bab ii landasan teorilibrary.uir.ac.id/skripsi/pdf/133510206/bab2.pdf · 4. pulpa pulpa adalah...
TRANSCRIPT
5
BAB II
LANDASAN TEORI
2.1 Studi Pustaka
Esthi Dyah Rikhiana (2013), tentang Implementasi Sistem Pakar Untuk
Mendiagnosa Penyakit Dalam Pada Manusia Menggunakan Metode Dempster-
Shafer bertujuan untuk membantu masyarakat dalam melakukan identifikasi
penyakit dalam terutama di daerah kepulauan dan perbatasan yang belum terdapat
Dokter Spesialis Penyakit Dalam. Masalah dalam penelitian ini yaitu kurangnya
informasi dan pengetahuan tentang penyakit dalam yang membuat manusia
mengabaikan penyakit dalam karena gejala awal dari penyakit dalam berawal dari
suatu gejala yang ringan serta kurangnya Dokter Spesialis Penyakit Dalam di
daerah pedalaman dan perbatasan. Metode yang digunakan yaitu Dempster-Shafer
dan hasil penelitian ini, sistem pakar mampu mendiagnosa Penyakit Dalam
berdasarkan gejala yang dimasukkan dan dapat memberikan informasi tentang
penyakit yang terdiagnosa. Perbedaan dengan penelitian yang akan dibangun
adalah pada masalah penelitian.
A Maulidinnawati Abdul Kadir Parewe, dkk (2016), tentang Dental Disease
Identification Using Fuzzy Inference System bertujuan sebagai alat bantu atau
pelengkap untuk digunakan oleh seorang dokter. Masalah dalam penelitian ini
adalah banyaknya varian penyakit gigi dan kelainan gigi yang menuntut para ahli
gigi, baik yang telah berprofesi dalam dunia kedokteran maupun mahasiswa yang
sementara menyelesaikan perkuliahannya sebagai calon dokter gigi membutuhkan
analisis yang akurat dan cepat. Metode yang digunakan yaitu Fuzzy Inference dan
6
hasil penelitian mempunyai tingkat akurasi 85%. Perbedaan dengan penelitian
yang akan dibangun adalah pada metode penelitian.
Jaenal Arifin (2016), tentang Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Gigi dan
Mulut Manusia Menggunakan Knowledge Base System dan Certainty Factor
bertujuan untuk membantu masyarakat awam dalam mendiagnosa atau
memprediksi penyakit gigi dan mulut. Masalah dalam penelitian ini adalah
mahalnya biaya konsultasi dan minimnya pengetahuan serta terbatasnya sumber
informasi menyebabkan rendahnya kesadaran masyarakat terhadap upaya
mencegah bahkan juga mengobati penyakit gigi dan mulut. Metode yang
digunakan yaitu Certainty Factor dan hasil penelitian ini memiliki persentase
keberhasilan 90%. Perbedaan dengan penelitian yang akan dibangun adalah pada
masalah penelitian dan metode penelitian.
2.2 Dasar Teori
2.2.1 Pengertian Gigi
Menurut dr. Yekti Mumpuni, Gigi adalah tulang keras dan kecil-kecil
berwarna putih yang tumbuh tersusun, berakar didalam gusi dan berfungsi untuk
mengunyah dan menggigit. Gigi teridiri dari dua bagian besar, yaitu mahkota gigi
yang diselubungi lapisan email dan akar gigi yang diselubungi lapisan sementum
(Donna Pratiwi, 2007). Sedangkan menurut Hamada (2008), gigi merupakan
bagian tubuh yang berfungsi untuk mengunyah, berbicara, mempertahankan
bentuk muka dan estetika. Gigi sehat adalah keadaan gigi yang bersih tanpa
adanya plak, karies, nyeri, dan penyakit lainnya. Gigi dapat berfungsi dengan baik
7
apabila gigi tersebut dalam keadaan sehat, sebaliknya jika gigi yang tidak sehat
akan menimbulkan masalah.
2.2.1.1 Jenis Gigi
Menurut bentuknya, gigi terbagi dua jenis yaitu homodontal dan
heterodontal. Homodontal adalah bentuk gigi geligi yang sama dalam satu rongga
mulut. Bentuk tersebut terdapat pada binatang seperti ikan dan burung. Sedangkan
gigi manusia termasuk jenis heterodontal karena gigi geliginya memiliki berbagai
bentuk dan fungsi yang berbeda. Empat jenis gigi geligi manusia (Donna Pratiwi,
2007) :
1. Gigi Insisif
Disebut juga gigi seri. Berfungsi memotong atau mengiris makanan.
2. Gigi Kanisus
Disebut juga gigi taring. Permukaan gigi berujung tajam dan berfungsi untuk
merobek makanan.
3. Gigi Premolar
Disebut juga gigi geraham kecil. Berfungsi merobek dan membantu
menggiling makanan.
4. Gigi Molar
Disebut juga gigi geraham besar. Permukaan gigi tampak lebar dengan
tonjolan dan ceruk yang berfungsi untuk mengunyah dan menggiling
makanan.
8
2.2.1.2 Struktur Gigi
Struktur gigi terdiri dari (Donna Pratiwi, 2007) :
Gambar 2.1 Struktur Gigi
1. Email
Email merupakan lapisan terluar mahkota gigi. Email merupakan jaringan
paling keras dan kuat. Email merupakan pelindung gigi dari sensitivitas panas
atau dingin dan nyeri saat mengunyah.
2. Dentin
Dentin terletak di bawah email pada mahkota gigi, dan di bawah sementum
pada akar gigi. Di dalam dentin terdapat pembuluh-pembuluh yang sangat
halus. Mulai dari batas rongga pulpa sampai ke batas email dan semen.
3. Sementum
Sementum merupakan lapisan terluar pada akar gigi yang membatasi gigi
dengan jaringan pendukungnya. Fungsi sementum selain sebagai pelindung
gigi pada bagian akar, juga sebagai penyangga gigi terhadap jaringan
pendukung di sekitar gigi. Sementum juga berfungsi memberikan nutrisi
utama gigi yaitu fosfor pada gigi yang sudah tua dengan kondisi rongga pulpa
ketika sudah menyempit.
9
4. Pulpa
Pulpa adalah struktur gigi terdalam (di bawah dentin) berupa rongga yang
berisi jaringan pulpa. Ukuran pulpa dipengaruhi oleh usia gigi dan dan
rangsang saat berungsi, misalnya trauma secara mendadak karena suhunya
tinggi.
2.2.1.3 Macam-Macam Penyakit Gigi
1. Gingivitis (Gusi Bengkak)
Penyakit gigi Gingivitis (gusi bengkak) dapat dilihat pada gambar 2.2.
Gambar 2.2 Gingivitis
Gingivitis adalah peradangan pada gusi (gingiva). Gingivitis sering terjadi
dan bisa timbul kapan saja setelah tumbuhnya gigi. Gingivitis hampir selalu
terjadi akibat penggosokan dan flosing (membersihkan gigi dengan menggunakan
benang gigi) yang tidak benar, sehingga plak tetap ada di sepanjang garis gusi.
2. Caries Superfisialis
Penyakit gigi Caries Superfisialis dapat dilihat pada gambar 2.3.
10
Gambar 2.3 Caries Superfisialis
Caries gigi atau lebih dikenal dengan sebutan gigi berlubang. Caries
superfisialis adalah jenis karies yang sudah mencapai bagian dalam enamel gigi,
dan belum mencapai dentin.
3. Caries Media
Penyakit gigi Caries Media dapat dilihat pada gambar 2.4.
Gambar 2.4 Caries Media
Caries gigi atau lebih dikenal dengan sebutan gigi berlubang. Caries media
adalah caries yang sudah mencapai bagian dentin (tulang gigi) atau bagian
pertengahan antara permukaan gigi dan pulpa.
4. Periodontitis
Penyakit gigi Periodontitis dapat dilihat pada gambar 2.5.
11
Gambar 2.5 Periodontitis
Periodontitis adalah infeksi gusi serius yang merusak jaringan lunak dan
tulang yang menyangga gigi anda. Semua penyakit periodontal, termasuk
periodontitis akan mempengaruhi periodonsium atau jaringan di sekitar gigi.
Periodontitis dapat menyebabkan gigi tanggal atau yang lebih buruk,
meningkatnya resiko serangan jantung atau stroke dan masalah kesehatan serius
lainnya. Periodontitis berbeda dengan radang gusi (gingivitis). Gingivitis mengacu
pada radang gusi, sedangkan periodontitis mengacu pada penyakit gusi dan
kerusakan jaringan dan/atau tulang.
5. Pulpitis Reversible
Penyakit gigi Pulpitis Reversible dapat dilihat pada gambar 2.6.
Gambar 2.6 Pulpitis Reversible
Pulpitis reversible adalah suatu kondisi inflamasi pulpa ringan sampai
sedang yang disebabkan oleh stimuli noksiosus, karies insipient, erosi servikal
12
atau atrisi oklusal, prosedur operatif, kuretasi periodonsium yang dalam, dan
fraktur email yang menagkibatkan terbukanya dentin.
6. Pulpitis Irreversible
Penyakit gigi Pulpitis Irreversible dapat dilihat pada gambar 2.7.
Gambar 2.7 Pulpitis Irreversible
Pulpitis irreversible adalah suatu kondisi inflamasi pulpa yang persisten,
dapat simtomatik atau asimtomatik yang disebabkan oleh stimulus yang
berlansung lama seperti karies. Kerusakan pulpa yang parah akibat pengambilan
dentin yang banyak selama prosedur operatif, atau gangguan dalam aliran darah
dalam pulpa akibat trauma atau gerakan gigi pada perawatan ortodonsi dapat juga
menjadi penyebabnya.
7. Abses Periapikal
Penyakit gigi Abses Periapikal dapat dilihat pada gambar 2.8.
Gambar 2.8 Abses Periapikal
13
Abses periapikal adalah penumpulan nanah yang telah menyebar dari sebuah
gigi ke jaringan di sekitarnya, biasanya berasal dari suatu infeksi. Biasanya nanah
dari infeksi gigi pada awalnya dialirkan ke gusi, sehingga gusi yang berada di
dekat akar gigi tersebut membengkak. Nanah bisa di alirkan ke kulit, ulut,
tenggorokan, tergantung pada lokasi gigi yang terkena.
8. Nekrosis Pulpa
Penyakit gigi Nekrosis Pulpa dapat dilihat pada gambar 2.9.
Gambar 2.9 Nekrosis Pulpa
Nekrosis pulpa adalah kematian pulpa yang merupakan proses lanjutan dari
radang pulpa akut maupu kronis atau terhentinya sirkulasi darah secara tiba-tiba
akibat trauma. Penyebab nekrosis pulpa adalah bakteri, trauma, iritasi terhadap
bahan restorasi silikat dan akrilik, atau radang pulpa yang berlanjut. Nekrosis
pulpa juga dapat terjadi pada aplikasi bahan devitalisasi, seperti arsen dan
paraformaldehid.
9. Acute Necrotizing Ulcerative Gingivitis (ANUG)
Penyakit gigi Acute Necrotizing Ulcerative Gingivitis (ANUG) dapat dilihat
pada gambar 2.10.
14
Gambar 2.10 ANUG
ANUG atau dikenal dengan sebutan mulut parit adalah bentuk gingivitis
parah yang dapat menimbulkan rasa sakit, terinfeksi, menimbulkan gusi berdarah
dan ulserasi (borok/koreng). Pada kasus mulut parit, sejumlah bakteri berbahaya
tumbuh di luar kendali, hingga menyebabkan infeksi pada gusi. Infeksi ini dapat
merusak atau menghancurkan jaringan gusi halus (gingiva) yang meneglilingi dan
mendukung gigi. Sebuah ulkus yang besar, biasanya penuh dengan bakteri, sisa-
sisa makanan dan jaringan yang membusuk, dapat terbentuk pada gusi hingga
menyebabkan sakit yang parah, bau mulut dan rasa busuk dalam mulut.
10. Perikoronitis
Penyakit gigi Perikoronitis dapat dilihat pada gambar 2.11.
Gambar 2.11 Perikoronitis
15
Perikoronitis adalah gangguan gigi dimana jaringan gusi di sekitar gigi
bungsu membengkak dan terinfeksi. Gigi bungsu adalah set gigi geraham ketiga
dan terakhir yang kebanyakan orang dapat pada akhir usia belasan atau awal dua
puluhan. Perikoronitis dapat berkembang ketika gigi bungsu hanya sebagian
keluar (menembus gusi). Hal tersebut dapat menyebabkan bakteri untuk masuk
dan menyebabkan infeksi. Dalam kasus perikoronitis, makanan atau plak (yaitu
bakteri yang tersisa pada gigi setelah makan) dapat terjebak di bawah flap gusi
sekitar gigi. Jika makanan atau plak tetap ada, maka kondisi tersebut dapat
mengiritasi gusi dan menyebabkan perikoronitis. Jika perikoronitisnya parah,
maka pembengkakan dan infeksi dapat menjalar dari rahang ke pipi dan leher.
2.2.2 Sistem Pakar
2.2.2.1 Pengertian Sistem Pakar
Istilah sistem pakar berasal dari istilah knowledge-based expert system.
Istilah ini muncul karena untuk memecahkan masalah, sistem pakar menggunakan
pengetahuan seorang pakar yang dimasukkan ke dalam komputer. Seseorang yang
bukan pakar menggunakan sistem pakar untuk meningkatkan kemampuan
pemecahan masalah, sedangkan seorang pakar menggunakan sistem pakar untuk
knowledge assistant (Sutojo T, dkk, 2011). Berikut adalah beberapa pengertian
sistem pakar.
1. Turban (2001, p402)
Sistem pakar adalah sebuah sistem yang menggunakan pengetahuan manusia
dimana pengetahuan tersebut dimasukkan ke dalam sebuah komputer dan
16
kemudian digunakan untuk menyelesaikan masalah-masalah yang biasanya
membutuhkan kepakaran atas keahlian manusia.
2. Jackson (1999, p3)
Sistem pakar adalah program komputer yang mempresentasikan dan
melakukan penalaran dengan pengetahuan beberapa pakar untuk memecahkan
masalah atau memberikan saran.
3. Luger dan Stubblefield (1993, p308)
Sistem pakar adalah program yang berbasiskan pengetahuan yang
menyediakan solusi „kualitas pakar‟ kepada masalah-masalah dalam bidang
(domain) yang spesifik.
2.2.2.2 Manfaat Sistem Pakar
Kemampuan dan manfaat yang diperoleh dari sistem pakar di antaranya
(Sutojo T, dkk, 2011) :
1. Meningkatkan produktivitas, karena sistem pakar dapat bekerja lebih cepat
daripada manusia.
2. Membuat seorang yang awam bekerja seperti layaknya seorang pakar.
3. Meningkatkan kualitas, dengan memberi nasehat yang konsisten dan
mengurangi kesalahan.
4. Mampu menangkap pengetahuan dan kepakaran seseorang.
5. Dapat beroperasi di lingkungan yang berbahaya.
6. Memudahkan akses pengetahuan seorang pakar.
7. Andal. Sistem pakar tidak pernah menjadi bosan dan kelelahan atau sakit.
17
8. Meningkatkan kapabilitas sistem komputer. Integrasi sistem pakar dengan
sistem komputer lain membuat sistem lebih efektif dan mencakup lebih
banyak aplikasi.
9. Mampu bekerja dengan informasi yang tidak lengkap atau tidak pasti. Berbeda
dengan sistem komputer konvensional, sistem pakar dapat bekerja dengan
informasi yang tidak lengkap. Pengguna dapat merespon dengan : “tidak tahu”
atau “tidak yakin” pada satu atau lebih pertanyaan selama konsultasi dan
sistem pakar tetap akan memberikan jawabannya.
10. Bisa digunakan sebagai media pelengkap dalam pelatihan. Pengguna pemula
yang bekerja dengan sistem pakar akan menjadi lebih berpengalaman karena
adanya fasilitas penjelas yang berfungsi sebagai guru.
11. Meningkatkan kemampuan untuk menyelesaikan masalah karena sistem pakar
mengambil sumber pengetahuan dari banyak pakar.
2.2.2.3 Kekurangan Sistem Pakar
Selain manfaat, sistem pakar seperti halnya sistem lainnya, juga memiliki
kekurangan, di antaranya adalah (Arhami M, 2005):
1. Masalah dalam mendapatkan pengetahuan dimana pengetahuan tidak selalu
bisa didapatkan dengan mudah, karena kadangkala pakar dari masalah yang
kita buat tidak ada, dan kalaupun ada kadang-kadang pendekatan yang
dimiliki oleh pakar berbeda-beda.
2. Untuk membuat suatu sistem pakar yang benar-benar berkualitas tinggi
sangatlah sulit dan memerlukan biaya yang besar untuk pengembangan dan
pemeliharaannya.
18
3. Boleh jadi sistem tidak dapat membuat keputusan.
4. Sistem pakar tidaklah 100% menguntungkan, walaupun seorang tetap tidak
sempurna atau tidak selalu benar. Oleh karena itu perlu diuji ulang secara teliti
sebelum digunakan. Dalam hal ini peran manusia tetap merupakan faktor
domain.
2.2.2.4 Ciri-Ciri Sistem Pakar
Ciri-ciri dari sistem pakar adalah sebagai berikut (Sutojo T, dkk, 2011) :
1. Terbatas pada domain keahlian tertentu.
2. Dapat memberikan penalaran untuk data-data yang tidak lengkap atau tidak
pasti.
3. Dapat menjelaskan alasan-alasan dengan cara yang dapat dipahami.
4. Bekerja berdasarkan kaidah/rule tertentu.
5. Mudah dimodifikasi.
6. Basis pengetahuan dan mekanisme inferensi terpisah.
7. Keluarannya bersifat anjuran.
8. Sistem dapat mengaktifkan kaidah secara searah yang sesuai, dituntun oleh
dialog dengan pengguna.
2.2.2.5 Kategori Area Permasalahan Sistem Pakar
Sistem pakar saat ini telah dibuat untuk memecahkan berbagai macam
permasalahan dalam berbagai bidang, seperti matematika, teknik, kedokteran,
kimia, farmasi, sains computer, bisnis, hukum, pendidikan, sampai pertahanan.
Secara umum ada beberapa kategori dan area permasalahan sistem pakar, yaitu :
19
1. Interpretasi, yaitu pengambilan keputusan atau deskripsi tingkat tinggi dari
sekumpulan data mentah, termasuk di antaranya juga pengawasan, pengenalan
ucapan, analisis citra, interpretasi sinyal, dan beberapa analisis kecerdasan.
2. Proyeksi, yaitu memprediksi akibat-akibat yang dimungkinkan dari situasi-
situasi tertentu, di antaranya peramalan, prediksi demografis, peramalan
ekonomi, prediksi lalulintas, estimasi hasil, militer, pemasaran, atau peramalan
keuangan.
3. Diagnosis, yaitu menentukan sebab malfungsi dalam situasi kompleks yang
didasarkan pada gejala-gejala yang teramati, di antaranya medis, elektronis,
mekanis dan diagnosis perangkat lunak.
4. Desain, yaitu menentukan konfiigurasi komponen-komponen sistem yang
cocok dengan tujuan-tujuan kinerja tertentu yang memenuhi kendala-kendala
tertentu, di antaranya layout sirkuit dan perancangan bangunan.
5. Perencanaan, yaitu merancanakan serangkaian tindakan yang akan dapat
mencapai sejumlah tujuan dengan kondisi awal tertentu, di antaranya
perancanaan keuangan, komunikasi, militer, pengembangan produk, routing,
dan manajemen proyek.
6. Monitoring, yaitu membandingkan tingkah laku suatu sistem yang teramati
dengan tingkah laku yang diharapkan darinya, di antaranya computer aided
monitoring system.
7. Debugging dan repair, yaitu menentukan dan mengimplementasikan cara-cara
untuk mengatasi malfungsi, di antaranya memberikan resep obat terhadap
suatu kegagalan.
20
8. Instruksi, yaitu mendeteksi dan mengoreksi efisiensi dalam pemahaman
domain subjek, di antaranya melakukan instruksi untuk diagnosis, debugging
dan perbaikan kinerja.
9. Pengendalian, yaitu mengatur tingkah laku suatu environment yang kompleks
seperti control terhadap interpretasi-interpretasi, prediksi, perbaikan dan
monitoring kelakuan sistem.
10. Seleksi, yaitu mengidentifikasi pilihan terbaik dari sekumpulan (list)
kemungkinan.
11. Simulasi, yaitu pemodelan interaksi antara komponen-komponen sistem.
2.2.2.6 Konsep Dasar Sistem pakar
Konsep dasar sistem pakar meliputi enam hal, yaitu (Sutojo T, dkk, 2011) :
1. Kepakaran
Kepakaran merupakan suatu pegetahuan yang diperoleh dari pelatihan,
membaca, dan pengalaman. Kepakaran inilah yang memungkinkan para ahli dapat
mengambil keputusan lebih cepat dan lebih baik daripada seseorang yang bukan
pakar. Kepakaran meliputi pengetahuan tentang :
a. Fakta-fakta tentang bidang permasalahan tertentu.
b. Teori-teori tentang bidang permasalahan tertentu.
c. Aturan-aturan dan prosedur-prosedur menurut bidang permasalahan
umumnya.
d. Aturan heuristic yang harus dikerjakan dalam suatu sitasi tertentu.
e. Strategi global untuk memecahkan permasalahan.
f. Pengetahuan tentang pengetahuan (meta knowledge).
21
2. Pakar
Pakar adalah seseorang yang mempunyai pengetahuan, pengalaman, dan
metode khusus, serta mampu menerapkannya untuk memecahkan masalah atau
memberi nasihat. Seorang pakar harus mampu menjelaskan dan mempelajari hal-
hal baru yang berkaitan dengan topic permasalahan, jika perlu harus mampu
menyusun kembali pengetahuan-pengetahuan yang didapatkan, dan dapat
memecahkan aturan-aturan serta menentukan relevansi kepakarannya. Seorang
pakar harus mampu melakukan kegiatan-kegiatan berikut :
a. Mengenali dan memformulasikan permasalahan.
b. Memecahkan permasalahan secara cepat dan tepat.
c. Menerangkan pemeceahannya.
d. Belajar dari pengalaman.
e. Merestrukturisasi pengetahuan.
f. Memecahkan aturan-aturan.
g. Menentukan relevansi.
3. Pemindahan Kepakaran
Tujuan dari sistem pakar adalah memindahkan kepakaran dari seorang pakar
ke dalam komputer, kemudian ditransfer kepada orang lain yang bukan pakar.
Proses ini melibatkan empat kegiatan, yaitu :
a. Akuisisi pengetahuan (dari pakar atau sumber lain).
b. Representasi pengetahuan (pada komputer).
c. Inferensi pengetahuan.
d. Pemindahan pengetahuan ke pengguna.
22
4. Inferensi
Inferensi adalah sebuah prosedur (program) yang mempunyai kemampuan
dalam melakukan penalaran. Inferensi ditampilkan pada suatu komponen yang
disebut mesin inferensi yang mencakup prosedur-prosedur mengenai pemecahan
masalah. Semua pengetahuan yang dimiliki oleh seorang pakar disimpan pada
basis pengetahuan oleh sistem pakar. Tugas mesin inferensi adalah mengambil
kesimpulan berdasarkan basis pengetahuan yang dimilikinya.
5. Aturan-Aturan
Kebanyakan software sistem pakar komersial adalah sistem yang berbasis
rule (rule-based-system), yaitu pengetahuan disimpan terutama dalam bentuk rule,
sebagai prosedur-prosedur pemecahan masalah.
6. Kemampuan Menjelaskan
Fasilitas lain dari sistem pakar adalah kemampuannya untuk menjelaskan
saran atau rekomendasi yang diberikannya. Penjelasan dilakukan dalam subsistem
yang disebut subsistem penjelasan (explanation). Bagian dari sistem ini
memungkinkan sistem untuk memeriksa penalaran yang dibuatnya sendiri dan
menjelaskan operasi-operasinya. Karakteristik dan kemampuan yang dimiliki oleh
sistem pakar berbeda dengan sistem konvensional. Berikut perbedaan antara
sistem pakar dengan sistem konvensional.
Tabel 2.1 Perbedaan Sistem Pakar dengan Sistem Konvensional
Sistem Konvensional Sistem Pakar
Informasi dan pemrosesannya biasanya
digabungkan dalam satu program.
Basis pengetahuan dipisahkan secara
jelas dengan mekanisme inferensi.
Program tidak membuat kesalahan
(yang membuat kesalahan : pemrogram
atau pengguna).
Program dapat berbuat kesalahan.
23
Biasanya tidak menjelaskan mengapa
data masukan diperlukan atau
bagaimana output dihasilkan.
Penjelasan merupakan bagian
terpenting dari semua sistem pakar.
Perubahan program sangat
menyulitkan.
Perubahan dalam aturan-aturan
mudah untuk dilakukan.
Sistem hanya bisa beroperasi setelah
lengkap atau selesai.
Sistem dapat beroperasi hanya
dengan aturan-aturan yang sedikit
(sebagai prototype awal).
Eksekusi dilakukan langkah demi
langkah.
Eksekusi dilakukan dengan
menggunakan heuristic dan logika
pada seluruh basis pengetahuan.
Perlu informasi lengkap agar bisa
beroperasi.
Dapat beroperasi dengan informasi
yang tidak lengkap atau mengandung
ketidakpastian.
Manipulasi efektif dari basis data yang
benar.
Mani
pulasi efektif dari basis pengetahuan
yang besar.
Menggunakan data. Menggunakan pengetahuan.
Tujuan utama : efisiensi. Tujuan utama : efektivitas.
Mudah berurusan dengan data
kuantitatif.
Mudah berurusan dengan data
kualitatif.
Menangkap, menambah, dan
mendistribusikan akses ke data
numeric atau informasi.
Menangkap, menambah, dan
mendistribusikan akses ke
pertimbangan dan pengetahuan.
2.2.2.7 Struktur Sistem Pakar
Dua bagian penting dari sistem pakar, yaitu lingkungan pengembangan
(development environment) dan lingkungan konsultasi (consultation
environment). Lingkungan pengembangan digunakan oleh pembuat sistem pakar
untuk membangun komponen-komponennya dan memperkenalkan pengetahuan
ke dalam knowledge base (basis pengetahuan). Lingkungan konsultasi digunakan
oleh pengguna untuk berkonsultasi sehingga pengguna mendapatkan pengetahuan
24
dan nasihat dari sistem pakar layaknya berkonsultasi dengan seorang pakar
(Sutojo T, dkk, 2011).
Gambar 2.12 Struktur Sistem Pakar
1. Akuisisi Pengetahuan
Subsistem ini digunakan untuk memasukkan pengetahuan dari seorang
pakar dengan cara merekayasa pengetahuan agar bisa diproses oleh komputer dan
menaruhnya ke dalam basis pengetahuan dengan format tertentu (dalam bentuk
representasi pengetahuan). Sumber-sumber pengetahuan bisa diperoleh dari pakar,
buku, dokumen multimedia, basis data, laporan riset khusus, dan informasi yang
terdapat di Web.
25
2. Basis Pengetahuan (Knowledge Base)
Basis pengetahuan mengandung pengetahuan yang diperlukan untuk
memahami, memformulasikan, dan menyelesaikan masalah. Basis pengetahuan
terdiri dari dua elemen dasar, yaitu :
a. Fakta, misalnya situasi, kondisi, atau permasalahan yang ada.
b. Rule (aturan), untuk mengarahkan penggunaan pengetahuan dalam
memecahkan masalah.
3. Mesin Inferensi (Inference Engine)
Mesin inferensi adalah sebuah program yang berfungsi untuk memandu
proses penalaran terhadap suatu kondisi berdasarkan pada basis pengetahuan yang
ada, memanipulasi dan mengarahkan kaidah, model dan fakta yang disimpan
dalam basis pengetahuan untuk mencapai solusi atau kesimpulan. Dalam
prosesnya, mesin inferensi menggunakan strategi pengendalian, yaitu strategi
yang berfungsi sebagai panduan arah dalam melakukan proses penalaran. Ada tiga
teknik pengendalian yang digunakan, yaitu forward chaining, backward chaining,
dan gabungan dari kedua teknik tersebut.
4. Daerah Kerja (blackboard)
Untuk merekam hasil sementara yang akan dijadikan sebagai keputusan dan
untuk menjelaskan sebuah masalah yang sedang terjadi, sistem pakar
membutuhkan blackboard, yaitu area pada memori yang berfungsi sebagai basis
data. Tiga tipe keputusan yang dapat direkam pada blackboard, yaitu :
a. Rencana : bagaimana menghadapi masalah.
b. Agenda : aksi-aksi potensial yang sedang menunggu untuk dieksekusi.
26
c. Solusi : calon aksi yang akan dibangkitkan.
5. Antarmuka Pengguna (User Interface)
Digunakan sebagai media komunikasi antara pengguna dan sistem pakar.
Komunikasi ini paling bagus apabila disajikan dalam bahasa alami (natural
language) dan dilengkapi dengan grafik, menu dan formulir elektronik. Pada
bagian ini akan terjadi dialog antara sistem pakar dan pengguna.
6. Subsistem Penjelasan (Explanation Subsystem / Justifier)
Berfungsi memberi penjelasan kepada pengguna, bagaimana suatu
kesimpulan dapat diambil. Kemampuan seperti ini sangat penting bagi pengguna
untuk mengetahui proses pemindahan keahlian pakar maupun dalam pemecahan
masalah.
7. Sistem Perbaikan Pengetahuan (Knowledge Refining System)
Kemampuan memperbaiki pengetahuan (knowledge refining system) dari
seorang pakar diperlukan untuk menganalisis pengetahuan, belajar dari kesalahan
masa lalu, kemudian memperbaiki pengetahuannya sehingga dapat dipakai pada
masa mendatang. Kemampuan memperbaiki pengetahuannya sehingga dapat
dipakai pada masa mendatang. Kemampuan evaluasi diri seperti itu diperlukan
oleh program agar dapat menganalisis alasan-alasan kesuksesan dan kegagalannya
dalam mengambil kesimpulan. Dengan cara ini basis pengetahuan yang lebih baik
dan penalaran yang lebih efektif akan dihasilkan.
27
8. Pengguna (user)
Pada umumnya pengguna sistem pakar bukanlah seorang pakar (non-expert)
yang membutuhkan solusi, saran, atau pelatihan (training) dari berbagai
permasalahan yang ada.
2.2.2.8 Tim Pengembangan Sistem Pakar
Dalam pengembangan sistem, diperlukan sebuah tim pengembang yang
akan merealisasikan rancangan yang telah dibuat untuk di implementasikan ke
dalam bentuk nyata. Struktur tim pengembangan sistem pakar dapat dilihat pada
gambar 2.13.
Gambar 2.13 Tim Pengembangan Sistem Pakar
Domain expert adalah pengetahuan dan kemampuan seorang pakar untuk
menyelesaikan masalah terbatas pada keahliannya saja. Misalnya seorang pakar
penyakit jantung, ia hanya mampu menangani masalah-masalah yang berkaitan
28
dengan penyakit jantung saja. Ia tidak bisa menyelesaikan masalah-masalah
ekonomi, politik, hokum, dan lain-lain. Keahlian inilah yang dimasukkan dalam
sistem pakar (Sutojo T, dkk, 2011).
1. Knowledge engineer (perekayasa pengetahuan) adalah orang yang mampu
mendesain, membangun dan menguji sebuah sistem pakar.
2. Programmer adalah orang yang membuat program sistem pakar, mengode
domain pengetahuan agar dapat dimengerti oleh computer.
3. Project manager adalah pemimpin dalam tim pengembangan sistem pakar.
4. End-user (biasanya disebut user saja) adalah orang yang menggunakan sistem
pakar.
2.2.2.9 Akuisisi Pengetahuan
Akuisisi pengetahuan adalah akumulasi, transfer dan transformasi keahlian
dalam menyelesaikan masalah dari sumber pengetahuan ke dalam program
komputer. Terdapat tiga metode utama dalam akuisisi pengetahuan, yaitu (Arhami
M, 2005) :
1. Wawancara
Metode ini melibatkan pembicaraan dengan pakar secara langsung dalam
suatu wawancara.
2. Analisis Protokol
Dalam metode ini, pakar diminta untuk melakukan suatu pekerjaan dan
mengungkapkan proses pemikirannya dengan menggunakan kata-kata. Pekerjaan
tersebut di rekam, di tuliskan dan di analisis.
29
3. Observasi Pada Pekerjaan Pakar
Pada metode ini, pekerjaan dalam bidang tertentu yang dilakukan pakar
direkam dan di observasi.
2.2.2.10 Representasi Pengetahuan
Representasi pengetahuan (knowledge representation) merupakan metode
yang digunakan untuk mengodekan pengetahuan dalam sebuah sistem pakar yang
berbasis pengetahuan. Bahasa representasi harus dapat membuat seorang
pemrogram mampu mengekspresikan pengetahuan yang diperlukan untuk
mendapatkan solusi problema, dapat diterjemahkan ke dalam bahasa
pemrograman dan dapat disimpan. Beberapa model representasi pengetahuan
yaitu (Kusrini, 2006):
1. Logika (logic)
Suatu pengkajian ilmiah tentang serangkaian penalaran, sistem kaidah, dan
prosedur yang membantu proses penalaran. Terdapat dua proses penalaran yang
digunakan, yaitu penalaran deduktif (bergerak dari penalaran umum menuju ke
konklusi khusus) dan penalaran induktif (bergerak dari konklusi khusus ke
penalaran umum).
2. Jaringan Semantik (Semantic Nets)
Merupakan penggambaran grafis dari pengetahuan yang memperlihatkan
hubungan hirarkis dari objek-objek.
3. Object-Attribute-Value (OAV)
Object dapat berupa bentuk fisik atau konsep. Attribute adalah karakteristik
atau sifat dari object tersebut. Values (nilai) adalah besaran/nilai/takaran spesifik
30
dari attribute tersebut pada situasi tertentu, dapat berupa numeric, string atau
boolean.
4. Bingkai (frame)
Bingkai memuat deskripsi sebuah obyek dengan menggunakan tabulasi
informasi yang berhubungan dengan obyek. Bingkai menambahkan kecerdasan
pada representasi data dan mengijinkan obyek untuk menurunkan nilai dari obyek
yang lain.
5. Kaidah Produksi (Production Rule)
Kaidah produksi dituliskan dalam bentuk jika-maka (if-then). Kaidah if-then
menghibungkan antesedan (antecedent) dengan konsekuensi yang diakibatkannya.
2.2.2.11 Basis Pengetahuan
Basis pengetahuan berisi pengetahuan-pengetahuan dalam penyelesaian
masalah, tentu saja di dalam domain tertentu. Dua bentuk pendekatan basis
pengetahuan yang umum digunakan, yaitu (kusumadewi, 2003) :
1. Penalaran Berbasis Aturan (Rule Based Reasoning)
Pada penalaran berbasis aturan, pengetahuan di representasikan dengan
menggunakan aturan berbentuk IF…THEN. Bentuk ini digunakan apabila kita
memiliki sejumlah pengetahuan pakar pada suatu permasalahan tertentu, dan si
pakar dapat menyelesaikan masalah tersebut secara berurutan. Disamping itu,
bentuk ini juga digunakan apabila dibutuhkan penjelasan tentang jejak (langkah-
langkah) pencapaian solusi.
31
2. Penalaran Berbasis Kasus (Case Base Reasoning)
Pada penalaran berbasis kasus, basis pengetahuan akan berisi solusi-solusi
yang telah dicapai sebelumnya, kemudian akan diturunkan suatu solusi untuk
keadaan yang terjadi sekarang (fakta yang ada). Bentuk ini digunakan apabila user
menginginkan untuk tahu lebih banyak lagi pada kasus-kasus yang hampir sama
(mirip). Selain itu, bentuk ini juga digunakan apabila kita telah memiliki sejumlah
situasi atau kasus tertentu dalam basis pengetahuan.
2.2.2.12 Teknik Inferensi
Pada sistem pakar berbasis rule, domain pengetahuan direpresentasikan
dalam sebuah kumpulan rule berbentuk IF-THEN, sedangkan data
direpersentasikan dan sebuah kumpulan fakta-fakta tentang kejadian saat ini.
Mesin inferensi membandingkan masing-masing rule yang tersimpan dalam basis
pengetahuan dengan fata-fakta yang terdapat dalam database. Jika bagian IF
(kondisi) dari rule cocok dengan fakta, maka rule dieksekusi dan bagian THEN
(aksi) diletakkan dalam database sebagai fakta baru yang ditambahkan.
2.2.2.12.1 Forward Chaining
Forward chaining adalah teknik pencarian yang dimulai dengan fakta yang
diketahui, kemudian mencocokkan fakta-fakta tersebut dengan bagian IF dari
rules IF-THEN. Bila ada fakta yang cocok dengan bagian IF, maka rule tersebut
dieksekusi. Bila sebuah rule dieksekusi, maka sebuah fakta baru (bagian THEN)
ditambahkan ke dalam database. Setiap kali pencocokan, dimulai dari rule teratas.
Setiap rule hanya boleh dieksekusi sekali saja. Proses pencocokan berhenti bila
tidak ada lagi rule yang bisa dieksekusi.
32
2.2.3 Teori Dempster Shafer
Metode Dempster Shafer merupakan salah satu metode ketidakpastian yang
digunakan untuk menghasilkan suatu tingkat kepercayaan dari suatu gejala. Pada
prosesnya, metode Dempster Shafer akan membandingkan gejala yang ada
dengan dengan gejala baru untuk menghitung nilai kepastian dari suatu penyakit
hingga diperoleh nilai tertinggi yang merupakan hasil diagnosa dari gejala-gejala
yang ada.
Secara umum teori Dempster-Shafer ditulis dalam suatu interval
(Kusumadewi, 2003) :
[Belief,Plausibility]
Belief (Bel) adalah ukuran kekuatan evidence dalam mendukung suatu
himpunan proposisi. Jika bernilai 0 (nol) maka mengindikasikan bahwa tidak ada
evidence, dan jika bernilai 1 menunjukkan adanya kepastian. Plausibility (Pl)
dinotasikan sebagai:
Pl(s) = 1 – Bel(s)……………………… (2.1)
Plausibility juga bernilai 0 sampai 1. Jika kita yakin akan s, maka dapat
dikatakan bahwa Bel(s)=1, dan Pl(s)=0. Pada teori Dempster-Shafer dikenal
adanya frame of discernment yang dinotasikan dengan . Frame ini merupakan
semesta pembicaraan dari sekumpulan hipotesis.
Misalkan : = {A, F, D, B}
Dengan:
A = Alergi D = Demam
F = Flu B = Bronkitis
33
Tujuannya adalah untuk mengkaitkan ukuran kepercayaan elemen-elemen
dari . Tidak semua evidence secara langsung mendukung tiap-tiap elemen.
Sebagai contoh, panas mungkin hanya mendukung {F,D,B}.
Untuk itu perlu adanya probabilitas fungsi densitas (m). Nilai m tidak hanya
mendefinisikan elemen-elemen saja, namun juga semua subset-nya. Sehingga
jika berisi n elemen, maka subset dari semuanya berjumlah 2n. Selanjutnya
harus ditunjukkan bahwa jumlah semua densitas (m) dalam subset sama dengan
1. Andaikan tidak ada informasi apapun untuk memilih keempat hipotesis
tersebut, maka nilai dari m{} = 1, 0. Jika kemudian diketahui bahwa panas
merupakan gejala dari Flue, Demam dan Bronkitis dengan m = 0,8 maka :
m{F, D, B} = 0,8
m{} = 1 – 0,8 = 0,2
Andaikan diketahui X adalah subset dari dengan m1 sebagai fungsi
densitasnya, dan Y juga merupakan subset dari dengan m2 sebagai fungsi
densitasnya, maka dapat dibentuk suatu fungsi kombinasi m1 dan m2 sebagai m3,
yaitu :
……………. (2.2)
Dimana :
m3(z) : densitas dari evidence Z
m1(X) : densitas dari evidence X
m2(Y) : densitas dari evidence Y
yx
zyx
YmXm
YmXmzm
)().(1
)().()(
21
21
3
34
2.2.4 Basisdata
Menurut Stephens dan Plew (2000), Basisdata adalah mekanisme yang
digunakan untuk menyimpan informasi atau data. Informasi adalah sesuatu yang
kita gunakan sehari-hari untuk berbagai alasan. Dengan basisdata, pengguna dapat
menyimpan data secara terorganisasi. Setelah data disimpan, informasi harus
mudah diambil. Kriteria dapat digunakan untuk mengambil informasi. Cara data
disimpan dalam basisdata menentukan seberapa mudah mencari informasi
berdasarkan kriteria. Data pun harus mudah ditambahkan ke dalam basisdata,
dimodifikasi, dan dihapus (simarmata, J., Paryudi, I, 2006).
2.2.5 PHP
Menurut M Rudyanto Arief (2011), PHP (Hypertext Preprocessor) adalah
bahasa server-side scripting yang menyatu dengan HTML untuk membuat
halaman web yang dinamis. Karena PHP merupakan server-side scripting maka
sintaks dan perintah-perintah PHP akan dieksekusi di server kemudian hasilnya
dikirimkan ke browser dalam format HTML. Dengan demikian kode program
yang ditulis dalam PHP tidak akan terlihat oleh user sehingga keamanan halaman
web lebih terjamin. PHP dirancang untuk membentuk halaman web yang dinamis,
yaitu halaman web yang dapat membentuk suatu tampilan berdasarkan permintaan
terkini, seperti menampilkan isi basisdata ke dalam web.
PHP termasuk dalam open source product, sehingga source code PHP dapat
diubah dan di distribusikan secara bebas. PHP dapat berjalan pada berbagai web
server. Selain itu, PHP dapat berjalan di banyak sistem operasi. PHP dapat
mengirim HTTP header, dapat mengatur cookies, mengatur authentication dan
35
redirect users. Salah satu keunggulan yang dimiliki oleh PHP adalah
kemampuannya untuk melakukan koneksi ke berbagai macam software sistem
manajemen basisdata/database management system (DBMS), sehingga dapat
menciptakan suatu halaman web yang dinamis.
2.2.6 MySQL
Menurut Fatansyah (2012), MySQL merupakan DBMS yang pertama kali
mulai dikembangkan tahun 1994 oleh sebuah perusahaan software yang bernama
TeX Data Konsult AB. MySQL digunakan oleh sebagian besar Web Server.
Disamping karena dianggap simple, juga dapat di-porting pada berbagai sistem
operasi sekelas server, seperti windows, linux, solaris, mac OS, BSD, unix, IBM-
AIX. Walaupun relative simpel, MySQL memiliki fitur-fitur yang sangat baik,
sehingga cocok untuk digunakan dalam implementasi aplikasi basisdata,
khususnya yang berbasis web.
2.2.7 XAMPP
Menurut Riyanto (2010:1) XAMPP adalah paket PHP dan MySQL berbasis
open source, yang dapat digunakan sebagai tool pembantu penegembangan
aplikasi berbasis PHP. Sedangkan menurut Wicaksono (2008:7) menjelaskan
bahwa “XAMPP adalah sebuah software yang berfungsi untuk
menjalankan website berbasis PHP dan menggunakan pengolah data MYSQL di
komputer lokal”. XAMPP berperan sebagai server web pada komputer lokal.
XAMPP juga dapat disebut sebuah Cpanel server virtual, yang dapat membantu
melakukan preview sehingga dapat dimodifikasi website tanpa harus online atau
terakses dengan internet.
36
2.2.8 Alat Bantu Perancangan
Adapun alat bantu yang digunakan dalam perancangan atau pengembangan
sistem dalam penelitian umumnya berupa gambaran atau diagram adalah sebagai
berikut :
2.2.8.1 Data Flow Diagram (DFD)
Data Flow Diagram (DFD) adalah alat pembuatan model yang
memungkinkan profesional sistem untuk menggambarkan sistem sebagai suatu
jaringan proses fungsional yang dihubungkan satu sama lain dengan alur data,
baik secara manual maupun komputerisasi. DFD ini sering disebut juga dengan
nama Bubble chart, Bubble diagram, model proses, diagram alur kerja, atau model
fungsi.
DFD sering digunakan untuk menggambarkan arus data dari suatu sistem
informasi, baik sistem lama maupun sistem baru secara logika tanpa
mempertimbangkan lingkungan fisik dimana data tersebut berada. DFD ini
merupakan alat perancangan sistem yang berorientasi pada alur data dengan
konsep dekomposisi dapat digunakan untuk penggambaran analisa maupun
rancangan sistem yang mudah dikomunikasikan oleh profesional sistem kepada
pemakai maupun pembuat program.
Tabel 2.2 Simbol Data Flow Diagram (DFD)
De Marco/Yourdan Keterangan Gane/Sarson
External Entity
Process
37
Data Flow
Data Store
1. External Entity merupakan entitas diluar sistem yang berinteraksi dengan
sistem yang akan dikembangkan. External entity dapat berupa orang,
organisasi maupun sistem lain. Misalnya : pelanggan, mahasiswa, yayasan,
dan sebagainya.
2. Process merupakan kegiatan atau pekerjaan yang dilakukan oleh orang lain
atau mesin komputer, dimana aliran data masuk kemudian ditransformasikan
keluar (aliran data keluar).
3. Data Flow merupakan aliran data yang masuk maupun keluar dari suatu proses
dan disimbolkan dengan anak panah masuk maupun anak panah keluar.
4. Data Store merupakan tempat penyimpanan data yang dapat berupa suatu file
atau suatu sistem database dari suatu komputer, suatu arsip/dokumen, suatu
agenda/buku.
2.2.8.2 Entity Relationship Diagram (ERD)
Menurut Fatansyah (2012), Model Entity-Relationship yang berisi
komponen-komponen himpunan entitas dan himpunan relasi yang masing-masing
dilengkapi dengan atribut-atribut yang merepresentasikan seluruh fakta dari
„dunia nyata‟ yang kita tinjau, dapat digambarkan dengan lebih sistematis dengan
menggunakan diagram entity-relationship (diagram E-R).
38
Tabel 2.3 Simbol Entity Relationship Diagram (ERD)
Simbol Keterangan
Entitas
Atribut
Relasi
Garis relasi
1. Entitas merupakan objek dalam dunia nyata yang dapat dibedakan dengan
objek lain, sebagai contoh mahasiswa, dosen, departemen. Entitias terdiri atas
beberapa atribut, sebagai contoh atribut dari entitas mahasiswa adalah nim,
nama, alamat, email, dll. Atribut nim merupakan unik untuk
mengidentifikasikan / membedakan mahasiswa yang satu dengan yang
lainnya. Pada setiap entitas harus memiliki 1 atribut unik atau yang disebut
dengan primary key.
2. Atribut berfungsi untuk mendeskripsikan karakteristik dari entitas tersebut. Isi
dari atribut mempunyai sesuatu yang dapat mengidentifikasikan isi elemen
satu dengan yang lain. Gambar atribut diwakili oleh simbol elips.
3. Relasi adalah hubungan antara beberapa entitas. Sebagai contoh relasi antar
mahasiswa dengan mata kuliah dimana setiap mahasiswa bisa mengambil
beberapa mata kuliah dan setiap mata kuliah bisa diambil oleh lebih dari 1
mahasiswa. Relasi tersebut memiliki hubungan banyak ke banyak.
39
4. Garis relasi sebagai penghubung antara himpunan relasi dengan himpunan
entitas dan himpunan entitas dengan atributnya.
Derajat relasi atau kardinalitas menyatakan jumlah himpunan relasi antar
entitias. Derajat relasi atau kardinalitas dapat dipetakan sebagai berikut :
Tabel 2.4 Simbol Derajat Relasi / Kardinalitas
Notasi Derajat Relasi
One to One
One to Many
Many to One
Many to Many
2.2.8.3 Program Flowchart
Ada dua alat bantu (tool) yang digunakan dalam pembuatan algoritma atau
logika program yaitu program flowchart dan pseudocode (kode yang serupa
dengan bahasa pemrograman). Program flowchart merupakan bagan atau simbol
standart yang digunakan dalam menggambarkan alur logika program.
Tabel 2.5 Simbol Flowchart (Diagram Alir)
Simbol Nama Keterangan
Terminator / Terminal Awal dan akhir dari sebuah
flowchart
Preparation
/Persiapan
Menentukan variabel yang
digunakan
Input / Output Input data / menampilkan
informasi
40
Proses Melakukan perhitungan
Selection / Seleksi Pengujian atau seleksi suatu
nilai
Connector
/Penghubung
Penghubung halaman yang
sama
Penghubung halaman yang
berbeda
Flow / Alir Menghubungkan antar
simbol
Sub Program / Modul Program dipecah menjadi
beberapa bagian (modul)