## Implementasi Semantic Web Rule Language dalam

## Pemberian Rekomendasi Nutrisi Berbasis Ontologi
Dirko G. S. Ruindungan* 1 , Christopel H. Simanjuntak 2
*Penulis Korespondensi
1 Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknik Universitas Sam Ratulangi, Manado
2 Prodi D4 Teknik Informatika, Jurusan Teknik Elektro Politeknik Negeri Manado, Manado E-mail: * 1 dirko@unsrat.ac.id , 2 christopel.simanjuntak@polimdo.ac.id

## Abstrak
Ada banyak informasi tentang rekomendasi atau panduan nutrisi yang tersedia melalui berbagai macam media. Namun informasi tentang nutrisi yang dibutuhkan harus sesuai dengan kondisi  fisik  secara  aktual  atau  preferensi  pengguna.  Hal  tersebut  menjadi  sedikit  kompleks karena masing-masing penyedia informasi memiliki pemahaman tentang nutrisi yang berbeda- beda.  Penelitian  ini  menggunakan  pengetahuan  nutrisi  kehamilan  yang  telah  dibangun  dalam model  ontologi.  Ontologi  tersebut  memiliki  tiga  konsep  utama  yaitu,  Person,  Maternal Condition  dan  PrenNutriFood.  Untuk  mendukung  rekomendasi  nutrisi,  ada  tiga  definisi  atau pengetahuan  yang  ditambahkan  kedalam ontologi  yaitu:  penentuan  estimasi  kebutuhan  energi per  hari,  penentuan  persentase  daily  value  (DV)  bahan  makanan  dan  penentuan  klaim kandungan  nutrisi  pada  bahan  makanan.  Pada  penelitian  ini,  kita  mengimplementasikan Semantic Web Rule Language (SWRL) untuk memformalisasi ketiga definisi tersebut. Inferensi untuk  masing-masing  rule  tersebut  dihasilkan  melalui  mesin  inferensi  yaitu  Pellet.  Hasil inferensi  menunjukkan  ontologi  telah  berhasil  dikelola  dengan  dengan  SWRL  untuk menghasilkan  pengetahuan  baru  yang  lebih  eksplisit  dalam  mendukung  rekomendasi  nutrisi. Hasil inferensi tersebut juga menunjukkan perluasan pengetahuan ontologi.
Kata kunci — Ontologi, SWRL, Nutrisi, Semantic Web, Rule

## Abstract
The  recommendations  or  guidelines  about  nutrition  are  available  from  a  various distinct  source  on  the  internet.  On  the  other  hand,  nutritional  information  needed  by  each person is different according to physical condition or personal preferences of each individual. This  becomes  a  bit  complicated  because  every  information  provider  on  the  internet  has  a different  understanding  in  giving  foodstuff  references  to  certain  nutrients.  In  this  study,  an ontology  in  nutrition  domain  knowledge  was  used.  The  ontology  represents  explicit specification  of  pregnancy  nutrition  domain  knowledge.  The  ontology  constructed  consists  of three  basic  concepts  that  is  Person,  Maternal  Condition  and  PrenNutriFood.  To  support  the provision  of  nutritional  recommendation,  three  definitions  were  added  to  ontology  that  is determining energy  estimates per day, determining the percentage of daily  value (DV) of food ingredients  and  determining  the  claims  of  nutrient  content  in  foodstuff.  In  this  study,  we implemented  the  Semantic  Web  Rule  Language  to  formalize  those  definitions.  Inference  from each  rule  is  generated  through  Pellet  as  an  inference  engine.  Ontology  has  been  successfully managed with  rules and finally produce new knowledge  containing the recommendations. The results of inference indicate the expansion of knowledge in ontology.
Keywords — Ontology, SWRL, Nutrition, Semantic Web, Rule

## 1. PENDAHULUAN
anduan nutrisi yang telah dikembangkan dan tersedia melalui berbagai macam media misalnya surat kabar online atau dalam bentuk buku panduan. Secara  spesifik  untuk nutrisi  kehamilan, sejumlah  penelitian  telah  dilakukan  oleh  para  ahli  untuk  menentukan  pedoman  nutrisi  yang baik,  salah  satunya  yang  dilakukan  oleh  Ortega  [1].  Untuk  mendasari  pembuatan  pedoman nutrisi,  lembaga  berwenang  terkait  mengeluarkan  standar  yang  dapat  dijadikan  acuan  untuk menyusun  pedoman  asupan  nutrisi.  Di  Indonesia,  standar  tersebut  dikenal  dengan  nilai  Angka Kecukupan    Gizi    (AKG)    yang    dikeluarkan    oleh    Kementrian  Kesehatan  [2].  AKG  berisi daftar  standar  zat  gizi  yang  disarankan  untuk  pria  dan  wanita,  mulai  dari  anak-anak,  dewasa hingga ibu hamil.  AKG juga menjadi salah satu dasar dalam penyusunan panduan nutrisi.
Pada  era  teknologi  informasi  saat  ini,  ada  beragam  cara  dapat  dilakukan  untuk menyampaikan  informasi  rekomendasi  atau  panduan  nutrisi,  salah  satunya  melalui pengembangan  sistem  rekomendasi.  Sistem  rekomendasi  diangkat  dari  sebuah  proses  sosial, dimana hampir  setiap  hari  seseorang  tidak  terlepas  dari pemberian rekomendasi dari orang- orang di sekitarnya [3]. Sistem rekomendasi  memiliki potensi dalam menyampaikan informasi dengan  lebih  akurat,  skalabel,  reliabel  dan  atraktif.    Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Burke  [4] menyatakan    bahwa    sistem  rekomendasi    merupakan    sebuah    sistem    yang    mampu memberikan    rekomendasi  secara  personal  sebagai  luarannya  atau  sebuah  sistem  yang memberikan  tuntunan  personal  pada  objek  yang  menarik  atau  bermanfaat.  Secara  personal berarti,  sistem  mampu  memberikan  informasi  rekomendasi  sesuai  dengan  preferensi penggunanya.
Agar memiliki kapabilitas dalam memberikan rekomendasi nutrisi, sebuah sistem lebih dahulu  membutuhkan  pengetahuan  tentang  nutrisi.  Namun  dalam  konteks  pemahaman  makna, konsep  yang  dipahami  manusia,  belum  tentu  dipahami  oleh  mesin  dengan  cara  yang  sama. Untuk  mendapatkan  makna  dari  data,  mesin  membutuhkan  penjelasan  yang  lebih  eksplisit dengan  cara  logis.  Ontologi  adalah  model  representasi  pengetahuan  yang  sedang  berkembang. Ontologi  didefinisikan  sebagai  spesifikasi  yang  eksplisit  dari  sebuah  konseptualisasi  [5]. Konseptualisasi berhubungan dengan proses  representasi domain pengetahuan ke dalam  model konseptual  sehingga  dapat  diterima  oleh  mesin.  Selain  sebagai  representasi  pengetahuan, kapabilitas  lain  dari  ontologi  adalah  kemampuannya  untuk  digunakan  kembali  sebagai  basis pengetahuan  pada  sistem  yang  lain  serta  dapat  dimanfaatkan  untuk  pengambilan  keputusan. Untuk  dapat  dibaca  oleh  mesin  W3C  mengusulkan Ontology  Web  Languange (OWL), pengembangan  dari  RDF,  sebagai  teknologi  bahasa  yang  digunakan  dalam  mendeskripsikan ontologi  ke  bentuk  formal  sehingga  dapat  dibaca  oleh  mesin  [6].  Berdasarkan  keterbatasan kemampuan  ekspresi  OWL,  SWRL  diusulkan  sebagai  model rule untuk  memperluas ekspresifitas  OWL  [7].  Ruindungan,  et.  al  [8][9],  merancang  ontologi  dengan  domain pengetahuan  tentang  nutrisi  kehamilan  sementara  Simanjuntak,  et.  al  [10]  mengambil  domain pengetahuan penyakit saraf.
Pada penelitian ini, kita akan menspesifikasikan ontologi yang ada secara lebih eksplisit dengan  mengimplementasikan  SWRL  dalam  rangka  menambah  pengetahuan  tentang rekomendasi  nutrisi.  Ontologi  tersebut  bernama  PrenNutri.  PrenNutri  adalah  ontologi  yang dibuat dengan domain pengetahuan nutrisi kehamilan.

## 1.1. Penelitian Terkait
Beberapa penelitian menunjukkan penggunaan ontologi sebagai basis pengetahuan dari sebuah sistem rekomendasi. Penelitian yang dilakukan oleh R.C. Chen [11], merepresentasikan pengetahuan  obat-obatan  anti  diabetes  menggunakan  ontologi,  serta  merepresentasikan  aturan pemberian  rekomendasi  obat  menggunakan  SWRL.  Selain  untuk  rekomendasi  obat,  model representasi  dengan  ontologi  dan  SWRL  digunakan  juga  untuk  pengembangan  sistem rekomendasi  makanan  [12]  [13],  secara  lebih  khusus  rekomendasi  makanan  untuk  penderita diabetes  [14].  Ontologi  makanan  dibangun  dengan  dua  konsep  utama  yaitu  Person  dan  Food Menu [15]. Fudholi, et. al [12] mengembangkan ontologi  nutrisi yang  konsep utamanya terdiri atas Person , Activity , Indonesian  Food  Menu ,  dan Weight  Balance  Program . Rule SWRL
P
dibangun  berdasarkan  ontologi  sehingga  sistem  dapat  memberikan  rekomendasi  menu berdasarkan kebutuhan kalori harian dan dapat memberikan rekomendasi menu untuk program keseimbangan  berat  badan  [9].  Somodevilla,  et.  al  [16],  mengimplementasikan  SWRL  untuk membantu proses pengambilan keputusan dalam hal perubahan gaya hidup. Penelitian lain lebih spesifik membangun ontologi nutrisi untuk panduan diet bagi penderita penyakit kronis dengan studi  kasus  penyakit  ginjal  [13].  Penelitian  tersebut  membangun  rekomendasi  nutrisi  yang berhubungan  dengan  penyakit  ginjal  dengan  mengembangkan  29 rule semantik  dimana rule dibangun  untuk  2  tujuan  yaitu  untuk  pemeriksaan  personal  dan  pemeriksaan  terhadap  nutrisi yang berhubungan dengan hasil evaluasi personal.
Pada  penelitian  ini,  kita  mengimplementasikan  SWRL  pada  ontologi  PrenNutri. Domain  pengetahuan  ontologi  PrenNutriFood  adalah  tentang  nutrisi  kehamilan.  Selanjutnya, SWRL digunakan untuk memperluas ontologi sebagai pendukung pemberian rekomendasi.

## 1.2. Kebutuhan Energi
Salah  satu  bahan  yang  dibutuhkan  manusia  untuk  menunjang  fungsi  tubuh  maupun aktivitas fisiknya adalah energi. Fungsi tubuh tersebut diantaranya pernafasan, metabolisme dan sintesis  protein  [17].  Manusia  membutuhkan  energi  sesuai  dengan  energi  yang  dikeluarkan selama  beraktivitas.  Sumber  energi  dapat  berasal  dari  karbohidrat,  protein  dan  lemak  [17]. Beberapa  faktor  yang  mempengaruhi  kebutuhan  energi  seseorang  yaitu  umur,  tinggi  badan, berat badan dan level aktivitas fisik. Wanita hamil secara khusus memiliki pertambahan energi sesuai  tahap  kehamilan. Estimated  energy  requirement (EER)  adalah  perhitungan  kebutuhan energi  per  hari  yang  ditunjukkan  melalui  Tabel  I.  Tabel  tersebut  menunjukkan  perhitungan untuk  wanita  pada  kelompok  umur  19  –  50  tahun. Physical  Activity (PA)  adalah  jenis  level aktivitas fisik, dimana masing-masing level  memiliki  nilai koefisien PA yang berbeda. Sesuai konteks Tabel I, PA bernilai 1 untuk level sedentary, 1,12 untuk Low Active , 1,27 untuk Active dan 1,45 untuk Very Active [12].
TABLE I. P ERHITUNGAN E STIMASI E NERGI PER H ARI U SIA 19 – 50 T AHUN [17].
TABLE II.
Estimated Energy Requirement (kcal/day) = Total Energy Expenditure Women EER =
354 – (6,91 x age [y]) + PA x [(9,36 x weight [kg]) + (726 x height [m])] Pregna nt EER  =  Nonpregnant  EER  (EER  wanita)  +  Pregnancy  Energy Deposition Trimest er I EER = Nonpregnant EER + 0 Trimest er II EER = Nonpregnant EER + 340 Trimest er III EER = NonPregnant EER + 452

## 1.3. Angka Kecukupan Gizi
Salah  satu  acuan  yang  digunakan  untuk  menentukan  kebutuhan  gizi  seseorang  adalah berdasarkan  nilai  Angka  Kecukupan  Gizi  (AKG).  AKG  merupakan  standar  yang  dikeluarkan oleh pemerintah Indonesia melalui Peraturan Menteri Kesehatan (PMK) RI Pasal 2.  Kegunaan AKG diuraikan sebagai berikut [2]:
 Acuan dalam menilai kecukupan gizi,
 Acuan dalam menyusun makanan sehari-hari termasuk perencanaan makanan di institusi,
 Acuan  perhitungan  dalam  perencanaan  penyediaan  pangan  tingkat  regional maupun nasional,
 Acuan pendidikan gizi dan,
 Acuan label pangan yang mencantumkan informasi nilai gizi.

## 1.4. Klaim Kandungan Nutrisi
Klaim  kandungan  nutrisi  digunakan  untuk  mengkategorikan  jumlah  zat  tertentu  yang terkandung pada bahan makanan. Pengkategorian tersebut dimaksudkan untuk membantu orang dalam  menilai  kadar  zat  tertentu  yang  terkandung  dalam  bahan  makanan.  FDA  membuat regulasi  untuk  menentukan  klaim  kandungan  nutrisi  yang  ditunjukkan  melalui  Tabel  II  [18]. Tabel  tersebut  menunjukkan  jika  suatu  bahan  makanan,  misalnya  daging,  mengandung  20 persen  atau  lebih  zat  tertentu,  misalnya  protein,  maka  daging  tersebut  dikategorikan  sebagai makanan  yang  “ High ”  protein.  Pada  Tabel  II,  persentase  zat  dalam  makanan  dihitung berdasarkan kebutuhan yang dicantumkan dalam standar Recommended Daily Intake (RDI).
TABLE III. PENENTUAN KLAIM KANDUNGAN BAHAN MAKANAN BERDASARKAN REGULASI FDA [18]. Claim Jumlah Kandungan Standar Acuan High ≥ 20 % RDI Good Source ≥ 10 % , atau ≤ 19 % RDI

## 1.5. Representasi pengetahuan dengan Ontologi
Pengetahuan  dapat  direpresentasikan  kedalam  bentuk  yang  dapat  dikenali  oleh  sistem atau  program  komputer.  Berdasarkan  pengetahuan  tersebut,  proses  pengambilan  keputusan secara otomatis dapat dilakukan.  Salah satu  model representasi pengetahuan yang berkembang adalah ontologi. Seperti dijelaskan oleh [19], bahwa ontologi merupakan model pengembangan basis  pengetahuan  secara  terstruktur.  Selain  itu,  ontologi  merupakan  komponen  penting  dalam membangun    sebuah    sistem    berbasis    web  semantik.    Ontologi    merupakan  sebuah  konsep untuk  menggambarkan  sebuah  domain  pengetahuan.  Istilah  ontologi  diambil  dari  filosofi, berkaitan dengan suatu keberadaan yang digambarkan secara sistematis. Kriteria penting dalam pengembangan  ontologi  diantaranya  adalah clarity dan extendibility [5]. Clarity adalah penjabaran  definisi  secara  lengkap  dari  sebuah  domain  pengetahuan. Extendibility adalah bagaimana  ontologi  dirancang,  sehingga  dapat  dikembangkan  atau  diperluas  tanpa  harus mengubah struktur yang ada.

## 1.6. Semantic Web Rule Language
Semantic Web Rule Language adalah bentuk rule berbasis klausa Horn yang diusulkan oleh  W3C  [20]. Rule ini  terdiri  atas antecedent dan consequent .  Bentuk  umum  dari  SWRL diberikan sebagai berikut:
parent(?x, ?y) ˄ brother(?y, ?z)  uncle(?x, ?z) (1)
Rule tersebut berarti, jika x memiliki y sebagai parent dan y memiliki z sebagai brother, maka x memiliki z sebagai uncle . SWRL juga menyediakan operator built-in untuk mendukung fungsi matematika, perbandingan, boolean , hingga manipulasi string , tanggal dan waktu [15]. Penerapan rule pada  ontologi  membuat  pengetahuan  yang  direpresentasikan  menjadi  lebih eksplisit.  Melalui  mesin  inferensi,  hasil  inferensi rule dapat  menghasilkan  pengetahuan  baru yang memperluas pengetahuan dari ontologi [16].

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1. Pemberian rekomendasi nutrisi
Setiap orang membutuhkan energi untuk menunjang  aktivitas dan fungsi  tubuh. Untuk itu, estimasi kebutuhan energi harian dihitung menggunakan formula pada Tabel I.
Selain  energi,  penelitian  ini  merangkum  beberapa  jenis  zat  gizi  yang  penting  selama masa  kehamilan.  Zat  tersebut  dikelompokkan  sesuai  dengan  yang  dianjurkan  pada  masing- masing  tahap  kehamilan.  Misalnya  dalam  kondisi  kehamilan  di  Trimester  pertama  dianjurkan mengkonsumsi  makanan  yang  kaya  akan  protein,  asam  lemak  omega  3  dan  6, folate ,  vitamin B6,  vitamin  B12  dan zinc .  Maka  selanjutnya  dicari  bahan  makanan  apa  saja  yang  merupakan sumber dari  zat-zat tersebut. Persentase Daily Value (DV) dari masing-masing  zat pada bahan makanan kemudian dihitung berdasarkan AKG.
Pengetahuan  tersebut  dibutuhkan  sebagai  pertimbangan  penting  dalam  pemberian rekomendasi  nutrisi  kehamilan.  Untuk  itu  ada  tiga  pengetahuan  pendukung  pemberian rekomendasi  nutrisi  yaitu  penentuan  EER  harian,  penentuan  persentase  kandungan  nutrisi berdasarkan AKG dan klaim  kandungan  nutrisi. Gambar 1 menunjukkan metode implementasi SWRL untuk ketiga deskripsi pengetahuan yang dimaksud. Deskripsi pengetahuan diformalisasi dengan SWRL. Penyusunan SWRL menggunakan elemen-elemen ontologi dan inferensi SWRL dihasilkan  melalui  mesin  inferensi.  Hasil  inferensi  menjadi  pengetahuan  tambahan  bagi ontologi.
Gambar 1. Metode implementasi.

