## IMPLEMENTASI GENETIC FUZZY SYSTEM UNTUK MENGIDENTIFIKASI HASIL CURIAN KENDARAAN BERMOTOR

## DI POLDA LAMPUNG
Arie Setya Putra¹, Ochi Marshella Febriani², Bobby Bachry 3
¹ Program Studi Sistem Informasi Universitas MITRA Lampung ² Program Studi Sistem Informasi Institut Informatika dan Bisnis Darmajaya,
3 Program Studi Sistem Informasi Institut Informatika dan Bisnis Darmajaya ¹ariesetyaputra@umitra.ac.id
² ochimarshella@gmail.com
3 bobbachry@gmail.com

## Abstract
The development of this technology is very fast, one of the media that utilizes technology such as application DPB Ranmor 2.0  in Polda Lampung That’s in Play Store. In This Case  will be  solved by  genetic  Fuzzy  System, most notably  the  development  of  the  Genetic  Fuzzy  tree  Methodology,  have  allowed  fuzzy  logic  based  Artificial Intellegence  to  be  developed  Application  that  can  be  applied  to  incredibly  complex  problem.  The  Ability  of Information  Retrieval  to  have  extreme  performance  and  computational  efficiency  as  well  as  to  be  robust  to uncertainties  and  randomness.The  concept  will  be  adopted  for  case  Criminal  in  Lampung.  Thief  and  Criminal  in lampung its more completed, thiefs will sell his results of crime anywhere  DPB Ranmor its one of Application will be pushed in results criminal ( ranmor ). This methodology is an ideal solution to a very wide array of problems.
Keywords : Genetic Fuzzy Systems; Artificial Intellegence; Informasi retrieval; Aplikasi

## Abstrak
Perkembangan  teknologi  saat  ini  sangat  cepat,  banyaknya  media  dan  alat  pendukung  yang  disediakan  dalam mengembangkan sistem menjadi salah satu alasan dapat dikembangkan nya sebuah aplikasi sistem. salah satu media yang memanfaatkan teknologi seperti aplikasi DPB Ranmor 2.0 di Polda Lampung yang telah tersedia di Play Store . Polda  lampung  merupakan  satuan  pelaksana  utama  kewilayahan  yang  berada  di  bawah  polri.  Polda  membawahi kepolisian  negara  republik  indonesia  resor  (polres),  visi  dari  polda  lampung  adalah  terwujudnya  polda  lampung yang  profesional,  unggul,  dapat  dipercaya  dalam  memelihara  keamanan  dan  ketertiban  masyarakat  yang berlandaskan  gotong  royong  guna  mendukung  percepatan  pembangunan  provinsi  lampung  yang  maju  dan sejahterah.  Banyak  nya  laporan  pencurian  dikalangan  masyarakat  lampung  dari  kurun  waktu  ke  waktu,  serta minimnya informasi data kendaraan hilang yang dimiliki serta kesulitan nya berbagi informasi kendaraan hilang atar wilayah    menjadikan  polda  lampung  untuk  dapat  lebih  meningkatkan  kualitas  sistem  kerja  didalamnya, pembangunan sistem dalam kasus ini akan diselesaikan oleh genetik Fuzzy sistem, terutama pengembangan struktur genetik Fuzzy metodologi,  yang  telah  memungkinkan  logika fuzzy berbasis  kecerdasan  buatan  untuk mengembangkan  aplikasi  yang  dapat  diterapkan  untuk  masalah  yang  sangat  kompleks.  Kemampuan  perolehan informasi  Fasilkom  memiliki  kinerja  ekstrem  dan  efisiensi  komputasi  juga  akan  kuat  untuk  ketidakpastian  dan keacakan.  Dengan  adanya  DPB  Ranmor  menjadi  salah  satu  aplikasi  solusi  ideal  dalam  pengembangan  sistem berbasis IT dengan penggunaan Genetic Fuzzy .
Kata kunci: Sistem Fuzzy Genetik ;  Kecerdasan Buatan; Pencarian Informasi; Aplikasi

