Perancangan Aplikasi Penunjang Keputusan Dalam Memprediksi Gelombang Pasang Surut Air Laut Dengan Melihat Tingkah Laku Hewan
Menggunakan Metode Sistem Pakar

## Muhammad Ilham Sidqi
Program Studi Teknik Informatika, Universitas Trilogi Jakarta, Indonesia Jl. Taman Makam Pahlawan Kalibata, Jakarta Selatan, 12760, Indonesia
Email: milhamsidqi@trilogi.ac.id

## Abstrak
Jauh  sebelum  adanya  teknologi,  orang-orang  harus  bergantung  pada  pengamatan  dan  pengalaman  mereka memprediksi  cuaca.  Namun  terkadang  pengalaman  tersebut  tidak  sepenuhnya  tepat  saat  memprediksi  cuaca. Pengamat  meneliti  dan  melaporkan  bahwa  beberapa  hewan  memiliki  kepekaan  terhadap  cuaca  di  sekitar  mereka, yang memungkinkan hewan tersebut dapat memiliki kesempatan untuk mencari tempat yang aman untuk berlindung dari  cuaca  yang  buruk.  Orang-orang  terkadang  tidak  menyadari  mengenai  perubahan  iklim  di  sekitarnya  dan mengabaikannya sehingga bisa jadi mengorbankan nyawa mereka, apalagi mereka yang tinggal di sekitaran laut dan pantai.  Orang-orang  yang  tinggal  disana  kehidupannya  sangat  bergantung  pada  prediksi  cuaca  karena  cuaca  yang buruk akan berakibat fatal seperti muncul gelombang pasang surut.  Oleh karena itu, penulis membuat perancangan aplikasi penunjang keputusan untuk menentukan gelombang pasang surut yang dapat terjadi  di wilayah sekitar pantai dan  laut.  Perancangan  penunjang  keputusan  ini  menggunakan  pengetahuan  perilaku  hewan  seperti  burung  dan kepiting  yang  memiliki  hubungan  dengan  perubahan  cuaca  di  sekitar  wilayah  pantai  dan  laut.  Fitur  lain  yang diinginkan dari sistem ini adalah perkiraan cuaca dan juga saran bagi masyarakat yang tinggal dan mencari nafkah .
Kata Kunci : Penunjang Keputusan, Gelombang Pasang Surut, Sistem Pakar, Prediksi Cuaca

## Abstract
Long before the advent of technology, people had to rely on their observations and experiences predicting the weather. But sometimes the experience is not entirely appropriate when predicting the weather. Observers are researching and reporting that some animals have a sensitivity to the weather around them, allowing the animal to have a chance to find a safe place to shelter from bad weather. People are sometimes unaware of the climate change around them and ignore them so they can sacrifice their lives, let alone those who live in the surrounding seas and beaches. The people who live there are very dependent on weather predictions because bad weather will be fatal like a tidal wave. Therefore, the authors  make the design of decision support applications to determine the tidal wave that can occur in the region around the coast and sea. This decision support design uses knowledge of animal behavior such as birds and crabs that are associated with changes in weather around coastal and  marine areas. Other  desired features of this system are  weather forecasts as well as suggestions for people living and making a living there.
Keywords : Decision Support, Tidal Waves, Expert Systems, Weather Predictions.

## 1. PENDAHULUAN
Sistem pakar adalah program komputer yang mensimulasikan penilaian dan perilaku manusia atau organisasi yang memiliki pengetahuan ahli dan pengalaman di bidang tertentu. Biasanya, sistem tersebut berisi pengetahuan yang  berdasarkan  pengalaman  dan  aturan-aturan  untuk  menerapkan  masing-masing  situasi  basis  pengetahuan tertentu yang dijelaskan ke program tersebut[1]. Observasi adalah satu-satunya cara yang bisa dilakukan manusia memprediksi  cuaca  dan  pengamatan  ini  berdasarkan  tentang  bagaimana  tampak  langit,  reaksi  hewan,  dan lingkungan di sekitar mereka. Hewan merasakan gerakan tekanan udara yang mendahului semua perubahan cuaca. Rasa  mereka  terhadap  perubahan  cuaca  memungkinkan  mereka  dan  orang-orang  mengetahui  peringatan- peringatan tersebut merupakan kesempatan untuk menemukan keamanan.
Saat ini, dengan munculnya teknologi untuk meramalkan cuaca. Orang-orang bergantung pada laporan cuaca melalui beberapa jenis media. Laporan cuaca ini berdasarkan pada studi ilmiah dan menjadi lebih akurat. Namun, terkadang orang-orang tidak menanggapi laporan cuaca tersebut dan mengabaikannya sehingga membahayakan nyawa  mereka,  apalagi  mereka  yang  tinggal  di  sekitaran  laut  dan  pantai.  Orang-orang  yang  tinggal  disana kehidupannya sangat bergantung pada prediksi cuaca karena cuaca yang buruk akan berakibat fatal seperti muncul gelombang  pasang  surut.  Ini  menjelaskan  pentingnya  menerapkan  dan  merancang  suatu  sistem  pakar  untuk memprediksikan  cuaca  berdasarkan  tingkah  laku  hewan.  Sistem  prediksi  yang  diusulkan  dalam  makalah  ini bergantung pada perilaku hewan seperti burung dan kepiting. Burung dan kepiting dijadikan acuan untuk melihat cuaca di sekitaran laut dan pantai karena hewan tersebut mudah dikunjungi di sekitar sana. Prediksi bencana alam dapat dilakukan dengan menggunakan perilaku abnormal hewan sebelum terjadi, karena hewan jauh lebih mampu daripada manusia yang merasakan rangsangan geofisika tertentu yang mungkin mendahului terjadinya bencana alam tersebut[11].
Maka dari itu penulis berharap agar aplikasi ini dapat membantu orang-orang yang tinggal di sekitar wilayah laut dan pantai, untuk mendeteksi terjadinya gelombang pasang surut air laut. Fitur lain yang diinginkan dari sistem ini adalah perkiraan cuaca dan juga saran bagi masyarakat yang tinggal disana.

## 2. TEORITIS

## 2.1 Sistem Pendukung Keputusan
Sistem Pendukung Keputusan atau Decision Support System (DSS) merupakan sistem informasi interaktif yang menyediakan informasi, pemodelan, dan pemanipulasian data[17-19]. Sistem ini digunakan untuk membantu pengambilan  keputusan  dalam  situasi  yang  semi-terstruktur  dan  situasi  yang  tidak  terstruktur,  dimana  tak seorang  pun  tahu  secara  pasti  bagaimana  keputusan  seharusnya  dibuat[12].  Dalam  perancangan  aplikasi  ini penulis akan  mengambil  sebuah  informasi  berdasarkan tingkah  laku hewan dalam  melihat adanya gelombang pasang surut.

## 2.2 Gelombang Pasang Surut Air Laut
Gelombang pasang surut air laut merupakan suatu fenomena pergerakan naik turunnya permukaan air laut secara berkala  yang  diakibatkan  oleh  kombinasi  gaya  gravitasi  dan  gaya  tarik  menarik  dari  benda-benda  astronomi terutama oleh matahari, bumi dan bulan. Pengaruh benda angkasa lainnya dapat diabaikan karena jaraknya lebih jauh atau ukurannya lebih kecil. Faktor non astronomi yang memengaruhi pasang surut terutama di perairan semi tertutup seperti teluk adalah bentuk garis pantai dan topografi dasar perairan[13]. Karena sifat pasang surut yang periodik, maka ia dapat diramalkan.

## 2.3 Metode Sistem Pakar
Sistem pakar adalah cabang yang diterapkan keceradasan buatan (AI) dan dikembangkan oleh komunitas AI pada pertengahan  1960-an.  [2].  Sistem  pakar  adalah  bidang  kecerdasan  buatan  yang  terkenal  dan  memiliki  dampak besar dalam berbagai kehidupan. Sistem pakar merupakan aplikasi komputer yang memecahkan masalah rumit yang  memerlukan  keahlian  manusia  yang  luas.  Untuk  melakukannya,  sistem  pakar  mensimulasikan  proses penalaran  manusia  dengan  menerapkan interface dan  pengetahuan  yang  khusus  [1].  Sistem  pakar  bekerja berdasarkan pengetahuan yang dimasukkan oleh seorang atau beberapa orang pakar dalam rangka mengumpulkan informasi hingga sistem pakar dapat menemukan jawabannya[13-16].

## 3. ANALISA DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Desain Sistem dan Pelaksaan
Sistem  ini  dirancang  untuk  memprediksi  gelombang  pasang  surut  di  daerah  dekat  laut  dan  pantai. Pengetahuannya  didasarkan  pada  perilaku  burung  laut  yang  memiliki  kemampuan  untuk  merasakan  tekanan udara dan dapat menentukan waktu yang aman untuk bermigrasi. Pengetahuan sistem ini juga tergantung pada perilaku  hewan  disekitar  laut  atau  pantai  seperti  kepiting  yang  diamati  oleh  peneliti  memiliki  reaksi  khusus sebelum cuaca di sekitarnya mengalami perubahan. Sistem sederhana ini berguna bagi orang-orang yang tinggal di dekat laut atau pantai agar dapat terhindar dari ancaman bahaya yang dapat mengorbankan nyawa, dan juga dapat dapat perkiraan cuaca dan juga saran bagi masyarakat yang tinggal dan mencari nafkah disana.

## 3.2 Memprediksikan Cuaca dari Alam
Tidak ada keraguan bahwa orang hidup bertahun-tahun yang lalu tidak memiliki semua teknologi terbaru saat ini. Ada banyak tanda dan cara yang digunakan orang untuk memprediksi dan mempersiapkan perubahan cuaca. berikut ini adalah ramalan kuno yang masih berfungsi hingga saat ini :
a) Kemerahan langit di malam hari adalah sinyal untuk cuaca kering yang akan datang. Warna merah langit yang disebabkan oleh matahari bersinar melalui partikel debu didorong ke depan dari sistem tekanan tinggi  membawa  udara  kering.  Sementara  kemerahan  langit  di  pagi  hari  juga  disebabkan  oleh  sinar matahari yang menembus partikel debu, debu didorong keluar oleh sistem tekanan rendah mendekati yang membawa kelembapan.
b) Pembentukan awan adalah cara akurat untuk memprediksi cuaca. awan yang terbentuk di berbagai arah yang  menunjukan  cuaca  yang  buruk  datang,  mungkin  hujan  es.  Juga,  awan  dalam  bentuk  menara cumulus menunjukkan kemungkinan hujan di kemudian hari.
c) Perilaku  binatang,  terutama  burung  ketika  mereka  menjadi  sangat  tenang  dan  bertengger mengindikasikan  cuaca  hujan  yang  akan  datang.  Jika  mereka  terbang  tinggi  di  langit  yang  mungkin menunjukkan cuaca cerah.
Selain  metode  yang  disebutkan  di  atas,  kepiting  juga  dapat  memprediksi  perubahan  cuaca.  Mereka adalah hewan yang hidup di dekat laut dan termasuk dalam filum Arthoropoda, kelas Crustacea . Telah diamati bahwa  kepiting  bereaksi  terhadap  sinyal  lingkungan  tertentu  yang  menyertai  perubahan  cuaca,  bukan  pada cuaca  itu  sendiri.  Terkadang  kepiting  yang  tinggal  di  sekitaran  pasir  menghalangi  rumahnya  sebagai  tanda datangnya hujan. Saat kepiting menggores pasir sebagai sinyal angin yang kencang masuk.
Jika kita menggunakan metode kuno ini dengan sistem pakar teknologi komputer, kita dapat membantu menyelamatkan hidup orang-orang terutama mereka yang berada di luar jangkauan laporan cuaca. Jika mata pencaharian  atau  kelangsungan  hidup  orang-orang  bergantung  pada  cuaca,  tentu  akan  sangat  penting  untuk mengeksploitasi teknologi maju bersama dengan metode peramalan kuno tersebut.

## 3.3 Mesin Inferensi
Sistem ini Burung akan bertengger lebih banyak selama kondisi tekanan rendah daripada saat tekanan tinggi. Menurunnya tekanan udara membuat terbang lebih keras. Tekanan udara yang rendah dianggap sebagai tanda cuaca  yang  akan  datang.  Di  sisi  lain,  kepiting  yang  hidup  di  sekitaran  pasir  menghalangi  rumahnya  sebagai tanda  datangnya  cuaca  hujan.  Di  lain  waktu,  kepiting  menggores  pasir  sebagai  tanda  angin  kuat  yang  akan datang.  Observasi  ini  adalah  basis  pengetahuan  dari  sistem.  Dengan  nmelihat  dari  cuaca  tersebut  bisa disimpulkan bagaimana gelombang pasang surut akan terjadi atau tidak. Sistem berinteraksi dengan pengguna dalam bentuk pertanyaan dan jawaban iya atau tidak. Berikut gambar 1 serta aturan:
Gambar 1. Aturan mesin inferensi
a) Rule 1 (kepiting menghalangi aula sekitaran pasir & menggores pasir & burung-burung bertengger). If Q1 ya & Q2 ya & Q3 ya Then kemungkinan terjadi pasang surut dan cuaca berangin serta kemungkinan turun hujan tinggi.
b) Rule  2  (kepiting  menghalangi  aula  sekitaran  pasir  &  tidak  menggores  pasir  &  burung-burung bertengger). If Q1 ya & Q2 tidak & Q3 ya Then kemungkinan terjadi pasang surut dan kemungkinan akan turun hujan tinggi.
Kepiting menghalangi sekitaran aula pasir Burung – burung bertengger Burung – burung bertengger Kepiting menggores pasir Kepiting menggores pasir Burung – burung bertengger Burung – burung bertengger Tidak terjadi pasang surut dan cuaca cerah Tidak terjadi pasang surut dan kemungkina n turun hujan rendah Tidak terjadi pasang surut dan cuaca berangin Kemungkina n terjadi pasang surut dan  cuaca berangin serta kemungkina n turun hujan rendah Tidak terjadi pasang surut dan kemungkina n akan turun hujan rendah Kemungkina n terjadi pasang surut dan kemungkina n turun hujan tinggi Kemungkina n terjadi pasang surut dan cuaca berangin serta kemungkina n turun hujan rendah Kemungkina n terjadi pasang surut dan cuaca berangin serta kemungkina n turun hujan tinggi Tidak Tidak Tidak Tidak Tidak Tidak Tidak iya iya iya iya iya iya iya
c) Rule  3  (kepiting  menghalangi  aula  sekitaran  pasir  &  tidak  menggores  pasir  &  burung-burung  tidak bertengger). If Q1 ya & Q2 tidak & Q3 tidak Then tidak terjadi pasang surut dan kemungkinan akan turun hujan rendah.
d) Rule  4  (kepiting  menghalangi  aula  sekitaran  pasir  &  menggores  pasir  &  burung-burung  tidak bertengger). If Q1 ya & Q2 ya & Q3 tidak Then kemungkinan terjadi pasang surut dan cuaca berangin serta kemungkinan turun hujan rendah.
e) Rule  5  (kepiting  tidak  menghalangi  aula  sekitaran  pasir  &  menggores  pasir  &  burung-burung bertengger). If Q1 tidak & Q2 ya & Q3 ya Then kemungkinan terjadi pasang surut dan  cuaca berangin serta kemungkinan turun hujan rendah.
f) Rule  6  (kepiting  tidak  menghalangi  aula  sekitaran  pasir  &  menggores  pasir  &  burung-burung  tidak bertengger). If Q1 tidak & Q2 ya & Q3 tidak Then tidak terjadi pasang surut dan cuaca berangin.
g) Rule  7  (kepiting  tidak  menghalangi  aula  sekitaran  pasir  &  tidak  menggores  pasir  &  burung-burung bertengger). If Q1 tidak & Q2 tidak & Q3 ya Then tidak terjadi pasang surut dan kemungkinan turun hujan rendah.
h) Rule 8 (kepiting tidak menghalangi aula sekitaran pasir & tidak menggores pasir & burung-burung tidak bertengger). If Q1 tidak & Q2 tidak & Q3 tidak Then tidak terjadi pasang surut dan cuaca cerah.

## 3.4 Perancangan Sistem Implementasi
Perancangan Sistem pakar ini akan dibuat bukan hanya aplikasi dekstop saja tetapi akan dibuat aplikasi mobile karena penggunaannya yang lebih mudah. Cara kerja aplikasi ini adalah dengan memasukan data-data mengenai tingkah laku hewan untuk memprediksi gelombang pasang surut air laut, lihat gambar 2.

## Gambar 2. Contoh tampilan aplikasi
Tidak ada Sistem  ini  menanyakan kepada pengguna tiga pertanyaan  terkait dengan apa  yang  sedang dia amati tentang  kepiting dan perilaku burung. Dan berdasarkan jawabannya,  sistem mampu memprediksi kemungkinan terjadinya gelombang pasang surut, perkiraan cuaca dan memberinya saran untuk berlayar dan navigasi. Tabel 1 merangkum semua skenario dan rekomendasi prediksi cuacadan saran bagi masyarakat yang tinggal dan mencari nafkah disana.
Tabel 1. Tabel hasil prediksi
Observasi Hasil Saran kepiting  menghalangi  aula sekitaran pasir & menggores pasir & burung-burung bertengger kemungkinan  terjadi  pasang  surut dan cuaca berangin serta kemungkinan turun hujan tinggi Disarankan  agar  selalu  berada  di rumah kepiting  menghalangi  aula sekitaran  pasir  &  tidak menggores pasir & burung-burung bertengger kemungkinan  terjadi  pasang  surut dan kemungkinan akan turun hujan tinggi Disarankan  agar  selalu  berada  di rumah kepiting  menghalangi  aula sekitaran  pasir  &  tidak tidak  terjadi  pasang  surut  dan kemungkinan  akan  turun  hujan Silahkan beraktivitas, namun mungkin akan turun hujan
Observasi Hasil Saran menggores pasir & burung-burung tidak bertengger rendah kepiting  menghalangi  aula sekitaran pasir & menggores pasir & burung-burung tidak bertengger kemungkinan  terjadi  pasang  surut dan cuaca berangin serta kemungkinan turun hujan rendah Disarankan  agar  selalu  berada  di rumah kepiting tidak menghalangi aula sekitaran pasir & menggores pasir & burung-burung bertengger kemungkinan  terjadi  pasang  surut dan cuaca berangin serta kemungkinan turun hujan rendah Disarankan  agar  selalu  berada  di rumah kepiting tidak menghalangi aula sekitaran pasir
& menggores pasir & burung-burung tidak bertengger tidak  terjadi  pasang  surut  dan cuaca berangin Silahkan beraktivitas kepiting tidak menghalangi aula sekitaran  pasir  &  tidak menggores pasir & burung-burung bertengger tidak  terjadi  pasang  surut  dan kemungkinan turun hujan rendah . Silahkan beraktivitas, namun mungkin akan turun hujan kepiting tidak menghalangi aula sekitaran  pasir  &  tidak menggores pasir & burung-burung tidak bertengger tidak  terjadi  pasang  surut  dan cuaca cerah
Silahkan beraktivitas

## 5. KESIMPULAN
Penulis telah  merancang dan  menerapkan  metode  sistem  pakar  untuk  memprediksi terjadinya gelombang pasang surut air laut berdasarkan perilaku burung dan kepiting, yang telah diamati dan memiliki reaksi tertentu sebelum itu terjadi. Sistem  ini  menyerap pengamatan terkini dari  burung dan  kepiting  dan  memperkirakan  nilai  dari  variabel cuaca tertentu. Berdasarkan  prediksi  ini  memberikan  saran  yang  berguna  untuk  membantu orang  yang tinggal  di sekitar laut dan pantai. Penelitian ini berfokus pada perluasan basis pengetahuan untuk memasukkan hewan lain serta pengamatan alam lainnya seperti bentuk langit. Selain itu, penulis bermaksud untuk menerapkan aplikasi sistem di smartphone untuk akses yang mudah.

