BAB I
PENDAHULUAN

1.1. Latar Belakang
            Kemajuan teknologi komputer yang pesat dapat membantu kehidupan manusia bahkan di dalam bidang-bidang di luar disiplin ilmu komputer. Salah satunya adalah program sistem pakar. Program ini dapat membantu dan mempermudah dalam beberapa hal sesuai dengan fungsinya. Pengertian dari sistem pakar adalah suatu program komputer yang mengandung pengetahuan dari satu atau lebih pakar manusia mengenai suatu bidang spesifik.
            Negara Indonesia merupakan Negara yang berpenduduk terbesar di dunia yang menempati urutan ke empat. Dengan jumlah penduduk yang besar, kebutuhan akan protein hewani di Indonesia semakin meningkat dengan meningkatnya kesadaran masyarakat terhadap pentingnya akan asupan gizi. Oleh karena itu, kesehatan akan hewan ternak yang dipelihara oleh peternak menjadi hal yang penting untuk memenuhi kebutuhan gizi dan sebagai tambahan penghasilan untuk pemilik ternak itu sendiri. Dari berbagai macam jenis hewan ternak yang banyak dipelihara oleh peternak di pedesaan adalah sapi.
            Sering kali peternak mengalami kesulitan di atas dikarenakan kurangnya pengetahuan peternak akan jenis penyakit yang terdapat di dalam sapi itu sendiri. Mahalnya biaya yang dikeluarkan oleh peternak untuk merawat dan memelihara hewan ternak. Terlebih jika peternak tidak paham akan berbagai jenis penyakit yang menyerang hewan ternaknya. Maka dari itu, peternak semakin kesulitan untuk mengetahui solusinya dan akhirnya hewan ternak tersebut mati. Di sini peran seorang pakar yang ahli dalam bidang peternakan sapi diperlukan.

1
 
             Tetapi di daerah pedesaan sangatlah sulit untuk mendapatkan seorang pakar, apalagi ditambah dengan jarak ke kota yang harus ditempuh oleh peternak untuk mencari seorang pakar. Jika ada maka peternak akan mengeluarkan biaya yang tidak sedikit untuk membayar seorang pakar yang dapat memecahkan masalah tersebut untuk memperoleh sebuah solusi. Oleh karena itu, peternakan di Indonesia sulit untuk berkembang karena kurangnya pengetahuan terhadap kesehatan sapi. Dalam hal ini sistem pakar yang merupakan salah satu teknik kecerdasan buatan yang dapat menirukan proses penalaran manusia menawarkan hasil yang lebih spesifik untuk dimanfaatkan karena sistem pakar berfungsi secara konsisten seperti seorang pakar manusia yang menawarkan nasihat kepada pemakai dan menemukan solusi terhadap berbagai macam permasalahan yang spesifik, termasuk juga dalam pemecahan masalah penyakit sapi. Tujuan pengembangan sistem pakar ini sebenarnya bukan untuk menggantikan peran manusia tetapi untuk mensubsitusikan pengetahuan manusia ke dalam bentuk sistem sehingga dapat digunakan oleh peternak di pedesaan agar tidak merasa kesulitan untuk mencari solusi dan cara mengobati penyakit sapi tersebut. Dengan menggunakan sistem pakar diharapkan dapat mempercepat dalam mendiagnosis suatu jenis penyakit yang terdapat pada sapi sehingga dapat dengan mudah diketahui jenis penyakit yang sedang menjangkit sapi tersebut tanpa harus berhadapan dengan dokter hewan secara langsung. Dalam hal ini, pengembangan sistem pakar dapat bermanfaat untuk membantu peningkatan kinerja dalam bidang peternakan khususnya. Dari uraian di atas, maka penulis tertarik untuk membangun sebuah aplikasi ”Implementasi Case-Based Reasoning Diagnosa Penyakit Lembu” sebagai suatu alternatif solusi untuk mengatasi masalah yang sering dialami oleh peternak.

1.2. Perumusan Masalah
Berdasarkan latar belakang yang telah diuraikan diatas, didapatkan perumusan masalah sebagai berikut:
1.      Bagaimana merancang sistem pakar dengan menggunakan metode case based reasoning untuk membantu dan mempermudah user dalam mendiagnosa penyakit lembu?
2.      Bagaimana mengimplementasikan metode case based reasoning dalam penarikan kesimpulan ?

1.3. Batasan Masalah
1.      Pengambilan keputusan pada sistem ini berdasarkan data gejala yang telah ada dengan hasil berupa hasil diagnosa yang dilakukan user.
2.      Sistem pakar ini menggunakan metode Case-Based Reasoning.
3.      Interaksi antara sistem dan user menggunakan pertanyaan berupa daftar gejala yang sudah tampak berdasarkan kondisi fisik dan kulit, dimana user akan diminta untuk memilih gejala pada setiap daftar gejala berdasarkan kondisi lembu tersebut.
4.      Output yang dihasilkan dari aplikasi ini adalah jenis penyakit lembu.
5.      Aplikasi diracang dengan menggunakan bahasa pemograman PHP dan database MySql.

1.4. Tujuan
     Rancang bangun Sistem Pakar untuk Menentukan Penyakit pada Lembu ini memiliki tujuan :
1.      Membuat aplikasi berbasis web untuk Diagnosa Penyakit Lembu.
2.      Untuk membantu para user dalam menentukan jenis penyakit yang dialami ternak Lembu.
3.      Menghasilkan suatu perangkat lunak yang dapat mendiagnosis jenis penyakit sapi.
4.      Membantu dalam melakukan diagnosis penyakit-penyakit ternak lembu yang bersifat rekomendasi melalui pengolahan komputer, sehingga penanganan lebih lanjut terhadap penyakit tersebut dapat cepat dilakukan.
5.      Memberikan kemudahan peternak di pedesaan untuk mengatasi penyakit sapi.

1.5. Manfaat
Manfaat yang diharapkan dari hasil penelitian ini adalah:
1.       Agar hasil penelitian ini dapat memberikan tambahan pengetahuan dan wawasan tentang cara menentukan penyakit ternak lembu.
2.      Dapat mempermudah masyarakat pada umumnya untuk dapat mengetahui Jenis Penyakit berdasarkan gejala yang di alami dan solusi penangganan penangganan penyakit.
3.      Agar sistem pakar ini dapat dipergunakan oleh masyarakat, mahasiswa, instansi kesehatan atau instansi pendidikan/ fakultas sebagai pelengkap atau alat bantu dalam menentukan penyakit pada lembu.

1.6              Metodologi Penelitian
            Metodologi penelitian yang digunakan dalam penyusunan tugas akhir adalah :
1.      Wawancara
Wawancara dilakukan untuk mengetahui masalah yang timbul atau dialami langsung oleh yang bersangkutan. Dalam kegiatan ini diajukan pertanyaan lisan dan usaha untuk melengkapi data-data yang akan diperoleh. Wawancara dilakukan pada bagian-bagian yang terkait dengan sistem pengolahan nilai.
2.      Observasi.
Penulis melakukan observasi yaitu dengan melihat secara langsung cara kerja bagian yang terkait dengan pencatatan hasil-hasil kegiatan yang dilakukan.
3.      Studi pustaka
Penulis mencari dan mempelajari buku-buku yang ada kaitannya dan mencakup perancangan sistem ini, buku-buku yang ada diperpustakaan kampus, catatan kuliah, serta dokumen-dokumen yang didapat di disnaker yang mempunyai hubungan dengan perancangan sistem ini.

1.7              Sistematika Penulisan
            Dalam  melakukan  penulisan  ilmiah  ini  terbagi  menjadi  beberapa  bab berdasarkan pembahasannya masing-masing, sistematika penulisan terdiri dari 6 bab, yaitu :
BAB I PENDAHULUAN 
Pokok bahasan meliputi latar belakang permasalahan, perumusan masalah, batasan masalah, tujuan penelitian, manfaat penelitian, metodologi penelitian, dan sistematika penulisan.
BAB II LANDASAN TEORI
Pokok bahasan menguraikan teori-teori yang mendasari  pembahasan  secara detail,  dapat  berupa  definisi -definisi  atau  model  yang langsung berkaitan dengan ilmu atau masalah yang diteliti.
BAB III ANALISA DAN PERANCANGAN SISTEM
Bab ini menguraikan  tentang analisis terhadap permasalahan yang terdapat di kasus yang sedang di teliti. Meliputi analisis terhadap masalah sistem yang sedang berjalan, analisis hasil solusinya, analisis kebutuhan terhadap  system  yang  di  usulkan, analisis kelayakan  sistem  yang di usulkan. Perancangan sistem berisikan model-model penyelesaian masalah sistem lama dengan membuat rancangan untuk sistem baru yang diusulkan.
BAB IV IMPLEMENTASI
Bagian ini berisi penjelasan tentang lingkungan implemetasi (OS, perangkat keras dan bahasa pemrograman yang digunakan), file-file implementasi analisa dan perancangan sistem dari masing-masing modul atau klas (relasinya) serta algoritma yang diimplementasikan. 
BAB V PENGUJIAN DAN PEMBAHASAN
Untuk kategori topik pengembangan perangkat lunak (dimana perangkat lunak  sebagai produk utama/akhir), maka bagian ini berisi penjelasan tentang strategi  pengujian (unit, integrasi dan validasi) dan teknik pengujian (black box atau  white box) yang dilakukan. Dijelaskan juga seluruh kasus uji beserta hasil pengujiannya. Di dalam penjelasan setiap kasus uji harus dimasukkan antara lain tujuan, data masukan, prosedur uji dan hasil yang diharapkan.

BAB VI KESIMPULAN DAN SARAN
Kesimpulan memuat secara singkat dan jelas tentang hasil penelitian yang diperoleh sesuai dengan tujuan penelitian. Kesimpulan didasarkan atas pengujian dan analisis yang dilakukan di dalam proses penelitian. Kesimpulan harus memiliki korelasi dengan rumusan masalah. Saran digunakan untuk menyampaikan masalah yang dimungkinkan untuk penelitian lebih lanjut. Saran berisi hal-hal yang diperlukan dalam rangka pengembangan topik skripsi selanjutnya maupun perbaikan yang harus dilakukan sesuai dengan kesimpulan yang didapatkan.




BAB II
LANDASAN TEORI

2.1.            Kecerdasan Buatan
            Kecerdasan Buatan ( Artificial Intelligence atau AI) di definisikan sebagai kecerdasan yang di tunjukkan oleh suatu entitas buatan. Sistem seperti ini umumnya di anggap komputer. Kecerdasan diciptakan dan dimasukkan ke dalam suatu mesin (komputer) agar dapat melakukan pekerjaan seperti yang dapat dilakukan manusia. Beberapa macam bidang yang menggunakan kecerdasan buatan antara lain sistem pakar, permainan komputer (games), logika fuzzy, jaringan syaraf tiruan dan robotika (Abragus Sabra 2011)

2.2.            Sistem Pakar
            Sistem pakar adalah suatu program komputer yang dirancang untuk mengambil keputusan seperti keputusan yang diambil oleh seorang atau beberapa orang pakar. Menurut Marimin (1992), sistem pakar adalah sistem perangkat lunak komputer yang menggunakan ilmu, fakta, dan teknik berpikir dalam pengambilan keputusan untuk menyelesaikan masalah-masalah yang biasanya hanya dapat diselesaikan oleh tenaga ahli dalam bidang yang bersangkutan. Dalam penyusunannya, sistem pakar mengkombinasikan kaidah-kaidah penarikan kesimpulan (inference rules) dengan basis pengetahuan tertentu yang diberikan oleh satu atau lebih pakar dalam bidang tertentu. Kombinasi dari kedua hal tersebut disimpan dalam komputer, yang selanjutnya digunakan dalam proses pengambilan keputusan untuk penyelesaian masalah tertentu. Modul Penyusun Sistem Pakar Suatu sistem pakar disusun oleh tiga modul utama (Staugaard, 1987), yaitu :
a.         Modul Penerimaan Pengetahuan (Knowledge Acquisition Mode)
Sistem berada pada modul ini, pada saat ia menerima pengetahuan dari pakar. Proses mengumpulkan pengetahuan-pengetahuan yang akan digunakan untuk pengembangan sistem, dilakukan dengan bantuan knowledge engineer. Peran knowledge engineer adalah sebagai penghubung antara suatu sistem pakar dengan pakarnya
b.        ModulKonsultasi (ConsultationMode)
Pada saat sistem berada pada posisi memberikan jawaban atas permasalahan yang diajukan oleh user, sistem pakar berada dalam modul konsultasi. Pada modul ini, user berinteraksi dengan sistem dengan menjawab pertanyaan-pertanyaan yang diajukan oleh sistem.
c.         Modul Penjelasan (Explanation Mode)
Modul ini menjelaskan proses pengambilan keputusan oleh sistem (bagaimana suatu keputusan dapat diperoleh).


2.2.1. Ciri-Ciri Sistem Pakar
            Sistem pakar yang baik harus memenuhi ciri-ciri sebagai berikut : 
1.    Terbatas pada domain keahlian tertentu.
2.    Berdasarkan pada kaidah/rule tertentu.
3.    Dapat digunakan dalam berbagai jenis komputer.
4.    Mudah dimodifikasi, yaitu dengan menambah atau menghapus suatu kemampuan dari basis pengetahuannya.
5.    Sistem dapat mengaktifkan kaidah secara searah yang sesuai, dituntun oleh dialog dengan pemakai.


2.2.2. Keuntungan dan Kelemahan Sistem Pakar
            Secara garis besar, banyak manfaat yang dapat diambil dengan adanya sistem pakar, antara lain  : 
1.      Memungkinkan orang awam bisa mengerjakan pekerjaan para ahli.
2.      Bisa melakukan proses secara berulang secara otomatis.
3.      Menyimpan pengetahuan dan keahlian para pakar.
4.      Meningkatkan output dan produktivitas.
5.      Meningkatkan kualitas.
6.      Mampu mengambil dan melestarikan keahlian para pakar (terutama yang termasuk keahlian langka).
7.      Mampu beroperasi dalam lingkungan yang berbahaya.
8.      Memiliki kemampuan untuk mengakses pengetahuan.
9.      Memiliki reliabilitas. 
10.  k. Meningkatkan kapabilitas sistem komputer.
11.  l. Memiliki kemampuan untuk bekerja dengan informasi yang tidak lengkap dan mengandung ketidakpastian.
12.  m. Sebagai media pelengkap dalam penelitian.
13.  n. Meningkatkan kapabilitas dalam penyelesaian masalah.
14.  o. Menghemat waktu dalam pengambilan keputusan.

            Disamping memiliki beberapa keuntungan, sistem pakar juga memiliki beberapa kelemahan, antara lain:

  1. Biaya yang diperlukan untuk membuat dan memeliharanya sangat mahal.
  2. Sulit dikembangkan. Hal ini tentu saja erat kaitannya dengan ketersediaan pakar dibidangnya

    2.2.3. Struktur Sistem Pakar
Komponen utama pada struktur sistem pakar (Hu et al, 1987) meliputi:
1.    Basis Pengetahuan (Knowledge Base)
Basis pengetahuan merupakan inti dari suatu sistem pakar, yaitu berupa representasi pengetahuan dari pakar. Basis pengetahuan tersusun atas fakta dan kaidah. Fakta adalah informasi tentang objek, peristiwa, atau situasi. Kaidah adalah cara untuk membangkitkan suatu fakta baru dari fakta yang sudah diketahui. Menurut Gondran (1986) dalam Utami (2002), basis pengetahuan merupakan representasi dari seorang pakar, yang kemudian dapat dimasukkan kedalam bahasa pemrograman khusus untuk kecerdasan buatan.
2.    Mesin Inferensi (Inference Engine)
Mesin inferensi berperan sebagai otak dari sistem pakar. Mesin inferensi berfungsi untuk memandu proses penalaran terhadap suatu kondisi, berdasarkan pada basis pengetahuan yang tersedia. Di dalam mesin inferensi terjadi proses untuk memanipulasi dan mengarahkan kaidah, model, dan fakta yang disimpan dalam basis pengetahuan dalam rangka mencapai solusi atau kesimpulan. Dalam prosesnya, mesin inferensi menggunakan strategi penalaran dan strategi pengendalian.  Strategi penalaran terdiri dari strategi penalaran pasti (Exact Reasoning) dan strategi penalaran tak pasti (Inexact Reasoning). Exact reasoning akan dilakukan jika semua data yang dibutuhkan untuk menarik suatu kesimpulan tersedia, sedangkan inexact reasoning dilakukan pada keadaan sebaliknya.
3.    Basis Data (Database)
Basis data terdiri atas semua fakta yang diperlukan, dimana fakta-fakta tersebut digunakan untuk memenuhi kondisi dari kaidah-kaidah dalam sistem. Basis data menyimpan semua fakta, baik fakta awal pada saat sistem mulai beroperasi, maupun fakta-fakta yang diperoleh pada saat proses penarikan kesimpulan sedang dilaksanakan. Basis data digunakan untuk menyimpan data hasil observasi dan data lain yang dibutuhkan selama pemrosesan.
4.    Antarmuka Pemakai (User Interface)
Fasilitas ini digunakan sebagai perantara komunikasi antara pemakai dengan sistem. Hubungan antar komponen penyusun struktur sistem pakar

2.3.            Case-Based Reasoning
            Case-Based Reasoning (CBR) adalah metode untuk menyelesaikan masalah dengan mengingat kejadian-kejadian yang sama/sejenis (similar) yang pernah terjadi di masa lalu kemudian menggunakan pengetahuan/informasi tersebut untuk menyelesaikan masalah yang baru, atau dengan kata lain menyelesaikan masalah dengan mengadaptasi solusi-solusi yang pernah digunakan di masa lalu.
            Menurut Aamodt dan Plaza (1994) Case-Based Reasoning adalah suatu pendekatan untuk menyelesaikan suatu permasalahan (problem solving) berdasarkan solusi dari permasalahan sebelumnya. Case-based Reasoning ini merupakan suatu paradigma pemecahan masalah yang banyak mendapat pengakuan yang pada dasarnya berbeda dari pendekatan utama AI lainnya. Suatu masalah baru dipecahkan dengan menemukan kasus yang serupa di masa lampau, dan menggunakannya kembali pada situasi masalah yang baru. Perbedaan lain dari CBR yang tidak kalah penting adalah CBR juga merupakan suatu pendekatan ke arah incremental yaitu pembelajaran yang terus-menerus. Dalam Case-Based Reasoning ada empat tahapan yang meliputi :
  1. Retrieve
    Mendapatkan/memperoleh kembali kasus yang paling menyerupai/relevan (similar) dengan kasus yang baru. Tahap retrieval ini dimulai dengan menggambarkan/menguraikan sebagian masalah, dan diakhiri jika ditemukannya kecocokan terhadap masalah sebelumnya yang tingkat kecocokannya paling tinggi. Bagian ini mengacu pada segi identifikasi, kecocokan awal, pencarian dan pemilihan serta eksekusi.
  2. Reuse
    Memodelkan/menggunakan kembali pengetahuan dan informasi kasus lama berdasarkan bobot kemiripan yang paling relevan ke dalam kasus yang baru, sehingga menghasilkan usulan solusi dimana mungkin diperlukan suatu adaptasi dengan masalah yang baru tersebut.
  3. Revise
    Meninjau kembali solusi yang diusulkan kemudian mengetesnya pada kasus nyata (simulasi) dan jika diperlukan memperbaiki solusi tersebut agar cocok dengan kasus yang baru.
  4. Retain
    Mengintegrasikan/menyimpan kasus baru yang telah berhasil mendapatkan solusi agar dapat digunakan oleh kasus-kasus selanjutnya yang mirip dengan kasus tersebut. Tetapi Jika solusi baru tersebut gagal, maka menjelaskan kegagalannya, memperbaiki solusi yang digunakan, dan mengujinya lagi.


            Empat proses masing-masing melibatkan sejumlah langkah-langkah spesifik, yang akan dijelaskan pada gambar 2.1 dan gambar 2.2.





Gambar 2.1 Siklus Metode Case-Based Reasoning
Sumber : Aamodt & Plaza, 1994





Gambar 2.2 R Cycle dari Case-Based Reasoning
Sumber : Aamodt & Plaza, 1994

Subscribe to receive free email updates:

0 Response to "Implementasi Case-Based Reasoning Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Lembu"

Post a Comment