Judul: Development of Ontology-Based Indonesian Medicinal Plant Knowledge Management System
Abstrak: Pengetahuan tumbuhan obat oleh masyarakat atau etnis lokal untuk penyakit atau gejala tertentu telah berperan penting dalam penemuan beberapa obat berharga yang telah digunakan secara turun-temurun selama bertahun-tahun. Selain itu, banyak sumber pengetahuan tumbuhan obat Indonesia yang heterogen dan terpisah-pisah sehingga perlu untuk diintegrasikan. Oleh karena itu, sangat penting untuk mengembangkan sistem manajemen pengetahuan (Knoelwdge Management System (KMS)) yang dapat menyimpan, mengelola, dan merepresentasikan pengetahuan tumbuhan obat Indonesia sehingga dapat dibagikan, digunakan kembali, dan dimanfaatkan dalam kesehatan Indonesia. Penelitian ini menggunakan ontologi sebagai pola dasar dalam membangun graf pengetahuan dengan menggunakan basis data graf Neo4j dan kueri Chyper untuk melakukan penalaran pengetahuan berbasis graf. Penalaran pengetahuan berbasis graf digunakan untuk memperoleh pengetahuan terkait berdasarkan jalur pada graf. Ontologi dibangun berdasarkan konsep kunci dalam pengobatan tradisional kemudian dipadukan dengan ontologi penyakit (Disease Ontology (DO)) untuk mengatasi kesenjangan antara istilah pemanfaatan tumbuhan tradisional dan istilah medis serta memperkaya dan memperdalam pengetahuan dalam istilah medis. Penelitian ini dilakukan dalam beberapa tahapan, antara lain adalah menganalisis kebutuhan, mendesainskema atau mengkonstruksi ontologi, mengekstraksi pengetahuan, menyimpan graf pengetahuan, melakukan penalaran pengetahuan, mendesain KMS, mengimplementasikan KMS, dan menguji KMS. Sistem dikembangkan dengan arsitektur REST API yang terdiri dari front-end (klien) dan back-end (server). Front-end memiliki dua sistem utama, yaitu pencarian pengetahuan dan manajemen pengetahuan. Pencarian pengetahuan berfokus pada sistem yang dapat mencari pengetahuan tumbuhan tertentu berdasarkan penalaran pengetahuan berbasis graf. Sementara menajemen pengetahuan berfokus pada sistem yang dapat mengelola (manampilkan, menambah, mengubah, dan menghapus) pengetahuan terkait. Sistem yang dikembangkan mampu memberikan pengetahuan sesuai melakukan penalaran menggunakan pendekatan berbasis graf. Pengetahuan-pengetahuan tersebut antara lain adalah nama tumbuhan, taksonomi, penggunaan secara tradisional, farmakologi tumbuhan, dan penyakit.
Keyword: graph database, knowledge graph, ontology, knowledge management system, medicinal plants

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: