Implementasi Semantic Web Rule Language dalam Pemberian Rekomendasi Nutrisi Berbasis Ontologi

Main Article Content

Dirko G. S Ruindungan
Christopel H. Simanjuntak

Abstract

Ada banyak informasi tentang rekomendasi atau panduan nutrisi yang tersedia melalui berbagai macam media. Namun informasi tentang nutrisi yang dibutuhkan harus sesuai dengan kondisi fisik secara aktual atau preferensi pengguna. Hal tersebut menjadi sedikit kompleks karena masing-masing penyedia informasi memiliki pemahaman tentang nutrisi yang berbeda-beda. Penelitian ini menggunakan pengetahuan nutrisi kehamilan yang telah dibangun dalam model ontologi. Ontologi tersebut memiliki tiga konsep utama yaitu, Person, Maternal Condition dan PrenNutriFood. Untuk mendukung rekomendasi nutrisi, ada tiga definisi atau pengetahuan yang ditambahkan kedalam ontologi yaitu: penentuan estimasi kebutuhan energi per hari, penentuan persentase daily value (DV) bahan makanan dan penentuan klaim kandungan nutrisi pada bahan makanan. Pada penelitian ini, kita mengimplementasikan Semantic Web Rule Language (SWRL) untuk memformalisasi ketiga definisi tersebut. Inferensi untuk masing-masing rule tersebut dihasilkan melalui mesin inferensi yaitu Pellet. Hasil inferensi menunjukkan ontologi telah berhasil dikelola dengan dengan SWRL untuk menghasilkan pengetahuan baru yang lebih eksplisit dalam mendukung rekomendasi nutrisi. Hasil inferensi tersebut juga menunjukkan perluasan pengetahuan ontologi.

Article Details

How to Cite
Ruindungan, D. G. S., & Simanjuntak, C. (2019). Implementasi Semantic Web Rule Language dalam Pemberian Rekomendasi Nutrisi Berbasis Ontologi. CCIT Journal, 12(2), 207-217. Retrieved from http://ejournal.raharja.ac.id/index.php/ccit/article/view/819
Section
Articles

References

[1] R. M. Ortega, “Dietary guidelines for pregnant women.,” Public Health Nutr., vol. 4, pp. 1343–1346, 2001.
[2] R. Menteri Kesehatan, “PERATURAN MENTERI KESEHATAN REPUBLIK INDONESIA NOMOR 75 TAHUN 2013 TENTANG ANGKA KECUKUPAN GIZI YANG DIANJURKAN BAGI BANGSA INDONESIA,” 2013.
[3] P. Resnick and H. Varian, “Recommender systems,” Commun. ACM, 1997.
[4] R. Burke, “Hybrid Recommender Systems: Survey and Experiments,” User Model. User-adapt. Interact., vol. 12, pp. 331–370, 2002.
[5] T. R. Gruber, “Toward principles for the design of ontologies used for knowledge sharing?,” Int. J. Hum. Comput. Stud., vol. 43, pp. 907–928, 1995.
[6] M. K. Smith, C. Welty, and D. L. McGuinness, “OWL Web Ontology Language Guide,” W3C Recommendation, vol. 10. pp. 1–46, 2004.
[7] I. Horrocks, P. F. Patel-Schneider, S. Bechhofer, and D. Tsarkov, “OWL rules: A proposal and prototype implementation,” Web Semant., vol. 3, no. 1, pp. 23–40, 2005.
[8] D. G. S. Ruindungan, P. I. Santosa, and S. S. Kusumawardani, “Perancangan Ontologi Prenatal-Nutrition dan Evaluasinya menggunakan Schema Metric OntoQA,” in Seminar Nasional Aplikasi Teknologi Informasi 2014, 2014.
[9] D. G. S. RUINDUNGAN, “Pengembangan Ontologi sebagai Domain Pengetahuan untuk Sistem Rekomendasi Asupan Nutrisi Kehamilan,” 2015.
[10] C. H. Simanjuntak, S. Suning Kusumawardani, and A. Erna Permanasari, “Evaluasi Ontologi Penyakit Saraf Menggunakan Schema Metric Onto-QA.”
[11] R.-C. C. R.-C. Chen, C.-T. B. C.-T. Bau, and Y.-H. H. Y.-H. Huang, “Development of anti-diabetic drugs ontology for guideline-based clinical drugs recommend system using OWL and SWRL,” Fuzzy Syst. (FUZZ), 2010 IEEE Int. Conf., 2010.
[12] D. H. Fudholi, N. Maneerat, and R. Varakulsiripunth, “Ontology-based daily menu assistance system,” 2009 6th Int. Conf. Electr. Eng. Comput. Telecommun. Inf. Technol., vol. 02, 2009.
[13] Y.-L. Chi, T.-Y. Chen, and W.-T. Tsai, “A chronic disease dietary consultation system using OWL-based ontologies and semantic rules,” J. Biomed. Inform., vol. 53, pp. 208–219, Feb. 2015.
[14] S. Alian, J. Li, and V. Pandey, “A Personalized Recommendation System to Support Diabetes Self-Management for American Indians,” IEEE Access, vol. 6, pp. 73041–73051, 2018.
[15] N. Suksom and M. Buranarach, “A knowledge–based framework for development of personalized food recommender system,” … Support Syst., 2010.
[16] M. J. Somodevilla, I. Mena, I. H. Pineda, and M. C. P. de Celis, “Deducting Lifestyle Patterns by Ontologies’ SWRL Rules,” in 2015 26th International Workshop on Database and Expert Systems Applications (DEXA), 2015, pp. 9–13.
[17] J. J. Otten, J. P. Hellwig, L. D. Meyers, and Editors, Dietary Reference Intakes: The Essential Guide to Nutrient Requirements. 2006.
[18] U. S. Food and Drug Adminstration, “CFR - Code of Federal Regulations Title 21.”
[19] R. Neches, R. Fikes, T. Finin, and T. Gruber, “Enabling technology for knowledge sharing,” AI Mag., 1991.
[20] I. Horrocks and P. Patel-Schneider, “SWRL: A semantic web rule language combining OWL and RuleML,” W3C Memb. …, 2004.