## REFERENCES
[1] Khanna, S., Kaushik, A., Barnela, M., & College, S. (2010). Expert Systems Advances in Education. System , (March), 19–20.
[2] Shu-Hsien  Liao.  (2005).  Expert  system  methodologies  and  applications—a  decade  review  from  1995  to  2004. Expert  Systems  with Applications , 28 (1), 93–103. http://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.eswa.2004.08.003
[3] Uherek,  E.  (2004).  Part  3:  Components:  The  gas  phase. ESPERE  Climate  Encyclopaedia  English ,  9.  Retrieved  from http://klimat.czn.uj.edu.pl/documents/pdf/Encyclopaediamaster.pdf
[4] Jean, A., & Tantet, J. (n.d.). E R G O D I C T H E O R Y O F C L I M AT E : VA R I A B I L I T Y , S TA B I L I T Y A N D R E S P O N S  E  Alexis  Jean  Jacques  Tantet  Cover  designed  by  Clémentine  Tantet  ISBN :  978-90-393-6505-2  Printing :  GVO  drukkers  & vormgevers B . V .
[5] Khan,  S.  S.,  &  Madden,  M.  G.  (2004).  One-Class  Classification:  Taxonomy  of  Study  and  Review  of  Techniques. The  Knowledge Engineering Review , 00 (January), 1–24. http://doi.org/10.1017/S000000000000000
[6] Hansen, B. K., & Riordan, D. (2001). Weather Prediction Using Case-Based Reasoning and Fuzzy Set Theory. System .
[7] Alsaiari, N. O. (n.d.). an Expert System for Weather Prediction Based on Animal Behaviour.
[8] Murtha, J. (1995). Applications of fuzzy logic in operational meteorology. Scientific Services and Professional Development … , 42– 54.  Retrieved  from  http://www.imamu.edu.sa/Scientific_selections/abstracts/Math/APPLICATIONS  OF  FUZZY  LOGIC  IN OPERATIONAL METEOROLOGY.pdf
[9] P.  M.  Tag,  R.  L.  Bankert,  and  L.  R.  Brody,  "An  AVHRR  Multiple  Cloud-Type  Classification  Package,"  Journal  of  Applied Meteorology, vol. 39, pp. 125-134, 2000.
[10]  "Expert Systems and Anthropological Analysis." 2012: The Center of Social  ,  Anthropology and Computing, University of Kent.
[11]  Bhargava,  N.,  Katiyar,  V.  K.,  Sharma,  M.  L.,  &  Pradhan,  P.  (2009).  Earthquake  Prediction  through  Animal  Behavior:  A  Review, (March), 159–165.
[12]  Kursini, Konsep dan Aplikasi Sistem Pendukung Keputusan, Yogyakarta: Andi, 2007 [13]  Kusrini. 2006. Sistem Pakar Teori dan Aplikasi, Andi : Yogyakarta
[14]  M.  Mesran,  M.  Syahrizal,  S.  Suginam,  N.  Kurniasih,  A.D.  Gs,  A.S.  Ahmar,  R.  Rahim,  Expert  System  for  Disease  Risk  Based  on Lifestyle with Fuzzy Mamdani, Int. J. Eng. Technol. 7 (2018) 88–91. doi:10.14419/ijet.v7i2.3.12622.
[15]  N.A. Hasibuan, K. Yusmiarti, F.T. Waruwu, R. Rahim, Expert systems with genetics probability, Int. J. Res. Sci. Eng. 3 (2017) 112– 116.
[16]  H. Nurdiyanto, P.H. Kuncoro, Expert System for Measuring the Sugar-Content in Sugarcane Using Forward Chaining Method, in: 4th Asian Acad. Soc. Int. Conf., 2016: pp. 527–533.
[17]  Mesran,  K.  Tampubolon,  R.D.  Sianturi,  F.T.  Waruwu,  A.P.U.  Siahaan,  Determination  of  Education  Scholarship  Recipients  Using Preference Selection Index, Int. J. Sci. Res. Sci. Technol. 3 (2017) 230–234.
[18]  D. Siregar, H. Nurdiyanto, S. Sriadhi, D. Suita, U. Khair, R. Rahim, D. Napitupulu, A. Fauzi, A. Hasibuan, M. Mesran, A.P. Utama Siahaan,  Multi-Attribute  Decision  Making  with  VIKOR  Method  for  Any  Purpose  Decision,  J.  Phys.  Conf.  Ser.  1019  (2018). doi:10.1088/1742-6596/1019/1/012034.
[19]  A.  Yanie,  A.  Hasibuan,  I.  Ishak,  M.  Marsono,  S.  Lubis,  N.  Nurmalini,  M.  Mesran,  S.D.  Nasution,  R.  Rahim,  H.  Nurdiyanto,  A.S. Ahmar,  Web  Based  Application  for  Decision  Support  System  with  ELECTRE  Method,  J.  Phys.  Conf.  Ser.  1028  (2018). doi:10.1088/1742-6596/1028/1/012054.