Pencarian Aturan Asosiasi Semantic Web Untuk Obat Tradisional Indonesia

Abstract: Indonesia memiliki lebih dari 2000 jenis tanaman yang dapat digunakan untuk pengobatan. Obat tradisional Indonesia yang dikenal dengan nama jamu memanfaatkan berbagai jenis tanaman obat tersebut. Setiap tanaman obat dapat memiliki khasiat yang berbeda-beda, demikian juga ketika tanaman obat tersebut telah menjadi ramuan jamu. Seperti halnya obat yang dapat digunakan untuk menyembuhkan penyakit, demikian juga dengan jamu. Jamu yang memiliki khasiat yang sama dapat diproduksi oleh berbagai perusahaan dan memiliki komposisi yang berbeda Agar jamu membawa manfaat bagi yang meminumnya, pengetahuan mengenai khasiat dari tanaman obat, khasiat dari ramuan jamu, dan komposisi dari ramuan jamu sangatlah dibutuhkan. Salah satu cara memperoleh pengetahuan tentang ramuan jamu beserta dengan seluruh komposisinya adalah dengan memanfaatkan teknik association rule mining. Jika pada umumnya teknik ini hanya memanfaatkan basis data tunggal, maka pada makalah ini sumber data diperoleh dari hasil semantic web. Data dalam semantic web disimpan dalam bentuk RDF atau OWL sesuai dengan ontology mengenai jamu. Data bentuk RDF/OWL diubah ke dalam bentuk data transaksi dengan menggunakan library rrdf dari R, dan selanjutnya diolah menggunakan algoritme Apriori, yang merupakan salah satu algoritme dalam association rule. Hasil dari algoritme Apriori ini adalah aturan-aturan asosiasi tentang komposisi tanaman jamu beserta dengan nilai support, confidence, dan lift ratio. Hasil menunjukkan nilai lift ratio lebih dari 1 yang artinya antara satu tanaman obat dengan tanaman obat yang lainnya saling bergantung satu sama lain.
Kata Kunci: Association Rule Mining, Semantic Web, Obat Tradisional Indonesia
Penulis: Ridowati Gunawan, Khabib Mustofa
Kode Jurnal: jptlisetrodd160163

JURNAL BERHUBUNGAN: