PEMODELAN SISTEM PAKAR INTERAKTIF DAN DI

PEMODELAN SISTEM PAKAR INTERAKTIF DAN DINAMIK

UNTUK PERENCANAAN BANGUNAN IRIGASI

Iwan Kridasantausa

1

, Junus Bothmir

2

& Rieswill M Anjla

3

1,2,3

Institut Teknologi Bandung

1

hardaja@si.itb.ac.id,1iwancknetitb06@yahoo.com,1hadihardaja@yahoo.com

2

junusistj@yahoo.com

3

willy_anjla@yahoo.com

ABSTRAK

Dalam perencanaan detail teknis jaringan irigasi, perencanaan bangunan pengukur, bangunan pengatur memegang peranan yang sangat penting. Hal ini disebabkan karena perencanaan bangunan pengukur, bangunan pengatur yang baik merupakan prasyarat utama untuk memperoleh perencanaan jaringan irigasi yang ideal, baik dari segi kekuatan fisiknya maupun kenyamanan penggunaannya. Dalam proses perencanaan bangunan pengukur, bangunan pengatur, seorang perencana dihadapkan pada beberapa aspek yang harus diperhatikan secara menyeluruh dan simultan, yaitu meliputi keadaan fisik daerah studi, banyaknya bangunan pengukur, bangunan pengatur dan aspek ketahanan (durabilitas). Dalam analisisnya perencanan sering dihadapkan pada permasalahan data, terutama dalam kaitannya dengan keterbatasan data fisik lapangan. Selain itu perencana terkadang dihadapkan pada suatu keadaan fisik lapangan dimana standar perencanaan yang berlaku tidak dapat secara langsung untuk diterapkan. Keadaan-keadaan tersebut menuntut adanya suatu judgment dari seorang perencana. Hal ini berarti bahwa hasil perencanaan bangunan pengukur, bangunan pengatur yang baik hanya dapat diperoleh dari seorang perencana yang ahli dan berpengalaman. Karenanya sangat sukar bagi seorang perencana pemula untuk memperoleh hasil perencanaan yang baik. Pemodelan sistem pakar interaktif dan dinamik untuk perencanaan bangunan irigasi merupakan salah satu terobosan baru yang diperlukan bagi permasalahan yang dihadapi oleh perencana pemula di atas. Makalah ini membahas tentang pemodelan sistem pakar interaktif dan dinamik untuk perencanaan bangunan irigasi. Di yang dikaji adalah bangunan pengukur dan bangunan pengatur pada jaringan irigasi

Kata kunci : Efektivitas pemodelan sistem pakar, Kriteria bangunan irigasi, Sistem pakar.

1. PENDAHULUAN

Karena adanya upaya membangun dan mengembangkan jaringan irigasi, maka hal penting adalah penyediaan sarana penunjang kegiatan peririgasian.

Prasarana yang berkaitan dengan pemanfaatan air adalah bangunan pengatur debit, dalam menentukan kemampuan jaringan irigasi untuk pelayanan debit kepetak sawah. Menyadari pentingnya bangunan pengatur debit, maka diperlukan adanya konsistensi dan kemampuan dalam perencanaannya. Mengingat pula begitu

banyak jaringan irigasi diwilayah Indonesia, maka tentunya membutuhkan banyak tenaga ahli atau pakar dalam perencanaan bangunan pengatur pada jaringan irigasi. Namun untuk mendapatklan seorang atau beberapa orang yang ahli dibidang jaringan irigasi, bahkan dalam perencanaan bangunan pengatur, bukanlah hal yang mudah untuk dilaksanakan.

Hal ini dikarenakan adanya faktor-faktor yang mempengaruhi, seperti :

a. Kelangkaan pakar dan keahlian

b. Pihak pegambilan kebijakan akan selalu tergantung pada pakar.

Dengan demikian penggunaan pakar menjadi tidak praktis. Untuk itu perlu dikembangkan suatu sistem yang dapat memanfaatkan kemampuan pakar.

Salah satu alternatif pemencahan masalah tersebut adalah adanya suatu program komputer yang meniru keahlian beberapa orang tenaga ahli atau pakar (expert), terutama perencanaan bangunan pengatur debit pada jaringan irigasi. Program tersebut mudah dipergunakan dan dapat bekerja dengan memakai personal komputer biasa, yang banyak dimiliki oleh masyarakat dan instansi-instansi. Program ini dibuat dengan menggunakan suatu sitem pemrograman yang disebut sistem pakar (expert system) berbasis pengetahuan. Program komputer ini diharapkan dapat membantu mengatasi masalah kurangnya tenaga ahli. Selain itu dapat membantu seseorang ahli yang menginginkan suatu hasil perencanaan bangunan pengatur debit pada suatu jaringan irigasi.

2. SISTEM PAKAR

Sistem pakar merupakan bagian atau salah satu bidang inteligensi buatan (artificial intelligence) yang dirancang untuk membantu manusia dalam menyelesaikan suatu masalah yang sedang dihadapi yang biasanya dilakukan oleh seorang pakar (Rievski, 1993). Sistem ini berusaha menduplikasikan keahlian seorang pakar dalam bidang tertentu. Dengan sistem pakar, user dapat membuat keputusan seperti keputusan yang diberikan oleh seorang pakar melalui program komputer. Dengan kata lain, sistem pakar merupakan suatu keahlian manusia (seorang pakar) yang dipindahkan kedalam program komputer. Perbedaan sistem pakar dengan program konvensional dapat dilihat dari beberapa sifat berikut (Raiston, 1998) :

20 Pemodelan Sistem Pakar Interaktif

(Iwan kridasantausa)

a. Memiliki pengetahuan spesifik dalam domain tertentu.

b. Menerapkan teknik pelacakan,

mendukung analisa heuristik (merupakan pengetahuan yang diperoleh dari pengalaman seorang pakar).

c. Mampu menyimpulkan keterkaitan

antara pengetahuan yang baru dengan pengetahuan yang sudah.

d. Pemrosesan dilakukan secara

simbolik, dan

e. Mampu memberikan alasan dari

keputusan yang diambil.

Sedangkan Karakteristik Sistem Pakar mencangkup hal-hal sebagai berikut :

a. Membatasi domain tertentu.

b. Memiliki kemampuan memberikan

penalaran.

c. Memiliki kemampuan mengolah data

yang mengandung kepastian.

d. Memisahkan mekanisme

pengambilan keputusan (Inference) terhadap basis pengetahuan (knowledge base).

e. Dirancang untuk berkembang secaara bertahap.

f. Keluaran bersifat memberikan

anjuran (advise) atau rekomendasi.

g. Basis pengetahuan pada umumnya

berdasarkan kaidah.

Struktur Sistem Pakar secara garis besar, terdiri dari : Basis pengetahuan, Mesin infersnsi, Basis data, dan Antar muka dengan pemakai, yang dapat diliat seperti pada gambar :

Komput

Basis data

Basis

Gambar 1. Diagram blok sistem Pakar(8)

3. AKUISI PENGETAHUAN

Proses membangun atau mengembangkan sistem pakar disebut akuisis pengetahuan. Perekayasa pengetahuan menyerap prosedur-prosedur dan pengalaman untuk menyelesaikan suatu masalah tertentu

Mesin

t h

Antar muka pemakai

dari pakar tersebut dan membangunnya menjadi program sistem pakar (Sriyana, 1999).

Basis Pengetahuan.

Basis pengetahuan

mengandung pengetahuan-pengetahuan keahlian sebagai dasar pengambilan keputusan. Terdapat beberapa metoda untuk menyajikan pengetahuan dalam perangkat lunak sistem pakar, diantaranya : Metode kerangka (frames), Jaringan semantik (semantic network), dan Kaidah produksi (production rules). Penyanjian basis pengetahuan, yang banyak digunakan adalah kaidah produksi. Masing-masing kaidah mengandung sebuah atau lebih kondisi yang jika dipenuhi akan memberikan satu atau lebih aksi. Kaidah produksi disajikan dalam pernyataan IF ... AND .... OR ... THEN ... ELSE ...

Basis Data.

Basis data mengandung fakta-fakta mengenai masalah yang akan dicari solusinya. Fakta-fakta yang diketahui disimpan sebagai kondisi awal. Fakta-fakta yang baru diperoleh dari proses inferensi ditambahkan pada basis data. Fakta-fakta ini berhubungan dengan semua yang diketahui selama proses inferensi. Kondisi awal dari masalah yang akan diselesaikan biasanya ditanyakan oleh pemakai. Berdasarkan informasi ini, sistem pakar mulai melakukan proses pelacakan.

Pengatur Kaidah. Bagian pengatur kaidah (rule adjuster) memungkinkan perekayasa pengetahuan memelihara basis pengetahuan sistem pakar. Pemeliharaan basis pengetahuan meliputi penempatan pengetahuan baru kedalam sistem pakar. Penghapusan basis pengetahuan yang sudah tidak relevan dan perubahan basis pengetahuan karena adanya perubahan fakta atau kaidah yang telah ada.

Mesin Inferensi. Merupakan suatu

perangkat lunak yang

mengimplementasikan suatu operasi

pelacakan dengan menggunakan basis

pengetahuan dan basis data untuk

mencapai solusi. Mesin inferensi

menguji kaidah-kaidah dengan pola

urutan tertentu untuk mencocokkan

kondisi sekarang, maka kondisi tersebut

dapat diberikan pada basis data dan dapat

dipergunakan

untuk mencari fakta-fakta baru.

Representasi Pengetahuan. Hampir semua sistem AI (Artificial Intelligence) terdiri dari : a. Basis pengetahuan yang berisi tentang

fakta-fakta obyek dalam domain dan hubungannya yang dipilih. Basis pengetahuan dapat pulah berisi konsep teori, prosedur praktis dan keterkaitannya. Basis pengetahuan ini akan membentuk sumber sistem kecerdasan dan digunakan oleh :

b. Mesin atau mekanisme inferensi untuk

melakukan penalaran dan menarik kesimpulan sebagaimana tugas mesin inferensi yang telah dijelaskan dimuka. Secara garis besar representasi pengetahuan mempunyai dua karakteristik yang umum, yaitu : Yang pertama : dapat diprogram kedalam bahasa pemrograman komputer yang ada dan disimpan dalam memori. Yang kedua : Didesain sehingga fakta-fakta dan pengetahuan dapat digunakan dalam proses penalaran. Dengan demikian basis pengetahuan yang berisi struktur data dapat dimanipulasikan oleh sistem inferensi yang menggunakan teknik pelacakan dan penyesuaian pola pada basis pengetahuan untuk menjawab pertanyaan, menggambarkan kesimpulan atau melakukan fungsi cerdasnya. Referensi Logika. Bentuk representasi pengetahuan yang telah lama dikenal, adalah logika, yaitu melakukan pengkajian ilmiah tentang serangkaian penalaran, sistem kaidah, dan prosedur yang membantu proses penalaran. Proses logika dapat dilihat pada Gambar 2. sebagai berikut :

Input Output

Gambar 2. Menggunakan logika untuk proses penalaran(8)

benar dapat digunakan untuk merumuskan fakta baru yang juga benar.

Statis adalah Sistem yang tidak bisa diubah-ubah ataupun jika bisa didiubah-ubah membutuhkan waktu yang lama, dan hanya berlaku pada satu sistem

Dinamik adalah Sistem yang menampung segala macam basis data, pengetahuan dan rule dengan menggunakan mesin inverens yang tetap, tetapi sangat fleksibel, dan perubahan yang dilakukan sangat mudah dan efektip. Sistem dinamik ini menggunakan komponen-komponen yaitu : 1. Komponen pertama DBMS (data base management) dalam hal ini menggunakan Acces. 2. Komponen Visual progreming, menggunakan visual basic. 3. Komponen otocat untuk membuat peta jaringan irigasi

4. BASIS DATA BANGUNAN PENGUKUR, BANGUNAN PENGATUR

Berikut ini dijabarkan basis data dari bangunan pengukur, bangunan pengatur pada jaringan irigasi yang direncanakan dan banyak digunakan pada jaringan irigasi di wilayah Indonesia, (Lihat tabel 1, 2, 3, dan 4) Persamaan debit bangunan irigasi

Persamaan debit untuk pintu sakot balok :

Q = Cd * Cv * 2/3

2

/

3

g

* b *h1 1.5

(1)

Dimana :

Q = debit (m3/dt) Cd = koefisien debit

Cv = koefisien kecepatan datang g = percepatan gravitasi (m/dt2) b = lebar normal (m)

h1 = kedalaman air di atas skot balok (m)

Persamaan debit untuk pintu sorong :

Q = K * μ * a * b *

g

_h

1

*

2

(2)

Dimana :

Q = debit (m3/dt)

K = koefisien aliran tenggelam (lihat gambar 3)

μ = koefisien debit (lihat gambar 4) g = percepatan gravitasi (m/dt2) b = lebar pintu (m)

h1= kedalaman air di depan pintu di atas

ambang (m)

a = bukaan pintu (m)

Persamaan debit untuk pintu Radial :

Q = K *

μ

* a * b *

g

_h

1

*

2

(3)

Dimana :

Q = debit (m

3

/dt)

K = koefisien aliran tenggelam (lihat

gambar 12 )

μ

= koefisien debit (lihat gambar 13 )

g = percepatan gravitasi (m/dt

2

)

a = bukaan pintu (m)

b = lebar pintu (m)

h

1

= kedalaman air di depan pintu di atas

ambang (m)

Lebar pintu (b) ditetapkan : 0.50 m, 0.75 m, 1.00 m, 1.25 m, 1.50 m.

Gambar 3. Koefisien K untuk debit tenggelam (dari Schmidt)(3.7)

Gambar 4. Koefisien debit μ masuk permukaan pintu datar atau lengkung(3)

22 Pemodelan Sistem Pakar Interaktif

5. TAMPILAN GAMBAR

Gambar 5. Tampilan Awal

Gambar 6. Halaman Login

Gambar 7. Skema Jaringan Irigasi

Gambar 8. Basis Pengetahuan

Gambar 9. Basis Data

6. PERENCANAAN BANGUNAN IRIGASI

Dalam perencanaan bangunan irigasi disini menganalisis perencanaan bangunan irigasi yang nantinya akan dipergunakan pada suatu jaringan irigasi (daerah irigasi).

Dengan demikian dari penelusuran yang dilakukan, maka dengan mudah dan cepat ditemukan secara tepat dan jelas bangunan irigasi yang dikehendaki pada suatu daerah perencanaan dan pengembangan pertanian irigasi, baik itu bersifat irigasi teknis, semi teknis maupun irigasi non teknis.

Bahkan pada akhirnya dapat mengakhiri kegiatan penelusuran dalam hal yang sama, tetapi memberikan hasil yang berbeda.

Sebagai contoh : misalnya salah satu bangunan pengatur yang terpilih yaitu bangunan pengatur pintu sorong.

Dan juga dalam penelusuran perencanaan jenis bangunan irigasi ini pula kadang kalah ada perintah yang mengatakan bahwa tidak ada pilihan jenis bangunan irigasi yang di temukan.

Pohon keputusan sistem pakar

a b c

a b c

24 Pemodelan Sistem Pakar Interaktif

(Iwan kridasantausa)

Gambar 10. Rekomendasi rule 002. (10)

Keterangan :

1. Bangunan pengukur, bangunan

pengatur merupakan bangunan yang mengukur dan mengatur debit yang dikeluarkan kemasing-masing petak sawah sesuai dengan

kebutuhan pada petak sawah tersebut untuk pertumbuhan tanaman. 2. Penempatan bangunan irigasi selalu

berdasarkan pada karakteristik, kelebihan, kekurangan dan pengunanaan bangunan tersebut.

3. Dalam penulisan ini, basis

program didesain dengan menggunakan Visual basic buatan Microsoft, karena kompatibel dengan semua jenis komputer yang pada umumnya berbasis Window. 4. Visual basic merupakan bahasa

program yang sangat kuat dalam berbagai keperluan, baik dalam persi Numerik, Animasi gambar

[1] Joeph Giarratono and Gary Riley, Expert System, University of Houston, Clear

[4] Evangelos Petrouteos, Martering Visual Basic 6, Sybex * Sanfransisco * Paris *

n

_{Disseldorf * Soest, 1996.}

[5] P. Ankum, Flow Control in Irrigation and Drainage, Report no. 65, June 1995.

[6] Forsyth, Richard. Ed. Expert Systems : Principles and Case Studies. Chapman and Hall. Ny. 1984.

[7] Schmidt,M. Die berechnung von Streichwehren, Die Wasserwirtschaft, Stuttgart, vol.45, no.4, pp.96 – 100, 1954.

[8] R. Sumarbagiono, Pengembangan Sistem Pakar untuk menilai kesesuaian

manajemen mutu perusahan terhadap standar ISO – 900,Teknik Manajemen Industri, ITB.

Magister, Teknik dan Manajemen Indudstri, ITB, 1994.

[10] Junus Botmir, Sistem Pakar (Expert System) untuk Penentuan Tipe Bangunan Pintu dan Peredam Energi Pada Jaringan Irigasi, Fakultas Teknik Sipil, ITB, 2002.

[11] Epsi Budihardjo, Aplikasi Expert System : Indentifikasi Bahan Kristal Melalui Interpretasi hasil Analisis Dipraksi Sinar – X ITB, Tahun 1989. [12] Joni Gusmali A. S, ”Penerapan Expert System” dalam menentukan jaringan dan jalur angkutan udara di Wilayah Kalimantan dan Jawa, Fakultas Teknologi Industri, ITB, 1988. [13] Asmelita, Perencanaan Irigasi dan Drainase, Daerah Irigasi Kalijati, Pebruari Tahun 2000.

[14] Perum Jasa Tirta II, Kondisi Bangunan, Saluran, Pintu Air dan Pasilitas, Seksi Subang, Devisi III, Periode April 2002.

[15] Mardiono MT, Nurhayati. Program Linier. LETMI – ITB. Bandung, 1982. [16] Lokakarya Artificial Intelligence Expert System dan