## Indonesian Journal of Business Intelligence
Volume 4 | Issue 2 | December (2021)
IJUBI Indonesian Journal ---- of ---- Business Intelligence

## PERMODELAN PENGETAHUAN KESIAPAN PENANGANAN BENCANA DI RUMAH SAKIT
Mawar Hardiyanti 1 , Dhomas Hatta Fudholi 2 1 Program Studi Informatika Program Magister, Fakultas Teknologi Industri, Universitas Islam Indonesia, 2, 3 Jurusan Informatika, Fakultas Teknologi Industri, Universitas Islam Indonesia.
mawar.hardiyanti@students.uii.ac.id , hatta.fudholi@uii.ac.id Jl. Kaliurang Km. 14,5 Yogyakarta, Indonesia
Keywords: Ontology, Hospital Preparedness,
Disaster

## Abstract
Natural disasters are events that generally have a negative impact. Indonesia is one of the disaster- inclined countries . The hospital is the first referral place when disaster victims need treatment. Basically, various studies that produce knowledge are already quite widely available. But for its use in natural disasters have not been managed and applied properly. Based on this, we will build knowledge of disaster management readiness in hospitals. This research develops an ontology-based knowledge model for hospital readiness for disaster management based on the concepts of health workers, related institutions, emergency plans, and tools. The ontological modeling process in this observe includes 3 phases, namely Conceptualization, Implementation and Evaluation. The construction of ontology is primarily based totally at the effects of questionnaires which have been filled by disaster team managers from three hospitals in Central Java. The results obtained from ontological measurements made for Relationship Richness amounted to 0.68, Inheritance Richness by 0.18, and Attribute Richness by 0.04. While the results of query testing conducted using DL Query Panel is a system capable of providing answers from combined Class expressions, object property to get instances of Individual data.
Kata Kunci: Ontologi, Kesiapan
Rumah Sakit, Bencana Alam

## Abstrak
Bencana alam adalah peristiwa yang umumnya membawa dampak negatif. Indonesia adalah salah satu negara rawan bencana. Rumah sakit merupakan tempat rujukan pertama saat korban bencana membutuhkan perawatan. Pada dasarnya, berbagai studi yang menghasilkan pengetahuan sudah cukup banyak tersedia. Namun untuk penggunaannya pada bencana alam belum dikelola dan diterapkan dengan baik. Berdasarkan hal tersebut maka kami akan membangun medel pengetahuan kesiapan penanganan bencana di rumah sakit. Penelitian ini mengembangkan sebuah model pengetahuan berbasis ontologi untuk kesiapan rumah sakit pada penanganan bencana berdasarkan konsep tenaga kesehatan, institusi terkait, rencana darurat, dan alat. Proses permodelan ontologi pada penelitian ini terdiri dari tiga fase yaitu Konseptualisasi, Implemetasi dan Evaluasi. Pembangunan ontologi didasarkan dari hasil kuisioner yang telah diisi oleh pengurus TIM Bencana dari tiga rumah sakit di Jawa Tengah. Hasil yang didapatkan dari pengukuran ontologi yang dibuat untuk Relationship Richness sebesar 0.61, Inheritance Richness sebesar 0.031, dan Attribute Richness sebesar 0.09. Sedangkan hasil pengujian query yang dilakukan menggunakan DL Query Panel adalah sistem dengan kemampuan memberi sebuah jawaban dari gabungan Class Expressions, serta mendapatkan instance dari data Individual pada object property.

## Pendahuluan
Indonesia merupakan negara yang tingkat kerawanan bencananya
tinggi. Korban meninggal saat bencana alam menduduki peringkat pertama. Rumah Sakit adalah institusi penting yang harus siap menangani korban jiwa saat bencana alam. Rumah sakit mempunyai rencana kesiapan penanganan kebencanaan yang belum diterapkan dengan baik. Selain itu, belum berbentuk sebuah basis pengetahuan. Basis pengetahuan menggunakan metode ontologi mempunyai manfaat yang banyak. Harapannya penggunaan pada kesiapan rumah sakit untuk penanganan bencana alam sehingga bisa dikelola dan diterapkan dengan baik.Basis pengetahuan banyak digunakan pada beberapa kasus penanganan bencana alam, seperti pada penelitian sebelumnya di China digunakan untuk mencari penyebab terjadinya bencana alam [1] . Selain itu di Dataran Tinggi Dieng basis data dibuat dengan tujuan mengurangi dampak resiko bencana. Basis data dibentuk berdasarkan informasi dari masyarakat [2] . Metode ontologi juga sudah digunakan pada penanganan
bencana. Pengembangannya digunakan untuk membuat peta darurat untuk penanganan bencana di Indonesia. Data yang diperoleh berdasarkan kejadian di lapangan akan dibentuk menjadi sebuah peta darurat [3].
Studi kasus terkait bencana sebelumnya yang menggunakan ontologi juga pernah dilakukan yaitu mengenai ekstraksi informasi semantik dan spatiotemporal pada artikel online terkait bencana di Indonesia dalam proses pengembangan dilakukan dalam dua tahapan utama, yaitu: pengembangan berdasarkan literatur dan pengembangan berdasarkan hasil training. Setelah proses pengembangan selesai, dilakukan pengujian precision rate dan recall rate yang membandingkan hasil performa sistem dengan responden awam. [4]. Berdasarkan penelitian tersebut, maka penulis tertarik
menggunakan ontologi yang diharapkan akan menghasilkan informasi tindakan penanganan bencana di rumah sakit yang diharapkan membantu saat proses penanganan korban bencana alam.
Pada penelitian ini, dikembangkan sebuah model pengetahuan kesiapan rumah sakit saat menghadapi bencana dalam bentuk ontologi berdasarkan faktor apa saja yang berpengaruh.
Faktor tersebut diperoleh berdasarkan kesimpulan dari wawancara dan kuisioner oleh beberapa pakar. Para pakar adalah ketua dari Tim Bencana dari masing-masing rumah sakit. Pakar juga memiliki pengalaman dan pernah terjun dalam penanganan bencana alam. Kuisioner sendiri berisi beberapa faktor yang berpengaruh terdapat kesiapan penanganan bencana untuk mengetahui keadaan fasilitas pendukung pada rumah sakit yaitu tentang struktur dan arsitektur rumah sakit, perawatan sistem rumah sakit, tenaga kesehatan, rencana darurat bencana, kontrol komunikasi dan koordinasi. Dalam proses pengumpulan informasinya menggunakan data hasil kuisioner yang telah didapatkan dari tiga rumah sakit di Jawa Tengah.

## Landasan Teori
Bencana pada dasarnya melibatkan sejumlah pihak seperti perencana darurat, responden pertama, dan korban. Bencana disebabkan oleh peristiwa berbahaya yang ditandai dengan gangguan pada masyarakat sehingga terjadi kerusakan luas dan menyebabkan korban manuia serta kerugian material [5] . Dalam beberapa tahun terakhir sejumlah sistem dikembangkan untuk manajemen darurat bencana seperti mitigasi, kesiapsiagaan, respon, dan pemulihan [6] .
Descriptive Ontology for Linguistic and Cognitive Engineering (DOLCE) adalah ontologi dasar yang diperluas untuk pola diskripsi dan situasi untuk memberikan formalitas situasi kontekstual untuk mendukung desain ontologi ini [7] . General formal ontology ( GFO) juga merupakan ontologi dasar yang memberikan gagasan tentang situasi [8] . UFO dikandung dari DOLCE dan GFO untuk mendapatkan perhatian dari komunitas ontologi formal karena kemajuan yang menjanjikan pada praktik permodelan konseptual yang digerakkan oleh ontologi [9] . UFO didukung oleh bahasa ontologis OntoUML yang
merupakan bahasa permodelan yang berbeda dengan bahasa epistemologis dan logika serta asumsi [10] .
OntoUML diterapkan dalam berbagai domain dan mencangkup pendekatan model driven ontologis, yaitu metode rekayasa dimana merupakan bahasa logika yang memungkinkan simulasi visual melalui analisis [11] . OntoUML
adalah bahasa yang matang untung menggambarkan ontologi inti , bahasa pola, dan bahasa khusus domain [12] . Yang telah diterapkan
dalam beberapa penelitian sebelumnya terakit peristiwa, resiko dan rencana pada situasi darurat guna menuju manajemen bencana yan berbasis ontologi [8] .
Selain itu, banyak domain pengetahuan yang berhasil diimplementasikan dan diuntungkan dari ontologi untuk manajemen pengetahuan termasuk industri susu [13] , manajemen kesehatan [14] , manajemen cuaca [15] , industri musik [16] , pertanian [17] . Perancangan ontologi merupakan pengembanagan yang inovatif. Perancangan dilakukan berdasarkan tujuannya. Penelitian yang mengusulkan ontologi untuk manajemen jejak bencana, harus memasukkan konsep-konsep yang relevan dengan sangat hati-hati dengan melakukan analisis data nyata berdasarkan sumber yang kredibel, berita terkait bencana, dan diskusi scenario dengan pakar domain. Komentar oleh pakar pada penilaian validasi ontologi yang dihasilkan menunjukkan bahwa ontologi memenuhi kriteria yang diperlukan [18] .

## Metode
Pada penelitian ini, ontologi dikembangkan dari awal ( from scratch ) dengan mengadaptasi metodologi dari Noy & McGuiness [19] . Sumber pengetahuan untuk pengembangan ontologi didapatkan dari kuisioner dan literatur jurnal/buku. Kuisioner terdiri dari tiga bagian yaitu tentang penilaian kesiapan rumah sakit, pertanyaan tentang standar ideal kesiapan rumah sakit, dan masukan dari responden untuk permodelan pengetahuan rumah sakit dalam penanganan bencana.
Proses pengembangan model ontologi pada penelitian ini dibagi menjadi 3 (tiga) fase, yaitu:
(1) Konseptualisasi; (2) Implementasi; kemudian (3) Evaluasi. Alur pengembangan dapat dilihat pada Gambar 1.
Gambar 1. Alur Pengembangan Ontologi
A. Konseptualisasi Konseptualisasi yaitu menyusun dan memetakan pengetahuan yang akan digunakan sebagai dasar untuk kemudian diimplementasikan ke dalam model ontologi. 1. Analisis taksonomi Kegiatan menganalisis dan mengompilasi hasil survei dan literatur untuk menjadi sumber pengetahuan. Hasil survei yang di dapatkan adalah kesimpulan kuisioner, pedoman penanggulangan bencana tiap rumah sakit beserta peta rawan bencana disekitarnya. Beberapa hasil survei dan literatur digunakan sebagai panduan umum dalam pemodelan ontologi.
Beberapa studi dari berbagai jurnal berupa review/survei juga dipilih sebagai sumber pengetahuan berdasarkan topik analisis terutama dalam konteks kesiapan rumah sakit. Makalah yang dikumpulkan dinilai dari

## cakupan, kebaruan, dan jumlah sitasi. Daftar makalah tersebut dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Studi kesiapan rumah sakit Judul Penulis Sitasi Jurnal Tahun A Study of Hospital Disaster Preparedness in South Yemen [20] Naser et al. 12 Nationa l Associat ion of
EMS Physicia ns
2018 Evaluation and Analysis of Hospital Disaster Preparedness in Jeddah [21] Bajow and Alkhalil 24 Scientifi c Researc h 2014 Hospital disaster emergency preparedness : A study of Onandjokwe Lutheran Hospital, Northern Naminia [22] Ncube and Chimeny a 18 Africa Safety Promoti on 2016 Developing Hospital Emergency and Disaster Management Index Using TOPSIS Method [23] Mojtahed i et al. 14 MDPI 2021 Hospital Preparedness Level and Policy Implementatio n Analysis of Hospital Disaster Plan in RSUD Kota Yogyakarta[24 ] Geniosa and Aini 5 Joural of Indones ia health policy and adminis tration 2020 2. Penentuan taksonomi Setelah memperoleh semua daftar istilah, dilakukan pembentukan kelas kemudian tingkatan kelas dan sub-kelas kemudian disusun dalam suatu taksonomi. Taksonomi dibentuk dari konsep umum dilanjutkan pada konsep yang lebih spesifik. Kemudian dilakukan penentuan relasi tiap class/subclass dalam ontologi untuk menghubungkan kelas dengan objek maupun kelas lainnya. Kegiatan ini berdasarkan dari berbagai sumber
pengetahuan yang telah diperoleh sebelumnya.
B. Implementasi Pada tahapan ini, dilakukan pembentukan kelas, properti dan objek berdasarkan hasil konseptualisasi yang telah dibuat. Berdasarkan rancangan model yang telah dikonseptualisasi, dilakukan implementasi ke dalam bahasa OWL-DL (Web Ontology Language - Description Logic ). Pada penelitian ini, pengembangan ontologi menggunakan perangkat lunak Protégé .
1. Pembentukan Kelas & Properti Pada tahapan ini dilakukan pembentukan kelas berdasarkan hierarki dari kerangka konseptual yang sudah dibuat. Setelah membentuk kelas, dilakukan pembentukan properti dari kelas tersebut. Properti dibentuk berdasarkan relasi yang sudah ditentukan dari kerangka konseptual. Terdapat dua jenis properti, yaitu properti objek yang nanti akan digunakan sebagai relasi kelas dengan objek, dan properti data yang memuat data dari objek.
2. Pembentukan Individual Pada tahap ini dibentuk individual dari kelas yang terkait dengan domain pengetahuan. Individual adalah pengetahuan aktual yang dimuat oleh kelas dan saling terhubung melalui properti. Seluruh individual akan dibentuk berdasarkan kamus konsep yang telah dibuat dalam tahapan konseptualisasi sebelumnya.

## C. Evaluasi
Penelitian yang dilakukan dievaluasi dengan dua cara yaitu :
1. Pengukuran Ontologi Setelah melakukan pengembangan ontologi, dilakukan evaluasi menggunakan metode OntoQA (Ontology Quality Analysis ). Model ontologi dievaluasi berdasarkan schema metrics untuk mengukur Relationship Richness (RR), Inheritance Richness (IR), dan Attribute Richness (AR) . Penjelasan
dari pengukuran schema metrics menggunakan metode OntoQA sebagai berikut [25] :
a. Relationship Richness (RR ) Menyatakan keanekaragaman relasi yang dimiliki. RR ditunjukkan dengan persamaan sebagai berikut. �� = |�| � +|�| (1) Di mana: RR : Relationship Richness |P| : Jumlah relasi non- inheritance |H| : Jumlah relasi inheritance Jika nilai RR yang didapatkan semakin mendekati angka 1 (satu), maka semakin kaya relasi yang dimiliki oleh ontologi.
b. Inheritance Richness (IR)
Merupakan cara untuk mengukur distribusi informasi. Pada pengukuran ini, dapat dibedakan ontologi yang mempunyai karakter deep atau shallow ontology. IR didefinisikan dengan persamaan sebagai berikut. �� = |�(�) |�| (2) Dimana : IR : Inheritance Richness |H(c)| : Jumlah relasi inheritance subclass |c| : Jumlah superclass
Nilai IR mendekati 0 (nol) menunjukkan ontologi bersifat spesifik, sebaliknya jika nilai makin lebih besar maka ontologi bersifat umum.
c. Attribute Richness (AR ) Merupakan cara untuk menilai jumlah atribut. AR diperoleh dari jumlah attribute untuk semua class (att) dibagi dengan jumlah class (C) yang ada. Perhitungan AR dapat dilihat pada persamaan berikut.
�� = |���| |�| (3) Di mana: AR : Attribute Richness
|att| : Jumlah attribute pada seluruh class |c| : Jumlah class Semakin banyak slot atau atribut maka semakin kaya pengetahuan yang tersedia pada ontologi. 2. Pengujian Query Pengujian Query menggunakan reasoning untuk mengetahui kerja sistem pada ontologi dengan memakai klasifikasi Equivalent To, Same Individual As, dan object property assertion. Selain itu, Sistem yang menggunakan property Equivalent To dimana reasoner melakukan klasifikasi data individual berdasarkan kriteria restriction yang dimiliki oleh sebuah kelas. Sedangkan property object assertion digunakan untuk membentuk relasi antara sesame individual dengan relasi object property.

## Hasil dan Pembahasan
Kesiapan penanganan bencana rumah sakit memerlukan solusi untuk memperoleh, menganalisis, menyebarkan dan mengintegrasikan data. Tahapan yang dilakukan yaitu : A. Konseptualisasi Model ontologi yang dibuat dibuat menggunakan alur sebagai berikut :
1. Analisis taksonomi Pada hasil kuisioner yang didapatkan dari ketiga responden menyatakan bahwa “RS dikatakan siap dan mampu dalam menghadapi bencana apabila SDM, Sarana Prasarana dan sistem telah terbentuk dan terlatih.dan Rumah sakit yang ada tim bencana jadi terdapat alat, armada, ambulan yang khusus kebencanaan. Bukan UGD atau IGD. RS mempunyai kebijakan, alur, tim sarpras, peralatan, komunikasi dan koordinasi lintas sektoral.” sehingga dari pernyataan tersebut dapat disimpulakan menjadi beberapa konsep untuk pada penelitian ini yaitu sebuah indikator kesiapsiagaan rumah sakit dibagi menjadi 4 konsep yaitu : 1) Tenaga Kesehatan adalah profesi
kesehatan yang dilatih melalui pendidikan berbasis kompetensi dalam pengenalan, pengobatan dan merujuk pasien terkait dengan semua jenis kedaruratan kesehatan masyarakat; 2) Instansi terkait adalah lembaga yang mempunyai tugas menangani masyarakat selaku korban saat terjadi bencana; 3) Rencana Darurat adalah respon kesiapsiagaan darurat rumah sakit dalam rencana pemulihan yang harus disiapkan dan diuji dengan baik
[26] ; 4) Prasarana adalah sistem atau alat yang menunjang pelayanan dasar pada pemeliharaan kesehatan yang benar.
Banyak penelitian tentang bencana. Perencanaan dan kesiapsiagaan bencana rumah sakit yang kurang baik lebih terlihat di negara berkembang dibandingkan dengan negara maju. Mayoritas yang terluka dan tewas akibat bencana alam berada di negara berkembang [27] . Dengan demikian,
dampak perencanaan bencana yang buruk lebih terasa bagi negara-negara berkembang. Studi sebelumnya telah menunjukkan bahwa tingkat sosial ekonomi suatu masyarakat mempengaruhi kerentanan penduduknya dan kebutuhan medis mereka pada saat terjadi bencana [28] . Ada banyak tulisan tentang kesiapsiagaan rumah sakit, namun tidak ada standar yang dapat diterapkan ke semua rumah sakit.
a. Konsep “Tenaga Kesehatan”
Dilakukan identifikasi istilah yang berkaitan dengan konsep Tenaga Kesehatan untuk dijadikan sebagai kelas dalam ontologi. Pada kuisioner menyatakan “Sumber Daya Manusia (SDM) Rumah Sakit terdiri dari petugas medis dan non medis” sedangkan menurut buku menerangkan bahwa “ tenaga kesehatan di rumah sakit dibedakan menjadi tenaga medis dan tenaga nonmedis ” sehingga dapat dijadikan konsep analisis. Terdapat dua kelas
yang dapat digunakan sebagai bagian dari ontologi, yaitu Tenaga Medis dan Tenaga Non Medis. Kelas Tenaga Medis digunakan untuk memuat pengetahuan tentang Tenaga Kesehatan yang langsung berhubungan dengan pasien sedangkan Kelas Tenaga Non Medis digunakan untuk memuat pengetahuan tentang Tenaga Kesehatan yang tidak langsung berhubungan dengan pasien. Untuk pembentukkan individual, pada buku juga disebutkan “ Tenaga medis terdiri dari dokter, dokter gigi, dokter spesialis, dan dokter gigi spesialis. Sedangkan tenaga nonmedis merupakan karyawan rumah sakit yang mengurus hal-hal administrasi dan operasional rumah sakit, seperti staf administrasi, staf keuangan, tenaga kebersihan, tenaga keamanan.” Kamus konsep Tenaga Kesehatan dapat dilihat pada Tabel
2.
Tabel 2. Kamus Konsep “Tenaga Kesehatan”
Nama Kelas Daftar Individual Tenaga Medis Dokter | Dokter Gigi | Dokter Spesialis | Dokter Gigi Spesialis Tenaga Non Medis Staf Administrasi | Staf Keuangan | Tenaga Kebersihan | Tenaga Keamanan
b. Konsep ”Instansi Terkait”
Pada konsep instansi terkait, didapatkan dari hasil kuisioner yaitu menyatakan “ Pada saat terjadi bencana RS 1 berkoordinasi dengan Dinas Kesehatan atau Fasilitas Lainnya, RS 2 berkoordinasi untuk menghubungi pihak luar/institusi, sedangkan RS 3 berkoordinasi dengan Pemda melalui Dinkes” . Sehingga terdapat tiga kelas yang dapat digunakan dalam ontologi. Kelas tersebut yaitu Instansi Kebencanaan, Pemeraintah Daerah dan Fasilitas Kesehatan Lain. Kelas Instansi
Kebencanaan memuat pengetahuan mengenai lembaga yang bertanggung jawab saat terjadi bencana. Kelas Pemerintah Daerah yang memuat pengetahuan mengenai instansi pemerintah yang bertugas saat penanganan bencana. Sedangkan kelas Fasilitas Kesehatan Lain memuat pengetahuan tentang lembaga kesehatan lain yang bekerjasama dengan rumah sakit untuk membantu penanganan pasien saat terjadi bencana.
Untuk pembentukkan individual, pada kuisioner menyebutkan “pihak luar/institusi yang dihubungi ketika terjadi bencana seperti SAR, BPBD,
Dinas, Pemadam Kebakaran . Selain itu Fasilitas Kesehatan Lain yang dituju adalah RS Rujukan, Klinik atau Puskesmas”. Kamus Konsep Instansi Terkait dapat dilihat pada Tabel 3. Tabel 3. Kamus Konsep “Instansi Terkait” Nama Kelas Daftar Individual Instansi Kebencanaan DAMKAR | SAR | BPBD Pemerintah Daerah Dinas Kesehatan Fasilitas Kesehatan Lain Klinik | RS Rujukan | Puskesmas c. Konsep ”Rencana Darurat” Dari konsep Rencana Darurat, dapat dijabarkan menjadi beberapa kelas yang memuat pengetahuan. Pengetahuan diadopsi dari penelitian sebelumnya yaitu “ Rencana Darurat Bencana yang perlu diperhatikan adalah pemetaan darurat bencana di area rumah sakit, informasi kebencanaan, TIM Kebencanaan, Manajemen darurat bencana, tahap aktivasi, pusat penanganan darurat, sistem pengawasan. Selain itu kontrol komunikasi dan komunikasi seperti transportasi & komunikasi,
kerjasama dengan instansi tanggap bencana, prosedur rujukan rumah sakit lain dan Fasilitas Kesehatan sesuai dinkes .” [21] Setelah diesuaikan dengan keadaan rumah sakit di Indonesia, terdapat tujuh kelas yang dapat memuat pengetahuan mengenai perangkat apa saja yang dapat digunakan untuk penganan bencana. Kelas-kelas tersebut adalah Dana Darurat, Peta Darurat, Transportasi Darurat, Pelatihan, Tim Bencana, Ruangan Darurat, Akses Informasi, dan Obat-obatan. Untuk pembentukkan individual, pada kuisioner menyatakan “ Selama penangana bencana RS 1 mendapat anggaran dari PEMDA, RS 2 dari Dana Rumah Sakit, RS 3 dari RS dan Pemerintah.; Ruang IGD disiapakan untuk penangana bencana dan RS Lapangan dibangun apabila sudah memenuhi kapasitas; Pelatihan yang pernah dilakukan RS 1 Pelatihan HDP
(Hospital Disaster Planning) dan penanggulangan kebakaran, RS 2 Pelatihan/Simulasi kebakaran yaitu
Hydrant & Fire Alarm oleh DAMKAR dan Pelatihan MKF ( Manajemen Fasilitas dan Keselamatan) yaitu penanganan bencana dan pengelolaan B3 oleh
Komite Keselamatan dan Kesehatan Kerja (K3), RS 3 Simulasi bencana dengan Pemkab dan Simulasi bencana dengan Kepolisian; Pusat Informasi untuk RS 1 pada ruang pertemuan dan aula RS, RS 2 pada Aula, RS 3 pada Bagian Keamanan.” Selain itu pembentukan individual pada Tim bencana berdasarkan disaster plan atau Siaga Bencana yang didapatkan dari RS menyatakan bahwa “ Tim bencana terdiri dari Pimpinan Disaster, Tim Evakuasi, Tim
Keamanan, Tim Medis, Tim Logistik Umum, Tim Penunjang, dan Tim Khusus”. Kemudian untuk individual pada “ Peta Bencana yang didapatkan adalah Lokasi Rawan Bencana” . Untuk individual pada kelas obat- obatan didapat dari “ Permenkes No.59/Menkes/SK/I/2011 yaitu tentang jenis bencana dan penyakit” [29] . Kamus konsep Rencana
Darurat dapat dilihat pada Tabel 4. Tabel 4. Kamus Konsep “Rencana Darurat” Nama Kelas Daftar Individual Dana Darurat Dana_RS | Dana_Pemerintah Ruangan Darurat IGD | RS Lapangan Pelatihan Pelatihan Penanganan Kebakaran Hydra & Fire Alarm | Pelatihan HDP | Pelatihan MKF (Manajemen Fasilitas dan Keselamatan) Tim Bencana Pimpinan Disaster | Tim Evakuasi | Tim Keamanan | Tim Medis | Tim Logistik Umum | Tim Penunjang | Tim Khusus Peta Darurat Lokasi Rawan Bencana Pusat Informasi Aula | Ruang Pertemuan | Bagian Keamanan Obat-Obatan Darurat Kontrimoksazol | Parasetamol | Oralit | Ringer laktat | Chloramphenicol | Silver sulphadiazine | Vit A | Artesunate+Amodiaguin+Primakuin

## d. Konsep ”Prasarana”
Konsep Prasarana, dapat dijabarkan menjadi beberapa kelas yang memuat pengetahuan. Terdapat sepuluh kelas yang dapat memuat pengetahuan mengenai prasarana apa saja yang dapat digunakan untuk penganan bencana. Pada “ PERMENKES No 24 Tahun 2016 BAB III Pasal 18 sampai Pasal 32. dijelaskan tentang prasarana rumah sakit .” [30] . Kelas-kelas tersebut adalah Instalasi Air, Instaasi Mekanikal & Elektrikal, Instalasi Gas Medik & Vakum medik, Instalasi Uap, Instalasi Pengolahan Limbah, Pencegahan & Penanggulangan Kebakaran,
Petunjuk Persyaratan Teknis &
Sarana Evakuasi saat terjadi bencana, Instalasi tata udara, Sistem Informasi & Komunikasi, dan Ambulans. Kamus konsep Prasarana dapat dilihat pada Tabel 5. 2. Penentuan Taksonomi Pada tahapan ini dibentuk taksonomi sebagai cara untuk mengorganisasi seluruh kelas yang ada dalam ontologi. Seluruh kelas dan hierarkinya dapat dilihat pada Gambar 2.
Gambar 2. Daftar Kelas dan Hierarki
Ontologi Tabel 5. Kamus Konsep “Prasarana” Nama Kelas Daftar Individual Instalasi Air Instalasi air minum/bersih | Instalasi air kotor/limbah | Instalasi air hujan Instalasi Mekanikal & Elektrikal Instalasi transportasi vertical | Instalasi Sistem Pencahayaan | Instalasi Sistem Kelistrikan | Instalasi Proteksi Petir Instalasi Gas Medik & Vakum Medik Sumber gas medik | Jaringan Pemipaan | Terminal sistem gas medik Instalasi Uap Sumber uap | Distribusi uap | Terminal uap Instalasi Pengolahan Limbah Instalasi pengelolaan limbah padat | Instalasi pengelolaan limbah cair | Instalasi pengelolaan limbah gas | Instalasi pengelolaan limbah radioaktif | Instalasi pengelolaan
limbah bahan beracun berbahaya Pencegahan & Penanggulangan Kebakaran Sistem proteksi pasif | Sistem proteksi aktif Petunjuk Persyaratan Teknis & Sarana Evakuasi saat terjadi keadaan darurat Sistem peringatan bahaya | Pintu Keluar | Jalan Evakuasi Instalasi tata udara Instalasi ventilasi | Instalasi sistem pengkondisian udara Sistem Informasi & Komunikasi Sistem telepon | sistem tata suara |sistem panggil perawat | sistem voice evacuation Ambulans Ambulans air | Ambulans darat | Ambulans udara Agar taksonomi lebih mudah dipahami, dilakukan pemetaan relasi. Visualisasi pemetaan taksonomi dapat dilihat pada Gambar 3.
Gambar 3. Taksonomi Ontologi Tabel 6. Daftar Objek Properti Properties Domain Range Merawat Tenaga Non Medis Prasarana Melakukan Tenaga Kesehatan Pelatihan Memberi Pemerintah Daerah Dana Darurat
Membuat Tenaga Kesehatan Rencana Darurat Menggunakan Rencana Darurat Prasarana Menyiapkan Instansi Kebencanaan Peta Darurat Menyediakan Tenaga Non Medis Pusat Informasi Membentuk Tenaga Kesehatan Tim Bencana Menugaskan Pemerintah Daerah Tenaga Kesehatan Membantu Instansi Terkait Tenaga Kesehatan Setelah melakukan pembentukan kelas dan hierarkinya, dilanjutkan dengan membentuk objek properti. Daftar objek properti yang digunakan dapat dilihat pada Tabel 6.

