Hasil running time program bervariasi, seperti yang ditunjukkan  pada  standar  deviasi  sebesar  41,6  µs. Tabel  3  menunjukkan  bahwa  kurtosis  kurvanya adalah  15.293,3  µs,  yang  artinya  memiliki  bentuk kurva meruncing (lepto kurtik). Sementara itu, untuk kemiringan (skewness) kurvanya 3646,9 µs, dengan kata lain kurva condong ke kiri/positif.
Pada ℐ '( , rata-rata running time -nya adalah 49,3 µs, waktu maksimum 93,8 µs, waktu minimum 35,6 µs,  median  44,6  µs,  serta  tidak  memiliki  modus. Rentang  waktu  yang  diperlukan  untuk  menjalankan program  dapat  dilihat  dari range sebesar  58,2  µs. Hasil running time program bervariasi. Hal tersebut ditunjukkan  pada  standar  deviasi  sebesar  13,9  µs. Tabel 3 menunjukkan bahwa kurtosis kurva 4.542,6 µs,  yang  artinya  memiliki  bentuk  kurva  meruncing (lepto  kurtik),  sedangkan  untuk  kemiringan (skewness) kurvanya adalah 2.062,4 µs atau kurvanya condong ke kiri/positif.
ℐ ) memiliki  rata-rata running  time 62,3  µs, waktu maksimum 164 µs, waktu minimum 34,8 µs, median 53,8 µs, dan modus 66,2 µs. Rentang waktu yang  diperlukan  untuk  menjalankan  program  dapat dilihat  dari range sebesar  129,2  µs.  Hasil running time program  bervariasi.  Hal  itu  ditunjukkan  dari standar  deviasinya  yang  sebesar  30,2  µs.  Kurtosis kurva  4.916,5  µs  artinya  memiliki  bentuk  kurva meruncing  (lepto  kurtik),  sedangkan  untuk kemiringan  (skewness)  kurva  2.238,8  µs  artinya kurva condong ke kiri/positif.
ℐ %* memiliki  rata-rata running  time 133,1  µs, waktu maksimum 1.203,9 µs, waktu minimum 60 µs, median  86,7  µs,  dan  tidak  memiliki  modus. Sementara itu, rentang waktu yang diperlukan untuk menjalankan program dapat dilihat dari range sebesar 1.143,9  µs.  Standar  deviasinya  sebesar  208,4  µs,
kurtosis  kurva  27.505  µs,  serta  kemiringan (skewness)  kurva  5.191,9  µs  yang  berarti  kurva condong ke kiri/positif.
ℐ +, memiliki  rata-rata running  time 42,3  µs, waktu maksimum 332,4 µs, waktu minimum 17,6 µs, median 29,4 µs, dan modus 29,4 µs. Rentang waktu yang  diperlukan  untuk  menjalankan  program  dapat dilihat  dari range sebesar  314,8  µs.  Standar deviasinya sebesar 57,1 µs. Kurtosis kurva 26.161,3 µs  yang  artinya  memiliki  bentuk  kurva  meruncing (lepto  kurtik),  sedangkan  kemiringan  (skewness) kurva 5.014,2 µs.
ℐ -, memiliki  rata-rata running  time 80,6  µs, waktu maksimum 1.499,3 µs, waktu minimum 15,1 µs,  median  24,9  µs,  serta  modus  24,7  µs. Jangkauannya  sebesar  1.484,2  µs  dan  standar deviasinya  sebesar  273,3  µs.  Kurtosis  kurvanya 28.775,6  µs  yang  artinya  memiliki  bentuk  kurva meruncing  (lepto  kurtik),  sedangkan  untuk kemiringan (skewness) kurvanya 5.355,4 µs dengan kata lain kurva condong ke kiri/positif.
Pada ℐ +. rata-rata running  time yang dimilikinya adalah 12.375,8 µs. Sementara itu, waktu maksimumnya 40.371,7 µs, waktu minimum 5.249,5 µs,  median  9.248,8  µs,  dan  tidak  memiliki  modus. Rentang  waktu  yang  diperlukan  untuk  menjalankan program dapat dilihat dari range sebesar 35.122,2 µs. Hasil running  time program  bervariasi.  Hal  itu ditunjukkan dari standar deviasi sebesar 7.913,8 µs. Kurtosis kurvanya 4.714,4 µs yang artinya memiliki bentuk  kurva  meruncing  (lepto  kurtik,  sedangkan untuk  kemiringan  (skewness)  kurvanya  1.972,7  µs yang artinya kurva condong ke kiri/positif.
ℐD $01 memiliki rata-rata running time 21.713 µs, waktu  maksimum  327.432,4  µs,  waktu  minimum 5.141,9 µs, median 8.857,6 µs, serta tidak memiliki modus.  Rentang  waktu  yang  diperlukan  untuk menjalankan program dapat dilihat dari range sebesar 322.290,5 µs. Hasil running time program bervariasi, seperti yang ditunjukkan dari standar deviasi sebesar 59.193,4 µs. Kurtosis kurva 28.146,6 µs yang artinya memiliki  bentuk  kurva  meruncing  (lepto  kurtik), sedangkan  kemiringan  kurvanya  5.274,9  µs  yang berarti kurva condong ke kiri/positif.
Pada kolom modus, beberapa hasil pengukuran dengan inconsistency  measure tertentu  tidak memiliki  nilai,  karena  nilai  inkonsistensi  yang dihasilkan  berbeda  semua.  Hanya  beberapa diantaranya  yang  memiliki  modus  yaitu ℐ " , ℐ +, , dan ℐ -, .

## b. Reasoner JFact
Nilai statistik deskriptif reasoner JFact berbeda dengan  statisik  deskriptif reasoner HermiT.  Hal  itu terlihat  pada  Tabel  4  (dalam  satuan  µs  atau microsecond ).  Rata-rata running  time pada
306 Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) , Vol. x, No. y, December 2023, pp. x-y
ℐ " adalah  255,6  µs,  waktu  maksimum  2.302,8  µs, waktu minimum 122 µs, median 165,3 µs, serta tidak memiliki  modus.  Rentang  waktu  yang  diperlukan untuk menjalankan program dapat dilihat dari range sebesar 2.180,8 µs.
Pada ℐ $% , hasil running time program bervariasi, hal  ini  ditunjukkan  dari  standar  deviasi  sebesar 1.149,4  µs.  Tabel  4  menunjukkan  bahwa  kurtosis kurva  28.977,9  µs  yang  artinya  memiliki  bentuk kurva meruncing (lepto kurtik). Sementara itu, untuk kemiringan  (skewness)  kurvanya  adalah  5.382,2  µs dengan kata lain kurva condong ke kiri/positif.
Untuk ℐ $%& , waktu minimum 35,2 µs, median 51 µs,  serta  memiliki  modus  46,9  µs.  Rentang  waktu yang  diperlukan  untuk  menjalankan  program  dapat dilihat  dari range sebesar  125,7  µs.  Kurtosis kurvanya  14.117  µs  yang  artinya  memiliki  bentuk kurva meruncing (lepto kurtik).
Pada ℐ '( hasil running time program bervariasi, seperti yang ditunjukkan pada standar deviasi sebesar 9,7  µs.  Sementara  itu,  pada inconsistency  measure yang lain seperti ℐ ) ℐ %* , ℐ +,, ℐ -, , ℐ +., dan ℐD $01 juga memiliki running time yang  bervariasi  berdasarkan  masing-masing standar  deviasi  yang  dimilikinya.  Bentuk  kurva runcing  dan  kurva  condong  ke  kiri/positif  juga dimiliki oleh ℐ ) ℐ %* , ℐ +,, ℐ -, , ℐ +., dan ℐD $01 .
Meskipun Tabel 4 telah memperlihatkan bahwa pengukuran  menggunakan  OWL reasoner JFact memiliki  jumlah-jumlah  nilai  inkonsistensi  yang sama dengan yang dihasilkan HermiT, bukan berarti statistik  deskriptif  milik  JFact  akan  sama  dengan statisik deskriptif milik HermiT. Hal itu terlihat jelas pada Tabel 5, dimana nilai-nilai yang tercantum pada tabel  tersebut  berbeda  dengan  nilai-nilai  yang tercantum  pada  Tabel  3.  Hal  itu  disebabkan  karena masing-masing ontology dengan  masing-masing reasoner memiliki  nilai  inkonsistensi  yang  berbeda sehingga mempengaruhi nilai-nilai statistik deskriptifnya.
Tabel  5  memperlihatkan  bahwa  nilai  mean terkecil  adalah ℐ -, , sedangkan  nilai  mean  terbesar dimiliki  oleh ℐ D MCS .  Mayoritas  nilai  median  yang didapat  adalah  di  bawah  100  µs.  Nilai  min  terkecil adalah milik ℐ -, . Nilai max terbesar adalah ℐ +. . Pada kolom  standar  deviasi  terlihat  bahwa  simpangan terbesar ada pada kelompok ℐD $01 yaitu 64819,5 µs. Nilai  kurtosis  pada  tabel  tersebut  bernilai  positif untuk setiap inconsistency measure , dengan kata lain bentuk kurvanya meruncing (lepto kurtik). Sementara itu,  untuk  kemiringan  setiap  kurva  bernilai  positif (condong ke kiri/positif).
