Kecerdasan Buatan Artificial Intelligence Forward Chaining Characters

13

BAB II LANDASAN TEORI

2.1. Kecerdasan Buatan Artificial Intelligence

Artificial Intelligence merupakan subbidang pengetahuan computer yang khusus ditunjukan untuk membuat software dan hardware yang sepenuhnya bisa menirukan beberapa fungsi otak manusia. Dengan demikian, computer bisa membantu manusia memecahkan berbagai masalah yang lebih rumit Suparman,2005:1. Aplikasi AI tidak didasarkan pada algoritma, tetapi pada representasi dan manipulasi simbol. Aplikasi AI dapat menarik kesimpulan dari pengalamannya melalui basis pengetahuan. Teknik dasar untuk melakukan hala tersebut adalah pelacakan search dan pencocokan pola pattern matching. Walaupun secara langsung pemecahan masalah AI tidak didasarkan pada algoritma, sebenarnya dalam implementasi proses pelacakan, algoritma tetap digunakan. Program yang didasarkan pada algoritma melaksanakan manipulasi simbolis yang menyebabkan suatu masalah bisa terpecahkan dengan cara yang mendekati cara kerja berfikir manusia. Kecerdasan tiruan dapat meliputi aplikasi–aplikasi sebagai berikut : a. Sistem Pakar Expert Sistem. b. Pengolahan bahasa alami Natural Language Processing c. Robotika dan Sistem Sensor Robotics Sensory Systems d. Pengenalan Ucapan Speech Recognition e. Permainan Game f. Intelligent Computer-aided Instruction g. Computer Vision

2.2. Sistem Pakar

Intelligence kecerdasan mencakup berbagai keahlian kognitif yang didalamnya termasuk kemampuan untuk memecahkan permasalahan, belajar dan memahami bahasa. Salah satu dari aplikasi AI Artificial Intelligence yaitu sistem Pakar Expert System yaitu Program-program AI yang mencapai kemampuan tingkat pakar dalam menyelesaikan suatu permasalahan dalam suatu lingkup tertentu dan menghasilkan suatu pengetahuan tentang masalah yang spesifik atau disebut dengan basis pengetahuan Knowledge Based. Sistem pakar adalah suatu sistem komputer yang berbasis pada pengetahuan yang terpadu di dalam suatu sistem informasi dasar yang ada, sehingga memiliki kemampuan untuk memecahkan berbagai masalah dalam bidang tertentu secara cerdas dan efektif, sebagaimana layaknya seorang pakar Marimin, 2005:14. Sistem pakar atau expert system adalah paket perangkat lunak pengambilan keputusan atau pemecahan masalah yang dapat mencapai tingkat performa yang setara atau bahkan lebih dengan pakar manusia di beberapa bidang khusus dan biasanya memepersempit area masalah Turban, 2005:31. Menurut Oxman sistem pakar adalah perangkat lunak komputer yang menggunakan pengetahuan aturan-aturan tentang sifat dari unsur suatu masalah, fakta dan teknik inferensi untuk masalah yang biasanya membutuhkan kemampuan seorang ahli Marimin, 2005:20. Dengan sistem pakar ini, orang awam pun dapat menyelesaikan masalahnya atau hanya sekedar mencari suatu informasi berkualitas yang sebenarnya hanya dapat diperoleh dengan bantuan para ahli di bidangnya. Sistem pakar dapat membantu aktivitas para pakar sebagai asisten yang berpengalaman dan mempunyai pengetahuan yang dibutuhkan. Dalam penyusunannya, sistem pakar mengkombinasikan kaidah-kaidah penarikan kesimpulan inference rules dengan basis pengetahuan tertentu yang diberikan oleh satu atau lebih pakar dalam bidang tertentu. Kombinasi dari kedua hal tersebut disimpan dalam basis pengetahuan, yang selanjutnya digunakan dalam proses pengambilan keputusan untuk penyelesaian masalah tertentu. Tabel 2.1 Perbandingan Sistem Konvensional dan Sistem Pakar Sistem Konvensional Sistem Pakar 1. Informasi dan pemrosesannya biasanya jadi satu dengan program 1. Basis pengetahuan merupakan bagian terpisah dari mekanisme inferensi 2. Biasanya tidak bisa menjelaskan mengapa suatu input data itu dibutuhkan atau bagaimana output itu diperoleh 2. Penjelasan adalah bagian terpenting dari sistem pakar 3. Pengubahan program cukup sulit dan membosankan 3. Pengubahan aturan dapat dilakukan dengan mudah 4. Sistem hanya akan beroperasi jika sistem tersebut sudah lengkap 4. Sistem dapat beroperasi hanya dengan beberapa aturan 5. Eksekusi dilakukan langkah demi langkah 5. Eksekusi dilakukan pada keseluruhan basis pengetahuan 6. Menggunakan data 6. Menggunakan Pengetahuan 7. Tujuan utamanya adalah efisiensi 7. Tujuan utamanya adalah efektifitas Sumber : Kusumadewi, 2003:112

2.2.1. Ciri – ciri Sistem Pakar

Menurut Desiani dan Arhami 2006:231, dalam pembuatan sistem pakar harus diketahui ciri-ciri dan kategori masalah sistem pakar. Pada umumnya sistem pakar bersifat: 1. Memiliki informasi yang handal, baik dalam menampilkan langkah-langkah antara maupun dalam menjawab pertanyaan-pertanyaan tentang proses penyelesaian. 2. Mudah dimodifikasi, yaitu dengan menambah atau menghapus suatu kemampuan dari basis pengetahuannya. 3. Dapat digunakan dalam berbagai jenis komputer. 4. Memiliki kemampuan untuk beradaptasi.

2.2.2. Keuntungan Sistem Pakar

Beberapa kelebihan dari sistem pakar adalah ; 1. Memungkinkan seorang awam bisa melakukan pekerjaan pakar. 2. Meningkatkan produktifitas kerja dengan cara meningkatkan efisiensi. Karena sistem pakar dapat digunakan setiap hari dan dapat di akses dimanapun. 3. Menghemat waktu dalam menyelesaikan pekerjaan. 4. Dapat diberi pengamanan seperti autentifikasi dan otorisasi pengguna . 5. Dapat memperoleh dan menyimpan pengetahuan pakar yang bernilai. 6. Lebih cepat dalam memecahkan masalah. 7. Biaya yang digunakan lebih murah dengan catatan sistem pakar sudah ada.

2.2.3. Kelemahan Sistem Pakar

Selain mempunyai kelebihan sistem pakar juga mempunyai kelemahan, yaitu : Pengembangan sistem pakar sangat sulit, lebih sulit daripada membuat software konvesional 1. Untuk membuat suatu sistem pakar yang benar-benar berkualitas tinggi sangatlah sulit dan memerlukan biaya yang sangat besar untuk pengembangan dan pemeliharaanya. 2. Sistem pakar tidak 100 menguntungkan, karena seseorang yang telibat dalam sistem pakar tidak selalu benar. Oleh karena itu perlu diuji ulang secara teliti sebelum digunakan.

2.2.4. Kategori Sistem Pakar

Desiani dan Arhami 2006:232-233, Secara umum ada beberapa kategori dan area permasalahan sistem pakar, yaitu : 1. Interpretasi, yaitu pengambilan keputusan atau deskripsi tingkat tinggi dari sekumpulan data mentah. Termasuk diantaranya pengawasan, analisis citra dan beberapa analisis kecerdasan. 2. Proyeksi, yaitu memprediksi akibat- akibat yang dimungkinkan dari situasi-situasi tertentu. Seperti peramalan, prediksi demografis dan peramalan ekonomi. 3. Diagnosis, yaitu menentukan sebab malfungsi dalam situasi kompleks berdasakan pada gejala-gejala yang diamati. Seperti diagnodis perangkat lunak, diagnosis pada dunia medis. 4. Desain, yaitu menentukan konfigurasi komponen-komponen sistem yang cocok dengan tujuan-tujuan kinerja tertentu yang memenuhi permasalahan-permasalahan tertentu. Seperti layout sirkuit dan perancangan bangunan. 5. Perencanaan, yaitu kemampuan untuk merencanakan sistem yang akan dipakai atau membangun rencana untuk mencapai sasaran. Seperti perencanaan keuangan, komunikasi, militer, pengembangan produk dan manajemen proyek. 6. Monitoring, yaitu membandingkan antara tingkah laku suatu sistem yang diamati dengan tingkah laku yang diharapkan. Seperti Computer Aided Monitoring System. 7. Debugging dan repair, yaitu menentukan dan menginplementasikan cara-cara untuk mengatasi malfungsi. Seperti memberikan resep obat terhadap suatu kegagalan dan memberikan solusi terhadap kerusakan-kerusakan pada salah satu perangakat komputer. 8. Instruksi, yaitu mendeteksi dan mengoreksi defisiensi dalam pemahaman domain subjek. Seperti melekukan instruksi untuk diagnosis, debugging dan perbaikan kinerja. 9. Pengendalian, yaitu mengatur tingkah laku suatu environment yang kompleks seperti control terhadap interpretasi, prediksi, perbaikan dan monitoring sistem. 10. Seleksi, yaitu mengidentifikasikan pilihan terbaik dari sekumpulan list kemugkinan. 11. Simulasi, yaitu pemodelan interaksi antara komponen- komponen sistem .

2.2.5. Struktur Sistem Pakar

Komponen utama pada sistem pakar meliputi: User Gambar 2.1. diagram blok umum struktur sistem pakar Sumber: Suparman, 2007:102 1. Basis Pengetahuan Knowledge Base Basis pengetahuan merupakan inti dari suatu sistem pakar, yaitu berupa representasi pengetahuan dari pakar. Basis pengetahuan tersusun atas fakta dan kaidah. Fakta adalah informasi tentang objek, peristiwa, atau situasi. Kaidah adalah cara untuk membangkitkan suatu fakta baru dari User Interface Inference Engine • Rule Interpreter • Control Strategi Knowledge Base • Rules • Frames • Semantic nets • etc Data base working memory • System status • Initial states • Present state fakta yang sudah diketahui. Perencana dapat memilih predikat kalkulus, list, frame, semantic work, script dan kaidah produksi atau lainnya. Di lain pihak, melalui pengalaman yang panjang diperoleh bahwa salah satu metode terbaik representasi pengetahuan untuk sistem pakar adalah kaidah produksi. 2. Basis Data Data Base Basis data terdiri atas semua fakta yang diperlukan, di mana fakta-fakta tersebut digunakan untuk memenuhi kondisi dari kaidah-kaidah dalam sistem. Basis data menyimpan semua fakta, baik fakta awal pada saat sistem mulai beroperasi, maupun fakta-fakta yang diperoleh pada saat proses penarikan kesimpulan sedang dilaksanakan. Basis data digunakan untuk menyimpan data hasil observasi dan data lain yang dibutuhkan selama pemrosesan. Basis data menyimpan daftar kaidah yang sudah diakui, sehingga membantu proses tracking. Urutan kaidah bisa diberikan kemudian jika user memerlukan penjelasan tentang proses penalaran. 3. Mesin Inferensi Inference Engine Mesin inferensi berperan sebagai otak dari sistem pakar. Mesin inferensi berfungsi untuk memandu proses penalaran terhadap suatu kondisi, berdasarkan pada basis pengetahuan yang tersedia. Di dalam mesin inferensi terjadi proses untuk memanipulasi dan mengarahkan kaidah, model, dan fakta yang disimpan dalam basis pengetahuan dalam rangka mencapai solusi atau kesimpulan. Dalam prosesnya, mesin inferensi menggunakan strategi penalaran dan strategi pengendalian. Strategi penalaran terdiri dari strategi penalaran pasti Exact Reasoning dan strategi penalaran tak pasti Inexact Reasoning. Exact reasoning akan dilakukan jika semua data yang dibutuhkan untuk menarik suatu kesimpulan tersedia, sedangkan inexact reasoning dilakukan pada keadaan sebaliknya. Strategi pengendalian berfungsi sebagai panduan arah dalam melakukan proses penalaran. Terdapat tiga teknik pengendalian yang sering digunakan, yaitu forward chaining, backward chaining, dan gabungan dari kedua tehnik pengendalian tersebut. 4. Antarmuka Pemakai User Interface Fasilitas ini digunakan sebagai perantara komunikasi antara pemakai dengan komputer.

