Judul: Ontology Design for Indonesian Medicinal Plants and Diseases
Abstrak: Tanaman obat digunakan masyarakat secara turun temurun sebagai obat tradisional untuk pencegahan dini dan pengobatan penyakit. Terdapat 9600 spesies tanaman yang diketahui berkhasiat sebagai obat herbal. Tanaman yang diketahui memiliki khasiat sebagai obat herbal belum dikelola secara optimal karena kurangnya pengetahuan tentang tanaman obat. Pengetahuan obat harus disimpan dan dikelola dengan baik agar tidak mengalami degradasi atau pengetahuannya terkikis dari ke waktu sebagai obat herbal. Pengetahuan tanaman obat tidak hanya sebatas manfaat tanaman, tetapi harus dilihat dari segi farmakologi, yaitu efek samping, kontraindikasi dan kandungan senyawa tanaman obat. Informasi tentang efek samping dan kontraindikasi dibutuhkan agar masyarakat lebih berhati-hati dalam penggunaan tanaman obat. Informasi tentang kandungan senyawa dibutuhkan untuk mengetahui aktivitas biologi yang terdapat pada tanaman obat, karena satu tanaman obat dapat memiliki lebih dari satu efek farmakologis. Data tanaman obat berupa suatu uraian pengetahuan sehingga untuk menyimpan informasi tersebut dibutuhkan model yang dapat menyimpan uraian pengetahuan secara hierarkis dan melakukan inferensi pengetahuan. Inferensi adalah proses pengambilan kesimpulan untuk menghasilkan pengetahuan baru dari suatu domain. Tahapan inferensi yaitu mengambil informasi dari setiap data yang dikumpulkan dengan berfokus pada pembangunan relasi antar data bukan pada individu dari suatu data, sehingga jika data yang dikumpulkan tidak lengkap, proses inferensi tetap dapat menghasilkan informasi dari suatu domain. Pada penelitian ini, model penyimpanan data yang digunakan adalah ontologi. Pada penelitian sebelumnya, digunakan model data ontologi untuk membangun pengetahuan tanaman berbasis mobile. Kekurangan pada penelitian tersebut yaitu belum adanya relasi antara istilah ilmiah tanaman obat dengan istilah khasiat yang masyarakat ketahui. Misalnya, istilah ilmiah tanaman obat yaitu antiacne sedangkan masyarakat ketahui secara umum yaitu obat jerawat. Pada penelitian lainnya terkait ontologi juga telah membangun prototipe ontologi, tetapi pada penelitian ini belum adanya kelas protein penyakit. Kelas protein penyakit dibutuhkan untuk memperkaya dan memperluas pengetahuan tentang tanaman obat, sehingga diharapkan semakin kaya pengetahuan tanaman obat dapat membantu dalam pembangunan obat herbal berstandar Indonesia. Penelitian ini bertujuan untuk membangun relasi atau hubungan antara istilah tanaman obat dengan istilah khasiat yang masyarakat ketahui, serta menambahkan kelas protein penyakit untuk memperluas pengetahuan tanaman obat, yang belum dilakukan pada penelitian sebelumnya. Penelitian ini menggunakan Simple Protocol and RDF Query Language (SPARQL) untuk menguji model data ontologi tanaman obat dan membentuk kueri dari aturan yang telah ditentukan. Hasil dari penelitian ini adalah menghasilkan relasi antara istilah ilmiah tanaman obat dengan istilah yang masyarakat ketahui, serta menghasilkan pengetahuan tentang protein yang mempengaruhi suatu penyakit.
Keyword: inference, medicinal plants, ontology, SPARQL

Judul: Pengembangan Ontologi Tumbuhan Obat Indonesia Menggunakan Pengetahuan Etnobotani
Abstrak: Indonesia memiliki keanekaragaman hayati yang sangat kaya. Keanekaragaman hayati tersebut harus dilestarikan untuk kelangsungan hidup manusia. Salah satu diantaranya adalah tumbuhan obat. Mempelajari tumbuhan obat adalah salah satu cara pelestariannya. Bidang ilmu yang berhubungan dengan pemanfaatan tumbuhan obat adalah etnobotani. Etnobotani adalah ilmu yang mempelajari hubungan antara manusia dengan tumbuhan. Etnobotani memiliki cakupan yang cukup luas, seperti cara pemanfaatan tumbuhan, budidaya, kearifan dalam menggunakan tumbuhan dan sebagainya. Pengetahuan-pengetahuan tersebut tidak mudah dipelajari secara langsung sehingga dibutuhkan sebuah model yang dapat menggambarkan pengetahuan-pengetahuan tersebut serta hubungan-hubungannya. Penelitian ini mengusulkan model representasi pengetahuan tumbuhan obat indonesia berdasarkan pengetahuan etnobotani. Konsep ontologi ini digunakan untuk memberikan solusi pemodelan pengetahuan yang tidak dapat dilakukan pada konsep basis data relasional. Ontologi merupakan representasi pengetahuan dengan cara menggambarkan hubungan dan klasifikasi beberapa konsep dalam domain tertentu. Penelitian ini juga menerapkan hasil pemodelan ontologi kedalam sistem. Hal ini dilakukan untuk menguji model ontologi tumbuhan obat yang dikembangkan. Model ontologi yang dikembangkan harus dapat dibaca oleh sistem, sehingga harus direpresentasikan dalam format tertentu. Resource Description Framework (RDF) dan Web Ontology Language (OWL) merupakan representasi model ontologi sehingga model ontologi tersebut dapat dibaca oleh sistem. Simple Protocol And RDF Query Language (SPARQL) digunakan untuk mendapatkan informasi yang tersimpan dalam bentuk RDF/OWL. Aturan-aturan untuk membentuk pengetahuan juga dibuat untuk mendefinisikan pengetahuan tumbuhan obat yang diinginkan. Untuk memastikan aturan-aturan tersebut didefinisikan dengan benar, maka perlu dilakukan pengujian pada setiap aturan. SPARQL digunakan untuk merepresentasikan aturan-aturan tersebut. Data yang digunakan pada penelitian ini adalah data pemanfaatan tumbuhan hasil penelitian tentang kajian etnobotani. Berdasarkan hasil pengujian dengan data-data tersebut, model ontologi yang dikembangkan dapat digunakan untuk merepresentasikan pengetahuan tumbuhan obat Indonesia. Penelitian ini merupakan tahap awal untuk mengembangkan pengetahuan tumbuhan obat berbasis web semantik. Web semantik merupakan teknologi web masa depan.
Keyword: etnobotani, ontologi, tumbuhan obat, web semantik

Judul: Approximation of the Median of Poisson Distribution Using the Relation of Poisson-Gamma Distribution
Abstrak: A major drawback of median is that median cannot usually be defined in closed form, even in the cases where their distribution functions are known. This study gives an approximation of the closed form for the median of the Poisson distribution by using the relation of Poisson-Gamma distribution. The approximation uses elementary techniques based on the monotonicity of certain sequences involving tail probabilities of the Poisson distribution and the Central Limit Theorem. Furthermore, a closed form expression for the mean absolute deviation 􀜧|􀜰􀰒 􀵆 􀜯􀝁􀝀􁈺􀜰􀰒􁈻| is also studied. The median is relevant because of the fact that it minimizes the mean absolute deviation of a Poisson random variable (􀜰􀰒􁈻 by considering median as central tendency.
Keyword: