## Daniel Alexander Octavianus Turang
Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume IV, No 1, 15 Desember 2017

## SISTEM PAKAR PENENTUAN JENIS PLANKTONIC FORAMINIFERA BERBASIS WEB DENGAN METODE FORWARD CHAINING
Daniel Alexander Octavianus Turang Program Studi Teknik Informatika Sekolah Tinggi Teknologi Bontang daniel.alexanderot@gmail.com

## Abstrak
Mikropaleontologi  merupakan  salah  satu cabang  dari  ilmu  paleontologi  yang  mempelajari mikrofosil.  Salah  satu  pengetahuan  yang  terdapat pada  ilmu  mikropaleontologi  adalah planktonic foraminifera (fosil plankton). Metode yang digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  metode Forward  Chaining .  Sistem  yang  akan  dibangun merupakan  suatu  sistem  informasi  yang  berbasis komputer dengan memanfaatkan teknologi kecerdasan  buatan  ( artificial  intelligence )  yang berfungsi  sebagai  sistem  alat  bantu  atau  pemberi rekomendasi  dari  proses  identifikasi planktonic foraminifera kepada user .  Data  rekomendasi  yang dihasilkan  oleh  sistem  ini  dilengkapi  dengan  nama spesies planktonic  foraminifera ,  nama genus , gambar planktonic  foraminifera ,  beserta  sifat-sifat fisik  dari  planktonic  tersebut  sehingga user dapat mengetahui spesies planktonic foraminifera apa yang ditemukan.  Sistem  akan  menganalisa  jawaban  dari setiap pertanyaan yang diberikan, sehingga diperoleh hasil  dari  identifikasi  berdasarkan  basis  pengetahuan yang  ada  dalam  sistem  pakar  ini.  Tugas  dari user hanya  memasukkan planktonic  foraminifera apa  saja yang  terdapat  pada  batuan  tersebut.  Dan  setelah  itu, sistem  akan menghitung  range  umur  relatif berdasarkan  range  umur  dari  setiap planktonic foraminifera yang telah dimasukkan.
Kata  Kunci : forward  chaining ,  mikropaleontologi, planktonic foraminifera .

## Abstract
Micropaleontology  is  one  of  the  branches  of the science of paleontology which studies Microfossils. One of the knowledge contained on the planktonic foraminifera is micropaleontology science
(fossils  of  plankton).  The  methods  used  in  this research  is  a  method  of  Forward  Chaining.  The system  to  be  built  is  a  computer-based  information system  by  utilizing  the  technology  of  artificial intelligence  that  serves  as  the  system  tools  or  giver recommendations  of  the  identification  process planktonic foraminifera to the user. Data recommendations  generated  by  the  system  is equipped  with  a  planktonic  foraminifera  species name, genus name, images of planktonic foraminifera,  along  with  the  physical  properties  of the planktonic so the user can identify the species of planktonic  foraminifera  what  was  found.  The  system will analyze your answers to each question are given, so that the obtained results from identification based on the existing knowledge base in expert system. The task  of  the  user  only  put  in  planktonic  foraminifera anything contained on these rocks. And after that, the system  will  calculate  the  relative  age  range  upon range of planktonic foraminifera of any age that have been entered.
Keywords: forward  chaining,  micropaleontology, planktonic foraminifera

## I. P ENDAHULUAN
Mikropaleontologi  merupakan  cabang  dari ilmu  paleontologi  dalam  ilmu  geologi  yang mempelajari sisa-sisa organisme yang telah terawetkan  di  alam  berupa  fosil  yang  berukuran mikro  (Sanjoto,  2005).  Salah  satu  pengetahuan  yang terdapat pada ilmu mikropaleontologi adalah planktonic  foraminifera (fosil  plankton).  Fosil  ini sangat  banyak  ditemukan  di  berbagai  tempat, terutama pada batuan di dalam tanah, ataupun batuan yang terdapat di dalam laut. Tidak banyak orang yang mengetahui spesies apa saja yang ditemukan tersebut.

## Daniel Alexander Octavianus Turang
Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume IV, No 1, 15 Desember 2017
Untuk  mengetahui  identitas  dari  fosil  tersebut  harus dilihat  bentuk  dan  sifat-sifat  fisiknya  melalui mikroskop,  kemudian  bertanya  kepada  ahlinya ataupun  membaca  dari  buku  referensi.  Hal  tersebut memerlukan  waktu  yang  relatif  lebih  lama  bila dibandingkan  dengan  menggunakan  sebuah  sistem yang menggunakan teknologi komputer.
Teknologi  komputer  pada  saat  ini  telah mengalami  pekembangan  yang  sangat  pesat  dan menjadi  kebutuhan  penting  bagi  kehidupan  manusia. Perkembangan  yang  pesat  tersebut  juga  didukung oleh  perangkat  keras  ataupun  perangkat  lunak  yang semakin  canggih.  Oleh  karena  itu,  manusia memanfaatkan  komputer  tidak  hanya  digunakan untuk  membantu  meringankan  pekerjaan  manusia, tetapi  juga  dapat  menggantikan  pekerjaan  manusia. Sehingga para ahli komputer terus mencoba membuat komputer  dapat  berpikir  dan  bertindak  seperti manusia,  agar  komputer  dapat  memiliki  kecerdasan seperti  manusia.  Teknologi  komputer  yang  memiliki kecerdasan  seperti  manusia  disebut  dengan  istilah kecerdasan buatan ( Artificial Intelligence ).
Kecerdasan  buatan  adalah  suatu  ilmu  yang mempelajari  cara  membuat  komputer  melakukan sesuatu  seperti  yang  dilakukan  oleh  manusia.  Salah satu  cabang  dari  kecerdasan  buatan  adalah  sistem pakar.  Sistem  pakar  merupakan  sistem  yang menggabungkan  pengetahuan  dan  penelusuran  data untuk  memecahkan  masalah  yang  secara  normal memerlukan  keahlian  manusia  pada  bidang  tertentu. Pengetahuan  tersebut  dapat  diperoleh  dari  seorang ahli  atau  pengetahuan  yang  umumnya  terdapat  pada buku, internet ,  dan  orang  yang  mempunyai pengetahuan  dalam  suatu  bidang  tertentu.  Semua pengetahuan  dari  seorang  pakar,  ataupun  referensi tersebut  dapat  diubah  kedalam  bentuk  teknologi komputer.
Berdasarkan  latar  belakang  yang  telah dijelaskan  sebelumnya  dibuatlah  aplikasi  untuk identifikasi planktonic foraminifera . Sehingga seluruh  proses  identifikasi planktonic  foraminifera dikelola menjadi informasi yang bermanfaat. Diharapkan orang yang tertarik di bidang mikropaleontologi  lebih  mudah  untuk  menentukan jenis planktonic  foraminifera dan  aturannya  serta mengetahui  irisan  umur  dari  batuan  yang  diteliti tanpa harus menghitung secata manual.

## II. K AJIAN L ITERATUR II.1 Sistem Pakar
Dalam  ilmu  komputer,  banyak  ahli  yang berkonsentrasi pada pengembangan kecerdasan buatan  atau  A rtificial  Intelligence (AI).  AI  adalah suatu studi khusus untuk membuat  komputer berpikir dan bertindak seperti manusia. Salah satu implementasi  AI  dalam  bidang  komputer  adalah sistem pakar.
Sistem  pakar  ( expert  system )  adalah  sistem yang  berusaha  mengadopsi  pengetahuan  manusi  ke komputer,  agar  komputer  dapat  menyelesaikan masalah  seperti  yang  biasa  dilakukan  oleh  para  ahli (Kusumadewi,  2003).  Sistem  pakar  merupakan penggabungan  pengetahuan  dan  penelusuran  data untuk  memecahkan  masalah  yang  secara  normal memerlukan keahlian manusia. Tetapi tujuan pengembangan  sistem  pakar  sebenarnya  bukan  untuk menggantikan  peran  manusia,  melainkan  untuk menggabungkan  pengetahuan  manusia  kedalam bentuk  sistem,  sehingga  dapat  digunakan  oleh  orang banyak.
Menurut  Kusrini  (2005),  sistem  pakar  adalah sistem berbasis komputer yang menggunakan pengetahuan,  fakta,  dan  teknik  penalaran  dalam memecahkan  masalah  yang  biasanya  hanya  dapat dipecahkan  oleh  seorang  pakar/ahli  dalam  suatu bidang. Sistem ini berusaha mengadopsi pengetahuan manusia ke komputer, agar komputer  dapat menyelesaikan  masalah  seperti  yang  biasa  dilakukan oleh  para  ahli.  Implementasinya  dapat  menggunakan bahasa  pemrograman  tertentu  dan  database.  Tujuan pengembangan  sistem  pakar  sebenarnya  bukan  untuk menggantikan peran manusia, tetapi mensubstitusikan pengetahuan  manusia  ke  dalam  komputer,  sehingga dapat  digunakan  oleh  banyak  orang.  Diharapkan dengan  sistem  ini,  orang  awam  dapat  menyelesaikan masalah  tertentu  layaknya  seorang  ahli.  Sedangkan bagi  para  ahli,  sistem  ini  dapat  digunakan  sebagai asisten  yang  berpengalaman.  Yang  membedakan Sistem  Pakar  dengan  Sistem  Konvensional  adalah knowledge base terpisah dari mekanisme  pemrosesan ( inference ), dan perubahan pada rules dapat dilakukan dengan mudah (Kusrini, 2008).
Sistem  pakar  disusun  oleh  dua  bagian  utama, yaitu lingkungan pengembangan ( development environment )
dan lingkungan konsultasi ( consultation environment ). Lingkungan pengembangan  sistem  pakar  digunakan  untuk memasukkan  pengetahuan  pakar  ke  dalam  sistem komputer, sedangkan lingkungan konsultasi

## Daniel Alexander Octavianus Turang
Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume IV, No 1, 15 Desember 2017
digunakan oleh pengguna yang bukan pakar (awam), untuk menggali pengetahuan pakar (Arhami, 2005).

## II.2 Mikropaleontologi
Mikropaleontologi  merupakan  cabang  dari ilmu  paleontologi  yang  mempelajari  sisa-sisa organisme  yang  telah  terlewatkan  di  alam  berupa fosil  yang  berukuran  mikro,  sehingga  biasa  disebut mikrofosil.  Pengetahuan  yang  dibahas  antara  lain adalah mikrofosil, klasifikasi, morfologi, ekologi, dan mengenai  kepentingannya  terhadap  stratigrafi  (Maha dkk, 2009).
Dalam  mempelajari  sifat-sifat  dan  strukturnya dilakukan  dibawah  mikroskop.  Umumnya  fosil ukurannya  lebih  dari  5  mm  namun  ada  yang berukuran sampai 19 mm seperti genus fusulina yang memiliki  cangkan-cangkang  yang  dimiliki  organism, embrio,  dari  fosil-fosil  makro  serta  bagian-bagian tubuh  dari  fosil  makro  yang  mengamatinya menggunakan  mikroskop  serta  sayatan  tipis  dari fosil-fosil, sifat fosil makro dari golongan foraminifera,  kenyataannya foraminifera mempunyai fungsi untuk mempelajarinya (Jones, 1956).
II.3 Foraminifera
Foraminifera termasuk  dalam  mikrofosil  yang berada pada  Filum Protozoa yang  mulai  berkembang pada  jaman Kambrium sampai Resen .  Mayoritas anggotanya  hidup  pada  lingkungan  laut  dan mempunyai  ukuran  3  πm  sampai  3  mm  (Haq  & Boersma,  1998).  Menurut  habitatnya, foraminifera dibagi menjadi foraminifera planktonic dan foraminifera bentonic . Foraminifera  planktonic merupakan  jenis foraminifera yang  terkelompokkan  oleh  organisme laut  yang  tidak  terlalu  dalam,  yaitu  plankton, sedangkan foraminifera bentik  dikelompokkan  oleh organisme  laut  yang  lebih  dalam,  yaitu  bentos.  Dari dua jenis foraminifera ini lebih sering digunakan pada ilmu  perminyakan  dimana  dari  kedua  jenis  fosil  itu identik  dengan  hidrokarbon  yang  terdapat  pada trap (jebakan).  Dalam  geologi  struktur  dimana  dapat digunakan  untuk  mengidentifikasi  adanya  sesar, kekar, serta lipatan.
II.4 Sifat-sifat Fisik Planktonic Foraminifera Sifat-sifat  fisik  dari planktonic  foraminifera yang  menjadi  acuan  untuk  mendeskripsikan  spesies planktonic  foraminifera ,  yaitu aperture ,  bentuk test , hiasan  pada aperture ,  susunan  kamar,  bentuk  kamar, hiasan pada test , hiasan pada peri, hiasan pada suture , dan hiasan pada umbilicus (Maha dkk, 2009).
1. Aperture
Aperture adalah  lubang  utama  dari test foraminifera yang  terletak  pada  kamar  terakhir. Khusus planktonic  foraminifera mempunyai  bentuk aperture maupun  variasinya  yang  lebih  sederhana. Umumnya  mempunyai  bentuk aperture utama interiomarginal yang  terletak  pada  dasar  kamar terakhir  ( septal  face )  dan  melekuk  kedalam,  terdapat pada bagian ventral.
2. Bentuk Test
Bentuk test adalah  bentuk  keseluruhan  dari cangkang foraminifera .
3. Susunan Kamar
Susunan kamar planktonic foraminifera dibagi menjadi :
a) Planispiral ,  yaitu  sifatnya  berputar pada  suatu bidang.  Semua  kamar  terlihat  serta  jumlah kamar ventral dan dorsal sama.  Contoh  : Hastigerina .
b) Trochospiral ,  yaitu  sifat  berputar  tidak  pada satu  bidang,  tidak  semua  kamar  terlihat, pandangan  serta  jumlah  kamar ventral dan dorsal tidak sama. Contohnya : Globigerina.
c) Streptospiral , yaitu sifat mula-mula
trochospiral ,  kemudian planispiral menutupi sebagian atau seluruh kamar-kamar sebelunya. Contohnya : Pulleniatina.
4. Bentuk Kamar
Bentuk  kamar  merupakan  bentuk  masing- masing  kamar  pembentuk test .  Bentuk  kamar  yang diidentifikasikan pada planktonic foraminifera adalah hemispherical,  Angular  Rhomboid,  Angular  Conical, Radial Elongate, Claved, Flatulose, Tabular, Semicirculer,  Spherical,  Pyriform,  Globular,  Oved, dan Angular Truncate .
5. Ornament (hiasan) foraminifera
Ornament atau  hiasan  juga  dapat  digunakan sebagai penciri khas untuk genus atau spesies tertentu. Berdasarkan letak hiasannya dapat dibagi menjadi :
a) Hiasan pada suture
1) Bridge , yaitu bentuk suture yang menyerupai jembatan.
2) Limbate , yaitu bentuk suture yang tebal.
3) Retral  Processes ,  yaitu suture yang berbentuk zig-zag.
4) Raised  Bosses , yaitu  bentuk suture memiliki tonjolan bulat.

## Daniel Alexander Octavianus Turang
Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume IV, No 1, 15 Desember 2017
b) Hiasan pada umbilicus
1) Deeply  Umbilicus ,  yaitu umbilicus yang berlubang dalam.
2) Open  Umbilicus ,  yaitu umbilicus yang terbuka lebar.
3) Umbilical  Flap ,  yaitu umbilicus yang mempunyai penutup.
4) Ventral  Umbo ,  yaitu umbilicus yang menonjol di permukaan.
c) Hiasan pada peri
1) Keel , yaitu lapisan tipis dan bening.
2) Spine , yaitu bentuk menyerupai duri.
d) Hiasan pada aperture
1) Lip/rim , yaitu bibir aperture yang menebal.
2) Flap , yaitu bentuk menyerupai anak lidah.
3) Tooth , yaitu berbentuk menyerupai gigi.
4) Bulla , yaitu aperture yang segi enam  yang teratur.
5) Tegilla ,  yaitu  bentuk aperture yang  tidak teratur.
e) Hiasan pada permukaan test
1) Smooth , yaitu permukaan yang licin.
2) Punctate ,  yaitu  permukaannya  memiliki bintik-bintik.
3) Reticulate ,  yaitu  permukaannya  seperti sarang madu.
4) Pustulose ,  permukaan  dengan  tonjolan- tonjolan bulat.
5) Canceliate ,  permukaan  dengan  tonjolan yang memanjang.
6) Axial  Costae ,  permukaan  dengan  garis searah sumbu.
Spiral  Costae ,  permukaan  dengan  garis  searah putaran kamar.

## II.5 Umur Relatif
Umur  geologi  merupakan  skala  umur  yang menunjukkan  jaman-jaman  yang  telah  berlangsung sejak bumi terbentuk hingga kehidupan saat ini, skala waktu  yang  digunakan  disebut  skala  waktu  geologi. Skala waktu geologi digunakan oleh para ahli geologi dan ilmuwan untuk menjelaskan waktu dan hubungan antar peristiwa yang terjadi sepanjang sejarah bumi.
Cara  menentukan  umur  relatif  pada  umumnya didasarkan  atas  dijumpainya  fosil  didalam  batuan. Didalam  mikropaleontologi  cara  menentukan  umur relatif  yaitu  dengan  menggunakan foraminifera kecil planktonic (Maha  dkk,  2009).  Disamping  jumlah
genus  sedikit,  plankton  sangat  peka  terhadap perubahan  kadar  garam,  hal  ini  menyebabkan  hidup suatu  spesies  mempunyai  kisaran  umur  yang  pendek, sehingga  baik  untuk  penciri  umur  suatu  lapisan batuan.
Biozonasi foraminifera planktonik yang popular  dan  sering  digunakan  di  Indonesia  adalah Zonasi Blow. Biozonasi foraminifera planktonik dapat dilihat pada tabel 1 (Blow, 1969).

## Tabel 1. Biozonasi Foraminifera Planktonik
Planktonic Oligosen P N 20 1
21 2 22 3 Miosen Awal 4 5
6 7 8 Tengah 9 10 11 12 13 14 Akhir 15 16 17 18 Pliosen Awal 19 Akhir 20 21 Pleistosen 22 23 Berdasarkan biozonasi foraminifera
planktonik menurut  Blow  tersebut,  setiap  fosil plankton  di input -kan  kedalam  tabel,  dan  rentang umur  setiap  fosil  sudah  terdeskripsikan  barada  pada umur  ke-berapa.  Setelah  semua  fosil  plankton  yang terdapat  pada  batuan  telah  terdeskripsi,  maka  umur relatif    dari  sebuah  batuan  dapat  diketahui  dengan menghitung berapa banyak rentang umur yang sama, apabila  dibandingkan  pada  setiap  fosil  plankton. Rentang  umur  yang  terbanyak  merupakan  umur relatif  dari  sebuah  batuan.  Gambaran  untuk mengetahui  umur  relatif  dari  suatu  batuan  dapat dilihat pada gambar 1.

## Daniel Alexander Octavianus Turang
Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume IV, No 1, 15 Desember 2017

## Gambar 1. Gambaran proses irisan umur relatif
Gambar 1 merupakan irisan dari himpunan A, himpunan  B,  dan  himpunan  C,  sedangkan  X  adalah hasil  dari  A  ∩  B  ∩  C.  Sehingga  X  dapat dimaksudkan  sebagai range dari  umur  relatif  yang
ingin  ditampilkan  kepada user .  Untuk  contoh implementasi  untuk  proses  irisan  umur  relatif  dapat dilihat pada tabel 2.
Contoh implementasi untuk proses irisan umur relatif  pada  tabel  hanya  mengambil  3  contoh planktonic yaitu,  plankton  A,  plankton  B,  dan plankton  C.  Dimana  plankton  A  memiliki range umur antara N 9 – N 23, plankton B memiliki range umur  antara  N  14  –  N  23,  dan  plankton  C  memiliki range umur  antara  N  12  –  N  18.  Maka  umur  relatif dari  ketiga  jenis planktonic tersebut  berada  pada kisaran umur N 14 – N 18.
Tabel 2. Contoh Implementasi Proses Irisan Umur Relatif
Planktonic Plankton A Plankton B Plankton C Oligosen P N 20 1
21 2 22 3 Miosen Awal 4 5 6 7 8 Tengah 9
10 11 12 13 14
Akhir 15 16 17 18 Pliosen Awal 19 Akhir 20 21 Pleistosen 22 23

## II.6 Metode Inferensi Forward Chaining
Pada  inferensi  dengan  metode forward chaining penelusuran  akan  dimulai  dari  anteseden yaitu  permasalahan  yang  dihadapi.  Pemrosesan  akan merupakan  serangkaian  konsekuensi  berupa  irisan permasalahan  dengan  penyebab  dan  perbaikannya (S.N.  Mohammad  &  A.  Y.  Bani  Hashim,  2015). Metode inferensi forward chaining disebut juga data driven ,  dimulai  dengan  fakta-fakta  dan  menelusuri aturan-aturan yang sesuai sampai diperoleh kesimpulan.  Model  dari  sistem forward  chaining dapat dilihat pada gambar 2 (Chakraborty, 2015).
Gambar 2. Model sistem forward chaining
Fakta-fakta  disimpan  dalam  memori  kerja. Aturan-aturan berupa pasangan kondisi-aksi

## Daniel Alexander Octavianus Turang
Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume IV, No 1, 15 Desember 2017
menunjukkan  aksi  yang  akan  dilakukan  ketika  fakta tertentu  muncul  dalam  memori  kerja.  Aksi  biasanya termasuk  penambahan  dan  penghapusan  fakta  dari memori kerja (Chakraborty, 2015).
Algoritma  umum  dari  metode forward chaining adalah sebagai berikut (Chakraborty, 2015): Ulangi * Kumpulkan aturan yang kondisinya sesuai dengan fakta yang ada didalam memori kerja * Lakukan aksi sesuai aturan tersebut (menambahkan / menhapus fakta di memori kerja)
Sampai masalah terselesaikan atau tidak ada lagi kondisi yang sesuai

## III. A NALISIS D AN D ESAIN

## III.1 Analisis Sistem
Sistem  pakar  yang  akan  dibangun  merupakan suatu  sistem  informasi  yang  berbasis  komputer dengan  memanfaatkan  teknologi  kecerdasan  buatan (a rtificial intelligence ) yang berfungsi sebagai sistem alat  bantu  atau  pemberi  rekomendasi  dari  proses identifikasi planktonic  foraminifera kepada user . Data  rekomendasi  yang  dihasilkan  oleh  sistem  ini dilengkapi dengan nama spesies planktonic foraminifera ,  nama genus ,  gambar planktonic foraminifera ,  beserta  sifat-sifat  fisik  dari planktonic tersebut  sehingga user dapat  mengetahui  spesies planktonic foraminifera apa yang ditemukan.
Sistem  akan  menganalisa  jawaban  dari  setiap pertanyaan  yang  diberikan,  sehingga  diperoleh  hasil dari  identifikasi  berdasarkan  basis  pengetahuan  yang ada  dalam  sistem  pakar  ini.  Sebelum  menganalisa jawaban, sistem terlebih dahulu memberikan sejumlah  pertanyaan  dan  pilihan  tentang  sifat-sifat fisik planktonic  foraminifera yang  ditemukan berdasarkan aperture, bentuk test, hiasan aperture, susunan  kamar,  bentuk  kamar,  hiasan test, hiasan peri-peri, hiasan suture, hiasan umbilicus kepada user melalui interface . Kemudian sistem akan menganalisa  jawaban  dari user dengan  melakukan proses  pelacakan  pada  basis  pengetahuan,  sehingga didapatkan  suatu  hasil  identifikasi  jenis planktonic foraminifera berdasarkan sifat-sifat fisiknya.
Sistem ini dilengkapi dengan fitur perhitungan umur  relatif  dari  suatu  batuan.  Dimana  batuan tersebut  mengandung  beberapa  jenis planktonic
foraminifera ,  dan  setiap planktonic  foraminifera tersebut  telah  memiliki range umur.  Tugas  dari user hanya  memasukkan planktonic  foraminifera apa  saja yang  terdapat  pada  batuan  tersebut.  Dan  setelah  itu, sistem  akan  menghitung range umur  relatif berdasarkan range umur  dari  setiap planktonic foraminifera yang telah dimasukkan.
Adapun  langkah-langkah  yang  dilakukan dalam  pembuatan  sistem  pakar  adalah  sebagai berikut:
1. Proses  pembuatan  Akuisisi  Pengetahuan  dengan mengelompokan  masing-masing  sifat  fisik  dan spesies planktonic foraminifera .
2. Proses  pembuatan  representasi  pengetahuan  yang tersusun atas kaidah-kaidah yang mengikuti pola : IF [kondisi] THEN [aksi]. Representasi pengetahuan  disusun  berdasarkan  data  pada akuisisi pengetahuan.
3. Proses  pembuatan  pohon  pelacakan  untuk menentukan  spesies planktonic  foraminifera dengan  menggunakan  proses  telusuri Depth-First Search yang  akan  menelusuri  kaidah  secara mendalam.
4. Proses  pembuatan  sistem.  Sistem  pakar  dibangun dengan berbais  web. Web digunakan sebagai alat bantu  untuk  mengakses  dan  mengelola  data sistem pakar.

## III.2 Akuisisi Pengetahuan
Proses akuisisi pengetahuan dilakukan dengan cara  mengklarifikasikan  pengetahuan  tentang  jenis planktonic  foraminifera disertai  dengan  sifat-sifat fisik  yang  dimilikinya.  Sumber-sumber  pengetahuan didapat  dari  seorang  pakar  mikropalenteologi  dan buku-buku tentang mikropalenteologi.
Pengetahuan  yang  telah  terkumpul  kemudian dikodekan,  setelah  dikodekan  pengetahuan  tersebut harus tetap ditinjau ulang kebenarannya oleh seorang pakar  atau  suber-sumber  lainnya  untuk  pembuktian kebenarannya.  Tabel  akuisisi  pengetahuan  jenis planktonic  foraminifera berdasarkan  sifat-sifat  fisik yang dimilikinya dapat dilihat pada tabel 3 (Postuma, 1971).  Tabel  tersebut  menunjukkan  sifat-sifat  fisik apa  saja  yang  dimiliki  oleh  setiap  spesies planktonic foraminifera yang terdaftar.

## Daniel Alexander Octavianus Turang
Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume IV, No 1, 15 Desember 2017
Tabel 3. Tabel Akuisisi Pengetahuan
No Sifat Fisik O rb u lin a B ilo b a ta (P F1 )
G lo b ig er in a R iv ero a e (PF 2 ) P u lle n ia tin a O b liq u ilo cu la ta (PF 3 )
C a ta p sy d ra x D issi m ili s (PF 4 )
Pull en ia tin a Pri m a lis (PF5 )
S p h a ero id in el la D eh isc en s (PF 6 ) S p h a ero id in el lo p si s S emi n u lin a (PF 7 ) Ha st ig eri n a A eq u ila te ra lis (P F8 ) C ri b o h a n tk en in a B ermu d ez (P F9 )
G lo b u ri ta lia Tu mi d a (PF 1 0 )
Ha n tk en in a A la b em en si s (PF 1 1 )
G lo b o ro ta lia M en a rd i (P F1 2 ) G lo b o q u a d ri n a D eh is ce n s (PF 1 3 )
Aperture 1 PAI Umbilical (AP1) * * * * * 2 PAI Umbilical Extraumbilical (AP2) * * * * 3 PAI Equatorial (AP3) * * * 4 Small Opening (AP4) * Bentuk Test 1 Biumbilicate (BT1) * * * 2 Biconvex (BT2) * * 3 Spherical (BT3) * * * 4 Globural (BT4) * * * * Hiasan Aperture 1 Flape (HA1) * 2 Tooth (HA2) * 3 Lip / Rim (HA3) * * * * * * * * 4 Bulla (HA4) * 5 Granulate (HA5) * Susunan Kamar 1 Planispiral (SK1) * * * 2 Trochospiral (SK2) * * * * * * * * * 3 Streptospiral (SK3) * Bentuk Kamar 1 Tubulospinate (BK1) * * 2 Spherical (BK2) * * 3 Globular (BK3) * *
*
* * *
*
* Hiasan Test 1 Punctate (HT1) * * * * * * * *
* * 2 Smooth (HT2) * * * Hiasan Peri 1 Keel (HP1) * * 2 Spine (HP2) * * Hiasan Suture 1 Bridge (HS1) * 2 Limbate (HS2) * Hiasan Umbilicus 1 Deeply Umbilicus (HU1) * 2 Open Umbilicus (HU2) *

## III.3 Representasi Pengetahuan
Representasi  pengetahuan  berisi  pengetahuan penting  untuk  pengertian,  formulasi  dan  pemecahan masalah.  Representasi  pengetahuan  berisi  kaidah- kaidah  untuk  penarikan  kesimpulan  yang  merupakan hasil proses penelusuran data.
Jenis
representasi pengetahuan yang
digunakan adalah metode kaidah produksi. Representasi  ini  tersusun  atas  kaidah-kaidah  yang mengikuti  pola  :  IF  [kondisi]  THEN  [aksi].  Kondisi yang dimaksud adalah kondisi yang berupa sifat-sifat fisik  dari  fosil  plankton,  sedangkan  aksi  yang

## Daniel Alexander Octavianus Turang
Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume IV, No 1, 15 Desember 2017
dimaksud  adalah  nama  fosil  plankton.  Tabel representasi  pengetahuan  dapat  dilihat  pada  tabel  4 dibawah ini :
Tabel 4. Tabel Representasi Pengetahuan No Aturan 1 IF AP4 AND BT3 AND SK2 AND BK2 AND HT1 THEN PF1
2 IF AP1 AND BT4 AND HA3 AND SK2 AND BK3 AND HT1 THEN PF2
3 IF AP3 AND BT3 AND HA3 AND SK3 AND BK3 AND HT2 THEN PF3
4 IF AP1 AND BT4 AND HA4 AND SK2 AND BK3 AND HT1 THEN PF4
5 IF AP2 AND BT3 AND HA3 AND SK2 AND BK3 AND HT1 THEN PF5 6 IF AP1 AND BT4 AND HA5 AND SK2 AND BK3 AND HT2 AND HS1 AND HU2 THEN PF6 7 IF AP1 AND BT4 AND HA3 AND SK2 AND BK3 AND HT2 THEN PF7 8 IF AP2 AND BT1 AND HA3 AND SK1 AND BK3 AND HT1 THEN PF8
9 IF AP3 AND BT1 AND HA3 AND SK1 AND BK1 AND HT1 AND HP2 THEN PF9
10 IF AP2 AND BT2 AND HA3 AND SK2 AND BK3 AND HT1 AND HP1 AND HS2 THEN PF10 11 IF AP3 AND BT1 AND HA2 AND SK1 AND BK1 AND HT1 AND HP2 THEN PF11
12 IF AP2 AND BT2 AND HA3 AND SK2 AND HT1 AND HP1 THEN PF12
13 IF AP1 AND HA1 AND SK2 AND BK2 AND HT1 AND HU1 THEN PF13

## III.4 Pohon Pelacakan
Pohon  pelacakan  yang  digunakan  dalam sistem  ini  mengikuti  pola  pelacakan  maju  ( forward chaining ).  Pohon  pelacakan  ini  dimulai  dengan memberikan  pertanyaan  tentang  sifat-sifat  fisik  yang dimiliki planktonic foraminifera , kemudian dari sifat- sifat fisik yang dimasukkan oleh user akan diperoleh kesimpulan  tentang  spesies planktonic  foraminifera apa yang terdapat sifat-sifat tersebut.
Berikut  ini  adalah  pohon  pelacakan  dalam menentukan  jenis planktonic  foraminifera yaitu dengan  menggunakan  proses  pencarian Depth-First Search yang  akan  menelusuri  kaidah  secara mendalam.  Pohon  pelacakan  pada  sistem  ini  dapat dilihat pada gambar 3.
Gambar 3. Pohon Pelacakan III.5 Context Diagram
Context  diagram merupakan  gambaran  garis besar proses dari sistem yang akan dibangun ini. Pada DFD  level  0  diatas,  terdapat  2  entitas  dan  1  proses. Entitas  pertama  adalah  admin,  dan  entitas  kedua adalah user .  Pada  entitas  admin  terdapat  aliran  data yang  keluar  dan  masuk  yaitu  data login ,  data  sifat

## Daniel Alexander Octavianus Turang
Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume IV, No 1, 15 Desember 2017
fisik planktonic ,  data planktonic ,  data  aturan,  dan data  umur.  Sedangkan  aliran  data  pada  entitas user juga terdapat aliran data keluar dan masuk untuk data sifat  fisik planktonic ,  data planktonic ,  data  aturan, dan data umur. Data sifat fisik planktonic terdiri dari susunan  kamar,  bentuk test ,  bentuk kamar,  aperture , hiasan  pada  permukaan test ,  hiasan  pada aperture , hiasan  pada suture ,  hiasan  pada umbilical ,  hiasan pada peri. Context diagram dapat dilihat pada gambar 4.

## III.6 Entity Relationship Diagram (ERD)
Basis  data  dalam  sistem  ini  menggunakan model basis data relasional, dimana tabel-tabel dalam basis  data  tersebut  saling  berhubungan.  Diagram relasi entitas  menggambarkan hubungan entitas  yang terdapat  salah  satu  tabel  dengan  entitas  pada  tabel yang lain.
Komponen-komponen  yang  ada  pada  ERD yang  berupa  himpunan  entitas  dan  himpunan  relasi akan ditransformasikan menjadi tabel-tabel,
sedangkan  atributnya  dinyatakan  sebagai field dari tabel-tabel tersebut. Entity relationship diagram pada basis data sistem ini dapat dilihat pada gambar 5.
Gambar 4. Context diagram
Gambar 5. Entity Relationship Diagram (ERD)

## Daniel Alexander Octavianus Turang
Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume IV, No 1, 15 Desember 2017

## III.7 Relasi Antar Tabel
Perancangan  tabel-tebel  dalam  sistem  ini dapat  ditransformasikan  ke  himpunan  tabel-tabel yang saling berhubungan, yang menunjukkan adanya hubungan  antara  sejumlah  entitas  yang  berasal  dari himpunan  entitas  yang  berbeda.  Pada  relasi  antar tabel  juga  akan  diperlihatkan  bagaimana  kardinalitas antara entitas satu dengan entitas lainnya yang saling berhubungan.  Relasi  antar  tabel  pada  penelitian  ini dapat dilihat pada gambar 6.
Gambar 6. Relasi Antar Tabel

## IV. I MPLEMENTASI
Tampilan  halaman  yang  digunakan user merupakan  tampilan-tampilan  dimana  user  dapat melakukan  interaksi  dengan  sistem  ini.  Tampilan- tampilan  halaman  tersebut  antara  lain  halaman homepage  user ,  halaman  konsultasi,  halaman  hasil konsultasi, halaman irisan umur relatif, halaman hasil perhitungan umur relatif, halaman daftar fossil.
Halaman hompage  user merupakan  halaman awal  ketika user memasukkan  alamat website untuk pertama kali. Tampilan halaman hompage user dapat dilihat pada gambar 7.
Gambar 7. Halaman Hopepage User
Halaman konsultasi merupakan tampilan yang berfungsi  untuk  meenampilkan  sifat-sifat  fisik planktonic foraminifera , sehingga user dapat memasukkan  sifat-sifat  fisik planktonic  foraminifera untuk  dapat  mengetahui  jenis  dari planktonik foraminifera . Halaman konsultasi yang akan ditampilkan  adalah  berdasarkan  aturan-aturan  yang telah  ditentukan  dalam  representasi  pengetahuan. Tampilan  halaman  konsultasi  dapat  dilihat  pada gambar 8.

## Gambar 8. Halaman Konsultasi
Halaman  hasil  konsultasi  adalah  tampilan yang  muncul  ketika user telah  selesai  memasukkan sifat-sifat fisik planktonic foraminifera . Tampilan ini akan  menampilkan  ciri-ciri planktonic beserta aturannya.  Tampilan  halaman  hasil  konsultasi  dapat dilihat pada gambar 9.

## Gambar 9. Halaman Hasil Konsultasi
Halaman  irisan  umur  relatif  ini  merupakan tampilan  untuk  menentukan  umur  relatif  dari  suatu batuan.  Tampilan  halaman  irisan  umur  relatif  dapat dilihat pada gambar 10.

## Daniel Alexander Octavianus Turang
Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume IV, No 1, 15 Desember 2017

## Gambar 10. Halaman Irisan Umur Relatif
Halaman  hasil  irisan  umur  relatif  merupakan tampilan untuk melihat umur relatif dari suatu batuan berdasarkan planktonic  foraminifera yang  telah dimasukan  oleh user .  Tampilan  halaman  hasil  irisan umur relatif dapat dilihat pada gambar 11.

## Gambar 11. Halaman Hasil Irisan Umur Relatif
Halaman  daftar  fosil  ini  merupakan  tampilan untuk  melihat  semua planktonic  foraminifera yang telah terdaftar pada sistem. Tampilan halaman daftar fosil dapat dilihat pada gambar 12.

## Gambar 12. Halaman Daftar Fosil

## V. K ESIMPULAN
Berdasarkan  dari  hasil  analisis,  perancangan  dan implementasi  yang  telah  dilakukan,  maka  telah dihasilkan  suatu  aplikasi  untuk  menentukan  jenis planktonic  foraminifera  berdasarkan  sifat-sifat  fisik yang  dimilikinya.  Kualitas  sebuah  sistem  pakar sangat  bergantung  kepada  kualitas  dari  pengetahuan pakar  yang  dapat  direpresentasikan  kedalam  basis pengetahuannya.  Pada  sistem  pakar  telah  dilengkapi dengan  fitur  untuk  menentukan  umur  relatif  dari sebuah batuan.
Berdasarkan sistem pakar yang telah dibangun,  saran  yang  diajukan  berkaitan  dengan pengembangan penelitian selanjutnya  yaitu sifat-sifat fisik  yang  menjadi  tolak  ukur  tidak  hanya  susunan kamar,  bentuk test ,  bentuk  kamar, aperture ,  hiasan pada  permukaan test ,  hiasan  pada aperture ,  hiasan pada suture , hiasan pada umbilical , hiasan pada peri, tetapi  juga  dapat  menambahkan  sifat-sifat  fisik  yang lebih  spesifik  lagi,  sehingga  penentuan  spesies planktonic  foraminifera lebih  akurat,  dan  sistem  ini juga  dapat  ditambahkan  menu  forum  diskusi, sehingga user dapat  berinteraksi  dan  berdiskusi dengan user lainnya ataupun user dengan admin.

## Daniel Alexander Octavianus Turang
Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume IV, No 1, 15 Desember 2017

## R EFERENSI
Sanjoto  Siwi,  Defri  H,  &  Sri  P.K.,  2005, Buku Petunjuk Praktikum
Mikropaleontologi , Yogyakarta: ISTA. Kusumadewi,  Sri,  2003, Artificial  Intelligence: Teknik  dan  Aplikasinya ,  Yogyakarta:  Graha Ilmu.
Kusrini,  2005, Sistem  Pakar  Teori  dan  Aplikasi , Yogyakarta: Andi Offset. Kusrini,  2008, Aplikasi  Sistem  Pakar  Menentukan Faktor  Kepastian  Pengguna  dengan  Metode Kuantifikasi  Pertanyaan ,  Yogyakarta:  Andi Offset. Arhami,  M.,  2005, Konsep  Dasar  Sistem  Pakar , Yogyakarta: Andi Offset. Maha, Mahap., dkk, 2009, Buku Panduan Praktikum Mikropaleontologi ,
Laboratorium Mikropaleontologi,  Jurusan  Teknik  Geologi UPN ”Veteran” Yogyakarta, Yogyakarta.
Jones,  D.J,  1956, Introduction  to  Microfossils , New
York, London: Hafner Publishing Company.
Haq  B.  U.,  &  Boersma  A.  ,  1998,  Introduction  to Marine  Micropaleontology, Elsevier  Science , Singapore, pp. 376. Blow,  W.H,  1969,  Late  Middle  Eocene  to  Recent Planktonic Foraminifera Biostratigraphy Conf, Planktonic  Microfossil,  Geneva,    Pro.Leiden,
E.J Bull v.1.
S.N.  Mohammad  &  A.  Y.  Bani  Hashim,  2015, Forward-chaining Approach to Expert System for  Machine  Maintenance, Proceedings  of
Mechanical Engineering Day . RC  Chakraborty,  2015, Knowledge  Representation: AI  Course  Lecture ,  Retrieved  Agustus  2017, from http://www.myreaders.info/html/artificial_inte lligence.html. Postuma, J.A, 1971, Manual of Planktonic
Foraminifera , Amsterdam: Elsevier Pub. Co.