## Aplikasi Knowledge Base System dalam Perancangan Learning Machine
Hasri Awal, S.Kom, M.Kom 1 Universitas Putra Indonesia ―YPTK‖ Padang
Jl. Raya Lubuk Begalung Padang Sumatera Barat Email : hasriawal.ha@gmail.com Ondra Eka Putra, S.Kom, M.Kom 2 Universitas Putra Indonesia ―YPTK‖ Padang Jl. Raya Lubuk Begalung Padang Sumatera Barat
Email : ondraekaputra17@gmail.com
Abstract — Learning  machine merupakan  suatu  media  pembelajaran  yang menggunakan  mesin  sebagai  tutor  pembelajaran. Learning  machine dirancang  untuk pembelajaran bagi anak-anak dalam mengenal huruf abjad bahasa indonesia dan huruf hijaiyah bahasa  arab  baik  pengucapan,  pendengaran  maupun  penglihatan  dengan knowledge  based system .  Anak-anak  sebagai  siswa  dapat  memilih  tombol  sebagai key yang  disediakan  untuk menampilkan  huruf  yang  dipilih  pada display dan  mendengarkan  pengucapan  huruf  tersebut melalui speaker. Learning machine dapat menampilkan huruf pada display sesuai dengan yang diucapkan siswa menggunakan voice recognition . Learning machine juga menyediakan fasilitas testing yang digunakan untuk  mengetahui apakah siswa  sudah menguasai  huruf yang ada  atau belum, yaitu  dengan  menampilkan  huruf  pada  display  secara  random  dan  siswa  mengucapkan huruf  tersebut  kemudian  machine  akan  melakukan  koreksi  dengan  methode pattern  matching dan menampilkan hasilnya pada display berupa statement benar atau salah. Tujuan penelitian ini agar anak-anak mudah dalam mengenal huruf abjad dan huruf hijaiyah.
kata kunci : Learning machine, Knowledge based system, Voice ecognition, Pattern matching

## I. PENDAHULUAN

## 1.1. Latar Belakang
Masa  anak-anak  adalah  masa  bermain dalam  proses  pembentukan  rasa  ingin  tahu terhadap sesuatu dalam melihat, mendengar dan melakukan  sesuatu.  Pembentukan  rasa  ingin tahu  anak  merupakan  waktu  pembelajaran terbaik, karena pada masa itu daya tangkap anak sangat  kuat.  Proses  pembelajaran  pada  anak- anak tidak bisa dipaksakan karena akan merusak psikis anak. Pembelajaran pada masa anak-anak harus melalui tindakan permainan yang dilakukan  sehingga  anak  tidak  keluar  dari masanya  tetapi  tetap  ada  pembelajaran  yang didapatkan  contoh  mengenal  angka  atau  huruf dengan  permainan  dan  termasuk  belajar  yang
lainnya  seperti  mengenal  objek  atau  benda disekitarnya.  Anak-anak  juga  mempunyai  sifat kebosanan  yang  tinggi  sehingga  diperlukan media pembelajaran yang dapat dimainkan.
Pada  saat  sekarang  banyak  produksi media pembejaran dengan menggunakan mobile yang  mana  aplikasinya  dapat  diinstal  langsung, tetapi  pembejaran  melalui  mobile  sangat merusak  bagi  anak-anak  dari  radiasi  mobile. Berdasarkan  masalah  tersebut  pada  penelitian ini  dibuah  sebuah learning  machine (mesin pembelajaran)  sebagai  tutor  untuk  anak-anak dalam  mengenal  huruf  abjad  bahasa  indonesia dan  huruf  hijaiyah  bahasa  arab  dalam  bentuk permainan sehingga tidak membosankan, menyenangkan dan terbebas dari paparan radiasi mobile.
Volume 3 Nomor 1, Oktober  2018
Learning machine sistem berbasis pengetahuan  yang  dimuat  dalam  sistem,  agar mesin  dapat  memberikan  keputusan  dari  data input  yang  diberikan  untuk  melihat  huruf  dan mendengarkan  pengucapan  huruf  tersebut.  Data input  mesin  pembelajaran  dari  switch  push  on yang digunakan yaitu tactile switch MTS, output display  pada  LCD  graphic  untuk  melihat  huruf, output  suara  pada  speaker  untuk  mendengarkan pengucapan  huruf.  Mesin  pembelajaran  juga menyediakan  fasilitas  testing  untuk  mengetahui sejauh  mana  anak-anak  dalam  mengenal  huruf. Fasilitas  testing  yaitu  anak-anak  mengucapkan huruf  yang  ditampilkan  pada  mesin  melalui LCD,  nanti  mesin  akan  mengoreksi  apakah pengucapannya benar atau salah. Dalam fasilitas testing  menggunakan  metode  pengenalan  pola( Pattern Recognition) yang akan diterapkan pada aplikasi ini merupakan bidang dalam pembelajaran mesin dan dapat diartikan sebagai tindakan  mengambil  data  mentah  dan  bertindak berdasarkan klasifikasi data. Pengenalan polainidapat  diartikan  sebagai  prosesklasifikasi dari  objek  atau  pola  yang  bertujuan  untuk pengambilan keputusan [1].

## 1.2. Perumusan Masalah
Berdasarkan  latar  belakang  masalah diatas  dapat  dibuat  perumusan  masalah  sebagai berikut :
1. Bagaimana laerning machine dapat meningkatan  minat  belajar  anak-anak dalam  mengenal  huruf  abjad  bahasa indonesia dan huruf hijaiyah bahasa arab?
2. Bagaimana  pengaplikasian knowledge based system pada learning  machine dapat  dijadikan  sebagai  pengetahuan mesin  untuk  bertindak  sesuai  masukan berupa  suara  atau  tombol  key  yang ditekan?
3. Bagaimana  dengan  menggunakan  sistem voice  recognition ,  sistem  dapat  mengenal suara  dengan  baik  untuk  menampilkan huruf yang diucapkan?

## II. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1 Knowledge Based System
Knowledge  Based  System adalah  suatu system  yang  menggunakan  set  pengetahuan (knowledge)  yang  dikodekan  ke  bahasa  mesin untuk  dapat  menyimpulkan  dan  melakukan suatu tugas. Knowledge Based System digunakan  untuk  dapat  membantu  manusia dalam  menyelesaikan  masalah  yang  dihadapi dengan berdasarkan atas pengetahuan yang telah diprogramkan  ke  system  tersebut.  Untuk  hal inilah maka digunakan knowledge based system dalam  memecahkan  masalah  yang berhubungan AI ( Artificial Intelligent ).
Basis  pengetahuan  berisi  pengetahuan relevan  yang  diperlukan  untuk  memahami, merumuskan, dan memecahkan persoalan. Basis tersebut mencakup dua elemen dasar :
1. Fakta, misalnya situasi persoalan dan teori area persoalan.
2. Heuristik atau aturan khusus yang mengarahkan  penggunaan  pengetahuan untuk  memecahkan  persoalan  khusus dalam  domain  tertentu.  Selain  itu,  mesin inferensi  dapat  menyertakan  pemecahan persoalan  untuk  tujuan  umum  dan  aturan pengambilan keputusan ). Heuristik
menyatakan pengetahuan peniliaian informal dalam area aplikasi. 2.2 Learning Machine (Mesin Pembelajaran) Learning Machine atau Mesin
pembelajaran merupakan cabang dari kecerdasan  buatan,  adalah  disiplin  ilmu  yang mencakup  perancangan  dan  pengembangan algoritma  yang  memungkinkan  komputer  untuk mengembangkan perilaku yang didasarkan pada data empiris, seperti dari sensor data basis data. Sistem  pembelajar  dapat  memanfaatkan  contoh (data)  untuk  menangkap  ciri  yang  diperlukan dari probabilitas yang mendasarinya (yang tidak diketahui).  Data  dapat  dilihat  sebagai  contoh yang menggambarkan hubungan antara variabel yang diamati. Fokus besar penelitian pembelajaran mesin adalah bagaimana
mengenali  secara  otomatis  pola  kompleks  dan
membuat  keputusan  cerdas  berdasarkan  data. Kesukarannya  terjadi  karena  himpunan  semua peri  laku  yang  mungkin,  dari  semua  masukan yang  dimungkinkan,  terlalu  besar  untuk  diliput
oleh  himpunan  contoh  pengamatan  (data pelatihan). Karena itu pembelajar harus merampatkan (generalisasi) perilaku dari contoh yang  ada  untuk  menghasilkan  keluaran  yang berguna dalam kasus-kasus baru.

## III. METODE PENELITIAN

## 3.1  Metodologi Penelitian
Kerangka  kerja  ini  merupakan  langkah- langkah  yang  akan  dilakukan  dalam  rangka penyelesaian masalah yang akan dibahas, seperti
gambar 1 :

## Gambar 1 Metodologi Penelitian
Berdasarkan  Gambar  1  dapat  dijelaskan bahwa    tahapan  pelaksanaan  penelitian  ini dimulai dari identifikasi masalah dan menetapkan  tujuan,  yang  bertujuan  untuk menjaga  kosistensi  dari  penelitian  ini  sehingga penelitian  ini  lebih  terarah,  dan  tujuan  dari penelitian  yang  diharapkan  dapat  tercapai. Kemudian  dilanjutkan  peninjauan  perpustakaan yaitu  mempelajari  literatur,  jurnal,  buku-buku yang  berhubungan  dengan  penelitian  (masalah yang sudah diidentifikasi).
Tahapan  berikutnya  dalam  penelitian  ini yaitu pengumpulan data dan informasi, tahap ini dilakukan untuk mengetahui bagaimana mendapatkan  data  dan  informasi  yang  nantinya akan mendukung penelitian ini, dalam pengumpulan  data,  terdapat  beberapa  metode yang  digunakan  yaitu  penelitian  lapangan  ( field research ),  penelitian  perpustakaan  ( library research ), serta penelitan laboratorium ( laboratory research ). Setelah pengumpulan data maka  langkah  selanjutnya  analisis  sistem  yang
dirancang  berdasarkan  identifikasi  masalah  dan data yang didapat.
Tahapan  selanjutnya  adalah  perancangan sistem  yang  terdiri  dari  perancangan    aplikasi dan  perancangan  program.  Setelah  tahapan  ini selesai selanjutnya masuk ke tahap implementasi yaitu  pembuatan  aplikasi  dan  pembuatan program untuk mendapatkan hasil yang kemudian  dilakukan  uji  coba  dan  evaluasi  hasil. Setelah itu diambil kesimpulan dari uji coba dan evaluasi hasil yang telah dilakukan.

## IV. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 4.1 Desain Sistem Secara Umum
Secara umum  bentuk dari sistem learning machine  sebagai  keamanan  pintu  rumah  untuk
membuka dan menutup pintu melalui smartphone  dengan  instruksi  suara  digambarkan dengan  menggunakan Context  Diagram dan Data Flow Diagram.

## 4.2 Context Diagram
Pada  sub  bab  ini  dijabarkan context diagram dari  aplikasi  learning  machine. Context diagram digunakan  untuk  memudahkan  proses penganalisaan  terhadap  sistem  yang  dirancang secara  keseluruhan.  Dalam  hal  ini Context Diagram berfungsi  sebagai  media,  yang  terdiri dari  suatu  proses  dan  beberapa  buah eksternal entity yaitu  switch  button,  microphone,  voice recognition,  LCD  grafik,  speaker,  modul  mp3, arduino  dan  modul  program.    Context  diagram sistem dapat dilihat pada gambar 2.
0 Sistem Learning Machine Voice Recognition Switch Button LCD Grafik Speaker Modul MP3 Microphone Arduino Modul Program Sinyal Analog Sinyal Digital Sinyal Analog Sinyal Digital Sinyal Analog Sinyal Digital Sinyal Digital Sinyal Analog 1 Bit Data 1 Bit Data

## Gambar 2 Context Diagram

## 4.3 Data Flow Diagram
Data  Flow  Diagram adalah  gambaran rancangan yang lebih rinci terhadap sistem yang dibuat  dan  merupakan  penyembangan  context diagram. Data  Flow  Diagram yang  digunakan
adalah Data  Flow  Diagram level  0  karena hanya  satu  sistem  saja  yang  dikembangkan.
Data  Flow  Diagram  dapat  dilihat  pada  gambar 3.
.
Voice Recognition Switch Button LCD Grafik Speaker Modul MP3 Microphone Arduino Modul Program 1.0 Kirim Signal Switch Button 2.0 Kirim Suara Ke Modul Voice 3.0 Kirim Input Suara 4.0 Memberikan Instruksi 5.0 Kirim Hasil Eksekusi 6.0 Aktifasi LCD Grafik 7.0 Aktifasi Modul Suara 8.0 Kirim Suara Ke Speaker Sinyal Analog Sinyal Analog Sinyal Analog Sinyal Digital 2 Bit Sinyal Digital 2 Bit Sinyal Analog Kirim 1 Bit Data Kirim 1 Bit Data Sinyal Digital 3 Bit Sinyal Digital 3 Bit Sinyal Digital 2 Bit Sinyal Digital 2 Bit Sinyal Analog Sinyal Analog Kirim 1 Bit Data Kirim 1 Bit Data

## Gambar 3 Data Flow Diagram

## 4.5 Prinsip Kerja Sistem
Sistem  learning  machine  digunakan sebagai  tutor  pembelajaran  dalam  mengenal huruf abjad bahasa indonesia dan huruf  hijaiyah bahasa  arab.  Learning  machine  bekerja  sesuai dengan input yang diberikan untuk menghasilkan  sebuah  keluaran,  user  dapat menekan switch button untuk menentukan huruf yang akan tampil pada LCD dan keluaran suara melalui  speaker.  Microphone  digunakan  untuk input  huruf  melalui  suara,  kemudian  akan ditampilkan  melalui  LCD. Learning  machine juga menyediakan fasilitas testing yang digunakan  untuk  mengetahui  user  menguasai huruf yang ada dengan menampilkan huruf pada display  secara  random  dan  siswa  mengucapkan huruf  tersebut  kemudian  machine  akan  lakukan koreksi  apakah  huruf  yang  diucapkan  user sesuai  dengan  huruf  yang  ditampilkan  pada display  kemudian  menampilkan  hasil  koreksi pada LCD berupa informasi benar atau salah.

## 4.6 Pengujian Sistem
Learning machine sebagai media tutorial bagi  anak-anak  dalam  mengenal  huruf  abjad bahasa  indonesia  dan  huruf  hijaiyah  bahasa arab.  Anak-anak  sebagai  user  dapat  memilih tombol  huruf  yang  akan  tampil  pada  LCD  dan keluaran berupa suara yang sesuai dengan huruf yang  dipilih.  Pemilihan  tombol  huruf  bagi  user dapat dilihat pada gambar 4 dibawah ini:

## Gambar 4 User Memilih Tombol Huruf
Apabila  user  memilih  huruf  ―U‖  maka akan  muncul  pada  layar  LCD  ―Ini  Huruf  U‖ seperti  gambar  5,  dan  keluar  berupa  suara melalui speaker ―Ini Huruf U‖.

## Gambar 5 Tampilan LCD Ketika User Menekan Tombol Huruf U
Apabila user memilih huruf yang lain dengan menekan tombol yang lain maka akan tampil huruf pada LCD sesuai dengan pilihan user, berikut gambar 5.13 hasil pengujian jika user memilih tombol huruf ―Y‖, maka akan tampil pada LCD ―Ini Huruf Y‖ dan keluaran berupa suara melalui speaker ―Ini Huruf Y‖.

## Gambar 6 Tampilan LCD Ketika User
Menekan Tombol Huruf Y
Berikut  gambar  7  hasil  pengujian  salah satu  huruf  hijaiyah,  jika  user  menekan  tombol untuk  huruf  ― ذ ‖,  maka  akan  muncul  pada  LCD
― ذ ‖  dan  keluaran  berupa  suara  melalui  speaker
― ذ ‖.
Gambar 7 Tampilan LCD Ketika User Menekan Tombol Huruf ― ذ ‖
Learning  machine juga  menyediakan  fasilitas testing  yang  digunakan  untuk  mengetahui  user menguasai huruf yang ada dengan menampilkan huruf  pada  display  secara  random  dan  user mengucapkan huruf tersebut kemudian machine akan  lakukatan  koreksi  apakah  huruf  yang ditampilkan  pada  display  sesuai  dengan  yang diucapkan  siswa.  Berikut  hasil  pengujian fasilitas testing dapat dilihat pada gambar 8.
Gambar 8 Tampilan Sistem Fasilitas Testing
Berdasarkan  gambar  8  dapat  dilihat tampilan  sistem  falitas  testing  yang  ditampilkan secara acak yaitu huruf ―A‖. Jika user memberikan input suara pada microphone dengan menyebutkan huruf    ―A‖,  maka  akan  muncul  hasil  koreksi  ―V BENAR‖,  tetapi  jika  user  menyebutkan  huruf selain  yang  tampil  pada  LCD  maka  learning machine akan menampilkan hasil koreksi salah ―X SALAH‖.  Hasil  koreksi  fasilitas  testing  dapat dilihat pada gambar 9 dibawah ini.
Gambar 9  Hasil Koreksi Fasilitas Testing

## IV.  KESIMPULAN
Setelah  dilakukan  pengujian  sistem,  maka dapat diambil kesimpulan sebagai berikut :
1. Learning machine sebagai mesin tutor dapat menambah  semangat  anak-anak  dalam mengenal huruf abjad dalam huruf hijaiyah.
2. Dengan  menggunakan  basis  pengetahuan pada  sistem  sehingga  dapat  memberikan solusi terhadap input yang masuk, kemudia diproses  dan  dikeluarkan  berupa  output informasi pada LCD dan speaker.
3. Dengan  menggunakan  metode  pattern recognition learning machine dapat melakukan  koreksi  terhadap  input  suara yang  masuk  sesuai  dengan  pengetahuan yang ada sistem.
4. Menggunakan  learning  machine  sebagai tutor pembelajaran dapat mengurangi resiko negatif radiasi sebuah penggunaan teknologi seperti mobile.

## REFERENSI
[1]  Ardiansyah,  Feri.  2014.  Implementasi  Pattern Recognition  Pada  Pengenalan  monumen- Monumen  Bersejarah  Di  Kota  Bandung menggunakan  Augmented  Reality  Berbasis Android.  Jurnal  Ilmiah  Komputer  dan Infromatika  (KOMPUTA).  Edisi  01.  Vol. 01-08.
[2]  Budiharto,  Widodo  dan  Derwin  Suhartono. 2014.  Artificial  Intelegence  Konsep  dan Penerapannya. ANDI : Yogyakarta
[3] Hartati, Sri & Iswanti, Sari. 2008. Sistem Pakar &  Pengembangannya.  Graha  ilmu  : Yogyakarta.
[4]  Huda,  Miftahul.  2011.  Membuat  Aplikasi Mini/Supermarket  dengan  JAVA.  Penerbit ELEX MEDIA KOMPUTINDO. Jakarta
[5] Istiyanto, Jazi Eko. 2014. Pengantar Elektonika dan  Implementasi  Pendekatan  Project Arduino dan Android. ANDI : Yogyakarta
[6]  Nalwan,  Andi. 2012.  Teknik  Rancang  Bangun Robot. ANDI : Yogyakarta
[8]  Putra,  Ondra  Eka,  dkk.  2017.  Penerapan Metode  Perceptive  System  Pada  Smart Door.  Jurnal  Majalah  Ilmiah  UPI  YPTK Padang.  Vol.  24.  No.  2.  Pp  280-286. ISSN:1412-5854.
[9]  Putra,  Ondra  Eka.  2018.    Penerapan  Artificial Intelegence Dalam Machine Cleaner
Berbasis  Arduino  Mega.  Jurnal  Teknologi
Fakultas  Teknologi  Industri  UPI  YPTK Padang,  Vol.  8.    No.  1.  Pp.  55-61 ISSN:2301-4474.
[10]  Rosa  A.S  dan  M.  Shalahuddin.  2011. Rekayasa Perangkat Lunak. Penerbit
MODULA. Bandung.
[11] Suyanto. 2014. Artificial Intelegence Searching  –  Reasoning  –  Planning  – Learning. Informatika : Bandung.
[12]  Zaitun,  dkk.  2015.  Sistem  Identifikasi  dan Pengenalan  Pola  Citra  Tanda  Tangan Menggunakan Sistem Jaringan Saraf Tiruan (Artificial Neural Networks) dengan Metode  Backpropagation.  Jurnal  teori  dan Aplikasi Fisika. Vol. 3. No. 2.  Pp. 93-101.