## Implementasi Knowledge base pada Aplikasi Data Orang Hilang (Studi Kasus: Polres Tasikmalaya Kota)
Mochamad Gibran Meidiyan 1 , Husni Mubarok 2 , Rianto 3
# Jurusan Teknik Informatika Universitas Siliwangi Kota Tasikmalaya
mochamad.gibran13@student.unsil.ac.id husni.mubarok@unsil.ac.id rianto@unsil.ac.id
Abstrak —  Pada  proses  perkembangan  suatu  teknologi, pengetahuan  ( knowledge )  dan  informasi  menjadi  sangat penting untuk menjadi sumber daya utama yang akan sangat menunjang  pada  suatu  instansi.  Kepolisian  Resor Tasikmalaya Kota (Polres Tasikmalaya Kota) sebagai suatu instansi  pemerintah,  mengolah  dan  mengelola  data  orang hilang merupakan salah satu tugas Polres Tasikmalaya Kota yaitu  pelayanan  kepada  masyarakat.  Sejalan  dengan meningkatnya  laporan  orang  hilang  di  Kota  Tasikmalaya, Polres  Tasikmalaya  Kota  membutuhkan  suatu  sistem  yang dapat melakukan identifikasi data orang hilang berdasarkan pengetahuan  ( knowledge) .  Tujuan  umum  dari  penelitian  ini yaitu  mengimplementasikan Knowledge  Base pada  Aplikasi Data Orang Hilang di Polres Tasikmalaya Kota yang sesuai dengan  kebutuhan  saat  ini.  Metode  penelusuran  yang digunakan  pada  penelitian  ini  adalah  penelusuran  runut maju  ( forward  chaining) .  Hasil  akhir  dari  penelitian  ini adalah sebuah aplikasi yang berjalan sesuai dengan harapan.
Kata kunci — Knowledge Base, Forward Chaining , Waterfall , Orang Hilang, Pengujian Blackbox, Pengujian Whitebox

## I. P ENDAHULUAN
Penggunaan  internet  oleh  suatu  organisasi  saat  ini tidak  hanya  mengacu  pada  suatu  pencarian  informasi, namun  mengarah  pada  kebutuhan  pencarian  pengetahuan ( knowledge ) karena pengetahuan dianggap sebagai sebuah sumber  atau  asset  yang  mempunyai  peranan  penting. Dalam proses perkembangan teknologi, informasi dan ilmu pengetahuan  ( knowledge )  menjadi  sangat  penting  karena informasi dan knowledge menjadi sumber daya utama yang akan sangat menunjang untuk suatu institusi. Sumber daya tersebut menjadi sangat penting karena berkaitan langsung dengan  sumber  daya  manusia  yang  merupakan  modal intelektual  dan  aset  yang  dimiliki  institusi.  Hal  tersebut menghasilkan sebuah sistem yang disebut sistem berbasis pengetahuan  ( knowledge  based  system) yang  memiliki peranan  dalam  mengorganisir  pengetahuan-pengetahuan yang  telah  diberikan  oleh  seorang  pakar  dalam  bentuk atuaran dan data.
Knowledge  Based  System adalah  suatu  sistem  yang menggunakan  pengetahuan  ( knowledge )  yang  diubaha kedalam  bahasa  mesin  atau  dikodekan  untuk  dapat melakukan suatu tugas dan menyimpulkan [1]. Knowledge Based System atau Sistem Berbasis Pengetahuan digunakan agar dapat membantu manusia dalam menyelesaikan suatu masalah  yang  tengah  dihadapi  dengan  berdasarkan  pada pengetahuan yang telah diprogramkan kedalam sistem.
Kepolisian  Resor  Tasikmalaya  Kota  (Polres Tasikmalaya  Kota)  sebagai  suatu  instansi  yang  bertugas menegakkan  hukum,  ketertiban  masyarakat,  memelihara keamanan,  pengayoman,  pelayanan  kepada  masyarakat, dan  memberikan  perlindungan.  Mengolah  dan  mengelola data  orang  hilang  merupakan  salah  satu  tugas  Polres Tasikmalaya  Kota  yaitu  pelayanan  kepada  masyarakat. Sejalan dengan meningkatnya laporan orang hilang di Kota Tasikmalaya,  Polres  Tasikmalaya  Kota  membutuhkan suatu  sistem  yang  dapat  melakukan  pengolahan  dan identifikasi  data  orang  hilang  berdasarkan  pengetahuan ( knowledge ).
Solusi yang didapatkan dari latar belakang yang telah disebutkan  yaitu  mengimplementasikan Knowledge  Base pada  Aplikasi  Data  Orang  Hilang  di  Polres  Tasikmalaya Kota  yang  sesuai  dengan  kebutuhan  saat  ini. Knowledge base ini menggunakan metode pelacakan kedepan sebagai teknik  penelusurannya  atau forward  chaining .  Solusi  ini diharapkan  dapat  mempermudah  pihak  kepolisian  dalam melakukan  identifikasi  orang  yang  hilang  maupun  orang yang  ditemukan  dan  dapat  menyebarkan  infomasi  data orang  hilang  secara  luas  antar  kepolisian  yang  berada dalam wilayah kepolisian resor tasikmalaya kota.

## II. L ANDASAN T EORI

## A. Orang Hilang
Orang  hilang  merupakan  orang  yang  beritanya terputus  sehingga  tidak  diketahui  hidup  atau  matinya. Orang  ini  sebelumnya  pernah  hidup  dan  tidak  diketahui keberadaannya  dimana  dan  apakah  masih  dalam  keadaan hidup atau tidak oleh keluarganya [2].

## B. Knowledge Based System
Knowledge  Based  System adalah  suatu  sistem  yang menggunakan  pengetahuan  ( knowledge )  yang  diubaha kedalam  bahasa  mesin  atau  dikodekan  untuk  dapat melakukan suatu tugas dan menyimpulkan [1]. Knowledge Based System atau Sistem Berbasis Pengetahuan digunakan agar dapat membantu manusia dalam menyelesaikan suatu masalah  yang  tengah  dihadapi  dengan  berdasarkan  pada pengetahuan  yang  telah  diprogramkan  kedalam  sistem. Oleh karena itu maka digunakan Knowledge Based System dalam  memecahkan  suatu  masalah  yang  berhubungan dengan Expert System. Expert  system atau  Sistem  pakar  menggunakan knowledge  base atau  basis  pengetahuan  sebagai  dasar pemikirannya. Knowledge  Base tersebut  terdiri  dari heuristik  dan  sejumlah rules atau  aturan-aturan  yang tersusun  secara  spesifik  dan  sistematis,  juga  relasi  antara rules atau  aturan-aturan  dan  data    dalam  pengambilan kesimpulan. Knowledge  Base tersebut  tersimpan  didalam sebuah  basis  data  pada  suatu  tempat  penyimpanan  data. Sedangkan  yang  berfungsi  sebagai  pusat  pemrosesannya adalah  Mesin  Inferensi. Knowledge  Based  System ini sangat  baik  sekali  karena  berisi  fakta-fakta  nyata  yang berasal  dari  observasi  dan  pengalaman  dari  pakar,  yang semuanya  diatur  dengan  logika  yang  jelas  untuk menghubungkan sebab atau gejala yang ditimbulkan [3].
C. Komponen-komponen Knowledge Based System
Berikut  merupakan  komponen-komponen  yang membangun  suatu Knowledge  Based  System atau  Sistem Berbasis Pengetahuan :
a. Knowledge Base (Basis Pengetahuan)
Pengetahuan adalah kemampuan untuk membentuk  model  mental  yang  menggambarkan obyek  dengan  tepat  dan  mempresentasikannya dalam aksi yang dilakukan terhadap suatu obyek. Pengetahuan dapat diklasifikasikan  menjadi tiga, yaitu, Procedural  Knowledge (Pengetahuan Prosedural), Declarative Knowledge ( Pengetahuan  Deklaratif),  dan Tacit  Knowledge (Pengetahuan Tacit) [4].
b. Inference Engine (Mesin Inferensi) Mesin Inferensi adalah bagian yang mengandung mekanisme pola-pola penalaran system dan fungsi berpikir yang akan menganalisis  sebuah masalah tertentu  dan  selanjutnya  akan  mencari  sebuah kesimpulan yang terbaik [4].
Gambar. 1 Mesin Inferensi
c. Data Base (Basis Data)
Basis  Data  adalah  bagian  yang  mengandung semua  fakta-fakta,  baik  fakta  awal  pada  saat sistem mulai beroperasi maupun fakta-fakta yang didapatkan  pada  saat  pengambilan  kesimpulan yang  sedang  dilaksanakan.  Dalam  praktiknya, basis  data  berada  di  dalam  memori  komputer. Kebanyakan  Sistem  Pakar  mengandung  Basis Data  untuk  menyimpan  data  hasil  observasi  dan data lainnya yang dibutuhkan selama pengolahan [4].

## D. Metode Inferensi
Inferensi merupakan suatu proses untuk menghasilkan informasi  dari  fakta  yang  diasumsikan.  Inferensi  adalah konklusi  logis  ( Logical  conclusion )  atau  implikasi berdasarkan  pada  informasi  yang  tersedia.  Dalam Knowledge based system atau sistem berbasis pengetahuan inferensi  dilakukan  dalam  suatu  modul  yang  disebut Inference Engine (Mesin Inferensi).
Ketika  representasi  pengetahuan  (RP)  pada  bagian knowledge  base    telah  lengkap,  atau  paling  tidak  telah berada  pada  level  yang  cukup  akurat,  maka  RP  tersebut telah  siap  digunakan.  Interface  engine  merupakan  modul yang  berisi  program  tentang  bagaimana  mengendalikan proses reasoning.
Terdapat  dua  buah  metode  inferensi  yang  berperan pada  Sistem  berbasis  pengetahuan,  yaitu  :  Runut  balik ( Backward Chaining ) dan Runut maju ( Forward Chaining ) [1].

## E. Runut Maju (Forward Chaining)
Runut  maju  atau Forward  Chaining yang  berarti menggunakan himpunan aturan kondisi-aksi. Pada metode ini, data digunakan sebagai penentu aturan mana yang akan diproses,  kemudian  aturan  tersebut  dijalankan.  Mungkin proses  menambahkan  data  ke  memori  kerja.  Proses  akan terus dilakukan pengulangan sampai dengan ditemukannya suatu hasil[1].
Metode  inferensi  runut  maju  sangat  tepat digunakan  untuk  menangani  masalah  pengendalian (controlling) dan permasalahan (Prognosis) [5].

## F. Rule If - Then
Rule adalah  sebuah  pengetahuan  terstruktur  yang menghubungkan  beberapa  informasi  yang telah diketahui ke informasi lain hingga mendapatkan kesimpulan. Sebuah rule adalah sebuah bentuk pengetahuan yang prosedural[6]. Dengan  demikian  yang  dimaksud  dengan KBS berbasis aturan/ 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  mesin  inferensi untuk menghasilkan informasi baru.
User Mesin Inferensi Knowledge Base
Struktur aturan atau rule secara logika menghubungkan satu atau lebih premis yang  berada pada bagian IF dengan satu atau lebih konklusi yang berada pada bagian  THEN[7].  Secara  umum,  sebuah rule dapat mempunyai premis jamak dihubungkan dengan pernyataan AND  (konjungsi)  pernyataan  OR  (disjungsi)  atau kombinasi dari keduanya.

## III. M ETODOLOGI P ENELITIAN

## A. Metodologi Penelitian
Bagan  alur  pemikiran  metodologi  yang  digunakan pada  penelitian  ini  yaitu  metode  akuisisi  pengetahuan untuk  implementasi  knowledge  base  pada  aplikasi  data orang  hilang.  Dengan  menggunakan  5  tahapan  metode penelitian seperti pada bagan alur di bawah.
Gambar 2. Metode penelitian

## B. Data Kriteria Orang Hilang
Setelah  dilakukannya  analisa  data  pada  saat merangcang  sistem  ini  maka  didapatkan  9  kriteria  data orang  hilang  yang  paling  sering  didapatkan  menurut laporan  masyarakat,  dan  bila  pada  proses  selanjutnya didapatkan  kriteria  orang  hilang  baru,  maka  admin  dapat menginputkan  data  baru  tersebut  kedalam  sistem. Untuk lebih jelasnya dapat dilihat pada daftar kriteria orang hilang pada Tabel I.

## C. Data Kesimpulan Orang Hilang
Dari data-data kriteria orang hilang diatas maka akan diperoleh kombinasi data kriteria orang hilang  yang akan menjadi  kesimpulan  orang  hilang.  Untuk  lebih  jelasnya dapat  dilihat pada daftar kriteria orang hilang pada Tabel II.
T ABEL I D AFTAR K RITERIA O RANG H ILANG
Kode Kriteria K001 Nomor KTP K002 Nama K003 Umur K004 Tinggi Badan K005 Warna Baju Terakhir K006 Golongan Darah K007 Warna Kulit K008 Tanda Fisik K009
Posisi Terakhir T ABEL 2 D AFTAR K ESIMPULAN O RANG H ILANG

## Kode  Kesimpulan
H001 Nomor KTP + Nama + Umur + Tinggi Badan +  Warna  Baju  Terakhir  +  Golongan  Darah  +
Warna Kulit + Tanda Fisik + Posisi Terakhir
H002 Nomor  KTP  +  Nama  +  Umur  +  Warna  Baju Terakhir  +  Golongan  Darah  +  Tanda  Fisik  + Posisi Terakhir
H003 Umur + Tinggi Badan + Warna Baju Terakhir + Golongan Darah + Tanda Fisik
H004 Umur + Tinggi Badan + Warna Baju Terakhir + Warna Kulit + Tanda Fisik
H005 Tinggi Badan + Warna Baju Terakhir + Warna Kulit + Tanda Fisik H006 Nama + Umur + Tinggi Badan + Warna Baju Terakhir + Warna Kulit + Tanda Fisik H007 Umur + Tinggi Badan + Warna Baju Terakhir + Tanda Fisik H008 Nomor KTP + Nama + Umur H009 Warna Baju Terakhir + Warna  Kulit + Tanda Fisik H010 Nama + Umur + Warna Baju Terakhir + Warna Kulit + Tanda Fisik + Posisi Terakhir

## D. Represetasi Pengetahuan
Pada  penelitian  ini  represetasi  pengetahuan  yang digunakan yaitu menggunakan Kaidah Produksi, kaidah ini dikatakan sebagai sebuah hubungan gabungan dua bagian, yang  pertama  bagian  premis  (If)  dan  yang  kedua  bagian konklusi  (Then)  (If_Then).  Apabila  bagian  premis terpenuhi  maka  bagian  konklusi  akan  bernilai  benar. Fungsi  dari  Representasi  pengetahuan  ini  untuk menentukan  proses  identifikasi  atau  menentukan kesimpulan  akhir  yang  akan  diperoleh[8].  Berdasar  pada tabel  daftar  kriteria  orang  hilang  yang  ada  dan  daftar kesimpulan orang hilang  yang ada,  maka dapat diperoleh 11 Rule atau aturan. Berdasarkan kriterianya maka operator logika  yang akan digunakan adalah operator logika AND dan  OR.  Berikut  merupakan rule atau  aturan  yang dijelaskan pada Tabel III.
Studi Literatur Pemodelan Forward Chaining Identifikasi Knowledge Base Pengembangan Sistem Pengujian
T ABEL III D AFTAR A TURAN I DENTIFIKASI Kode Aturan R1 IF Nomor KTP AND Nama AND Umur AND Tinggi  Badan  AND  Warna  Baju  Terakhir AND  Golongan  Darah  AND  Warna  Kulit
AND Tanda Fisik AND Posisi Terakhir
THEN Nomor KTP + Nama + Umur + Tinggi Badan  +  Warna  Baju  Terakhir  +  Golongan Darah  +  Warna  Kulit  + Tanda  Fisik  +  Posisi Terakhir
R2 IF Nomor KTP AND Nama AND Umur AND Warna  Baju  Terakhir  AND  Golongan  Darah AND Tanda Fisik AND Posisi Terakhir
THEN  Nomor KTP + Nama + Umur + Warna Baju  Terakhir  +  Golongan  Darah  +  Tanda Fisik + Posisi Terakhir
R3 IF  Umur  AND  Tinggi  Badan  AND  Warna Baju  Terakhir  AND  Golongan  Darah  AND Tanda Fisik THEN  Umur  +  Tinggi  Badan  +  Warna  Baju Terakhir + Golongan Darah + Tanda Fisik
R4 IF  Umur  AND  Tinggi  Badan  AND  Warna Baju Terakhir AND Warna Kulit AND Tanda Fisik
THEN  Umur  +  Tinggi  Badan  +  Warna  Baju
Terakhir + Warna Kulit + Tanda Fisik
R5 IF  Tinggi  Badan  AND  Warna  Baju  Terakhir AND Warna Kulit AND Tanda Fisik
THEN Tinggi Badan + Warna Baju Terakhir + Warna Kulit + Tanda Fisik
R6 IF  Nama  +  Umur  AND  Tinggi  Badan  AND Warna Baju Terakhir AND Warna Kulit AND
Tanda Fisik
THEN Nama + Umur + Tinggi Badan + Warna Baju Terakhir + Warna Kulit + Tanda Fisik
R7 IF  Umur  AND  Tinggi  Badan  AND  Warna
Baju Terakhir AND Tanda Fisik
THEN  Umur  +  Tinggi  Badan  +  Warna  Baju
Terakhir + Tanda Fisik
R8 IF Nomor KTP AND Nama AND Umur
THEN Nomor KTP + Nama + Umur
R9 IF  Warna  Baju  Terakhir  AND  Warna  Kulit
AND Tanda Fisik
THEN Warna Baju Terakhir + Warna Kulit + Tanda Fisik
R10 IF  Nama  AND  Umur  AND  Warna  Baju Terakhir AND Warna Kulit AND Tanda Fisik AND Posisi Terakhir THEN Nama + Umur + Warna Baju Terakhir
+ Warna Kulit + Tanda Fisik + Posisi Terakhir
R11 IF  Nomor  KTP  OR  Nama  OR  Umur  OR Tinggi  Badan  OR  Warna  Baju  Terakhir  OR Golongan  Darah  OR  Warna  Kulit  OR  Tanda
Fisik OR Posisi Terakhir
THEN Nomor KTP + Nama + Umur + Tinggi Badan  +  Warna  Baju  Terakhir  +  Golongan
Darah  +  Warna  Kulit  + Tanda  Fisik  +  Posisi Terakhir

## E. Arsitektur Knowledge Base Pada Aplikasi Data Orang Hilang
Gambar. 3 Arsitektur Knowledge Base pada Aplikasi Data Orang Hilang

## F. Pengembangan Sistem

## Pemodelan Fungsional
Pemodelan  fungsional  dapat  memberikan  perspektif proses  model  analisis  dan  gambaran  tentang  apa  yang harusnya  sistem  lakukan.  Dengan  melakukan  ini  dapat mendefinisikan  fungsi  dari  proses  internal.  Pemodelan fungsional  yang  digunakan  dalam  peneltian  ini  adalah DFD.

## Gambar 4. Diagram Konteks
Pemodelan Data Pemodelan  data  yang  digunakan  dalam Knowledge Base ini  menggunakan  Entity  Relationship  Diagram (ERD), Data Dictionary, dan Struktur Tabel. ERD secara global  dari  Implementasi Knowledge  Base pada  Aplikasi Data Orang Hilang Tasikmalaya dapat dilihat di gambar 5.

## Gambar 5. ERD Aplikasi Data Orang Hilang
Berikut Kamus Data dari ERD pada Gambar 5 :
a. Data  User  memiliki  atribut  id_user,  nrp,  nama, username, password, sektor_resor, level, last_login.
b. Data  Orang  Hilang  memiliki  atribut  id_data,  foto, no_ktp, nama, umur, tinggi, warna_baju, pekerjaan, alamat,  hilang,  gol_dar,  warna_kulit,  tanda_fisik, pos_ter, hubungi, status, ditambahkan, waktu_update.
c. Data  Pesan  memiliki  atribut  id_pesan,  pengirim, penerima, tanggal, judul, isi, attach, status.
d. Data  Log  memiliki  atribut  id_log,  nrp,  nama, username, sektor_resor, aksi, waktu.
e. Data  Temp  memiliki  atribut  id_temp,  id_ket, no_ktp,  nama,  umur,  tinggi  ,warna_baju,  gol_dar, warna_kulit, tanda_fisik, pos_ter.
f. Data Rule memiliki atribut kode, aturan, ket.

## IV. H ASIL D AN P EMBAHASAN
A. Implementasi
Tahap  implementasi  ini  merupakan  salah satu  tahap penerapan  sebuah  sistem  agar  dapat  digunakan  secara maksimal  sesuai  dengan  harapan  dan  kebutuhan  saat  ini. Implementasi interface yang  dibuat  pada  tahap construction ,  diterapkan  kedalam  bentuk  halaman  web yang  dibangun  menggunakan  perangkat  lunak  yang  telah dijelaskan pada tahap sebelumnya.
Gambar. 6 Tampilan Halaman Pencarian KBS Aplikasi Data Orang Hilang
Implementasi Forward Chaining Pada Aplikasi Data Orang Hilang
Implementasi yang dilakukan pada aplikasi ini yaitu memasukan  nilai  atau  value  pada  setiap  kriteria  yang diinputkan.  Jika  user  menginputkan  salah  satu  kriteria maka  kriteria  tersebut  bernilai  1,  sedangkan  apabila  user tidak  menginputkan  salah  satu  kriteria  maka  kriteria tersebut  akan  bernilai  0.  Kesembilan  kriteria  tersebut digabungkan  dan  menghasilkan  9  digit  nilai  atau  value. Sebagai  contoh  disini  Jika  user  menginputkan  seluruh kriteria yang diberikan maka akan bernilai 11111111,maka rule yang didapatkan adalah rule 1 .
Berikut  (Tabel IV)  Rule ,  Kriteria  yang  harus diinputkan dan Nilai yang diberikan.
T ABEL IV
K ESIMPULAN NILAI ATAU VALUE DARI SETIAP R ULE Kode Rule Kriteria yang harus diinputkan Kesimpulan Nilai atau value R1 Nomor  KTP,  Nama,  Umur, Tinggi  Badan,  Warna  Baju Terakhir,  Golongan  Darah, Warna  Kulit,  Tanda  Fisik, Posisi terakhir 111111111 R2 Nomor  KTP,  Nama,  Umur, Warna Baju Terakhir, Golongan Darah, Tanda Fisik, Posisi terakhir 111011011 R3 Umur,  Tinggi  Badan,  Warna Baju  Terakhir,  Golongan Darah, Tanda Fisik 001111010 R4 Umur,  Tinggi  Badan,  Warna Baju  Terakhir,  Warna  Kulit, Tanda Fisik 001110110 R5 Tinggi  Badan,  Warna  Baju Terakhir, Warna Kulit, Tanda Fisik 000110110 R6 Nama,  Umur,  Tinggi  Badan, Warna Baju Terakhir, Warna Kulit, Tanda Fisik 011110110 R7 Umur,  Tinggi  Badan,  Warna Baju Terakhir, Tanda fisik 001110010 R8 Nomor KTP, Nama, Umur 111000000 R9 Warna Baju Terakhir, Warna Kulit, Tanda Fisik 000010110 R10 Nama,  Umur,  Warna  Baju Terakhir, Warna Kulit, Tanda Fisik, Posisi Terakhir 011010111 R11 (Rule  11  ini  merupakan alternatif  rule, apabila  salah
satu kriteria false dari rule 1- 10)
-
B. Pengujian
1. Pengujian  Algoritma  Metode  Forward  Chaining  Pada Pencarian KBS
Pengujian  ini  menggunakan  metode  pengujian white- box dimana  pengujian  ini  dilakukan  untuk  meyakinkan semua perintah. Tools yang digunakan pada pengujian ini yaitu tools flowgraph yang digunakan untuk menggambarkan alur dari algoritma. Flow graph Algoritma Metode  Forward  Chaining  Pada  Pencarian  KBS  yang digunakan dapat dilihat pada gambar 7.
Gambar. 7 Flow graph Algoritma Metode Forward Chaining Pada Pencarian KBS
Dari  Gambar  7, cyclomatic  complexity dapat  dihitung sebagai berikut :
V(G) = E – N + 2 V(G) = 36 – 28 + 2 V(G) = 8 + 2 V(G) = 10 Dimana : E = Jumlah edge flow graph N = Jumlah node flow graph Maka, cyclomatic complexity pada gambar 7 adalah 10. Berdasarkan  cyclomatic  complexity  tersebut,  maka didapatkan 10 path  yang dapat dilihat pada Tabel V.
T ABEL V

## P ATH A LGORITMA M ETODE F ORWARD C HAINING P ADA P ENCARIAN
KBS.
Path 1 sampai dengan path 10 diatas  mewakili  setiap rule 1 sampai rule 10 dari 11 rule yang dibuat. Untuk rule 11 , pencarian dilakukan dengan menggunakan kesimpulan nilai  yang  di  dapatkan  apabila  data  yang  dicari  terdapat kesalahan pengisian atau false. Jika kesimpulan nilai tidak terdapat  pada  salah  satu  rule  maka  pencarian  akan menampilkan  seluruh  data  orang  hilang.  Pengujian algoritma  pencarian  kesumpulan  dapat  dilihat  pada pengujian selanjutnya.
2. Pengujian  Algoritma  Proses  Pencarian  kesimpulan dengan KBS
Pengujian  ini  menggunakan  metode  pengujian  white- box  dimana  pengujian  ini  dilakukan  untuk  meyakinkan semua perintah. Tools yang digunakan pada pengujian ini yaitu tools flowgraph yang digunakan untuk menggambarkan alur dari algoritma.Flow graph Algoritma Proses Pencarian kesimpulan dengan KBS yang digunakan dapat dilihat pada gambar 8.
Gambar 8 Flow graph Proses Pencarian dengan KBS
Dari  Gambar  8 cyclomatic  complexity dapat  dihitung sebagai berikut :
V(G) = E – N + 2 V(G) = 9 – 8 + 2 V(G) = 1 + 2 V(G) = 3 Dimana :
E = Jumlah edge flow graph N = Jumlah node flow graph
Maka,  cyclomatic  complexity  pada  gambar  8  adalah  3. Berdasarkan  cyclomatic  complexity  tersebut,  maka terdapat 3 path  seperti pada Tabel VI.
T ABEL VI P ATH P ENCARIAN DENGAN KBS
Berikut merupakan penjelasan dari setiap Path : a. Path 1
Gambar. 9 Path 1 pada Flow graph Proses Pencarian dengan KBS
Pada  path  1  ini  terjadi  apabila  user  menginputkan kriteria  secara  asal-asalan  atau  tidak  sesuai  dengan  rule yang telah disediakan pada knowledge base .
b. Path 2
Gambar. 10 Path 2 pada Flow graph Proses Pencarian dengan KBS
Pada  path  2  ini  terjadi  apabila  user  menginputkan kriteria  sesuai  dengan  rule  yang  telah  disediakan,akan tetapi salah satu kriteria benilai false. Path 2 ini merupakan rule  11,  dimana  pencarian  akan  tetap  dilakukan  sesuai kriteria yang dimasukkan.
c. Path 3
Gambar. 11 Path 3 pada Flow graph Proses Pencarian dengan KBS
Pada  path  3  ini  terjadi  apabila  user  menginputkan kriteria sesuai dengan rule yang telah disediakan dan tidak ada kriteria yang bernilai false.
3. Pengujian Terhadap Pengguna
Metode  yang  digunakan  dalam  pengujian  ini  adalah pengujian  black  box  yang  berfokus  pada  persyaratan fungsional  dari  sistem  yang  dibangun.  Metode  Pengujian Black-box    merupakan  salah  satu  metode  pengujian perangkat lunak. Metode ini fokus pada semua aspek yang berkaitan  dengan  pengguna  dalam  interaksinya  dengan sistem.
- Pengujian Tampilan Menu Login
T ABEL VII P ENGUJIAN M ENU L OGIN - Pengujian Tampilan Menu Utama T ABEL VIII P ENGUJIAN M ENU U TAMA - Pengujian Tampilan Menu Admin T ABEL IX P ENGUJIAN A DMIN - Pengujian Tampilan Menu Pencarian KBS T ABEL X P ENGUJIAN M ENU P ENCARIAN KBS

## IV. K ESIMPULAN
Berdasarkan hasil dari penelitian  yang telah dilakukan dapat diambil kesimpulan sebagai berikut :
1. Telah  berhasil  dilakukannya  rancang  bangun  aplikasi data  orang  hilang  berbasis  Knowledge  Base  di  Polres Tasikmalaya  Kota  dengan  menggunakan  pemodelan forward chaining .
2. Implementasi knowledge base pada aplikasi data orang hilang  di  Polres  Tasikmalaya  kota  telah  berhasil dilakukan.
3. Penambahan  pencarian  dengan  KBS  juga  berhasil diterapkan untuk memudahkan pihak kepolisian dalam melakukan identifikasi awal pada laporan orang hilang berbasis knowledge base.

## R EFERENSI
[1] Kusrini.,  Aplikasi  Sistem  Pakar  :  Menentukan  Faktor  Kepastian Pengguna  Menggunakan  Metode  Kuantifikasi  Pertanyaan. Yogyakarta, Indonesia, 2008.
[2] Hazairin,  Hukum  Kewarisan  Bilateral  Menurut  Al-Quran  dan Hadist, Jakarta, Indonesia, 1981.
[3] B.Hermawan., Agung Setiawan., and Erippudin. Sistem  Berbasis Pengetahuan Dengan Menggunakan Fuzzy Tsukamoto.
Yogyakarta, Indonesia: SENTIKA,2016.
[4] G.  Ayu  and  D.  Hendra,  Pemanfaatan  Metode  Forward  Chaining Dalam  Pengembangan  Sistem  Pakar  Pendiagnosa  Kerusakan Televisi Berwarna.  Bali, JANAPATI , 2017.
[5] J.C.  Giarratano,  and  G.  Riley,  Expert  Systems  :  Principles  and Programming 4th Edition. USA : PWS Publishing Co, 2004.
[6] Joko  Lianto.,  Faizal  Johan.,  and  Dian  Fetriah.  Sistem  Berbasis Pengetahuan Untuk Kenaikan Pangkat Militer TNI AU. Surabaya, Indonesia: ITS, 2005.
[7] I  Wayan  Shandyasa.,  Sistem  Berbasis  Pengetahuan  Untuk Kesehatan  Dan  Perawatan  Gigi  Dan  Mulut.    Bali,  Indonesia: Udayana, 2011.
[8] D.B.  Sanjaya,  dan  D.G.H.  Divayana,  “An  Expert  System-Based Evaluation of Civics Education as a Means of Character Education Based  on  Local  Culture  in  the  Universities  in  Buleleng,”  in International  Journalof  Advanced  Research  in  Artificial Intelligence , Vol. 4, No.12, 2015, pp.17-21.