2.2.5.1. Mekanisme Inferensi

Mekanisme inferensi adalah bagian dari sistem pakar yang melakukan penalaran dengan menggunakan isi daftar aturan berdasarkan urutan dan pola tertentu. Selama konsultasi antar sistem dan pemakai, mekanisme inferensi menguji aturan satu demi satu sampai kondisi aturan itu benar. Secara umum ada dua teknik utama yang digunakan dalam mekanisme inferensi untuk pengujian aturan, yaitu penalaran maju forward chaining dan penalaran mundur backward chaining Andi, 2009:15. Selain teknik penalaran, diperlukan juga teknik penelusuran data dalam bentuk network atau jaringan yang terdiri dari node – node berbentuk tree atau pohon. Ada tiga teknik yang digunakan dalam proses penelusuran data, yaitu Depth First Search, Breadh First Search , dan Best First Search Andi, 2009:16. Di dalam proses mekanisme inferensi ini dilakukan dua tahapan yaitu :

a. Forward Chaining

Forward cahining adalah suatu rantai yang dicari atau dilewati dilintasi dari suatu permasalahan untuk memperoleh solusinya Arhami, 2005:11. Pada tahapan forward chaining dilakukan dengan membuat pohon inferensi untuk memudahkan mencari bagian JIKA terlebih dahulu dari pasal-pasal yang berhubungan dengan tindak pidana terhadap kriminalitas, Setelah semua kondisi JIKA dipenuhi, aturan atau rule dipilih untuk mendapatkan kesimpulan. Proses ini akan berlanjut hingga dicapai kesimpulan akhir.

b. Depth First Search

Depth First Search adalah teknik penelusuran data pada node – node secara vertikal dan sudah terdefinisikan, misalnya dari kiri ke kanan. Keuntungan pencarian data dengan teknik ini adalah bahwa penelusuran masalah dapat digali secara mendalam sampai ditemukannya kepastian suatu solusi yang optimal Andi, 2009:13. Pada tahapan depth first search ini dilakukan penelusuran data dari parameter atau kejahatan-kejahatan dan ancaman tindak pidana berupa pasal-pasal pada node – node yang sudah terdefinisikan pertanyaan, dari semua rangkaian node secara mendalam sampai ditemukannya kesimpulan. Sumber: Andi, 2009:17 Gambar 2.2. Depth First Search

2.2.5.2. Representasi Pengetahuan

Representasi Pengatahuan merupakan kombinasi sistem berdasarkan dua elemen, yaitu struktur data dan penafisiran prosedur, yang akan digunakan pengatahuan dalam menyimpanan struktur data Arhami, 2006:63. Teknik representasi pengetahuan yang dilakukan pada tahap ini adalah dengan menggunakan kaidah produksi, yaitu membuat kaidah produksi berupa aturan rule yang berupa IF kondisi THEN aksi dimana kondisi merupakan bagian dari awal yang mengekspresikan situasi pernyataan berawal IF dan aksi merupakan bagian yang menyatakan suatu tindakan tertentu yang diharapkan jika suatu situasi bernilai benar pernyataan berawalan THEN.

2.2.6. Lingkungan Sistem Pakar

Menurut Turban dalam arhami dan desiani, 2006:240-241, ada 4 unsur manusia dalam sistem pakar, yaitu : 1. Pakar The Expert Pakar merupakan orang yang menguasai bidang ilmu pengetahuan tertentu, berpengelaman, pengambil keputusan, dan menguasia metode-metode tertentu, serta mamapu memanfaatkan telentanya dalam memeberikan nasehat atau saran terhadap penyelesaian terhadap suatu permasalahan 2. Perekeyasa Pengetahuan Knowledge Engineer Knowledge Engineer adalah orang yang membantu pakar dalam menyusun area permasalahan dengan menginterpretasikan dan mengintegrasikan jawaban-jawaban pakar atas pertanyaan yang diajukan, menggambarkan analogi, mengajukan counter example, dan menerangkan kesulitan- kesulitan konseptual. 3. Pemakai User Sistem pakar memiliki beberapa kelas pemakai, yaitu: a. Pemakai bukan pakar, sistem pakar berperan sebagai seorang konsultan atau pemberi nasihat. b. Siswa yang ingin belajar, sistem pakar berperan sebagai instruktur. c. Pembangun sistem pakar yang ingin meningkatkan dan menambah basis pengetahuan, sistem pakar berperan sebagai rekan kerja atau partner. d. Pakar, sistem pakar berperan sebagai kolega aau asisten. 4. Unsur lainnya Unsur lainnya yang termasuk unsure manusia dalam sistem pakar adalah system builder pembangun sistem atau system analyst yang membantu mengintegrasikan sebuah sistem pakar dengan sistem terkomputerisasi lainnya. Suatu tool builder dapat menyediakan atau membangun tool-tool yang khusus.

2.3. Domain Permasalahan

2.3.1. Kitab Undang-undang Hukum Pidana KUHP

Hukum adalah rangkaian kaidah atau norma yang mengatur tingkah laku dan perbuatan manusia dalam hidup bermasyarakat. Menurut W.P.J. Pompe dalam Hamzah, 2008:78 hukum pidana adalah himpunan peraturan yang menentukan perbuatan apa yang di ancam dengan pidana dan di mana pidana itu menjelma. Hukum pidana adalah peraturan hukum mengenai pidana. Kata pidana berarti hal yang dipidanakan, yaitu oleh instansi yang berkuasa dilimpahkan kepada seorang oknum sebagai hal yang tidak enak dirasakannya dan juga hal yang tidak sehari-hari dilimpahkan Prodjodikoro, 2003:1. Pada saat kemerdekaan Republik Indonesia masih tetap berlaku di Indonesia berdasarkan ketentuan pasal II aturan peralihan UUD 1945. Tetapi karena dalam KUHP itu ada yang tidak sesuai lagi dengan jiwa UUD 1945, maka pada tanggal 24 Februari 1945 diadakan penyesuain, perubahan serta penambahan ketentuan-ketentuan dalam KUHP tersebut agar sejiwa dan searah dengan UUD 1945 Hawari, 2008:8. KUHP terdiri dari tiga buku, sebagai berikut : Buku I, yang memuat tentang Ketentuan-ketentuan umum pasal 1 sampai dengan pasal 103, yakni yang mengatur perihal lingkungan kekuasaan berlakunya ketentuan-ketentuan hukum pidana, pengecualian dan pengurangan serta penambahan pidana, percobaan, penyertaan, gabungan, atau pembarengan perbuatan dan lain sebagainya Hawari, 2008:8. Buku II, memuat perihal kejahatan pasal 104 sampai dengan 488 didalamnya antara lain tentang pencurian beserta pidananya, penggelapan beserta ancaman pidananya, pembunuhan dan lain sebagainya. Buku III, memuat perihal pelanggaranpasal 489 sampai dengan 570. Bentuknya KUHP merupakan hukum tertulis yang berarti belum atau tidak dikondifikasikan, isi dari hukum tersebut adalah: hukum perintah, hukum larangan, dan sanksi akibat hukum yang diderita oleh seseorang karena orang tersebut melanggar peraturan. Sifatnya adalah mempunyai sifat yang harus ditaati, jika tidak maka diancam sanksi Hawari, 2008:9. Tujuan yang hendak dicapai oleh hukum, untuk masyarakat adalah aman dari ancaman, gangguan, hambatan dan tekanan. Tertib bebas dari pelanggaran kejahatan.

2.3.2. Tujuan Hukum Pidana

Menurut Prodjodikoro 2003:20.Tujuan hukum pidana adalah : 1. Untuk menakut-nakuti orang jangan sampai melakukan kejahatan, baik secara menakut-nakuti orang banyak general preventie maupun secara menakut-nakuti orang tertentu yang sudah menjalankan kejahatan agar dikemudian hari tidak melakukan kejahatan lagi speciale preventive. 2. Untuk mendidik dan memperbaiki orang-orang yang sudah menandakan suka melakukan kejahatan agar menjadi orang yang baik tabiatnya sehingga bermanfaat bagi masyarakat.

2.4. Konsep Database

2.4.1. Konsep Basis Data Data Base

James F. Courtney Jr. dan David B. Paradice dalam buku “Database System for Management” menjelaskan sistem database adalah sekumpulan database yang dapat dipakai secara bersama- sama, personal-personal yang merancang dan mengelola database, teknik-teknik untuk merancang dan mengelola database, serta komputer untuk mendukungnya Sutabri, 2005 : 161. Dari definisi diatas, penulis menyimpulkan bahwa sistem database mempunyai beberapa elemen penting, yaitu database sebagai inti sistem database, perangkat lunak untuk mengelola database, perangkat keras sebagai pendukung operasi pengolahan data, serta manusia mempunyai peran penting dalam sistem tersebut. Sampai dengan membentuk database, data mempunyai jenjang yang dapat dilihat dalam gambar 2.3. Gambar 2.3. Jenjang dari data Sumber: Jogianto, 2005

a. Characters

Characters adalah bagian data yang terkecil, dapat berupa karakter numeric, huruf ataupun karakter-karakter khusus yang membentuk suatu item data atau field.

b. Field