Sistem Pakar Menentukan Kualitas Rotan M

(1)

(2)

(3)

(4)

SISTEM PAKAR MENENTUKAN KUALITAS ROTAN MANAU DENGAN

METODE FORWARD CHAINING

Arif Rahman Hakim

DosenProgram StudiTeknikInformatikaUniversitas Putera Batam

ABSTRACT

Sistem Pakar adalah sistem berbasis komputer yang menggunakan pengetahuan, fakta, dan tehnik penalaran dalam memecahkan masalah yang biasanya hanya dapat dipecahkan oleh seorang pakar dalam bidang tertentu, Sistem Pakar bisa membuat penggunaan secara luas knowledge yang khusus untuk penyelesaikan masalah tingkat manusia yang pakar . Sistem pakar memberikan nilai tambah pada teknologi untuk membantu dalam menangani era informasi yang semakin canggih. Aplikasi yang didesain yang bertujuan untuk menentukan kualitas rotan manau dengan memperhatikan cacat yang ada pada rotan manau, dengan mengunakan metode Forward Chaining,untuk mendapakan kualitas pada rotan manau.

Keywords: Expert System, Forward Chaining, Rotan Manau

I.PENDAHULUAN

Salah satu penerapan AI yang sangat populer saat ini adalah Sistem Pakar. Dengan

Sistem Pakar bisa membuat penggunaan secara luas knowledge yang khusus untuk

penyelesaikan masalah tingkat manusia yang pakar. Menurut Syamsul (2003), Sistem Pakar

adalah suatu sistem yang bertujuan untuk membuat keputusan yang lebih cepat daripada

pakar (Andri Saputra, 2011).

Rotan manau merupakan salah satu jenis komoditi hasil hutan non kayu Indonesia yang

bernilai ekonomi cukup tinggi, rotan manau merupakan rotan berdiameter besar yang banyak

digunakan dalam bahan pembuatan furniture seperti meja dan kursi. Banyak para pembeli

rotan khususnya rotan manau, kurang mengetahui tentang kualitas dari rotan manau, karena

pembeli rotan manau harus bisa menyeleksi agar tidak salah memilih rotan manau yang

diingankan, agar tidak mudah tertipu dalam pemilihan rotan manau.

Berdasarkan permasalahan tersebut, maka Sistem Pakar untuk menentukan kualitas Rotan

Manau Menggunakan metode Forward Chaining ini dapat membantu Pembeli rotan untuk

(5)

II.

METODE PENELITIAN

Metodologi penelitian sangat menentukan keberhasilan dalam melakukan suatu

penelitian, karena dengan adanya metodologi penelitian penyelesaian masalah dapat

dilakukan dengan secar bertahap dan terstruktur.

Tujuan

Mendefenisikan Masalah

Menganalisa Masalah

Menentukan Tujuan Masalah

Mengumpulkan Pengetahuan Dari Pakar

Melakukan Study Literarures

Merekayasa Knowledge

Membangun Mesin Inferensi

Merancang Database

Mengimplementasi F or wa r d Cha ining

Menguji Hasil

Mendisain Interface Dan Coding

Gambar 1 Kerangka Kerja

a. Mengidentifikasi Masalah

Pada tahap ini dilakukan peninjauan ke sistem yang akan diteliti untuk mengamati serta

melakukan pemahaman lebih dalam dan menggali permasalahan yang ada. Tahap ini adalah

langkah awal untuk menentukan rumusan masalah dari penelitian menentukan kualitas rotan

manau.

b. Menganalisa Masalah

Permasalahan yang ditemukan kemudian akan dianalisa. Langkah dalam proses analisa

masalah adalah langkah untuk memahami masalah yang telah ditentukan. Dengan

menganalisa permasalahan yang telah ditentukan tersebut, maka diharapkan masalah tersebut

(6)

c. Menentukan Tujuan Masalah

Berdasarkan pemahaman dari permasalahan yang telah dianalisa, langkah berikutnya

adalah menentukan tujuan yang akan dicapai dalam penelitian ini. Pada tujuan ini target

yang akan dicapai adalah memodelkan Sistem Pakar yang ingin dirancang dalam

menentukan kualitas rotan manau.

d. Mengumpulkan Pengetahuan Dari Pakar

Observasi dilakukan untuk melihat secara langsung pengolahan rotan manau. Mulai dari

penyeleksian rotan hingga penentuan kualitas rotan manau. Wawancara dilakukan untuk

mengetahui dan memperluas wawasan tentang rotan manau. Metode ini dilakukan dengan

cara menjumpai langsung orang-orang yang dianggap pakar dalam bidang yang berhubungan

dengan penentuan kualitas rotan manau. Seperti pengepul rotan maupun pengelola industri

rotan manau.

e. Melakukan Study Literatur

Tahap ini sangat diperlukan untuk memahami dan melengkapi penelitian dengan

teori-teori yang dapat mendukung penelitian ini secara praktikum maupun dalam bentuk laporan

sehingga penelitian ini lebih tepat dalam mengumpulkan data-data dan metode-metode yang

digunakan dalam melakukan proses penyelesaian penelitian. Penelitian juga dilakukan

melalui buku-buku, jurnal-jurnal, yang ada hubungannya dengan proposal tesis maupun

referensi yang lain. Penelitian ini bertujuan untuk mengumpulkan data, baik data pokok

maupun data pendukung, di mana semua data tersebut sangat dibutuhkan dalam penelitian.

f. Merekayasa Pengetahuan

Pada tahap ini akan dilakukan proses desain sistem, dimulai dengan penyajian basis data

berupa fakta dan aturan, desain antar muka masukan, pembuatan algoritma, dan pembuatan

antarmuka keluaran.

g. Membangun Mesin Inferensi

tahap knowledge base diproses untuk menghasikan informasi. Pada penetian ini mesin

inferansi yang digunakan adalah Forward Chaining.

h. Merancang database

Pada tahap ini menentukan tabel serta field-field yang dibutuhkan pada tahapan ini

menggunakan database MySql.

i. Mendesain Interface dan Coding

setelah terbentuknya mesin inferensi yang menjadi otak dari sistem pakar, kemudian

(7)

III. ANALISA DAN PERANCANGAN

Sistem Pakar untuk menentukan kualitas dari rotan manau ini menggunakan metode

inferensi runut maju (Forward Chaining). Pemilihan metode ini didasari karena metode ini

cocok diterapkan untuk melakukan prediksi atau ramalan sesuatu yang akan terjadi di masa

mendatang.

a. Basis pengetahuan

Untuk mendukung penalaran menentukan kualitas dari rotan manau, maka pengetahuan

didapat dari pakar ditampilkan dalam bentuk pohon keputusan yang terlihat pada Gambar

pada halaman berikut.

(8)

Pada knowledge base masalah dapat diselesaikan secara bertahap atau

berurutan dan teknik digunakan adalah Forward Chaining, di mana penelusuran mulai rule

pertama sampai terakhir. Untuk memprediksi kualitas dari rotan manau berdasarkan dari

sortiran dan cacat rotan manau.

1. Data Kualitas Rotan Manau

Setelah dilakukan analisis data maka diperoleh 4 tingkatan kualitas pada rotan

manau. Untuk lebih jelasnya dapat dilihat pada tabel 1.

Tabel 1 Data Kualitas Rotan Manau

No Kode Kualitas Rotan Manau

1 K01 Kualitas A

2 K02 Kualitas B

3 K03 Kualitas C

4 K04 Kualitas D

2. Data Sortiran

Setelah melakukan wawancara dan observasi ke lokasi sortiran rotan manau, maka

diketahui ada tiga jenis sortiran dari rotan manau, di mana tiga jenis sortiran akan diberi

kode agar lebih jelas dapat dilihat pada tabel 2.

Tabel 2 Jenis Sortiran Rotan Manau

No Kode Sortiran Rotan Manau

1 P01 Rotan Manau Asalan

2 P02 RotanManau bundar W&S

3 P03 Rotan Manau Kupasan

3. Kriteria Kualitas Rotan Manau

Untuk menentukan kualitas dari rotan manau dapat dilihat dari jenis cacat yang

terdapat pada rotan manau tersebut. Jenis cacat sendiri dapat dinilai dari kriteria – kriteria

yang didapat dari jenis sortiran rotan manau. Untuk mengidentifikasi cacat tersebut di dalam

sistem digunakan kode dimulai dari kriteria pertama yang diberi kode T01, kriteria kedua

(9)

Tabel 3 Jenis Sortiran Rotan Manau

dalam menentukan kualitas dari rotan manau dapat ditentukan dari Panjang cacat

(10)

Untuk mengidentifikasi panjang cacat tersebut di dalam sistem digunakan kode

dimulai dari kriteria pertama yang diberi kode G01, kriteria kedua yang diberi kode G02 dan

seterusnya, untuk lebih jelasnya dapat dilihat pada tabel 4.

Tabel 4 Kriteria Panjang Cacat

Kode Panjang Cacat

G01 Maksimal 10% panjang

5. Cara Representasi Pengetahuan

Representasi pengetahuan merupakan metode yang digunakan untuk mengkodekan

pengetahuan dalam sebuah Sistem Pakar yang berbasis pengetahuan. Dari kombinasi data

jenis sortiran rotan dan data kriteria penentuan cacat pada rotan maka didapat rule yang

dijelaskan sebagai berikut :

1. If Jenis Sortiran=Asalan And Jenis Cacat= Cacat Ringan AND panjang cacat= ≤

10% Then Kualitas A.

2. If Jenis Sortiran= Asalan AND Jenis Cacat =Cacat Ringan AND panjang cacat= ≤

25% And Jenis Cacat =Cacat Sedang AND panjang cacat= ≤ 5% Then Kualitas B.

3. If jenis sortiran= Asalan AND Jenis Cacat = Cacat Ringan AND panjang cacat = ≤

50% AND Jenis Cacat =Cacat Sedang AND panjang cacat= ≤ 10% Then Kualitas

C.

4. If Jenis Sortiran= Asalan AND Jenis Cacat =Cacat Berat AND panjang cacat= ≤

10% Then Kualitas D.

5. If Jenis Sortiran= Rotan Bundar W & S AND Jenis Cacat = Cacat Ringan AND

panjang cacat= ≤ 10% AND Jenis Cacat = Cacat Sedang AND panjang cacat= ≤

(11)

10% Then Kualitas C.

8. If Jenis Sortiran= Rotan Bundar W & S AND Jenis Cacat = Cacat Berat AND

panjang cacat= ≤ 10% Then Kualitas D.

9. If Jenis Sortiran= Kupasa AND Jenis Cacat = Cacat Ringan AND panjang cacat= ≤

10. If Jenis Sortiran= Kupasan AND Jenis Cacat = Cacat Ringan AND panjang cacat= ≤ 25% Then Kualitas B.

11. If Jenis Sortiran= Kupasan AND Jenis Cacat = Cacat Ringan AND panjang cacat= ≤ 50% Then Kualitas C.

12. If Jenis Sortiran= Kupasan AND Jenis Cacat = Cacat Berat AND panjang cacat= ≤

10% Then Kualitas D.

6. Algoritma Proses Evaluasi

Algorithma Sistem Pakar untuk menentukan kualitas dari rotan manau dapat dilihat pada

gambar 2 di bawah ini. Pada algorithma tersebut tampak ketika proses penelusuran dimulai

pemakai diminta untuk memilih jenis sortiran rotan manau. Selanjutnya sistem melakukan

penelusuran pada rule untuk mencari fakta cacat pada rotan berdasarkan kriteria yang ada.

Berdasarkan kriteria yang dipilih sistem akan menampilkan jenis cacat dan kualitas rotan

(12)

mulai

Pilih jenis pengolahan rotan manau

Baca tabel relasi dan tampilkan kriteria

Apakah terdapat relasi antara jenis pengolahan

dengan kriteria Tampilkan pesan jika

relasi tidak ada

Tampilkan hasil konslutasi

selesai

Gambar 3. Algorithma Menentukan Kualitas Rotan Manau

IV.HASIL DAN PEMBAHASAN

Tampilan Halaman Konsultasi adalah halaman dimana user memelih jenis sortiran rotan manau , cacat dan input panjang cacat pada rotan manau untuk mencari kualitas rotan manau, dapat dilihat pada gambar berikut.

Gambar 4. Input cacat Rotan Manau

Setelah melakukan proses identifikasi dan dirasakan sistem telah sesuai dengan rule yang

(13)

Gambar 5. Hasil Kualitas Rotan Manau

Pada halamaan ini, user dapat mengetahui kualitas dari rotan manau sesuai dengan

kriteria apa yang user isi saat konsultasi dengan rumus percentase cacat adalah panjang cacat

x 100% dibagi panjang rotan.

V. KESIMPULAN

Berdasarkan penelitian dan pembahasan yang dilakukan, maka dapat disimpulkan

beberapa hal sebagai berikut :

1. Ada faktor yang sangat mempengaruhi dalam menentukan kualitas rotan manau,

yaitu faktor sortiran, faktor cacat dan faktor panjang cacat. Faktor sortiran adalah

faktor pengolongan rotan menurut bentuk dan ukuran, faktor cacat kelainan tertentu

yang terdapat pada rotan manau yang dapat menurunkan mutu rotan manau, faktor

panjang cacat adalah faktor menghitung cacat dari panjang cacat pada rotan manau.

2. Sistem Pakar yang dirancang dapat melakukan prediksi kualitas rotan manau

berdasarkan data inputan yang terdiri dari jenis sortiran, jenis cacat, dan panjang

cacat pada rotan manau.

3. Metode inferensi runut maju (Fordward Chaining) cocok digunakan untuk

menangani masalah pengendalian (Controling) dan peramalan (Prognosis).

(14)

VI. DAFTAR PUSTAKA

Badan Standar Indonesia,Rotan,2006,ICS 65.020.99

Hole, K. R., & Gulhane, V. S. (2014). RULE-BASED EXPERT SYSTEM FOR THE DIAGNOSES OF MEMORY LOSS DESASES., Vol. 1 Issue. 3 , 80-83.

Mark, R., Mateo, & Lee, J. (2008). Healthare Expert System Based On Group Coorperation Model. Vol.2 No.1, 105-114.

Olanloye, & Odunayo, D. (2014). AN EXPERT SYSTEM FOR DIAGNOSING FOULTS IN MOTORCYCLE . , 1-8.

Rohman, F. F., & Fauziah, A. (2008). RANCANG BANGUN APLIKASI SISTEM PAKAR UNTUK MENENTUKAN JENIS GANGGUAN PERKEMBANGAN PADA ANAK. Vol.6 No.1, 1-23.

Saputra, A. (2011). SISTEM PAKAR IDENTIFIKASI PENYAKIT PARU-PARU PADA MANASIA MENGUNAKAN PEMOGRAMAN VISUAL BASIC 6.0, 202-222.

Sasmito, G. W., Surarso, B., & Sugiarto, A. (2011). Application Expert System of Forward Chaining and The Rule Based Reasoning For Simulation Diagnose Pest and Disease Red onion and Chile Plant., 392-298.

Verina, W. (2015). Penerapan Metode Forward Chaining Untuk Mendeteksi Penyakit THT.

Vol.1 No.2, 123-138.