SISTEM PAKAR UNTUK MENENTUKAN JENIS KULIT WAJAH YANG SESUAI PADA BEDAK VIVA DENGAN MENGGUNAKA METODE CERTAINTY FACTOR

Transkripsi

1 SISTEM PAKAR UNTUK MENENTUKAN JENIS KULIT WAJAH YANG SESUAI PADA BEDAK VIVA DENGAN MENGGUNAKA METODE CERTAINTY FACTOR Irmawati ( ) Mahasiswa Program Studi Teknik Informatika STMIK Budi Darma Medan Jl. Sisingamangaraja No.338 Simpang Limun Medan // ABSTRAK Sistem pakar (Expert Sistem) adalah sistem yang berusaha mengadopsi pengetahuna manusia kekomputer, agar komputer dapat menyelesaikkan masalah seperti layakna para pakar (ekspert).sistem pakar yang baik dirancang agar dapat menyelesaikan suatu permasalahan tertentu dengan meniru kerja dari para pakar atau ahli. Dengan pengembangan sistem pakar, diharapkan bahwa orang awam pun dapat menyelesaikan masalah yang cukup rumit yang sebenarnya hanya dapat diselesaikan dengan bantuan para ahli. Permasalahan yang ditangani oleh seorang pakar bukan hanya permasalahan yang mengandalkan algoritma, namun kadang juga permasalahan yang sulit dipahami. Permasalahan tersebut dapat diatasi oleh seorang pakar dengan pengetahuan dan pengalamannya Metode yang digunakan pada sistem pakar ini menggunakan teori certainty factor, karena metode kepastian ini menghasilkan gambaran kemungkinan sebuah jawaban, dan hanya ada satu yang akan sesuai dengan jawaban yang dibutuhkan, dan teori ini tingkat kepercayaannya didapat dari suatu gejala dari masalah tersebut. Kata Kunci : sistem pakar, visual basic, jenis kulit wajah, certainty factor. 1. PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Komputer merupakan satu bagian paling penting dalam peningkatan teknologi informasi, kemampuan komputer dalam menyimpan dan mengingat informasi dapat dimanfaatkan semaksimal mungkin tanpa harus tergantung kepada hambatan-hambatan seperti yang dimiliki manusia pada umumnya. Dengan menyimpan informasi aturan penalaran yang memadai memungkinkan komputer memberikan kesimpulan atau pengambilan keputusan yang berkualitas sama dengan kemampuan seorang pakar bidang ilmu tertentu, salah satu cabang ilmu teknik Informatika yang dapat mendukung tersebut adalah sistem pakar. Kosmetik merupakan produk yang unik karena selain produk ini memiliki kemampuan untuk memenuhi kebutuhan dasar wanita, akan kecantikan sekaligus sering kali menjadi sarana bagi konsumen untuk memperjelas identitas dirinya secara sosial dimata masyarakat. Bedak memiliki beberapa kandungan bahan kimia sintetik dan bahan alami. Pada dasarnya bahan kimia yang digunakan tidak berbahaya untuk wajah, namun jika digunakan melebihi batas yang diperbolehkan, bahan kimia tersebut dapat merusak kulit wajah Rumusan Masalah Bedasarkan latar belakang yang telah diuraikan sebelumnya, maka masalah yang akan 1. Bagaimana proses penentuan jenis kulit wajah yang sesuai pada bedak viva? 2. Bagaimana menerapkan metode Certainty Factor menentukan jenis kulit wajah yang sesuai pada bedak viva? 3. Bagaimana merancang aplikasi sistem pakar menentukan jenis kulit wajah yang sesuai pada bedak viva dengan metode Certainty Factor 1.3. Batasan Masalah Agar tidak menyimpang dari tujuan maka batasan masalah diuraikan sebagai berikut: 1. Sistem pakar penentuan jenis bedak hanya untuk wanita berumur Jenis kulit yang dibahas ialah kulit wajah yang berkulit normal, kombinasi, dan. 3. User atau pengguna sistem pakar ini adalah khusus bedak wanita. 4. Bedak viva yang dibahas hanya bedak viva face powder satin smooth atau bedak tabur 5. Program ini dibuat dengan menggunakan bahasa pemograman Visual basic Tujuan dan Manfaat penelitian Adapun tujuan penulisan sikripsi ini adalah: 1. Mengetahui proses penentuan bedak viva sesuai jenis kulit. 2. Untuk membantu para wanita dalam memilih bedak viva sesuai jenis kulitnya. dibahas dirumuskan sebagai berikut: 54

2 3. Merancang aplikasi sistem pakar dalam penentuan bedak viva yang sesuai dengan jenis kulit. Adapun manfaat dari penulisan sikripsi ini adalah sebagai berikut: 1. Mempermudah pekerjaan ahli untuk mengetahui penentuan bedak viva yang sesuai dengan jenis kulit. 2. Mempermudah masyarakat untuk mengetahui bedak viva ini sesuai pada kulitnya atau tidak 3. Mempermudah suatu program yang interaktif dan mudah mengerti oleh masyarakat sehingga dapat diketahui secara cepat prosesnya. 2. LANDASAN TEORI 2.1. Sistem Pakar Menurut Sri Kusumadewi (Artificial Intelligence Teknik dan Aplikasinya, 2003), Sistem Pakar ( Expert System ) adalah sistem yang berusaha mengadopsi pengetahuan manusia ke komputer, agar komputer dapat menyelesaikan masalah seperti biasa yang dilakukan para ahli. Sistem pakar (expert system) mulai dikembangkan pada pertengahan tahun an oleh Artificial Intelligence Corporation. Sistem pakar yang muncul pertama kali adalah Generalpurpose Problem Solver (GPS) yang merupakan sebuah predecessor untuk menyusun langkahlangkah yang dibutuhkan untuk mengubah situasi awal menjadi state tujuan yang telah ditentukan sebelumnya dengan menggunakan domain masalah yang kompleks. Sistem pakar dapat diterapkan untuk persoalan di bidang industri, pertanian, bisni, kedokteran, militer, komunikasi dan transportasi, pariwisata, pendidikan, dan lain sebagainya. Permasalahan tersebut bersifat cukup kompleks dan terkadang tidak memiliki algoritma yang jelas di dalam pemecahannya, sehingga dibutuhkan kemampuan seorang atau beberapa ahli untuk mencari sistematika penyelesaiannya secara evolutif Pengertian Wajah wajah atau muka adalah bagian depan dari kepala, pada manusia meliputi wilayah dari dahi hingga dagu, termasuk rambut, dahi, alis, mata, hidung, pipi, mulut, bibir, gigi, kulit dan dagu. Wajah terutama digunakan untuk ekspersi wajah, penampilan, serta identitas.dan wajah adalah hal yang sangat penting dan sangat berpengaruh bagi kepercayadirian. Penampilan menarik dianggap sebagai sumber rasa hormat orang lain pada diri mereka. Sumber: ( Metode Faktor Kepastian (Certainty Factor) Menurut T. Sutojo (Kecerdasan Buatan, 2011:194), teori certainty factor (CF) adalah untuk mengakomodasikan ketidakpastian pemikiran (inexact reasoning) seorang pakar yang diusulkan oleh Shortliffe dan Buchamn pada tahun Seorang pakar (misalnya dokter) sering menganalisis informasi yang ada dengan ungkapan seperti mungkin, kemungkinan besar, hampir pasti. Certainty Factor (CF) menujukkan ukuran kepastian terhadap suatu fakta atau aturan.notasi Faktor Kepastian(Sri Kusumadewi, 2003) adalah CF[h,e] = MB[h,e] MD[h,e] dengan CF[h,e] : Faktor Kepastian MB[h,e] : ukuran kepercayaan terhadap hipotesis h, jika diberikan evidence e ( antara 0 dan 1 ). MD[h,e] : ukuran ketidakpercayaan terhadap evidence h,jika diberikan evidence e ( antara 0 dan 1 ) 2.4 Kombinasi Aturan Metode MYCIN untuk menggabungkan evidence pada antecedent sebuah aturan yang ditunjukkan pada tabel berikut ini : Tabel 1. Aturan kombinasi MYCIN Bentuk dasar rumus certainty factor sebuah aturan JIKA E MAKA H adalah CF(H,e) = CF(E,e) * CF(H,E) Di mana : CF(E,e) : Certainty Factor evidence E yang dipengaruhi ileh evidence e CF(H,E) : Certainty Factor hipotesis dengan asumsi evidence diketahui dengan pasti, yaitu ketika CF(E,e) = 1 CF(H,e) : Certainty Factor hipotesis yang dipengaruhi oleh evidence e Jika semua evidence dan antecedent diketahui dengan pasti maka rumusnya menjadi CF(H,e) = CF (H,E). 2.5 Perhitungan Certainty Factor Berikut ini adalah contoh ekspresi logika yang mengkombinasikan evidence E=(E1 DAN E2 DAN E3) ATAU (E4 DAN BUKAN E5) Gejala E akan dihitung sebagai : E = max[min(e1,e2,e3),min(e4,-e5)] Untuk nilai E1 =0,9 E2 = 0,8 E3 = 0,3 E4 = -0,5 E5 = -0,4 Hasilnya adalah : E = max[min(e1,e2,e3),min(e4,-e5 )] = max(0,3, -0,5) = 0,3 55

3 Bentuk dasar rumus Certainty Factor sebuah aturan JIKA E MAKA H ditunjukkan oleh rumus : CF(H,e) = CF( E,e)*CF(H,E) Dimana : CF(E,e) : Certainty Factor evidence E yang dipengaruhi oleh evidence CF(H,E) : Certainty Factor hipotesis dengan asumsi evidence diketahui dengan pasti, yaitu ketika CF(E,e)=1 CF(H,e) : Certainty factor hipotesis yang dipengaruhi oleh evidence e Jika semua evidence pada antecedent diketahui dengan pasti, maka rumusnya ditunjukkan CF(H,e) = CF(H,E) Karena CF(E,e) = 1. Contoh kasus yang melibatkan kombinasi CF : JIKA batuk DAN demam DAN sakit kepala DAN bersin-bersin MAKA influenza, CF : 0,7 dengan menganggap E1 : batuk, E2 : demam, E3 : sakit kepala, E4 : bersinbersin, dan H: influenza, nilai certainty factor pada saat evidence pasti adalah : CF(H,E) : CF(H,E1 E2 E3 E4) : 0,7 Dalam kasus ini, kondisi pasien tidak dapat ditentukan dengan pasti. Certainty factor evidence E yang dipengaruhi oleh partial evidence e ditunjukkan dengan nilai sebagai berikut : CF(E1,e) : 0,5 (pasien mengalami batuk 50%) CF(E2,e) : 0,8 (pasien mengalami demam 80%) CF(E3,e) : 0,3 (pasien mengalami sakit kepala 30%) CF(E4,e) : 0,7 (pasien mengalami bersin-bersin 70%) Sehingga CF(H,e) = CF(H,E1 E2 E3 E4) = min[cf(e1,e), CF(E2,e), CF(E3,e), CF(E4,e)] = min[0,5, 0,8, 0,3, 0,7] = 0,3 Maka nilai certainty factor hipotesis adalah : CF(H,e) = CF(E,e)* CF(H,E) = 0,3 * 0,7 = 0,21 ( Kusrini, Aplikasi Sistem Pakar, hal : 16, 2008) tisu pada pagi hari.jika tidak ada minyak yang menempel bahkan tisu terlihat kering, berarti kulit Anda termasuk jenis kulit normal. Contoh kulit normal 2. Kulit Berminyak Jenis kulit membutuhkan perhatian dan perawatan yang lebih. Jumlah minyak yang dikeluarkan oleh jenis kulit ini menjadikan jerawat dan noda sering muncul. Oleh karena itu, orang yang memiliki jenis kulit harus mencuci dan membersihkan wajah secara teratur.untuk memastikan jenis kulit Anda atau tidak, lakukan tes dengan menggunakan tisu. Jika ada noda minyak pada tisu, maka kulit Anda termasuk jenis kulit.contoh kulit 3. Kulit Kombinasi Jenis kulit kombinasi dimiliki oleh banyak orang. Jenis kulit ini merupakan gabungan dari jenis kulit kering dan. Anda bisa memiliki kedua jenis kulit tersebut, misalnya, memiliki jenis kulit kering di pipi sedangkan hidung dan dahi. Cara terbaik untuk merawat jenis kulit kombinasi adalah menggunakan pembersih astringent pada area yang dan menambahkan pelembab di area yang kering berikut ini contoh kulit kombinasi 3.2. Analisa dan Logika Metode Certainty Factor Jenis kulit CF (pori-pori yang terlihat besar) =0,8-0,1 =0,7 CF (kelenjar minyak sangat aktif sehingga kulit terlihat mengkilat) =0,7-0,3 =0,4 CF(rona wajah terlihat kusam) =0,7-0,2 =0,5 CF(sangat mudah bermasalah dengan jerawat dan komedo) =0,9-0,3 =0,6 CF(jika cuaca panas kulit wajah semakin berkilatkilat) =0,8-0,1 =0,7 3. ANALISA 3.1. Analisa jenis kulit wajah 1. Kulit Normal Jenis kulit normal hanya membutuhkan perhatian yang minimal. Jenis kulit ini tidak akan atau kering, sehingga terbebas dari noda.cara mengetahui apakah kulit Anda termasuk jenis kulit normal atau bukan adalah dengan mengusap wajah dengan Rule 1 IF pori-pori yang terlihat besar) THEN kulit Rule 2 IF kelenjar minyak sangat aktif sehingga kulit terlihat mengkilat THEN kuit Rule 3 56

4 IF rona wajah terlihat kusam THEN Kulit Rule 4 IF sangat mudah bermasalah dengan jerawat dan komedo)then kulit Rule 5 IF jika cuaca panas kulit wajah semakin berkilat-kilat THEN kulit Rule 6 IF sangat mudah bermasalah dengan jerawat dan komedo THEN kulit Rule-rule yang baru tersebut kemudian di hitung nilai CFnya dengan mengalikan CF(User) dengan CF(pakar) menjadi: CF(H,E)=CF(User) * CF(Pakar) CF 1 = 1*0,8=0,8 CF 2 = 1*0,4=0,4 CF 3 = 0,6*0,6=0,36 CF 4 = 1*0,4=0,4 CF 5 = 0,8*0,8=0,64 CF 6 = 1*0,8=0,8 Langkah selanjutnya adalah mengkombinasikan nilai CF dari masing-masing kaidah yaitu kombinasi CF 1 dengan CF 2 dengan rumus berikut: Cfcombine (CF1, CF2) = CF1+ CF2 * (1- CF1), sehingga menjadi Cfcombine (CF1, CF2) = 0,8+ 0,4 * (1-0,8) = 0,88CFold Kombinasikan CFold dan CF 3 Cfcombine CFold dan CF 3) = 0,88+ 0,36 * (1-0,88) = 0,9232 CFold2 Kombinasikan CFold2 dan CF 4 Cfcombine CFold2 dan CF 4) = 0, ,4 * (1-0, 9232) = 0,95392 CFold3 Kombinasikan CFold3 dan CF 5 Cfcombine CFold3 dan CF 5) = 0, ,64 * (1-0, 95392) = 0, CFold4 Kombinasikan Cfold4 dan CF 6 Cfcombine Cfold4 dan CF 5) = 0, ,8 * (1-0, ) = 0, CFold4 Dari hasil perhitungan diatas, maka nilai CFnya adalah 0, Maka Hasil diagnosa = CFold5* 100 % = 0, * 100% = 99,668224% =99,66 % Jenis kulit wajah 4. ALGORITMA 1. Menghitung Nilai CF(Rule) Input : Masukkan ciri kulit wajah yang dialami oleh pasien. : MB(H,E) ukuran kepercayaan terhadap hipotesis H, jika diberikan evidence E (antara 0 dan 1). : MD(H,E) ukuran ketidakpercayaan) terhadap hipotesis H, jika diberikan evidence E (antara 0 dan 1). Output : CF(h,e) Faktor kepastian hipotesis H, jika diberikan evidence E (antara 0 dan 1) Proses : MB(h,e)-MD(h,e) 2. Mengalikan Nilai CF(User) dengan CF(Pakar) Input : CF(User) dan CF (Pakar) Output : CF1 Faktor kepastian hipotesis1 Proses : CF(User) * CF (Pakar) 3. Menghitung CF Gabungan Input : Masukkan CF1 dan CF2 Output : Hasil diagnosa CFoldn* 100 % Proses : Cfcombine (CF1, CF2) = CF1+ CF2 * (1- CF1) Solusi. 5. KESIMPULAN DAN SARAN 5.1 Kesimpulan Dari penyelesaian skripsi ini penulis dapat mengambil kesimpulan, yaitu : 1. Dengan adanya dilakukan proses menentuan jenis kulit wajah yang sesuai pada bedak viva dapat mengetahui bedak apa yang sesuai pada jenis kulit tersebut dan dari proses yang dilakukan sistem berdasarkan jenis kulit, dan ciri-ciri kulit yang dimiliki pasien. 2. Dengan menggunakan metode certainty factor mempermudah dalam perhitungan untuk memastikan bedak apa yang sesuai dengan jenis kulit pasien. 3. Perancangan aplikasi sistem pakar menggunakan Visual basic.net 2008 untuk menghasilkan sebuah sistem yang dapat melakukan proses penentuan jenis kulit wajah. 5.2 Saran Berdasarkan kesimpulan yang telah diambil, maka dapat dikemukakan saran untuk pengembangan skripsi ini lebih lanjut, yaitu 57

5 1. Adapun perancangan aplikasi sistem pakar dapat menganalisa tentang jenis kulit wajah untuk proses penentuan bedak apa yang sesuai dengan jenis kulit tersebut 2. sistem pakar ini dapat menggunakan metode dan aplikasi lain yang dianggap lebih mudah dalam proses perancangan sistem 3. Proses untuk menentukan bedak apa yang sesuai dengan jenis kulit ini untuk kesehatan jenis kulit wajah dapat dikembangkan baik berupa sistem pakar maupun dengan berbasis mobile 6. DAFTAR PUSTAKA [1]. Adi Nugroho Rekayasa Perangkat Lunak Berorientasi Objek dengan Metode USDP. Yogyakarta: Andi Offset [2]. Jogyanto Analisis dan Desain. Yogyakarta: Andi Offset. [3]. Kanisius Bebas Masalah Kulit. Yogyakarta: Indah Sri Utami. [4]. Rahmat Priyanto Pemrograman Microsoft Visual Basic. Net Yogyakarta: Andi. [5]. Sri Kusumadewi Artificial Intelligence Teknik dan Aplikasinya. Edisi 1. Yogyakarta: Graha Ilmu. [6]. T. Sutojo Kecerdasan Buatan. Yogyakarta: Andi. [7]. Vitapharm bedak viva. 58