BAB II LANDASAN TEORI

Transkripsi

1 BAB II LANDASAN TEORI II.1 Sistem Pakar Secara umum sistem pakar (expert system) adalah sistem yang berusaha mengadopsi pengetahuan manusia ke komputer, agar komputer dapat menyelesaikan masalah seperti yang biasa dilakukan oleh para ahli (Muhammad Arhami, 2006). Sistem pakar yang baik dirancang agar dapat menyelesaikan masalah tertentu dengan meniru kerja dari para ahli. Istilah sistem pakar berasal dari knowlegde-based expert system. Istilah ini muncul karena untuk memecahkan masalah, sistem pakar menggunakan pengetahuan seorang pakar yang dimasukkan kedalam komputer. Seseorang yang bukan pakar menggunakan sistem pakar untuk meningkat kemampuan pemecahan masalah, sedangkan seorang pakar menggunakan sistem pakar untuk knowledge assistant. Berikut adalah beberapa pengertian sistem pakar menurut para ahli. 1. Turban (2001, p402) Sistem pakar adalah sebuah sistem yang menggunakan pengetahuan manusia dimana pengetahuan tersebut dimasukkan ke dalam sebuah komputer dan kemudian digunakan untuk menyelesaikan masalah-masalah yang biasanya membutuhkan kepakaran atau keahlian manusia. (Sutojo, T : 160 : 2011) 2. Jackson (1999, p3) Sistem pakar adalah program komputer yang merepresentasikan dan melakukan panalaran dengan pengetahuan beberapa pakar untuk memecahkan masalah atau memberikan saran. (Sutojo, T : 160 : 2011) 7

2 8 3. Luger dan Stubblefield (1993, p308) Sistem pakar adalah program yang berbasis pengetahuan yang menyediakan solusi kualitas pakat kepada masalah-masalah dalam bidang(domain) yang spesifik. (Sutojo, T : 160 : 2011) II.2 Komponen Sistem Pakar Menurut Kusrini (2008), Komponen sistem pakar terdiri dari : 1. Knowledge Base (Basis Pengetahuan). Knowledge Base (Basis pengetahuan) merupakan inti dari program sistem pakar karena basis pengetahuan itu merupakan presentasi pengetahuan atau knowledge representation basis pengetahuan adalah sebuah basis data yang menyimpan aturan-aturan tentang suatu domain knowledge/pengetahuan tertentu. Basis pengetahuan ini terdiri dari kumpulan objek beserta aturan dan atributnya (sifat atau cirinya), tentu saja di dalam domain tertentu. Ada 2 bentuk pendekatan basis pengetahuan yang sangat umum digunakan yaitu : a. Rule-Based Reasoning (Penalaran berbasis Aturan) Pada penalaran berbasis aturan, pengetahuan direpresentasi-kan dengan menggunakan aturan berbentuk IF-THEN. Bentuk ini digunakan jika kita memiliki sejumlah pengetahuan pakar pada suatu permasalahan tertentu, dan pakar dapat menyelesaikan masalah tersebut secara berurutan. Bentuk ini juga digunakan jika dibutuhkan penjelasan tentang jejak (langkah-langkah) pencapaian solusi.

3 9 b. Case-Based Reasoning (Penalaran berbasis Kasus). Basis pengetahuan akan berisi solusi-solusi yang telah di-capai sebelumnya, kemudian akan diturunkan suatu solusi untuk keadaan yang terjadi sekarang (fakta yang ada). Bentuk ini digunakan jika pemakai (user) menginginkan untuk tahu lebih banyak lagi pada kasus-kasus yang hampir sama (mirip). Bentuk ini juga digunakan jika kita telah memiliki sejumlah situasi atau kasus tertentu dalam basis pengetahuan. 2. Working Memory (Basis Data atau Memori Kerja). Working memory adalah bagian yang mengandung semua fakta-fakta baik fakta awal pada saat sistem beroperasi maupun fakta-fakta pada saat pengambilan kesimpulan sedang dilaksanakan selama sistem pakar beroperasi, basis data berada di dalam memori kerja. 3. Inference Engine (Mesin/Motor Inferensi). Inference Engine adalah bagian yang menyediakan mekanisme fungsi berfikir dan pola-pola penalaran sistem yang digunakan oleh seorang pakar. a. Mekanisme ini akan menganalisa masalah tertentu dan selanjutnya akan mencari jawaban atau kesimpulan yang terbaik. b. Mesin ini akan dimulai pelacakannya dengan mencocokkan kaidah-kaidah dalam basis pengetahuan dengan fakta-fakta yang ada dalam basis data. II.2.1 Pemindahan Kepakaran(Transferring Expertise) 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 :

4 10 1. Akuisisi pengetahuan (dari pakar atau sumber lain) 2. Representasi pengetahuan (pada komputer) 3. Inferensi pengetahuan 4. Pemindahan pengetahuan ke pengguna. II.2.2 Inferensi (Inferencing) 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. II.2.3 Aturan-aturan(Rule) Kebanyakan software sistem pakar komersial adalah sistem yang berbasis rule(rule-based systems), yaitu pengetahuan disimpan terutama dalam bentuk rule, sebagai prosedur-prosedur pemecahan masalah. II.2.4 Kemampuan Menjelaskan(Explanation Capability) Fasilitas lain dari sistem pakar adalah kemampuannya untuk menjelaskan saran atau rekomendasi yang diberikannya. Penjelasan dilakukan dalam subsistem yang disebut subsistem penjelasan, bagian dari sistem ini memungkinkan sistem untuk memeriksa penalaran yang dibuatnya sendiri dan menjelaskan operasioperasinya. Karakterisktik dan kemampuan yang dimiliki oleh sistem pakar berbeda dengan sistem konvensional. Perbedaan ini ditunjukkan pada Tabel 2.1

5 11 Tabel II.1 Perbedaan Karakteristik Sistem Konvensional Informasi dan pengolahannya biasanya digabungkan dalam satu program berurutan Program tidak membuat kesalahan ( yang membuat kesalahan; pemrograman atau pengguna). Biasanya tidak menjelaskan mengapa data masukan diperlukan atau bagaimana output dihasilkan. Perubahan program sangat menyulitkan Sistem hanya bisa beroperasi setelah lengkap atau selesai. Eksekusi dilakukan langkah demi langkah (algoritmik). Perlu informasi lengkap agar bisa beroperasi. Manipulasi efektif dari basis data yang benar. Menggunakan data Tujuan utama: efesiensi Mudah berurusan dengan data kuantitatif Menangkap, menambah, dan mendistribusikan akses ke data numerik atau informasi Sistem Pakar Basis pengetahuan secara nyata dipisahkan dari mekanisme inferensi. Program dapat berbuat kesalahan. Penjelasan merupakan bagian terpenting dari semua sistem pakar. Perubahan dalam aturan-aturan mudah dilakukan. Sistem dapat beroperasi hanya dengan aturan-aturan yang sedikit (sebagai prototipe awal). Eksekusi dilakukan dengan menggunakan beuristik dan logika pada seluruh basis pengetahuan. Dapat beroperasi dengan informasi yang tidak lengkap atau mengandung ketidakpastian. Manipulasi efektif dari basis pengetahuan yang besar. Menggunakan pengetahuan Tujuan utama : efektivitas Mudah berurusan dengan data kualitatif Menangkap, menambah, dan mendistribusikan akses ke pertimbangan dan pengetahuan. Sumber : Kecerdasan Buatan (Sutojo, T :2011dkk) II.3 Motor Inferensi (Inference Engine) Inferensi merupakan proses untuk menghasilkan informasi dari fakta yang diketahui atau diasumsikan. Inferensi adalah konklusi logis (logical conclusion) atau implikasi berdasarkan informasi yang tersedia. Ketika representasi pengetahuan pada bagian knowledge based telah lengkap atau paling tidak telah

6 12 berada pada level yang cukup akurat, maka representasi pengetahuan tersebut telah siap digunakan. Inference engine merupakan modul yang berisi program tentang bagaimana mengendalikan proses reasoning. Ada dua metode inferensi yang penting dalam sistem pakar, yaitu runut maju (forward chaining) dan runut balik (backward chaining) (Kusrini, 2008, hal: 8). II.3.1 Runut Maju (Forward Chaining) Forward Chaining adalah penalaran dari fakta menuju konklusi yang didapat dari fakta (Muhammad Arhami, 2005). 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. II.3.2 Runut Balik (Backward Chaining) Backward Chaining adalah metode inferensi yang bekerja mundur ke arah kondisi awal. Proses diawali dari goal (yang berada dibagian THEN dari rules IF- THEN). Kemudian pencarian mulai dimulai untuk mencocokkan apakah fakta - fakta yang ada cocok dengan premis premis dibagian IF. Jika cocok, rule dieksekusi, kemudian hipotesis di bagian THEN ditempatkan di basis data sebagai

7 13 fakta baru. Jika tidak cocok, simpan premis di bagian IF ke dalam stack sebagai subgoal. Proses ini berakhir jika Goal ditemukan atau tidak ada rule yang bisa. II.4 Tahapan Pengembangan Sistem Pakar Terdapat 6 tahap atau fase dalam pengembangan sistem pakar seperti digambarkan pada Gambar 2.5. Penjelasan berikut merupakan penjelasan secara garis besar tentang fase-fase pengembangan tersebut. 1. Identifikasi Tahap ini merupakan tahap penentuan hal-hal penting sebagai dasar dari permasalahan yang akan dianalisi. Tahap ini merupakan tahap untuk mengkaji dan membatasi masalah yang akan diimplementasikan dalam sistem. Setiap masalah yang diidentifikasikan harus dicari solusinya, fasilitas yang akan dikembangkan, penentuan jenis bahasa pemrograman dan tujuan yang ingin dicapai dari proses pengembangan tersebut. Apabila proses identifikasi masalah dilakukan dengan benar maka akan dicapai hasil yang optimal. 2. Konseptualisasi Hasil dari identifikasi masalah dikonseptualisasikan dalam bnetuk relasi antar data, hubungan antar pengetahuan dan konsep-konsep penting dan ideal yang akan diterapkan dalam sistem. Konseptualisasi juga menganalisis data-data penting yang harus didalami bersama dengan pakar dibidang permasalahan tersebut.

8 14 3. Formalisasi Apabila tahap konseptualisasi selesai dilakukan, maka tahap formalisasi konsep-konsep tersebut diimplementasikan secara formal, misalnya memberikan kategori sistem yang akan dibangun, mempertimbangkan beberapa faktor pengambilan keputusan seperti keahlian manusia, kesulitan dan tingkat kesulitan yang mungkin terjadi, dokumentasi kerja, dan sebagainya. 4. Implementasi Apabila pengetahuan sudah diformalisasikan secara lengkap, maka tahap implementasi dapat dimulai dengan membuat garis besar masalah kemudian memecahkan masalah ke dalam modul-modul. 5. Evaluasi Sistem pakar yang selesai dibangun, perlu untuk dievaluasi untuk menguji dan menentukan kesalahannya. Hal ini merupakan hal yang umum dilakukan karena suatu sistem belum tentu sempurna setelah selesai pembuatannya sehingga proses evaluasi diperlukan untuk penyempurnaannya. 6. Pengembangan Sistem Pengembangan sistem diperlukan sehingga sistem yang dibangun tidak menjadi usang dan investasi sistem tidak sia-sia. Hal pengembangan sistem yang paling berguna adalah proses dokumentasi sistem dimana di dalamnya tersimpan semua hal penting yang menjadi tolak ukur pengembangan sistem

9 15 di masa mendatang termasuk di dalamnya adalah kamus pengetahuan masalah yang diselesaikan. Fase I Inisialisasi Kamus Definisi Masalah Kebutuhan Sistem Evaluasi Solusi Alternatif Verifikasi Pendekatan Sistem Penyesuaian Pengaturan Masukan Fase II Analisis dan Design Sistem Konseptualisasi Rancangan dan Design Strategi Pengembangan Materi Pengetahuan Komputasi Materi Kemudahan Pengenalan Analisis Efisiensi Fase III Prototype Dasar Kasus Membangun Prototype Pengujian dan Pengembangan Demonstrasi dan Kemudahan Analisis Penyelesaian Design Fase IV Pengembangan Sistem Membangun Basis Pengetahuan Pengujian, Evaluasi dan Pengembangan Basis Pengetahuan Perencanaan Integrasi Sistem Fase V Implementasi Sistem Proses Inputan Pemakai Instalasi, Demonstrasi dan Penerapan Sistem Orientasi dan Latihan Keamanan Dokumentasi Integrasi dan Pengujian Kamus Fase VI Implementasi Tahap Lanjut Operasional Perawatan dan Pengembangan Sistem Evaluasi Sistem Secara Periodik Gambar II.4 Fase Pengembangan Sistem Pakar

10 16 II.5 Pengertian Fuzzy Logic Fuzzy mungkin merupakan suatu kata yang agak asing bagi kita. Dalam terjemahan menurut kosa katanya fuzzy berarti kabur. Logika berarti penalaran. Jika digabungkan menjadi satu kalimat berarti penalaran yang kabur (Kusumadewi 2010). Logika fuzzy adalah suatu cara yang tepat untuk memetakan suatu ruang input ke dalam suatu ruang output. Ada beberapa alasan mengapa orang menggunakan Fuzzy Logic, antara lain: 1. Konsep Fuzzy Logic mudah dimengerti. Konsep matematis yang mendasari penalaran fuzzy sangat sederhana dan mudah dimengerti. 2. Fuzzy Logic sangat fleksibel. 3. Fuzzy Logic memiliki toleransi terhadap data-data yang tidak tepat. 4. Fuzzy Logic mampu memodelkan fungsi-fungsi non linear yang sangat kompleks. 5. Fuzzy Logic dapat membangun dan mengaplikasikan pengalaman pengalaman para pakar secara langsung tanpa harus melalui proses pelatihan. 6. Fuzzy Logic dapat bekerjasama dengan teknik-teknik kendali secara konvensional. 7. Fuzzy Logic didasarkan pada bahasa alami. II.5.1 Sistem Inferensi Fuzzy Sistem inferensi fuzzy merupakan kerangka komputasi yang didasarkan pada teori himpunan fuzzy, aturan fuzzy berbentuk IF-THEN, dan penalaran fuzzy. Sistem inferensi fuzzy menerima input crisp. Input ini kemudian dikirim ke

11 17 basis pengetahuan yang berisi n aturan fuzzy dalam bentuk IF-THEN. Fire strength akan dicari pada setiap aturan. Apabila jumlah aturan lebih dari satu, maka akan dilakukan agregasi dari semua aturan. Selanjutnya, pada hasil agregasi akan dilakukan defuzzy untuk mendapatkan nilai crisp sebagai output system (Kusumadewi 2010). II.5.2 Rule IF THEN Rule adalah sebuah struktur knowledge yang menghubungkan beberapa informasi yang sudah diketahui ke informasi lain sehingga dapat disimpulkan. Sebuah rule adalah sebuah bentuk knowledge yang procedural. Dengan demikian yang dimaksud dengan sistem pakar berbasis rule adalah sebuah program komputer untuk memproses masalah dari informasi spesifik yang terdapat dalam memori aktif dengan sebuah set dari rule dalam knowledge base, dengan menggunakan inference engine untuk menghasilkan informasi baru (Purnomo 2010). Struktur rule secara logika menghubungkan satu atau lebih antaseden (juga disebut premis) yang terletak dalam bagian IF dengan satu atau lebih konsekuen (juga disebut konklusi) yang terletak dalam bagian THEN. Secara umum, sebuah rule dapat menpunyai premis jamak dihubungkan dengan pernyataan AND (konjungsi) pernyataan OR (disjungsi) atau kombinasi dari keduanya. Dalam sistem pakar berbasis rule domain knowledge ditampung dalam sebuah set dari rules dan dimasukkan dalam basis sistem pengetahuan. Sistem menggunakan aturan ini dengan informasi selama berada dalam memori aktif

12 18 untuk memecahkan masalah. Sistem pakar berbasis rule mempunyai arsitektur yang dapat dijelaskan sebagai berikut : 1. User interface Digunakan sebagai media oleh user untuk melihat dan berinteraksi dengan sistem. 2. Developer interface Media yang digunakan untuk mengembangkan sistem oleh enginer. 3. Fasilitas penjelasan Sub sistem yang berfungsi untuk menyediakan penjelasan dalam sistem reasoning. 4. Program eksternal Program seperti database, spreadsheet, yang bekerja dalam mendukung keseluruhan sistem. II.6 Teori Tentang Komponen Komputer Macam-macam komponen komputer yang terbagi menjadi 3 kategori, yaitu INPUT, PROSES, & OUTPUT. Komponen komputer yang termasuk pada komponen Input adalah: 1. Keyboard, merupakan komponen yang berfungsi untuk memberikan masukan berupa data-data alfanumerik dan interpretation ASCII lainnya. 2. Mouse. merupakan komponen yang sangat berfungsi dalam komputer yang menggunakan sistem operasi berbasis GUI, dimana dalam pengopersiannya akan berhubungan dengan pointer yang ada di layar

13 19 guard yang befungsi untuk mempercepat atau mempermudah dalam pengoperasian perintah-perintah module dalam komputer. 3. Trackpad, Trackball, sama dengan mouse. Yang membedakannya adalah bentuknya. 4. Pen, digunakan sebagai pengganti pionter mouse. Biasanya digunakan pada komputer yang memiliki layar sentuh. Untuk memberikan perintah tertentu, tidak lagi menggunakan mouse, tapi tinggal menyentuhkan coop ke GUI di layar sentuh. 5. Microphone, komponen masukan yang memberikan interpretation masukan berupa interpretation suara. 6. Scanner, digunakan untuk memindai gambar yang akan dimasukkan ke dalam sistem komputer menjadi berbentuk digital. Komponen komputer yang termasuk pada komponen Output adalah: 1. Monitor, komponen yang menampilkan proses atau apa yang sedang dikerjakan oleh komputer. Termasuk menampilkan interpretation hasil pengolahan. 2. Printer, untuk menampilkan atau mencetak interpretation dari komputer. 3. Plotter, sama dengan printer. Yang membedakannya adalah kemampuan pencetakan datanya. 4. Speaker atau Buzzer. Untuk menyampaikan informasi atau interpretation hasil pengolahan dalam bentuk gelombang suara.

14 20 Komponen komputer yang termasuk pada komponen Pemrosesan adalah Prosesor beserta dengan perangkat pendukungnya: 1. Prosesor, merupakan komponen utama pemrosesan data. Di dalam komponen ini seluruh interpretation diproses berdasarkan module yang dijalankan. 2. Motherboard, merupakan komponen yang menjadi tempat semua komponen berhubungan. Semua komponen mulai dari input, proses hingga output, berhubungan melalui komponen ini. 3. HardDisk, merupakan komponen yang berfungsi untuk menyimpan interpretation dan module yang diperlukan oleh seluruh komponen (komputer). Komponen lainnya yang fungsinya sama dengan tough hoop adalah Disk Drive (CD, DVD), Floppy-Drive. 4. Memori (RAM), merupakan tempat penyimpanan interpretation dan module yang sifatnya sementara yang digunakan untuk mempercepat proses dari kerja prosesor. 5. Komponen Perantara antara Prosesor dengan Input dan Output. Komponen ini umumnya berbentuk komponen tambahan berupa kartu atau Slot/Port: a. Kartu VGA, merupakan perantara antara Prosesor (dan komponen pendukungnya) dengan layar penampil (monitor). b. Kartu Audio, merupakan perantara antara Prosesor (dan komponen pendukungnya) dengan speaker.

15 21 c. Kartu Firewire, merupakan perantara antara Prosesor (dan komponen pendukungnya) dengan komponen submit berkecepatan tinggi seperti kamera video. d. Kartu TV Tuner, merupakan perantara antara Prosesor (dan komponen pendukungnya) dengan komponen submit untuk menerima siaran televisi. II.6.1 Jenis-jenis Kerusakan Pada Komputer, Penyebab dan Solusinya Komputer tidak akan selamanya dalam kondisi yang baik, pemakaian terlalu lama sering menjadi penyebab utama kerusakan pada komputer. Berikut ini beberapa jenis kerusakan penyebab, dan solusinya. 1. Komputer yang Hang Kemungkinan Penyebabnya : Memory yang tidak cocok, Ada Virus di Harddisk, Over Clock, Bad Sector Solusi : Ganti Memory, Scan harddisk, Setting kembali clock processor, Partisi ulang harddisk. 2.Komputer yang Lambat Kemungkinan Penyebabnya : Memory yang tidak cukup, Harddisk terlalu penuh atau ada virus dalam harddisk. Solusi : Tambah memory, Kurangi isi harddisk, Ganti harddisk dengan yang lebih besar atau scan. 3. Baterai Mati Setting BIOS Berubah Solusi :Ganti baterai CMOS, Setting kembali BIOS.

16 22 4. Tidak Bisa Booting Kemungkinan Penyebabnya : Cache memori rusak, Memori tidak cocok, Bad Sector pada harddisk track awal. Solusi : Disable external cache memori di BIO, Ganti Memori, Instal ulang OS, Partisi ulang HDD. 5. Timbulnya Suara Beep Pada Komputer Kemungkinan Penyebabnya : Memori ram rusak, Memori tidak cocok, Memori tidak masuk slot dengan benar. Solusi : Periksa kedudukan memori, Ganti memori, Periksa kembali slot memori. 6. Suara beep normal, tapi tidak ada tampilan dimonitor sama sekali Kemungkinan Penyebabnya :VGA card rusak, VGA card tidak masuk dengan sempurna. Solusi :Ganti VGA Card, Periksa Slot VGA card 7. I/O Disk Error Kemungkinan Penyebabnya : Sistem operasi bermsalah. Solusi : Instal ulang system operasi (OS). 8. Komputer Restart Sendiri Kemungkinan Penyebabnya : ower Supply Tidak Normal, Motherboard Kotor Karena debu. Solusi : Ganti Power Supply, Bersihkan Motherboard. 9. Kapsitas Harddisk Tidak Normal Kemungkinan Penyebabnya : Setting Jumper I/O tidak benar.

17 23 Solusi : Periksa Setting Jumper I/O pada harddisk. 10 Tampilan Layar Bergaris-garis Kemungkinan Penyebabnya : VGA card rusak. Solusi : Ganti VGA Card. II.7 Teori Unified Modeling Language (UML) Pada perkembangan teknik pemrograman berorientasi objek, muncullah sebuah standarisasi bahasa pemodelan untuk pembangunan perangkat lunak yang dibangun dengan menggunakan teknik pemrograman berorientasi objek, yaitu Unified Modeling Language (UML). UML muncul karena adanya kebutuhan pemodelan visual untuk menspesifikasikan, menggambarkan, membangun, dan dokumentasi dari sistem perangkat lunak. UML merupakan bahasa visual untuk pemodelan dan komunikasi mengenai sebuah sistem dengan menggunakan diagram. UML terdiri dari bermacam-macam diagram yang digunakan untuk permodelan pada saat pengembangan sistem mulai dari tahap analisa sampai implementasi. Pada saat melakukan desain sistem, tidak harus semua diagram pada UML diimplementasikan akan tetapi UML merupakan diagram yang saling terkait oleh karena itu perlu adanya kekonsistenan rancangan diagram yang satu dengan lainnya. II.7.1 Diagram-diagram Unified Modeling Language (UML) 1. Use Case Diagram

18 24 Diagram use case merupakan pemodelan untuk menggambarkan kelakuan (behavior) sistem secara keseluran yang akan dibuat. Diagram use case mendeskripsikan sebuah interaksi antara satu atau lebih aktor dengan sistem yang akan dibuat. Dengan pengertian yang cepat, diagram use case digunakan untuk mengetahui fungsi apa saja yang ada di dalam sebuah sistem dan siapa saja yang berhak menggunakan fungsi-fungsi tersebut. Beberapa Simbol-simbol dalam Use Case Diagram yaitu : 1. Actor menggambarkan pengguna software aplikasi (user). 2. Use Case menggambarkan fungsionalitas dari suatu sistem, sehingga customer atau pengguna sistem paham dan mengerti mengenai kegunaan sistem yang akan dibangun. 3. Association. Menggambarkan hubungan antara actor dengan use case. 2. Class Diagram Diagram kelas atau class diagram menggambarkan struktur sistem dari segi pendefinisian kelas-kelas yang akan dibuat untuk membangun sistem Beberapa Simbol-simbol dalam Class Diagram yaitu : 1. Association menggambarkan mekanisme komunikasi suatu objek dengan objek lainnya. Atau dapat juga menggambarkan ketergantungan antar kelas.

19 25 2. Aggregate menggambarkan bahwa suatu objek secara fisik dibentuk dari objek-objek lain, atau secara logis mengandung objek lain. 3. Activity Diagram Diagram aktivitas atau activity diagram menggambarkan workflow (aliran kerja) atau aktivitas dari sebuah sistem atau proses bisnis. Yang perlu diperhatikan disini adalah bahwa diagram aktivitas menggambarkan aktivitas sistem bukan apa yang dilakukan aktor, jadi aktivitas yang dapat dilakukan oleh sistem. Beberapa Simbol-simbol dalam Activity Diagram yaitu : Start State menggambarkan awal dari suatu aktivitas yang berjalan pada system. End State menggambarkan akhir dari suatu aktivitas yang berjalan pada sistem. Activity menggambarkan aktivitas yang dilakukan pada sistem. Transition to self menggambarkan hubungan antara state atau activity yang kembali kepada state atau activity itu sendiri. 4. Sequence Diagram Diagram sequence menggambarkan kelakuan/perilaku objek pada use case dengan mendeskripsikan waktu hidup objek dan message yang dikirimkan dan diterima antar objek. Oleh karena itu untuk menggambar diagram sequence

20 26 maka harus diketahui objek-objek yang terlibat dalam sebuah use case beserta metode-metode yang dimiliki kelas yang diinstansiasi menjadi objek itu. Beberapa Simbol-simbol dalam Sequence Diagram yaitu : 1. Actor menggambarkan seseorang atau sesuatu (seperti perangkat,sistem lain) yang berinteraksi dengan sistem. 2. Boundary menggambarkan interaksi antara satu atau lebih actor dengan sistem, memodelkan bagian dari sistem yang bergantung pada pihak lain disekitarnya dan merupakan pembatas sistem dengan dunia luar. 3. Control menggambarkan perilaku mengatur, mengkoordinasikan perilaku sistem dan dinamika dari suatu sistem, menangani tugas utama dan mengontrol alur kerja suatu sistem. 4. Object Message menggambarkan pesan/ hubungan antar objek, yang menunjukkan urutan kejadian yang terjadi. 5. Class Multiplicity Multiplicity memberikan gambaran sebuah instant yang akan ditampung dalam kelas. Misalnya, dalam kelas pegawai, kita mungkin mempunyai beberapa instant, satu untuk Ani, satu untuk Ina, satu untuk Nana dan seterusnya. Sehingga

21 27 Multiplicity untuk kelas pegawai diset n. Pada kelas control, Multiplicity diset 1, karena pada saat aplikasi berjalan hanya satu kelas. Beberapa jenis Multiplicity kelas. Table II.2 Multiplicity untuk kelas : Multiplicity Arti n (default) Banyak 0..0 Nol 0..1 Nol atau Satu 0..n Nol atau Banyak 1..1 Tepat satu 1..n Satu atau banyak Table II.3 Notasi Multiplicity menggunakan kustomisasi Format Arti Tepat.. Antara.. Atau nol,,.. Tepat atau antara dan.., Antara dan atau antara.. dan