Tabel 4. Statistik Deskriptif Hasil Pengukuran Ontology dengan Reasoner JFact Inconsistency Measure Statistik Deskriptif Mean (µs) Median (µs) Modus (µs) Standar Deviasi (µs) Kurtosis (µs) Skewness (µs) Min (µs) Max (µs) Range (µs) ℐ " 255,6 165,3 - 396,9 27.972,5 5.249,8 122 2.302,8 2.180,8 ℐ $% 289,4 71,5 71,5 1.149,4 28.977,9 5.382,2 45,8 6.264,5 6.218,7 ℐ $% & 56,5 51 46,9 23,5 14.117 3.381,6 35,2 160,9 125,7 ℐ ' ( 47,7 47,4 - 9,7 1.150,3 994,2 34,2 75,7 41,5 ℐ ) 53,3 49,4 43,3 16,7 4.784 2.097,9 33,8 110,6 76,8 ℐ %* 99,7 88,9 - 54,1 20.000,6 4.204,8 59,4 358,7 299,3 ℐ +, 25,8 23,9 21,2 7 2.138,8 1.317,6 17,4 47,3 29,9 ℐ -, 23,9 22,5 19,4 9,7 19.487,1 4.082,1 16,3 70 53,7 ℐ +. 10.821,9 8.249,8 - 10.266,7 15.177 3.745,1 5.029,3 56.684,3 51.655 ℐD $01 22.356,5 8.215,6 - 64.819,5 27.893,7 5.244,9 4.931,4 356.456,1 35.1524,7
Tabel 5. Statistik Deskriptif Hasil Pengukuran Ontology dengan Reasoner Pellet Inconsistency Measure Statistik Deskriptif Mean (µs) Median (µs) Modus (µs) Standar Deviasi (µs) Kurtosis (µs) Skewness (µs) Min (µs) Max (µs) Range (µs) ℐ " 229,3 178,9 172,9 152 9.698,3 3.171,3 135,1 770,6 229,3 ℐ $% 94,4 72,5 - 109,6 27.761,4 5.218,3 50,7 658,5 94,4 ℐ $% & 60,6 51,6 - 37 22.663,3 4.546,6 37,1 242,7 60,6 ℐ ' ( 47 47,1 51,3 7,3 -179,3 293,8 34,3 64,7 47 ℐ ) 55,1 50,1 46,9 18,1 3.381,5 1.898,4 35,7 112,2 55,1 ℐ %* 90,2 83,4 73,3 21,3 6.095,8 2.019,6 64,9 169,9 90,2 ℐ +, 25,8 24,2 22,5 5,8 -411 671,9 17,2 38,2 25,8 ℐ -, 25,5 22,4 20,4 8,2 5.912,2 2.153,3 16,5 55,9 25,5 ℐ +. 29.388,1 7.845,2 - 96.990,3 28.022,3 5.261,2 5.097,2 529.821,9 29.388,1 ℐD $01 11.603,8 7.492,3 - 11.314,6 14.051,3 3.491,8 4.860,4 61549 11.603,8
Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) DOI: 10,52436/jutif… Vol. x, No. y, December 2023, pp. x-y
e-ISSN: 2723-3871
c. Reasoner Pellet
Running program  aplikasi  Onti  Measures dengan OWL reasoner Pellet menghasilkan nilai-nilai statistik seperti yang tercantum pada Tabel 5.
Rata-rata running time pada ℐ " adalah 229,3 µs, waktu  maksimum  770,6  µs,  waktu  minimum  135,1 µs, median 178,9 µs, dan memiliki modus 172,9 µs. Rentang  waktu  yang  diperlukan  untuk  menjalankan program dapat dilihat dari range sebesar 635,5 µs. Pada ℐ $% , rata-rata running time 94,4 µs, waktu maksimum  658,5  µs,  waktu  minimum  50,7  µs, median  72,5  µs,  dan  tidak  memiliki  modus.  Hasil running time program bervariasi, terlihat dari standar deviasi  sebesar  109,6  µs.  Tabel  5  menunjukkan bahwa  kurtosis  kurva  27.761,4  µs  yang  artinya memiliki  bentuk  kurva  meruncing  (lepto  kurtik). Sementara  itu,  untuk  kemiringan  (skewness) kurvanya condong ke kiri/positif.
Pada ℐ $%&, ℐ '( , ℐ ) , ℐ %* , ℐ +,, ℐ -, , ℐ +., dan ℐD $01 hasil running time programnya juga bervariasi. Kurva meruncing juga dimiliki oleh
ℐ $%& , ℐ ) , ℐ %* , ℐ -, , ℐ +., dan ℐD $01 ,  sedangkan  kurva mendatar dimiliki oleh ℐ '( dan ℐ +, . ℐ %* memiliki  rata-rata running  time 90,4  µs, waktu maksimum 169,9 µs, waktu minimum 64,9 µs, median  83,4  µs,  dan  memiliki  modus  73,3  µs. Rentang  waktu  yang  diperlukan  untuk  menjalankan program dapat dilihat dari range sebesar 105 µs. ℐ +, memiliki  rata-rata running  time 25,8  µs, waktu maksimum 38,2 µs, waktu minimum 17,2 µs, median  24,2  µs,  dan  memiliki  modus  22,5  µs. Rentang  waktu  yang  diperlukan  untuk  menjalankan program dapat dilihat dari range sebesar 21 µs. Hasil running time program pada ℐ -, bervariasi, hal ini ditunjukkan dari standar deviasi sebesar 8,2 µs. Kurtosis  kurva  5.912,2  µs  yang  artinya  memiliki bentuk kurva meruncing (lepto kurtik). Sementara itu, untuk  kemiringan  (skewness)  kurva  2.153,3  µs dengan kata lain kurva condong ke kiri/positif.
