## PENGGUNAAN METODE FORWARD CHAINING PADA APLIKASI DETEKSI PENDINGIN REAKTOR SERBA GUNA/PRSG-BATAN
Dandhy Perdana Syafrizal 1 , A.Hanifa Setyaningrum 2 , Khodijah Hulliyah 3
1,2,3 Program Studi Teknik Informatika UIN Syarif Hidayatullah Jakarta Jl.Ir.H.Juanda No.95 Ciputat - Tangerang Selatan - Banten
1 dandhy_46@yahoo.com

## ABSTRAK
Reaktor  Serba  Guna  G.A.  Siwabessy  terletak  di  kawasan  Pusat  Penelitian  Ilmu  Pengetahuan  dan Teknologi  (PUSPIPTEK)  Serpong,  merupakan  reaktor  riset  yang  dimiliki  oleh  Badan  Tenaga  Nuklir  Nasional (BATAN).  Reaktor  penelitian  ini  berdaya  30  MW  thermal  dengan  fluks  neutron  thermal  sebesar  2  x  1014 n/cm2/detik,  memiliki  beberapa  fasilitas  yang  dapat  digunakan  untuk  melakukan  penelitian  bidang  ilmu pengetahuan  dan  teknologi  nuklir,  juga  melayani  kegiatan  iradiasi  seperti  pengujian  material  dan  produksi radioisotop.  Operasi  reaktor  sudah  berlangsung  sejak  diresmikannya  pada  tahun  1987  yang  sudah  tentu  sistem atau peralatan kinerjanya seperti sistem pompa pendingin reaktor sudah menurun yang berdampak terganggunya operasi reaktor, sehingga harus dicari solusi untuk memudahkan penelusuran gangguan tersebut. Sistem Aplikasi Deteksi gangguan pompa pendingin reaktor sehingga mempermudah dan mempercepat deteksi terhadap gangguan pompa pendingin reaktor. Metode pengembangan sistem yang digunakan yaitu Expert System Development Life Cycle (ESDLC).  Metode Foward  Chaining digunakan  sebagai  teknik  penalaran  dari Knowledge  Representation Pakar, dan teknik penulusuran Depth First Search dalam penyusunan algoritmanya.
Kata Kunci : Artificial Intelligence, Expert System, Forward Chaining, DFS.

## I. P ENDAHULUAN
Reaktor Serba Guna G.A. Siwabessy terletak di kawasan  Pusat  Penelitian  Ilmu  Pengetahuan  dan Teknologi  (PUSPIPTEK)  Serpong,  merupakan reaktor riset yang dimiliki oleh Badan Tenaga Nuklir Nasional  (BATAN).  Reaktor  penelitian  ini  berdaya 30  MW  thermal  dengan  fluks  neutron  thermal sebesar  2  x  10 14 n/cm 2 /detik,  memiliki  beberapa fasilitas  yang  dapat  digunakan  untuk  melakukan penelitian  bidang  ilmu  pengetahuan  dan  teknologi nuklir,  juga  melayani  kegiatan  iradiasi  seperti pengujian material dan produksi radioisotop.
Reaktor  yang  berada  di  bawah  Pusat  Reaktor Serba  Guna  (PRSG-BATAN)  merupakan  reaktor riset  jenis Material  Test  Reactor (MTR)  dengan bahan bakar Uranium Silsida (USi 2 ) yang diperkaya hingga  19,7%.  Kesuksesan  pengoperasian  reaktor sangat  dipengaruhi  oleh  kehandalan  dari  sistem penunjangnya  yaitu  mencakup  sistem  kelistrikan, sistem proteksi, keselamatan  reaktor, sistem pendingin  (primer  dan  sekunder),  sistem  ventilasi, dan sistem-sistem lainnya.
Operasi reaktor sudah berlangsung sejak diresmikannya  pada  tahun  1987  yang  sudah  tentu sistem  atau  peralatan  kinerjanya  sudah  menurun yang  berdampak  terganggunya  operasi  reaktor, sehingga  harus  dicari  solusi  untuk  memudahkan penelusuran  gangguan  dari  sistem  pompa pendingin reaktor dengan mudah, cepat, dan tepat.
Berdasarkan  hasil  wawancara  dengan  bapak Cahyana,  M.T  selaku  Kepala  Sub  Bidang  Elektrik Reaktor  PRSG-BATAN  Serpong  diketahui  bahwa umur  reaktor  yang  sudah  mencapai  ±  26  tahun memerlukan perawatan agar reaktor berjalan dengan baik.  Akan  tetapi  pengecekan  terhadap  gangguan pompa  pendingin  reaktor  masih  manual,  sehingga dirasa masih belum efektif.
Dengan  sistem  pakar  proses  konsultasi  akan lebih  mudah,  karena  pengetahuan  para  ahli  reaktor telah  diadopsi  dalam  sistem  ini.  Pada  skripsi  ini menggunakan  metode forward  chaining ,  metode  ini dilakukan dengan mencocokkan fakta atau pernyataan  seperti  gejala-gejala  untuk  memperoleh hasil  atau  kesimpulan  gangguan  pompa  pendingin reaktor.

## II. L ANDASAN T EORI

## 2.1. Kecerdasan Buatan
Kecerdasan  buatan  ( artificial  intelligence ) adalah  salah  satu  cabang  ilmu  pengetahuan berhubungan  dengan  pemanfaatan  mesin  untuk memecahkan persoalan yang rumit dengan cara yang lebih manusiawi. Hal ini biasanya dilakukan dengan mengikuti  atau  mencontoh  karakteristik  dan  analogi berpikir  dari  kecerdasan  atau  inteligensia  manusia, dan  menerapkannya  sebagai  algoritma  yang  dikenal oleh  komputer.  Dengan  suatu  pendekatan  yang kurang  lebih  fleksibel  dan  efisien  dapat  diambil tergantung  dari  keperluan,  yang  mempengaruhi
bagaimana  wujud  dari  perilaku  kecerdasan  buatan. Kecerdasan  buatan  biasanya  dihubungkan  dengan ilmu  komputer,  akan  tetapi  juga  terkait  erat  dengan bidang lain seperti matematika, psikologi, pengamatan,  biologi,  filosofi,  dan  yang  lainnya. Kemampuan  untuk  mengkombinasikan pengetahuan dari  semua   bidang  ini  pada  akhirnya  akan bermanfaat bagi kemajuan dalam upaya menciptakan suatu kecerdasan buatan. (Desiani, 2007:20)

## 2.2. Sistem Pakar
Sistem pakar merupakan cabang dari kecerdasan buatan dan juga  merupakan bidang  ilmu yang  muncul  seiring  perkembangan  ilmu  komputer saat  ini.  Sistem  pakar  adalah  sistem  berbasis komputer  yang  menggunakan  pengetahuan,  fakta dan  teknik  penalaran  dalam  memecahkan  masalah yang biasanya hanya dapat dipecahkan oleh seorang pakar  dalam  bidang  tersebut  (Kusrini,  2006:28). Sistem  pakar  yang  baik  dirancang  agar  dapat menyelesaikan  suatu  permasalahan  tertentu  dengan meniru kerja dari para ahli.

## 2.3. Mesin Inferensi
Mesin  inferensi  merupakan  bagian  yang mengandung  mekanisme  fungsi  berpikir  dan penalaran  sistem  yang  digunakan  oleh  seorang pakar,  secara  dedukatif  mesin  inferensi  memiliki pengetahuan  yang  relevan  dalam  rangka  mencapai kesimpulan.  Dengan  demikian  sistem  ini  dapat menjawab  pertanyaan  pemakai.  Mesin  inferensi memulai pelacakannya dengan kaidah-kaidah dalam basis  pengetahuan  dan  menggunakan  fakta-fakta yang  ada  dalam  basis  pengetahuan.  Ada  dua  teknik yang  menjadi  dasar  untuk  pembentukan  mesin inferensi, yaitu: (Kusumadewi, 2003:116)

## 2.3.1. Forward Chaining
Forward  Chaining adalah  sebuah  metode pelacakan  kedepan,  dimana  diawali  dari  fakta-fakta yang  diberikan user kemudian  dicari  dibasis pengetahuan  lalu  dicari rule yang  sesuai  dengan fakta-fakta.  Setelah  itu  diadakan  hipotesa  untuk memperoleh kesimpulan.
Gambar 1 Metode Forward Chaining

## 2.3.2. Backward Chaining
Backward  Chaining adalah  suatu  teknik pelacakan yang dimulai dari sekumpulan kesimpulan, lalu hipotesa yang diinginkan, kemudian  dengan  mempergunakan  kaidah-kaidah
yang  ada  akan  dicari  sejumlah  besar  kondisi  awal fakta-fakta yang mendukung kaidah-kaidah tersebut. Pencocokan  fakta  atau  pernyataan  dimulai  dari bagian sebelah kanan.
Gambar 2 Metode Backward Chaining

