25
Gambar 10. Contoh Merubah dari E-R ke Tabel Fathansyah, 2004
Tranformasi dari diagram E-R ke bentuk relasitabel akan memudahkan memasukkan data ke dalam database yang akan digunakan, dan bisa dilihat dengan jelas akan seperti apa relasi antar tabel. Hasil
dari perancangan logis adalah dihasilkannya relasi yang bersifat logis.
4. Perancangan Fisik physical design
Merupakan langkah terakhir dalam perancangan database. Perancangan ini sangat spesifik terhadap DBMS yang akan digunakan, seperti jenis tipe data yang digunakan. Hasil dari perancangan fisik bisa
berupa ERD Entity Relationship Diagram, yang menunjukkan diagram hubungan entitas dalam sebuah database. Berikut ini adalah contoh perancangan fisik pada Gambar 12 diwah ini.
Gambar 11. Contoh Perancangan FisikFathansyah, 2004 Pada tabel dibawah ini menjelaskan terkat fitur
– fitur yang berada didalam tabel. Fitur yang sering dijumpai seperti
nama entitas, relasi entitas, atribut, kunci primer, kunci asing, nama tabel, namakolom, tipe data kolom, dsb. Nama entitas dan relasi terdapat pada perancangan konseptual,
pada perancangan logis sudah menambahkan fitur atribut, kunci primer, kunci asing, sedangkan
pada perancangan fisik manambahkan fitur nama tabel, nama kolom, dan tipe data kolom.
Menurut Kadir A 2009, berikut ini adalah penjelasan beberapa fitur di atas. Relasi adalah
tabel yang terdiri dari tabel dan kolom, atribut adalah suatu nama untuk kolom yang terdapat
pada sebuah relasi, kunci primer primary key merupakan kunci kandidat yang dipilih sebagai
identitas untuk membedakan satu baris, dengan baris lain dalam suatu relasi, dan kunci asing
foreign key adalah sebuah atribut atau gabungan beberapa
26
atribut dalam suatu relasi yang merujuk mereferensi ke kunci primer relasi lain. Dengan diketahuinya
fitur-fitur itu bisa memudahkan dalam mendesain sebuah basis data.
Tabel 13. Fitur Dalam Tahap Perancangan Annisa, 2011
D. Pengembangan Basis Pengetahuan
Dari basis data dapat direpresentasikan informasi, dan dari informasi akan bisa dihasilkan pengetahuan. Pengetahuan-pengetahuan ini akan di susun dalam basis pengetahuan. Basis
pengetahuan knowledge base menyimpan, mengorganisasikan, serta merepresentasikan pengetahuan. Pengetahuan tersebut dapat bersifat dangkal atau deklaratif atau fakta yang berisi
informasi tentang objek, peristiwa atau situasi. Selain itu pengetahuan dapat pulabersifat mendalam atau dinamik atau disebut juga prosedural seperti model dan kaidah rule yang 6
merupakan informasi tentang cara bagaimana membangkitkan fakta baru dari fakta yang sudah diketahui Faihah et al, 1999.
Pengetahuan diperoleh dari akuisisi pengetahuan knowledge aquisition yang dilakukan oleh knowledge engineer. Akuisisi pengetahuan merupakan proses penyerapan dan pengisian
pengetahuan ke dalam sistem basis pengetahuan. Pengetahuan dapat diperoleh dari para pakar yang ahli di bidang domain tertentu, maupun melalui studi pustaka dari buku, jurnal, dan pustaka
relevan yang menyajikan informasi pengetahuan pakar yang sudah dipublikasikan.
Setelah melalui proses akuisisi pengetahuan proses selanjutnya adalah representasi pengetahuan knowledge representation. Menurut Turban et al 2005 suatu aktivitas yang
melibatkan persiapan dari pemetaan pengetahuan knowledge mapping dan pengkodean encoding pengetahuan dalam basis pengetahuan knowledge base. Pengetahuan yang diperoleh
kemudian dikodekan dalam rencana representasi untuk membangun basis pengetahuan. Knowledge engineer dapat berkolaborasi dengan para pakar atau menggunakan tes keadaam untuk
verifikasi dan validasi basis pengetahuan. Berikut adalah beberapa teknik representasi pengetahuan:
1. Kaidah Produksi Production Rules
Kaidah produksi merupakan teknik representasi pengetahuan yang paling populer. Pengetahuan direpresentasikan dalam bentuk pasangan kondisi-aksi. Menurut Marimin 1991
diacu dalam Marimin 2005, Pengetahuan yang dapat direpresentasikan dengan kaidah produksi adalah pengetahuan prosedural yang dapat distrukturisasi ke dalam bentuk sebagai berikut :
Jika SUATU KEADAAN TERTENTU [kondisi] maka KEADAAN LAIN DAPAT TERJADI [aksi] dengan
TINGKAT KEPASTIAN TERTENTU [Certainty Factor] Atau bisa juga berbentuk sebagai berikut :
JIKA [antecedent] MAKA [konsekuen] JIKA [premis] MAKA [konklusi]
27
Bagian kondisi merupakan gabungan predikat yang digunakan untuk memeriksa keadaan sekarang, aksi menjadi bagian yang mengubah keadaan, dan certainty factor c.fmerupakan nilai
yang merepresentasikan tingkat kepastian terjadinya suatu aksi. Contoh kaidah :
a. If the “traffic light” is green Then the action is go
b. If the “traffic light” is red Then the action is stop
c. If the leaves are dry, brittle and discoloured Then the plant has been attacted by red spider mite
d. If the customer closes the account Then delete the customer from the database
Kaidah-kaidah seperti contoh di atas akan digunakan untuk pengambilan keputusan. Menurut Ignizio 1991 metode berbasis kaidah merupakan suatu metode penalaran yang
membangun sekumpulan kaidah yang mempresentasikan pengetahuan dan kaidah-kaidah tersebut digunakan untuk pengambilan keputusan.
2. Jaringan Semantik Semantic Networks
Fokus pada hubungan antara perbedaan konsep. Merupakan penggambaran grafis pengetahuan yang terdiri atas titik nodes dan penghubung arc yang menunjukan hubungan
hirarkis antara objek Sowa 1997, Cox 2001, Russel dan Norvig 2002 diacu dalam Turban 2005. Jaringan semantik digunakan untuk menggambarkan pengetahuan yang berbentuk
struktur jaringan. Objek dan deskripsi suatu persoalan direpresentasikan sebagai simpul pada suatu grafis dan hubungan antara objek-objeknya dinyatakan dengan garis penghubung paralel. Objek
bisa berupa objek fisik, atau kesatuan aksi, kejadian, dan sifat abstrak, sedangkan deskripsi merupakan informasi tambahan tentang objek Marimin, 2005. Berikut contoh jaringan semantik
yang tersaji pada Gambar dibawah ini.
Gambar 12. Representasi Pengetahuan dalam Jaringan Semantik Marimin, 2005
