I nd o ne s ia n J o urna l o f   E lect rica l En g ineering   a nd   Co m p u t er   Science   Vo l.   1 7 ,   No .   1 J an u ar y   20 20 ,   p p .   48 1 ~ 4 88   I SS N:  2 5 0 2 - 4 7 5 2 ,   DOI : 1 0 . 1 1 5 9 1 /i j ee cs.v 1 7 .i 1 . p p 48 1 - 4 88          481       J o ur na l ho m ep a g e h ttp : //ij ee cs.ia esco r e. co m   O ntolo g y   m o del  f o r int a k e sug g esti o n and  prepara ti o n f o M a la y  confine m e nt  die tary  rec ip es       M .   H a m iz 1 H a ry a ni H a ro n 2 ,   M .   B a k ri 3 ,   Nur  L iy a na   M o hd   L a zi m 4   1, 3, 4 F a c u l ty   o f   Co m p u ter an d   M a th e m a ti c a S c ien c e s,  Un iv e rsiti   T e k n o lo g M A RA   Ca wa n g a n   M e lak a   Ka m p u s Ja sin M a la y sia   2 F a c u lt y   o f   Co m p u ter an d   M a th e m a ti c a S c ien c e s,  Un iv e rsiti   T e k n o lo g M A RA   Ca wa n g a n   S e lan g o Ka m p u s S h a h   A la m M a la y sia       Art icle  I nfo     AB ST RAC T   A r ticle  his to r y:   R ec eiv ed   Mar   2 ,   2 0 1 9   R ev i s ed   J u n   30 ,   2 0 1 9   A cc ep ted   J u l   29 ,   2 0 1 9       T h is  p a p e p re se n ts  th e   o n to l o g y   m o d e f o M a la y   Co n f in e m e n Die tar y   (M CD) rec ip e s w h ich   in c lu d e   t h e   in tak e   su g g e stio n   a n d   it p re p a ra t io n .   M CD  p lay s   a   b ig   ro le t o   e n su re   t h a m o th e rs i n   c o n f in e m e n g e th e   rig h n u tri e n in   o rd e to   re sto re   b a c k   th e ir  h e a l th .   In   t h e   c u rre n re se a rc h   o n   M CD,  th e   c o v e re d   p a rt  is  o n ly   o n   w h a a re   th e   f o o d a ll o w e d   to   b e   tak e n   b y   m o th e rs  d u ri n g   c o n f in e m e n a n d   th e   n u t rien ts  th a it   c a n   b o o st  i n   m o th e rs‟  b o d y .   Ho w e v e r,   it   d o e n o in c l u d e   w h a a re   th e   p re p a ra ti o n   m e th o d o f   th e   f o o d   a n d   w h a is   th e   su g g e ste d   in tak e   ti m e   f o th a d ish .   T h e se   t w o   a sp e c ts  c o u ld   g iv e   th e   c e rtain ty   f a c to f o m o th e rs  to   g e th e   su f f icie n n u tri e n d u ri n g   c o n f in e m e n t.   Bu t h o se   k n o w led g e a re   k n o w n   b y   th e   trad it io n a M a la y   m id w iv e s.  He n c e ,   th is  tac it   k n o w led g e   sh o u ld   b e   m o d e led   in to   a n   o n t o lo g y   m o d e a o n e   o f   th e   k n o w led g e   p re se rv a ti o n   m e th o d s.  T h re e   n e w   c las se s   to g e th e w it h   f o u n e w   o b jec p ro p e rti e w e re   a d d e d   to   t h e   c u rre n t   m o d e a n d   b a se d   o n   tes ti n g   th a h a b e e n   d o n e ,   th e   e x ten d e d   n e w   m o d e o o n to lo g y   c o u ld   re tri e v e   th e   c o rre c in f o rm a ti o n   a s n e e d e d .   K ey w o r d s :   C o n f i n e m e n t   Dietar y   Mo d el   On to lo g y   R ec ip e   Co p y rig h ©   2 0 2 0   In stit u te o A d v a n c e d   E n g i n e e rin g   a n d   S c ien c e .     Al rig h ts  re se rv e d .   C o r r e s p o nd ing   A uth o r :   M.   Ha m iz ,   Facu lt y   o f   C o m p u ter   an d   Ma t h e m a tical  Scie n ce s ,   Un i v er s iti T ek n o lo g i M A R A   C a w an g a n   Me lak Ka m p u s   J asin ,   7 7 0 0 0 ,   Me r lim a u ,   Ma la y s ia.   E m ail:  h a m izr ad zi@ t m s k . u it m . ed u . m y       1.   I NT RO D UCT I O N     A   p r o p er   d iet  d u r in g   co n f in e m en h a s   b ec o m t h tr ad itio n   f o r   Ma la y   s o ciet y   i n   Ma la y s ia.   S in c e   g en er atio n s ,   t h m o th er s   in   co n f i n e m en b eliev ed   t h at  h a v in g   s tr ict  a n d   s u itab le  d i et  w ill  m ak e   th e m   h ea lt h ier   af ter   g iv in g   b ir th .   I is   s u p p o r ted   b y   [ 1 ]   w h ich   s tated   t h at  d u r i n g   t h c o n f i n e m en p er io d ,   co n s u m p tio n   o f   ce r tain   f o o d s   h elp s   in   i m p r o v i n g   o r   r ec o v er in g   h ea lt h ,   w h ile  o th er   f o o d s   ar r estricte d   as  th e y   m i g h ca u s ill n es s   eith er   i m m ed iatel y   o r   in   th f u tu r e.   A   b alan ce d   a m o u n o f   n u tr ie n ts   i n   f o o d   is   n e ed   f o r   al l   h u m a n   b ei n g   r eg ar d i n g   to   p r o p er   b o d y   s y s te m   f u n ctio n s   [ 2 ] P r ev io u s l y ,   n o   i n te g r ated   in f o r m atio n   ca n   b e   f o u n d   r eg ar d in g   t h s u itab le  d iet  f o r   Ma la y   m o t h er s   i n   co n f in e m e n p er io d .   Hen ce ,   an   o n to lo g y   m o d el  o f   Ma la y   in d i g e n o u s   h ea lt h   k n o w led g w h ic h   i n clu d Ma la y   co n f i n e m en d ietar y   ( MCD)   i n f o r m atio n   h as  b ee n   co n s tr u cted   to   p r eser v t h k n o w led g f r o m   e x ti n ctio n   [ 3 ] .   An o th er   e x ten s io n   o f   th o n to l o g y   m o d el  h as b ee n   cr ea ted   to   in cl u d th e   p h y to ch e m icals   b en e f its   to   t h all o w ed   f o o d   in   M C w h ic h   a d d ed   th s cie n ti f ic   r ea s o n s   w h y   t h d iet  ca n   b g o o d   to   m o th er s   i n   co n f i n e m en t s   h ea lth   [ 4 ] .   C u r r en t l y ,   i n   th latest  o n to lo g y   m o d el  f o r   MCD,  th in f o r m at io n   th at  ca n   b f etch ed   is   o n l y   o n   w h at  ar th allo w ed   o r   n o n - allo w ed   f o o d s ,   w h ic h   n u tr ie n d o es  t h f o o d   co u ld   en h a n ce   a n d   th p h y to ch e m ical  b e n ef its   i n   t h allo w ed   f r u it s   an d   v eg etab le s .   I d o es  n o co v er   o n   h o w   th allo w ed   f o o d s   s h o u ld   b p r ep ar e d   an d   w h e n   is   t h r ig h ti m to   tak e   th o s f o o d s .   Sin ce   t h f o o d   n ee d s   to   b e   p r e p ar ed   as  d is h   f o r   m o t h er s   in   c o n f i n e m e n t,  th MCD  o n to lo g y   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 5 0 2 - 4752   I n d o n esia n   J   E lec  E n g   &   C o m p   Sci,   Vo l.  1 7 ,   No .   1 J an u ar y   20 20    48 1   -   488   482   m o d el  co u ld   b en h a n ce d   w it h   th r ec ip es  o n   h o w   to   p r ep a r th s u itab le  d is h   w i th   t h r i g h in ta k ti m f o r   th m o t h er s   [ 5 ] .   T h in tak o f   co n f i n e m en d is h   co n tr ib u tes  i n   t h ab s o r p tio n   o f   n u tr ien ts   i n to   th b o d y .   T h in tak e   in   th i s   r esear ch   co n s is t s   o f   th e   ti m f o r   f o o d   to   b co n s u m ed   f o r   m o th er   in   co n f i n e m e n to   g et  th co r r ec n u tr ie n t.  A cc o r d in g   to   [ 5 ] ,   th e   co n v e n tio n a in tak o f   m en   a n d   w o m e n   is   th th r ee - m ea p atter n   w h ich   is   t h e   b r ea k f ast,  lu n c h   an d   d i n n er .   T h e   a u th o r s   ad d ed   th a w o m e n   w h o   f o llo w s   t h co n v e n tio n al   th r ee - m ea p atter n   h as  h i g h er   en er g y   an d   n u tr ie n i n ta k f o r   th e ir   b o d y .   Us u all y ,   t h m id w i v es   w ill   p r o v i d th r ec ip es  f o r   m o th er s   w h ich   is   a   co m b i n ati o n   o f   t h al lo w ed   f o o d s   f o r   b etter   h ea lt h   an d   f as ter   w o u n d   h ea li n g .   s t u d y     b y   [ 6 ]   clai m ed   th at  th r ec ip es  p r o v id ed   ar e   f o r   m o th er s   i n   co n f in e m e n to   co n s u m ar tast y   Ma la y   d i s h e s   w h ic h   ca n   h elp   i n   h ea li n g   th e i r   b o d y   alo n g   w it h   h a v in g   h e alth y   d iet.   I is   s u p p o r ted   b y   [ 7 ]   w h ich   s tated   t h at  th r ec ip es  ar g r ea f o r   m o t h er s   to   h a v e n o u g h   n u tr ien t   in ta k e .   C u r r en tl y ,   f e w   i n tak k n o w led g es  w er e   f o u n d   i n   t h l iter atu r e,   b u it   i s   n o t   en o u g h   a s   m o s t   o f   th e   k n o w led g o n   t h i n ta k ca n   o n l y   b f etch ed   f r o m   m id w i v es   e x p er ien ce   [ 8 ] .   T h i s   m id w iv e s   e x p er ien ce   i s   i n   a   f o r m   o f   tacit  k n o w led g e.   A cc o r d in g   to   [ 9 ] ,   taci t   k n o w led g e   is   co m i n g   f r o m   o n e‟ s   ex p er ie n ce   an d   it  i s   h ig h l y   p er s o n al  a n d   v er y   co n te x t - s p ec if ic.   He n ce ,   to   p r eser v th tacit  k n o w led g f r o m   t h m id w iv e s ,   th i s   p ap er   p r esen ts   an   o n to lo g y   m o d el   w h ic h   co u ld   b a   s o lu tio n   to   m o d el  th k n o w led g s o   th at  i t c an   b r etr iev ed   in   th f u tu r e.         2.   L I T E R AT U RE   R E VI E W   T h co n ce p o f   o n to lo g y   m o d el  is   p ar o f   k n o w led g m a n ag e m e n tec h n o lo g y .   W h e n   it   co m e s   to   k n o w led g m a n ag e m e n t,  it  is   th p r o ce s s   th at  in te g r ates  t h tacit  an d   ex p licit  k n o w led g e.   E x p licit  k n o w led g e   i m p lies   t h m ea n s   o f   co llecti n g   t h k n o w led g m a n ag e m e n m e th o d o lo g ies,  w h ile  o n   t h o th er   h a n d ,   tacit   k n o w led g i m p lies   th e   m ea n s   o f   co n n ec ti n g   k n o w led g e   m a n ag e m e n m et h o d o lo g y   [1 0 ] .   Usu all y ,   tac it   k n o w led g is   o f te n   p o s s es s ed   b y   s o m i n d i v id u al s   i n   p ar ticu lar   b u s in e s s   e n v ir o n m e n t   [1 1 ] On o f   th v ita l   ch ar ac ter is tic s   o f   k n o w led g m an a g e m e n is   r ep r ese n ti n g   k n o w led g i n   d o cu m en t s ,   d ata b ases   an d   s o f t w ar e.   Fo r   th s a k o f   r ep r esen ti n g   k n o w led g e,   th er ar s ev er al  s tag e s   t h at  k n o w led g en g i n e er s   n ee d   to   k n o w .   First  i s   th ac q u is itio n   o f   k n o w led g w h er k n o w led g is   in   tacit   f o r m ,   s ca tter ed   an d   u n o r g an ized .   T h e   k n o w led g s p ec iali s s h o u ld   l ea r n   an d   co m p r e h en d   ab o u t h ex p lic it  a n d   tacit   d etail  o f   th k n o w led g an d   af ter w ar d   u til ize  m o d els   an d   d iag r a m s   to   ill u s tr ate  t h n e w   k n o w led g as  co m m u n icat io n   a m o n g   u s er s   a n d   k n o w led g ex p er ts .   Af ter   s e v er al  d is cu s s io n s ,   co n ce p t u al   m o d el  w ill  b d e v elo p ed   b ased   o n   th d ec i s io n s   w h ic h   is   t h m o d elli n g   o f   k n o w led g e   w h ich   o n o f   it is   a n   o n to lo g y   m o d el .   A cc o r d in g   to   [1 2 ] ,   th w o r d   o n to lo g y   co n s i s ts   o f   t w o   d if f er e n p er s p ec ti v es  w h ic h   ar t h e   ap p licatio n   o f   o n to lo g y   to   co m p u ter   s cie n ce   a n d   th e   p h ilo s o p h ical  r o o ts   p er s p ec ti v es.  I n   t h p er s p ec ti v o f   th p h ilo s o p h ical   r o o ts ,   p h ilo s o p h er s   ar k ee n er   i n   t h p h ilo s o p h ical  id ea s .   Me an w h ile,   in   th e   p er s p ec tiv o f   its   ap p licatio n   to   co m p u ter   s c ien ce ,   o n to lo g y   e n g i n ee r s   f o c u s   o n   h o w   o n to lo g ies  ar u s e d   to   v is u a lize,   u s an d   ex p a n d   p iece s   o f   d o m a in   k n o w led g a n d   m et h o d s   o f   t h o n to lo g y   b ei n g   ap p lied   in   ap p licatio n .   T h er ef o r e,   o n to lo g y   ca n   b d ef in ed   as   th p iece s   o f   d o m ai n   k n o w led g e   w h ich   w i ll  b co n s tr u cted   i n   a   m ac h in i n ter p r etab le  lan g u a g [1 3 , 1 4 ] .   I n   ad d itio n ,   [1 5 s u g g e s ted   th t w o   ai m s   o f   o n to l o g ies  ar e   to   ex p lain   th m o s co m m o n l y   u s ed   ter m s   in   s p ec i f ic  d o m ai n   w h ic h   lead s   to   co n s tr u cti n g   s k el eto n   an d   to   al lo w   t h e   d is s e m in at io n   o f   k n o w led g e.   I t is  s u p p o r ted   b y   [ 1 6 ]   th at  o n to lo g y   m o d el  h e lp s   to   s p ec if y   k n o w led g co n te n t.   A cc o r d in g   to   [1 7 ] ,   th co m p o n e n t s   o f   o n to lo g y   ar C las s es,  I n d i v id u al s   a n d   R elatio n s .   C las s es   w h ic h   ar also   k n o w n   as  t h t y p es,  co n ce p ts   o r   u n iv er s als  ar o n o f   th m a in   co m p o n e n t s   o f   o n to lo g y .   A   class   s er v es   as  g r o u p   o f   v ar io u s   I n d iv id u als  w h ic h   h as  co m m o n   attr ib u tes.  O n cla s s   c an   b s u b clas s   to   an o th er   cla s s   a n d   cla s s es   ca n   also   s h ar r elatio n s h ip s   w it h   o n a n o th er .   Me a n w h ile,   I n d i v i d u als  o r   also   ca lled   as  in s tan ce s   o r   p ar tic u lar s ,   s er v as  t h b ase  u n it  o f   an   o n to lo g y   w h ic h   ar th t h i n g s   th at  a n   o n to lo g y   d escr ib es  an d   ca n   b co n cr ete  o b j ec ts   ( i.e . p eo p le)   o r   ab s tr ac o b j ec ( i.e . p er s o n s   j o b ) .   T h last   co m p o n e n w h ic h   is   t h r elatio n   is   th w a y   an   o n to lo g y   d escr ib es  ass o ciatio n s   b et wee n   I n d iv id u als  o r   ass o ciatio n s   b et w ee n   C las s es.     T h er ar lo ts   o f   o n to lo g y   m o d el  ex a m p le s   t h at   ar f o cu s i n g   o n   th e   tr ad itio n a k n o w led g s u c h   a s   MCD  o n to lo g y   m o d el  b y   [ 3 ,   4 ,   5 ]   an d   I n d o n e s ia  Ja mu   On to lo g y   Mo d el  b y   [ 1 8 ] .   T h er ef o r e,   k n o w led g e   m an a g e m e n p la y s   a   b ig   r o le  i n   r ep r esen t in g   k n o w led g i n   s o f t w ar e,   d o cu m e n t s   a n d   d atab ases   b y   t h h elp   o f   k n o w led g m o d ell in g   w h ic h   w id el y   k n o w n   a s   o n to lo g y   m o d el  as  ac co r d in g   to   [ 19 ] ,   w e b   o n to lo g y   lan g u ag e   ( OW L )   h as b ec o m n e w   s ta n d ar d   f o r   k n o w led g p r es en ta tio n .       3.   RE S E ARCH   M E T H O D   T h er ar lo o f   m e th o d s   ca n   b u s ed   to   d ev elo p   t h o n to l o g y ,   b u ac co r d in g   to   [ 2 0 ] ,   it  m u s t   m ee t   th p u r p o s an d   r ea s o n s   w h y   it  is   b ein g   d esig n ed .   T h er ar f e w   s ta g es  n ee d   to   b d o n b ef o r th v alid ated   o n to lo g y   m o d el  o f   in tak a n d   p r ep ar atio n   o f   MCD  i s   p u b lis h ed .   I n   th e   p lan n i n g   s ta g e,   th d o m ai n   o f   t h e   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n d o n esia n   J   E lec  E n g   &   C o m p   Sci     I SS N:  2502 - 4752       On to lo g mo d el  f o r   in ta ke   s u g g esti o n   a n d   p r ep a r a tio n   fo r   Ma la co n fin eme n t d ieta r r ec ip es  ( M.  Ha mi z )   483   o n to lo g y   r esear ch   ar ea   i s   d et er m in ed .   I n   t h i s   p ap er ,   w h av d ec id ed   to   c h o o s i n ta k e   an d   p r ep ar atio n   o f   MCD  as  t h m ai n   d o m ai n Nex is   d ata  co llectio n   a n d   an al y s i s .   T h r o u g h   t h p r ev io u s   r esear ch ,   w h a v e   id en ti f ied   t h at  m o s t   o f   th e   k n o w led g ab o u M C ar ta cit  k n o w led g e.   Hen ce ,   f e Ma la y   tr ad itio n a l   m id w i v es  w er i n ter v ie w ed   in   o r d er   to   g et  s o m d ata   r eg ar d in g   i n ta k a n d   p r ep ar atio n   o f   f o o d   an d   its   r ec ip e s   in   MC D.   Du r i n g   th i n ter v ie w ,   t h p r ev io u s   d ata  o f   allo wed   f o o d s   w er g i v e n   to   th m id w i v es.  Fro m   th e   d ata,   th m id w i v es  ex p la i n ed   o n   w h at  k i n d   o f   p r ep ar atio n   m et h o d s   as  s u g g ested   b y   [ 2 1,   2 2 ]   th at  m i g h b e   s u itab le  w i th   Ma la y   d is h es.  T h ex a m p le  o f   d ata  is   s h o w n   i n   T ab le  1 .       T ab le  1 .   T h p r e p ar atio n   m e th o d   o f   allo w ed   f o o d   in   MCD   F o o d   F r e e z e   D r y   S t e a mi n g   M i c r o w a v i n g   B o i l i n g   G r i l l i n g   F r y i n g   D r a i n   R e h e a t   Raw   B e e f                       M u t t o n                       C h i c k e n                       A n c h o v y                       M a c k e r e l                       Jew f i sh                           Nex t,  t h d is h   r ec ip es  w er a ls o   an al y ze   ac co r d in g   to   d ata  f r o m   [ 6 7 ]   an d   [ 2 3 ] .   T h r e cip es  w er e   an al y ze d   ac co r d in g   to   th co m b in at io n   o f   allo w ed   f o o d   f r o m   t h p r ev io u s   o n to lo g y   an d   th m id w iv e s   w er ag r ee d   th at  th co m b i n atio n   o f   th allo w ed   f o o d s   w er g o o d   f o r   m o th er s   h ea lt h .   He n ce ,   af ter   th d ata   co llectio n   a n d   an al y s i s   is   d o n e,   n ex s tag is   to   d esig n   th o n to lo g y .   I n   d esig n i n g   t h o n to lo g y ,   t h s tep s   in s id O n to lo g y   Dev e lo p m en t   1 0 1   [2 4 ]   as sh o w n   i n   Fi g u r 1   is   f o llo w ed :           Fig u r 1 On to lo g y   d e v elo p m e n t 1 0 1   s tep s   [ 2 2 ]       T h s tep   o f   cr ea tin g   a n   o n to lo g y   m o d el   s tar t s   b y   d e f in i n g   t h d o m ai n   o r   s co p o f   th o n to lo g y   m o d el  w h ic h   i s   t h M C D.   T h en   th c h o ice  o f   r eu s in g   ex is tin g   o n to lo g y   m o d el  wh ich   is   M CD   a n d   P h y to ch e m ical   o n to lo g y   m o d el  is   d ec id ed .   T h en   t h r elate d   ter m s   o f   t h i n ta k a n d   p r ep ar atio n   o f   M C i s   lis ted   d o w n .   T h ter m s   ar d iv id ed   in to   t y p es  an d   s u b t y p es  w h er t h t y p m et h o d   o f   p r ep ar atio n   h as   s u b t y p e s   lik s tea m ,   g r ill  an d   b o il.  T h ty p an d   s u b t y p es  ar d ef in ed   b ased   o n   th to p - d o w n   d ev elo p m en t   p r o ce s s   w h er th e   t y p e   is   d ef i n ed   f ir s th e n   t h e   s u b t y p e s   w h ic h   i s   t h e n   o r g a n ized   i n to   h ier ar ch ical   tax o n o m y .   Fu r t h er m o r e,   m o r d etails  o n   t h clas s es  ar e   d ef in ed   s u c h   as  th e   p r o p er ties   o f   th c lass   w h ich   is   th en   b ec a m e   th e   s lo t s   o f   t h c lass .   T h s lo ts   o f   ea c h   cla s s e s   m u s t   b d escr ib ed   w it h   t h v alu t y p e,   allo w ed   v alu e s ,   ca r d in al it y   an d   o th er   f ea tu r es.  Fo r   ex a m p le,   s lo t - v al u t y p f o r   n u tr ien d ef icien c y   is   n u m b er .   L as tl y ,   th in d i v id u a in s tan ce s   o f   class   ar d ef i n ed .   On ce   th o n to lo g y   m o d el  is   co n s tr u cted ,   th en ,   t h test i n g   is   co n d u cted   u s i n g   SP AR Q L   q u er y ,   w h et h er   it   w ill  g e n er ate  e x p ec ted   in f o r m atio n   o r   n o t .   I f   ev er y t h i n g   is   f i n e,   o n to lo g y   m o d el  f o r   in ta k s u g g e s tio n   an d   p r ep ar atio n   f o r   Ma la y   co n f in e m e n d iet ar y   r ec ip es   is   t h e n   v alid ated .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 5 0 2 - 4752   I n d o n esia n   J   E lec  E n g   &   C o m p   Sci,   Vo l.  1 7 ,   No .   1 J an u ar y   20 20    48 1   -   488   484   4.   RE SU L T A ND  AN AL Y SI S   B ased   o n   th e   s tep s   in   O n to l o g y   De v elo p m e n t   1 0 1 ,   th c lass es   s h o u ld   b d e f in ed   f ir s af ter   th e   d o m ai n   ( MC D)   an d   ter m s   ( i n t ak s u g g e s tio n   a n d   p r ep ar atio n   m eth o d   w it h   r ec ip es)  is   d e f i n ed .   T h is   s ec tio n   is   d iv id ed   in to   4 . 1   class e s   a n d   o b j ec p r o p e r ties   cr ea tio n   a n d   4 . 2   r elatio n s h ip   b et w ee n   t h e   class e s   a n d   o b j ec t   p r o p er ties   an d   4 . 3   test in g   o f   th o n to lo g y .     4 . 1 .     Cla s s es a nd   O bje ct   P ro pert ies Cr ea t io n   Or ig i n all y ,   f r o m   t h o n to lo g y   m o d el,   f e w   c lass e s   w er ex i s ted .   I n   th i s   r esear ch ,   th r ee   n e w   cla s s es   h av b ee n   ad d ed   w h ic h   ar I n ta ke P r ep a r a tio n   an d   P u r p o s e   as sh o w n   in   Fig u r 2 .       Fig u r 2 Ne w   cla s s es i n s id th o r ig i n al  MCD O n to lo g y   M o d el       Fo r   ea ch   n e w   clas s ,   s o m s u b class es   h a v b ee n   ad d ed   ac co r d in g   to   it s   o w n   tax o n o m y .   Fo r   ex a m p le,   th I n tak e   clas s   co n s is t s   o f   t h r ee   s u b cla s s es   w h ich   ar t h B r ea kfa s t Lu n ch   an d   Din n er .   T h is   d ata  w as  tak e n   f r o m   t h ar ticle  t h at  ta lk s   ab o u t h co n v en tio n al  m ea p atte r n   f o r   p er s o n   t h at  w er w r itt en   b y   [ 25 ] .   B esid es   th at,   th P u r p o s e   cla s s   is   cr ea ted   an d   ca n   b d iv id ed   in to   Di s h R eh ea t_ F o o d   an d   S to r a g e T h class   S to r a g e   w er r etr iev ed   f r o m   th w eb   p ag th at  ex p lai n s   o n   th p r ep ar atio n   o f   f o o d   [ 1 6 1 7 ] .   