## 2.2. Rancangan Ontologi
Pada  penelitian  ini,  SWRL  dibangun  berdasarkan  elemen-elemen  pada  ontologi PrenNutri.  Rancangan  ontologi  PrenNutri  digambarkan  melalui  hirarki  kelas,  relasi,  dan instance. Ada tiga konsep utama pada ontologi PrenNutri yaitu Person, Maternal Condition dan PreNutriFood . Masing-masing konsep tersebut dideskripsikan sebagai berikut:
1) Person
Konsep  ini  merepresentasikan  seseorang  atau  individu  manusia  dan  menjelaskan menjelaskan  profil  dari  masing-masing  individu  tersebut.  Konsep Maternal didefinisikan sebagai sub-konsep dari Person . Maternal memiliki profil seperti umur, tinggi  badan,  berat  badan  dan  lain-lain.  Konsep Person dapat  dikembangkan  lebih jauh dengan mengelaborasi sub-konsep yang mungkin dari Person.

## 2) Maternal Condition
Konsep  ini  merepresentasikan  kondisi  ibu  selama  masa  kehamilan  yang mempengaruhi kebutuhan nutrisi. Penelitian ini mengidentifikasi empat kondisi yang berpengaruh  terhadap  kebutuhan  nutrisi  yaitu  tahap  kehamilan,  status  nutrisi, aktivitas fisik dan gangguan kesehatan yang mungkin dialami.
3) PrenNutriFood
Merepresentasikan  nutrisi  yang  dibutuhkan  pada  masa  kehamilan.  Konsep  ini berhubungan  dengan  menu  makanan,  jenis  bahan  makanan  dan  jenis  zat  yang terkandung dalam bahan makanan.
Diagram  taksonomi  atau  hirarki  konsep  secara  utuh  berdasarkan  ketiga  konsep  utama tersebut,  ditunjukkan  pada  Gambar  2.  Masing-masing  konsep  tersebut  dipersempit  hingga mencapai  konsep  yang  paling  eksplisit.  Misalnya  konsep PrenNutriFood memiliki  sub-konsep Foodstuff . Sub-konsep foodstuff memiliki lima sub-konsep yang masing-masing merepresentasikan penggolongan bahan makanan. Gambar 2 menunjukkan relasi antara konsep dan sub-konsep yang membentuk hirarki.
Gambar 2. Hirarki konsep Ontologi Prennutri.
Sekumpulan konsep pada Gambar 2 dideskripsikan lebih eksplisit melalui pendefinisian properti  konsep.  Properti  yang  dimaksud  adalah  relasi  antar  konsep  yang  disebut Object Property ,  dan  atribut  yang  disebut Data  Property pada  Protégé. Object  Property menghubungkan instance dari  satu  konsep  ke  konsep  yang  lain,  sementara Data  Property
menghubungkan instance dari  satu  konsep  dengan  definisi  literal.  Gambar  3  memperlihatkan object property atau hubungan antara konsep Maternal, Gestation dan Nutrient.
Gambar 3. Relasi antar konsep Maternal , Gestation dan Nutrient .
Properti hasGestation adalah relasi yang menunjukkan hubungan antara instance dalam konsep Maternal , dengan salah satu dari tiga instance dalam konsep Gestation yaitu Trimester I, Trimester  II  atau  Trimester  III.    Gambar  4  menunjukkan  pendefinisian  konsep Vegetables. Spinach adalah instance dari Vegetables yang memiliki relasi dengan instance dari konsep yang lain dan juga berelasi dengan data literal seperti jumlah kandungan protein dan iron .
Gambar 4. Pendefinisian konsep Vegetables dalam ontologi.
Protégé  adalah tool yang  digunakan  untuk  membangun  ontologi  berdasarkan  hasil rancangan.  Rancangan  yang  dibangun  menggunakan  Protégé  akan  menghasilkan resource ontologi  dalam  bentuk  RDF  atau  OWL. Resource ontologi  merupakan  sumber  pengetahuan yang  terdiri  atas  sejumlah  pernyataan  deskripsi  logika  dalam  format  RDF  atau  OWL.  Untuk menyimpulkan seluruh pernyataan deskripsi logika, termasuk rule , penelitian ini menggunakan Pellet  sebagai  mesin  inferensi.  Pellet  bertugas  memeriksa  konsistensi  ontologi  serta pengambilan keputusan.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1. Pendefinisian Rule Semantik
Ontologi  yang  telah  dirancang  mengandung  sekumpulan  istilah  yang  terbagi  dalam beberapa  tipe  yaitu  konsep, object  property , data  property dan instance .  Tipe  tersebut merepresentasikan elemen-elemen yang terkandung dalam sebuah ontologi. Elemen ini dipakai untuk membangun rule dalam ontologi dan dapat ditambah dengan penggunaan fungsi built-in . Fungsi built-in yang dimaksud misalnya, add , subtract dan multiply untuk operasi penambahan, pengurangan dan perkalian.

## 3.1.1 Menentukan kebutuhan energi harian
Persamaan pada Tabel I digunakan untuk menghitung estimasi kebutuhan energi harian. Persamaan tersebut direpresentasikan kedalam SWRL yang bentuknya ditunjukkan pada Rule 1 . Estimasi  energi  per  hari  dihitung  berdasarkan  parameter  yang  terdiri  atas  tinggi  badan,  berat badan, umur dan level aktivitas. Seorang Maternal dapat berada pada tahap kehamilan tertentu, misalnya  trimester  pertama,  kedua  atau  ketiga.  Berdasarkan  Tabel  I,  tahap  kehamilan mempengaruhi kebutuhan energi karena masing-masing trimester memiliki pertambahan energi yang berbeda. Level aktivitas fisik juga berpengaruh terhadap kebutuhan energi. Masing-masing level aktivitas fisik memiliki nilai activity factor yang digunakan dalam perhitungan kebutuhan energi.  Pada  ontologi  telah  didefinisikan  bahwa instance pada  Maternal  memiliki age , height , weight sebagai data property dan memiliki hasGestation dan hasPhysicalActivity sebagai object property . Property tersebut  digunakan  untuk  mengkonstruksi rule dikombinasikan  dengan penggunaan  fungsi add , subtract dan multiply untuk  operasi  matematikanya.  Hasil  dari perhitungan adalah nilai dalam satuan kalori.
.
Rule 1:
Maternal(?m) ˄ Gestation(?g) ˄ PhysicalActivity(?pa) ˄ hasGestation(?m, ?g) ˄ hasPhysicalActivity(?m, ?pa) ˄ activityfactor(?m, ?af) ˄ age(?m, ?a) ˄ energyDeposition(?g, ?ed) ˄ height(?m, ?h) ˄ weight(?m, ?w) ˄ add(?eer, ?substrxa, ?afxwh) ˄ add(?teer, ?eer, ?ed) ˄ add(?xwh, ?xw, ?xh) ˄ multiply(?afxwh, ?af, ?xwh) ˄ multiply(?xa, 6.91, ?a) ˄ multiply(?xh, 726, ?h) ˄ multiply(?xw, 9.36, ?w) ˄ subtract(?substrxa, 354, ?xa)  estimatedEnergyRequirement(?m, ?teer)

## 3.1.2. Menentukan persentase kandungan nutrient berdasarkan AKG.
Rule 2 menentukan persentase DV protein untuk bahan makanan. Persentase kandungan nutrient  pada  bahan  makanan  dihitung  berdasarkan  AKG.  Nilai  standar  AKG  dapat  dibedakan berdasarkan  kelompok  umur.  Kali  ini  yang  digunakan  adalah  standar  AKG  untuk  kelompok umur 19-29 tahun. Rule ini melakukan perhitungan presentase DV untuk kelompok umur 19-29 tahun dimana, sesuai  AKG, standar  kecukupan protein untuk perempuan pada kelompok umur ini  adalah  56  gram.  Sementara  itu,  perempuan  pada  kelompok  umur  tersebut,  dalam  kondisi hamil  mendapat  tambahan  20  gram.  Persentase  DV  adalah  hasil  pembagian  nilai  kandungan protein pada bahan makanan dengan nilai AKG protein, dikalikan seratus.
Rule 2: Foodstuff(?fs) ˄ Maternal(?m) ˄ hasContainNutrient(?fs, macronutrient_protein) ˄ age(?m, ?age) ˄ hasGestation(?m, ?trimester) ˄ additionalProtein(?trimester, ?addProtein) ˄ dailyAKG19-29(macronutrient_protein, ?akg) ˄
protein(?fs, ?protein) ˄ add(?totalakg, ?akg, ?addProtein) ˄ divide(?divProteinAkg, ?protein, ?totalakg) ˄ greaterThanOrEqual(?age, 19) ˄ lessThanOrEqual(?age, 29) ˄ multiply(?percentDV, ?divProteinAkg, 100)  dvProtein(?fs, ?percentDV)

## 3.1.3. Klaim kandungan nutrient pada bahan makanan
Penentuan  klaim  kandungan protein pada  bahan  makanan  dilakukan  berdasarkan presentase  DV  yang  dihasilkan  melalui Rule 2.  Pada Rule  3 dikatakan  bahwa  setiap  bahan makanan  yang  memiliki  persentase  DV  protein  10  persen  atau  lebih,  bahan  makanan  tersebut diklaim sebagai sumber protein yang baik atau Good Source . Rule 3: Foodstuff(?fs) ˄ dvProtein(?fs, ?dvProtein) ˄ greaterThanOrEqual(?dvProtein, 10)  hasContainGoodNutrient(?fs, macronutrient_protein)

## 3.2. Hasil Inferensi
Untuk  menguji rule yang  telah  dibangun,  kita  menggunakan  profil  ibu  hamil  berikut: Seseorang yang berumur 25 tahun, dengan tinggi badan 1,65 m, berat badan 60 kg, berada pada tahap  kehamilan  Trimester  I  dan  memiliki  aktivitas  fisik  pada  level  aktif.  Representasi pendeskripsian  tersebut  ditunjukkan  dalam  model  ontologi  melalui  Gambar  5.  Umur,  tinggi badan, berat badan, tahap kehamilan dan aktivitas fisik didefinisikan sebagai asserted property . Pellet  dijalankan  untuk  mendapatkan  inferensi  dari rule .  Salah  satu rule yaitu  penentuan  EER harian atau Rule 1.  Inferensi Rule 1 menghasilkan data property nilai  estimasi energi per  hari. Dengan hasil tersebut deskripsi seorang ibu hamil dalam ontologi menjadi lebih eksplisit.
maternal_person Trimester I Active 25 tahun hasGestation hasPhysicalActivity 1,65 m 60 kg 2415,82 kcal Age Height Weight estimatedEnergyRequirement Asserted Property Inferred Property Individu/Instance
Data Literal
Gambar 5. Pendefinisian instance pada konsep Maternal.
Inferensi  yang  lain  dihasilkan  melalui Rule  2 dan 3 .  Kedua  rule  tersebut  mengatur, secara  khusus,  tentang  kandungan  protein  pada  bahan  makanan.  Pada  penelitian  ini,  kita  telah membangun  rule  lain  yang  serupa  untuk,  secara  khusus,  mengatur  kandungan  dari  masing- masing zat yang lain. Hasil inferensi dapat dilihat melalui salah satu jenis bahan makanan yaitu Spinach . Spinach mengandung  beberapa  zat  diantaranya  Protein, Iron , Calcium , Magnesium , Zinc , Folate ,  Vitamin  A  dan  Vitamin  B6.  Untuk  itu, Spinach ,  instance  dari  Vegetables, dinyatakan  berelasi  dengan  zat-zat  tersebut  via Object  Property hasContainNutrient.  Selain  itu terdapat data  property yang  menyatakan  jumlah  masing-masing  zat  yang  terkandung  dalam 100-gram Spinach .  Berdasarkan  hasil  inferensi,  instance  ini  mendapatkan  tambahan data property berupa  DV  dari  masing-masing  zat.  Gambar  6  menunjukkan  zat-zat  yang  memiliki
persentase DV 10 persen atau lebih diantaranya adalah Iron , Magnesium , Folate , Vitamin A dan Vitamin  B6.  Selanjutnya,  hasil  inferensi  juga  menyatakan  bahwa instance ini  berelasi  dengan jenis  zat  tersebut  via object property hasContainGoodNutrient yang  merepresentasikan Good Source pada  Tabel  II.  Pada  Gambar  6  dapat  dilihat  bahwa  spinach  mengandung  delapan  jenis zat, dimana  lima diantaranya mengandung nilai DV diatas 10 persen. Spinach diklaim sebagai sumber  dari  kelima  zat  tersebut  yaitu, Iron , Magnesium , Folate ,  Vitamin  A  dan  Vitamin  B6 yang baik. Hasil inferensi menunjukkan perluasan deskripsi dari sebuah bahan makanan.
Gambar 6. Pendefinisian bahan makanan setelah proses inferensi.
4. KESIMPULAN
Berdasarkan  rancangan  ontologi  yang  ada,  kita  telah  mengimplementasikan  SWRL untuk penentuan estimasi kebutuhan energi per hari, penentuan persentase DV bahan makanan dan  penentuan  klaim  kandungan  nutrisi  pada  bahan  makanan.  Hasil  inferensi  berhasil didapatkan melalui Pellet  sebagai mesin inferensi. Rule penentuan EER per hari menghasilkan inferensi  hasil  perhitungan  EER  dalam  satuan  kcal  berbentuk data  property tambahan. Penentuan persentase DV bahan makanan dan penentuan klaim menyatakan  zat apa saja  yang, dari  sisi  kuantitas,  “terkandung  baik”  ( Good  Source )  dalam  sebuah  bahan  makanan.  Hasil inferensi menyatakan spinach adalah salah satu bahan makanan sumber Folate , Vitamin A dan B6  dimana  zat-zat  tersebut  dianjurkan.  Implementasi  SWRL  berhasil  memperluas  ontologi PrenNutri dengan pengetahuan baru.