## B. Implementasi
Implementasi dari hasil konseptualisasi dilakukan menggunakan bahasa OWL dalam skema XML.
1. Pembentukan Kelas & Properti
Berdasarkan hasil konseptualisasi, kelas pada tenaga kesehatan terdiri dari dua kelas, kelas pada Instansi terkait ada tiga kelas, Prasarana ada sepuluh kelas dan rencana darurat ada tujuh kelas. Hasil penulisan kode kelas dan sub- kelas dapat dilihat pada Gambar 4 .
<!--
http://www.semanticweb.org/lenovo/ontologies/2021/7/benca na#Ambulans --> <owl:Class rdf:about="http://www.semanticweb.org/lenovo/ontologies/20 21/7/bencana#Ambulans"> <rdfs:subClassOf rdf:resource="http://www.semanticweb.org/lenovo/ontologies/ 2021/7/bencana#Prasarana"/> </owl:Class> <!-- http://www.semanticweb.org/lenovo/ontologies/2021/7/benca na#Dana_Darurat --> <owl:Class rdf:about="http://www.semanticweb.org/lenovo/ontologies/20 21/7/bencana#Dana_Darurat"> … Gambar 4. Kelas dalam Kode OWL/XML
Setelah menulis kode kelas, dapat dilanjutkan dengan penyusunan kode untuk data properti yang berjumlah sepuluh. Hasil penulisan kode properti dapat dilihat pada Gambar 5.
<!-- http://www.semanticweb.org/lenovo/ontologies/2021/7/benca na#jenis --> <owl:ObjectProperty
rdf:about="http://www.semanticweb.org/lenovo/ontologies/20
21/7/bencana#jenis"/> <!-- http://www.semanticweb.org/lenovo/ontologies/2021/7/benca na#melakukan --> <owl:ObjectProperty rdf:about="http://www.semanticweb.org/lenovo/ontologies/20
21/7/bencana#melakukan">
…
Gambar 5. Properti dalam Kode OWL/XML
Agar mudah memahami, dilakukan visualisasi menggunakan Ontograf yang terdapat pada Protégé. Hasil visualisasi kelas dan properti dalam ontologi dapat dilihat pada Gambar 6
Gambar 6. Visualisasi Kelas dan Properti
2. Pembentukan Individual Berdasarkan hasil konseptualisasi, kelas yang mempunyai objek terdiri dari 22 kelas. Setelah mendeklarasikan semua objek, dilakukan penulisan kode individualnya. Hasil penulisan objek dapat dilihat pada Gambar 7.
Gambar 7. Kode OWL/XML dari Individual Setelah menulis kode seluruh individual, dapat membentuk sebuah relasi. Untuk memetakan relasi antar individual, dapat dilakukan visualisasi. Dengan contoh relasi kelas Obat_Obatan ditulis pada OntoGraf kemudian dilakukan Search . Hasilnya akan muncul beberapa Individual pada Kelas Obat_Obatan.
Selain itu, akan muncul juga kelas yang berelasi dengan Obat_Obatan yaitu Kelas Tenaga Kesehatan dan Kelas Rencana Darurat. Adapun hasil visualisasi dari elemen ontologi dapat dilihat pada Gambar 8.

## Gambar 8. Visualisasi Individual

## C. Evaluasi
Dilakukan
pengukuran ontologi dan pengujian query terhadap ontologi pada penelitian ini. 1. Pengukuran Ontologi
Evaluasi schema metrics terhadap ontologi pada penelitian ini yang mengukur Relationship Richness (RR), Inheritance Richness (IR), dan Attribute Richness (AR). Nilai yang digunakan untuk melakuakan pengukuran didapatkan dari nilai ontologi metrik seperti yang terdapat pada Tabel 7. Tabel 7. Ontology Metrics No Elemen Ontologi Jumlah 1 Superclass 1 2 Subclass 32 3 Object Property 20 4 Datatype Property 3 Adapun pengukuran ontologi sebagai berikut.
a. Pengukuran RR
Pada ontologi ini terdapat 10 relasi object property dan 22 relasi subclass . Hasil perhitungan RR pada ontologi ini, yaitu:
� = 32 32 + 20 = 0,61 b. Pengukuran IR
Pada ontologi ini terdapat 22 subclass dan 4 superclass . Hasil perhitungan IR, yaitu:
�� = 1
32 = 0,031

## c. Pengukuran AR
Pada ontologi ini terdapat sebuah attribute ( datatype property ) dan 22 class . Hasil perhitungan AR, yaitu. �� = 3
32 = 0,09
Hasil pengukuran ontologi dapat dilihat pada Tabel 8 berikut : Tabel 8. Hasil pengukuran Ontologi Jenis Pengukuran Nilai Kesimpulan Relationship Richness 0.61 Keberagaman informasi yang dimuat ontologi ini sudah kaya. Inheritance Richness 0,031 Ontologi ini termasuk dalam kategori yang spesifik Attribute Richness 0.09 Informasi yang dimuat pada ontologi dapat ditingkatkan lagi

## 2. Pengujian Query
Query pada sistem diuji menggunakan
DL Query Panel. Dengan reason “ Siapa yang melakukan pelatihan?” sehingga pada query dituliskan “ melakukan some Pelatihan ” kemudian di Execute . Berikut ini merupakan gambaran jawabannya bisa dilihat pada Gambar 9
Gambar 9. Pengujian Query

## Pada Gambar 9 didapatkan hasil “
yang melakukan pelatihan adalah Tenaga Kesehatan yaitu Tenaga Medis dan Non Medis yang terdiri dari Dokter, Dokter_Gigi, Dokter_Gigi_Spesialis, Dokter_Spesialis, Staff_Administrasi, Staff_Keuangan, Tenaga_Keamanan, Tenaga_Kebersihan”. Sehingga dari hasil pengujian Query menggunakan DL Query Panel adalah sistem dengan kemapuan memberi sebuah jawaban dari gabungan ekspresi Class , object property untuk mendapatkan instance dari data Individual .

## Kesimpulan dan Saran
Penulis telah mempresentasikan secara detail pengembangan ontologi yang terkait dengan tujuan kesiapan penanganan bencana di
Rumah Sakit. Kontribusi kami yaitu pengembangan ontologi indikator kesiapan Rumah Sakit dengan melakukan integrasi dengan indikator yang telah dijalankan di luar negeri berdasarkan HDPI. Pada paper ini, kami menjelaskan secara detail proses konseptualisasi, implementasi dan evaluasi pada ontology yang dibangun. Pada penelitian ini dilakukan pengujian awal terkait model yang diajukan dengan cara mengajukan beberapa pertanyaan yang biasanya digunakan oleh pengguna ketika mengakses informasi tentang indikator yang dibutuhkan. Sehingga, diharapkan model ontologi yang dihasilkan mampu memberikan informasi kesiapan penanganan bencana di Rumah Sakit secara sistematis.
Saran yang berikan adalah pengembangan yang direncanakan oleh penulis adalah melakukan implementasi ontologi ini ke dalam aplikasi komputer berbasis web maupun mobile, sehingga memudahkan pengguna awam untuk memanfaatkan pengetahuan yang terdapat pada ontologi yang dibangun.

