Penulis Aini Fazriani 1* , Wisnu Ananta Kusuma 1,2 , Irmanida Batubara 2,3
Afiliasi
1 Departemen  Ilmu  Komputer,  Fakultas  Matematika  Ilmu  Pengetahuan  Alam,    Institut  Pertanian Bogor, Bogor, Indonesia
2 Pusat  Studi  Biofarmaka  Tropika,  Lembaga  Penelitian  dan  Pengabdian  kepada  Masyarakat, Institut Pertanian Bogor, Bogor, Indonesia
3 Departemen Kimia, Fakultas Matematika Ilmu Pengengetahuan Alam, Institut  Pertanian Bogor, Bogor, Indonesia

## Kata Kunci
 Ontology
 Pengetahuan
 Senyawa
 Tumbuhan obat
Keywords  Compound
 Knowledge
 Medicinal plants
 Ontology
Diterima 10 Januari 2019
Direvisi 18 Februari 2019 Disetujui 14 Maret 2019 * Penulis Koresponding
Aini Fazriani email: aini_fazriani@apps.ipb.ac.id

## ABSTRAK
Jamu  terdiri  atas  berbagai  macam  tumbuhan  obat  yang  diolah.  Tumbuhan  obat  memiliki kandungan senyawa metabolit sekunder yang berperan sebagai khasiat. Pengetahuan tumbuhan obat  beserta  senyawanya  perlu  dikembangkan  lagi  menjadi  pengetahuan  eksplisit  yang  lebih spesifik  dan  mudah  dimengerti  sehingga  berguna  untuk  masyarakat.    Maka  dari  itu  perlu mengembangkan  sistem  untuk  digunakan  oleh  masyarakat  sehingga  pengobatan  dengan tanaman  obat  lebih  populer  di  kalangan  masyarakat  luas.  Penelitian  yang  dilakukan  mengenai manajemen  pengetahuan  berbasis  ontologi  terkait  dengan  tumbuhan  obat  dan  senyawa. Penelitian ini menggunakan pendekatan proses manajemen pengetahuan model SECI, selain itu pengembangan  ontologi  menggunakan  metode Ontology  building  life  cycle ,  sedangkan  bahasa representasi yang digunakan adalah Resource Description Framework (RDF) dan Web Ontology Language (OWL)  dengan tools Protégé5.0.  Pengembangan  model  ontologi  dengan  bahasa representasi  RDF/OWL  dapat  menghasilkan  pengetahuan  dengan  melakukan query menggunakan  SPARQL.  Hasil query tersebut  dapat  digunakan  untuk  diimplementasikan  pada mobile .

## ABSTRACT
Jamu (herbs) consists of various kinds of medicinal plants that are processed. Medicinal plants contain secondary metabolites which act as properties. Knowledge of medicinal plants and their compounds needs to be further developed into explicit knowledge that is more specific and easy to understand so that it is useful for the community. Therefore it is necessary to develop a system for  use  by  the  community  so  that  treatment  with  medicinal  plants  is  more  popular  among  the wider community. Research conducted on the management of ontology-based knowledge related to  medicinal  plants  and  compounds.  This  study  uses  the  SECI  model  knowledge  management process  approach,  also,  the  development  of  ontology  uses  the  Ontology  building  life  cycle method, while the representation language used is the Resource Description Protocol (RDF) and Web Ontology Language (OWL) with Protégé5.0 tools. The development of ontology models with RDF / OWL representation languages is able to generate knowledge by performing queries using SPARQL. The results of these queries is able to be used to be implemented on mobile.

## Sistem Berbasis Pengetahuan Tumbuhan Obat Pusat Studi Biofarmaka
(Medicines Plant Knowledge Based System for Biopharmaca Research Centers)

## PENDAHULUAN
Indonesia  Jamu-Herbs  (Ijah)  Analitik  dikembangkan oleh  Pusat  Studi  Biofarmaka  Tropika  (TropBRC)  dan Departemen  Ilmu  Komputer,  IPB  yang  merupakan sistem  untuk  mencari  prediksi  khasiat  formula  jamu menggunakan  pendekatan machine  learning (PLS-DA, M-PLS,  SVM,  dan  VFI5).  Banyak  manfaat  dari  Ijah Analitik  yaitu  untuk  mengetahui  konektivitas  dari tumbuhan  ke  senyawa  ke  protein  dan  akhirnya terhadap  penyakit,  mengetahui  protein  atau  penyakit yang  ditargetkan  dengan  menginputkan  tumbuhan atau senyawa, serta sebaliknya dan dapat memvalidasi atau  memeriksa  secara  silang  beberapa  komposisi tumbuhan,  yaitu  formula  jamu  yang  memiliki  khasiat tertentu (Ijah 2017).
Pengetahuan  tentang  tumbuhan  obat,  senyawa, protein,  dan  penyakit  di  Ijah  Analitik,  perlu dikembangkan khususnya untuk pengetahuan tumbuhan obat dan senyawa metabolit sekunder yang berperan  sebagai  obat.  Pengetahuan  eksplisit  ini dikembangkan lagi menjadi pengetahuan eksplisit yang lebih spesifik dan mudah dimengerti sehingga  berguna untuk  masyarakat  pada  umumnya.  Oleh  sebab  itu, pengetahuan  harus  mempunyai  wadah  pengetahuan tersendiri, basis pengetahuan dapat digunakan sebagai wadah  dari  pengetahuan  tersebut.  Menurut  Ribino et al .  (2009)  hubungan  dan  konsep  basis  pengetahuan dijelaskan  menggunakan  struktur  ontologis  dari instance untuk  mengumpulkan  dan  mengelola  data. Banyak  data  tumbuhan  obat  dan  senyawa  yang  saling berhubungan, data tersebut perlu direpresentasikan ke dalam  ontologi  agar  dapat  ditransfer  dengan  mudah dan  dapat  digunakan  kembali  untuk  masyarakat  dan para peneliti di TropBRC khususnya untuk penelitian ke depannya.
Ontologi  dikembangkan  dengan  bahasa Ontology Web  Language  ( OWL)    yang  memiliki kelebihan  dalam merepresentasikan  sebuah  domain  serta  hubungan yang ada di dalam domain tersebut, karena OWL dapat mendefinisikan  relasi  antar  class  dan  karakteristik  dari properties (Zhu dan Tao 2014). Menurut Sanjaya (2014) ontologi  dapat  dijadikan  sebagai  alternatif  pemodelan basis  data  karena  sifatnya  fleksibel  terhadap penambahan relasi baru dibanding dengan model basis data  relasional.  Selain  itu,  menurut  Sir et  al .  (2015) basis  data  dibuat  sebagai  gudang  data,  sedangkan ontologi  dibentuk  untuk  menjembatani  komunikasi antara  manusia  dan  mesin.  Kedua  sistem  ini menggunakan  penciptaan  yang  berbeda.  Sistem  basis
data  dibuat  dari  nol,  yang  artinya  semua  tabel  dan isinya  dirancang  sendiri  dari  awal.  Adapun  saat merancang  sebuah  sistem  ontologi,  peneliti  bisa memanfaatkan  ontologi  yang  sudah  ada,  karena ontologi bebas dari paradigma sehingga ontologi lebih mudah diadopsi pada sistem apapun.
Banyak  penelitian  yang  berhubungan  tentang ontologi,  seperti  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Chen (2010)  yang  membangun frame untuk  mentransfer pengetahuan tacit berdasarkan ontologi menggunakan metode  SECI.  Mentransfer  pengetahuan tacit adalah inti  dari  semua  pengetahuan,  dan  memungkinkan untuk  digunakannya  kembali  pengetahuan  tersebut. Berdasarkan  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Silalahi (2015)  membangun  ontologi  dengan Socio-Technical dengan  banyak  bertanya  pada  pakar-pakar  ontologi tumbuhan  untuk  membangun medicinal  plant ontology .  Khan et  al .  (2017)  membuat  ontologi menggunakan semantic  network ke  dalam  struktur frame dengan  mendesain  ontologi  menggunakan Protégé 4.3.
Berdasarkan  permasalahan  di  atas  penelitian  ini mempunyai tujuan merancang pengetahuan mengenai tumbuhan  obat  dan  senyawa  metabolit  sekunder beserta  pengetahuan  dasar  dari  tumbuhan  obat, dengan merepresentasikan model pengetahuan tersebut  menggunakan  teknik  pemodelan  ontologi. Model  ontologi  yang  sudah  dibuat    direpresentasikan menggunakan  SPARQL  dan  diimplementasikan  ke dalam  sistem  tumbuhan  obat  berbasis mobile , perangkat mobile bisa  bertindak  sebagai  penyedia konteks  seperti  web  semantik,  tetapi  banyak  aplikasi mobile yang  serupa  dengan  sistem  pengetahuan tumbuhan  obat  seperti  yang  telah  dibuat  oleh  Balai Besar  Penelitian  dan  Pengembangan  Tanaman  Obat dan  Obat  Tradisional  (B2P2TOOT),  sehingga  pada penelitian  ini  lebih  menekankan  pada  pengetahuan senyawa  metabolit  sekunder  yang  lebih  spesifik  lagi. Infomasi  tentang  pengetahuan  ini  dapat  disebarkan kepada  masyarakat  luas  untuk  dikembangkan  dan digunakan sehingga pengobatan dengan tanaman obat menjadi lebih populer lagi dikalangan masyarakat luas.

## METODE
Pada  tahapan  penelitian  ini  dijelaskan  detail langkah-langkah  yang  dilakukan  dalam  menentukan model  ontologi  yang  sesuai  untuk  menunjang  proses sistem  berbasis  pengetahuan  di  lingkungan  TropBRC.
Metodologi  penelitian  yang  digunakan  untuk  tahapan penelitian dapat dilihat pada Gambar 1.
Pada  tahap  awal  menentukan  kebutuhan  sistem yang  dibutuhkan  TropBRC.  Pada  tahap  ini  juga dilakukan wawancara kepada pihak TropBRC yaitu Prof Dr  Irmanida  Batubara,  SSi,  MSi,  mengenai  penelitian yang  dilakukan.  Wawancara  ini  bertujuan  untuk mengembangkan  penelitian  Ijah  Analitik  sebelumnya kedalam  sistem  berbasis  pengetahuan  agar  lebih mudah  untuk  dimengerti  oleh  masyarakat  luas  dan digunakan kembali oleh peneliti selanjutnya.
Pada  tahap Discovery  dan  Capture kebutuhan pengetahuan  menggunakan  pengembangan  pemetaan infrastruktur  pengetahuan  ke  dalam  proses  SECI (Nonaka 1994). Proses ini dilakukan untuk menemukan,  dan  mengambil  pengetahuan  dari  para pakar dan literatur.
Setelah  semua  informasi  yang  diperlukan  sudah didapat,  pada  tahap sharing yang  dilakukan  adalah pengembangan  ontologi  yang  dibangun  menggunakan metode ontology  building  life  cycle (Stevens et  al . 2000).  Tahap  ini  terdapat  tahap  pengidentifikasian tujuan  dan  ruang  lingkup  untuk  menentukan  kelas, properti  beserta  nilainya,  lalu  pengetahuan  tersebut diakuisisi  dan  direpresentasikan  ke  dalam  informasi baru  dalam  bentuk  ontologi  dengan  membangun ontologi  secara  konseptual  menggunakan  bahasa representasi OWL dan menggunakan tools Protégé 5.0.
Protégéditemukan  pada  tahun  1989  adalah meta-tool yang  digunakan  dalam  sistem  berbasis  pengetahuan. Protégé berfokus pada penggunaan pengetahuan meta untuk mengembangkan ontologi.
Konseptual  ontologi  yang  telah  dibuat  di  Protégé dikembangkan ke dalam sistem aplikasi mobile dengan merancang  antar  muka  terlebih  dahulu. Softwate Development  Kit (SDK)  digunakan  untuk  membangun aplikasi mobile ,  menggunakan tools Android  Studio untuk melakukan coding .
Pengujian  dilakukan  sebagai  proses  validasi  untuk menguji  tes  terhadap  fungsionalitas  sistem  dengan menggunakan  metode blackbox  testing . Blackbox testing digunakan  untuk  dapat  memastikan  bahwa sistem  memiliki  fungsi  yang  tepat  dan  memastikan bahwa  sistem memiliki output  yang benar serta sudah sesuai dengan kebutuhan.
Lingkungan  implementasi  yang  digunakan  untuk menunjang  penelitian  ini  adalah  perangkat  keras  yang digunakan  adalah  komputer  dengan  spesifikasi  AMD Quad-Core Processor A8-4500M APU with Radeon(tm) HD Graphics 1.90 GHz, Memory (RAM) 4.00 GB DDR3, Hard  Disk  500  GB  HDD,  dan  System  Type  4-bit Operating System(Acer, Thamrin, Indonesia).Perangkat lunak  yang  digunakan  adalah  Protégé  5.0  untuk membuat  ontologi,  sedangkan  untuk  perancangan ontologi konseptual digunakan Microsoft Visio.
Gambar 1 . Tahapan-tahapan penelitian

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Analisis Permasalahan dan Kebutuhan Sistem
Memodelkan ontologi memerlukan domain pengetahuan  untuk  dijadikan  batasan  pengetahuan pada  penelitian  ini.  Batasan  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  adalah  domain  yang  terkait  dengan informasi dasar dari pengetahuan tumbuhan obat serta kandungan  senyawa  metabolit  tumbuhan  tersebut. Domain  yang  digunakan  dalam  ontologi  ini  mengacu kepada  kebutuhan  pengetahuan  tanaman  obat  di TropBRC.  Domain-domain  pengetahuan  secara  umum yang  menjadi  batasan  pada  penelitian  ini  meliputi domain  tumbuhan,  nama  tumbuhan  obat,  taksonomi, cara  pelestarian,  kandungan  kimia,  habitat,  bentuk tumbuhan, lokasi penyebaran serta efek dari tumbuhan obat.
Discovery dan Capture Kebutuhan  Pengetahuan Tumbuhan Obat Knowledge    discovery adalah  proses  penemuan ataupun  pengembangan  pengetahuan  dari  informasi dan/ atau data atau perpaduan dari pengetahuan yang telah ada. Knowledge  capture berkaitan dengan upaya mendapatkan tacit  knowledge menjadi epxlicit sehingga explicit  knowledge menjadi terorganisasi dan terkodifikasi.
Proses  menemukan  dan  menangkap  pengetahuan dilakukan  untuk  memenuhi  kebutuhan  pengetahuan tumbuhan  obat  sebelum  dijadikan  ontologi.  Proses  ini dilakukan untuk menemukan dan mengambil pengetahuan  dari  pakar  serta    literatur.  Teknik penangkapan pengetahuan pada penilitian ini menggunakan metode SECI (Nonaka 1994). Pada tahap ini  terdapat  empat  proses  yaitu, Socialization, Externalization, Combination dan Internalization . Socialization dalam  penelitian  ini  adalah  suatu kegiatan meng- capture pengetahuan mengenai pengetahuan  tumbuhan  obat  yang  masih  berupa tacitknowledge dengan  cara  berdiskusi  langsung dengan  pakar  untuk  mengetahui  informasi  yang sebenarnya dan mengetahui informasi tumbuhan obat yang  kurang  dari  literatur.  Tujuan  dari socialization ini adalah  melakukan  pertemuan  untuk  menceritakan pengalaman para pakar.
Eksternaliztion merupakan  proses  yang  bertujuan untuk  mengartikulasi tacitknowledge menjadi  suatu konsep  yang  jelas  atau explicit melalui  proses  dialog dan  refleksi.  Pada  tahap  ini, tacit to explicit yaitu mengekstrasikan  apa  yang  ada  dalam  pikiran  dan
dituliskan  lagi  ke  dalam  dokumen.  Informasi  yang didapatdari pakar, ditulis ulang kembali untuk dijadikan ontologi  konseptual.  Hasil  eksplorasi  data  dari  tahap socialization di-eksternalisasi  menjadi  suatu  ontologi konseptual  yang  nantinya  dibangun  menjadi  sebuah sistem.
Pada  tahap combination melakukan  pengumpulan data  untuk  informasi  tumbuhan  obat  yang  nantinya digunakan sebagai ontologi dan dibangun lagi menjadi sistem  berbasis  pengetahuan  tumbuhan  obat. Informasi yang diperoleh dapat dari literatur dan web.
Pada  tahap internalization terjadi  proses  konversi knowledge dari bentuk explicitknowledge yang berupa informasi  pengetahuan  tumbuhan  obat  berupa literatur ataupun dari internet yang didapat dari tahap combination ,  menjadi  bentuk tacitknowledge berupa pengetahuan mengenai tumbuhan obat.

## Pengembangan Ontologi Tumbuhan Obat
Berdasarkan  domain-domain  pengetahuan  yang ditentukan,  dilakukan    pemetaan  antar  domain  yang menjadi  rancangan  awal  dari  model  ontologi konseptual  dengan  cara  menghubungkan  antar  kelas dari  setiap  domain,  pemetaan  antar  kelas  dilakukan untuk mendapatkan rule (aturan) sehingga menghasilkan sebuah informasi yang nantinya menjadi sebuah pengetahuan.

## Mengidentifikasi Tujuan dan Ruang Lingkup
Rancangan  awal  dari  ontologi  tanaman  obat  dapat ditentukan  dengan  menentukan  kelas  dan  sub  kelas dari domain yang telah ditentukan.  Kelas dari domain tumbuhan  obat  yang  digunakan  pada  penelitian  ini menghasilkan kelas dan hierarkinya, dapat dilihat pada Gambar 2.
Kelas  dan  subkelas  yang  telah  ditentukan,  dibuat pemetaan antar kelas yang nantinya terbentuk sebuah trippel (subjek  –  predikat  -  obyek).  Hasil  pemetaan antar  kelas  menghasilkan  sebuah  relasi  atau  sering disebut properties dalam  ontologi. Properties dalam ontologi memiliki sebuah domain atau range yang telah ditentukan,  sehingga properties menghubungkan individu dari domain ke individu dari range . Properties ontologi  memiliki  dua  macam properties yaitu object properties dan datatype properties . Object properties mendeskripsikan relasi antara dua instances (individu)  atau  bisa  disebut  menghubungkan invididual  dari  domain  ke  individu range ,  sedangkan data properties mendeskripsikan relasi antara instances
(individual)  dan  nilai  data. Datatype  properties menghubungkan individu ke nilai XML SchemaDatatype atau rdf literal.

## Konseptualisasi Ontologi
Pemetaan  antar  kelas  seperti triplemodel yang merupakan  struktur  konsep  dari  ontologi  menurut
Babu dan Govathoti (2017) membentuk sebuah model ontologi  konseptual.  Pemodelan  ontologi  konseptual yang digabungkan dari seluruh kelas dapat dilihat pada Gambar  3.  Berdasarkan  model  konseptual  yang  sudah didapat,  menghasilkan  sebuah  pengetahuan  yang dapat  dilihat  pada  Tabel  1,  pengetahuan  tersebut dibentuk  menggunakan  aturan  berbentuk triple  model yang dapat dilihat pada Tabel 2.
Aturan-aturan  pada  Tabel  2  digunakan  untuk membentuk  pengetahuan.  Berikut rule pengetahuan yang digunakan berdasarkan pengetahuan dari Tabel 1 dan  aturan  dari  Tabel  2  dapat  dilihat  pada  Tabel
3. Rule yang  terdapat  pada  Tabel  3  digunakan  setelah pemodelan ontologi diiplementasikan pada tools Protégé  yang  direpresentasikan  menggunakan query SPARQL agar dapat digunakan oleh system sesuai dengan  pengetahuan  yang  diinginkan  maka  dilakukan pengujian  SPARQL.  Berikut  pengujian  SPARQL  untuk menampilkan  pengetahuan  delapan  yang  terdapat pada  Tabel  1  berupa  khasiat  bagian  tumbuhan berdasarkan  aktivitas  metabolit  diimplementasikan pada  tahap encoding menggunakan rule pengetahuan pada  Tabel  3  dengan  penulisan  SPARQL  dapat  dilihat pada Gambar 5.
Gambar 3. Model konseptual tumbuhan obat
Tabel 1 . Pengetahuan yang dibentuk Pengetahuan Keterangan 1 Nama ilmiah dan sinonimdaritumbuhan 2 Nama daerah dan asingdaritumbuhan 3 Manfaat pada bagiantumbuhanberdasarkanetnis (etnofitomedika) 4 Daerah suku, sertanamalokaletnisdaritumbuhan
5 Cara pengolahan dan pemakaian bagiantumbuhanuntukpenyakittertentu 6 Kandungansenyawa pada bagiantumbuhan 7 Formula, berat molekul serta strukturmetabolit pada tumbuhan
8 Khasiatbagiantumbuhanberdasarkanaktivitasmetabolit
9 Efeknegatif dan kontraindikasidaritumbuhan 10 Taksonomi pada tumbuhan 11 Cara pelestariantumbuhanberdasarkanbudidaya dan perbanyak 12 Habitat dan lokasidaritumbuhan 13 Ciridaribentuktumbuhanberdasarkan habitus dan morfologi
Tabel 2 . Aturan-aturan pada model konseptual ( triple model ) Rule Variabel Subjek Relasi/Predikat Variabel Objek 1 ?BagTumbuhan ?BagianDari ?Tumbuhan 2 ?ManfaatTumbuhan ?ManfaatDari ?BagTumbuhan 3 ?ManfaatTumbuhan ?ManfaatDari ?Tumbuhan 4 ?ManfaatTumbuhan ?ManfaatPada ?Etnis 5 ?Etnis ?Menggunakan ?BagTumbuhan 6 ?Etnis ?Menggunakan ?Tumbuhan 7 ?Etnis ?DaerahnyaDi ?Daerah 8 ?NamaLokalEtnis ?NamaLokalEtnisDi ?Daerah 9 ?NamaLokalEtnis ?NamaEtnisDari ?Etnis 10 ?NamaLokalEtnis ?NamaEtnisDari ?Tumbuhan 11 ?NamaIlmiah ?NamaIlmiahDari ?Tumbuhan 12 ?NamaIlmiah ?Sinonimnya ?Sinonim 13 ?Tumbuhan ?Sinonimnya ?Sinonim 14 ?NamaDaerah ?NamaDaerahDari ?Tumbuhan 15 ?NamaDiNegaraL ?NamaDiNegaraLDari ?Tumbuhan 16 ?Kingdom ?KingdomDari ?Divisi 17 ?Kingdom ?KingdomDari ?Tumbuhan 18 ?Divisi ?DivisiDari ?Kelas 19 ?Divisi ?DivisiDari ?Tumbuhan 20 ?Kelas ?KelasDari ?Ordo 21 ?Kelas ?KelasDari ?Tumbuhan 22 ?Ordo ?OrdoDari ?Famili 23 ?Ordo ?OrdoDari ?Tumbuhan 24 ?Famili ?FamiliDari ?Genus 25 ?Famili ?FamiliDari ?Tumbuhan 26 ?Genus ?GenusDari ?Tumbuhan 27 ?Habitat ?HabitatDari ?Tumbuhan 28 ?Perbanyak ?PerbanyakDari ?Tumbuhan 29 ?Budidaya ?BudidayaDari ?Tumbuhan 30 ?LokasiPenyabaran ?LokasiDari ?Tumbuhan 31 ?Habitus ?HabitusDari ?Tumbuhan 32 ?Morfologi ?CiriDari ?Tumbuhan
Tabel 2 . Aturan-aturan pada model konseptual ( triple model ) ( Lanjutan ) Rule Variabel Subjek Relasi/Predikat Variabel Objek 33 ?EfekNegatif ?EfekNegatifDari ?Tumbuhan 34 ?Kontraindikasi ?KontraindikasiDari ?Tumbuhan 35 ?Metabolit ?SenyawaDari ?BagTumbuhan 36 ?Metabolit ?SenyawaDari ?Tumbuhan 37 ?Metabolit ?Khasiatnya ?AktivitasMetabolit 38 ?Metabolit ?Formulanya ?FormulaMolekul 39 ?AktivitasMetabolit ?KhasiatPada ?Tumbuhan 40 ?AktivitasMetabolit ?KhasiatPada ?BagTumbuhan 41 ?BagTumbuhan ?CaraPengolahanya ?CaraPengolahan 42 ?Penyakit ?CaraPengolahanya ?CaraPengolahan 43 ?BagTumbuhan ?DigunakanPada ?Penyakit 44 ?CaraPengolahan ?CaraPengolahanPada ?Tumbuhan 45 ?CaraPengolahan ?CaraPemakaianya ?CaraPemakaian 46 ?Penyakit ?CaraPemakaianya ?CaraPemkaian 47 ?Penyakit ?DiobatiOleh ?Tumbuhan
Tabel 3 . Rule pengetahuan Pengetahuan Rule 1 IF (Rule 11 AND Rule 12 AND Rule 13) Then Pengetahuan 1 2 IF (Rule 14 AND Rule 15) Then Pengetahuan 2 3 IF (Rule 1 AND Rule 2 AND Rule 3 AND Rule 4 AND Rule 5 AND Rule 6) Then Pengetahuan 3 4 IF (Rule 6 AND Rule 7 AND Rule 8 AND Rule 9 AND Rule 10) Then Pengetahuan 4 5 IF (Rule 1 AND Rule 41 AND Rule 42 AND Rule 43  AND Rule 44 AND Rule 45 AND Rule 46 AND Rule 47 ) Then Pengetahuan 5 6 IF (Rule 1 AND Rule 35 AND Rule 36) Then Pengetahuan 6 7 IF (Rule 36 AND Rule 38 ) Then Pengetahuan 7 8 IF  (Rule  1  AND  Rule  35  AND  Rule  36  AND  Rule  37  AND  Rule  39  AND  Rule  40  )  Then Pengetahuan 8 9 IF (Rule 33 AND Rule 34) Then Pengetahuan 9 10 IF (Rule 16 AND Rule 17 AND Rule 18 AND Rule 19 AND Rule 20 AND Rule 21 AND Rule 22 AND Rule 23 AND Rule 24 AND Rule 25 AND Rule 26 ) Then Pengetahuan 10 11 IF (Rule 28 AND Rule 29) Then Pengetahuan 11 12 IF (Rule 27 AND Rule 30) Then Pengetahuan 12 13 IF (Rule 31 AND Rule 32) Then Pengetahuan 13

## Mengintegrasikan Ontologi
Model  konseptual  yang  telah  dibuat  selanjutnya diimplementasikan pada tools Protégé. Pada tools Protégé dilakukan pendefinisian kelas dan hirarki, membuat object  properties relasi  antar  kelas  seperti “KhasiatPada”, “SenyawaDari”, “HabitusDari”, dan lain- lain,  serta  membuat datatype  properties dengan batasannya  seperti  tipe  data  string  untuk  kelas tersebut,  dan  yang terakhir  membuat  individual  untuk melakukan instance ,  untuk  membuat instance diperlukan  data-data  yang  sudah  didapat  sebelumnya.
Visualisasi ontologi konseptual yang sudah diimplementasikan  pada  Protégé  dapat  dilihat  pada Gambar  4.  Gambar 4  menjelaskan  seluruh  relasi  antar kelas  yang  saling  terkait  dengan object  properties menggunakan triple model serta memperlihatkan kelas yang mempunyai sub kelas.

## Encoding
Model ontologi yang sudah diimplementasikan pada tools Protégé  direpresentasikan  ke  dalam  format  yang dapat  dibaca  oleh  sistem,  yaitu  dengan  format
RDF/OWL. Aturan yang telah dibuat untuk membentuk pengetahuan direpresentasikan dalam bentuk SPARQL. Struktur  klausa  pada  SPARQL  seperti  struktur triple model , untuk memastikan SPARQL yang dimodelkan. Klausa  WHERE  baris  12  (?uritumbuhan  rdf:type brc:Tumbuhan),  dari  pernyataan  baris  tersebut  yang menyatakan  variabel  adalah  ?uritumbuhan  yang merupakan  anggota  dari  kelas  Tumbuhan.  Pada  baris
13 (?uritumbuhan brc:KodeTumbuhan ?kodetumbuhan)  pernyataan  baris  tersebut  adalah bahwa  variabel  ?uritumbuhan  sebagai  subyek  yang mengembalikan  nilai  URI  tumbuhan  dan  kode
tumbuhan,  brc:KodeTumbuhan  berperan  sebagai predikat  sedangkan  ?kodetumbuhan  berperan  sebagai variabel  objek  yang  mengembalikan  nilai  kode tumbuhan. Berikut output dari query dapat dilihat pada Gambar 6.
SPARQL  yang  telah  didesain  dan  diuji  dapat diaplikasikan pada sistem yang dibangun.

## Pengembangan Sistem Aplikasi
Bahasa  RDF/OWL  hanya  dimengeri  oleh  komputer dan  tidak  dapat  langsung  digunakan  langsung  untuk ditampilkan  pada  antar  muka  yang  dilihat  oleh  orang
Gambar 4. Visualisasi relasi antar kelas
Gambar 5. Pengujian SPARQL untuk melihat aktivitas metabolit
Aini et al.
awam karena terlalu tekni. User tidak perlu mengetahui bagaimana cara menyimpan informasi atau memahami query  untuk  meminta  pengetahuan  dari  tumbuhan obat. Oleh karena itu, sistem membutuhkan perantara yang  mudah  dipahami  oleh  pengguna  akhir. Berdasarkan  kebutuhan,  maka  dirancang  arsitektur sistem yang dapat dilihat pada Gambar 7.
Sistem  memiliki  tiga  buah  lapis,  yaitu  lapisan ontologi,  lapisan  server,  dan  lapisan  antarmuka. Lapisan  ontologi  merupakan  basis  pengetahuan  yang dimiliki  sistem.  Basis  pengetahuan  terdiri  dari  data yang  telah  distruktur  menggunakan  ontologi.  Lapisan ontologi berinteraksi langsung dengan lapisan server.
Pengembangan sistem aplikasi diimplementasikan pada perangkat mobile dan dilakukan pengujian fungsionalitas  menggunakan  metode blackbox  testing , berikut  tampilan  sistem  dapat  dilihat  pada  Gambar  8. Sistem  aplikasi  ini  memiliki  empat  menu  yaitu  menu tumbuhan  obat,  penyakit,  senyawa,  dan help .  Pada menu tumbuhan obat dapat dilihat detail pengetahuan dari  tumbuhan  obat  meliputi  taksonomi,  cara melestarikan,  habitat,  morfologi  dan  lain-lain.  Pada menu  penyakit  terdapat  pengolahan  tumbuhan berdasarkan  penyakit  tertentu.  Pada  menu  senyawa terdapat  detail  pengetahuan  senyawa  metabolit meliputi cas  id ,  formula  molekul,  berat  molekul  serta aktivitas  metabolit  sebagai  khasiat  obat.  Pada  menu help berisi  penjelasan  dari  menu  tumbuhan  obat, senyawa, dan penyakit.
Gambar 6. Outputquery SPARQL
Gambar 7. Arsitektur system

## KESIMPULAN
Model ontologi dapat diterapkan untuk pengembangan sistem berbasis pengetahuan tumbuhan  obat.  Pengetahuan  yang  digunakan mengenai  tumbuhan  obat  dan  senyawa  metabolit sekunder  beserta  pengetahuan  dasar  dari  tumbuhan seperti  cara  melestarikan,  habitat,  morfologi  dan  lain- lain.    Ontologi  direpresentasikan  dalam  bentuk RDF/OWL, model ontologi tumbuhan obat menghasilkan  pengetahuan  dengan  melakukan query menggunakan  SPARQL.  Hasil query tersebut  dapat digunakan  untuk  diimplementasikan  ke  dalam  sistem aplikasi mobile .

## UCAPAN TERIMA KASIH
Ucapan  terima  kasih  diberikan  untuk  Pusat  Studi Biofarmaka  Tropika  LPPM  sebagai  tempat  untuk penelitian.

## DAFTAR PUSTAKA
Babu  MSP,  Govathoti  S.  2016.  A  semantic  model  for building  integrated  ontology  database. 2016  7th IEEE International Conference on Software
Engineering  and  Service  Science  (ICSESS) .doi: 10.1109/ICSESS.2016.7883140.
Chen  C,  Fu  R.  2010.  A  new  frame  of tacit knowledge transfer  based  on  ontology. Knowledge  Creation Diffusion Utilization , FSKD. 1756–1760.
[Ijah]  Indonesia  Jamu-  Herbs.  2017.  Mencari  prediksi tumbuhan dan senyawa [Internet]. Institut Pertanian Bogor. Tersedia pada:
http://ijah.apps.cs.ipb.ac.id/#/home.
Khan  SU,  Khan  M,  Nauman  M.  2017.  Semi-automatic knowledge  transformation  of  semantic  network ontologies  into  frames  structures. 2016  6th International  Conference  on  Innovative  Computing Technology, INTECH 2016 . 712–717.
Nonaka  I.  1994.  A  dynamic  theory  of  organization knowledge creation. Organization Science.
5(1)(February): 14-37.
Ribino P, Oliveri A, Re GL, Gaglio S. 2009. A knowledge management system based on ontologies. International  Conference  on  New  Trends  in Information and Service Science . 1025–1033. Sanjaya  S.  2014.  Pengembangan  ontologi  tumbuhan obat  Indonesia  menggunakan  Etnobotani  [tesis]. Bogor (ID): Institut Pertanian Bogor.
Silalahi  M,  Cahyani  DE,  Sensuse  DI,    Budi  I.  2015. Developing  Indonesian  medicinal  plant  ontology using  socio-technical  approach. I4CT  2015  -  2015 2nd  International  Conference  on  Computer, Communications,  and  Control  Technology,  Art Proceeding , (I4). 39–43.
Sir  M,  Bradac  Z,  Fiedler  P.  2015.  Ontology  versus database. Science Direct , IFAC-PapersOnLine . 48 (4):220–225. doi.org/10.1016/j.ifacol.2015.07.036 Stevens R, Goble C, Bechhofer S. 2000. Ontology-based knowledge  representation  for  bioinformatics. Briefings in Bioinformatics . 1 (4):398–414.
Zhu  Q,  Tao  C.  2014.  Pharmacological  class  data representation  in  the  Web  Ontology  Language (OWL). Proceedings  -  2014  IEEE  International Conference on Big Data, IEEE Big Data 2014 . 77–84. doi:10.1109/BigData.2014.7004397.
Gambar 8. Tampilan aplikasi mobile