## 1. PENDAHULUAN
Pencurian  kendaraan  bermotor  di  Provinsi  Lampung  telah  sangat  mengganggu,  di  beberapa  daerah  telah sangat diresahkan karena tindakan kekerasan yang dapat membahayakan kehidupan atau kematian. Polda lampung merupakan satuan pelaksana utama kewilayahan yang berada di  bawah polri. Polda membawahi kepolisian negara republik  indonesia  resor  (polres),  visi  dari  polda  lampung  adalah  terwujudnya  polda  lampung  yang  profesional, unggul, dapat dipercaya dalam memelihara keamanan dan ketertiban masyarakat yang berlandaskan gotong royong guna mendukung percepatan pembangunan provinsi lampung yang maju dan sejahterah
Banyak nya laporan pencurian dikalangan masyarakat lampung dari kurun waktu ke waktu, serta minimnya informasi data kendaraan hilang yang dimiliki serta kesulitan nya  berbagi informasi kendaraan hilang atar wilayah menjadikan  polda  lampung  untuk  dapat  lebih  meningkatkan  kualitas  sistem  kerja  didalamnya.  Hasil  laporan  dari pencurian kendaraan dapat dipindah kemana saja di Provinsi Lampung, terutama di Kabupaten terdekat. Polisi juga mengadakan  penangkapan  kendaraan  yang  mana  sering  ditemukan  kendaraan  yang  tidak  memiliki  surat  lengkap tetapi  beberapa  kasus  yang  cukup  sulit  untuk  menemukan  pemilik  kendaraan.  Sehingga  dibutuhkan  sistem pendukung  pelayanan  agar  dapat  meningkatkan  kinerja  kepada  masyarakat.  Berdasarkan  laporan  kehilangan  di kepolisian terdekat dan berdasarkan data korban tersebut. Sehingga dengan demikian Penulis dapat mengembangkan aplikasi  yang  dapat  membantu  menemukan  kendaraan  hilang  berdasar  data  yang  dilaporkan  yang  kemungkinan barang curian tersebut ditemukan lokasi yang berbeda

## 2. KERANGKA TEORI

## a. Aplikasi
Aplikasi  adalah penggunaan  atau penerapan suatu  konsep yang  menjadi  pokok pembahasan. Aplikasi dapat diartikan juga sebagai program komputer yang dibuat untuk menolong manusia dalam melaksanakan tugas tertentu menurut (Jogiyanto, 2005).

## b. Basis Data ( Database)
Database adalah “ kumpulan file-file yang saling berelasi, dan relasi itu biasanya ditunjukkan dengan kunci dari tiap file yang ada (Harianto Kristanto, 1993). Dalam suatu file terdapat record-record yang sejenis dan merupakan satu kumpulan entity yang seragam. Satu record terdiri dari field-field yang saling berubungan untuk menunjukkan bahwa field tersebut  dalam  satu  pengertian  yang  lengkap  dan  direkam  dalam  satu  record.  Dalam  model database yang  penulis  gunakan  untuk  meracang  hubungan  antara file yaitu  model  data relational ( entity  relational). Pada model ini hubungan antara file direlasikan dengan kunci utama dari masing-masing file . Relasi antara dua file atau dua table dapat dikategorikan menjadi tiga macam, demikian pula untuk membantu gambaran relasi secara lengkap terdapat juga tiga macam relasi dalam  hubungan atribut dalam satu file :

## c. Lingkup Perancangan
Perancangan perangkat lunak meliputi :
a. Perancangan data fokusnya pada pendefinisian struktur data
b. Perancangan Arsitektur mendefinisikan hubungan antara elemen utama dari struktur program
c. Perancangan antar muka mendefinisikan rancangan tampilan dan media interaksi antara
d. perangkat lunak dengan entitas luar
e. Perancangan  prosedural  merupakan  transformasi  elemen  dari  struktur  program  ke  dalam  deskripsi prosedural dari perangkat lunak

## d.  Impelementasi
Implementasi  adalah  proses  untuk    memastikan  terlaksananya  suatu  kebijakan  dan  tercapainya  kebijakan tersebut. Impelementasi juga dimaksudkan menyediakan sarana untuk membuat sesuatu dan memberikan hasil yang bersifat  praktis  terhadap  sesama.  Van  Horn  Dan  Van  Meter  mengartikan  Implementasi  kebijakan  sebagai: "tindakan-tindakan  oleh  individu  publik  dan  swasta  (atau  kelompok)  yang  diarahkan  pada  prestasi  tujuan  yang ditetapkan dalam keputusan kebijakan sebelumnya".(Van Horn Dan Van Meter dalam Subarsono,2006).

## e. Alat Pengembangan Sistem
Pada sub bab ini akan diuraikan mengenai alat-alat yang digunakan dalam pengembangan sistem antara lain :
Bagan Alir Dokumen
Bagan  alir  dokumen  merupakan  bagan  alir  yang  menunjukkan  arus  dari  laporan  dan  formulir  termasuk tembusan-tembusan (Jogiyanto, 2005). Simbol yang digunakan adalah sebagai berikut :
Tabel 1 Simbol untuk Bagan alir dokumen Simbol Keterangan Simbol dokumen Menandakan  dokumen,  bisa  dalam  bentuk  surat,  formulir, buku/bendel/berkas atau cetakan Simbol kegiatan manual Menunjukan pekerjaan yang dilakukan tidak dengan program komputer. Simbol simpanan / arsip Menunjukkan dokumen yang diarsipkan (arsip manual) Simbol proses Menunjukan  kegiatan  proses  yang  dilakukan  dengan program komputer Simbol Hard Disk Menunjukan input / output menggunakan hard disk
Simbol terminasi
Menunjukan awal atau akhir dari suatu proses.
Simbol keputusan Menunjukan suatu penyeleksian kondisi di dalam program. Simbol Display Menunjukkan output yang ditampilkan di monitor Simbol pemasukan Menunjukan input data secara manual melalui keyboard Simbol garis alir Menunjukkan arus dari data Simbol penjelasan Menunjukan penjelasan dari suatu proses Simbol penghubung Menunjukkan  penghubung  kehalaman  yang  masih  sama atau ke halaman lain.

## Bagan Alir Program
Bagan  alir  program  merupakan  bagan  yang  menjelaskan  secara  rinci  langkah-langkah  dari  proses program.  Bagan  Alir  Program  adalah  gambaran  dua  dimensi  sebagai  gambaran  lain  dari  algoritma  dengan menggunakan  alat/simbol-simbol  yang  baku.  Seadangkan  algoritma  adalah  perhitungan  matematika  yang menggunakan tanda-tanda   : + , - , * . / .
Adapun simbol-simbol yang digunakan dalam Diagram Alir Program :
Tabel 2 Simbol untuk Bagan Alir Program SIMBOL KETERANGAN Input/output Input/output Digunakan untuk mewakili data input/output Proses Digunakan untuk mewakili suatu proses
Penghubung Digunakan  untuk  menunjukan  suatu  hubungan bagan  alir  yang  terputus  dua  halaman  yang sama atau halaman lainnya. Keputusan Digunakan untuk penyelesaian kondisi di dalam program Proses terdefinisi Proses terdefinisi Digunakan  untuk  menunjukan  suatu  operasi yang rinciannya ditunjukkan ditempat yang lain Aliran data Digunakan untuk menjukkan arah program Titik terminal Digunakan  untuk  menunjukkan  awal  dan  akhir dari suatu proses.

## Normalisasi
Dalam  merancang  basis  data,  dapat  dilakukan  dengan   menerapkan  normalisasi  terhadap  struktur  tabel  yang telah  diketahui. Adapun tahap-tahap dalam normalisasi adalah sebagai   berikut:
1. Relasi bentuk tidak normal ( Un Normalized Form /UNF)
Relasi UNF mempunyai kriteria sebagai berikut:
a.  Jika  relasi  mempunyai  bentuk non  flat  file (terjadi  akibat  data  disimpan  sesuai  dengan kedatangannya, sehingga tidak memiliki struktur yang sama terjadi duplikasi atau tidak lengkap).
b. Jika relasi memuat set atribut berulang ( non single value ).
c. Jika relasi memuat atribut non atomic value .
2. Relasi bentuk normal pertama ( First Norm Form /1NF)
Relasi disebut sebagai 1NF jika memenuhi kriteria sebagai berikut:
a. Jika seluruh atribut dalam relasi bernilai atomik ( atomic value ).
b. Jika seluruh atribut dalam relasi bernilai tunggal ( single value ).
c. Jika relasi tidak memuat set atribut berulang.
d. Jika semua record mempunyai sejumlah atribut yang sama.
3. Bentuk normal kedua ( Second Norm Form /2NF)
Relasi disebut sebagai 2NF jika memenuhi kriteria sebagai berikut:
a. Jika memenuhi kriteria 1NF.
b. Jika semua atribut non kunci FD pada PK
4. Bentuk normal ketiga ( Third Norm Form /3NF)
Suatu relasi disebut 3NF jika memenuhi kriteria sebagai berikut:
a. Jika memenuhi kriteria 2NF.
b. Jika setiap atribut non kunci tidak TDF ( non transitive dependency ) terhadap PK.
5. Bentuk normal keempat ( Fort Norm Form /4NF)
Relasi disebut 4NF jika memenuhi kriteria sebagai berikut:
a. Jika memenuhi kriteria 3NF.
b. Jika atribut didalamnya tidak mengalami ketergantungan pada  banyak nilai atau dengan kata lain bahwa  semua  atribut  yang  mengalami  ketergantungan  pada  banyak  nilai  adalah  bergantung secara fungsional (Jogianto, 2005)

## 3.  METODOLOGI
Waterfall Model ( Sommerville:2007) memiliki tahapan sebagai berikut :

## a. Requirements analysis and definition
Requirements  analysis  and  definition dilakukan  terhadap  data  yang  ada  serta  mengumpulkan  kebutuhan- kebutuhan  perangkat    lunak  yang  akan  dibangun.  Merupakan  tahap  dimana  inisialisasi  pendefinisian  masalah untuk  penyelesaian  teknis  pengembangan  perangkat  lunak  mulai  dilakukan.Terminasi  tahap  analisis,  pada  saat telah didapatnya definisi permasalahan yang disetujui oleh pengguna dan pengembang.
b. System and software design
Pada  tahap  desain  dilakukan  pengubahan  kebutuhan-kebutuhan  menjadi  bentuk  karakteristik  yang  dimengerti perangkat lunak sebulum dimulai penulisan program. Adapun proses yang dilakukanpada tahap ini adalah:
✓ Mendekomposisi modul sistem yang akan dikembangkan
✓ Penetapan rancangan masukan dan keluaran yang diperlukan
✓ Penetapan struktur data yang dipilih
✓ Penetapan prosedur kerja internal
✓ Penetapan formula pengolahan data

## c. Implementasi and unit testing
Pada  tahap  ini,  perancangan  perangkat  lunak  direalisasikan  sebagai  serangkaian  program  atau  unit  program.
Pengujian unit melibatkan verifikasi bahwa setiap unit telah memenuhi spesifikasinya.

## d. Integration and system testing
Unit  program  atau  program  individual  diintegrasikan  dan  uji  sebagai  sistem  yang  lengkap  untuk  menjamin bahwa persyaratan sistem telah dipenuhi.
e. Operation and maintenance normally
Ini  merupakan  fase  siklus  yang  paling  lama.  Pemeliharaan  mencakup  koreksi  dari  berbagai  error  yang  tidak ditemukan tahap-tahap sebelumnya.

## 4.  HASIL DAN PEMBAHASAN

## Metodologi GFT

## Gambar 1 Contoh Tata Letak Pohon
Fuzzy
Metodologi GFT menggunakan koleksi Fuzzy kesimpulan sistem ( FIS ) dengan berbagai tingkat konektivitas. Tidak seperti sistem kabur genetik standar, berikut algoritma genetik, atau sistem belajar lainnya, digunakan untuk secara bersamaan melatih setiap sistem di Fuzzy pohon .
FIS masing-masing  memiliki  fungsi  keanggotaan  yang  menggolongkan  input  dan  output  untuk  klasifikasi linguistik, seperti " remote " dan "sangat mengancam", dan jika-maka aturan untuk setiap masukan kombinasi, seperti " jika Cari bingkai tidak ada atau tidak ada mesin maka data akan ditemukan dengan sangat tinggi akurasi ".
Dengan  meruntuhkan  banyak  sub-keputusan,  ruang  solusi  berkurang  secara  signifikan.  Biaya  pendekatan  ini adalah risiko tidak mengakomodasi semua sumber kopling. Melalui desain yang optimal ini bisa diminimalisir jika tidak semuanya berkurang. Tidak seperti di Fuzzy Decision Trees atau Fuzzy Networks, fuzzy bukan GFT bukanlah komponen individual FIS , melainkan FIS yang unik tersendiri.
Konsep  pencarian  informasi  (IR)  telah  dikembangkan  sehubungan  dengan  sistem database selama  bertahun- tahun. Pencarian informasi adalah asosiasi dan pengambilan informasi dari sejumlah besar berbasis teks pencarian informasi dan sistem database , setiap  menangani berbagai  jenis data; Beberapa masalah  sistem database biasanya tidak  hadir  dalam  sistem  pencarian  informasi,  seperti  kontrol concurrency ,  pemulihan,  pengelolaan  transaksi  dan update. Beberapa masalah umum pencarian informasi biasanya tidak ditemui dalam sistem database konvensional, tidak  terstruktur  dokumen,  perkiraan  Cari  berdasarkan  kata  kunci  dan  konsep  relevansi.  Karena  jumlah  besar informasi tekstual, Cari informasi telah menemukan banyak aplikasi. Ada banyak sistem informasi, seperti on-line Perpustakaan
Katalog sistem, sistem manajemen dokumen baris, dan baru saja dikembangkan Web mesin pencarian Metode ekstraksi informasi mengidentifikasi kata kunci dan hubungan dalam teks. Hal ini dilakukan dengan mencari urutan yang telah ditentukan sebelumnya dalam teks, sebuah proses yang disebut pencocokan pola.
Perangkat  lunak  akan  meningkatkan  hubungan  antara  semua  diidentifikasi  tempat,  orang  dan  waktu  untuk memberikan  pengguna  informasi  tersebut.  Teknologi  ini  sangat  berguna  ketika  berhadapan  dengan  volume  besar teks.  Penggalian  data  tradisional  mengasumsikan  bahwa  informasi  "ditambang"  sudah  dalam  bentuk database relasional.  informasi  elektronik  hanya  tersedia  dalam  bentuk  dokumen  bahasa  alami  gratis  dan  bukan database terstruktur [1]. Proses ini diilustrasikan pada Gambar 2.

## Gambar 2: Proses Ekstraksi Teks
Berikut adalah implementasi yang dijelaskan dalam bentuk ayah, yang akan dijadikan dasar pembuatan aplikasi DPB Ranmor 2.0 Proses ini diilustrasikan pada Gambar 3
LOGIC DPB Ranmor 2.0 POLSEK POLDA MASYARAKAT
Surat Pernyataan Kehilangan Input System DPB Ranmor Kehilangan Ranmor SERVER DPB Ranmor Access Main DB Akses DPB Ranmor Android SERVER DPB Ranmor Access Main DB Entry No Rangka/ No Machine Process FIND YES Alert DPB Ranmor “ No Rangka/ Machine ditemukan di Polsek X “ Alert DPB Ranmor “ No Rangka/ Machine tidak Ditemukan “ NO
Gambar 3 DAD Program
Pada langkah ini hasil yang didapat adalah:

## Gambar 4 Logo DPB Ranmor 2.0
Berfungsi  sebagai  tampilan  yang  akan  digunakan  oleh  pengguna  untuk  mendownload  di playstore ,  Proses  ini diilustrasikan pada Gambar 4

## Gambar 5 Menu Utama
Berfungsi  sebagai  tampilan  awal  yang  akan  mengarahkan  pengguna  untuk  mengakses  pilihan,  Proses  ini diilustrasikan pada Gambar 5

## 5. KESIMPULAN
DPB Ranmor 2.0 menyediakan solusi untuk ketersediaan kebutuhan data berbasis teks besar untuk dikaji guna mendapatkan informasi berharga. Text mining Teknik yang digunakan untuk menganalisis informasi yang menarik dan  relevan  secara  efektif  dan  efisien  dari  sejumlah  besar  data  tidak  terstruktur Makalah  ini  menyajikan  ikhtisar singkat  teknik  penambangan  teks  yang  membantu  memperbaiki  proses  penambangan  teks  menggunakan Genetic Fuzzy yang  diterapkan  dalam Information  Retrieval . Pola  dan  urutan  spesifik  diterapkan  secara  berurutan  untuk mengekstrak  informasi  yang  berguna  dengan  menghilangkan  rincian  yang  tidak  relevan  untuk  analisis  prediktif. Seleksi dan penggunaan yang tepat teknik dan alat sesuai domain membantu membuat text mining Prosesnya mudah dan efisien. Integrasi pengetahuan domain, perumusan konsep yang beragam, penyempurnaan teks multibahasa, dan keterampilan  pengolahan  bahasa  alami  adalah  isu  dan  tantangan  utama  yang  muncul  selama  proses  penambangan teks .

## DAFTAR PUSTAKA
Ernest N, Cohen K; Garcia E; Schumacher C; Casbeer D.2015. Multi Agents Cooperative Decision Making Using Genetic cascading Fuzzy System . AIAA SciTech Conference.
Ernest N, Cohen K, Kivelevitch E, Schumacher C, Casbeer D. 2015. Genetic Fuzzy Trees and their Application Towards Autonomous
Funchun Peng, Nawaaz Ahmed; Xin Li; Yumao Lu.1998. Context Sensitive Stemming For Web Search .
Procedings of the 30 th Annual International.
Mujilahwati S.2016. Pre Processing Text Mining Pada Twitter . Yogyakarta. Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Komunikasi.
Talib R; Muhammad KH; Shaeela Ayesha; Fakeeha Fatima. 2016. Text Mining : Techniques, Application and Issue .
International Journal of Advanced Computer Science and Application. IJACSA
Vijayarani Dr.S; Ilamathi Ms.J ; Nithya Ms.2016. Processing Techniques for text Mining . International Journal of  Computer Science & Communication Networks. INDIA