## 2.4. Metode Pencarian
Untuk  mendapatkan  hasil  yang  diinginkan oleh user ,  sistem  pakar  menggunakan  metode pencarian. Ada beberapa metode pencarian, diantaranya: (Kusrini, 2006:87)
2.4.1. Breadth First Search
Pada  metode Breadth  First  Search ini  adalah semua node pada  level  n  akan  dikunjungi  terlebih dahulu  sebelum  mengunjungi  node-node  pada  level n+1. Pencarian dimulai dari node akar terus ke level 1  dari  kiri  ke  kanan,  kemudian  berpindah  ke  level berikutnya  dari  kiri  ke  kanan  hingga  solusi ditemukan.
Gambar 3 Metode Breadth First Search
2.4.2. Depth First Search Pada  metode Depth First  Search, proses pencarian  dilakukan  pada  semua  anaknya  sebelum dilakukan  pencarian  ke node-node yang  selevel. Pencarian dimulai dari node akar ke level yang lebih tinggi.  Proses  diulangi  terus  hingga  ditemukan solusi .
Gambar 4 Metode Depth First Search
2.4.3. Best First Search
Metode  Pencarian  Terbaik  Pertama (Best  First Search) merupakan  kombinasi  dari  metode depth first search dan  metode breadth  first search dengan mengambil  kelebihan  dari  kedua  metode  tersebut. Pada  setiap  langkah  proses  pencarian  terbaik pertama, kita memilih node-node dengan menerapkan  fungsi  heuristik  yang  memadai  pada setiap node atau  simpul  yang  kita  pilih  dengan menggunakan aturan-aturan tertentu untuk menghasilkan  penggantinya.  Pada best  first  search, pencarian diperbolehkan  mengunjungi node di lebih rendah  dan  jika  ternyata  node  dilevel  lebih  tinggi memiliki nilai heuristik lebih buruk.
Gambar 5 Metode Best First Search
2.5. Probabilitas Instrumen penting sebagai salah satu penyelesaian  masalah  dalam Artificial  Intelligence (AI)  adalah  probabilitas  (peluang).  Probabilitas merupakan  peluang  suatu  kejadian,  yaitu:  suatu ukuran tentang kemungkinan suatu peristiwa ( event ) akan  terjadi  di  masa  mendatang.  Probabilitas dinyatakan  dengan  nilai  0  sampai  1  atau  dalam prosentase.  Teori  probabilistik  diperkenalkan  oleh Pascal  dan  Fermal  pada  tahun  1654  (Parrat,  1961). Banyak aplikasi probabilitas telah ditunjukkan dalam ilmu  pengetahuan,  teknik,  bisnis,  ekonomi  dan bidang lainnya.
Sifat probabilitas:

## 0    1
Simbol  P  digunakan  untuk  melambangkan  nilai probabilitas  dari  suatu  kejadian.  Dengan  demikian P(A)  menyatakan  probabilitas  bahwa  kejadian  A akan terjadi dalam observasi atau percobaan tunggal. Nilai  probabilitas  terkecil  adalah  0  (ini  menyatakan suatu  kejadian  tidak  mungkin  terjadi)  dan  tertinggi adalah  1  (ini  menyatakan  suatu  kejadian  yang  pasti terjadi).
Ada tiga pendekatan konsep untuk mendefinisikan  probabilitas  dan  menentukan  nilai- nilai probabilitas, yaitu:
a. Pendekatan Klasik
Pendekatan  klasik  didasarkan  pada  banyaknya kemungkinan-kemungkinan  yang  dapat  terjadi  pada suatu kejadian. Setiap peristiwa memiliki kemungkinan  yang  sama  untuk  terjadi.  Rumus probabilitas:
Banyaknya outcome memenuhi  A,  banyaknya outcomes keseluruhan.
b. Pendekatan Relatif
Dengan  pendekatan  ini  nilai  probabilitas ditentukan  atas  dasar  proporsi  dari  kemungkinan yang  terjadi  dalam  suatu  observasi  atau  percobaan. Tidak ada asumsi awal tentang kesamaan kesempatan, karena penentuan nilai-nilai probabilitas  didasarkan  pada  hasil  observasi  dan pengumpulan  data.  Konsep  frekuensi relative ,  yaitu jika  eksperimen  dilakukan  n  kali,  dan  kejadian  A teramati f kali, maka rumusnya:
c. Pendekatan Subjektif
Pendekatan  subjektif  dalam  penentuan  nilai probabilitas  adalah  tepat  apabila  hanya  ada  satu kemungkinan  kejadian  yang  terjadi  dalam  satu kejadian.  Dengan  pendekatan  ini,  nilai  probabilitas dari  suatu  kejadian  ditentukan  berdasarkan  tingkat kepercayaan  yang  bersifat  individual  dengan berlandaskan pada semua petunjuk yang dimilikinya.

## 2.5.1. Sistem Pendingin Reaktor dan Sistem yang Berkaitan
Sistem  utama  reaktor  terdiri  dari  sistem pendingin  primer,  sistem  pendingin  sekunder,  dan sistem  pendingin  kolam.  Fungsi  sistem  pendingin primer dan sekunder adalah untuk menjamin suhu di dalam  teras  dan  reflektor  sesuai  batas  operasi  yang diijinkan  selama  reaktor  beroperasi  normal  sampai daya  termal  desain.  Sistem  pendingin  kolam digunakan untuk membuang panas peluruhan setelah reaktor  dipadamkan  secara  normal  ( shutdown )  dan selama  catu  daya  listrik  utama  (dari  PLN) mengalami  gangguan  atau  kegagalan.  (Tim  PRSG, 2011 : VI-1).

## III.   M ETODE P ENELITIAN

## 3.1 Metode Pengumpulan Data
Dalam pengumpulan data untuk penelitian ini, dilakukan penelitian terlebih dahulu guna mendapatkan data dan informasi yang terkait dengan sistem pakar pendeteksian gangguan pompa pendingin reaktor. Adapun teknik pengumpulan data yang dilakukan adalah sebagai berikut:

## 3.2 Metode Pengembangan Sistem
Dalam pengembangan sistem pakar ini, metode yang digunakan adalah Expert System Development Life Cycle (ESDLC) yang meliputi enam tahap pokok, yaitu Inisialisasi Kasus, Analisa dan Desain Sistem, Prototype Dasar Kasus, Pengembangan Sistem, Implementasi, dan Implementasi Tahap Lanjut.

## IV.   H ASIL DAN P EMBAHASAN

## 4.1 Inisialisasi Kasus
Tahapan  ini  merupakan  tahapan  penentuan  hal penting  sebagai  dasar  permasalahan  yang  akan dianalisis.  Tahapan  ini  merupakan  tahap  untuk mengkaji  dan  membatasi  masalah  yang  akan diimplementasikan dalam sistem. Dalam tahapan ini ditentukan  permasalahan  yaitu  gangguan  pompa pendingin reaktor. Dimulai dari data hasil observasi kemudian  dilakukan  pengkajian  dan  pembatasan masalah  yang  akan  diimplementasikan  ke  dalam sebuah sistem pakar. Masalah yang diidentifikasikan dicari solusi serta fasilitas yang akan dikembangkan.

## 4.1.1 Analisis Sistem Berjalan
Berdasarkan hasil wawancara dengan narasumber  yaitu  Kepala  Sub  Bidang  Elektrik Reaktor  PRSG-BATAN  Serpong,  pendeteksian gangguan pompa pendingin reaktor dilakukan secara manual  yaitu  melakukan  pengecekan  ke  lapangan. Karyawan mengecek satu per satu untuk mengetahui gangguan  pompa  pendingin  reaktor.  Apabila  ada yang  rusak  atau  sistem  tidak  berjalan  semestinya, maka dilakukan perbaikan.

## 4.1.2 Permasalahan
Pengetahuan tentang gangguan-gangguan yang  terjadi  pada  pompa  pendingin  reaktor  sangat diperlukan  bagi  karyawan,  karena  merekalah  yang menangani  secara  langsung  gangguan-gangguan tersebut.  Pengetahuan  tentang  gangguan  juga merupakan  hal  wajib  diketahui  bagi  para  karyawan terutama  karyawan  baru,  agar  pada  saat  mereka terjun  langsung  menangani  gangguan  pompa pendingin  reaktor,  mereka  dapat  memberikan informasi  dan  melakukan  pendeteksian  terhadap gangguan yang tepat.

## 4.1.3 Penyelesaian Masalah
Berdasarkan uraian di atas, maka perlu dibuat suatu alat bantu yang dapat membantu karyawan untuk mendapatkan informasi tentang gangguan yang terjadi pada pompa pendingin reaktor. Sistem yang dibuat adalah aplikasi sistem pakar untuk mendeteksi gangguan pompa pendingin reaktor. Pada sistem ini akan disampaikan mengenai gejala dan jenis gangguannya. Pembuatan aplikasi pendeteksian gangguan pompa pendingin rekator dengan pendekatan sistem pakar ini menggunakan metode depth first search , bahasa pemrograman PHP dan MySQL sebagai alat bantu implementasi program dan alat bantu pengembangan sistem pakar.
4.2 Analisa dan Desain Sistem
Pada tahap ini, knowledge engineer dan pakar menentukan  konsep  yang  akan  dikembangkan menjadi aplikasi untuk mendeteksi gangguan pompa
pendingin  reaktor.  Hasil  dari  pembuatan  konsep antara knowledge  engineer dan  pakar  adalah terkumpulnya  data-data  mengenai  informasi  tentang gejala-gejala  yang  menyebabkan  gangguan  pompa pendingin reaktor.
Berdasarkan  analisa  yang  didapat,  maka  gangguan pada  bagian  pompa  pendingin  reaktor  terbagi menjadi empat yaitu:
1. Sistem Pendingin Sekunder (PA)
2. Sistem Pendingin Primer (JE) 3. Sistem Kolam Reaktor (KBE) 4. Sistem Pendingin Darurat (JNA) 4.3 Prototype Dasar Kasus 4.3.1 Formalisasi Tahap ini konsep-konsep tersebut diimplementasikan secara formal yang paling sesuai dengan  masalah  yang  ada.  Dalam  tahap  ini hubungan antar unsur akan diimpementasikan dalam bentuk  format  yang  biasa  digunakan  oleh  sistem pakar,  yaitu:  mekanisme  inferensi  (teknik  penalaran dan teknik penelusuran), dan representasi pengetahuan  (pohon  dan  kaidah  produksi).  Pada tahap  ini  juga  menentukan  alat  pembangun  sistem, teknik  inferensi  dan  struktur  data  yang  akan digunakan pada sistem pakar. 1. Mekanisme Inferensi
Pada  tahapan  formalisasi  akan  dilakukan  desain dari  teknik-teknik  sistem  pakar  yang  sudah diketahui  pada  tahapan  konseptualisasi,  yaitu teknik  penalaran  menggunakan forward  chaining , teknik  penelusuran  menggunakan depth-first search ,  representasi  pengetahuan  menggunakan aturan  produksi,  dan  teknik  perhitungan  nilai menggunakan probabilitas klasik. Membuat Teknik  Penelusuran        Penelusuran  Data  Pada Node Sistem    Pendingin Sekunder P001.
2. Representasi Pengetahuan Representasi  pengetahuan  berupa  aturan  produksi dari  pohon  inferensi  yang  sudah  dibuat,  dengan berdasarkan  kepada  masalah  berupa  variabel  IF dan  solusi  berupa  variabel  THEN.  Setiap  variabel IF  dan  THEN  harus  sesuai  dengan  pengetahuan
yang  diakuisisi  dari  pakar.  Representasi  berbasis rule yang  memiliki  pola  IF  kondisi  THEN  aksi pada  tabel  pakar  memberikan  keuntungan  pada beberapa aspek, yakni kemudahan dalam memodifikasi,  baik perubahan, penambahan maupun penghapusan.
Kaidah 1 IF Sinyal  dari  RKU  sampai  ke input PLC (G001) AND Interlock terpenuhi  (G002)AND Sinyal  dari  RKU  ditanggapi  oleh  PLC  (G003) AND  Sinyal output PLC  sampai  ke  modul penggerak katup (G004).
THEN Katup sistem pendingin sekunder jalur dua PA02 AA010 tidak bisa dibuka dari RKU (P001)
3.Membuat Pohon Inferensi

## Gambar 7 Pohon Inferensi

## 1. Membuat Teknik Perhitungan Nilai

## Gangguan
Probabilitas  merupakan  instrumen  penting sebagai  salah  satu  teknik  penyelesaian  masalah. Probabilitas  merupakan  peluang  suatu  kejadian, yaitu:  suatu  ukuran  tentang  kemungkinan  suatu peristiwa  ( event )  akan  terjadi  di  masa  mendatang. Probabilitas  dinyatakan  dengan  nilai  atau  dalam persentase (%).
Pada  aplikasi  pendeteksian  gangguan  pompa pendingin  reaktor,  probabilitas  pendekatan  klasik digunakan untuk  menghitung nilai gangguan pompa pendingin  reaktor  dengan  cara  menghitung  setiap jawaban  lalu  membaginya  dengan  banyaknya pertanyaan  dari  gejala  yang  dijawab  sesuai, kemudian  akan  terlihat  persentase  nilainya.  Untuk lebih jelasnya mengenai cara menghitung persentase
nilai gangguan pompa pendingin reaktor pada sistem dapat dilihat pada contoh berikut ini:
Contoh:
Diketahui  dalam  sistem  pakar  pendeteksian gangguan pompa pendingin reaktor, gangguan katup sistem  pendingin  sekunder  jalur  dua  PA02  AA010 tidak  bisa  dibuka  dari  RKU  (P001)  mempunyai empat  kemungkinan  gejala  yang  tampak.  Gejala yang muncul adalah empat gejala yaitu G001 sampai G004.  Berdasarkan  probabilitas  klasik,  maka diasumsikan  bahwa  ada  empat  kemungkinan  hasil kejadian  dengan  nilai  probabilitas  yang  sama  untuk tiap gejala.
!" # !$  %&!'(!
)*$!+!! "&!! +!" '(&!,!- ## !( *!#( "!"" ! +!" ## !( 1
4 0,25
Untuk  mendapatkan  persentase  pada  tiap  gejala, maka  nilai  probabilitas  tersebut  dikalikan  100%, sehingga hasilnya adalah:
*2#$!#    0,25 3 100% *2#$!#   25 %
Nilai  di  atas  menunkukkan  persentase  probabilitas tiap  gejala.  Jika  dalam  proses  identifikasi  muncul tiga  gejala  dari  total  empat  gejala  pada  gangguan katup  sistem  pendingin  sekunder  jalur  dua  PA02 AA010  tidak  bisa  dibuka  dari  RKU  (P001),  maka persentase probabilitas tiap gejala tersebut dikalikan dengan jumlah gejala, maka hasilnya adalah:
3 6 25%  75%
Nilai 75% tersebut menunjukkan persentase kemungkinan  gangguan  katup  sistem  pendingin sekunder  jalur  dua  PA02  AA010  tidak  bisa  dibuka dari RKU (P001) berdasarkan gejala yang muncul.
Perhitungan  di  atas  dapat  disederhanakan dengan menggunakan rumus sebagai berikut:
89:;<= >?@<;< A<B ><B>>9<B C<A< D<E?; F?C9D9G<B 89:;<= DHD<; >?@<;< A<B ><B>>9<B C<A< D<E?; F?C9D9G<B 6 100%
3
4 6 100%
75% 4.4 Pegembangan Sistem 4.4.1 Perancangan Data Flow Diagram (DFD) 4.4.1.1 Diagram Konteks
Pada Gambar 8 terdapat dua eksternal entity yang menunjang proses sistem pakar gangguan pompa pendingin reaktor, yaitu admin dan user . Hanya orang yang mendapatkan hak akses sebagai admin yang dapat melakukan login , memasukkan, menghapus, dan merubah data, yang meliputi data gangguan, data gejala dan data relasi gangguan dan gejala. Sedangkan user dapat langsung mengakses ke sistem pakar.

## Gambar 8 Diagram
4.4.1.2 Diagram Level 0 DFD  Level  0  menjelaskan  mengenai  kegiatan arus data yang terjadi di dalam sistem. Pada gambar 9 ,  terdapat  dua  entitas  yaitu  admin  dan user ,  serta terdapat  delapan  buah  proses  diantaranya  mengolah data  gangguan,  mengolah data  gejala,  melihat  relasi gejala dan gangguan, mengolah input relasi, melihat status pertanyaan, melakukan login admin, melakukan konsultasi dan melakukan tanya jawab.

## Gambar 9 Diagram Level 0
4.4.2 Perancangan Basis Data 4.4.2.1 Perancangan Entity Relationship Diagram (ERD) Entity Relationship Diagram (ERD)
digunakan  untuk  menunjukkan  hubungan  antara entity dengan database dan  objek-objek  (himpunan entitas) apa saja yang ingin dilibatkan dalam sebuah basis  data  dan  bagaimana  hubungan  yang  terjadi diantara  objek-objek  tersebut.  ERD  yang  berisi komponen-komponen himpunan entitas dan himpunan  relasi  yang  masing-masing  dilengkapi dengan  beberapa  atribut  yang  mempersentasikan
seluruh fakta yang ditinjau dari keadaan yang nyata, dimana  dapat  digambarkan  secara  lebih  sistematis dengan menggunakan ERD.
Gambar 10 Entity Relationship Diagram
Dari  gambar  ERD  tersebut  terdapat  11  buah tabel, semua tabel saling berhubungan  dengan tabel yang  lain,  kecuali  tabel  pakar.  Tabel  gangguan memiliki foreign key dari tabel relasi serta memiliki kardinalitas  satu  ke  banyak.  Tabel  gejala  memiliki foreign  key dari  tabel  relasi  serta  memiliki kardinalitas  banyak  ke  satu  dan  tabel  gejala  juga memiliki foreign  key dari  tabel  gejala1  serta memiliki kardinalitas banyak ke banyak. Tabel relasi memiliki foreign  key dari  tabel  analisa_hasil_gejala serta  memiliki  kardinalitas  satu  ke  satu.  Tabel analisa_hasil_gejala  memiliki foreign  key dari  tabel tmp_analisa  serta  memiliki  kardinalitas  satu  ke  satu dan tabel analisa_hasil_gejala juga memiliki foreign key dari  tabel  tmp_karyawan  serta  memiliki kardinalitas satu ke satu. Tabel tmp_analisa memiliki foreign  key dari  tmp_gejala  serta  memiliki kardinalitas  satu  ke  banyak  dan  tabel  tmp_analisa juga  memiliki foreign  key dari  tmp_gangguan  serta memiliki  kardinalitas  satu  ke  satu.  Terakhir  adalah tabel  tmp_karyawan  memiliki foreign  key dari  tabel analisa_hasil serta memiliki kardinalitas satu ke satu.

## 4.4.3 Perancangan Struktur Basis Data
Basis  Data  ( Database )  yang  digunakan  pada aplikasi  sistem  pakar  terdiri  dari  1 database ,  dan terdapat 11 buah tabel di dalamnya

## 4.4.4 Perancangan User Interface
Pada  aplikasi  Sistem  Pakar  Pendeteksian Gangguan  Pompa  Pendingin  Reaktor  ini  terdapat dua  pengguna  yaitu  admin  dan user .  Admin merupakan  orang  yang  memiliki  hak  otoritas  penuh terhadap  aplikasi  dan  berhak  untuk  melakukan pengelolaan data baik itu menambah, mengubah dan menghapus  data.  Sedangkan user adalah  seseorang yang  hanya  menggunakan  dan  menikmati  aplikasi ini,  tidak  ikut  dalam  pembuatan  aplikasi  atau  lebih tepatnya user adalah  sasaran  dari  pembuatan aplikasi.  Untuk  menjelaskan  alur  jalan  dari  aplikasi Sistem  Pakar  Pendeteksian  Gangguan  Pompa Pendingin  Reaktor,  maka  penulis  mencoba  untuk membuat struktur desain aplikasi sebagai berikut:
Gambar 12 Struktur Menu
Keterangan :
1. Menu Utama
Pada  bagian  menu  utama  akan  menampilkan beberapa  tombol  yang  terdiri  Data  Gangguan, Konsultasi,  dan Login Admin.  Menu  utama adalah  form  yang  menghubungkan  dengan menu yang lain sesuai dengan tab yang ditekan.
2. Home Menu ini akan menampilkan form Menu utama.
3. Daftar User
Menu Daftar User akan menampilkan data user yang  telah  menggunakan  sistem  pakar  ini beserta data konsultasi yang dilakukan user .
4. Daftar Gangguan
Menu daftar gangguan digunakan untuk melihat gangguan pompa pendingin reaktor, gejala pada gangguan  pompa  pendingin  reaktor  dan tindakan untuk mengatasi pemasalahan gangguan pompa pendingin reaktor.
5. Konsultasi Menu  konsultasi  akan  menampilkan  set  data user ,  diagnosa  gangguan  yang  berguna  untuk mendiagnosa  gangguan  pompa  pendingin reaktor  dengan  menjawab  pertanyaan  yang diberikan  oleh  sistem  sampai  proses  selesai kemudian memperoleh solusi.
6. Login Admin
Menu Login Admin  akan  menampilkan  form Login Admin. Dimana setelah melakukan Login maka  akan  terdapat  5  menu  antara  lain  :  Data Gangguan,  Data  Gejala,  Data  Gejala  dan Gangguan, Input Relasi, dan Logout .
4.4.4.1 Perancangan Form Menu Halaman Depan ( Home ) Perancangan Form Menu  Halaman  Depan ( Home )  terdiri  dari Header dan  menu  utama  seperti home ,  konsultasi,  data  gangguan,  hasil  konsultasi dan login admin. Di menu home ini akan dijelaskan mengenai sejarah singkat PRSG-BATAN.
Gambar 13 Perancangan Form Menu Halaman Depan ( Home ) 4.4.5 Implementasi Rancangan User Interface Pada  fase  implementasi  rancangan user interface ,  penulis  melakukan  dokumentasi  sistem berupa tampilan aplikasi atau graphic user interface .
4.4.5.1 Menu Halaman Depan ( Home )
Halaman  pada  menu  halaman  depan  ( home ) ini  merupakan  tampilan  awal  saat  program dijalankan,  dimana  halaman  depan  ( home )  ini terdapat informasi sekilas mengenai PRSG-BATAN.
Gambar 14 Menu Halaman Depan ( Home )

## 4.4.5.2 Menu Solusi Konsultasi
Menu ini merupakan kesimpulan dari semua pertanyaan yang telah diajukan sebelumnya.

## Gambar 15 Menu Solusi Konsultasi

## 4.5 Implementasi
Aplikasi  yang  telah  dibangun  perlu  adanya implementasi  sistem,  yaitu  tahap  yang  meliputi proses input pemakai;  instalasi,  demonstrasi  dan penerapan  sistem;  dokumentasi;  dan  keamanan. Selain itu, perlu adanya evaluasi untuk menguji dan menemukan kesalahannya.
1. Proses input pemakai Pada bagian ini, strategi yang tepat diambil untuk memastikan  bahwa  pemakai  menerima  sistem tersebut dalam operasi sehari-harinya.
2. Instalasi, Demonstrasi, dan Penerapan Sistem Pada saat sistem siap untuk operasi online , maka harus diintegrasikan  ke dalam proses bisnis yang sedang  berjalan.  Demonstrasi  dan  penerapan sistem sangat penting untuk mengurangi resistensi.
3. Dokumentasi Sistem  harus  didokumentasikan  secara  lengkap untuk memastikan kemampuan pengelolaannya.
4. Keamanan Karena  sistem  berisi  pengetahuan  yang  sensitif yang  menjadi  hak  milik  organisasi,  maka  sangat penting  untuk  memiliki  mekanisme  keamanan yang baik.
5. Evaluasi Evaluasi  program  dilakukan  untuk  mengetahui kekurangan  yang  ada  pada  program  ini  dan faktor-faktor  lain  yang  dapat  digunakan  untuk pengembangan  program  selanjutnya.  Penulis melakukan  evaluasi  dengan  melakukan  demo program  dan  mewawancarai  kepada  dua  orang karyawan PRSG.

## V.   PENUTUP

## 5.1. Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  penelitian  yang  telah dilakukan, didapatkan kesimpulan sebagai berikut:
1. Dengan menggunakan metode forward chaining ,  aplikasi  pendeteksian  gangguan
pompa  pendingin  reaktor  akan  mendapatkan kesimpulan  mengenai  gangguan  yang  tepat karena  mencari  fakta-fakta  berupa  gejala terlebih dahulu.
2. Berdasarkan hasil wawancara dengan karyawan PRSG-BATAN,  maka  dapat  disimpulkan bahwa  dengan  adanya  aplikasi  ini  dapat membantu  para  penggunanya  dalam  mencari dan  mendeteksi  gangguan  pompa  pendingin reaktor secara benar dan tepat.
5.2. Saran
Aplikasi  yang  dibuat  ini  masih  jauh  dari sempurna,  untuk  itu  ada  beberapa  saran  yang  bisa penulis sampaikan yaitu:
1. Penghapusan dan pengubahan user yang sudah terdaftar  masih  dilakukan  secara  manual  yaitu melalui  panel  XAMPP  diharapakan  adanya menu tambahan di admin untuk menghapus dan mengubah user karena  hanya  admin  saja  yang dapat melakukan perubahan.
2. Basis  pengetahuan  harus  selalu  ditambah dengan  data  dari  gangguan  dan  gejala  terbaru, sehingga pendeteksian gangguan pompa pendingin reaktor selalu terbaru atau update .

## D AFTAR P USTAKA
[1] Arhami,  Muhammad.  2005. Konsep  Dasar Sistem Pakar . Yogyakarta: Andi.
[2] Arief,  Rudyanto.  2011.  Pemrograman  Web Dinamis  Menggunakan  PHP  dan  MySQL. Yogyakarta: Andi.
[3] Burhanuddin,  Luthfy.  2004. Aplikasi  Sistem Pakar Untuk Mendiagnosa Penyakit Mata . UIN Jakarta: Skripsi tidak diterbitkan.
[4] Desiani,  Anita  dan  Muhammad  Arhami.  2007. Konsep Kecerdasan Buatan . Yogyakarta: Andi.
[5] Dhiana,  Aziz  Sukma.  2010. Rancang  Bangun Sistem  Pakar  Untuk  Mendeteksi  Gizi  Buruk Pada  Balita .  UIN  Jakarta:  Skripsi  tidak diterbitkan.
[6] Fathansyah.  1999. Basis  Data .  Bandung: Informatika.
[7] Febriansyah,  Muhammad.  2011.  Rancang Bangun  Sistem  Pakar  Memodifikasi  Sepeda Motor Suzuki Satria 120R. UIN Jakarta: Skripsi tidak diterbitkan.
[8] Komputer,  Wahana.  2006.  Seri  Panduan
Lengkap Menguasai Pemrograman Web Dengan PHP5. Yogyakarta: Andi.
[9] Kusrini. 2006 Sistem Pakar Teori dan Aplikasi . Yogyakarta: Andi.
[10] Kusumadewi,  Sri.  2003. Artificial  Intelligence (Teknik  dan  Aplikasinya) .  Yogyakarta:  Graha Ilmu.
[11] Ladjamuddin,  Al-Bahra.  2005. Analisis  dan Desain  Sistem  I`nformasi .  Yogyakarta:  Graha
Ilmu.
[12] Mulyanto,  Edy.  2011. Kecerdasan  Buatan .
Yogyakarta: Andi.
[13] Nugroho,  Bunafit.  2005. Database  Relasional dengan MySQL . Yogyakarta: Andi.
[14] Suparman. 1991. Mengenal Artificial Intelligent Cetakan I. Yogyakarta: Andi.
[15] Turban,  Efraim,  et.  al.  2005.  Decision  Support System  and  Intelligent  System  (International Edition) Seventh Edition. New Jersey:  Prentice Hall.
[16] Tim  Pusat  Reaktor  Serba  Guna  (PRSG) BATAN.  2011. Sistem  Pendingin  Reaktor  dan Sistem Yang Berkaitan . Jakarta: PRSG.
[17] Whitten, Jeffrey L, et. al. 2004. Metode Desain dan  Analisis  Sistem  Edisi  6,  Terjemahan Indonesia. Yogyakarta: Andi.