## PERANCANGAN SISTEM PAKAR DIAGNOSA PENYAKIT LUPUS ERITMATOSUS SISTEM(LES) DENGAN METODE FORWARD CHAINING MENGGUNAKAN PEMROGRAMAN PHP DAN MySQL
Novi Yona Sidratul Munti Pasca Sarjana, Universitas Putra Indonesia “YPTK” Padang e-mail: sikumbang_ona@yahoo.com

## Abstract
Tujuan penelitian adalah merancang dan membangun rekayasa perangkat lunak sistem pakar berbasis  web  yang  mampu  mendiagnosa  penyakit Lupus  Eritmatosus  Sistem  (LES) pada  manusia untuk  mendapatkan  solusi  dan  informasi  dengan  mudah  dan  cepat.  Hasil  yang  ditampilkan  berupa kondisi user terkait dengan Lupus Eritmatosus Sistem (LES) . Hasil juga dilengkapi dengan penjelesan penyakit dan solusi pengobatan yang ditampilkan dalam bentuk website menggunakan pemrograman PHP dengan database MySQL. Kesimpulan dalam penelitian ini adalah bahasa pemograman PHP dan MySQL  terbukti  mampu  diimplementasikan    dalam  merekayasa  sistem  pakar  untuk  mendiagnosa penyakit Lupus  Eritmatosus  Sistem  (LES) . Metode  fordward  chaining  terbukti  mampu  melakukan penelusuran  /pelacakan  gejala  penyakit Lupus  Eritmatosus  Sistem  (LES) dengan  mudah  dan  cepat. Sistem  online  dapat  membantu user mendapatkan  informasi  tentang  jenis-jenis  penyakit,  gejala  dan solusi pengobatan pada penyakit Lupus Eritmatosus Sistem (LES) . .
Kata  kunci : Sistem  pakar,  Lupus  Eritmatosus  Sistem  (LES),  Fordward      Chaining, PHP MySQL

## 1. PENDAHULUAN
Pada  masa  era  globalisasi  sekarang  ini perkembangan  tekhnologi  khususnya  komputer sudah  banyak  dimanfaatkan  pada  perusahaan atau  pun  dibidang  ilmu  pengetahuan.  Dengan demikian  peranan  tekhnologi  informasi  itu sangat  penting  dalam  setiap  aspek  kehidupan, baik itu dalam bidang ekonomi, ilmu pengetahuan,  Pemerintah  dan  bidang  tekhnologi itu sendiri.
Sistem  pakar  adalah  Program  berbasis pengetahuan  yang  menyediakan  solusi-solusi dengan  kualitas  pakar  untuk  masalah  yang spesifik.  Sistem  pakar  merupakan  Program komputer  yang  meniru  proses  pemikiran  dan pengetahuan  pakar  dalam  menyelesaikan  suatu masalah  tertentu.  Perancangan  sistem  pakar banyak  digunakan  dalam  bidang  kesehatan karena  sistem  pakar  dipandang  sebagai  cara penyimpanan  pengetahuan  pakar  pada  bidang tertentu  dalam  Program  komputer  sehingga keputusan  dapat  diberikan  dalam  melakukan penalaran secara cerdas.
Lupus  adalah  Penyakit  Autoimun  yang muncul  ketika  tubuh  terkena  zat  asing  tertentu, seperti Bakteri dan Virus. Penyakit Lupus adalah peradangan  kronis  yang  terjadi  ketika  sistem
imun tubuh menyerang organ dan jaringan tubuh. Peradangan  yang  disebabkan  oleh  lupus  dapat berefek pada berbagai sistem di dalam tubuh,antara lain Sendi, Kulit, Ginjal, Sel Darah, Jantung dan Paru-Paru.
Berdasarkan  permasalahan  di  atas  maka penulis  tertarik  mengangkat            permasalahan tentang  Lupus  dan  direalisasikan    kedalam bentuk Skripsi yang diberi Judul :”
PERANCANGAN SISTEM PAKAR DIAGNOSA PENYAKIT LUPUS ERITMATOSUS  SISTEM  (LES)  DENGAN METODE FORWARD CHAINING MENGGUNAKAN  PEMROGRAMAN  PHP
DAN MySQL “ .
2. KAJIAN LITERATUR 2.1
Rekayasa Perangkat Lunak (RPL)
Rekayasa Perangkat lunak adalah seluruh perintah yang digunakan untuk memproses  informasi.  Perangka  lunak  dapat berupa  program  atau  prosedur.Program  adalah kumpulan  perintah yang  dimengerti  oleh komputer  sedangkan  perosedur  adalah  perintah yang dibutuhkan oleh pengguna dalam memproses informasi (O’Brien,1999). Pengertian RPL sendiri adalah sebagai berikut: Suatu  disiplin  ilmu  yang  membahas semua  aspek  produksi  perangkat  lunak,  mulai
dari  tahap  awal  yaitu  analisa  kebutuhan pengguna, menentukan spesifikasi dari kebutuhan  pengguna,  disain  ,  pengkodean, pengujian  sampai  pemeliharaan  sistem  setelah digunakan (Mulyanto, 2008 :2)
Karakteristik  Perangkat  Lunak  lebih dikenal sebagai elemen logik dari pada fisik, oleh karena itu perangkat lunak memiliki karakteristik yang berbeda dari perangkat keras :
1. Perangkat  lunak  dikembangkan  atau direkayasa,  jadi  tidak  diproduksi  dalam pengertian klasik.
2. Merupakan  produk  yang  unik  (tidak  ada seri produksi).
3. Perangkat  lunak  tidak  pernah  akan  rusak atau aus karena selalu diperbaharui
4. Tidak terlihat (invisible).
5. Perangkat lunak pada umumnya dibangun sesuai keinginan, jadi tidak dibentuk
6. dari komponen yang sudah ada.
7. Fleksibel , sehingga mudah dimodifikasi.
8. Dihubungkan  ( linked )  dengan  sistem komputer.
2.1.1. Tujuan Rekayasa Perangkat lunak Secara umum tujuan rekayasa perangkat  lunak  tidak  berbeda  dengan  rekayasa yang lain, menurut Mulyanto (2008:2) mengungkapkan: “tujuan dari rekayasa perangkat lunak” adalah sebagai berikut:
1. Memperoleh  biaya  produksi  perangkat lunak yang rendah.
2. Menghasilkan  perangkat  lunak  yang kinerjanya tinggi, handal dan tepat waktu.
3. Menghasilkan perangkat lunak yang dapat bekerja pada berbagai jenis platform.
4. Menghasilkan perangkat lunak yang biaya perawatannya rendah.
5. Mampu melaksanakan analisis kebutuhan, perancangan,
implementasi dan pengujian perangkat lunak dengan
pendekatan terstruktur.
6. Mampu menyusun dokumentasi
pengembangan perangkat lunak.
2.2 Sejarah Singkat Artificial intelegence Kecerdasan Buatan ( artificial intelligence )  merupakan  inovasi  baru  dibidang ilmu  pengetahuan.  Pada  tahun  1950-an  para ilmuan dan peneliti mulai memikirkan bagaimana  cara  agar  mesin  dapat  melakukan pekerjaan  seperti  yang  biasa  dilkukan  para manusia.  Alan  Turing,  seorang  matematikawan dari  Inggris  pertama  kali  menggusulkan  adanya tes  untuk  melihat  bisa  tidaknya  sebuah  mesin dikatakan  cerdas.  Hasil  tes  tersebut  kemudian dikenal  Turing  Tes,  dimana  si  mesin  tersebut menyamar  seolah-olah  sebagai  seorang  didalam
suatu  permainan  yang  mampu  memberikan respon  terhadap  serangkaian  pertanyaan  yang diajukan.  Turing  beranggapan  bahwa  jika  mesin dapat  membuat  seorang  percaya  bahwa  dirinya mampu  berkomunikasi  dengan  orang  lain,  maka dapat  dikatakan  bahwa  mesin  tersebut  cerdas (seperti layaknya manusia).
Kecerdasan  buatan  atau  “ Artificial Intelligence “  itu  sendiri  dimunculkan  oleh seorang profesor dari Massaachusetts Institute of Techonology yang bernama John McCarthy pada tahun  1956  pada  Dartmouth  Conference  yang dihadiri  para  peneliti  AI.  Pada  konferensi tersebut  juga  didefinisikan  tujuan  utama  dari kecerdasan  buatan,  yaitu:  mengetahui  dan memodelkan  proses-proses  berfikir  manusia  dan mendesain mesin agar dapat menirukan kelakuan manusia tersebut.
Pada awalnya, kecerdasan buatan hanya ada  di  Universitas-Universitas  dan  laboratorium penelitian,  serta  hanya  sedikit  produk  yang dihasilkan  dan  dikembangkan.  Menjelang  akhir 1970-an  dan  1980-an,  mulai  dikembangkan secara  penuh  dan  hasilnya  berangsur-angsur dipublikasikan di khalayak umum. Permasalahan di  dalam  kecerdasan  buatan  akan  selalu bertambah  dan  berkembang  seiring  dengan  laju perkembangan  zaman  menuju  arah  globalisasi dalam  setiap  aspek  kehidupan  manusia,  yang membawa  persoalan-persoalan  yang  semakin beragam pula. Program  kecerdasan buatan lebih sederhana  dalam  pengoperasiannya,  sehingga banyak membantu pemakai. Program konvensional  dijalankan  secara  prosedural  dan kaku, rangkaian tahap solusinya sudah didefinisikan  secara  tepat  oleh  pemrogramnya. Sebaliknya,  pada  program  kecerdasan  buatan untuk  mendapatkan  solusi  yang  memuaskan dilakukan  pendekatan  trial  and  error,  mirip seperti  apa  yang  dilakukan  oleh  manusia  (Anita desiani, Arhami, 2005).
2.2.1. Defenisi Kecerdasan Buatan
( Artificial Intelligence )
Definisi  kecerdasan  buatan  yang  telah didefinisikan oleh beberapa ahli: 1. H. A. Simon (1987) :
“ Kecerdasan
buatan (Artificial Intelligence)  merupakan  kawasan  penelitian, aplikasi  dan  instruksi  yang  terkait  dengan pemrograman komputer untuk melakukan sesuatu  hal  yang  dalam  pandangan  manusia adalah cerdas ”.
2. Rich and Knight (1991):
“ Kecerdasan
Buatan
(Artificial Intelligence)  merupakan  sebuah  studi  tentang bagaimana  membuat  komputer  melakukan  hal-
hal  yang  pada  saat  ini  dapat  dilakukan  lebih baik oleh manusia ”. 3. Encyclopedia Britannica:
“ Kecerdasan Buatan (Artificial Intelligence)  merupakan  cabang  dari  ilmu komputer yang dalam merepresentasi
pengetahuan  lebih  banyak  menggunakan  bentuk simbol-simbol daripada bilangan, dan memproses informasi berdasarkan metodeheuristic atau dengan berdasarkan sejumlah aturan ”  (Sutojo,  Mulyanto  dan Suhartono, 2010).
4. Rich and Knight (1991): “ Kecerdasan
buatan (Artificial
Intelligence)  merupakan  sebuah  studi  tentang bagaimana  membuat  komputer  melakukan  hal- hal yang saat ini dapat dilakukan lebih baik oleh manusia ”.
Kecerdasan
tiruan
(Artificial
Intelligence) adalah    suatu    area    dalam    ilmu komputer.    Istilah  tersebut    mencakup    banyak definisi    (Ray,  1996)    tetapi    sebagian    pakar setuju  bahwa    kecerdasan  tiruan (Artificial Intelligence) berkaitan  dengan  dua  ide  dasar. Pertama,    ide    yang    melibatkan  pembelajaran proses    pemikiran  manusia    (untuk  memahami apa    yang    dimaksud  dengan    kecerdasan); kedua,    berkaitan    dengan    representasi    dan duplikasi    proses  tersebut  melalui  mesin (misalnya, komputer dan robot).
Kecerdasan  tiruan  juga  merupakan tingkah laku mesin yang jika dilakukan oleh manusia akan disebut cerdas. Suatu definisi yang membangkitkan pemikiran dinyatakan oleh Rich  dan  Knight  (1991):  “Kecerdasan  tiruan adalah  studi  tentang  bagaimana    membuat komputer  melakukan  hal   yang  pada  saat  itu lebih  baik dilakukan oleh manusia”.
Bidang-bidang kecerdasan tiruan (Turban, 2005)  adalah:
1.  Sistem Pakar
2.  Pemrosesan Bahasa Alami
3.  Speech (Voice) Understanding 4.  Sistem Robotik dan Sistem Sensor
5. Computer Vision dan Recognition
6. Intelligent Computer-Aided Instruction
7.  Komputasi Saraf
8. Game Playing
2.3 Sistem Pakar (Expert System) Sistem pakar dapat membantu aktivitas  para  pakar  sebagai  asisten  yang berpengalaman  dan  mempunyai  pengetahuan yang  dibutuhkan.  Dalam  penyusunannya,  sistem pakar mengkombinasikan kaidah-kaidah penarikan  kesimpulan  ( inference  rules )  dengan
basis  pengetahuan  tertentu  yang  diberikan  oleh satu  atau  lebih  pakar  dalam  bidang  tertentu. Kombinasi  dari  kedua  hal  tersebut  disimpan dalam  basis  pengetahuan,  yang  selanjutnya digunakan  dalam  proses  pengambilan  keputusan untuk penyelesaian masalah tertentu . Biasanya  pakar  manusia  mampu melakukan  hal  berikut  : Mengenali  dan merumuskan  persoalan ,  Memecahkan  persoalan dengan  cepat  dan  tepat,  Menjelaskan  solusi tersebut,  Belajar  dari  pengalaman,  Menyusun ulang  pengetahuan,  Membagi-bagi  aturan  jika diperlukan,  Menetapkan  relevansi  Keahlian adalah  pengetahuan  ekstensif  yang  spesifik terhadap tugas yang dimiliki pakar.
Keahlian sering dicapai dari pelatihan, membaca, dan mempraktikkan. Keahlian mencakup  pengetahuan  eksplisit,  misalnya  teori yang  dipelajari  dari  buku  teks  atau  kelas,  dan pengetahuan  implisit  yang  diperoleh  dari pengalaman. Pengembangan  sistem  pakar dibagi menjadi dua generasi. Kebanyakan sistem pakar  generasi  pertama menggunakan  aturan jika-maka untuk merepresentasikan dan menyimpan  pengetahuannya. Sistem  pakar generasi  kedua jauh  lebih  fleksibel  dalam mengadopsi  banyak  representasi  pengetahuan dan metode pertimbangan.
Ada  beberapa  definisi  tentang  sistem pakar :
1.      Menurut Durkin :  sistem  pakar  adalah  suatu program komputer yang dirancang untuk memodelkan kemampuan penyelesaian masalah yang dilakukan oleh seorang pakar.
2.      Menurut Ingizio :  sistem  pakar  adalah  suatu model dan prosedur yang berkaitan, dalam  suatu  domain  tertentu,  yang  mana tingkat keahlianya dapat dibandingkan dengan keahlian seorang pakar.
3.    Menurut Giarratano dan Riley :  sistem  pakar adalah suatu sistem komputer
yang bisa menyamai atau meniru kemampuan seorang pakar.
Sistem pakar menurut Turban (1995).  Disusun  oleh  dua  bagian  utama,  yaitu lingkungan pengembangan ( development environment ) dan lingkungan konsultasi ( consultationenvironment ).Lingkunganpengemb angan sistem pakar digunakan untuk
memasukkan pengetahuan  pakar  ke  dalam  lingkungan  siste m   pakar,   sedangkan  lingkungan  konsultasi digunakan oleh pengguna yang bukan pakar guna memperoleh pengetahuan pakar.
2.3.1. Manfaat Sistem pakar
Manfaat dari sistem pakar antara lain :
1.  Memungkinkan  orang  awam  mengerjakan pekerjaan orang ahli.
2. Bisa melakukan proses secara berulang secara otomatis .
3.  Menyimpan  pengetahuan  dan  keahlian  orang pakar.
4.  Mampu  dan  mengambil  dan  melestarikan keahlihan para pakar (terutama termasuk keahlian yang langka ).
5.  Mampu  beroperasi  dalam  lingkungan  yang berbahaya.
6.  Tidak  memerlukan  biaya  pada  saat  tidak digunakan, sedangkan pada pakar manusia sehari-hari memerlukan biaya. 7.  Dapat  digandakan  (diperbanyak  )  sesuai kebutuhan dengan waktu yang minimal dan sedikit biaya.
8.  Dapat  memecahkan  masalah  lebih  cepat daripada kemampuan manusai dengan catatan menggunakan data yang sama . 9.  Menghemat  waktu  dalam  penggambilan keputusan.
10.  Meningkatkan  kreativitas  dan  produktifitas karna dapat memberi nasehat yang konsisten dan mengurangi masalah.
11.
Meningkatkan
kapabilitas sistem
terkomputerissasi yang lain. integrasi Sistem
Pakar dengan sistem komputer lain membuat lebih efektif , dan bisa mencakup lebih banyak aplikasi. 12.  Mampu  menyediakan  pelatihan.  pengguna pemula yang berkerja dengan Sistem Pakar    akan  menjadi  lebih  berpengalaman. Fasilitas penjelas dapat berfungsi sebagai guru.