ℐ +. memiliki  rata-rata running  time 29.388,1 µs, waktu maksimum 529.821,9 µs, waktu minimum 5.097,2  µs,  median  7.845,2  µs,  dan  tidak  memiliki modus.  Rentang  waktu  yang  diperlukan  untuk menjalankan program dapat dilihat dari range sebesar 524.724,7 µs. Hasil running time program bervariasi, seperti  yang  ditunjukkan  pada  standar  deviasinya sebesar 96.990,3 µs. Kurtosis kurvanya 28.022,3 µs, yang artinya memiliki bentuk kurva meruncing (lepto kurtik). Sementara itu, untuk kemiringan (skewness) kurva 5.261,2 µs dengan kata lain kurva condong ke kiri/positif.
Sedangkan ℐD $01 memiliki  rata-rata running time 11.603,8 µs, waktu maksimum 61.549 µs, waktu minimum  4.860,4  µs,  median  7.492,3  µs  dan  tidak memiliki  modus.  Rentang  waktu  yang  diperlukan untuk menjalankan program dapat dilihat dari range
sebesar  56.688,6  µs.  Hasil running  time program bervariasi.  Hal  itu  ditunjukkan  dari  standar  deviasi sebesar 11.314,6 µs. Kurtosis kurva 1.4051,3 µs yang artinya  memiliki  bentuk  kurva  meruncing  (lepto kurtik). Sementara itu, untuk kemiringan (skewness) kurvanya 3.491,8 µs, dengan kata lain kurva condong ke kiri/positif.

## 3.3. Perbandingan Reasoner
Setiap reasoner memiliki  cara  kerjanya tersendiri  sehingga  memiliki output yang  berbeda. Perbandingan  ketiga reasoner dibagi  menjadi  3 kriteria  yaitu running  time ,  kinerja  masing-masing reasoner, dan nilai inkonsistensi yang dihasilkan.
a. Running Time
1. Drastic Inconsistency Measure ( ℐ " )
Pada  Gambar  2  terlihat  bahwa  tidak  ada ontology yang  mempunyai running  time lebih  dari 1.000  µs  jika  pengukuran  inkonsistensi  dilakukan menggunakan ℐ d pada  Onti  Measures  bersama dengan reasoner HermiT. Seluruh running time yang didapat  adalah  di  antara  0  dan  1.000  µs.  Kondisi serupa  juga  dialami  oleh  pengukuran  dengan reasoner Pellet.  Sementara  itu,  pada  pengukuran dengan reasoner JFact  terdapat  satu ontology yang mempunyai running  time lebih  dari  1.000  µs,  lebih tepatnya adalah 2.302,8 µs , yang merupakan running time milik ontology nomor 13.
2. MI-inconsistency Measure ( ℐ $% )
Gambar  3  adalah  perbandingan running  time pengukuran  nilai  inkonsistensi  30 ontology menggunakan ℐ MI pada  Onti  Measures  bersama dengan 3 OWL reasoner . Satu-satunya running time yang nilainya lebih dari 1.000 µs pada pengukuran- pengukuran tersebut adalah dari ontology nomor 26, yaitu senilai 6.264,5 µs.
Gambar 2. Perbandingan Running Time pada ℐ "
ℐ "
Gambar 3. Perbandingan Running Time pada ℐ $%
Gambar 4. Perbandingan Running Time pada ℐ $% &
3. MI C -inconsistency Measure ( ℐ $%& )
Gambar  4  memperlihatkan  bagaimana  nilai- nilai running time yang didapat dari pengukuran 30 ontology menggunakan ℐ MIC dengan 3 OWL reasoner tidak ada satu pun yang melebihi 1.000 µs. Seluruh nilai running  time yang  didapat  ada  pada  angka desimal antara 0 dan 1.000 µs. Running time paling tinggi  di  antara  seluruhnya  adalah 252,1 µs yang diperoleh  dari ontology nomor  18  dengan reasoner HermiT.  Tertinggi  kedua  diperoleh  dari ontology nomor 30 dengan reasoner Pellet, yaitu senilai 242,7 µs .
4. D f -inconsistency Measure ( ℐ ': ) Running time pada pengukuran dengan 3 OWL reasoner hampir  seragam  yang  secara  keseluruhan tidak  ada  yang  melebihi  1.000  µs.  Seperti  yang terlihat  pada  Gambar  5, running  time terlama terbilang sangat kecil yaitu 93,8 µs yang dihasilkan dari ontology nomor 18 dengan reasoner HermiT.
5. Problematic Inconsistency Measure ( ℐ p )
Running  time pada  pengukuran  30 ontology menggunakan ℐ p juga tidak memerlukan waktu yang lama,  karena  masing-masing ontology hanya membutuhkan  waktu  di  bawah  200  µs  untuk  dapat menyelesaikan  pengukuran  inkonsistensinya.  Hal tersebut sesuai yang tertera pada Gambar 6.
Gambar 5. Perbandingan Running Time pada ℐ ' :
6. Incompatibility  Ratio  Inconsistency  Measure
( ℐ IR )
Gambar 7 memperlihatkan grafik perbandingan running  time pada  pengukuran  inkonsistensi menggunakan ℐ 𝐼𝑅 . Pada grafik tersebut terlihat bahwa ontology nomor  18  adalah  satu-satunya ontology yang mempunyai running time di atas 1.000 µs, lebih tepatnya adalah 1.203,9 µs . Itu terjadi jika ontology nomor  18  diukur  konsistensinya  dengan reasoner HermiT.
7. MC-inconsistency Measure ( ℐ mc ) Pengukuran inkonsistensi 30 ontology menggunakan ℐ mc dapat  selesai  dalam  kurun  waktu yang  singkat.  Pengukuran  yang  paling  lama  adalah untuk ontology nomor 18 dengan reasoner HermiT, namun running  time -nya  juga  terbilang  kecil  juga, yaitu 332,4 µs .
8. The nc-inconsistency Measure ( ℐ nc )
Seperti  yang  terjadi  pada  pengukuran menggunakan beberapa inconsistency measure yang lain, ontology nomor  18  membutuhkan  waktu  yang paling  lama  pula  pada  pengukuran  inkonsistensi menggunakan ℐ nc dengan reasoner HermiT. Seperti yang  terlihat  pada  Gambar  9, ontology nomor  18 tersebut  membutuhkan  waktu  lebih  dari  1.000  µs untuk  menyelesaikan  pengukurannya,  yaitu 1.499,3 µs .
9. The mv-inconsistency Measure ( ℐ mv )
Jika  dilihat  pada  Gambar  10,  pengukuran menggunakan ℐ mv memiliki range atau  jangkauan running time lebih tinggi daripada running time pada pengukuran  menggunakan inconsistency  measure yang lain. Running time paling lama adalah 529.821,9 µs pada  pengukuran ontology nomor  10 menggunakan reasoner Pellet,  sedangkan running time paling  singkat  adalah  5.136,1 µs pada pengukuran ontology nomor  3  menggunakan reasoner JFact. Secara  umum  pengukuran menggunakan ℐ mv membutuhkan waktu paling lama di  antara  seluruh inconsistency  measure yang  ada pada Onti Measures.
ℐ $% ℐ ' : ℐ $% &
Gambar 6. Perbandingan Running Time pada ℐ )
Gambar 7. Perbandingan Running Time pada ℐ %*
Gambar 8. Perbandingan Running Time pada ℐ +,
10. ℐ D MCS Inconsistency Measure ( ℐD $01 )
Pada  Gambar  11  terlihat  bahwa  ada  beberapa ontology yang  membutuhkan  waktu  hingga  ratusan ribu  µs  jika  diukur  menggunakan ℐD $01 . Ontology tersebut  adalah ontology nomor  22  dengan running time selama 356.456,1 µs menggunakan reasoner JFact. Ontology tersebut juga memiliki running time yang  lama  yaitu  327.432,4 μs ketika  dijalankan dengan reasoner HermiT.
Berdasarkan Gambar 2-11, dapat diambil rerata running  time masing-masing inconsistency  measure setiap OWL reasoner. Rerata tersebut disajikan pada Gambar  12  dimana  rerata running  time reasoner HermiT  untuk  10 inconsistency  measure adalah 3.487,02 μs ,  sedangkan  rerata  milik reasoner JFact adalah  3.403,03 μs,  serta  rerata  milik reasoner Pellet adalah 4.161,98 μs. Dari perolehan rerata data tersebut dapat  disimpulkan  bahwa reasoner JFact  lebih  baik dalam hal running time daripada reasoner Hermit dan Pellet.
Gambar 9. Perbandingan Running Time pada ℐ -,
Gambar 10. Perbandingan Running Time pada ℐ +.
Gambar 11. Perbandingan Running Time pada ℐ𝐷 DEF

## b. Kinerja Reasoner
Berdasarkan  kinerja  masing-masing reasoner dalam hal memproses suatu ontology , dapat dihitung persentase  hasil  setiap  nilai  inkonsistensi  yang diperoleh dari penggunaan rumus sebagai berikut.
𝑃𝑒𝑟𝑠𝑒𝑛𝑡𝑎𝑠𝑒 𝑁𝐼 (%) = ∑ST ∑U × 100% (1)
Pada rumus (1) NI adalah jumlah nilai inkonsistensi (0, NF, NC, atau >0) pada setiap reasoner, sedangkan R adalah jumlah seluruh data untuk setiap reasoner (HermiT, JFact, atau Pellet).
Hasil  kinerja  masing-masing reasoner dalam hal memproses suatu ontology diberikan pada Tabel 6.  Pada  Tabel  6  terlihat  bahwa  ketiga reasoner memiliki  kemampuan  yang  hampir  sama.  Secara keseluruhan,  diperoleh  hasil  bahwa  rerata  nilai  0 adalah 57,67%, NF sebanyak 38,67%, NC sebanyak 3,33%, dan >0 sebanyak 0,67%.
ℐ %* ℐ +, ℐ Y ℐ -, ℐD $01 ℐ +.
310 Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) , Vol. x, No. y, December 2023, pp. x-y
Tabel 6. Persentase Hasil Inkonsistensi NI (Nilai Inkonsistensi) Persentase NI (%) Hermit JFact Pellet 0 58 58 56 NF 38,67 38,67 38,67 NC 3,33 3,33 3,33 >0 0 0 2 Jumlah 100 100 100 c. Nilai Inkonsistensi
Salah satu output program Onti Measures adalah nilai  inkonsistensi  setiap reasoner . Output nilai inkonsistensi terlihat pada Tabel 7, Tabel 8, dan Tabel 9.
1. Nilai inkonsistensi pada HermiT
Tabel  7  berikut  memperlihatkan  seberapa banyak  jumlah ontology yang  mendapatkan  nilai  0, NF, NC dan >0 menggunakan reasoner HermiT.
Nilai  0  menunjukan  bahwa ontology terkait adalah ontology yang  konsisten.  Sejumlah  29 ontology memiliki  nilai  0,  yang  artinya  29  dari  30 ontology adalah  konsisten.  Nilai  itu  didapat  dari running program  menggunakan inconsistency measures ℐ d , ℐ MI , ℐ MIC , ℐ p , ℐ IR , dan ℐ mv .  Sejumlah  29 ontology memiliki  nilai  NF  dari  hasil running program menggunakan ℐ ': , ℐ +, , ℐ -, , dan ℐD $01 . Pada running program  menggunakan  masing-masing inconsistency  measure ,  terdapat  1 ontology yang bernilai  NC,  yaitu  HIVont00157  ( ontology nomor 30). Pada pengukuran menggunakan HermiT ini tidak ditemukan ontology yang inkonsisten (>0).
Tabel 7. Hasil Pengukuran Ontology dengan Reasoner HermiT
Inconsistency Measure pada Onti Measures Jumlah Ontology dengan Nilai Inkonsistensi Tertentu
0 NF NC >0 ℐ " 29 - 1 - ℐ $% 29 - 1 - ℐ $% & 29 - 1 - ℐ ' ( - 29 1 - ℐ ) 29 - 1 - ℐ %* 29 - 1 - ℐ +, - 29 1 - ℐ -, - 29 1 - ℐ +. 29 - 1 - ℐD $01 - 29 1 - 2. Nilai Inkonsistensi pada JFact
Nilai  inkonsistensi  Onti  Measures  yang dijalankan  menggunakan  OWL reasoner JFact memberikan hasil seperti yang tampak pada Tabel 8. Pada  Tabel  8  terlihat  bahwa  penggunaan  reasoner JFact  menghasilkan  nilai  0  atau  konsisten  yang berjumlah  sama  dengan  penggunaan  reasoner HermiT. Begitupun yang terjadi pada nilai NF, NC, dan >0 yang sama persis jumlahnya dengan running menggunakan HermiT.
Tabel 8. Hasil Pengukuran Ontology dengan Reasoner JFact Inconsistency Measure pada Onti Measures Jumlah Ontology dengan Nilai Inkonsistensi Tertentu 0 NF NC >0 ℐ " 29 - 1 - ℐ $% 29 - 1 - ℐ $% & 29 - 1 - ℐ ' ( - 29 1 - ℐ ) 29 - 1 - ℐ %* 29 - 1 - ℐ +, - 29 1 - ℐ -, - 29 1 - ℐ +. 29 - 1 - ℐD $01 - 29 1 - 3. Nilai Inkonsistensi pada Pellet
Untuk reasoner Pellet,  banyaknya  jumlah ontology yang  menghasilkan  nilai  inkonsistensi tertentu  melalui  masing-masing inconsistency measure pada  Onti  Measures  terlihat  pada  Tabel  9.
Sebagai  contoh,  pada ℐ d sebanyak  28 ontology melalui  pemakaian  menghasilkan  nilai  0,  tidak  ada ontology yang  menghasilkan  NF,  1 ontology menghasilkan  NC,  dan  sebanyak  1 ontology lain menghasilkan nilai inkonsisten >0.
Ontology yang  memiliki  nilai  NC  adalah ontology nomor  29,  yaitu  covid-19  updated.  Jika diperhatikan, running program  menggunakan reasoner Pellet ini memiliki perbedaan dengan kedua reasoner lainnya, dimana pada penggunaan reasoner Pellet  berhasil  ditemukan  1 ontology yang inkonsisten. Seperti yang telah disebutkan pada [1], ontology itu  adalah ontology nomor  30,  yaitu HIVont00157,  padahal  pada  penggunaan reasoner lain, ontology tersebut bernilai NC.
Berdasarkan Tabel 7, Tabel 8, dan Tabel 9 dapat disimpulkan bahwa reasoner Pellet lebih baik dalam menghasilkan  nilai  inkonsistensi ontology .  Hal tersebut terlihat pada Tabel 9, dimana reasoner Pellet mampu mendapatkan nilai inkonsistensi >0.
Selain  membandingkan  ketiga reasoner ,  dari penelitian ini juga diperoleh hasil bahwa ukuran dari ontology tidak  berpengaruh  terhadap running  time pada Onti Measures. Hal itu terlihat pada Gambar 13, Gambar 14, dan Gambar 15 yang merupakan grafik size dan running time untuk masing-masing ontology pada reasoner HermiT, JFact, dan Pellet.
Tabel 9. Hasil Pengukuran Ontology dengan Reasoner Pellet
Inconsistency Measure pada Onti Measures Jumlah Ontology dengan Nilai Inkonsistensi Tertentu 0 NF NC >0 ℐ " 28 - 1 1 ℐ $% 28 - 1 1 ℐ $% & 28 - 1 1 ℐ ' ( - 29 1 - ℐ ) 28 - 1 1 ℐ %* 28 - 1 1 ℐ +, - 29 1 - ℐ -, - 29 1 - ℐ +. 28 - 1 1 ℐD $01 - 29 1 -
Gambar 12. Rerata Running Time untuk Penggunaan 3 OWL Reasoner
Gambar 13. Perbandingan Size of Ontology dengan Running Time pada Penggunaan OWL Reasoner HermiT
Gambar 14. Perbandingan Size of Ontology dengan Running Time pada Penggunaan OWL reasoner JFact
Gambar 15. Perbandingan Size of Ontology dengan Running Time pada Penggunaan OWL Reasoner Pellet

## 3. DISKUSI
Hasil dan pembahasan dari penelitian ini dibagi menjadi tiga pembahasan antara lain ukuran ontology data  uji,  analisis  deskriptif  setiap reasoner dan perbandingan reasoner . Terdapat tiga OWL reasoner yang  digunakan,  yaitu  HermiT,  JFact,  dan  Pellet.
Berdasarkan nilai inkonsistensi penggunaan HermiT dan  JFact,  keduanya  memiliki  persentase  hasil inkonsistensi yang sama. Hasil pengukuran ontology menggunakan ketiga reasoner tersebut menghasilkan perbandingan  seperti  yang  nampak  pada  Tabel  6. Pada tabel tersebut terlihat bahwa hasil pengukuran menggunakan  Pellet  memiliki  nilai  inkonsistensi  0 paling sedikit dibanding dua reasoner lainnya, yaitu 56%.  Nilai  NF  dan  NC  masing-masing  memiliki persentase  yang  sama  untuk  ketiga reasoner ,  yaitu 58%, sedangkan nilai inkonsistensi yang melebihi 0 sebanyak 2% untuk Pellet dan 0% untuk dua reasoner lainnya. Hal ini berarti bahwa reasoner Pellet dapat lebih  mendeteksi  nilai  inkonsistensi  suatu  data  tes dibandingkan kedua reasoner lainnya.
Penelitian  ini  menghasilkan  informasi  bahwa Pellet  adalah  satu-satunya reasoner yang  mampu menghasilkan  nilai  inkonsistensi  yang  sulit dihasilkan  oleh  HermiT  dan  JFact.  Hal  itu  terbukti pada  pengukuran ontology bernama  HIVont00157 ( ontology nomor 30). Satu-satunya ontology tersebut telah  tercantum  pula  pada  [1],  sehingga  hasil penelitian ini selaras dengan apa yang ada di [1].
Jika  dilihat  dari  perbandingan running  time , JFact  merupakan reasoner yang  mempunyai  rerata lebih  cepat  daripada  kedua reasoner lain.  Pada pembahasan statistik berdasarkan running time yang diperlukan untuk pengukuran inkonsistensi ontology , ditemukan informasi bahwa secara umum pengukuran menggunakan ℐ +. membutuhkan waktu yang  paling  lama  di  antara  seluruh inconsistency measure pada  Onti  Measures.  Terbukti  dengan adanya running time terlamanya adalah 529.821,9 μs , hal  ini  tidak  ditemukan  pada  pengukuran menggunakan inconsistency measure yang lain pada Onti Measures.

