Sistem Pakar

Sistem Pakar adalah suatu sistem yang dapat menikuran keahlian pakar tertentu ke dalam komputer. Sistem pakar sering digunakan untuk mendiagnosa penyakit. Di mana penyakit yang didiagnosa hanya satu penyakit dengan beberapa jenis gejala. Alasan dibuat suatu sistem pakar untuk mendiagnosa penyakit salah satunya membantu pihak dokter yang masih belum mempunyai pengalaman kerja yang banyak, serta mengurangi tingkat kesalahan manusia. Dalam penelitian ini akan membuat suatu sistem untuk mendiagnosa penyakit kolesterol dengan 3 jenis penyakit, dan 8 gejala. Tujuan penelitian ini adalah membuat suatu aplikasi berbasis web untuk mendiagnosa penyakit kolesterol dengan menggunakan perhitungan nilai ketidakpastian (certainty factor). Jenis penyakit kolesterol yang didiagnosa terdapat 3, yaitu kolesterol LDL, kolesterol HDL, dan Disiplidemia. Dari masing-masing penyakit mempunyai gejala dan nilai CF. Sistem ini mempunyai gejala 8, yaitu sakit dan pegal di kepala, mudah mengantuk, pegal sampai pundak, mudah capek, kadar kolesterol di bawah 90 Mg/dl, kadar kolesterol di atas 120 Mg/dl, nyeri dada, kram kaki. Masing-masing gejala terhadap penyakit mempunyai nilai CF. Di mana nilai CF masing-masing gejala terhadap penyakit menggunakan nilai MB MD. Dan nilai MB MD didapatkan dari pakar dokter penyakit dalam. Hasil dari penelitian ini, yaitu aplikasi dapat digunakan untuk mendiagnosa penyakit kolesterol dengan nilai CF tertinggi.

Abstrak: Dalam bidang perikanan sering kali terdapat masalah-masalah yang mungkin tidak dapat diselesaikan dan sulit untuk mencari sebuah solusi. Hal ini dapat dibuktikan dengan munculnya berbagai penyakit di sebagian besar kawasan pengembangan tambak udang vaname. Untuk mengidentifikasi virus dan penyakit tersebut, peneliti akan membangun sebuah sistem yang dapat membantu para petani tambak untuk mengidentifikasikan virus dan penyakit udang vaname secara cepat dan tepat. Sehingga dapat meminimalkan dampak yang ditimbulkan. Sistem ini dikembangkan dengan menggunakan bahasa pemrogaman PHP dan database MySQL. Sedangkan metode inferensi yang digunakan adalah forward chaining di mana pelacakan didasarkan atas data atau fakta kemudian menuju pada konklusi berupa kesimpulan jenis virus atau penyakit yang menyerang udang vaname. Kata Kunci: Sistem Identifikasi, Virus, Penyakit, Udang Vaname, Forward Chaining Pendahuluan Dalam bidang perikanan sering kali terdapat masalah-masalah yang mungkin tidak dapat diselesaikan dan sulit untuk mencari sebuah solusi. Hal ini dapat dibuktikan dengan munculnya berbagai penyakit di sebagian besar kawasan pengembangan tambak udang. Dari permasalahan akan dicoba untuk membangun sebuah sistem yang dirancang oleh sistem pakar dalam mengidentifikasi virus dan penyakit pada udang vaname. Aplikasi sistem pakar dipakai oleh pengunjung agar dapat berinteraksi dengan penyedia informasi secara mudah dan cepat. Dalam penelitian ini bertujuan, yaitu untuk merancang dan membangun sistem pakar yang mampu mengidentifikasi virus dan penyakit udang vaname. Kegunaan hasil penelitian ini adalah untuk mempermudah para petani tambak pada khususnya dan masyarakat luas pada umumnya dalam mengidentifikasi virus dan penyakit udang vaname berdasarkan gejala yang nampak. Udang vaname merupakan salah satu jenis udang budidaya tambak selain udang windu. Daya tarik udang vaname ini terletak pada ketahanannya terhadap penyakit dan tingkat produktivitasnya yang tinggi. Selain itu udang ini juga mampu memanfaatkan seluruh kolom air dan dasar tambak hingga ke lapisan permukaan. Kecerdasan buatan (Artificial Intelligent) merupakan salah satu bagian ilmu komputer yang membuat agar mesin (komputer) dapat melakukan pekerjaan seperti dan sebaik yang dilakukan oleh manusia. Kecerdasan buatan mempunyai beberapa ruang lingkup, diantaranya yaitu sistem pakar. Secara umum, sistem pakar (expert system) adalah sistem yang berusaha mengadopsi pengetahuan manusia ke dalam komputer, agar komputer dapat menyelesaikan masalah seperti yang biasa dilakukan oleh para ahli. (Kusumadewi, 2003: 109). Gambar 1 Konsep Dasar Sistem Pakar Dalam sistem pakar proses inferensi dilakukan dalam suatu modul yang disebut inference engine (mesin inferensi). Ada dua metode inferensi yang penting dalam sistem pakar, yakni runut maju (forward chaining) dan runut balik (backward chaining). Pelacakan ke depan (forward chaining) adalah pendekatan yang dimotori (data driven). Dalam pendekatan ini pelacakan dimulai dari informasi masukan dan selanjutnya mencoba menggambarkan kesimpulan, pelacakan ke depan mencari fakta yang sesuai dengan bagian IF dari aturan IF-THEN. Teknologi informasi adalah sarana dan prasarana sistem dan metode untuk memperoleh, mengirimkan, mengolah, menafsirkan, menyimpan, mengorganisasikan, dan menggunakan data secara bermakna. Oleh karena itu teknologi informasi menyediakan begitu

Catfish is the most widely produced fish in Indonesia. Catfish is able to fulfill the consumption fish in Indonesia that proved by many stalls are provide the various types of processed catfish. Abundant catfish production gives problems to the catfish farmers that they often forget the diseases suffered by catfish without knowing that it was affect to the production. The purpose of this research able to help catfish farmers in diagnosing catfish disease by providing information about the symptoms, causes, ways of prevention and treatment of catfish diseases that areimplemented on android. This system applies forward chaining method in diagnosing catfish disease. The system was created using Android Studio 3.0.0 software by applying java programming language. The result of the system is an expert system of catfish disease diagnosis based on android. Testing data validation on the system provides highvaliditybased on matching the diagnosis results with an expert. Features provided on this system work in accordance with the expectation of researcherbased on black box testing. This system is able to be well received by user based on the user acceptance test with average percentage 83.6%.

Sistem pakar untuk mendiagnosa penyakit kanker payudara adalah merupakan sistem pakar yang telah dirancang sebagai alat untuk membantu mendiagnosa penyakit kanker payudara dengan pengatahuan yang dinamis. Sistem pakar adalah merupakan sistem yang berbasis komputer berisi pengetahuan pakar manusia mengenai suatu bidang spesifik, dengan hadirnya sistem pakar bukan berarti akan mengeserkan peran para pakar malaikan sebagai alat untuk membantu mengetahui diagnosa jenis penyakit sebelum berkonsultasi dengan para ahlinya. Metode sistem pakar yang akan dipakai adalah certainty factor. Sistem pakar ini akan menampilkan gejala yang dapat dipilih oleh user, dimana setiap pilihan gejala akan mengantarkan user kepada pilihan gejala kemudian sampai mendapatkan hasil akhir, sistem akan menampilkan gejala dan penyakit yang dialami. Sistem tersebut akan memberikan hasil berupa kemungkinan penyakit yang dialami, persentase serta nilai keyakinan dalam menjawab pertanyaan selama sesi konsultasi ketika menggunakan sistem tersebut.

Perkembangan penyakit di dunia mengalami peningkatan disetiap tahunnya. Kanker Prostat merupakan salah satu daftar penyakit yang berbahaya saat ini. Masyarakat pada umumnya memiliki sebuah asumsi bahwa penyakit Kanker Prostat merupakan tumor ganas yang tumbuh pada prostat, kelenjar seukuran kacang walnut dibawah kandung kemih pria yang fungsinya memproduksi sperma. Sebagian besar Kanker Prostat tumbuh sangat lambat, namun merupakan kanker ganas, dan kanker yang dapat menyebar ke bagian tubuh lain, khususnya tulang dan kelenjar getah bening. Kanker Prostat disebabkan karena asupan kalsium berlebih meningkatkan risiko Kanker Prostat pada usia lanjut dengan mekanisme penurunan regulasi vitamin D aktif. Salah satu alternatif untuk mencegah adalah melalui intraprostatic conversion dari 25(OH) vitamin D menjadi vitamin D aktif (Rindiastuti, 2007). Hal ini tak sejalan dengan pernyataan (Siswono, 2003), bahwa penyebab kanker prostat ditentukan oleh dua hal yaitu faktor genetik dan faktor lingkungan. Faktor risiko lain yang tidak kalah penting adalah usia di atas 50 tahun, pembesaran prostat jinak, infeksi virus, riwayat Kanker Prostat dalam keluarga, pola hidup, dan pola makan. Hal ini menciptakan paradigma dikalangan usia lanjut untuk mengkonsumsi kalsium dalam jumlah banyak, padahal konsumsi kalsium berlebih khususnya pada pria usia lanjut dapa meningkatkan risiko terkena penyakit Kanker Prostat (Astawan M, 2007). Peran kalsium dapat meningkatkan risiko Kanker Prostat adalah dengan mekanisme penurunan regulasi 1,25 (OH)2 vitamin D, suatu vitamin D aktif yang dapat menghambat proliferasi sel Kanker Prostat (Kristall A, dkk, 2002).

Chatbot adalah suatu aplikasi yang dirancang untuk berkomunikasi dengan mesin.
Komunikasi ini membantu user dalam mencari sebuah informasi. Informasi yang diberikan
bermacam-macam, seperti tentang akademik. Chatbot yang dibangun ini dikhususkan untuk
sebuah informasi yang melingkupi jurusan Teknik Informatika UIN Maliki Malang. Chatbot
ini dibangun dengan menerapkan sistem pakar menggunakan metode forward chianing.
Metode forward chaining adalah metode yang digunakan untuk mencari kesimpulan dari
fakta-fakta yang terkumpul. Metode forward chaining merupakan algoritma yang baik
sebagai penyelesaian proses pencarian jawaban berdasarkan kata kunci dari pertanyaan
user. Sistem kerja aplikasi ini adalah dengan memecah susunan kalimat menjadi kata
kemudian dari kata tersebut oleh sistem akan dicari kunci yang membuat aplikasi dapat
menjawab dengan benar. Dari hasil penelitian dengan menginputkan kalimat-kalimat yang
berhubungan dan tidak dengan kategori, aplikasi ini mampu mengenali kata kunci pada
kalimat-kalimat tersebut. Hal ini mengacu pada hasil pengujian yang didapatkan persentase
sebesar Sangat Setuju 48,88% dan Setuju 51,22% dari 25 responden dengan beberapa
kalimat masukan.

SISTEM PENDUKUNG PENGAMBILAN KEPUTUSAN DAN SISTEM PAKAR


Keberhasilan pengambilan keputusan tidak terpisah dengan pengalaman dan kepakaran pelaku yang terlibat. Pemanfaatan kepakaran merupakan tuntutan urgent dalam pengambilan keputusan pada berbagai hirarki lembaga publik, bisnis dan kemasyarakatan. Keterbatasan untuk melibatkan pakar berakibat tidak efektif dan efisiennya pengambilan keputusan tersebut.
Seiring dengan kemajuan teknologi informasi dan sistem cerdas telah memungkinkan mengintegrasikan sistem pakar kedalam sistem pengambilan keputusan, sehingga dapat meningkatkan efektivitas dan efisiensi penerapannya.
Buku ini sangat sesuai dibaca oleh kalangan staf pengajar perguruan  tinggi, mahasiswa program sarjana dan pascasarjana, peneliti, industri, pemerhati dan praktisi sistem pengambilan keputusan, sistem pakar dan komputasi cerdas, karena buku ini membahas:
• Konsep, struktur, pendekatan dan tahapan pengembangan sistem pengambilan keputusan dan sistem pakar,
• Teknik-teknik pendukung pengambilan keputusan strategis berbasis indeks kinerja, proses hirarki analitik (AHP), pemodelan dan inteprestasi struktural (ISM),
• Prinsip teknik komputasi lunak: komputasi fuzzy dan jaringan  syaraf tiruan,
• Bunga rampai contoh sukses penerapan yang dilengkapi dengan manual singkat perangkat lunak pengembang sistem pengambilan keputusan dan sistem pakar.

Kepakaran merupakan perihal yang sangat berharga namun langka. Pemanfaatan kepakaran merupakan tuntutan urgent dalam penyelesaian perihal manajerial dan keteknikan. Keterbatasan untuk melibatkan pakar berakibat tidak efektifnya penanganan perihal tersebut.
Seiring dengan kemajuan teknologi informasi dan sistem cerdas telah memungkinkan memindahkan kepakaran dari manusia ke sistem komputer, sehingga memungkinkan anda memanfaatkan kepakaran sekelompok orang tanpa harus mendatangkan pakar tersebut. Sebagai pecinta, pemerhati dan praktisi sistem dan teknologi informasi, sistem dan komputasi cerdik serta penerapannya pada  manajemen dan keteknikan, anda perlu membaca buku ini, karena buku ini membahas tentang:
• Sistem dan Sitem Pakar;
• Struktur dan Metode Pengembangan Sistem Pakar;
• Penerapan Sistem Pakar pada Keteknikan dan Manajemen;
• Integrasi Jaringan Neural dan Sistem Fuzzy dalam Sistem Pakar;
• Bunga Rampai Penerapan Sistem Cerdik dalam Keteknikan dan Manajemen; dan
• Manual Singkat Perangkat Lunak Pengembang Sistem Pakar.

Permainan maze atau labirin adalah permainan puzzle yang memiliki jalurjalur
yang bercabang dan mengharuskan pemain untuk mencari rute yang benar
dari jalur-jalur ini untuk dapat mencapai target. Pada permainan maze biasa,
pemain akan mencari jalur untuk mencapai target, namun dalam User Costumized
Maze, pemain tidak mencari jalur tersebut namun diminta untuk menempatkan
target di sembarang tempat yang diijinkan dan merancang kembali maze yang
sudah ada dengan menggeser penghalang-penghalang yang tersedia untuk
menyulitkan pencarian jalur menuju target.
Pencarian jalur akan dilakukan oleh komputer dengan agen cerdas yang
ada di permainan ini. Selain mencari jalur, komputer juga akan mengumpulkan
nilai (score) dengan cara mengumpulkan benda-benda dengan nilai tertentu yang
telah diletakkan di jalur-jalur maze. Pemain dinyatakan menang apabila agen
cerdas tidak dapat menemukan goal sesuai batas maksimum langkah yang telah
ditentukan atau tidak berhasil mengumpulkan score minimum yang telah
ditentukan. Pemain dapat mengatur kriteria misi yang akan dilakukan komputer.

Kelas 1 E Nama/NPM: Dosen Pengampu: Zaenuddin, S.Kom, M.Kom. PROGRAM STUDI S1 TEKNIK INFORMATIKA FAKULTAS TEKNOLOGI INFORMASI UNIVERSITAS ISLAM KALIMANTAN (UNISKA) MUHAMMAD ARSYAD AL-BANJARY BANJARMASIN 2015 KATA PENGANTAR Puji syukur kami panjatkan kepada Allah SWT yang Maha Pengasih dan Penyayang, atas berkat, hikmat dan anugrah-Nya kami dapat menyelesaikan makalah ini dengan judul "SISTEM PAKAR". Kami menyadari bahwa dalam penulisan makalah ini masih terdapat banyak kekurangan karena kemampuan, keterbatasan pengetahuan serta kurangnya pengalaman dari diri kami. Selama penyusunan makalah kami banyak memperoleh bimbingan, saran, nasehat, serta bantuan yang sangat besar dari berbagai pihak, maka pada kesempatan ini kami mengucapkan banyak terima kasih yang sebesar-besarnya. Akhir kata, semoga Allah SWT selalu melimpahkan rahmat dan anugrah-Nya kepada semua pihak yang telah membantu kami dalam menyusun makalah ini. Kami berharap semoga makalah ini dapat bermanfaat bagi semua pihak yang membutuhkannya.

Information technology can hardly be separated from various aspects of human life. One of the advancement of information technology is intelligent system based called expert system. Expert system is a system in the field of expertise that helps expert assistants to produce an expert diagnosis to solve a problem. Malnutrition is a condition of a person's condition that is nutritional deficiency is still an unresolved problem. Often many malnutrition experienced by infants under five years (toddlers) who will become the nation's successor. Hospitals and health centers as a means of monitoring the nutrition of children do not have a definite indicator that determines that the child is declared malnutrition or malnutrition, it often occurs human error or human error in analyzing the occurrence of early symptoms of malnutrition in children. This system was developed by using PHP programming language and MySQL database as database and inference used by Forward Chaining Method. Expert systems to identify malnutrition in these children will be able to determine and analyze and provide a picture of the cause of malnutrition in children and provide solutions to the community based on symptoms selected by the user.

The World Health Organization (WHO) estimates that
there will be about 20 million deaths due to cardiovascular disease
and lung in 2015. Thus, the current Cardiovascular Disease largest
contributor to global mortality rate of single and will continue to
dominate the mortality trend in the future. Besides the limited
number of medical personnel who are able to diagnose the early
symptoms of cardiovascular disease and lung increases the amount
of ignorance someone who has the disease. Therefore, the
diagnosis of the disease must be done quickly and accurately.
Expert systems are offered as a second choice after specialist
medical personnel. By using Expert System Development Life
Cycle (ESDLC), the application of expert systems and rule-based
forward chaining reasoning, simulation diagnose cardiovascular
disease and lung providing solutions based on existing symptoms.

Abstrak -Sistem pakar merupakan salah satu bagian dari kecerdasan buatan yang akhir-akhir ini mengalami perkembangan yang sangat pesat. Sistem ini dirancang untuk dapat menirukan keahlian seorang pakar dalam menjawab pertanyaan dan menyelesaikan suatu permasalahan khususnya dibidang kesehatan. Penelitian ini bertujuan untuk merancang aplikasi sistem pakar untuk melakukan deteksi dini penyakit TBC yang dapat digunakan untuk membantu dokter memberikan penyuluhan kepada masyarakat tentang bahaya yang ditimbulkan penyakit Tuberkulosis dengan metode forward chaining. Perancangan aplikasi ini dibuat dengan bahasa pemograman Borland Delphi Versi 10 dan database Microsoft Access 2003. Melalui aplikasi ini, pengguna dapat melakukan konsultasi dengan sistem layaknya berkonsultasi dengan seorang pakar untuk mendeteksi gejala yang terjadi pada pengguna serta menemukan solusi atas permasalahan yang dihadapi.

Dalam melakukan perekrutan karyawan, perusahaan melakukan psikotes. Psikologi tes (psikotes) digunakan untuk melakukan penilaian terhadap individual seorang karyawan disebut dengan tes papikostik. Perekrutan karyawan dalam perusahaan tentunya mengikutsertakan jumlah yang banyak.Untuk menyikapi hal tersebut dalam melakukan tes papikostik membutuhkan waktu yang lama jika dilaksanakan oleh seorang psikolog dalam menilai hasil calon karyawan. Untuk menanggulangi masalah tersebut dibutuhkan sebuah sistem yang dirancang dengan memberikan keilmuan seorang pakar atau lebih dikenal dengan nama system pakar, menggunakan metoda forward chaining . Dimana bentuk system, user akan diminta mengerjakan soal sebanyak 90 butir yang mana hasilnya akan membentuk dari penilaian dari papikostik itu sendiri meliputi nilai kepemimpinan, gaya kerja, arak kerja, ketaatan, aktifitas, sifat, pergaulan. Sehingga hasil dari system tes papikostik memudahkan perusahaan menilai karyawan yang akan mereka rekrut dengan waktu yang relative singkat dan biaya murah.

Teknologi Informasi begitu pesatnya berkembang dan dampaknya telah kita rasakan. Berbagai kemudahan yang kita terima, seperti kemudahan untuk memperoleh informasi melalui telepon seluler dan internet. Kemudahan dalam bertransaksi dengan menggunakan kartu kredit atau kartu debit dan kemudahan untuk mengambil uang di ATM adalah kemajuan Teknologi Informasi.

Diagnosa gangguan autisme pada anak secara dini merupakan hal penting dalam proses tumbuh kembang anak. Namun pengetahuan publik atau orangtua soal autisme dinilai masih rendah. Imbasnya kerap terjadi penyandang autis terdiskriminasi dan keluarga penderita tidak tahu ke mana harus mencari pertolongan terapinya. Di kota besar memang masyarakat sudah mulai mengenal autis. Namun di banyak daerah, banyak yang belum paham soal autisme dan tidak memiliki sarana penanganannya. Sistem pakar adalah sistem berbasis komputer yang menggunakan pengetahuan, fakta dan teknik penalaran dalam memecahkan masalah yang biasanya hanya dapat dipecahkan oleh seorang pakar dalam bidang tertentu. Penggunaan sistem pakar tersebut akan lebih mudah ketika diimplementasikan ke dalam aplikasi berbasis web, selain perangkat komputer dan internet yang sudah banyak dimiliki oleh sebagian besar masyarakat, juga dapat diakses melalui media mobile yang sudah semakin canggih sekarang ini dengan akses internet dan browser mobile dimanapun dan kapanpun. Pada penelitian ini gangguan autisme pada anak dapat didiagnosa secara dini dengan mendeteksi 3 macam jenis gangguan menggunakan metode Certainty Factor dengan inputan gejala dari pengguna. Sistem pakar ini diimplementasikan menggunakan bahasa pemrograman PHP yang terintegrasi dengan database MySQL. Pengujian yang digunakan yaitu pengujian validasi (pengujian black box) dan pengujian akurasi sistem pakar. Hasil pengujian validasi yaitu 100% yang menunjukkan bahwa fungsionalitas sistem dapat berjalan dengan baik sesuai dengan daftar kebutuhan. Hasil pengujian akurasi yaitu 85% yang menunjukkan bahwa sistem pakar dapat berfungsi dengan cukup baik sesuai dengan metode Certainty Factor.

Aturan dari Sistem Informasi Manajemen secara luas digambarkan dan dianalisa untuk memenuhi kegiatan yang bersangkutan mengenai pengambilan keputusan. Proses pengambilan keputusan ini merupakan sebuah kegiatan yang harus dilakukan oleh manajer tingkat atas atau eksekutif management dalam sebuah organisasi bisnis, yang selanjutnya dikembangkan dalam aktivitas pengotomasian pengambilan keputusan. SIM pada umumnya dibuat untuk meningkatkan keefektivitasan dalam proses pengambilan keputusan.

JURUSAN TEKNIK INFORMATIKA FAKULTAS TEKNOLOGI INFORMASI BANDUNG 2014 2 KATA PENGANTAR Puji syukur penulis panjatkan kehadirat Tuhan Yang Maha Esa oleh karena kuasa dan kasih yang diberikan kepada penulis, sehingga makalah ini dapat terselesaikan. Penulisan makalah ini merupakan karya tulis sederhana dan merupakan salah satu syarat untuk memperoleh kelulusan di Mata Kuliah Kecerdasan Buatan, dosen E.J. Soelaiman, MSc. Dalam penulisan makalah ini, penulis sadar akan keterbatasan kemampuan dan pengetahuan yang penulis miliki sehingga mungkin pembaca akan menemui banyak kekurangan karena itu kritik dan saran sangat diharapkan.

Expert systems (expert systems) in general is trying to adopt a system of human knowledge into a computer, so the computer can resolve the problem as was done by the experts. Or in other words, the expert system is a system designed and implemented with the help of a specific programming language to be able to resolve the problem as done by experts. In this case I tried to implement an expert system to diagnose sexually transmitted disease from the symptoms and the causes of Sexually Transmitted Disease. The purpose of this paper is to build a knowledge-based system on Sexually Transmitted Disease using backward chaining method that will be displayed in the form of a website using PHP programming and MySQL database.

ABSTRAK Sistem pakar merupakan teknologi berbasis pengetahuan, fakta dan penalaran yang dapat digunakan untuk menyelesaikan berbagai masalah dalam berbagai disiplin ilmu diantaranya adalah masalah diagnosis. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan membangun suatu aplikasi berbasis sistem pakar yang dapat digunakan untuk mendeteksi kerusakan pada komputer dengen metode backward chaining. Perancangan aplikasi ini dibuat dengan bahasa pemrograman PHP dan database server MySQL sehingga merupakan sistem yang berbasis web supaya mudah dan cepat diakses para pengguna komputer. Melalui aplikasi ini, pengguna komputer dapat melihat tanda-tanda kerusakan komputer dengan sistem yang mendeteksi kerusakan yang terjadi pada perangkat keras komputer serta menemukan solusi atas permasalahan yang dihadapi. Dari hasil pengujian ini menunjukkkan bahwa sistem dapat bekerja dengan baik dan mampu memberikan pemecahan permasalahan atas macam, jenis ciri-ciri dan saran layaknya seorang pakar (expert) dibidangnya dalam memberikan nasehat seputar kerusakan komputer. Kata Kunci : Sistem Pakar, Kerusakan Komputer, dan Backward Chaining 1. PENDAHULUAN A. Latar Belakang Saat ini, komputer merupakan perangkat yang sangat membantu pekerjaan manusia. Hampir semua bidang memanfaatkan komputer untuk menyelesaikan pekerjaan manusia. Sejalan dengan itu, diperlukan pengetahuan komputer yang cukup baik untuk mengantisipasi terjadinya kerusakan komputer karena permasalahan kerusakan komputer merupakan masalah yang cukup kompleks. Ini dapat dimaklumi karena banyaknya user yang kurang memiliki pengetahuan dalam komputer, khususnya dalam menangani kerusakan komputer. Permaslahan kerusakan komputer secara garis besar dapat dibedakan dalam dua kategori yaitu kerusakan perangkat keras (hardware) dan kerusakan pada perangkat lunak (software). Banyak sekali user yang mengeluarkan biaya yang tidak sedikit hanya untuk memperbaiki

DAFTAR ISI
Bab 1 Pendahuluan
1.1 Gambaran Umum
1.2 Tujuan
1.3 Topik yang Dibahas
1.4 Pustaka Acuan
Bab 2 Sistem Pakar dalam Kecerdasan Buatan
2.1 Bidang Kecerdasan Buatan
2.2 Ide Dibuatnya Sistem Pakar
2.3 Definisi Sistem Pakar
2.4 Pengolahan Bahasa Alami
2.5 Sistem Pakar Dibandingkan dengan Sistem Lain
2.6 Hubungan Sistem Pakar dan Sistem Pendukung Keputusan
2.7 Dukungan dari Pengambilan Keputusan
2.8 Proses Pengambilan Keputusan
Bab 3 Sistem Pakar
3.1 Konsep Dasar Sistem Pakar
3.2 Struktur Sistem Pakar
3.3 Elemen Manusia dalam Sistem Pakar
3.4 Keuntungan Sistem Pakar
3.5 Permasalahan dan Keterbatasan Sistem Pakar
3.6 Jenis-jenis Sistem Pakar
Bab 4 Membangun Sistem Pakar
4.1 Bidang Permasalahan yang Ditangani Sistem Pakar
4.2 Tahapan Membangun Sistem Pakar
4.3 Membangun Shell Sistem Pakar yang Spesifik
4.4 Ringkasan Pembangunan Sistem Pakar
Bab 5 Sistem Pakar Berbasis Pengetahuan
5.1 Pengertian
5.2 Rule dan Rangkaian Rule
5.3 Pemilihan Forward dan Backward Chaining
5.4 Forward Chaining
5.5 Backward Chaining
5.6 Desain Implementasi Stuktur
5.7 Desain Implementasi Forward Chaining
5.8 Desain Implementasi Backward Chaining
5.9 Diagram Alur untuk Forward Chaining
5.10 Diagram Alur untuk Backward Chaining
5.11 Contoh Kasus untuk Forward Chaining
5.12 Contoh Kasus untuk Backward Chaining
Bab 6 Confidence Factor pada SBP
6.1 Confidence Factor
6.2 CF Aktual Rule untuk Rule dengan Operator AND
6.3 CF Aktual Rule untuk Rule dengan Operator OR
6.4 CF Aktual Rule untuk Rule dengan Operator AND/OR
6.5 Pengembangan Program Forward dan Backward Chaining
Bab 7 Algoritma Genetika
7.1 Pendahuluan
7.2 Struktur Umum Algoritma Genetika
7.3 Eksploitasi dan Eksplorasi
7.4 Pencarian Berdasarkan Populasi
7.5 Keuntungan Utama
7.6 Program Algoritma Genetika Sederhana
Bab 8 Ripple Down Rules
8.1 Representasi Pengetahuan dan RDR
8.2 Pengetahuan dalam Evolusi di RDR
8.3 Fitur Kunci Suksesnya RDR
8.4 Inferensia dan Akuisisi Pengetahuan
Bab 9 Multiple Classification Ripple Down Rules
9.1 Pendahuluan
9.2 Inferensia
9.3 Akuisisi Pengetahuan
9.4 Akuisisi Klasifikasi Baru
9.5 Melokalisasi Rule
9.6 Mendapatkan Kondisi Rule – Validasi Rule
Bab 10 Pemrograman RDR
10.1 Ringkasan RDR
10.2 RDR Tree
10.3 Cornerstone Cases
10.4 Struktur Data
Bab 11 Sistem Fuzzy
11.1 Logika Fuzzy
11.2 Ketidaktepatan dan Ketidakpastian
11.3 Variabel Linguistik, Nilai Linguistik dan Istilah Linguistik
11.4 Fuzzy Set dan Fungsi Anggota
11.5 Model Sistem Pakar Fuzzy
Bab 12 Aplikasi GA dan Fuzzy Set pada RDB (1)
12.1 Konsep Dasar Fuzzy Set
12.2 Fuzzy Set pada Database Relasional
12.3 Derajat Kemiripan
12.4 Rumus-rumus yang Digunakan
12.5 Contoh Kasus
Bab 13 Aplikasi GA dan Fuzzy Set pada RDB (2)
13.1 Database Relasional yang Dipakai
13.2 Fungsi Anggota dari Istilah Linguistik yang Dipakai
13.3 Relasi Terfuzzifikasi
13.4 Format Gen pada Kromosom
13.5 Menghitung Nilai Fitness Kromosom
13.6 Contoh Kasus
Bab 14 Aplikasi Fuzzy Set pada Intelligent Car Agent
14.1 Tujuan
14.2 Implementasi Agen
14.3 Pengetahuan dari Intelligent Car Agent
14.4 Algoritma
14.5 Graf
14.6 Jalannya Program
14.7 Hasil dan Jalannya Program
14.8 Kemungkinan Pengembangan
Bab 15 Genetic Simulated Annealing
15.1 Simulated Annealing
15.2 Genetic Simulated Annealing
15.3 Cara Kerja GSA
15.4 Kesimpulan
Bab 16 Aplikasi GSA pada RDB (1)
16.1 Konsep Dasar Fuzzy Set
16.2 Fuzzy Set pada Database Relasional
16.3 Derajat Kemiripan
16.4 Rumus-rumus yang Digunakan
16.4 Estimasi Nilai Null dalam RDB dengan GSA
16.5 Percobaan
Bab 17 Aplikasi GSA pada RDB (2)
17.1 Permasalahan Estimasi Nilai Null Majemuk
17.2 Percobaan
Bab 18 Variable-Centered Intelligent Rule System
18.1 Gambaran Umum
18.2 Motivasi
18.3 Metode
18.4 Modifikasi
18.5 Definisi Istilah
18.6 Arsitektur Sistem
18.7 Variable-Centered Rule Structure
18.7.1 Node Structure
18.7.2 Rule Structure
18.8 Perbaikan Pengetahuan
18.8.1 Variable Analysis
18.8.2 Value Analysis
18.8.3 Rule Generation
18.9 Pembangunan Pengetahuan
18.10 Inferensia Pengetahuan
18.10.1 Mekanisme Inferensia RDR
18.10.2 Mekanisme Inferensia RBS
18.11 Knowledge Base Transformation
18.12 Evaluasi Sistem
18.13 Kesimpulan
18.14 Riset di Masa Depan
Daftar Pustaka

Terbatasnya informasi mengenai penyakit pada anak membuat para orang tua kesulitan untuk memprediksi penyakit yang diderita oleh anak mereka. Untuk orang tua yang baru memiliki anak, hal ini merupakan hal yang baru bagi mereka. Para orang tua lebih memilih untuk mempercayakan hal diagnosa penyakit kepada pakar atau dokter yang ahli tentang kesehatan, peran dokter spesialis anak dalam hal penanggulangan penyakit pada anak sangat diperlukan tapi sering kali terbentur pada terbatasnya jumlah dokter spesialis anak sedangkan yang harus ditangani cukup banyak.
Penelitian yang dilakukan adalah membuat aplikasi sistem pakar diagnosa awal penyakit pada anak menggunakan metode forward chaining berbasis web. Sistem yang dapat digunakan untuk menyelesaikan suatu permasalahan yang membutuhkan suatu keahlian khusus. Teknik penalaran yang digunakan adalah penalaran runut maju atau forward chaining. Dengan metode forward chaining diagnosa dilakukan dengan memulai dari sekumpulan gejala-gejala dengan mencari kaidah yang cocok nantinya dapat melihat kesimpulan dari hasil analisa dan menentukan jenis penyakit pada anak.
Tujuan dari penelitian ini adalah membuat aplikasi sistem pakar yang mampu mengidentifikasi atau mendiagnosa penyakit pada anak, pembuatan aplikasi sistem pakar ini menggunakan pemrograman PHP dan dan basis data menggunakan MySql.

SISTEM PAKAR DIAGNOSA KERUSAKAN PADA AIR CONDITIONER  SPLIT DENGAN METODE CERTAINTY FACTOR BERBASIS WEB
Moch. Arif Maradhon[1], Ade Eviyanti, S.Kom[2]
Fakultas Teknik, Jurusan Teknik Informatika
Universitas Muhammadiyah Sidoarjo
[email protected][1], [email protected] [2]
ABSTRAK
Dengan perkembangan teknologi saat ini, maka perlu  diketahui banyak kita temukan industri elektronik yang membuat inovasi baru untuk memenuhi kebutuhan manusia, salah satunya yaitu AC (Air Conditioner) Split yang merupakan salah satu jenis AC paling sederhana dan banyak digunakan oleh masyarakat setempat untuk mengkondisikan udara dalam suatu ruangan dengan suhu yang telah ditentukkan. Karena kurangnya informasi yang didapat oleh masyarakat tentang kerusakan yang biasa terjadi pada AC Split maka dengan adanya teknologi yang terkomputerisasi yang dapat membantu pengguna AC Split dalam menentukkan kerusakan yang terjadi pada AC Split, dengan menentukkan gejala-gejala yang terjadi. Sistem pakar yang merupakan sebuah aplikasi yang terkomputerisasi yang dirancang untuk memodelkan kemampuan menyelesaikan masalah seperti layaknya seorang pakar(human expert). Dalam sistem pakar ada beberapa metode yang digunakan untuk menentukkan suatu permasalahan salah satunya yaitu metode certainty factor (faktor kepastian) yang menunjukkan besarnya nilai kepercayaan pengguna dalam menentukkan suatu kerusakan pada AC Split.
Aplikasi sistem pakar ini menghasilkan keluaran berupa aplikasi yang dapat digunakan untuk mendiagnosa kerusakan pada AC Split berdasarkan gejala yang diperoleh melaui pendekatan dari seorang pakar (teknisi AC) maupun media literatur lainnya.Sistem ini juga menampilkan besarnya kepercayaan pengguna terhadap  gejala kerusakan yang terjadi pada AC Split . besarnya nilai kepercayaan tersebut merupakan hasil perhitungan dengan metode certainty factor
Dalam proses pengujian sistem pakar, untuk mengatasi nilai derajat kepercayaan atau faktor kepastian data yang diperoleh dari hasil konsultasi yang dilakukan oleh pengguna pada sistem pakar diagnosa kerusakan pada AC Split dengan menggunakan metode certainty factor menghasilkan nilai keakuratan diagnosa mencapai 92,71%. Diharapkan sistem pakar ini nantinya dapat dikembangkan ke dalam platfrom lainnya.
Kata kunci : Air Conditioner Split, Certainty Factor, Sistem Pakar

Rematik merupakan penyakit yang menyerang bagian tubuh pada anggota gerak, seperti pada sendi, otot, tulang dan jaringan sekitar sendi. Keluhan yang lain yang sering muncul adalah rasa nyeri, kaku, bengkak sampai keterbatasan pergerakan anggota tubuh. Nyeri rematik hampir sama pada saat nyeri keseleo. Namun, pada rematik disertai peradangan pada persendian dan kulit terlihat memerah yang diakibatkan karena peradangan.
Penelitian ini membahas tentang aplikasi sistem pakar untuk mendiagnosis penyakit remtik yang digunakan untuk penelitian terdiri dari 13 gejala dan 3 penyakit remtik. Sistem pakar yang dibangun menggunakan metode Naïve Bayes Classifier. Terdapat dua tahapan kerja dari aplikasi ini. Pertama, sistem memberikan jawaban berdasarkan gejala yang dialami. Kedua, sistem akan secara otomatis menampilkan hasil diagnosis dari penyakit remtik yang diderita oleh orang melalui perhitungan Naïve Bayes Classifier.

Artificial Intellegence (AI) atau dikenal dengan kecerdasan buatan adalah kemampuan mesin untuk berlaku cerdas dalam mengambil keputusan. Kecerdasan tersebut melakukan hal-hal yang mengadopsi keahlian manusia dalam mencapai kinerja tugas koginitif, yaitu sesuai potensi intelektualnnya bisa saja meliputi pengetahuan, pemahaman, penerapan, analisa hingga sampai evaluasi. Kualifikasi manusia tersebut adalah orang-orang yang terampil, berkualifikasi hinga kualitas hidup yang tinggi. Biasanya kecerdasan buatan digunakan dalam ilmu komputer dengan penyelesaian menggunakan aljabar dan diferensial persamaan. Sejarah AI diprakarsai pertama kali pada tahun 1943 oleh McCulloch dan rekan penulsinya Walter Pitts yang telah menghasilkan model neuron otak yang setara dengan mesin Turing. Pada tahun 1950 peneliti lain yaitu Shannon memiliki gagasan tentang permainan catur dengan mencoba kemungkinan 101320 gerak. Pada era harapan baru, mulai bermunculan ide-ide hebat dengan diperkenalkannya komputer yang multitasking yaitu komputer dapat melakukan banyak persoalan di tahun 1956 hingga akhir 1960. Di tahun 1958 bidang AI menghasilkan program Advice Taker oleh penemu John McCarthy, program ini dapat menemukan solusi masalah secara umum. Sehingga pada akhir tahun 1960 dan awal 1970 para peneliti berjanji membuat mesin cerdas yang mampu melebihi sistem kerja manusia. Namun, karena merasa klaim terlalu optimis dan masalah yang akan diselesaikan terlalu meluas sehingga pendekatan penyelesaian tidak tepat dalam penggunaanya. Tugas terlalu sulit dipecahkan, sehingga semua di tahun 1966 pemerintah AS dan 1971 pemerintah Inggris membatalkan dan menghentikan penelitian. Para peneliti mulai membatasi masalah yang akan diselesaikan dengan AI awal tahun 1970 sampai pertegahan 1980. Proyek DENDRAL dicetuskan para peneliti, ide yang diadopsi dari pengetahuan ahli Kimia dengan metodologi sistem pakar. Proyek ini menekankan metode pencarian heuristic dan teknik penalaran. Kemudian disusul proyek MYCIN yaitu sistem pakar diagnosis infeksi penyakit darah dan EMYCIN aplikasi variasi diagnostik. MYCIN pun terus memperbaharui beberapa fitu baru

Softlens adalah sejenis lensa kontak yang dibuat dari bahan yang bersifat “soft”, yaitu silicon hydrogen, sehingga dinamakan softlens. Selain softlens, jenis lensa kontak lainnya adalah “rigid lens” yang kurang diminati karena keras dan kurang nyaman digunakan. Softlens digunakan untuk tujuan memperbaiki penglihatan dan juga untuk mengubah penampilan seseorang. Softlens yang digunakan untuk mengubah penampilan disebut juga cosmetic softlens. Di Negara-negara seperti Amerika Serikat, Inggris, dan Kanada, cosmetic softlens digolongkan sebagai alat medis, dengan dokter ahli mata, juga diperlukan pemeriksaan mata secara berkala bila cosmetic softlens tersebut digunakan dalam jangka waktu lama. Hal ini disebabkan karena potensi terjadinya iritasi mata, mata merah dan infeksi pada pengguna softlens. Untuk itu diperlukan sebuah Sistem Pakar untuk  membantu dalam mendiagnosa dampak bagi pengguna softlens. Dalam membangun sistem pakar mendiagnosa dampak pengguna softlens ini menggunakan metode backward chaining atau runut balik.
Kata kunci : backward chaining, sistem pakar, dampak softlens.

Selada atau dalam bahasa ilmiah disebut Lactuca Sativa L merupakan salah satu komoditi
hortikultura yang memiliki prospek dan nilai komersial yang cukup baik apabila
dibudidayakan dengan metode hidroponik. Namun dalam pembudidayaannya dapat
mengalami gangguan/serangan hama, oleh sebab itu dibutuhkan seoang pakar untuk cara
penanggulangan yang tepat akibat dari serangan hama tersebut.  Tetapi kendala yang sering
dialami apabila mengandalkan jasa seorang pakar adalah biaya yang dikeluarkan relatif tidak
sedikit dan juga seorang pakar tidak selalu ada ditempat. Pada penelitian ini dibuat perangkat
lunak sistem pakar penanggulangan hama pada tanaman hidroponik lacuca sativa l untuk
mengatasi kasus tersebut, didesain untuk memodelkan/ mengemulasi kemampuan seorang
pakar dalam memecahkan suatu masalah yang berbasiskan pada pengetahuan pakar. Proses
pembangunan sistem pakar ini menggunakan metode pengamatan langsung, wawancara dan
studi pustaka. Pemrograman yang digunakan dalam pembangunan sistem pakar ini
menggunakan metode Fuzzy Logic Mamdani berbasis Web dengan metode pengembangan
sistem SDLC (Software Development Life Cycle) Waterfall, dibuat dengan menggunakan
bahasa pemrograman PHP, Object Oriented Programming (OOP) dan basis data yang
digunakan adalah MySQL yang akan dilakukan pada sistem operasi Linux. Dalam
pengembangan aplikasi sistem pakar ini meminta suatu input berupa jawaban dari user
mengenai gejala yang terjadi pada tanaman hidroponik lactuca sativa l dari pertanyaan yang
dihasilkan oleh komputer kemudian output yang dihasilkan berupa kemungkinan mengenai
hama yang menyerang dan solusi untuk cara penanggulangan yang tepat dalam mengatasi
masalah tersebut.  Melalui aplikasi ini, pengguna dapat melakukan konsultasi dengan sistem
layaknya berkonsultasi dengan seorang pakar untuk mendeteksi gejala yang terjadi pada
tanaman hidroponik lactuca sativa l serta menemukan solusi atas permasalahan yang dihadapi.

ABSTRAK Jadwal perkuliahan pada setiap kampus diharuskan mampu menyusun waktu yang tepat terhadap dosen pengampu mata kuliah dengan ketersedian ruangan kelas belajar beserta beberapa praktikum yang mungkin terjadi. Pengerjaan pengaturan tersebut merupakan sebuah pekerjaan yang tidaklah mudah untuk dilakukan dengan waktu yang singkat. Pada dewasa ini beberapa kampus masih dijumpai metode pengaturan jadwal yang menggunakan sistem manual. Tentu saja pengaturan jadwal perkuliahan tersebut sulit dilakukan dan memiliki resiko tabrakan jadwal yang pasti muncul dengan metode ini. Maka dengan adanya bantuan teknologi terbaru yakni sebuah sistem pakar, dapat dimanfaatkan untuk membantu menetapkan aturan – aturan jadwal perkuliahan yang nantinya akan dimasukkan kedalam sistem dan didesain untuk menghindari terjadinya konflik atau tabrakan jadwal dari masing – masing kesediaan waktu dosen dan ketersediaan ruangan yang ada dengan menggunakan sebuah metode yang disebut Rantai Ikatan Pelacakan Kedepan (Forward Chainning).

Angka Kematian Ibu (AKI) di Indonesia sangat tinggi, sehingga  masalah kesehatan ibu merupakan masalah nasional. Masalah ini perlu mendapatkan prioritas utama, terutama terhadap ibu hamil. Kesehatan ibu hamil sangat menentukan terhadap pertumbuhan janin yang dikandungnya. Kehamilan dapat mengakibatkan terjadinya penurunan resistensi ibu. Penurunan ini akan memicu datangnya berbagai penyakit. Untuk itu diperlukan suatu sistem yang dapat mengidentifikasi penyakit kandungan secara cepat dan tepat. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi penyakit kandungan pada ibu hamil berdasarkan gejala yang dialami. Indentifikasi ini merupakan informasi awal yang berguna untuk mendukung keputusan dalam mengambil tindakan pencegahan. Data yang diolah dalam penelitian ini sebanyak 20 data pasien. Data ini bersumber dari Klinik Melati Kota Sungai Penuh yang berobat pada dokter ahli kandungan dr. Yandi Zulkarnaen, SpOG. Metode yang digunakan dalam mengolah data adalah Forward Chaining. Hasil terhadap penelitian ini adalah nama penyakit, deskripsi penyakit, dan solusi penanganan. Setelah dilakukan pengujian dan peritungan tingkat akurasi sistem, maka didapatkan tingkat akurasi yang baik dari hasil peritungan sistem dengan keputusan pakar sebesar 90% dari 20 data pengujian. Berdasarkan tingkat akurasi tersebut, maka sistem pakar ini sangat tepat dalam mengidentifikasi penyakit kandungan secara cepat dan tepat.

Pemeliharaan merupakan aspek penting yang tidak bisa diabaikan oleh suatu satuan dalam melakukan fungsi operasinya. Pemeliharaan harus dilaksanakan secara kontinu, cepat dan tepat sasaran sehingga  menjamin kesiap operasian alat utama sistem senjata udara (alutsistaud) yang diawaki oleh satuan operasi tersebut. Satuan radar sebagai contoh satuan operasi yang dimiliki oleh TNI Angkatan Udara tersebar di seluruh pelosok wilayah Negara Kesatuan Republik Indonesia, terutama di daerah-daerah terluar sebagai telinga
pertahanan udara Indonesia. Hal ini menyebabkan pemeliharaan berat yang dilakukan seringkali terkendala oleh masalah jarak, waktu dan personel karena pusat kegiatan pemeliharaan terletak di pulau Jawa.  Maka dari itu dibutuhkan suatu sistem terpadu yang dapat menjembatani permasalahan pemeliharaan antara satuan operasi dengan pusat pemeliharaan sehingga satuan operasi dapat memaksimalkan kesiapoperasian alutsistaud
yang dibawahinya

Abstrak Kesehatan merupakan hal yang paling berharga bagi manusia, karena siapa saja dapat mengalami gangguan kesehatan khusunya penyakit pada lambung. Kebanyakan masyarakat awam sangat kurang memperhatikan kesehatan, mereka menganggap remeh rasa sakit pada perut khususnya pada bagian lambung.Serta pola hidup yang tidak sehat sebagai faktor pemicu penyakit pada lambung. Kurangnya dokter spesialis penyakit lambung juga menjadi pemicu kendala dalam pemeranan pencegahan penyakit lambung sejak dini. Sehingga perlunya suatu teknologi yang mampu mengadopsi cara berfikir manusia yaitu teknologi kecerdasan buatan. Sistem pakar merupakan salah satu dari teknologi kecerdasan buatan. Sistem pakar ini dibuat sebagai sarana untuk membantu dokter dalam mendiagnosa dan penatalaksanaan terhadap pasien. Aplikasi ini dibuat menggunakan metode inferensi Forward Chaining dengan bahasa pemrograman Visual Basic. Penelitian ini diharapkan dapat menghasilkan aplikasi sistem pakar untuk mengidentifikasi penyakit pada lambung dengan keluaran berupa kemungkinan penyakit disertai pengobatannya. Diharapkan dibuatnya sistem pakar ini akan membantu dokter dan pasien/pengguna dalam mengidentifikasi awal penyakit pada lambung. Kata Kunci: sistem pakar, forward chaining,penyakit lambung.

Abstract Health is the most valuable thing for humans, because anyone can experience health problems especially diseases in the stomach. Most ordinary people are very less attention to health, they underestimate the pain in the abdomen, especially on the stomach.Serta unhealthy lifestyle as a trigger factor of disease in the stomach. Lack of gastric disease specialist is also a trigger of obstacles in the role of prevention of stomach disease early on. So the need for a technology that is able to adopt the way of human thinking that is technology artificial intelligence. Expert system is one of artificial intelligence technology. This expert system is created as a means to assist doctors in diagnosing and managing patients. This application was created using Forward Chaining inference method with Visual Basic programming language. This study is expected to produce expert system application to identify the disease in the stomach with the output of the possibility of disease and its treatment. It is hoped that this expert system will help doctors and patients / users in identifying the onset of the disease in the stomach. Keyword: Expert system, Disease in The Human Stomach,forward Chaining,Visual Basic.