## 2.3.2. Ciri-ciri Sistem Pakar
Menurut  Arhami,  Muhamad  (2005), dalam  pembuatan  sistem  pakar  harus  diketahui ciri-ciri dan kategori masalah sistem pakar. Pada umumnya sistem pakar bersifat:
1.  Memiliki  informasi  yang  handal,  baik  dalam menampilkan langkah-langkah antara maupun dalam menjawab pertanyaan- pertanyaan tentang proses penyelesaian. 2.  Mudah dimodifikasi, yaitu dengan menambah atau menghapus suatu kemampuan dari basis pengetahuannya.
3.    Dapat  digunakan  dalam  berbagai  jenis komputer.
4.  Memiliki kemampuan untuk beradaptasi. Selain  Arhami  (Kusrini,  2008)  juga menyatakan  beberapa  ciri-ciri  dari  sistem  pakar, yaitu :
1.  Terbatas pada bidang keahlian yang spesifik.
2.    Dapat  mengemukakan  rangkaian  alasan- alasan yang diberikan dengan cara yang Dapat dipahami.
3.  Dapat memberikan penalaran untuk data-data yang tidak lengkap atau tidak pasti.
4.  Berdasarkan rule atau kaidah tertentu.
5.    Dirancang  untuk  dikembangkan  secara bertahap.
6.  Keluaran bersifat anjuran atau nasehat.
7.  Keluaran tergantung dari dialog dengan user . 2.3.3. Keuntungan Sistem Pakar
Ada  beberapa  kelebihan  yang  dapat diperoleh  dari  pembuatan  sistem  pakar  menurut Arhami, Muhamad (2005), yaitu:
1. Menjadikan  pengetahuan  dan  nasihat lebih mudah didapat.
2. Meningkatkan output dan produktivitas.
3. Menyimpan  kemampuan  dan  keahlian pakar.
4. Meningkatkan reabilitas.
5. Memberikan  respons  (jawaban)  yang cepat.
6. Merupakan panduan yang cerdas.
7. Dapat  bekerja  dengan  informasi  yang kurang lengkap dan mengandung ketidakpastian.
8. Basis  data  cerdas,  bahwa  sistem  pakar dapat  digunakan  untuk  mengakses  basis data dengan cara cerdas.
2.3.4. Kelemahan Sistem Pakar
Selain sistem pakar mempunyai kelebihan,  menurut  Arhami,  Muhamad  (2005), sistem pakar juga mempunyai kelemahan, yaitu:
1. Masalah dalam mendapatkan pengetahuan di  mana  pengetahuan  tidak  selalu  bisa didapatkan dengan mudah, karena kadangkalapakar  dari  masalah  yang  kita buat tidak ada, dan kalaupun ada kadang- kadang  pendekatan  yang  dimiliki  oleh pakar  berbeda-beda.
2. Untuk  membuat  suatu  sistem  pakar  yang benar-benar  berkualitas  tinggi  sangatlah sulit  dan  memerlukan  biaya  yang  sangat besar untuk pengembangan dan pemeliharaanya.
3. Boleh  jadi  sistem  pakar  tidak  dapat membuat keputusan.
4. Sistem pakar tidak 100% menguntungkan, karena  seseorang  yang  telibat  dalam sistem  pakar  tidak  selalu  benar.  Oleh karena  itu  perlu  diuji  ulang  secara  teliti sebelum digunakan.
2.3.5. Komponen Sistem Pakar Menurut  (Kusrini,  2008).  Komponen
utama pada sistem pakar meliputi:
1. Basis Pengetahuan ( Knowledge Base )
Basis  pengetahuan  merupakan  inti  dari suatu  sistem  pakar,  yaitu  berupa  representasi
pengetahuan  dari  pakar.  Basis  pengetahuan tersusun  atas  fakta  dan  kaidah.  Fakta  adalah informasi  tentang  objek,  peristiwa,  atau  situasi. Kaidah  adalah  cara  untuk  membangkitkan  suatu fakta baru dari fakta yang sudah diketahui.
2. Mesin Inferensi ( Inference Engine ) Mesin  inferensi  berperan  sebagai  otak dari  sistem  pakar.  Mesin  inferensi  berfungsi untuk memandu proses penalaran terhadap suatu kondisi,  berdasarkan  pada  basis  pengetahuan yang  tersedia.  Di  dalam  mesin  inferensi  terjadi proses  untuk  memanipulasi  dan  mengarahkan kaidah,  model,  dan  fakta  yang  disimpan  dalam basis pengetahuan dalam rangka mencapai solusi atau  kesimpulan.  Dalam  prosesnya,  mesin inferensi  menggunakan  strategi  penalaran  dan strategi  pengendalian.  Strategi  penalaran  terdiri dari  strategi  penalaran  pasti  ( Exact  Reasoning ) dan  strategi  penalaran  tak  pasti  ( Inexact Reasoning ). Exact reasoning akan dilakukan jika semua data yang dibutuhkan untuk menarik suatu kesimpulan tersedia, sedangkan inexact reasoning dilakukan  pada  keadaan  sebaliknya. Strategi pengendalian berfungsi sebagai panduan arah dalam melakukan proses penalaran.
Terdapat  tiga  teknik  pengendalian  yang  sering digunakan,  yaitu forward  chaining , backward chaining ,  dan  gabungan  dari  kedua  tehnik pengendalian tersebut .
3. Basis Data ( Data Base )
Basis data terdiri atas semua fakta yang diperlukan, di mana fakta-fakta tersebut digunakan  untuk  memenuhi  kondisi dari kaidah- kaidah  dalam  sistem.  Basis  data  menyimpan semua  fakta,  baik  fakta  awal  pada  saat  sistem mulai  beroperasi,  maupun  fakta-fakta  yang diperoleh pada saat proses penarikan kesimpulan sedang dilaksanakan. Basis data digunakan untuk menyimpan  data  hasil  observasi  dan  data  lain yang dibutuhkan selama pemrosesan.

## 2.3.6. Klasifikasi Sistem Pakar
Berdasarkan  kegunaannya  Arhami,
Muhamad (2005),sistem pakar dapat
diklasifikasikan menjadi sebagai berikut:
1. Diagnosis.
Sistem  ini  digunakan  untuk  memecahkan atau  menemukan  masalah  atau  kerusakan yang sedang terjadi.
2. Pengajaran.
Sistem ini digunakan untuk proses belajar mengajar,  sistem  ini  diharapkan  dapat mengetahui  letak  dan  memberikan  cara untuk memperbaiki kekurangan tersebut.
3. Interpretasi
Digunakan  untuk  menganalisa  data  yang tidak  lengkap,  tidak  teratur,  dan  juga kontradiktif.
4. Prediksi Kemampuan  untuk  memprediksi  yang akan terjadi.
5. Perencanaan Kemampuan  untuk  merencanakan  sistem yang akan dipakai.
6. Kontrol Digunakan  untuk  mengontrol  kegiatan yang  membutuhkan  ketepatan  waktu tinggi.
Terdapat dua pendekatan untuk mengontrol  inferensi  dalam  sistem  pakaberbasis aturan, yaitu: 1. Pelacakan Kebelakang (Backward Chaining) . Pelacakan kebelakang adalah
pendekatan yang dimotori tujuan (goal- driven) .Dalam  pendekatan  ini  pelacakan  dimulai dari  tujuan,  selanjutnya  dicari  aturan  yang memiliki  tujuan  tersebut  untuk  kesimpulannya. Selanjutnya  proses  pelacakan  menggunakan premis untuk aturan tersebut sebagai tujuan baru dan  mencari  aturan  lain  dengan  tujuan  baru sebagai  kesimpulannya.  Proses  berlanjut  sampai semua kemungkinan ditemukan (Arhami, 2005).
Prosesnya  diperlihatkan  pada  gambar dibawah ini:
Gambar 2.1  Proses Backward Chaining
2. Pelacakan Kedepan (Forward Chaining) .
Pelacakan  kedepan (forward  chaining) adalah  pendekatan  yang  dimotori  data (data- driven) . Dalam pendekatan ini pelacakan dimulai dari informasi masukan dan selanjutnya mencoba menggambarkan  kesimpulan,  pelacakan kedepan mencari fakta yang sesuai dengan bagian IF dari aturan  IF-THEN.  Prosesnya  ditunjukkan  pada gambar dibawah ini:

## Gambar 2.2  Proses Forward Chaining
Kedua  metode  inferensi  tersebut dipengaruhi oleh tiga macam penelusuran, yaitu : a.  Depth-First Search
Melakukan  penelurusan  kaidah    secara mendalam dari simpul akar bergerak menurun ke tingkatan dalam yang berurutan.
Gambar 2.3 Diagram alir teknik penelusuran Depth-first search

## b.  Breadth-First Fearch
Bergerak dari simpul akar, simpul yang ada pada setiap tingkat diuji sebelum pindah ke tingkat selanjutnya.

## Gambar 2.4  Diagram alir teknik penelusuran
Breadth-first fearch c.  Best-First Search (BFS) Metode  yang  membangkitkan  simpul dari  simpul  sebelumnya.  Best-first  search memilih  simpul  baru  yang  memiliki  biaya terkecil  diantara   semualeaf  nodes (simpul- simpul  pada  level  terdalam)  yang  pernah dibangkitkan.

## Gambar 2.5 Diagram alir teknik penelusuran
Best-first search d.   Workplace Merupakan area dari sekumpulan memori  kerja (working  memory) . Workplace digunakan untuk merekan antara hasil kesimpulan yang dicapai.

## a. Fasilitas Penjelasan
Merupakan  komponen  tambahan  yang akan  meningkatkan  kemampuan  sistem  pakar. Komponen ini menggambarkan penalaran sistem kepada pemakai.
b. Perbaikan Pengetahuan
Pakar  memiliki  kamampuan  untuk menganalisis  dan  meningktakan  kinerjanya  serta kemampuan  untuk  belajar  dari  kinerjanya.
Kemapuan  tersebut  adalah  penting  dalam pembelajaran
terkomputerisasi, sehingga program mampu menganalisis penyebab kesuksesan  dan  kegagalan  yang  dialaminya (Arhami, 2005).
2.4 Sekilas Tentang Web Web adalah  salah  satu  aplikasi  yang berisikan  dokumen-dokumen  multi  media  (teks, gambar, suara, animasi, vidio ) di dalamnya yang menggunakan  protokol  HTTP  ( hypertext  tnasfer frotocol ) dan untuk mengaksesnya menggunakan perangkat  lunak  yang  di  sebut  browser (Rudyanto  Arief,  2001).  Beberapa  jenis  browser
yang  populer  saat  ini  adalah: internet  Explorer yang di produksi oleh microsoft, mozilla Firefok , dan Safari yang di produksi oleh Apple . Browser  (perambah)  adalah  aplikasi yang  mampu  menjalankan  dokumen-dokumen web  dengan  cara  di  terjemaahkan.  Prosesnya  di lakukan  oleh  komponen  yang  terdapat  di  dalam aplikasi  browser  yang  biasa  di  sebut web enggine . Semua dokumen web di tampilkan oleh browser  dengan  cara  di  terjemahkan  (Rudyanto Arief, 2001)
Situs web adalah  dokumen-dokumen web yang terkumpul menjadi satu kesatuan yang memiliki Unifed  Resource  Locator (URL)  atau domain dan  biasanya  di- publish di internet atau intranet (Rudyanto Arief, 2001).
Sebelum mulai membuat desain tampilan  web,  ada  baiknya  memahami  lebih dahulu  fungsi  sebuah website ,  sehingga  desain yang  dibuat  disesuaikan  dengan  fungsi website tersebut. Jasmadi (2004) mengungkapkan: “secara  umum  website  mempunyai  fungsi” , yaitu:
1. Fungsi Komunikasi Sebagian  besar website mempunyai  fungsi komunikasi. Beberapa fasilitas yang memberikan fungsi komunikasi ini, seperti : web  base  email ,  halaman form  contact, chatting dan lain-lain.
2. Fungsi Informasi
Website mempunyai fungsi informasi seperti news,  profile  company,  library,
referensi, dan lain-lain.
3. Fungsi Entertainment Website mempunyai fungsi hiburan. Beberapa contoh website dengan fungsi ini, misalnya  web-web  yang  menyediakan online  game,  online  music,  online  movie, dan sebagainya.
4. Fungsi Transaksi Sebuah website dapat dijadikan saran untuk melakukan  transaksi  bisnis,  seperti  : online order ,pembayaran menggunakan kartu kredit, dan lain-lain.
“Sebuah  website  dapat  dijadikan sarana  untuk  melakukan  transaksi  bisnis, seperti: online order, pembayaran menggunakan kartu kredit, dan lain-lain” (Jasmadi, 2004). Website atau situs juga dapat diartikan sebagai  kumpulan  halaman  yang  menampilkan informasi  data  teks,  data  gambar  diam  atau gerak,  data  animasi,  suara,  video  dan  atau gabungan  dari  semuanya,  baik  yang  bersifat statis  maupun  dinamis  yang  membentuk  satu rangkaian  bangunan  yang  saling  terkait  dimana masing-masing  dihubungkan  dengan  jaringan- jaringan halaman ( hyperlink ).
2.5 Personal Home Page (PHP) PHP  merupakan  bahasa  ( scripting language )  yang  ditempelkan  ( embedded )  ketika digunakan  dalam  halaman web .  Maksudnya adalah  bahwa  kode  PHP  ditempelkan  di  dalam kode html (Rulianto kurniawan, 2010). Software PHP  bekerja  bersama  dengan Web  Server . Web Server adalah software yang  mengirim  halaman web kepada dunia.
Javascript adalah  bahasa  skrip  yang ditempelkan  pada  kode  HTML  dan  diproses  di sisi klien. Dengan adanya bahasa ini, kemampuan  dokumen  HTML  menjadi  semakin luas (Rulianto kurniawan, 2010). Sebagai contoh, dengan  menggunakan  JavaScript  dimungkinkan untuk  memvalidasi  masukan-masukan  pada formulir  sebelum  formulir  dikirimkan  ke  server. Javascript  bukanlah  bahasa  Java  dan  merupakan dua bahasa yang berbeda. Javascript diinterpretasikan oleh klien (kodenya bisa dilihat pada sisi klien), sedangkan kode Java dikompilasi oleh pemrogram dan hasil kompilasinyalah yang dijalankan oleh klien. Selain  dari  php  juga  terdapat  suatu system  yang  di  namakan Cascading  Style  Sheet (CSS).Cascading Style  Sheet (CSS)  merupakan sebuah document yang berguna untuk melakukan pengaturan  pada  komponen  halaman web ,  inti dari document ini  adalah  memformat  halaman web standar  menjadi  bentuk web yang  memiliki kualitas  yang  lebih  indah  dan  menarik.  CSS biasanya digunakan untuk melakukan pengaturan global  yang  berkaitan  dengan  objek  tetap, misalnya  memberikan  warna  pada halaman web , pengaturan  lebar  dan  kecil  bagian web serta menentukan  bentuk font jenis  huruf  yang digunakan  secara  menyeluruh  dalam  halaman web.

## 2.5.1. Pengenalan PHP
PHP merupakan  perangkat  lunak open source , yang mana penulisan kode program PHP menyatu  dengan HTML yang  berjalan  pada server-side .  Hal  ini  berarti  semua  sintak  yang telah  ditulis  akan  sepenuhnya  dijalankan  pada server ;  hanya  hasil  dari script yang  telah dieksekusi saja  yang dikirimkan pada sisi client/ browser tanpa  bisa  mengetahui  kode  yang digunakan. PHP merupakan bahasa pemograman yang  sesuai  untuk  membuat  aplikasi  website dinamis  seperti CMS karena  memiliki  performa yang  tinggi,  mudah  dipelajari, multiplatform , aman, open  source ,  serta  mudah  dikoneksikan dengan berbagai macam database . Dan dengan pengembangan yang dilakukan PHP kini  memiliki  kinerja  yang  lebih tinggi daripada versi-versi sebelumnya,
berkemampuan OOP ( Object Oriented Programming ), syntax highlighting , array multidimensi ,  dan  dapat  diperluas  melalui mekanisme extension . PHP merupakan  salah satu  bahasa Server-Side yang  didesain  khusus untuk  perancangan  aplikasi  web  dan  tergolong aman untuk digunakan.

## 2.5.2. Sejarah PHP
“ Rasmus  Lardorf  merasa  kurang  puas dengan  sistem  yang  ada  pada  saat  itu,  sehingga dia  menciptakan  suatu  model interface (antar muka)  yang  dapat  digunakan  untuk  menampung informasi  tentang  para  pengunjung  situsnya. Pertama kali, Rasmus membuat interface dengan menggunakan  PERL  dan  selanjutnya  dia mengembangkan dengan menggunakan bahasa C untuk  memberikan  fleksibilitas  pada  interface/ parser tersebut” (Sakur, 2010).
Pada  mulanya, interface tersebut  diberi nama Personal  Home  Page ,  yang  memiliki kemampuan  untuk  mencatat  seluruh  informasi dari  pengunjung  situs online -nya.  Kemudian, interface atau parser tersebut  dimodifikasi dengan  mendukung database  mSQL atau Mini Structure Query Language dengan menggunakan parser  SQL ,  pengembangan  ini  diberi  nama FI ( Form  Interpreter ).  Kemudian PHP/FI  version 2.0 diluncurkan  dan  merupakan  awal  kelahiran dari PHP yang  saat  ini  sudah  mencapai  versi 5.x.x.  Selanjutnya PHP ini  dikembangkan  oleh tim  untuk  memberikan  kemampuan  yang seimbang dengan aplikasi lainnya.
“Saat  ini,  Zend  menjadi  pengembang utama  dan  telah  mendistribusikan  Zend  Engine- nya untuk perkembangan PHP. Sampai sekarang, penggunaan  PHP  sudah  sangat  banyak  karena kemudahan  dan  keandalannya  di  dalam  proses pemograman” (Saputra, 2010).

## 2.5.3. Kelebihan PHP
Saputra (2010) mengungkapkan: “dalam penggunaan PHP ini memiliki kelebihan atau keunggulan” , seperti berikut:
1.  Mudah  dipelajari,  alasan  tersebut  menjadi salah satu alasan utama untuk menggunakan PHP .  Karena  baik  pemula ataupun yang telah mahir mampu merancang suatu website . 2.  Multiplatform ,  yang  berarti PHP dapat digunakan ke dalam berbagai platform OS
( Operating  System )  dan  hampir  semua browser juga mendukung PHP . 3. Free atau gratis, bersifat open source . 4. PHP memiliki tingkat akses yang cepat.
5. Didukung oleh beberapa macam web server .
6. Mendukung berbagai macam database .
2.5.4. Cara Kerja PHP “PHP  merupakan  bahasa Server  Side Scripring ,  di  mana  PHP  selalu  membutuhkan web  server  dalam  menjalankan  aksinya.  Secara prinsip,  server  akan  bekerja  apabila  ada permintaan  dari client berupa  kode-kode  PHP. Client  tersebut  akan  dikirimkan  ke  server, kemudian  server  akan  mengembalikan  pada halaman sesuai instruksi yang diminta” (Saputra,
2012). Berikut uraian dari penjelasan di atas 1. Server membaca permintaan dari client / browser .
2. Kemudian  dilanjutkan  untuk  mencari halaman/ page pada server .
3. Server melakukan instruksi yang diberikan  oleh PHP untuk  melakukan modifikasi pada halaman/ page .
Selanjutnya  hasil  modifikasi  tersebut akan dikembalikan kepada client / browser.
2.6 Grafik  User  Interface  ( GUI )  MySQL Dengan Aplikasi XAMPP
1. Membuat Database di MySQL Database  MySQL  berikut  ini  dibuat  dengan program  Xamp,  jika  menggunakan  program MySQL  lainya  pada  umumnya  hampir  sama, perbedaan  hanya  pada    posisi  dan  tampilanya saja.  Maka  untuk  program  selain  Xampp disesuaikan.
a) Jalankan program Apache dan MySQlnya.
b) Buka  internet  explorer  atau  program browser lainnya.
c) Ketik di alamatnya / address : http://localhost/phpmyadmin/.
d) Buat  nama  database  di  create  new
database , lalu klik tombol create .
Gambar 2.6 Create Database Pada MySQL

## XAMPP
Ada beberapa Tab yang ada pada MySQL Xampp.
Gambar 2.7 Tab Pada MySQL XAMPP
a. Strukture
Pada tab ini terdapat table yang telah dibuat pada database, dan tempat untuk membuat table baru.
b. SQL Pada tab SQL, terdapat tempat untuk memasukkan program SQL. c. Search Fungsi  Search  adalah  tempat  mencari  data  yang
sudah  pernah  disimpan  dalam  table  atau database.
d. Query Tab ini untuk membuat Query pada database.
a) Export
Merobah atau  menyimpan  file database kedalam bentuk  file  tertentu  atau  untuk  membackup database.
b) Import
Memanggil  database  yang  pernah  disimpan untuk dimasukkan kedalam database mysql yang diinginkan.
c) Operations
Pada  tab  operation  terdapat  beberapa  operasi yang  dapat  dilakukan  pada  database  seperti  : membuat table baru, membuat comment database, mengganti nama database, dan mengcopy database.
d) Privileges
Tempat  informasi  user  yang  dapat  mengakses database.
e) Drop

## Tab untuk menghapus database yang ada.
Ada  tiga  cara  untuk  membuat  table  di MySQL XAMPP, antara lain :
a)  Membuat tanpa program MySQL
-  Klik pada tab struktur.
-  Buat  nama  table  yang  akan  anda  buat  pada name  di  create  new  table  on  database,  dan jumlah  kolom  pada  table  tersebut  di  number of fields, dan klik tombol go.

## Gambar 2.8 Membuat Table Tanpa Program MySQL
-  Buat nama masing–masing field / kolom dari table  yang  akan  dibuat,  dikolom  field.  Pilih Tipe  dari  field  tersebut  di  type,  isi  panjang karakter  di  Length/values  (kecuali  date, datetime, time).
-  Pilih  option  primary  key  jika  field  tersebut primary.
-  Klik tombol save untuk menyimpan.
Gambar 2.9 Mengisi Field Pada Table -  Jika  akan  menambah  field,  maka  isikan banyak field yang akan ditambah pada kolom Add,  pilih  posisinya  dimana  (diakhir  table, diawal table atau setelah field tertentu).  Dan klik tombol go.
b)  Membuat dengan program MySQL
-  Pilih tab SQL.
-  ketik  program  MySQL  ditempat  Run  SQL query/queries  on  database dan  klik  tombol go.
Gambar 2.9 Membuat Table Dengan Program MySQL
c)  Membuat  table  MySQL  dengan  file  yang telah  disimpan  sebelumnya,    dibuat  di notepad atau dibuat dengan program lainnya
-  Pilih tab Import.
-  Klik tombol
Browse  kemudian  pilih  file  yang  disimpan tersebut.
-  Klik tombol go.
Gambar 2.10 Membuat Table Dengan File Yang Telah Disimpan Sebelumnya
e) Menyimpan Database MySQL.
Database  yang  telah  dibuat  di  MySQL  sesuai dengan  cara  yang  diatas,  sebenarnya  sudah tersimpan  tempat  lain  perlu  dilakukan  backup database. Adapun caranya sebagai berikut :
a) Pilih  tab  Export  maka  akan  tampil  form export seperti berikut :
Gambar 2.11 Menyimpan Database MySQL -  Pilih    bentuk    file    yang    akan    disimpan seperti    SQL,    Latex,    pdf,    dll    (agar  dapat diImport  lagi  pada  Mysql  sebaiknya  pilih
SQL).
-  Check list pada struktur dan pada data sesuai yang  ingin  disimpan  (jika  ingin  sama  persis dengan  yang  aslinya  check  list  semuanya pada struktur dan data.
- Check  list  save  as  file dan  masukkan  nama file pada file name template.
- Klik tombol go.

## 2.7 Sekilas Tentang Dreamweaver
Dreamweaver merupakan perangkat lunak yang ditujukan untuk membuat suatu situs web. Versi pertama dirilis pada tahun 1997, dan sejak itu Dreamweaver menjadi web editor yang banyak digunakan oleh para web developer. Hal itu antara lain karena kemudahan dalam penggunaannya, kelengkapan fiturnya dan juga dukungannya terhadap teknologi terkini. Dreamweaver merupakan salah satu perangkat lunak yang dikembangkan oleh Macromedia Inc
. Dan sekarang resmi Milik Adobe.
Setelah Dreamweaver terinstall di komputer, kita dapat mengaksesnya di menu Program Files. Untuk membukanya kita dapat membuka dengan memilih menu Start > All Programs > Macromedia > Macromedia Dreamweaver 8. Maka akan terbuka window start-up Dreamweaver
Dari window start-up Dreamweaver, terlihat 3 (tiga) kolom, yaitu Open a Recent Item, Create New dan Create From Samples . Pada kolom Open a Recent Item ditampilkan file-file yang terakhir dibuka ( recent files ). Kita dapat membuka file tersebut dengan mengklik salah satu nama file. Dan pada kolom ini juga terdapat menu Open yang dapat dipilih jika ingin membuka file atau dokumen yang belum ada di recent item . Selanjutnya pada kolom Create New terdapat pilihan untuk membuat file baru. Pilihan file baru yang dapat dibuat dengan Dreamweaver antara lain file HTML, ColdFusion, PHP, ASP VBScript, Javascript, XML, CSS dan Dreamweaver Site. Pada kolom ketiga terdapat kategori Create From Samples dimana dapat kita pilih jika ingin membuat halaman web berdasarkan tampilan (template) yang sudah tersedia. Jadi pilihan ini dapat digunakan jika menginginkan membuat halaman web dengan cepat dan mudah.
Sumber : http://faltines.blogspot.com/2012/03/sekilas- dreamweaver.html
Gambar 2.12  Halaman Awal Dreamweaver 8 Pada halaman awal Dreamweaver 8 terdapat beberapa menu yang dapat dipilih, yaitu :
1. Open a Recent Item
Pada  menu  ini  akan  ditampilkan beberapa file  yang sebelumnya pernah  kita buka dengan  menggunakan  Dreamweaver  8.  Atau  di paling  bawah  ada Open yang  dapat  digunakan untuk membuka file yang lain.
2. Create New Pada  menu  ini  kita  dapat  memilih dokumen  baru  apa  yang  akan  kita  buat  dengan menggunakan  Dreamweaver  8.  Ada  banyak pilihan,  diantaranya  HTML,  ColdFusion,  PHP, ASP, JavaScript, CSS.
3. Create From Samples
Pada  menu  ini  kita  dapat  membuat  file berdasarkan  contoh  yang  sudah  diberikan  oleh Dreamweaver.

## 2.8 MySQL
MySQL adalah  salah  satu  jenis database  server  yang  sangat  dikenal  dan digunakan  unutk  membangun  aplikasi  web  yang menggunakan  database  sebagai  sumber  adn pengilahan data. MySQL juga besifat opensource dan   mudah digunakan  .(m.rudyanto arif, 2011) Karena komputer sangat unggul dalam menangani sejumlah besar data, sistem manajemen database ( Database  Management Systems / DBMS )  memainkan  suatu  peran  yang penting  dalam  komputasi,  baik  sebagai  utilitas stand-alone maupun bagian dari aplikasi lainnya. MySQL adalah database server model relasional yang  gratis  di  bawah  lisensi GNU  General Public  License .  Dengan  sifatnya  yang open source ,  memungkinkan user untuk  melakukan modifikasi pada source code -nya untuk memenuhi  kebutuhan  spesifik  mereka  sendiri. MySQL merupakan database  server  multiuser dan multi-threaded yang tangguh ( robust ).
2.9 UML ( Unified Modelling Language ) “Unified  Modeling  Language ( UML ) adalah salah satu alat bantu yang sangat handal didunia pengembangan sistem yang berorientasi objek” (Munawar,  2005).  Hal  ini  disebabkan karena UML menyediakan  bahasa  pemodelan visual  yang  memungkinkan  bagi  pengembang sistem  untuk  membuat  cetak  biru  atas  visi mereka  dalam  bentuk  yang  baku,  mudah dimengerti  serta  dilengkapi  dengan  mekanisme yang  efektif  untuk  berbagi  ( sharing )  dan mengkomunikasikan  rancangan  mereka  dengan yang lain.
UML tidak  hanya  merupakan  sebuah bahasa  pemograman  visual  saja,  namun  juga
dapat  secara  langsung  dihubungkan  ke  berbagai bahasa pemograman, seperti JAVA , C++ , Visual Basic , atau bahkan dihubungkan secara langsung ke dalam sebuah object-oriented database .
2.9.1. Use Case Diagram.
“Use Case adalah deskripsi fungsi dari sebuah  sistem  dari  prespektif  pengguna” (Munawar, 2005). Use Case bekerja dengan cara mendeskripsikan  tipikal  interaksi  antara user (pengguna)  sebuah  sistem  dengan  sistemnya sendiri  melalui  sebuah  cerita  bagaimana  sebuah sistem  dipakai.  Urutan  langkah-langkah  yang menerangkan  antara  pengguna  dan  sistem disebut Scenario . Setiap Scenario mendeskripsikan  urutan  kejadian.  Setiap  urutan diinisialisasi  oleh  orang,  sistem  yang  lain, perangkat  keras  atau  urutan  waktu.  Dengan demikian  secara  singkat  bisa  dikatakan use  case adalah  serangkaian scenario yang  digabungkan bersama-sama oleh tujuan umum pengguna.
“Model  use  case  adalah  bagian  dari
model
requirement” (Munawar, 2005). Termasuk  disini  adalah problem  domain  object dan  penjelasan  tentang user  interface . Use  case memberikan  spesifikasi  fungsi-fungsi  yang ditawarkan oleh sistem dari prespektif user . Setiap  langkah  dalam use  case adalah sebuah  elemen  dalam  interaksi  antara actor dan sistem.  Setiap  langkah  harus  berupa  pernyataan sederhana  dan  dengan  jelas  menunjukkan  siapa yang  menjalankan  langkah  tersebut.  Langkah tersebut  harus  menunjukkan  tujuan actor ,  bukan mekanisme yang harus dilakukan actor . Use case diagram menunjukkan  3  aspek  dari  sistem  yaitu aktor, use  case dan system atau sub  system boundary . “Aktor mewakili peran orang, system yang lain atau alat ketika berkomunikasi dengan use  case.  Use  case  adalah  abstraksi  dari interaksi  antara  system  dan  aktor” (Munawar, 2005)
2.9.2. Sequence Diagram
Sequence  diagram menggambarkan interaksi  antar  objek  di  dalam  dan  di  sekitar sisem (termasuk pengguna, display, dan sebagainya)  berupa message yang  digambarkan terhadap  waktu. Sequence  diagram digunakan untuk  menggambarkan  perilaku  pada  sebuah scenario.
“Simbol-simbol  yang  ada  pada sequence diagram” (Munawar, 2005) adalah: 1. Obyek atau Participan
Sumber: Munawar (2005) Gambar 2.15 Participant pada sebuah Sequence Diagram
Obyek  diletakkan  di  dekat  bagian  atas diagram dengan urutan dari kiri ke kanan. Setiap participant terhubung  dengan  garis  titik-titik yang  disebut lifeline. Sepanjang lifeline ada kotak  yang  disebut activation . Activation
mewakili sebuah eksekusi operasi dari
partcipant . 2. Message
Sebuah message bergerak  dari  satu participant ke participant yang lain dan dari satu lifeline ke lifeline yang  lain.  Sebuah message bisa jadi simple, synchronous atau asynchronous. Message yang simple adalah sebuah perpindahan ( transfer )  control  dari  satu participant ke participant yang lainnya. Jika sebuah participant mengirimkan  sebuah message  synchronous , maka  jawaban  atas message tersebut  akan ditunggu  sebelum  diproses  dengan  urusannya. Namun  jika  message asynchronous yang  akan dikirimkan, maka jawaban atas message tersebut tidak perlu ditunggu.
2.9.3. Collaboration Diagram “Collabration
diagram
adalah perluasan  dari  obyek  diagram (Obyek  diagram menunjukkan  obyek-obyek  hubungannya  satu dengan yang lain)” (Munawar, 2005). Collaboration  diagram menunjukkan message- message obyek  yang  dikirimkan  satu  sama  lain. Collaboration  diagram adalah  bentuk  lain  dari squence diagram . Bila squence diagram diorganisir  menurut  waktu  maka collabration diagram diorganisir menurut ruang/ space. Collaboration  diagram merupakan asosiasi  diantara  obyek-obyek.  Panah  didekat garis  asosiasi  menunjukkan message, sedangkan content  message ditunjukkan  dengan label . Angka  pada message menunjukkan  urutan message. Collaboration diagram memungkinkan untuk  memodelkan  pengiriman  sebuah message kebanyak  obyek  pada class yang  sama.
“Demikian juga hanya untuk
menunjukkan adanya obyek aktif yang mengendalikan aliran dari message” (Munawar, 2005).
2.9 LUPUS  ERITMATOSUS  SISTEM (LES)
2.10.1. Pengertian  Lupus  Eitmatosus  Sistem (LES) Lupus  eritematosus  sistemik (LES)
adalah penyakit autoimun sistemik yang ditandai dengan adanya autoantibodi terhadap autoantigen,  pembentukan  kompleks  imun,  dan disregulasi sistem imun, menyebabkan kerusakan pada beberapa organ tubuh.
2.10.2. Etiologi
Faktor  Resiko  terjadinya  SLE  di antaranya yaitu :
1. Faktor Genetik
a. Jenis  kelamin,  frekuensi  pada  wanita dewasa 8 kali lebih sering dari pada pria dewasa.
b. Umur, biasanya lebih sering terjadi pada usia 20-40 tahun Etnik, Faktor keturunan,  dengan  Frekuensi  20  kali lebih  sering  dalam  keluarga  yang terdapat anggota dengan penyakit tersebut.
2. Faktor Resiko Hormon Hormon  estrogen  menambah  resiko SLE,  sedangkan  androgen  mengurangi  resiko ini.
3. Sinar UV Sinar  Ultra  violet  mengurangi  supresi imun  sehingga  terapimenjadi  kurang  efektif, sehingga  SLE  kambuh  atau  bertambahberat.  Ini disebabkan  sel  kulit  mengeluarkan  sitokin danprostaglandin  sehingga  terjadi  inflamasi  di tempat  tersebut  maupunsecara  sistemik  melalui peredaran pebuluh darah
4. Imunitas
Pada  pasien  SLE,  terdapat  hiperaktivitas sel B atau intoleransi terhadap sel T
5. Obat Obat  tertentu  dalam  presentase  kecil sekali  pada  pasien  tertentudan  diminum  dalam jangka  waktu  tertentu  dapat  mencetuskanlupus obat  (Drug  Induced  Lupus  Erythematosus  atau DILE).  Jenisobat  yang  dapat  menyebabkan Lupus Obat adalah :
a. Obat yang pasti menyebabkan Lupus obat :  Kloropromazin,  metildopa,  hidralasin, prokainamid, dan isoniazid.
b. Obat  yang  mungkin  menyebabkan  Lupus obat  :  dilantin,  penisilamin,  dan  kuinidin. Hubungannya  belum  jelas  :  garam  emas, beberapa jenis antibiotic dan griseofurvin
6. Infeksi Pasien SLE cenderung mudah mendapat
infeksi dan kadang- kadang penyakit ini kambuh
setelah infeksi
7. Stres
Stres  berat  dapat  mencetuskan  SLE pada  pasien  yang  sudah  memiliki  kecendrungan akan penyakit ini.
2.10.3. Gejala Penyakit Lupus
Gejala-gejala penyakit dikenal sebagai Lupus Eritomatosus Sistemik (LES) alias Lupus. Eritomatosus artinya kemerahan. sedangkan  sistemik  bermakna  menyebar  luas keberbagai  organ  tubuh.  Istilahnya  disebut  LES atau  Lupus.  Gejala-gejala  yang  umum  dijumpai adalah.
1. Kulit  yang  mudah  gosong  akibat  sinar matahari serta timbulnya gangguan pencernaan.
2. Gejala  umumnya  penderita  sering  merasa lemah, kelelahan yang berlebihan, demam dan  pegal-pegal.  Gejala  ini  terutama didapatkan  pada  masa  aktif,  sedangkan pada masa remisi (nonaktif) menghilang.
3. Pada kulit, akan muncul ruam merah yang membentang  di  kedua  pipi,  mirip  kupu- kupu.  Kadang  disebut  (butterfly  rash). Namun  ruam  merah  menyerupai  cakram bisa  muncul  di  kulit  seluruh  tubuh, menonjol  dan  kadang-kadang  bersisik. Melihat  banyaknya  gejala  penyakit  ini, maka  wanita  yang  sudah  terserang  dua atau  lebih  gejala  saja,  harus  dicurigai mengidap Lupus.
4. Anemia  yang  diakibatkan  oleh  sel-sel darah  merah  yang  dihancurkan  oleh penyakit LUPUS ini
5. Rambut yang sering rontok dan rasa lelah yang berlebihan
Contoh Penderita Penyakit Lupus Eritmatosus
Sistem (LES).

## Gambar 2.17  Penyakit Lupus

## 2.10.4. Klasifikasi Lupus
Penyakit  Lupus  dapat  diklasifikasikan menjadi  3  macam  yaitu discoid  lupus ,  S ystemic Lupus  Erythematosus ,  dan  lupus  yang  diinduksi oleh obat.
1. Discoid Lupus
Lesi  berbentuk  lingkaran  atau cakram  dan  ditandai  oleh  batas  eritema yang meninggi,  skuama,  sumbatan  folikuler,  dan telangiektasia.  Lesi  ini  timbul di  kulit  kepala, telinga,  wajah,  lengan,  punggung,  dan  dada.
Penyakit  ini  dapat  menimbulkan  kecacatan karena  lesi  ini  memperlihatkan  atrofi  dan jaringan  parut  di  bagian  tengahnya  serta  hilang nya apendiks kulit secara menetap (Hahn, 2005).
2. Systemic Lupus Erythematosus
SLE  merupakan  penyakit  radang atau inflamasi multisistem yang disebabkan oleh banyak  faktor  (Isenberg  and  Horsfall,1998)  dan dikarakterisasi  oleh  adanya  gangguandisregulasi sistem imun berupa peningkatan sistem imun dan produksi  autoantibodi  yang  berlebihan  (Albar, 2003).  Terbentuknya  autoantibodi  terhadap dsDNA,  berbagai  macam  ribonukleoprotein intraseluler,  sel-sel  darah,  dan  fosfolipid  dapat menyebabkan  kerusakan  jaringan  (Albar,  2003) melalui  mekanime  pengaktivan  komplemen (Epstein, 1998).
3. Lupus yang diinduksi oleh obat Lupus yang disebabkan oleh induksi  obat  tertentu  khususnya  pada  asetilator lambat  yang  mempunyai  gen  HLA  DR-4 menyebabkan asetilasi obat menjadi lambat, obat banyak terakumulasi di tubuh sehingga memberikan  kesempatan  obat  untuk  berikatan dengan  protein  tubuh.  Hal  ini  direspon  sebagai benda asing oleh tubuh sehingga tubuh membentuk kompleks antibodi antinuklear (ANA)  untuk  menyerang  benda  asing  tersebut (Herfindal et al . 2000). 2.10.5. Patofisiologi Penyakit SLE terjadi akibat terganggunya regulasi kekebalan yang menyebabkan
Peningkatan    autoantibodi  yang  berlebihan. Gangguan  imunoregulasi  ini  ditimbulkan  oleh kombinasi antara faktor-faktor genetik, hormonal (  sebagaimana  terbukti  oleh  awitan  penyakit yang  biasanya  terjadi  selama  usia  reproduktif) dan  lingkungan  (cahaya  matahari,luka  bakar termal).  Obat-obat  tertentu  seperti  hidralazin, prokainamid, isoniazid, klorpromazin dan beberapa  preparat  antikonvulsan  di  samping makanan  seperti  kecambah  alfalfa  turut  terlibat dalam penyakit SLE- akibat  senyawa  kimia atau obat-obatan.
Pada  SLE,  peningkatan  produksi autoantibodi  diperkirakan  terjadi  akibat  fungsi sel  T  supresor  yang  abnormal  sehingga  timbul penumpukan  kompleks  imun  dan  kerusakan jaringan.  Inflamasi  akan  menstimulasi  antigen yang  selanjutnya  serangsang  antibody  tambahan dan siklus tersebut berulang kembali.

## 2.10.6. Kriteria SLE
Pada tahun 1982, American Rheumatism  Association (ARA)  menetapkan kriteria  baru  untuk  klasifikasi  SLE  yang
diperbarui  pada  tahun  1997.  Kriteria  SLE  ini mempunyai  selektivitas  96%.  Diagnosa  SLE dapat  ditegakkan  jika  pada  suatu  periode pengamatan  ditemukan  4  atau  lebih  kriteria  dari 11 kriteria yaitu :
1. Artritis,  arthritis  nonerosif  pada  dua  atau lebih  sendi  perifer  disertai  rasa  nyeri, bengkak,  atau  efusi  dimana  tulang  di sekitar persendiantidak mengalami kerusakan 2. Tes  ANA  diatas  titer  normal  =  Jumlah ANA  yang  abnormalditemukan  dengan immunofluoroscence  atau  pemeriksaan serupajika  diketahui  tidak  ada  pemberian obat yang dapat memicu ANAsebelumnya
3. Bercak  Malar  /  Malar  Rash  (Butterfly rash)  =  Adanya  eritemaberbatas  tegas, datar,  atau  berelevasi  pada  wilayah  pipi sekitarhidung (wilayah malar)
4. Fotosensitif  bercak  reaksi  sinar  matahari =  peka  terhadap  sinar  UV  /matahari, menyebabkan  pembentukan  atau  semakin memburuknyaruam kulit
5. Bercak diskoid = Ruam pada kulit
6. Salah satu Kelainan darah;
a) anemia hemolitik,
b) Leukosit < 4000/mm³,
c) Limfosit<1500/mm³,
d) Trombosit <100.000/mm³
7. Salah satu Kelainan Ginjal;
a) Proteinuria > 0,5 g / 24 jam,
b) Sedimen  seluler  =  adanya  elemen abnormal  dalam  air  kemih  yang berasal  dari  sel  darah  merah/putih maupun sel tubulus ginjal
8. Salah satu Serositis :
a) Pleuritis,
b) Perikarditis
9. Salah satu kelainan Neurologis;
a) Konvulsi / kejang,
b) Psikosis
10. Ulser  Mulut,  Termasuk  ulkus  oral  dan nasofaring yang dapatditemukan
11. Salah satu Kelainan Imunologi a)  Sel LE+
b)  Anti dsDNA diatas titer normal
c)  Anti Sm (Smith) diatas titer normal d)  Tes serologi sifilis positif palsu

## 3. METODE PENELITIAN
4. HASIL DAN PEMBAHASAN 4.1  Analisa Data Dalam mengumpulkan data dilakukan
dengan cara melakukam wawancara  serta  mengambil  data  kepada administrasi  kantor  tersebut.  Faktor-faktor yang  mempengaruhi  gaji  karyawan  banyak jenisnya,  diantaranya  faktor Intern dan faktor Ekstern. Namun  pada  penelitian  ini faktor  yang  digunakan  adalah  faktor Intern . Faktor-faktor ini nantinya akan
dikelompokkan  sehingga  membantu  dalam memahami data gaji
karyawan.
Penganalisaan  dilakukan  berdasarkan  fakta dan  data  yang  didapat  di  PT  Indomex Dwijaya Lestari.
4.2 Analisa Clustering dengan Menggunakan Algoritma K-Means Analisis cluster
merupakan pengelompokan  objek-objek  data  hanya berdasarkan  pada  informasi  yang  terdapat pada  data,  yang  menjelaskan  objek  dan relasinya. Tahapan algoritma K-Means dapat dilihat pada gambar 4.1 :
Mulai Menentukan banyaknya jumlah cluster (k) Menentukan centroid Centroid berubah ? Menghitung Gaji Berdsarrkan Centroid Mengelompokan data berdasarkan Gaji tertinggi dan terendah Selesai Tidak Ya
Gambar 4.1 : Diagram Proses Flowchart K-Means 4.3 Penetapan Data Sebelum melakukan proses pengelompokan  data  siswa,  terlebih  dahulu tentukan data yang akan dilakukan
pengolahan  agar  tujuan  penelitian  dapat tercapai. Adapun langkah-langkahnya sebagai berikut : 4.4 Menentukan Atribut Yang Digunakan Pada  penelitian  ini    faktor  yang mempengaruhi  gaji  karyawan  tetap  dan karyawan kontrak yaitu :
1.  Bagian kerja karyawan
2.  Status kerja karyawan
3.  Gaji Pokok karyawan
4. Hari kerja karyawan
5.  Total gaji karyawan

## 4.5  Pengkodean Data
Untuk  membuktikan  bahwa  faktor
rekap gaji karyawan dipengaruhi oleh faktor –  faktor  yang  telah  ditentukan  seperti  yang sudah dijelaskan sebelumnya maka dibutuhkan suatu alat bantu
untuk membuktikannya  yaitu  berupa  rekap  gaji karyawan dengan melihat total gaji karyawan.  Adapun  data  yang  diolah  yaitu karyawan tetap sebanyak 32 orang, sedangkan  karyawan  kontrak  28  orang, pada  tabel  berikut  adalah  data  yang mewakili saja, terlihat pada tabel 4.1 :

## Tabel 4.1: Sampel Data Karyawan

## 4.6  Transformasi Data
Transformasi  data  dilakukan  karena jenis  data  tidak  berupa numeric maka  data harus  ditranformasikan  terlebih  dahulu dengan  cara  melakukan  frekuensi  pada  data yang
terbanyak muncul
dengan mengurutkan frekuensi tertinggi ke terendah dan lakukan inisial data.
Tabel 4.2:  Sampel Data Siswa Proses Clustering 4.6 Proses Clustering Menggunakan Algoritma K-Means
Data  yang sudah  ditetapkan  akan  dilakukan  pengolahan data  dengan  proses clustering dengan menggunakan  algoritma K-Means sehingga didapatkanlah  hasil  pengelompokan  terbaik yang  nantinya  akan  membantu  dalam pemahaman data karyawan.
1.  Penentuan jumlah cluster Penentuan  jumlah cluster dilakukan untuk  mengetahui  hasil  dari  total gaji karyawan. Maka dalam penelitian  ini  jumlah cluster yang digunakan adalah sebanyak 4 cluster (k=4), sehingga nanti akan diketahui cluster terbaik  dalam  melakukan penelitian ini. 2. Menentukan centroid Pusat  awal cluster atau centroid ditentukan secara random atau acak, dimana nilai cluster 0 diambil dari baris ke-11, nilai cluster 1 pada baris ke-47. Berikut nilai titik pusat  awal cluster ( centroid )  yang  dapat dilihat pada tabel :
Tabel 4.7 Titik Pusat Awal Cluster Cluster 0 : (11 ; 10 ; 1 ; 4 ; 1 ; 2 ) Cluster 1 : (47 ; 25 ; 2 ; 7 ; 2 ; 1 )
3.Menghitung jarak dari centroid
Menghitung    jarak  antara  titik
centroid dengan  titik  tiap  objek  dengan menggunakan Euclidian  Distance .  Ada  pun penghitungan centroid awal  secara  manual. Perhitungannya adalah sebagai berikut:
Perhitungan dengan rumus :
𝐷(𝑖, 𝑗)   =   √(𝑋 1𝑖 − 𝑋 1𝑗 ) 2 + (𝑋 2𝑖 − 𝑋 2𝑗 ) 2 + ⋯ + (𝑋 𝑘𝑖 − 𝑋 𝑘𝑗 ) 2
Perhitungan  jarak  dari  data  ke-1  terhadap pusat cluster :
Centroid 1 = √(1 − 10) 2 + (1 − 1) 2 + (1 − 4) 2 + (1 − 1) 2 + (2 − 2) 2 = 90 Centroid 2 = √(2 − 10) 2 + (1 − 1) 2 + (2 − 4) 2 + (1 − 1) 2 + (3 − 2) 2 =  69 Centroid 3 = √(3 − 10) 2 + (1 − 1) 2 + (3 − 4) 2 + (1 − 1) 2 + (2 − 2) 2 =50
Centroid 4 =
√(3 − 10) 2 + (1 − 1) 2 + (3 − 4) 2 + (1 − 1) 2 + (2 − 2) 2 =  50
Centroid 5 =
√(4 − 10) 2 + (1 − 1) 2 + (4 − 4) 2 + (1 − 1) 2 + (2 − 2) 2 =36
Perhitungan  jarak  dari  data  ke-2  terhadap pusat cluster :
Centroid 1 = √(1 − 25) 2 + (1 − 2) 2 + (1 − 7) 2 + (1 − 2) 2 + (2 − 1) 2 =  615
Centroid 2 = √(2 − 25) 2 + (1 − 2) 2 + (2 − 7) 2 + (1 − 2) 2 + (3 − 1) 2 =  560
Centroid 3 = √(3 − 25) 2 + (1 − 2) 2 + (3 − 7) 2 + (1 − 2) 2 + (2 − 1) 2 =  503
Centroid4 = √(3 − 25) 2 + (1 − 2) 2 + (3 − 7) 2 + (1 − 2) 2 + (2 − 1) 2 =   503 Centroid5 =
√(4 − 25) 2 + (1 − 2) 2 + (4 − 7) 2 + (1 − 2) 2 + (2 − 1) 2 =   453
Alokasikan masing-masing objek ke centroid terdekat, untuk melakukan mengalokasikan  objek  ke  dalam  masing-
masing cluster dengan cara mengelompokkan berdasarkan jarak minimum  objek  ke  pusat cluster dengan memberikan  kode  “1”  jika  hasil cluster mendekati  nol.  Perhitungan  dilakukan terus  sampai  data  ke-60  terhadap  pusat cluster.
Setelah dilakukan
proses perhitungan  maka  akan  didapatkan  data seperti Tabel 4.3:

## Tabel 4.3 : Hasil Perhitungan Gaji dan Pengelompokan Data Iterasi ke-1
Setelah  dilakukan  iterasi  ke-1  maka lakukan  iterasi  ke-2  untuk  membandingkan letak posisi hasil cluster 1 dan cluster 2. Jika posisinya  tidak  berubah  maka  iterasi berikutnya tidak perlu dilakukan lagi. Untuk melakukan  iterasi  ke-2  maka  tentukan cluster baru terlebih dahulu.
1. Melakukan Pencarian Iterasi 2
Pada  pembahasan  ini  dilakukan
pencarian  iterasi  2,  dengan  melakukan perhitungan sebagai berikut :
NO NAMA BAGIAN STATUS GAJI POKOK JUMLAH H.K TOTAL 11 ANDHIKA 10 1 4 1 2 47 AGUS 25 2 7 2 1
a. Perhitungan jarak data 1 terhadap pusat
cluster.
Perhitungan  pusat cluster terhadap  data  1 dengan penjelasan sebagai berikut:
𝐷(𝑖, 𝑗 =   √(𝑋 1𝑖 − 𝑋 1𝑗 ) 2 + (𝑋 2𝑖 − 𝑋 2𝑗 ) 2 + ⋯ + (𝑋 𝑘𝑖 − 𝑋 𝑘𝑗 ) 2
Perhitungan  gaji  dari  data  ke-1  terhadap pusat cluster :
Centroid 1 =
√(1 − 23,361) 2 + (1 − 2) 2 + (1 − 6,833) 2 + (1 − 2,111) 2 + (2 − 1,056) 2
= 537.174
Centroid 2 =
√(2 − 23,361) 2 + (1 − 2) 2 + (2 − 6,833) 2 + (1 − 2,111) 2 + (3 − 1,056) 2 = 485.674
Centroid 3 =
√(3 − 23,361) 2 + (1 − 2) 2 + (3 − 6,833) 2 + (1 − 2,111) 2 + (2 − 1,056) 2 = 432.396
Centroid 4 =
√(3 − 23,361) 2 + (1 − 2) 2 + (3 − 6,833) 2 + (1 − 2,111) 2 + (2 − 1,056) 2 = 432.396
Centroid 5 =
√(4 − 23,361) 2 + (1 − 2) 2 + (4 − 6,833) 2 + (1 − 2,111) 2 + (2 − 1,056) 2 = 386.007
Perhitungan  gaji  dari  data  ke-2  terhadap pusat cluster :
Centroid 1 =
√(1 − 9,25) 2 + (1 − 1,083) 2 + (1 − 4,667) 2 + (1 − 1,125) 2 + (2 − 1,958) 2 = 81,578 Centroid 2 = √(2 − 9,25) 2 + (1 − 1,083) 2 + (2 − 4,667) 2 + (1 − 1,125) 2 + (2 − 1,958) 2 = 60,828 Centroid 3= √(3 − 9,25) 2 + (1 − 1,083) 2 + (3 − 4,667) 2 + (1 − 1,125) 2 + (2 − 1,958) 2 = 41,911 Centroid 4 = √(3 − 9,25) 2 + (1 − 1,083) 2 + (3 − 4,667) 2 + (1 − 1,125) 2 + (2 − 1,958) 2
= 41,911
Centroid 5 =
√(4 − 9,25) 2 + (1 − 1,083) 2 + (4 − 4,667) 2 + (1 − 1,125) 2 + (2 − 1,958) 2 = 28,078 Hingga seterusnya data diperhitungkan sampai data yang 60 dan hasil dari data perhitungan yang dilakukan sebagai berikut.
Tabel 4.4: Hasil Perhitungan Gaji dan Pengelompokan Data Iterasi ke-2
Setelah  dilakukan  iterasi  ke-2  ternyata hasilnya  masih  berbeda,  maka  lakukan iterasi  ke-3  untuk  membandingkan  letak posisi  hasil cluster 1  dan cluster  2 .  Jika posisinya  tidak  berubah  maka  iterasi berikutnya tidak perlu dilakukan lagi. Untuk melakukan  iterasi  ke-3  maka  tentukan cluster baru terlebih dahulu.
Didapatkan hasil cluster baru sebagai berikut centroid 1 8,91304 1,043 4,565 1,217 2
Pusat cluster 1 23,361 2 6,833 2,111 1,056 Pusat cluster 2 9,25 1,083 4,667 1,25 1,958
centroid 2 23,189 2
6,838 2,108 1,054
Lakukan  iterasi,  kemudian  tentukan  posisi centroid baru  dengan  cara  menghitung  rata- rata  dari  data-data  yang  berada  pada centroid yang sama.
2. Melakukan Pencarian Iterasi 3
Pada  pembahasan  ini  dilakukan
pencarian  iterasi  3,  dengan  melakukan perhitungan sebagai berikut :
b. Perhitungan  gaji  data  1  terhadap pusat cluster.
Perhitungan  pusat cluster terhadap data 1 dengan penjelasan sebagai berikut:
𝐷𝑖𝑗 =   √(𝑋 1𝑖 − 𝑋 1𝑗 ) 2 + (𝑋 2𝑖 − 𝑋 2𝑗 ) 2 + ⋯ + (𝑋 𝑘𝑖 − 𝑋 𝑘𝑗 ) 2
Perhitungan  gaji  dari  data  ke-1 terhadap pusat cluster :
Centroid 1 =
√(1 − 8,913) 2 + (1 − 1,043) 2 + (1 − 4,565) 2 + (1 − 1,217) 2 + (2 − 2) 2
= 75,376 Centroid 2 =
√(2 − 8,913) 2 + (1 − 1,043) 2 + (2 − 4,565) 2 + (1 − 1,217) 2 + (3 − 2) 2 = 55,420
Centroid 3 =
√(3 − 8,913) 2 + (1 − 1,043) 2 + (3 − 4,565) 2 + (1 − 1,217) 2 + (2 − 2) 2
= 37,463
Centroid 4 =
√(3 − 8,913) 2 + (1 − 1,043) 2 + (3 − 4,565) 2 + (1 − 1,217) 2 + (2 − 2) 2 = 37,463
Centroid 5 =
√(4 − 8,913) 2 + (1 − 1,043) 2 + (4 − 4,565) 2 + (1 − 1,217) 2 + (2 − 2) 2 = 24,507
Perhitungan  gaji  dari  data  ke-2  terhadap pusat cluster :
Centroid 1 = √(1 − 23,189) 2 + (1 − 2) 2 + (1 − 6,838) 2 + (1 − 2,108) 2 + (1 − 1,054) 2 = 529,563 Centroid 2 =
√(2 − 23,189) 2 + (1 − 2) 2 + (2 − 6,838) 2 + (1 − 2,108) 2 + (3 − 1,054) 2 = 478,401 Centroid 3 =
√(3 − 23,189) 2 + (1 − 2) 2 + (3 − 6,838) 2 + (1 − 2,108) 2 + (2 − 1,054) 2 = 425,455
Centroid 4 =
√(3 − 23,189) 2 + (1 − 2) 2 + (3 − 6,838) 2 + (1 − 2,108) 2 + (2 − 1,054) 2 = 425,455
Centroid 5 =
√(4 − 23,189) 2 + (1 − 2) 2 + (4 − 6,838) 2 + (1 − 2,108) 2 + (2 − 1,054) 2 = 379,401
Hingga seterusnya data diperhitung kan sampai  data  yang  60,  Setelah  didapatkan cluster baru  pada  iterasi  ke-2  maka dilakukan clustering pada  iterasi  ke-3  yang mana hasil cluster tetap mengalami perubahan  terlihat  hasil  perhitungan  pada tabel  4.5  Dan  hasil  dari  data  perhitungan yang dilakukan sebagai berikut

## Tabel 4.5 : Hasil Perhitungan Gaji dan Pengelompokan Data Iterasi ke-3
Setelah  dilakukan  iterasi  ke-3  ternyata hasilnya  masih  berbeda,  maka  lakukan
Pusat cluster 1 8,913 1,043 4,565 1,217 2 Pusat cluster 2 23,189 2 6,838 2,108 1,054
iterasi  ke-4  untuk  membandingkan  letak posisi  hasil cluster 1  dan cluster  2 .  Jika posisinya  tidak  berubah  maka  iterasi berikutnya tidak perlu dilakukan lagi. Untuk melakukan  iterasi  ke-4  maka  tentukan cluster baru terlebih dahulu.
Didapatkan hasil cluster baru sebagai berikut centroid 2 8.591 1 4.455 1.182  2.045 4. Melakukan Pencarian Interasi 4 Pada pembahasan
ini dilakukan penccarian  interasi  4,  dengan  melakukan perhitungan sebagai berikut :
c. Perhitungan  gaji  data  1  terhadap pusat cluster.
Perhitungan  pusat cluster terhadap data 1 dengan penjelasan sebagai berikut:
𝐷𝑖𝑗 =   √(𝑋 1𝑖 − 𝑋 1𝑗 ) 2 + (𝑋 2𝑖 − 𝑋 2𝑗 ) 2 + ⋯ + (𝑋 𝑘𝑖 − 𝑋 𝑘𝑗 ) 2
Perhitungan  gaji  dari  data  ke-1  terhadap pusat cluster :
C entroid 1 = √(1 − 8,591) 2 + (1 − 1) 2 + (1 − 4,455) 2 + (1 − 1,182) 2 + (2 − 2,045) 2
= 69,591
Centroid 2 = √(2 − 8,591) 2 + (1 − 1) 2 + (2 − 4,455) 2 + (1 − 1,182) 2 + (3 − 2,045) 2 = 50,409
Centroid 3 = √(3 − 8,591) 2 + (1 − 1) 2 + (3 − 4,455) 2 + (1 − 1,182) 2 + (2 − 2,045) 2
= 33,409
Centroid 4 = √(3 − 8,591) 2 + (1 − 1) 2 + (3 − 4,455) 2 + (1 − 1,182) 2 + (2 − 2,045) 2 = 33,409 Centroid 5 = √(4 − 8,591) 2 + (1 − 1) 2 + (4 − 4,455) 2 + (1 − 1,182) 2 + (2 − 2,045) 2
=
21,318
Perhitungan  gaji  dari  data  ke-2  terhadap pusat cluster :
Centroid 1 =
√(1 − 23) 2 + (1 − 2) 2 + (1 − 6,842) 2 + (1 − 2,105) 2 + (2 − 1,053) 2 = 521,249 Centroid 2 =
√(2 − 23) 2 + (1 − 2) 2 + (2 − 6,842) 2 + (1 − 2,105) 2 + (3 − 1,053) 2 = 470,460 Centroid 3 =
√(3 − 23) 2 + (1 − 2) 2 + (3 − 6,842) 2 + (1 − 2,105) 2 + (2 − 1,053) 2 = 417,881
Centroid 4 =
√(3 − 23) 2 + (1 − 2) 2 + (3 − 6,842) 2 + (1 − 2,105) 2 + (2 − 1,053) 2 = 417,881
Centroid 5 =
√(4 − 23) 2 + (1 − 2) 2 + (4 − 6,842) 2 + (1 − 2,105) 2 + (2 − 1,053) 2 = 372,197 Hingga seterusnya data diperhitungkan sampai data yang 60, Setelah didapatkan cluster baru  pada  iterasi  ke-3 maka  dilakukan clustering pada  interasi  n ke-4  yang  mana  hasil cluster tidak mengalami perubahan terlihat hasil perhitungan pada table 4.6 sehingga perulangan  dihentikan.  Dan  Hasil  dari  data perhitungan yang dilakukan sebagai berikut.

## Tabel 4.6 : Hasil Perhitungan Gaji dan
Pengelompokan Data Interasi ke-4
Tabel 4.6 Hasil Perhitungan Gaji dan
Pengelompokan Data Interasi ke-4 (Lanjutan) centroid 2 23  2  6.842 2.105 1.053
Pusat cluster 1 8,591 1,000 4,455 1,182 2,045 Pusat cluster 2 23,000 2 6,842 2,105 1,053
Pada  interasi  ke-3  dan  interasi  ke-4
hasil cluster tidak berubah maka perulangan tidak dilakukan lagi. Dapat ditarik kesimpulan bahwa cluster 0 terdiri 22 orang karyawan,  cluster  1  terdiri  dari  38  orang karyawan . Terlihat pada Tabel 4.7

## 5. IMPLEMENTASI DAN PENGUJIAN
Setelah  dilakukan  penganalisaan data seperti penjelasan pada bab sebelumnya maka langkah selanjutnya adalah melakukan implementasi. Implementasi dilakukan dengan  menggunakan  aplikasi RapidMiner 6.2  yang  akan  membantu  mempermudah dalam  pengelompokan  gaji  karyawan  tetap dan  kontrak  yang  akan  membantu  dalam proses pengambilan keputusan.
5.1 Hasil  Pengujian Clustering Pada Cluster  Model  (Clustering)
dapat dilihat jumlah dari ke-4 cluster.
Pada Cluster  Model  (Clustering) ini  dapat dilihat  jumlah  dari  ke-2 cluster adalah
cluster 1  sebanyak  22 items.  Cluster 2 sebanyak  38 items. Keseluruhan  data berjumlah 60 items.
Gambar 5.1 Tampilan Cluster Model (Text View)
Pada centroid  table dapat  kita  lihat  bahwa cluster 1 merupakan kelompok karyawan yang  bergaji    rendah,  dan cluster 2 kelompok  karyawan  yang  bergaji    tinggi. Hal  ini  dapat  dibaca  pada  centroid  masing- masing cluster pada attribu te nilai rata-rata .
Gambar 5.2 Tampilan Centroid Table

## 6. KESIMPULAN DAN SARAN

## 6.1 Kesimpulan
Berdasarkan  analisa  dan  pengujian menggunakan Software  RapidMiner pada PT  Indomex  Dwijaya  Lestari,  maka  dapat diambil beberapa kesimpulan sebagai berikut : 1. Metode Clustering K-Means dapat membantu mengelompokkan gaji karyawan berdasarkan faktor-faktor yang mempengaruhi  kinerja  karyawan  dalam bekerja sehingga membantu proses
administrasi PT Indomex Dwijaya Lestari.
2. Didapatkan  2  kategori  gaji  karyawan, yaitu  bergaji  kategori  tinggi  dan  bergaji kategori  rendah  dimana  masing-masing cluster  memiliki  nilai  rata-rata  yang berbeda.
3. Penggunaan Algoritma k-means Clustering dapat membantu dan mempermudah dalam pencarian informasi 4. Aplikasi RapidMiner mampu  mengatasi persoalan-persoalan dalam proses pengelompokan gaji karyawan, dari pada melakukan pencarian hasil secara manual karena kesalahan dalam proses pencarian oleh Administrator . 6.2 Saran Untuk pengembangan dalam
penelitian berikutnya maka dituliskan saran- saran sebagai berikut :
1. Faktor-faktor yang mempengaruhi rendah atau  tingginya  gaji  karyawan  dapat ditambahkan sehingga pemahaman terhadap data karyawan lebih luas lagi. 2.  Pada pengembangan penelitian selanjutnya  dapat  dilakukan  dengan jumlah data yang lebih besar lagi. 3. Aplikasi RapidMiner ini merupakan suatu software yang userfriendly dan dapat digunakan untuk membantu mengelompokkan data. 4 Sofware RipadMiner dimanfaatkan pada bidang  yang  lebih  luas  lagi.  Karena dengan menggunakan sofware ini dalam aplikasi  pekerjaan  sehari-hari  dapat membantu aktifitas pekerjaan .

## 1. DAFTAR PUSTAKA
Ahmad  Sanmorino.  2012.  Clustering  Batik Images  using Fuzzy  C-Means Algorithm Based  on  Log-
Average  Luminance . Faculty of Computer Science, Universitas Indonesia. Amita  Verma,  Ashwani  kumar.  2014. Performance  Enhancement  of K-Means Clustering Algorithms for High Dimensional Data sets. International Journal of Advanced Research in Computer Science and Software Engineering Research Paper  Available online  at: www.ijarcsse.com
Angga Ginanjar Mabrur, Riani Lubis. 2012. Program Studi Teknik Informatika  Fakultas  Teknik dan Ilmu Komputer Universitas Komputer Indonesia. Emerensye S. Y. Pandie. 2012. Implementasi  Algoritma data mining  K-Nearset    Neighbor (K-NN)  dalam  pengambilan keputusan  pengajuan  kredit. Jurusan Ilmu Komputer, Fakultas  Sains  dan  Teknik, Universitas Nusa Cendana J Oyelade O , O Oladipupo O, C Obagbuwa I (2010), “Penerapan algoritma K-Means Clustering untuk prediksi kinerja akademik mahasiswa”
Noticewala  Maitry  dan  Dinesh  Vaghela. 2014. Survey  on  Different Density  Based  Algorithms  on Spatial  Dataset. International Journal  of  Advance  Research in  Computer  Science  and Management  Studies  Research Article  /  Paper  /  Case  Study Available online at: www.ijarcsms.com
Nurhayati.  2014.  Metode  Rough  Set  untuk
melihat  perilaku  suami  yang menjadi akseptor KB vasetomi . Program StudiTeknik Informatika, STMIK Kaputama Binjai. Ramesh  Singh  Yadava1,  P.K.Mishra2.
2012. Performance Analysis of
High Performance k-Mean Data  Mining  Algorithm  for Multicore Heterogeneous Compute Cluster. International Journal  of  Information  and Communication Technology Research ISSN 2223-4985
Sankar  Rajagopal.  2011.  Customer  data Clustering  using  data  mining technique.  Enterprise  DW/BI Consultant  Tata  Consultancy Services , Newark, DE, USA