## Referensi
[1] Q. Chen, Y. He, Q. Su, and T. He, “Building A Natural Disaster Knowledge Base Expert System based on the Distributed and Incremental Crawling Technology,” IOP Conference Series: Earth and Environmental Science , vol. 435, no. 1, 2020, doi: 10.1088/1755- 1315/435/1/012024. [2] C. Griffin and K. Barney, “Local disaster knowledge: Towards a plural understanding of volcanic disasters in Central Java’s highlands, Indonesia,” Geographical Journal , vol. 187, no. 1, pp. 2–15, 2021, doi: 10.1111/geoj.12364. [3] A. H. Tantri and N. A. Rakhmawati, “Designing a natural disaster ontology for Indonesia,” Proceedings of 2019 International Conference on Information and Communication Technology and Systems, ICTS 2019 , pp. 130–134, 2019, doi: 10.1109/ICTS.2019.8850979. [4] A. H. Tantri and N. A. Rakhmawati, “Ekstraksi Informasi Semantik dan Spatiotemporal pada Artikel Online Terkait Bencana di Indonesia,” JURNAL SISTEM INFORMASI BISNIS , vol. 10, no. 1, pp. 114–121, Aug. 2020, doi: 10.21456/vol10iss1pp114-121. [5] N. Stojanovic and A. Artikis, “On complex event processing for real-time situational awareness,” Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics) , vol. 6826 LNCS, pp. 114–121, 2011, doi: 10.1007/978-3-642-22546-8_10. [6] E. Asimakopoulou and N. Bessis, “Advanced ICTs for disaster management and threat detection: Collaborative and distributed frameworks,” Advanced ICTs for Disaster Management and Threat Detection: Collaborative and Distributed Frameworks , pp. 1–344, 2010, doi: 10.4018/978-1-61520-987-3. [7] A. Scherp and T. Franz, “Designing Core Ontologies Carsten Saathoff
Arbeitsberichte aus dem Fachbereich Informatik,” no. 5, 2011. [8] J. L. R. Moreira, L. Ferreira Pires, M. van Sinderen, and P. D. Costa, “Towards ontology-driven situation- aware disaster management,” Applied Ontology , vol. 10, no. 3–4, pp. 339–353, 2015, doi: 10.3233/AO-150155. [9] E. Yu, G. Dobbie, M. Jarke, and S. Purao, “Conceptual Modeling: 33rd International Conference, ER 2014 Atlanta, GA, USA, October 27-29, 2014 Proceedings,” Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics) , vol. 8824, no. October 2014, 2014, doi: 10.1007/978-3-319-12206-9. [10] S. Alter, “Work system theory: A bridge between business and IT views of systems,” Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics) , vol. 9097, no. April, pp. 520–521, 2015, doi: 10.1007/978-3- 319-19069-3.
[11]
A. Irawan and I. Pendahuluan, “Pengembangan Portal Berita,” vol. 1, no. September, pp. 1–4, 2014. [12] J. Moreira, L. F. Pires, M. Van Sinderen, and P. D. Costa, “Developing Situation-Aware Applications for Disaster Management with a Distributed Rule-Based platform,” no. i, 2015. [13] M. Manoni, C. Di Lorenzo, M. Ottoboni, M. Tretola, and L. Pinotti, “Comparative proteomics of milk fat globule membrane (MFGM) proteome across species and lactation stages and the potentials of mfgm fractions in infant formula preparation,” Foods , vol. 9, no. 9, 2020, doi: 10.3390/foods9091251. [14] D. E. Cahyani, A. Prabanuadhi, R. I. Irfan, and L. A. Febrianto, “Ontology model for dietary of children with autism spectrum disorders,” Journal of Telecommunication, Electronic and
Computer Engineering , vol. 10, no. 2–4, pp. 129–132, 2018. [15] E. Kontopoulos et al. , “Applying Semantic Web Technologies for Decision Support in Climate-Related Crisis Management,” 2nd International Conference on Citizen Observatories for natural hazards and Water Management (COWM 2018) , no. December, 2018. [16] N. Palazzetti, “Lisa Giombini, Musical Ontology: A Guide for the Perplexed,”
Transposition , no. 7, pp. 0–5, 2018, doi: 10.4000/transposition.2369. [17] C. Kumar Deb, S. Kumar Karn, M. Das, and S. Marwaha, “Microbial Taxonomy Ontology for Agriculturally Important Microorganisms (AMO) Coupled with Sequence Alignment Reinforcement Options,” International
Journal of Current Microbiology and Applied Sciences , vol. 7, no. 04, pp. 3154–3166, 2018, doi: 10.20546/ijcmas.2018.704.358. [18] A. Ahmad, R. Othman, M. Fauzan, and Q. M. Ilyas, “A semantic ontology for disaster trail management system,” International Journal of Advanced Computer Science and Applications , vol. 10, no. 10, pp. 77–90, 2019, doi: 10.14569/ijacsa.2019.0101012. [19] N. F. Noy and D. L. McGuinness,
“Ontology Development 101: A Guide to Creating Your First Ontology,” Stanford Knowledge Systems Laboratory , no. January 2001, p. 25, 2001, doi: 10.1016/j.artmed.2004.01.014. [20] W. N. Naser, P. L. Ingrassia, S. Aladhrae, and W. A. Abdulraheem, “A Study of Hospital Disaster Preparedness in South Yemen,” Prehospital and Disaster Medicine , vol. 33, no. 2, pp. 133–138, 2018, doi: 10.1017/S1049023X18000158. [21] N. A. Bajow and S. M. Alkhalil, “Evaluation and Analysis of Hospital Disaster Preparedness in Jeddah,” Health , vol. 06, no. 19, pp. 2668–2687, 2014, doi: 10.4236/health.2014.619306. [22] A. Ncube and G. N. T. Chimenya, “Original contribution Hospital
disaster emergency preparedness : A study of Onandjokwe Lutheran Hospital, Northen Namibia,” African Safety Promotion , vol. 14, no. 2, pp. 1–17, 2016. [23] M. Mojtahedi, R. Y. Sunindijo, F.
Lestari, S. Suparni, and O. Wijaya, “Developing hospital emergency and disaster management index using topsis method,” Sustainability (Switzerland) , vol. 13, no. 9, 2021, doi: 10.3390/su13095213. [24] B. P. Geniosa and Q. Aini, “Hospital Preparedness Level and Policy Implementation Analysis of Hospital Disaster Plan in RSUD Kota Yogyakarta,” Journal of Indonesian Health Policy and Administration , vol. 5, no. 3, pp. 102–106, 2020, doi:
10.7454/ihpa.v5i3.3378. [25] S. Tartir, I. B. Arpinar, M. Moore, A. P. Sheth, and B. Aleman-meza, “OntoQA: Metric-based ontology quality analysis,” IEEE ICDM 2005 Workshop on Knowledge Acquisition from Distributed, Autonomous, Semantically Heterogeneous Data and Knowledge Sources , no. June 2014, 2005. [26] World Health Organization Western Pacific Region (WPRO), “Field manual for capacity assessment of health facilities in responding to emergencies,” 2006.
[27] L. E. Felland, A. Katz, A. Liebhaber, and G. R. Cohen, “Developing health system surge capacity: community efforts in jeopardy.,” Research briefs : center for studying health system change ,
no. 5, pp. 1–8, 2008.
[28] I. Care, “New Hampshire Crisis Standards of Care Plan,” pp. 1–39, 2018.
[29] U. S. Utara, “i Universitas Sumatera
Utara,” 2014.
[30] A. Cristea and N. D. Schulz, “No Title,” Revista Brasileira de Ergonomia , vol. 9,
no. August, p. 10, 2016.