Judul: Sistem Berbasis Pengetahuan untuk Tumbuhan Obat Pusat Studi Biofarmaka Tropika.
Abstrak: Ijah Analytics adalah sistem informasi yang berkaitan dengan prediksi khasiat ramuan herbal. Obat tradisional dari jamu ini perlu dipelihara untuk menjaga kekayaan hayati yang dimiliki oleh Indonesia. Banyak tumbuhan yang ada di Indonesia digunakan sebagai tumbuhan obat. Tumbuhan obat adalah jenis tumbuhan yang memiliki khasiat obat dan digunakan sebagai obat dalam penyembuhan maupun pencegahan penyakit. Tumbuhan tersebut berkhasiat karena mengandung zat aktif atau senyawa yang berkhasiat sebagai obat. Pengetahuan tentang tumbuhan obat dan senyawa ini perlu dikembangkan dan diberikan wadah agar bisa dilestarikan. Informasi tentang pengetahuan ini dapat disebarluaskan kepada masyarakat umum untuk digunakan agar pengobatan dengan obat tradisional menjadi lebih populer di kalangan masyarakat luas. Basis pengetahuan merupakan wadah yang tepat untuk merangkum pengetahuan tumbuhan obat dan senyawa menggunakan pendekatan ontologi. Konsep ontologi ini digunakan untuk menggantikan konsep basis data relasional karena ontologi memiliki model tree yang menyediakan akses kecepatan data serta memiliki model yang mendekati object oriented sehingga bebas dari paradigma. Penelitian ini menggunakan pendekatan proses manajemen pengetahuan serta untuk menemukan dan menangkap pengetahuan tumbuhan obat menggunakan model SECI sedangkan untuk pengembang ontologi menggunakan metode Ontology Building Life Cycle. Representasi ontologi yang digunakan adalah Resource Description Framework (RDF), Web Ontology Language (OWL) menggunakan tools Protege 5.0. Pengembangan model ontologi dengan representasi RDF/OWL dapat menghasilkan pengetahuan dengan melakukan query menggunakan Simple Protocol And RDF Query Language (SPARQL). Hasil query tersebut digunakan untuk diimplementasikan pada mobile. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data tanaman obat berupa pengetahuan dasar tumbuhan obat seperti taksonomi, habitat, habitus, cara pelestarian dan lain-lain, serta pengetahuan senyawa yang lebih spesifik meliputi bentuk molekul, berat molekul, aktivitas metabolit, bagian tumbuhan yang mengandung senyawa dan lain-lain.
Keyword: ontologi, pengetahuan, senyawa, tumbuhan obat

Judul: Pengembangan Sistem Ontologi untuk Morfologi Tumbuhan Obat
Abstrak: Indonesia merupakan negara yang kaya akan keanekaragaman hayati khususnya tumbuhan obat. Keanekaragaman hayati akan tumbuhan obat perlu dilestarikan, karena memiliki banyak manfaat dan merupakan sebuah warisan. Salah satu cara pelestarian yaitu dengan mengenali tumbuhan obat. Pengetahuan untuk mengenali suatu tumbuhan adalah dengan mempelajari morfologi tumbuhan. Morfologi merupakan salah satu cabang ilmu biologi yang mempelajari tentang susunan dan bagian tumbuhan seperti bentuk batang, bunga, buah, daun, dan akar. Morfologi digunakan sebagai dasar dalam taksonomi. Morfologi juga berkaitan dengan pengetahuan lain, namun tidak terbatas pada bagian tumbuhan, manfaat, kandungan kimia, dan etnobotani. Penelitian ini mengusulkan menggunakan model ontologi berdasarkan pengetahuan morfologi tumbuhan obat. Konsep ontologi digunakan untuk mengatasi konversi model basisdata relasional. Ontologi dapat digunakan untuk melakukan inferensi pengetahuan yang sulit dilakukan oleh basisdata relasional. Ontologi merupakan model pengetahuan yang mendefinisikan hubungan dan klasifikasi dari beberapa konsep dalam domain tertentu. Data yang digunakan dalam penelitian ini dari buku Medicinal Plants of Asia and the Pasific. Jumlah tanaman yang digunakan adalah 50 data. Pada penelitian ini, model ontologi yang terbentuk dapat diimplementasikan ke dalam sistem. Model ontologi yang dikembangkan harus dapat dibaca oleh sistem, sehingga model ontologi tersebut dibentuk dalam format data tertentu. RDF (Resource Description Framework) dan OWL (Web Ontology Language) adalah representasi dari format data model ontologi yang digunakan dalam mengembangkan sistem. SPARQL (Simple Protocol And RDF Query Language) digunakan untuk mengakses informasi yang tersimpan pada format RDF/OWL dan juga digunakan untuk pengujian pada setiap aturan pengetahuan tanaman obat. Pengujian dilakukan untuk memastikan bahwa aturan yang dibentuk sesuai dengan format RDF/OWL. Hasil pengujian membuktikan bahwa model ontologi yang dikembangkan mampu merepresentasikan pengetahuan morfologi tumbuhan obat.
Keyword: ontology, morphology, medicinal plants, RDF, OWL

Judul: Construction of Strongly Optimal Binary Linear Code with Minimum Distance 9 and 11
Abstrak: A binary linear code of length n over q F is a subspace of n q F . A code has three parameters that attached to it, namely length, dimension, and minimum distance. A code with length n, dimension k and minimum distance d is often called [n, k, d ]-code. Usually, when two parameters are given, then we want to find a code that has the best value for the last parameter. Based on Gilbert- Varshamov bound, if a [n, k, d ]-code exists and can not be expanded, we call it a strongly optimal code. In this paper, we construct strongly optimal code with minimum distance 9 and 11. In constructing the code, we created a theorem and algorithm based on Gilbert-Varshamov bound before we implement the algorithm to MAPLE programming language. Because of computational limitations, the program can only construct up to k = 10 for d = 9 and k = 12 for d = 11.
Keyword: