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 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: 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: