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)