SISTEM CERDS UNTUK PENGENLN PENYKIT PD YM RS Ekojono Teknik Elektro, Politeknik Negeri Malang Ekojono2000@yahoo.com bstrak Penyakit pada ayam dapat dikenali dari bentuk fisik (penampilan) jengger, kulit, kaki, telapak kaki, bulu, cairan yang keluar dari mata dan hidung; pembengkakan pada wajah dan kepala ; pendarahan dibawah kulit; batuk dan bersin; diare dan kematian mendadak dalam jumlah besar. Sistem cerdas pendeteksi penyakit ayam dapat mengenali penyakit ayam dan memberikan saran perawatan dan pensegahan penularan penyakit. Masukan dari sistem adalah gejala penyakit dan output dari sistem adalah nama penyakit dan saran perawatannya. Sistem cerdas disusun menggunakan pangkalan pengetahuan dengan penelusuran maju Sitem informasi cerdas hasil perancangan dapat memberikan satu bentuk baru dalam aplikasi untuk mendeteksi penyakit pada ayam-ras yang dapat memberikan saran perawatan penyakit. Sehingga dapat memperkecil kerugian dan meningkatkan produksi peternakan ayam-ras, dan dampak secara nasional dapat meningkatkan keshatan pada peternakan ayam-ras yang dapat meningkatkan kemakmuran masyarakat Indonesia secara umum. Kata Kunci : penyakit ayam-ras, kecerdasan buatan, forward reasoning, rule base system 1. Pendahuluan yam-ras yang sakit dapat dikenali dengan beberapa ciri berikut: Jengger, kulit, ataupun kaki yang tidak ditumbuhi bulu berwarna biru keunguan; keluar cairan dari mata dan hidung; pembengkakan dibagian muka dan kepala; pendarahan di bawah kulit; pendarahan titik pada daerah dada, kaki dan telapak kaki; batuk dan bersin terdengar seperti suara ngorok, diare dan kematian yang tinggi dalam populasi. Flu burung merupakan salah satu penyakit unggas yang paling menular dan juga dapat menular ke manusia. Untuk mengetahui dan melakukan tindakan secara cepat pada ayam yang sakit diperlukan, pengetahuan macam penyakit yang sering terjangkit pada ayam-ras. Macam penyakit yang sering menyerang pada ayam-ras dapat dipetakan, sehingga dalam melakukan tindakan akan lebih cepat. Identifikasi dan tindakan penanganan penyakit pada ayam-ras bisa terlaksana dengan cepat, bila para peternak sudah berpengalaman dalam bidang menangani penyakit pada ayam. Identifikasi dan penangan penyakit ayam dapat dilaksanakan dengan cepat menggunakan kecerdasan buatan, kecerdasan buatan ini bisa dibuat dengan memanfaatkan teknologi komputer. Sistem cerdas yang dirancang untuk identifikasi dan penanganan penyakit pada ayam-ras diimplementasikan dalam sistem komputer, sehingga proses identifikasi dan panduan solusi akan didpatkan dengan cepat. 2. Konsep Dasar Sistem Cerdas Menurut Efraim Turban (1995), konsep dasar sistem cerdas mengandung keahlian, pengalihan keahlian, inferensi, aturan dan kemampuan menjelaskan. Keahlian adalah suatu kelebihan penguasaan pengetahuan dibidang tertentu yang diperoleh dari pelatihan, membaca atau pengalaman. Contoh bentuk pengetahuan yang termasuk keahlian adalah : Fakta-fakta pada lingkup permasalahan tertentu Teori-teori pada lingkup permasalahan tertentu Prosedur-prosedur dan aturan-aturan berkenaan dengan lingkup permasalhaan tertentu. Strategi-strategi global untuk menyelesaikan masalah Meta-knowledge (pengetahuan tentang pengetahuan) Seorang ahli adalah seseorang yang mampu menjelaskan suatu tanggapan, mempelajari hal-hal baru seputar topik permaslahan (domain), menyusun kembali pengetahuan jika dipandang perlu, memecah aturan-aturan jika dibutuhkan, dan menentukan relevan tidaknya keahlian mereka. USER Fakta Keahlian Knowledge Base Mesin Inferensi Gambar 1. Konsep dasar fungsi sistem cerdas (Sumber : Muhammad rdami, 2005)
Menurut Turban (1995), terdapat tiga orang yang terlibat dalam lingkungan sistem cerdas, yaitu : 1. Pakar, adalah orang yang memiliki pengetahuan khusus, pendapat, pengalaman dan metode, serta kemampuan untuk mengaplikasikan keahliannya tersebut guna menyelesaikan masalah. 2. Knowledge enginer, adalah orang yang membantu pakar dalam menyusun area permasalahan dengan menginterpretasikan dan mengintegrasikan jawaban-jawaban pakar atau pertanyaan yang diajukan, menggambarkan analogi, mengajukan counter example dan menerangkan kesulitan-kesulitan konseptual. 3. Pemakai, sistem cerdas memiliki beberapa pemakai, yaitu : pemakai bukan pakar, pelajar, pembangun sistem cerdas yang ingin meningkatkan dan menambah basis pengetahuan, dan pakar sendiri. Bentuk Sistem Cerdas da 4 bentuk sistem cerdas, yaitu : 1. Berdiri sendiri. Sistem cerdas jenis ini merupakan software yang berdiri-sendiri tidak tergabung dengan software yang lainnya. 2. Tergabung. Sistem cerdas jenis ini merupakan bagian program yang terkandung di dalam suatu algoritma (konvensional), atau merupakan program dimana di dalamnya memanggil algoritma seburtin lain (konvensional). 3. Menghubungkan ke software lain. Bentuk ini biasanya merupakan sistem yang menghubungkan ke suatu paket program tertentu, misalnya dengan DBMS. 4. Sistem Mengabdi. Sistem cerdas merupakan bagian dari komputer khusus yang dihubungkan dengan suatu fungsi tertentu. Misalnya sistem cerdas yang digunakan untuk membantu menganalisis data radar. Struktur Sistem Cerdas Sistem cerdas terdiri dari 2 bagian pokok, yaitu : lingkungan pengembangan (development environment) dan lingkungan konsultasi (consultation environment). Lingkungan pengembangan digunakan sebagai pembangunan sistem cerdas baik dari segi pembangun komponen maupun basis pengetahuan. Lingkungan konsultasi digunakan oleh seseorang yang bukan ahli untuk berkonsultasi. Gambar 2. Struktur sistem pakar (Sumber : Sri Kusumadewi, 2003) Komponen-komponen yang ada pada sistem cerdas adalah sebagai berikut : 1 Sub sistem penambahan pengetahuan. Bagian ini digunakan untuk memasukkan pengetahuan, mengkonstruksi atau memperluas pengetahuan dalam basis pengetahuan. Pengetahuan itu bisa berasal dari : ahli, buku, basis data, penelitian dan gambar. 2 Basis pengetahuan. Berisi pengetahuanpengetahuan yang dibutuhkan untuk memahami, memformulasikan dan menyelesaikan masalah. 3 motor inferensi (inference engine). Program yang berisi metodologi yang digunakan untuk melakukan penalaran terhadap informasiinformasi dalam basis pengetahuan dan blackboard, serta digunakan untuk memformulasikan konklusi. da 3 elemen utama dalam motor inferensi, yaitu : Interpreter : mengeksekusi item-item agenda yang terpilih dengan menggunakan aturanaturan dalam basis pengetahuan yang sesuai. Scheduler : akan mengontrol agenda. Consistency enforcer : akan berusaha memelihara kekonsistenan dalam mempresentasikan solusi yang bersifat darurat. 4 Blackboard. Merupakan area dalam memori yang digunakan untuk merekam kejadian yang sedang berlangsung termasuk keputusan sementara. da 3 tipe keputusan yang dapat direkam, yaitu : Rencana: bagaimana menghadapi masalah. genda: aksi-aksi yang potensial yang sedang menunggu untuk dieksekusi. Solusi: calon aksi yang akan dibangkitkan. 5 ntarmuka. Digunakan untuk media komunikasi antara user dan program. 6 Subsistem penjelasan. Digunakan untuk melacak respon dan memberikan penjelasan tentang kelakuan sistem cerdas secara interaktif melalui pertanyaan: Mengapa suatu pertanyaan ditanyakan oleh sistem cerdas? Bagaimana konklusi dicapai? Mengapa ada alternatif yang dibatalkan?
Rencana apa yang digunakan untuk mendapatkan solusi? 7 Sistem penyaring pengetahuan. Sistem ini digunakan untuk mengevaluasi kinerja sistem cerdas itu sendiri untuk melihat apakah pengetahuan-pengetahuan yang ada masih cocok untuk digunakan dimasa mendatang. Basis Pengetahuan (Kowledge Base) Basis pengetahuan berisi pengetahuanpengetahuan dalam penyelesaian masalah, tentu di dalam domain tertentu. da 2 bentuk pendekatan basis pengetahuan yang sangat umum digunakan, yaitu: a. Penalaran berbasis aturan (Rule-Based Reasoning) Pada penalaran berbasis aturan, pengetahuan direpresentasikan dengan menggunakan aturan berbentuk: IF-THEN. Bentuk ini digunakan apabila kita memiliki sejumlah pengetahuan cerdas pada suatu permsalahan tertentu, dan si pakar dapat menyelesaikan masalah tersebut secara berurutan. Disamping itu, juga digunakan apabila dibutuhkan penjelasan tentang jejak (langkah-langkah) pencapaian solusi. b. Penalaran berbasis kasus (Case-Based Reasoning) Pada penalaran berbasis kasus, basis pengetahuan akan berisi solusi-solusi yang telah dicapai sebelumnya, kemudian akan diturunkan suatu solusi untuk keadaan yang terjadi sekarang (fakta yang ada). Bentuk ini akan digunakan apabila user menginginkan untuk tahu lebih banyak lagi pada kasus-kasus yang hampir sama (mirip). Selain itu, bentuk ini juga digunakan apabila kita telah memiliki sejumlah situasi atau kasus tertentu dalam basis pengetahuan. Motor Inferensi (Inference Engine) da 2 cara yang dapat dikerjakan dalam melakukan inferensi, yaitu: 1. Forward Chaining. Pencocokan fakta atau pernyataan dimulai dari bagian sebelah kiri (IF dulu). Dengan kata lain, penalaran dimulai dari fakta terlebih dahulu untuk menguji kebenaran hipotesis. 2. Backward Chaining. Pencocokan fakta atau pernyataan dimulai dari bagian sebelash kanan (THEN dulu). Dengan kata lain, penalaran dimulai dari hipotesis terlebih dahulu, dan untuk menguji kebenaran hipotesis tersebut harus dicari fakta-fakta yang ada dalam basis pengetahuan. Observasi 1 Observasi 2 Kaidah Kaidah B Fakta 1 Fakta 2 Fakta 3 Kaidah C Kaidah D Kaidah Kesimpulan 1 Kesimpulan 2 Gambar 3 Diagram Forward Chaining (Sumber: Muhammad rhami, 2005) Gambar 4. Diagram Backward Chaining (Sumber : Muhammad rhami, 2005) Kedua metode inferensi tersebut, dipengaruhi oleh tiga macam teknik penelusuran yaitu: a. Depth-First Search. Penelusuran kaidah secara mendalam dari simpul akar bergerak menurun ke tingkat dalam yang berurutan. Gambar 5.Depth-First Search (Sumber : Muhammad rhami, 2005) Kesimpulan 3 Kesimpulan 4 b. Breadth-First Search. Penelusuran bergerak dari simpul akar, simpul yang ada pada setiap tingkat diuji sebelum pindah ke tingkat selanjutnya. Root Node 1 Level 0 2 3 4 Level 1 5 6 7 8 9 10 Level 2
j. Kontrol. Melakukan kontrola terhada interpretasi, prediksi, perbaikan dan monitoring kelakukan sistem. Gambar 6. Breadth-First Search (Sumber : Muhammad rhami, 2005) c. Best-First Search. Bekerja berdasarkan kombinasi kedua metode sebelumnya. Step 1 Step 2 Step 3 B D B C ( ( ( ( (5) C Step 4 E (4) D F Representasi Knowledge Base Basis pengetahuan (Knowledge Base) merupakan inti program dari sistem cerdas dimana basis pengetahuan ini merupakan representasi pengetahuam (Knowledge representation) dari seorang pakar. Pada langkah ini dibuat blok diagram dari domain pengetahuan yang dipilih. Dalam hal ini domain pengetahuan yang dipilih adalah mengenai penyakit ayam-ras. Pada langkah ini juga ditentukan area domain pengetahuan yang akan dijadikan prototipe. Berikut ini adalah blok diagram untuk domain penyakit ayam ras dengan kasus yang digunakan untuk dujadikan prototipe adalah diagnosis. Peternakan yam Pedaging B C ( D P enyakit yam Pedaging G H E F ( ( ( ( Gambar 7.Best-First Search (Sumber: Muhammad rhami, 2005) ( Diagnosis Perawata n Permasalahan Yang Disentuh Oleh Sistem Cerdas, ada beberapa masalaha yang menjadi area luas aplikasi sistem cerdas, antara lain: a. Interpretasi, pengambilan keputusan dari hasil observasi, termasuk diantaranya: pengawasan, pengenalan ucapan, analisa citra, interpretasi sinyal, dan beberapa analisis kecerdasan. b. Prediksi. Termasuk diantaranya: peramalan, prediksi demografis, peramalan ekonomi, prediksi lalu lintas, estimasi hasil, militer, pemasaran, atau permalan keuangan. c. Diagnosis. Termasuk diantaranya: medis, elektronis, mekanis, dan diagnosis perangkat lunak. d. Perancangan. Termasuk diantaranya: layout sirkuit dan perancangan bangunan. e. Perencanaan. Termasuk diantaranya: perencanaan keuangan, komunikasi, militer, pengembangan produk, routing dan manajemen produk. f. Monitoring. Misalnya: Computer-ided Monitoring Systems. g. Debugging. Memberikan resep obat terhadap suatu kegagalan. h. Perbaikan. i. Instruksi. Melakukan instruksi untuk diagnosis, debugging dan perbaikan kinerja. Domain yang akan diprototipekan Gambar 8 Blok Diagram Of Decision Situation Gejala-gejala yang dialami Hasil Diagnosis Gambar 9. Blok Diagram Of Critical Factors Depedency diagram merupakan diagram yang mengindikasikan hubungan antara pertanyaan, aturan, nilai dan rekomendasi dari suatu knowledge base. Bentuk segitiga menunjukkan himpunan rule (rule set) dan nomor dari himpunan tersebut. Bentuk kotak menunjukkan hasil dari rule baik berupa kesimpulan awl, fakta baru maupun rekomendasi atau saran. Sedangkan tanda tanya menunjukkan kondisi yang akan mempengaruhi isi dari rule.
Gambar 10. Dependency Diagram 4. Hasil Pengujian Penerapan program aplikasi Sistem Cerdas untuk Mendiagnosa Penyakit yam menggunakan Rule Base System Metode Forward Reasoning ini sebagai media informasi bagi masyarakat khususnya para peternak ayam. Dengan adanya program ini peng identifikasian penyakit menjadi lebih cepat dan sistem langsung memberikan panduan solusi yang benar, selanjutnaya penanganan tergantung dari kesigapan peternak. Sistem cerdas untuk mendiagnosa penyakit yam menggunakan Rule Base System Metode Forward Reasoning mampu memberikan inormasi yang dibutuhkan peternak dalam kesulitan untuk mengidentifikasi suatu penyakit secara jelas dan akurat. penyakit pada ternak ayam meliputi nama penyakit, penyebab penyakit, gejala penyakit dan solusi penanggulangannya. Form Penyakit Pada tampilan Form penyakit dan gejalanya pada program Sistem Cerdas untuk Pengenalan Penyakit pada yam Ras, user dihadapkan pada halaman atau form yang terdeskripsi dalam gambar berikut ini : Gambar 11. Form penyakit dan gejalanya 5. Kesimpulan Berdasarkan permasalahan yang telah dibahas dan diselesaikan, maka terdapat beberapa kesimpulan: 1 Dengan adanya program system cerdas ini dapat membantu usaha peternakan ayam ras khususnya dalam mengidentifikasi suatu penyakit ayam. 2 Program system cerdas untuk pengenalan penyakit ayam dengan input berupa pilihan gejala berdasarkan klasifikasi yang diinputkan user. Output yang dihasilkan berupa diagnosa penyakit ayam beserta informasi mengenai penyebab dan solusi sesuai hasil diagnosa. 3 Para peternak khusunya peternak ayam, mendapatkan informasi lebih banyak tentang
6. DFTR PUSTK [01] BPS, 2001, Jawa Timur Dalam ngka, Badan Pusat Statistik Jawa Timur, Surabaya. [02] Cahyono, Bambang, Ir.1995. Cara Meningkatkan Budidaya yam Ras Pedaging (Broiler). Penerbit Pustaka Nusatama Yogyakarta [03] Geoffrey G. Meremedith et al. 2002. Kewirausahaan Teori dan Praktek. Cetakan 7. Jakarta. Penerbit PPM [04] Muhammad Rasyaf, Dr.,Ir. Beternak yam Pedaging. Penerbit Penebar Swadaya (anggota IKPI) Jakarta. [05] rhami, Muhamad. 2005, Konsep Dasar Sistem Pakar, Penerbit ndi, Yogyakarta [06] Kusrini, 200, Sistem Pakar Teori dan plikasi, Penebar Swadaya. www. depkes.go.id www.depkop.go.id Program Penumbuhan Lingkungan Usaha yang Kondusif