## JurnalIlmiahInformatika (JIF)
|  ISSN (Print) 2337-8379 | ISSN (Online) 2615-1049|
Jurnal online di akses di http://ejournal.upbatam.ac.id/index.php/jif

## Penerapan Forward chaining Dalam Menentukan Cacat Rotan Asalan

## Arif Rahman Hakim
Universitas Putera Batam , Jalan R. Soeprapto Muka Kuning, Batam, Indonesia

## I NFORMASI A RTIKEL

## A B S T R A C T
SejarahArtikel: Diterima Redaksi: 1 Februari 2018 Revisi Akhir: 10 Maret 2018
Diterbitkan Online : 23 Maret 2018 Rotan  merupakan  hasil  hutan  yang  ditemukan  di  seluruh  wilayah  Indonesia,  karena
Indonesia  merupakan  salah  satu  negara  penghasil  rotan.  sehingga  menjadi  sumber pendapatan  atau  penghasilan  bagi  masyarakat  di  Indonesia,  baik  dalam  meningkatkan perekonomian  bagi  rakyat  maupun  mendatangkan  devisa  bagi  negara  Indonesia, produksi  rotan  dunia  85%  berasal  dari  Indonesia.  rotan  asalan  adalah  rotan  yang mengalami proses pengorengan, penjemuran dan pengeringan, dimana permukaan kulit berwarna  coklat  kekuning-kuningan  masih  kotor  dan  belum  di  cuci,  bergetah  kering, permukaan  kulit  berlapisan  silikat  Dengan  pemahaman  pengenalan  cacat.  Tujuan  dari Pengenalan  cacat  rotan  diharapkan  mampu  menjelaskan  cacat  rotan.  maka  dari  itu berbekal  dari  pengetahuan  dari  ahli/pakar  rotan  ini  sendiri  diharapkan  dapat memaksimalkan  hasil  pengetahuan  untuk  macam-macam  cacat  dari  rotan  asalan. Forward Chaining salah satu metode yang digunakan dalam aturan inferensi kecerdasan buatan  (Artificial  Intelligence),  Metode  Forward  Chaining  adalah  metode  pencarian  ke depan  yang  dimulai  dengan  informasi  yang  ada  dengan  penggabungan  rule  untuk mendapatkan  suatu  kesimpulan  atau  tujuan,  forward  chaining  pendekatan  heuristik Diadopsi yang diusulkan ke dalam system .
K ATA K UNCI

## Forward Chaining,Rotan Asalan

## K ORESPONDENSI
No HP: 081266488414 E-mail: arif.ibn06@gmail.com

## 1. PENDAHULUAN
Rotan  merupakan  hasil  hutan  yang  ditemukan  di  seluruh wilayah  Indonesia,  karena  Indonesia  merupakan  salah  satu negara  penghasil  rotan.  sehingga  menjadi  sumber  pendapatan atau  penghasilan  bagi  masyarakat  di  Indonesia,  baik  dalam meningkatkan perekonomian bagi rakyat maupun mendatangkan devisa bagi negara Indonesia, produksi rotan dunia 85% berasal dari Indonesia[1].
rotan  asalan  termasuk  kedalam  bagian  kelompok  pengolahan rotan  non  kayu  yang  bernilai  ekonomi  cukup  tinggi,  sehingga sortirmen  harus  jeli  dalam  melihat  cacat  dari  rotan  tersebut. Karena  kualitas  bahan  baku  dan  harga  dapat  dinilai  dari  cacat rotan.  maka  dari  itu  berbekal  dari  pengetahuan  dari  ahli/pakar rotan  ini  sendiri  diharapkan  dapat  memaksimalkan  hasil pengetahuan untuk macam-macam cacat dari rotan asalan. Forward  Chaining  salah  satu  metode  yang  digunakan  dalam aturan  inferensi  kecerdasan  buatan  (Artificial  Intelligence), Metode  Forward  Chaining  adalah  metode  pencarian  ke  depan yang dimulai dengan informasi yang ada dengan penggabungan rule  untuk  mendapatkan  suatu  kesimpulan  atau  tujuan,  forward
chaining  pendekatan  heuristik  Diadopsi  yang  diusulkan  ke dalam system[2].