## 5. SARAN
Kedepannya,  penelitian  ini  perlu  mempertimbangkan  untuk  menggunakan  parameter yang  lebih  luas  sehingga  pertimbangan  dalam  memberikan  rekomendasi  nutrisi  menjadi  lebih komprehensif.  Salah  satu  tujuan  merepresentasikan  pengetahuan  dengan  ontologi  adalah  agar pengetahuan tersebut dapat digunakan kembali oleh sistem lain. Hal ini mendorong penelitian di masa  depan  dalam  hal  penggunaan  kembali  ontologi  yang  telah  tersedia.  Selain  itu,  ontologi dapat digunakan sebagai basis pengetahuan untuk pengembangan sistem rekomendasi nutrisi.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] R. M. Ortega, “Dietary guidelines for pregnant women.,” Public Health Nutr. , vol. 4, pp. 1343–1346, 2001.
[2] R.  Menteri  Kesehatan,  “PERATURAN  MENTERI  KESEHATAN  REPUBLIK INDONESIA  NOMOR  75  TAHUN  2013  TENTANG  ANGKA  KECUKUPAN  GIZI YANG DIANJURKAN BAGI BANGSA INDONESIA,” 2013.
[3] P. Resnick and H. Varian, “Recommender systems,” Commun. ACM , 1997.
[4] R.  Burke,  “Hybrid  Recommender  Systems:  Survey  and  Experiments,” User  Model. User-adapt. Interact. , vol. 12, pp. 331–370, 2002.
[5] T.  R.  Gruber,  “Toward  principles  for  the  design  of  ontologies  used  for  knowledge
sharing?,” Int. J. Hum. Comput. Stud. , vol. 43, pp. 907–928, 1995.
[6] M. K. Smith, C. Welty, and D. L. McGuinness, “OWL Web Ontology Language Guide,” W3C Recommendation , vol. 10. pp. 1–46, 2004.
[7] I.  Horrocks,  P.  F.  Patel-Schneider,  S.  Bechhofer,  and  D.  Tsarkov,  “OWL  rules:  A proposal and prototype implementation,” Web Semant. , vol. 3, no. 1, pp. 23–40, 2005.
[8] D. G. S. Ruindungan, P.  I. Santosa, and S. S. Kusumawardani, “Perancangan Ontologi Prenatal-Nutrition dan Evaluasinya menggunakan Schema Metric OntoQA,” in Seminar Nasional Aplikasi Teknologi Informasi 2014 , 2014.
[9] D. G. S. RUINDUNGAN, “Pengembangan Ontologi sebagai Domain Pengetahuan untuk Sistem Rekomendasi Asupan Nutrisi Kehamilan,” 2015.
[10] C.  H.  Simanjuntak,  S.  Suning  Kusumawardani,  and  A.  Erna  Permanasari,  “Evaluasi Ontologi Penyakit Saraf Menggunakan Schema Metric Onto-QA.”
[11] R.-C. C. R.-C. Chen, C.-T. B. C.-T. Bau, and Y.-H. H. Y.-H. Huang, “Development of anti-diabetic drugs ontology for guideline-based clinical drugs recommend system using OWL and SWRL,” Fuzzy Syst. (FUZZ), 2010 IEEE Int. Conf. , 2010.
[12] D.  H.  Fudholi,  N.  Maneerat,  and  R.  Varakulsiripunth,  “Ontology-based  daily  menu assistance system,” 2009 6th Int. Conf. Electr. Eng. Comput. Telecommun. Inf. Technol. , vol. 02, 2009.
[13] Y.-L.  Chi,  T.-Y.  Chen,  and  W.-T.  Tsai,  “A  chronic  disease  dietary  consultation  system using OWL-based ontologies and semantic rules,” J. Biomed. Inform. , vol. 53, pp. 208– 219, Feb. 2015.
[14] S.  Alian,  J.  Li,  and  V.  Pandey,  “A  Personalized  Recommendation  System  to  Support Diabetes  Self-Management  for  American  Indians,” IEEE  Access ,  vol.  6,  pp.  73041– 73051, 2018.
[15] N.  Suksom  and  M.  Buranarach,  “A  knowledge–based  framework  for  development  of personalized food recommender system,” … Support Syst. , 2010.
[16] M. J. Somodevilla,  I. Mena,  I. H. Pineda,  and M. C. P. de Celis,  “Deducting  Lifestyle Patterns  by  Ontologies’  SWRL  Rules,”  in 2015  26th  International  Workshop  on Database and Expert Systems Applications (DEXA) , 2015, pp. 9–13.
[17] J.  J.  Otten,  J.  P.  Hellwig,  L.  D.  Meyers,  and  Editors, Dietary  Reference  Intakes:  The Essential Guide to Nutrient Requirements . 2006.
[18] U. S. Food and Drug Adminstration, “CFR - Code of Federal Regulations Title 21.”
[19] R.  Neches,  R.  Fikes,  T.  Finin,  and  T.  Gruber,  “Enabling  technology  for  knowledge sharing,” AI Mag. , 1991.
[20] I.  Horrocks  and  P.  Patel-Schneider,  “SWRL:  A  semantic  web  rule  language  combining OWL and RuleML,” W3C Memb.  … , 2004.