## 4. KESIMPULAN
Pada  penelitian  ini,  analisis  statistik  deskriptif dan perbandingan OWL reasoner menggunakan Onti Measures  telah  dilakukan  dengan  beberapa pembahasan. Pada pembahasan statistik berdasarkan tiga OWL reasoner yang digunakan, yaitu HermiT, JFact, dan Pellet, hanya satu reasoner saja yang dapat menghasilkan  nilai  inkonsistensi  lebih  dari  0 (inkonsisten),  sedangkan  2 reasoner lainnya  tidak demikian. Lebih luas lagi, nilai-nilai yang dihasilkan Pellet adalah 0, NF, NC dan lebih dari 0, sedangkan HermiT dan JFact menghasilkan variasi nilai 0, NF, NC, tanpa adanya lebih dari 0. Sebanyak 57,67 % dari jumlah ontology mempunyai  nilai  inkonsistensi  0 atau disebut konsisten. Berdasarkan kinerja masing- masing reasoner dalam  hal  memproses ontology , ketiga reasoner memiliki  kemampuan  yang  hampir sama.  Jika  dilihat  dari  nilai  inkonsistensi  yang dihasilkan,  Pellet  lebih  baik  daripada  dua reasoner lainnya.  Sedangkan  menurut  perbandingan  rerata running  time, JFact  lebih  baik  daripada reasoner
312 Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) , Vol. x, No. y, December 2023, pp. x-y
lainnya. ℐ +. adalah inconsistency measure pada Onti Measures  yang  membutuhkan  waktu  paling  lama untuk pengukuran inkonsistensi ontology . Selain itu, ukuran berkas ontology tidak mempengaruhi lamanya running time .

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Nur  Alfi  Ekowati,  Ika  Indah  Lestari,  and Sulistiyasni, “Pengembangan Onti Measures Berbasis  Web  dengan  Pengujian  Data Ontology  Virus  dan  Penyakit,” Jurnal Nasional  Teknik  Elektro  dan  Teknologi Informasi ,  vol.  10,  no.  4,  2021,  doi: 10.22146/jnteti.v10i4.2443.
[2] N. Y. Arifin, E. Prasetyo, F. Teknik, and U. I. Sina,  “Perancangan  sistem  web  semantik database  dokumen  qa,” Engineering  and Technology  International  … ,  vol.  3,  no.  1, 2021.
[3] T. M. Camilo, G. Virginia, B. Susanto, and U.
Proboyekti, “Pemodelan Representasi Pengetahuan  Berbasis  OWL  untuk  Objek Arsitektur  Candi  di  Indonesia,” Jurnal
Terapan  Teknologi  Informasi ,  vol.  4,  no.  1,
2021, doi: 10.21460/jutei.2020.41.190.
[4] R. Sutomo, “Pengembangan Sistem Ontologi dan  RDF  untuk  Sharing  Information Knowledge  Standar  SPMI  pada  Universitas Tanri  Abeng,” Prosiding  TAU  SNAR-TEK
Seminar  Nasional  Rekayasa  dan  Teknologi , vol. 1, no. 1, 2019.
[5] World  Wide  Web  Consortium,  “Web Ontology  Language  (OWL).”  Accessed: Nov.  01,  2023.  [Online].  Available: https://www.w3.org/OWL/
[6] N. A. Ekowati, “Inconsistency Measures for OWL  Ontologies,”  Technische  Universität Dresden, Dresden, 2017.
[7] N. A. Ekowati, Sunaryono, and D. Prasetyo,
“Inconsistency  Measure  OWL  Ontology Berbasis Axiom dengan MinInc
Inconsistency Value,” Teknikom , vol. 24, no.
1,  pp.  5–8,  2019,  Accessed:  Feb.  01,  2024. [Online].
Available:
https://journal.swu.ac.id/index.php/teknikom
/article/view/128/39
[8] National  Center  for  Biomedical  Ontology, “NCBO  BioPortal:  The  world’s  most comprehensive  repository  of  biomedical ontologies.”  Accessed:  Aug.  05,  2023. [Online].
Available:
https://bioportal.bioontology.org/
[9] AberOWL,  “AberOWL  ontology  repository and semantic search engine.” Accessed: Aug. 03,  2023.  [Online].  Available:  http://aber- owl.net/
[10] “Bio Ontology website.” Accessed: Aug. 04, 2021. [Online]. Available: https://data.bioontology.org/ [11] Sourceforge,  “Reasoners.”  Accessed:  Feb. 17, 2024. [Online]. Available: https://owlapi.sourceforge.net/reasoners.htm l#:~:text=A%20reasoner%20is%20a%20key ,be%20done%20using%20a%20reasoner. [12] Sugiyono, Statistik  Untuk  Penelitian .
Bandung: Alfabeta, 2019.
[13] Istijanto, Aplikasi  Praktis  Riset  Pemasaran: Cara  Praktis  Meneliti  Konsumen  dan
Pesaing . 2019.
[14] E.  Wijaya et  al. , Pengantar  Statistika:
Konsep  Dasar  untuk  Analisis  Data .  Jambi: PT. Sonpedia Publishing Indonesia, 2024.
[15] S. Nurhasanah, Statistika Pendidikan: Teori, Aplikasi,  dan  Kasus,  Edisi  2 .  Jakarta: Penerbit Salemba Humanika, 2023.
[16] L.  P.  Sinambela  and  S.  Sinambela, Metodologi  Penelitian  Kuantitatif .  Depok: Rajawali Pers, 2021.