## 2. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1 Sistem Pakar
Sistem  Pakar  adalah  bagian  dari  Artificial  Inteligent  menjadi khusus  dalam  spesialisasi  pengetahuan  untuk  memecahkan dalam permasalahan pada manusia. Human Expert adalah orang yang  ahli  dalam  suatu  bidang  ilmu  pengetahuan  tertentu,  dapat di  artikan  bahwa  expert  memiliki  suatu  keahlian  yang  tidak dimiliki oleh orang lain. Expert dapat memecahkan permasalahan yang tidak bisa dipecahkan oleh orang yang tidak ahli.
Dengan  adanya  bantuan  Sistem  Pakar,  manusia  biasa  dapat menyelesaikan  pekerjaan  yang  cukup  rumit  yang  hanya  dapat diselesaikan oleh para ahli, Sistem adalah serangkaian subsistem yang saling terkait dan tergantung satu sama lain[3]. 2.2 Forward chaining
Pelacakan ke depan adalah pendekatan yang dimotori data (data- driven.  Dalam  ini  pelacakan  dimulai  input  dari  informasi, selanjutnya  mencoba  memberikan  sebuah  kesimpulan.  Runut
maju mencari fakta yang sesuai dengan bagian IF dari aturan IF THEN,  Dimana  sebuah  mesin  inferensi  menggunakan  Forward Chaining  pencarian  aturan  inferensi  sampai  menemukan  salah satu, di mana klausul IF diketahui benar .
Forward  Chaining  merupakan  fakta  untuk  mendapatkan kesimpulan  (conclusion)  dari  fakta  tersebut[4].  Penalaran  ini berdasarkan  fakta  yang  ada  (data  driven),  metode  ini  adalah kebalikan  dari  metode  Backward  Chaining,  dimana  metode  ini dijalankan  dengan  mengumpulkan  fakta-fakta  yang  ada  untuk menarik  kesimpulan.  Dengan  kata  lain,  prosesnya  dimulai  dari facts  (fakta-fakta  yang  ada)  melalui  proses  inference  fact (penalaran  fakta-fakta)  menuju  suatu  goal  (suatu  tujuan). Metode  ini  bisa  juga  disebut  menggunakan  aturan  IF-THEN  di mana premise (IF) menuju conclusion (THEN).

## 3. METODOLOGI
Desain penelitian sebagai survei pendahuluan untuk mengidentifikasi  cacat  rotan,  dengan  melakukan  wawancara kepada  pakar  yang  mengerti  tentang  rotan  .  Berdasarkan pengamatan  di  awal  maka  didapat  permasalahan  sehingga memungkinkan untuk terjadi penilaian yang subyektif.

## Tujuan
Mendefenisikan Masalah
Menganalisa Masalah Menentukan Tujuan Masalah
Mengumpulkan Pengetahuan Dari Pakar
Melakukan Study Literarures Merekayasa  Knowledge
Membangun Mesin Inferensi Merancang Database Mengimplementasi Forward Chaining Menguji Hasil Mendisain Interface Dan Coding

## Gambar 1 Kerangka Kerja

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Cacat  dari  rotan  asalan  menggunakan  metode  inferensi  runut maju (Forward Chaining), Pemilihan metode ini didasari karena
metode  ini  cocok  diterapkan  untuk  melakukan  prediksi  atau ramalan  sesuatu  yang  akan  terjadi  di  masa  mendatang.  Untuk menentukan  cacat  dari  rotan  asalan  dapat  dilihat  dari  tekstur rotan  itu  sendiri,  dimana  terdapat  tiga  kriteria  cacat  dari  rotan yaitu Cacat Ringan, Cacat Sedang Cacat.
4.1 Perancangan Basis Pengetahuan (Knowledge Base)
Untuk  mendukung  penalaran  menentukan  kualitas  dari  rotan manau, maka pengetahuan didapat dari pakar ditampilkan dalam bentuk  pohon  keputusan  yang  terlihat  pada  Gambar  pada halaman berikut.
K1 K2 K3 K4 K5 K6 K7 Cacat Rotan Asalan K9 K10 K11 K12 K8 R S

## B

## Gambar 2 Pohon Keputusan
Untuk  memudahkan  proses  dalam  menentukan  cacat  rotan asalan,  kriteria  diwakili  dengan  suatu  simbol  untuk  jenis  cacat rotan  cacat  ringan  R,  cacat  sedang  S  dan  cacat  Berat  B,  dan kriteria cacat di beri simbol K.
Sebagai  contoh  diambil  dari  cacat  diberi  simbol  K,  maka  dari cacat tersebut dapat diartikan menjadi sebagai berikut :
Alur kulit = k1 Lubang gerek kecil = k2 Kulit mengelupas = k3 Retak Kulit = k4 Kulit Tergores = k5 Parut Buaya = k6 Jamur Pewarna = k7 Mata Pecah = k8 Keriput = k9 Lapuk = k10 Pecah = k11 patah = k13
Untuk  mengetahui  mengetahui  cacat  rotan  asalan,  maka dilakukan penilaian dari masing-masing simbol tersebut sebagai berikut :
kriteria cacat rotan aasalan terdiri dari parameter :
Alur kulit = - Lubang gerek kecil = ya Kulit mengelupas =ya Retak Kulit = - Kulit Tergores = - Parut Buaya = - Jamur Pewarna = - Mata Pecah = - Keriput = - Lapuk = - Pecah = - patah = -
Dan  didapat  hasil  bahwa  cacat  dari  rotan  asalan  adalah  cacat ringan.
1. Data cacat Rotan Asalan.
Setelah dilakukan analisis data maka diperoleh cacat pada rotan asalan. Untuk lebih jelasnya dapat dilihat pada tabel1. . Tabel 1 Data cacat Rotan asalan
No Kode Cacat 1 R Cacat Ringan 2 S Cacat sedang 3 B Cacat Berat
2. Data Kriteria Cacat
Setelah  melakukan  wawancara  dan  observasi  ke lokasi,kriteraia cacat dapat dilihat dari sortiran, di mana cacat akan diberi kode agar lebih jelas dapat dilihat pada tabel 2. Tabel 2 Kriteria cacat Rotan asalan
No Kode Kriteria 1 K01 Alur Kulit 2 K02 Lubang Gerek Kecil 3 K03 Kulit Mengelupas 4 K04 Retak Kulit 5 K05 Kulit Tergores 6 K06 Parut Buaya 7 K07 Jamur Pewarna
8 K08 Mata Pecah 9 K09 Keriput 10 K10 Lapuk 11 K11 Pecah 12 K12 Patah
4.2 Cara Representasi Pengetahuan
Representasi  pengetahuan  merupakan  metode  yang  digunakan untuk  mengkodekan  pengetahuan  dalam  sebuah  Sistem  Pakar
yang  berbasis  pengetahuan.  Dari  kombinasi  data  jenis  sortiran rotan dan data kriteria penentuan cacat pada rotan maka didapat rule yang dijelaskan sebagai berikut :
1. If kriteria= Alur Kulit Then cacat ringan.
2. If kriteria=  Lubang  gerek  kecil Then cacat ringan.
3. If kriteria= Kulit mengelupas Then cacat ringan.
4. If kriteria= Kulit tergores Then cacat ringan.
5. If kriteria= Parut buaya Then cacat ringan.
6. If kriteria= Jamur pewarna Then cacat ringan.
7. If kriteria= Mata Pecah Then cacat sedang.
8. If kriteria= Keriput Then cacat berat.
9. If kriteria= Lapuk Then cacat berat.
10. If kriteria= Pecah Then cacat berat.
11. If kriteria= Patah Then cacat berat.

## 4.3 Algoritma Proses Evaluasi
Algorithma  untuk  menentukan  cacat  dari  rotan  asalan  dapat dilihat pada gambar 2 di bawah ini.
Gambar 3 Algoritma Menentukan cacat rotan asalan 4.4 . Hasil
Beberapa disain yang akan dibuat pada sistem sebagai gambaran dapat kita lihat pada gambar-gambar berikut ini : 1. Disain Home
Tampilan  home  merupakan  tampilan  pertama  yang  dihadapi oleh pemakai yang berisi tentang menu-menu yang dapat dipilih oleh pemakai. Desain ini dapat kita lihat pada Gambar 3 berikut ini:
2. Tampilan Halaman Konsultasi
Tampilan  Halaman  Konsultasi  adalah  halaman  dimana user memelih jenis cacat rotan asalan, seperti gambar 4.
Gambar 5 Tampilan Konsultasi
3. Hasil Pengujian Sistem Setelah melakukan proses identifikasi dan dirasakan sistem telah sesuai  dengan rule yang  tersedia  maka  sistem  akan  otomatis menampilkan  halaman  hasil  identifikasi  seperti  gambar  berikut ini :

## Gambar 6 Hasil Pengujian

## 5 KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  penelitian  dan  pembahasan  yang  dilakukan,  maka dapat disimpulkan beberapa hal sebagai berikut :
1. Faktor  sortiran  adalah  pengolongan  rotan  menurut bentuk dan ukuran, faktor cacat kelainan tertentu yang terdapat  pada  rotan  yang  dapat  menurunkan  mutu rotan,
2. Perancangan  dapat  dilakukan  dengan  prediksi  cacat rotan  asalan  berdasarkan  data  inputan  yang  terdiri dari, jenis cacat.
3. Metode  inferensi  runut  maju  ( Fordward  Chaining )
cocok digunakan untuk menangani masalah pengendalian ( Controling ) dan
peramalan ( Prognosis ). 4. Keluaran dari sistem ini adalah cacat dari rotan asalan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] A.  A.  Kunut,  A.  Sudhartono,  and  B.  Toknok, “KEANEKARAGAMAN  JENIS  ROTAN  (  Calamus Spp  .  )  DI  KAWASAN  HUTAN  LINDUNG WILAYAH  KECAMATAN  DAMPELAS  SOJOL
KABUPATEN DONGGALA,” War. Rimba , vol. 2, no. 2, pp. 102–108, 2014.
[2] C. Fiarni, A. S. Gunawan, Ricky, H. Maharani, and H. Kurniawan, “Automated Scheduling System for Thesis and  Project  Presentation  Using  Forward  Chaining Method  with  Dynamic  Allocation  Resources,” Procedia Comput. Sci. , vol. 72, pp. 209–216, 2015.
[3] E.  Ongko,  “Perancangan  Sistem  Pakar  Diagnosa Penyakit  Pada  Balita,” J.  Time ,  vol.  II,  no.  1,  pp. 1–5, 2014. [4] N.  J.  Eki  Saputra,  “Sistem  Pakar  Dalam  Bidang Farmakolgi dan Terapi Menggunakan Metode
Pelacakan Forward Chaining,” Sist. Inf. , vol. 10, no. 1, pp. 106–114, 2012.

## BIODATA PENULIS
Arif  Rahman  Hakim,  Lahir  di  Pekanbaru,  06 Juni  1985.  Meraih  gelar  sarjana  komputer (S.Kom)  dari  Universitas  Putra  Indonesia "YPTK"  Padang  pada  tahun  2008.  Kemudian Gelar  Magister  Komputer  (M.Kom)  dari Univeritas  Putera  Indonesia  “YPTK”  Padang pada  tahun  2015.  Penulis  dapat  di  hubungi melalui email arif.ibn06@gmail.com.