T h Dis h   class   co n ta in s   s ev er al  i n s tan ce s   w h ic h   t h r e cip es ,   ar tak e n   f r o m   th r ee   r ec ip e   b o o k s   w h ich   w er w r itte n   b y   [ 6 ,   7 ]   an d   [ 1 8 ].   Hen ce ,   f r o m   t h clas s es  its e lf ,   w ca n   s ee   t h v i s u a lizatio n   o f   th d ata  in   t h o n to lo g y .   Fo r   ex a m p le,   th f o o d   ca n   b ta k en   ac co r d in g   to   s u b class es   i n s id I n ta ke   clas s .   T h f o o d   also   w ill   h a v d i f f er en t   p u r p o s th at   ca n   b e   v is u alize d .   Fo r   ex a m p le,   it  ca n   b u s ed   f o r   d is h .   An d   th f o o d   also   h as  s o m p r ep ar atio n   m et h o d   ac co r d in g   to   d is h   an d   it s   r ec ip es.  T h ex a m p le  o f   o n to g r ap h   f o r   P u r p o s class   is   s h o w   i n   Fi g u r 3 .         Fig u r 3 On to g r ap h   o f   P u r p o s e   class   i n   MC On to lo g y   Mo d el   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n d o n esia n   J   E lec  E n g   &   C o m p   Sci     I SS N:  2502 - 4752       On to lo g mo d el  f o r   in ta ke   s u g g esti o n   a n d   p r ep a r a tio n   fo r   Ma la co n fin eme n t d ieta r r ec ip es  ( M.  Ha mi z )   485   Nex t,  P r ep ar atio n   class   co n tai n s   s ix   s u b class e s   w h ic h   ar C o o k_ a n d _ Dra in Dry R eh ea t R a w C o o k   an d   F r ee z e .   Me an w h ile,   C o o k   h as  f u r t h er   in s ta n ce s   w h i ch   ar S tea min g Gri llin g F r yin g B o ilin g   an d   Micr o w a vin g .   T h ese  d ata  w er r etr iev ed   f r o m   w eb   p ag e   th at  tal k s   ab o u th e   n u tr ie n l o s s   in   ea c h   o f   th e   p r ep ar atio n   m eth o d   o f   f o o d   [ 2 0 ] On ce   all  t h cla s s es   ar cr ea ted ,   th ese  cla s s e s   ar co n n ec ted   u s i n g   o b j ec t   p r o p er ties   b ased   o n   t h eir   r ela tio n s h ip s   w it h   ea c h   cla s s .   T h o n to lo g y   m o d el  o f   i n ta k an d   p r ep ar atio n   o f   MCD   co n s i s ts   o f   f o u r   ( 4 )   o b ject  p r o p er ties   w h ic h   ar e h a s I n ta ke Time h a s P u r p o s e h a s P r ep a r a tio n Meth o d   an d   h a s I n g r ed ien ts .   Me an w h ile  t h r estrictio n   f o r   ea ch   o f   t h o b j ec p r o p e r ties   is   s o m e.   T h w o r d   s o me’   in   t h co n te x t   o f   o n to lo g y   d e v elo p m e n r ep r esen ts   t h m u l tip le  r elatio n s h ip   b et w ee n   t h clas s es.  T h i s   m ea n s   th at   cla s s   m a y   h a v o n e   o r   m o r r elatio n s h ip   w i th   a n o t h er   class .   S o me   is   u s ed   f o r   ea ch   o f   t h o b j ec t p r o p er ties   as e ac h   class es  h a v o n m o r r elatio n s h ip   w it h   an o t h er   class e s .   B ased   o n   Fig u r 4 ,   t h is   o b j ec p r o p er ty   o f   h a s I n ta ke Time   h as  Dis h F o o d   an d   Herb s   as  its   d o m ai n   an d   I n ta ke   as  its   r an g e.   B y   a p p ly i n g   t h r e s tr ictio n   o f   s o m e   to   t h i s   o b j ec p r o p er ty ,   it   ex p lai n s   t h at  Di s h F o o d   an d   Herb s   m a y   h a v o n o r   m o r I n ta ke .           Fig u r 4 h a s I n ta ke Time   o b j ec t p r o p e r ty   i n   M C On to lo g y   Mo d el       4 . 1 .     Cla s s es a nd   O bje ct   P ro pert ies  Rela t io ns hi p   T ec h n icall y ,   all  t h n e w   cla s s es  an d   o b j ec p r o p er ties   m u s b co n n ec ted   to   ea ch   o th er   to   h av co n n ec tio n   w h ic h   w ca lled   as  o n to lo g y .   Fo r   e x a m p le,   a   d is h   t y p ca n   b tak e n   d u r in g   w h at  ti m o f   t h e   s u g g e s ted   3   m ea ls   d a y   a s   in   Fig u r 5 .           Fig u r 5 Dis h   a n d   I n tak cla s s es a r co n n ec ted   t h r o u g h   o b ject  p r o p e r ties       Fro m   th e x a m p le,   t h r elatio n s h ip   b et w ee n   d is h   an d   an   i n tak t i m w h ic h   ex p lai n s   th a th d is h   Go r en g   La d a   Hita m   is   t h d o m ai n   h as  d i n n er   o r   lu n ch   as  it s   i n tak e   ti m ( r an g e) .   Sa m m eth o d   ap p lies   to   t h o th er   f o u r   o b j ec t p r o p er ties   as sh o w n   b elo w   i n   Fi g u r 6 .     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 5 0 2 - 4752   I n d o n esia n   J   E lec  E n g   &   C o m p   Sci,   Vo l.  1 7 ,   No .   1 J an u ar y   20 20    48 1   -   488   486       Fig u r 6 Go r en g   La d a   Hita m   d is h   h a s   co m b i n atio n   o f   allo wed   f o o d   in   MCD       I n   o r d er   to   m a k Go r en g   La d a   Hita m   d is h ,   th allo w ed   f o o d s   f r o m   MCD  o n to lo g y   m o d el  is   u s ed ,   w h ic h   s h o w s   a n d   in te g r ated   m o d el  w it h   t h n e w   clas s es  ad d ed .   Fo r   o v er all  o n to lo g y   m o d el  o f   t h n e class es,  t h t y p o f   f o o d   th at  w il b u s ed   as  an   ex a m p le  f o r   th r ep r esen tatio n   o f   th I n t ak e   Su g g esti o n   an d   P r ep ar atio n   o f   M C D   R ec ip es   o n to lo g y   m o d el  is   B ee f .   T h ex a m p le  b elo w   s h o w s   t h r elatio n s h ip   o f   B ee f   w h ic h   an   allo w ed   f o o d   f o r   m o th er s   to   co n s u m w it h   o th er   al lo w ed   f o o d s   an d   h er b s .   Fig u r 7   s h o w s   t h B ee f   r elat io n s h ip   w it h   th e   th r ee   n e w   cl ass es  ad d ed .   I n   th e   A r T y p e s ,   it   s h o w s   th co lo u r   f o r   ea ch   o b j ec p r o p er ties   to   m a k u s er   ea s ier   to   s ee   d if f er e n k in d   o f   r elati o n s h ip s Fro m   t h e   o n to lo g y   m o d e its e lf ,   w ca n   s ee   t h at  B ee f   h a s P r ep a r a tio n Meth o d   o f   F r yin g   w h ic h   h as  r ec ip o f   th a t   r elate s   to   h a s P u r p o s e   o b j ec p r o p er ty   th at   in c lu d es  Go r en g   La d a   Hita m   r ec ip e.   T h is   r ec ip h a s I n g r ed ien ts   w h ic h   in cl u d es  B la ck   P ep p er   an d   Gin g er   w h ic h   ar also   th allo w ed   f o o d s   in   MCD.  T h is   Go r en g   La d a   Hita m   B ee f   h a s I n ta ke Time   at  Din n er   o r   Lu n ch   d ep en d s   o n   th m o t h er s   p r ef er en ce .   He n c e,   f r o m   th al lo w ed   f o o d   o f   p r ev io u s   MCD  o n to lo g y   m o d el,   it  ca n   b in te g r ated   to   g et  w h at  is   t h s u g g ested   i n tak e   ti m to g et h er   w it h   t h p r ep ar atio n   m et h o d s   an d   r ec ip f o r   m o t h er s   i n   co n f in e m en t.           Fig u r 7 Ov er all  o n to lo g y   f r a m e w o r k   f o r   B ee f       4. 3.     T esting   o f   t he  O nto lo g y   T o   test   w h et h er   th e   o n to lo g y   ca n   r etr iev e   t h co r r ec in f o r m atio n   o r   n o ac co r d in g   to   wh a w e   h a v e   b ee n   v is u alize d ,   SP A R Q L   q u er y   is   u s ed   to   b e x ec u ted   in s id e   th e   o n to lo g y   m o d el.   F r o m   Fi g u r 8 ,   t h SP A R Q L   q u er y   t h at  is   ex ec u t ed   is   to   f in d ,   if   Go r en g   La d a   Hita m   d is h   is   ab o u to   b p r e p ar ed ,   w h a ar th e   allo w ed   f o o d s   in s id MCD  o n to lo g y   m o d el  t h at  ca n   b u s ed   as  its   in g r ed ien ts   w h ic h   h as  b ee n   id en ti f ied   th r o u g h   h a s I n g r ed ien ts   o b j ec t   p r o p er ty .   B ased   o n   th r es u lt,   it  g a v t h co r r ec in f o r m atio n   as  w h at  i s   n ee d ed   if   t h d i s h   is   ab o u to   b p r ep ar ed .   Hen ce ,   w ca n   v er i f y   h er th at  a ll  t h n e w   c las s e s   a n d   o b j ec p r o p er ties   th at  w er ad d ed   h as its   o w n   p u r p o s th at  ca n   g i v m o r v a l u to   th cu r r e n t M C o n to lo g y   m o d el.   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n d o n esia n   J   E lec  E n g   &   C o m p   Sci     I SS N:  2502 - 4752       On to lo g mo d el  f o r   in ta ke   s u g g esti o n   a n d   p r ep a r a tio n   fo r   Ma la co n fin eme n t d ieta r r ec ip es  ( M.  Ha mi z )   487       Fig u r 8 SP A R Q L   q u er y   o f   G o r en g   La d a   Hita m   w h ich   u s t h h a s I n g r ed ie n ts   o b j ec t p r o p er t y       5.   CO NCLU SI O N   T h is   p ap er   p r esen ts   th o n to l o g y   m o d el  MCD  r ec ip es  w h i ch   in cl u d th in ta k s u g g es ti o n   an d   its   p r ep ar atio n .   MCD  is   tr ad itio n   w h ic h   i s   s till   b ei n g   e x p er ien ce d   u p   u n til  n o w   b y   Ma la y   s o ciet y   i n   Ma la y s ia.   No r m a ll y ,   m o s o f   th k n o w l ed g r eg ar d in g   MC ar tacit  an d   o n l y   k n o w n   b y   e x p er tis o n l y .   P r ev io u s l y ,   s o m w o r k s   h ad   b ee n   d o n e   i n   o r d er   to   m o d el  t h tac it  k n o w led g w h ic h   i s   r e s u l ted   to   c o n s tr u ct io n   o f   M C D   o n to lo g y   m o d el.   I n   th cu r r en m o d el,   it  tack les  w h at  ar th allo w ed   an d   n o n - allo w ed   f o o d s ,   w h at  k i n d   o f   n u tr ie n t s   th o s f o o d   ca n   en h a n ce   in   t h m o t h er s   b o d y   a n d   its   p h y to ch e m ical  b en e f it s   in   allo w ed   f r u its   a n d   v eg etab le s .   C u r r en tl y ,   t h m o d el  d o es  n o co v er   o n   th in ta k s u g g es tio n   a n d   w h at  k in d   o f   p r ep ar atio n   m et h o d s   ca n   b d o n to   th f o o d   s o   th at  it  w ill  b ec o m t ast y   d is h   to   m o th er s   in   co n f i n e m en to   co n s u m e.   T h in tak o f   MCD  co v er s   t h co r r ec tim f o r   m o t h er s   i n   co n f i n e m e n to   co n s u m th eir   f o o d   w h ile  th e   p r ep ar atio n   o f   MCD  co v er s   t h co r r ec w a y   to   p r ep ar th d is h   o f   co n f i n e m e n f o o d .   Nev er th e less ,   t h e s in ta k an d   p r e p ar atio n   k n o w l ed g w i ll  lead   to   ex tin ctio n   if   it  is   n o b ein g   p r eser v ed   as  t h k n o w led g ca n   o n l y   b f etch ed   f r o m   t h taci k n o w led g o f   Ma la y   tr ad itio n al  m id w i v es.  T h is   is   w h er th u s o f   k n o w led g e   m o d ell in g ,   to   b ex ac t,  r e p r esen tatio n   o f   o n to lo g y   m o d el  is   b ei n g   u s ed .   An   o n to lo g y   m o d el   ca n   h e lp   p r ev en t h ex ti n ctio n   o f   k n o w led g o f   t h in ta k a n d   p r ep ar atio n   o f   MCD  as  t h k n o w led g is   co llected ,   o r g an ized   an d   au t h o r ized .   B ef o r co n s tr u cti n g   t h o n to l o g y   m o d el,   th d ata  co llectio n   an d   an al y s is   is   d o n to   g et  th v alu ab le   k n o w led g f r o m   t h m id w iv es.  T h en ,   th o n to lo g y   m o d e w a s   d esig n ed   w ith   t h g u id elin es  o f   On to lo g y   Dev elo p m e n 1 0 1 .   T h MCD   o n to lo g y   m o d el  w er r e u s w it h   th e   ad d itio n   o f   t h r ee   n e w   clas s es  w h ic h   ar e   I n ta ke P u r p o s e   an d   P r ep a r a tio n .   E ac h   class   h a s   i ts   o w n   s u b class e s   w h ic h   lead s   to   h ier ar ch ical  ta x o n o m y .   B esid es  th at,   f o u r   d if f er en o b j ec p r o p e r ties   s u ch   as  h a s I n ta ke Time h a s P u r p o s e h a s P r ep a r a tio n Meth o d   an d   h a s I n g r ed ien ts   w er ad d ed   to   g i v as s o ciatio n s   b et w ee n   o l d   class es   an d   n e w   cla s s e s   t h a w er ad d ed   in   t h cu r r en o n to lo g y   m o d el.   I n   t h e   en d ,   SP AR Q L   q u er y   is   u s ed   to   test   w h e th er   t h e x ten d ed   n ew   o n to lo g y   m o d e l   co u ld   r etr iev th co r r ec in f o r m at io n   o r   n o t.  B ased   o n   o u r   n e w   ad d ed   d ata,   th co r r ec in f o r m atio n   i s   r etr iev ed   o n ce   th q u er y   i s   ex ec u ted .   Hen ce ,   w ca n   co n cl u d th at  all  t h n e w   clas s es  a n d   o b j ec p r o p er ties   th at  w er ad d ed   co u ld   g iv s i g n i f ican t v al u to   th c u r r en t M C o n to lo g y   m o d el.       Fo r   f u t u r w o r k ,   t h p r ep ar atio n   o f   t h d is h   s h o u ld   b e x p lain ed   m o r esp ec iall y   t h e x ac t   a m o u n t o f   n u tr ie n i n   t h d is h   a n d   h o w   m u c h   n u tr ien t   w ill  lo s i f   t h f o o d   is   p r ep ar ed   in   d if f er e n p r ep ar atio n   m et h o d s .   I n   co n clu s io n ,   th is   o n to lo g y   m o d el  ca n   b u s ed   to   p r eser v th tacit  k n o w led g esp ec iall y .   I m i g h b v alu ab le  a n d   u s ef u f o r   th f u t u r g e n er atio n s   to   lear n   o n   t h e   p r ev io u s   g e n er atio n s   p r ac tice  r eg ar d in g   M C i f   th m o d el  is   k ee p   u p d ated .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 5 0 2 - 4752   I n d o n esia n   J   E lec  E n g   &   C o m p   Sci,   Vo l.  1 7 ,   No .   1 J an u ar y   20 20    48 1   -   488   488   ACK NO WL E D G E M E NT S   T h au th o r s   ar t h an k f u f o r   th s u p p o r g i v en   b y   U n iv er s iti  T ek n o lo g M AR f o r   th is   w o r k   f i n an cia ll y .       RE F E R E NC E S   [1 ]   F o k ,   D.,   A ris,   I.   M . ,   Ho ,   J.,   L im ,   S .   B. ,   C h u a ,   M .   C . ,   P a n g ,   W .   W .   A   c o m p a riso n   o f   p ra c ti c e d u rin g   th e   c o n f in e m e n p e rio d   a m o n g   Ch in e se ,   M a la y ,   a n d   In d ian   m o th e rs i n   S in g a p o re .   Bi rt h ,   4 3 ( 3 ),   2 4 7 2 5 4 ,   2 0 1 6   [2 ]   S e rb e sa   M L ,   I ff a   M T .   Kn o w led g e ,   a tt it u d e   a n d   p r a c ti c e   o n   p re v e n ti o n   o f   iro n   d e f icie n c y   a n e m i a   a m o n g   p re g n a n t   w o m e n   a tt e n d in g   a n te n a tal  c a re   u n it   a p u b li c   h o sp i tals  o f   Ha r a T o w n ,   Eas tern   Et h io p ia:  in sti tu ti o n a b a se d   c ro ss - se c ti o n a stu d y .   In J   Pre g n   &   C h Bi rt h .   2 0 1 9 ; 5 (2 ) :4 8 5 5 .   DO I:  1 0 . 1 5 4 0 6 / ip c b . 2 0 1 9 . 0 5 . 0 0 1 4 6   [3 ]   Ha ro n ,   Ha ry a n &   Ha m i z ,   M . .   A n   On to lo g ica F ra m e w o rk   to   P re se rv e   M a la y   In d ig e n o u He a lt h   Kn o w led g e .   Ad v a n c e d   S c ien c e   L e tt e rs .   2 0 .   2 2 6 - 2 3 0 ,   2 0 1 4 .   [4 ]   M   Ha m iz,  Ha r y a n Ha ro n ,   A z li n   S a n u si,  M   Ba k ri,   Nu S y a m ira  M o h d   Na z a ru d d i n .   S e m a n ti c   W e b   Re p r e se n tatio n   f o P h y to c h e m ica On to lo g y   M o d e l J o u rn a o T e lec o mm u n ica ti o n ,   El e c tro n ic a n d   Co mp u ter   En g i n e e rin g   ( J T EC).   1 0   1 - 5 .   1 8 3 - 1 8 6 .   2 0 1 8 .   [5 ]   L i y a n a   L a z i m ,   Nu &   Ha m iz,  M   &   Ha ro n ,   Ha ry a n &   Ba k ri,   M o h a m m a d .   In ta k e   a n d   Pre p a ra ti o n   o M a la y   Co n fi n e me n Die ta ry   On to l o g y   Fr a me wo rk .   In ter n a ti o n a V isu a I n f o rm a ti c s Co n f e re n c e   62 - 7 0 .   2 0 1 7   [6 ]   Din ,   C.   N.  A .   N.   Ko m p il a si  Hid a n g a n   Be rp a n tan g A laf   2 1 .   Re tri e v e d   f ro m   h tt p s:/ /b o o k s.g o o g le.co m . m y /b o o k s? id = U7 W c DQ AA QB AJ ,   2 0 1 0   [7 ]   A ru k in ,   S .   M .   M e n u   Ib u   &   A n a k   (Hid a n g a n   Ib u   Be rp a n ta n g   &   S e lera   S M a n ja):  A laf   2 1   G ru p   Bu k u   Ka ra n g k ra f .   Re tri e v e d   f ro m   h tt p s:// b o o k s.g o o g le.co m . m y /b o o k s? id = ORN IDQ AA QB A J.  2 0 1 6 .   [8 ]   F a d z il ,   F . ,   S h a m su d d in ,   K. ,   Eza t,   S . ,   &   P u teh ,   W .   T ra d it io n a P o stp a rtu m   P ra c ti c e Am o n g   M a la y sia n   M o t h e rs”   Al ter n   Co m p lem e n M e d .   2 0 1 6   J u l; 2 2 ( 7 ): 5 0 3 - 8   [9 ]   M a n a A b d u ll a h ,   M o n irah   A lm a lk i,   Ha n a a   Blah m e r.   -   Co ll a b o ra ti o n   Kn o w led g e   M a n a g e m e n t In ter n a t io n a l   J o u rn a o A d v a n c e d   T re n d s i n   C o mp u ter   S c ien c e   a n d   E n g in e e rin g , Vo lu m e   8 ,   No . 1 . 1 ,   2 0 1 9   [1 0 ]   Ko e n ig ,   M .   E.   D.  W h a is  KM?  Kn o w led g e   M a n a g e m e n Ex p lain e d .   Re tri e v e d   f ro m   h tt p : // ww w . k m w o rld . c o m / A rti c le s/Ed it o r ial/W h a t - Is - . . . /W h a t - is - KMKn o w led g e - M a n a g e m e n t - Ex p lain e d - 8 2 4 0 5 . a sp x .   2 0 1 2 .   [1 1 ]   S a b ri  S . M . ,   Ha ro n   H.,   Ja m il   N.   (2 0 1 7 De sig n   o f   a   Rem in i sc e n c e   S y ste fo T a c it   Kn o wle d g e   Rec a l l   a n d   T ra n sfe r .   In M o h a m e d   A . ,   Be rr y   M . ,   Ya p   B.   (e d s)  S o f Co m p u ti n g   in   Da ta  S c ien c e .   S CDS  2 0 1 7 .   Co m m u n ica ti o n in   Co m p u ter an d   I n f o rm a ti o n   S c ien c e ,   v o 7 8 8 .   S p ri n g e r,   S i n g a p o r e .   [1 2 ]   Co rc h o ,   Os c a &   F e rn á n d e z - L ó p e z ,   M a rian o   &   G o m e z - P e re z ,   A s u n c io n .   (2 0 0 7 ).   O n to l o g ica En g in e e rin g W h a t   a re   On to lo g ies   a n d   Ho C a n   W e   Bu il d   T h e m? .   S e m a n ti c   W e b   S e rv ice s:  T h e o ry ,   T o o ls  a n d   A p p l ica ti o n s.  1 0 . 4 0 1 8 / 9 7 8 - 1 - 5 9 9 0 4 - 0 4 5 - 5 . c h 0 0 3 .   [1 3 ]   G ru b e r,   T .   R. ,   &   o th e rs.  A   tran s latio n   a p p ro a c h   to   p o rtab le  o n t o l o g y   sp e c i f ica ti o n s Kn o wle d g e   Acq u isit i o n ,   5 (2 ) ,   199 2 2 0 .   1 9 9 3   [1 4 ]   S tu d e r,   R. ,   Be n jam in s,  V.  R. ,   &   F e n se l,   D.  Kn o w led g e   e n g in e e rin g p ri n c ip les   a n d   m e th o d s Da t a   &   Kn o wled g e   En g i n e e rin g ,   2 5 (1 2 ),   1 6 1 1 9 7 .   1 9 9 8   [1 5 ]   Ch a n d ra se k a ra n ,   B. ,   Jo se p h so n ,   J .   R. ,   &   Be n jam in s,  V .   R.   W h a a re   o n to l o g ies ,   a n d   w h y   d o   w e   n e e d   th e m ?   IEE E   In telli g e n S y ste ms   a n d   T h e ir  A p p li c a ti o n s ,   1 4 ( 1 ),   2 0 2 6 .   1 9 9 9 .   [1 6 ]   S y e rin a   Az li n   M d   Na sir,   No L a il a   M d   No o r,   A   P ra c ti c a A p p ro a c h   f o On to lo g y   Co n stru c ti o n   th ro u g h   M a p p i n g   P r o c e ss Kn o wled g e   M a n a g e me n In ter n a ti o n a C o n f e re n c e   ( KM I Ce 2 0 1 4 ) ,   2 7 9 - 2 8 4 ,   2 0 1 4 .   [1 7 ]   L o rd ,   P .   C o m p o n e n ts   o f   a n   On t o l o g y .   On to g e n e sis.  Re tri e v e d   f ro m   h tt p :/ / o n t o g e n e sis.k n o w led g e b lo g . o rg /5 1 4 .   2 0 1 0 .   [1 8 ]   G u n a w a n ,   Rid o w a ti   &   M u sto fa ,   Kh a b ib .   F i n d i n g   Kn o w led g e   f ro m   In d o n e sia n   T ra d it io n a M e d icin e   u sin g   S e m a n ti c   W e b   Ru le  L a n g u a g e In ter n a t io n a J o u rn a o El e c tric a a n d   Co mp u ter   En g i n e e rin g   ( IJ ECE ) .   7 .   3 6 7 4 - 3 6 8 2 .   2 0 1 7 .   [1 9 ]   S u w a n   T o n g p h u ,   B o o n taw e e   S u n ti sriv a ra p o rn ,   P a k in e e   A i m m a n e e ,   T o w a rd   S e m a n ti c   S im il a rit y   M e a su re   Be t w e e n   Co n c e p ts  i n   a n   On t o lo g y , ”  In d o n e sia n   J o u rn a o El e c trica En g in e e rin g   a n d   C o mp u ter   S c ien c e   ( IJ EE CS ).   Vo l.   1 4 ,   No .   3 ,   2 0 1 9   [2 0 ]   S h a h a ru d in ,   A h m a d   &   A b d u L a ti ff ,   A h m a d   &   Ha ro n ,   Ha ry a n &   A n n a m a lai,   M u th u k k a ru p p a n .   S o f tw a r e   En g in e e rin g   A p p ro a c h   F o D o m a in   On t o l o g y   De v e lo p m e n t:   A   Ca s e   S tu d y   Of   Isla m ic  Ba n k in g   P ro d u c t.   J o u r n a l   o f   In fo rm a t io n   Retrie v a a n d   Kn o wl e d g e   M a n a g e me n t .   3 .   3 6 - 5 3 .   2 0 1 7 .   [2 1 ]   S to ra g e .   Re tri e v e d   Oc to b e 1 7 ,   2 0 1 7 ,   f ro m   h tt p s:// w ww . b rit a n n ica . c o m /t e c h n o lo g y /sto ra g e - g o o d s.  1 9 9 8 .   [2 2 ]   Yu a n ,   G . ,   S u n ,   B. ,   Y u a n ,   J. ,   &   W a n g ,   Q.  E ff e c ts  o f   d iff e r e n c o o k in g   m e th o d o n   h e a lt h - p r o m o ti n g   c o m p o u n d o f   b ro c c o li J o u r n a o f   Zh e ji a n g   Un iv e rsit y   S CIENCE  1 0 ( 8 ):5 8 0 - 8   ·  S e p tem b e 2 0 0 9 .   [2 3 ]   F a z a li n a ,   C.   Re sip Ko n tem p o ra ri :   Ib u   Be rp a n tan g P T S   M i ll e n n ia.  Re tri e v e d   f ro m   h tt p s:/ /b o o k s.g o o g le.co m . m y /b o o k s? id = b U6 M BQA A QB AJ ,   2 0 1 4 .   [2 4 ]   No y ,   N.  F . ,   &   M c G u in n e ss ,   D.  L .   On to lo g y   De v e lo p m e n 1 0 1 A   G u id e   to   Cre a ti n g   Yo u F irst  On t o lo g y S ta n fo r d   Kn o wled g e   S y ste ms   L a b o r a to ry ,   2 5 .   2 0 0 1 .   [2 5 ]   Ro o s,  E . ,   &   P tt ä lä,   R.   M e a P a tt e rn   a n d   Nu tri e n I n tak e   a m o n g   A d u lt   F in n s.   A p p e ti te 2 9 ( 1 ),   1 1 2 4 .   1 9 9 7   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.