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: 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: 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: