## PENGENALAN KARAKTERISTIK MANUSIA MELALUI POLA GARIS TELAPAK TANGAN MENGGUNAKAN METODE PROBABILISTIC NEURAL NETWORK
Endro Andriyanto 1 ,Yuliana Melita 2
1 Instruktur Komputer Wearnes Education Center Malang.
2 Dosen Program Pasca Sarjana Program Studi Teknologi Informasi Sekolah Tinggi Teknik Surabaya. E-mail: endroa@gmail.com 1 , ymp@stts.edu 2

## ABSTRAK
Melakukan diagnosa melalui pola garis telapak tangan manusia (palmistry) akan dapat dilakukan dengan mudah  apabila  dibantu  dengan  peralatan  komputer  dengan  perangkat  lunak  yang  dirancang  khusus untuk    melakukan  tugas  tersebut. Input  yang  diperlukan  berupa  gambar  telapak  tangan  objek  dengan format BMP dengan  ukuran dan resolusi tertentu. Kemudian system akan  melakukan pencocokkan pola garis tangan dari  inputan  dengan data  terdapat  pada  database. Output dari  system  adalah  berupa  class terdekat  atau  class  yang  sesuai  dari  garis  tangan  pengguna  ingin  dikenali  hasil  dari  analisa  pola  garis tangan pengguna dengan pola garis tangan yang ada di database berupa karakter dari pemilik pola garis tangan tersebut.

## Kata Kunci: Ramalan Pola Garis Telapak Tangan, Jaringan Saraf Tiruan, Jaringan Saraf Tiruan Probabilistik

## ABSTRACT
Performing a diagnostics through a line of human hands (palmistry) can be done easily when aided with computer equipment with software that is designed specifically for the task. The input needed is an image object palms  in  a  BMP  format  with  a  certain  size and  resolution. Then  the system  will  perform  pattern matching hand lines of input with the data contained in the database. The output system is a form of the nearest class or the appropriate class from the user’s hands which needs to be recognized as the result of analysis patterns of line with the pattern of the user's hands on a database in the form of the character of the owner of the hand line patterns.

## Keywords:Palmistry, Neural Network, Probabilistic Neural network

## PENDAHULUAN
Sebagian masyarakat berpikiran bahwa palmistry (ilmu yang membaca garis tangan) berbau klenik dan  tidak  bisa  dicapai  dengan  logika  sehingga sampai  saat  ini  secara  etika  sosial  dan  agama masih belum bisa “diterima”. Sehingga perkembangan  pengetahuan  tentang  palmistry hubungannya dengan karakteristik manusia juga tidak  begitu  pesat  apabila  dibandingkan  dengan disiplin ilmu yang lain.
Minimnya  pengetahuan  tentang  palmistry, seringkali  membuat  orang  ingin  mencari  tahu kepada  para  ahli  yang  bisa  meramal  dan memprediksi kehidupan mereka. Hal ini biasanya menyangkut  karir, keuangan,  percintaan,  sampai problem rumah tangga.
Dengan  sistem  pengenalan  garis  telapak  tangan yang  akurat  yaitu  berdasarkan  ciri-ciri  garis telapak  tangan  yang  dimiliki  seseorang  dapat digunakan  untuk  membaca  karakter  manusia. Untuk  membaca  pola  garis  garis  telapak  tangan dibutuhkan  peralatan  pembaca,  sebuah  basis
data  yang  mampu  menyimpan  data  pola  garis- garis  telapak  tangan  dan  tentu  saja  perangkat lunak yang dapat menganalisis data tersebut. Dengan inputan sebuah citra garis telapak tangan dan  ciri-ciri  pola  garis  telapak  tangan  yang terdapat  di  basis  data,  maka  sistem  akan mendeteksi  pola  dari  garis  telapak  tangan  dan sistem  akan  mengenali  polanya  tersebut.  Jika sistem  mengenali  citra  dari  pola  garis  telapak tangan  tersebut,  maka  keluaran  dari  sistem adalah  karakter  dari  pemilik  ciri-ciri  pola  garis telapak tangan tersebut.

## KAJIAN TEORI

## PENELITIAN-PENELITIAN PALMISTRY
Hardik Pandit, Dr. D M Shah. (2011) dengan Judul “Application  of  Digital  Image  Processing  and Analysis  in  Healthcare Based  on  Medical Palmistry”  dalam  International  Conference  on Intelligent  Systems  and  Data  Processing  (ICISD) menyajikan  memperkenalkan    sebuah  aplikasi
pengolahan  citra    digital  dan  teknik  analisis dalam  bidang  kesehatan  untuk  memprediksi beberapa  penyakit  utama  untuk  manusia. Aplikasi tersebut menggunakan sistem pengolahan  citra,  yang  bekerja  atas  dasar palmistry  medis  sebagai  masukan  dan  diolah serta  dianalisa  dan  menghasilkan  prediksi kemungkinan penyakit yang diderita pasien. Aditya  K  Navpat,    Rahul  Mukherjee,    Rahul Mukherjee,    Sumeet  Gupta  (2012)  dengan  judul “Application of Prediction Software in Palmistry” dalam  Proceedings  published  by  International Journal of Computer Applications - MPGI National Multi  Conference  menegaskan  bahwa  Palmistry bukan hanya    sekedar  seni  tetapi  adalah  ilmu. Dalam  berbagai  penelitian    mengatakan  bahwa berbagai  pola  sidik  jari  dan  garis-garis  halus  di telapak  tangan  terbentuk  pada  bulan  keempat saat janin masih dalam kandungan.  Dengan kata lain,  pola  perilaku  dari    janin  dalam  kandungan tercermin  pada  garis  telapak.  Dalam  jurnal tersebut  membahas  perancangan  sistem  yang membantu dalam memprediksi  rincian palmistry dengan  memindai  gambar  telapak  tangan  dan kemudian  menerapkan  konsep  pengolahan  citra untuk  memprediksi  marakter  dan  kehidupan seseoarang berbasis  palmistry pengguna.

## SEJARAH PALMISTRY
Sejak  zaman  purba,  metode  pembacaan  garis telapak  tangan  sudah  terkenal  dan  menjadi bagian  dari  kehidupan  salah  satu  sejarah  yang ditemukan  di  dinding  gua  prasejarah  di  prancis dan spanyol yang sampai  saat ini  masih  menjadi bahan  analisis.  Hal  ini  menujukan  bahwa  sejak zaman purba pun masyarakat sudah mengetahui bahwa  telapak  tangan  banyak  menceritakan berbagai hal tentang manusia. Banyak  versi  yang  mengatakan  bahwa  dari sejarahnya, ilmu divination, peramalan, palmistry,  ataupun  seni  pembacaan  itu  berasal dari  India.  Istilah  Palmistry  atau  chriromancy atau  cheiromancy  berasal  dari  Yunani  (cheir, ”hand”  ;  manteia,  ”divination”)  yang  artinya  seni dan  pemahaman  tantang  cara  mengenali  dan membaca garis telapak tangan. Palm reading atau secara ilmiah lebih terkenal dengan analisis garis telapak tangan atau disebut dengan chirlohy

## PALMISTRY
Secara  umum  pola  garis  telapak  tangan  manusia seperti terlihat pada gambar berikut:

## Gambar 1. Pola Garis Tangan
Grid Line of Venus Tanpa garis Pengendalian emosi yang baik, calm personality Pendek Pengertian, sangat menyadari perasaan orang lain Pudar atau rusak Sangat Sensitif Via Lasciva (Milky Way) Sangat Jelas Tak kenal lelah, mudah bosan Sangat jelas dan Panjang Seorang pembicara yang fasih tentang moralitas Rascettes (Bracelets) Pararel dan Bersih Kesehatan, Kaya, hidup lama dan hidup damai. Hepatica (Line Of Health) Tanpa garis Kuat dan Sehat Terukir jelas Fisik yang lemah Bergelombang Pencernaan bermasalah Kabur Stamina kurang Line Of Mars (The Inner of Health) Jika ada Menopang kehidupan di waktu sakit atau bahaya Lines of Marriage Sangat Jelas Hubungan pernikahan atau sangat dekat. Banyaknya garis mengindikasikan jumlah hubungan yang terjalin. Kurang Jelas Mengindikasikan ketidak romantisan Panjang dan tajam Hubungan yang baik dan lama Rusak A divorce or separation Garis ganda Menjalin hubungan 2 orang dalam waktu yang sama Child Lines Jika ada Status pernikahan. Jumlah garis mengindikasikan berapa
banyak anak.
Tabel 1. Arti pola garis telapak tangan

## PENGOLAHAN CITRA DIGITAL
Image  Processing  atau  yang  biasa  kita  kenal dengan  istilah  pengolahan  citra  digital  adalah salah  satu  bidang  tersendiri  yang  cukup berkembang sejak  orang  mengerti  bahwa komputer  tidak  hanya  dapat  mengangani  data teks, tetapi juga data citra.

## Gambar 2. Proses Pengolahan Citra
Pengolahan  citra  berkutat  pada  usaha untuk memanipulasi citra/gambar yang telah ada menjadi gambar lain dengan menggunakan  suatu algoritma  atau  teknik  tertentu.  Teknik  – teknik pengolahan  citra  biasanya  digunakan  untuk melakukan  transformasi  dari  satu  citra  ke  citra yang  lain,  Sementara  tugas  perbaikan  informasi terletak  pada  manusia  melalui  penyusunan algoritmanya.
Bidang  ini  meliputi  penajaman  citra,  penonjolan fitur tertentu dari suatu citra, kompresi citra dan koreksi citra yang tidak fokus atau kabur dan lain - lain. Algoritma pengolahan citra sangat berguna pada awal perkembangan sistem visual, biasanya digunakan  untuk  menajamkan  atau  mengambil informasi yang terkandung pada suatu citra. Pengolahan citra digital sangat erat hubungannya dengan pengenalan pola atau Pattern Recognition,  yaitu  suatu  proses  atau  rangkaian pekerjaan  yang  bertujuan  mengklarifikasikan data numerik dan simbol. Dimana dengan pattern recognition ini, kita dapat mengenali suatu benda dengan mengekstraksi ciri dari benda tersebut. Citra adalah gambar dua dimensi yang dihasilkan dari  gambar  analog  dua  dimensi  yang  kontinus menjadi gambar diskrit melalui proses sampling. Gambar  analog  dibagi  menjadi  N  baris  dan  M kolom  sehingga  menjadi  gambar  diskrit. Persilangan  antara  baris  dan  kolom  tertentu disebut  dengan  piksel.  Contohnya  adalah gambar/titik  diskrit  pada  baris  n  dan  kolom  m disebut dengan piksel [n,m]. Berikut gambar yang menerangkan letak titik  koordinat pada citra.
Gambar 3. Koordinat pada Citra.
Sejak  zaman  purba,  metode  pembacaan  garis telapak  tangan  sudah  terkenal  dan  menjadi bagian  dari  kehidupan  salah  satu  sejarah  yang ditemukan  di  dinding  gua  prasejarah  di  prancis dan spanyol yang sampai saat ini  masih menjadi bahan  analisis.  Hal  ini  menujukan  bahwa  sejak zaman purba pun masyarakat sudah mengetahui bahwa  telapak  tangan  banyak  menceritakan berbagai hal tentang manusia.

## PENAJAMAN CITRA (IMAGE SHARPENING)
Operasi  penajaman  citra  bertujuan  memperjelas tepi  pada  objek  di  dalam  citra.  Operasi penajaman  dilakukan  dengan  melewatkan  citra pada  penapis  lolos-tinggi  (high-pass  filter). Penapis  lolos-tinggi  akan  meloloskan  atau memperkuat komponen yang berfrekuensi tinggi (misalnya  tepi  atau  pinggiran  objek)  dan  akan menurunkan komponen berfrekuensi rendah. Hasil akhir dari penajaman citra adalah pinggiran objek  terlihat  lebih  tajam  dibandingkan sekitarnya.  Selain  untuk  mempertajam  gambar, penapis  lolos-tinggi  (high-pass  filter)  juga digunakan  untuk  mendeteksi  keberadaan  tepi (edge  detection).  Dalam  hal  ini,  pixel-pixel  tepi ditampilkan  lebih  terang  sedangkan  pixel-pixel bukan tepi dibuat gelap.

## PENGENALAN POLA
Pengenalan  pola  yaitu mengelompokkan data  numerik  dan  simbolik  (termasuk  citra) secara  otomatis  oleh  komputer.  Tujuan pengelompokkan  adalah  untuk  mengenali  suatu objek  di  dalam  citra.  Manusia  bisa  mengenali objek  dilihatnya  karena  otak  manusia  telah belajar  mengklasifikasi  objek-objek  di  alam sehingga  mampu  membedakan  suatu  objek dengan  objek lainnya. Kemampuan sistem  visual manusia inilah yang dicoba ditiru oleh komputer. Komputer menerima masukan berupa citra objek yang  akan  diidentifikasi,  memproses  citra tersebut,  dan  memberikan  keluaran  berupa deskripsi objek di dalam citra.

## Gambar 4. Pengenalan Pola Citra PENDETEKSI TEPI  (EDGE DETECTION)
Operasi  penajaman  citra  bertujuan  memperjelas tepi  pada  objek  di  dalam  citra.  Operasi penajaman  dilakukan  dengan  melewatkan  citra pada  penapis lolos-tinggi  (high-pass  filter). Penapis  lolos-tinggi  akan  meloloskan  atau memperkuat komponen yang berfrekuensi tinggi (misalnya  tepi  atau  pinggiran  objek)  dan  akan
menurunkan  komponen  berfrekuensi  rendah. Pendeteksi Tepi (Edge Detection) citra  bertujuan untuk  mengidentifikasi  parameter-parameter yang  diasosiasikan  dengan  ciri  (feature)  dari objek  di  dalam  citra,  untuk    selanjutnya parameter tersebut digunakan dalam menginterpretasi  citra.  Analisis  citra  pada dasarnya terdiri dari tiga tahapan, yaitu ekstraksi ciri    (feature  extraction),  segmentasi,  dan klasifikasi.
Pendeteksian  tepi  merupakan  langkah  pertama untuk  melingkupi    informasi  di  dalam  citra.
Pendeteksian tepi digunakan untuk mempertajam  garis  batas  suatu  daerah  atau objek  di  dalam  citra.  Salah satu  teknik  atau metode  dalam  pendeteksian  tepi  adalah  metode Canny.
Dalam  penelitian  ini  digunakan  metode  canny, karena  memiliki  beberapa    kelebihan    dalam mengekstrak    tepian    dengan    kebebasan pemilihan  parameter  yang  digunakan.  Canny edge detector ditemukan oleh Marr dan Hildreth yang  meneliti  pemodelan    persepsi    visual manusia.    Dalam    memodelkan    pendeteksi  tepi, dia  menggunakan  ideal  step  edge,  yang direpresentasikan  dengan  fungsi  Sign  satu dimensi.
Ada  beberapa  kriteria  pendeteksi  tepian  paling optimum    yang      dapat  dipenuhi  oleh  metode Canny, yaitu : Mendeteksi dengan baik (kriteria deteksi)
Kemampuan  untuk  meletakkan  dan  menandai semua  tepi  yang  ada  sesuai  dengan    pemilihan parameter-parameter konvolusi yang dilakukan.  Sekaligus    juga    memberikan fleksibilitas    yang    sangat    tinggi    dalam    hal menentukan tingkat deteksi ketebalan tepi sesuai yang diinginkan.
Melokalisasi dengan baik (kriteria lokalisasi) Dengan  canny  dimungkinkan  dihasilkan  dengan jarak minimum antara tepi yang dideteksi dengan tepi yang aslinya Respon dengan jelas (kriteria respon) Hanya ada  satu  respon  untuk  tiap  tepi.  Sehingga mudah  dideteksi  dan  tidak  menimbulkan kerancuan pada pengolahan citra selanjutnya Probabilistic Neural Network Jaringan syaraf probabilistik atau probabilistic neural network (PNN), diperkenalkan oleh D.F Specht pada tahun 1988 sebagai jaringan syaraf tiruan dengan 3 lapisan tersembunyi setelah lapisan masukan (input layer), yaitu: lapisan pola (pattern layer), lapisan penjumlahan (summation layer), lapisan keluaran (output layer) dan bersifat feed-forward, dieksekusi dengan satu kali proses (one pass).
PNN menyediakan suatu solusi yang umum untuk permasalahan  penggolongan  pola  dengan  suatu pendekatan  yang  dikembangkan  di  dalam
statistika  yang  disebut  dengan  penggolongan bayes.  Teori  bayes  dikembangkan  pada  tahun 1950,  mempertimbangkan  kemungkinan  relatif dari  kejadian  dan  menggunakan  informasi  lain yang  telah  tersedia  sebelumya.  PNN  juga menggunakan parzen estimators yang dikembangkan untuk membangun fungsi kerapatan  probabilitas  (probability  density function) yang diperlukan oleh teori bayes. Kelebihan  algoritma  PNN  adalah  kemudahan yang  diberikan  untuk  memodifikasi  jaringan ketika dilakukan  penambahan atau  pengurangan data  pelatihan  yang  digunakan.  Kelemahan algoritma  PNN  adalah  terjadinya  peningkatan penggunaan ruang  memori komputer dan waktu komputasi  ketika  penggunaan  data  pelatihan bertambah  besar  karena  semua  data  pelatihan harus dimasukkan ke dalam algoritma PNN. Kerja  PNN  didasarkan pada  perhitungan  nilai fungsi  kepekatan  peluang  (f1(x))  untuk  setiap data  vektor.  Fungsi  (f1(x))  merupakan  fungsi pengambilan  keputusan  Bayes  (g1(x)),  untuk data  vektor  x  dan  xij  yang  telah  dinormalisasi. Persamaan  fungsi  f1(x)  atau  g1(x),  sebagai berikut:
Keterangan: T : Transpose I : Jumlah kelas J : Jumlah pola xij : Vektor pelatihan ke j dari kelas i X : Vektor pengujian Mi : Jumlah vektor pelatihan dari kelas i ρ : Dimensi vektor x σ : Faktor penghalus (standar deviasi) Sampel data untuk data pelatihan tidak sama dengan sampel data untuk data pengujian PNN. posisi node-node yang dilakukan dalam PNN setelah lapisan input adalah:
Node lapisan pola ( Pattern Layer ), digunakan 1 node pola untuk setiap data pelatihan yang digunakan. Setiap node pola merupakan perkalian titik ( dot product ) dari vektor masukkan x yang akan diklasifikasikan dengan vektor bobot xij yaitu Zi = x . xij, kemudian dilakukan operasi non-linier terhadap Zi sebelum menjadi keluaran yang akan mengaktifkan lapisan penjumlahan, operasi non-linier yang akan digunakan exp[(Zi – 1)/ 2], dan bila x dan xij dinormalisasi terhadap panjang vektor maka persamaan yang digunakan untuk lapisan pola, adalah:
Node lapisan penjumlahan (Summation
Layer), menerima masukkan dari node lapisan pola yang terkait dengan kelas yang ada. Persamaan yang digunakan untuk lapisan ini, adalah:
Node lapisan Keluaran (Output Layer), menghasilkan keluaran biner (0,1) dan hanya mempunyai variabel bobot tunggal Ck. Ck dihitung dengan menggunakan persamaan:

## PENAJAMAN CITRA (IMAGE SHARPENING)
Operasi penajaman citra bertujuan memperjelas tepi pada objek di dalam citra. Operasi penajaman dilakukan dengan melewatkan citra pada penapis lolos-tinggi (high-pass filter). Penapis lolos-tinggi akan meloloskan atau memperkuat komponen yang berfrekuensi tinggi (misalnya tepi atau pinggiran objek) dan akan menurunkan komponen berfrekuensi rendah.

## PEMBAHASAN
Sistem yang dibangun untuk melakukan prediksi karakteristik manusia melalui pengenalan pola garis telapak tangan ini menggunakan metode Probabilistic Neural Network.

## DATASET KARAKTER MANUSIA
Tabel-tabel  utama yang digunakan untuk proses pelatihan adalah tabel pola garis tangan dan tabel karakter manusia. Tabel Pola Garis Tangan.
Tabel pola garis tangan dibentuk hari hasil praprocessing melalui input data pola garis telapak tangan dan  karakter manusia.
Berikut adalah struktur field yang terdapat dalam tabel pola garis tangan. Field Keterangan ID Nomor Urut Pola_garis Pola garis telapak tangan hasil dari praprocesing Karakter1 Grid Line of Venus Karakter2 Via Lasciva Karakter3 Line of Mars Karakter4 Hepatical (Line of Health) Karakter5 Child Line Karakter6 Line of Mariage Tabel 2. Tabel Pola Garis Tangan Tabel Karakter Manusia digunakan untuk menyimpan data karakter manusia hasil analisa palmistry. Berikut adalah struktur field yang terdapat dalam tabel karakter manusia. Field Keterangan ID Nomor Urut Karakter Karakter Manusia hasil analisa palmistry Tabel 3. Tabel Karakter Manusia

## DESAIN SISTEM
System akan dibangun untuk mengenali pola garis tangan dapat menggunakan berbagai metode yang sudah teruji kehandalannya seperti jaringan syaraf tiruan. Tahapan proses dalam system dapat dilihat pada gambar 5 dimana proses yang dilalui adalah sebagai berikut:

## Gambar 5. Diagram Blok Sistem

## Gambar 6. Flowchart Sistem

## Scan gambar
Proses pengambilan citra merupakan proses digitalisasi dari gambar analog menjadi citra digital. Pengambilan citra dalam proses ini menggunakan webcam pada laptop atau notebook. Berikut adalah aplikasi antar muka untuk pengambilan citra telapak tangan.
Gambar 7. Antarmuka aplikasi pengambilan citra
Gambar 8. Contoh Citra Telapak Tangan Pada proses ini  akan dibangun data-data masukan berupa format file  gambar yang berekstension .BMP dengan ukuran 240 x 270 pixel beserta karakteristik subyek hasil analisa para ahli palmistry untuk keperluan proses pelatihan (training). Format BMP diambil karena citra yang dihasilkan lebih baik daripada citra dalam format lain dan citra dalam format BMP umumnya tidak dimampatkan sehingga tidak ada informasi yang hilang.

## Perbaikan citra
Dalam proses ini kualitas citra gambar diperbaiki sehingga citra gambar dapat digunakan untuk aplikasi lebih lanjut, misalnya untuk aplikasi pengenalan (recognition) obyek didalam citra gambar tersebut. Yang dimaksud dengan perbaikan citra gambar adalah proses mendapatkan citra gambar yang lebih mudah diinterpretasikan oleh mata manusia. Perbaikan kualitas citra (image enhancement) pada dasarnya adalah manipulasi, yang dilakukan pada sebuah citra untuk suatu keperluan yang spesifik, dengan memanfaatkan aspek-aspek sistem penglihatan manusia.
Grayscale Citra hasil capture dari webcam dalam bentuk
RGB, selanjutnya diubah dalam mode grayscale sebelum memasuki proses selanjutnya.
Pengolahan Citra Digital Pengambilan gambar telapak tangan Pengenalan Citra Telapak tangan mulai Selesai Hasil Pengenalan Citra Telapak Tangan

## Gambar 9. Citra Grayscale

## Penajaman Citra
Penajaman citra bertujuan untuk memperjelas tepi di dalam citra. Operasi yang digunakan untuk penajaman citra adalah HPF (High Pass Filter). Citra yang telah didapat dari proses input data citrakemudian dilakukan penajaman citra (Sharpening) agar gambar lebih terlihat tajam dan memudah proses pengolahan citra dan proses probabilistic neural network.

## Gambar 10. Citra Hasil Penajaman

## Segmentasi
Langkah selanjutnya melakukan segmentasi terhadap citra dengan tujuan mengambil bagian/daerah citra untuk kepentingan analisa
dan prediksi.
Via Lasciva Line of Mars Hepatical (Line of Health) Child Line Grid Line of Venus Line of Mariage Gambar 11. Segmentasi Citra Telapak Tangan Deteksi Tepi, Garis dan warna
Citra Telapak tangan yang telah melalui proses perbaikan, penajaman dan segmentasi diubah menjadi grayscale kemudian dilakukan penajaman (Sharpenning) agar kualitas citra yang didapat lebih baik dan pola garis telapak tangan akan lebih mudah diidentifikasi. Citra garis telapak tangan yang telah dipertajam kemudian dicari ciri dari citra tersebut menggunakan deteksi tepi. Dalam hal ini penulis menggunakan deteksi tepi canny. Setelah ciri didapatkan kemudian dimasukkan ke dalam jaringan syaraf tiruan untuk dilatih dan diuji untuk mengenali pola telapak tangan.

## Gambar 12. Citra Hasil Deteksi Tepi

## Ekstraksi Fitur
Dalam proses ini dilakukan ekstraksi fitur khusus seperti Via Lasciva, Line of Mars,  Hepatical (Line of Health), Grid Line of Venus,  Line of Mariage dan Child Line dari citra.
Subyek K1 K2 K3 K4 K5 K6 1 1 1 1 1 2 2 2 1 2 1 1 1 2 3 1 1 1 1 1 2 4 1 2 1 1 3 2 Tabel 4. Hasil Ekstraksi Fitur Ekstraksi fitur dilakukan terhadap 10 subyek telapak tangan yang masing-masing   subyek diambil 3 data citra telapak tangan. Kolom K1 mewakili Grid Line of Venus yang memiliki nilai 1:tanpa garis, 2:pendek dan  3:pudar. Kolom K2 mewakili Via Lasciva dengan nilai 1:tidak tampak,
2:tampak jelas, 3:jelas dan panjang. Kolom K3 untuk Hepatical (Line of Health) dengan nilai 1:tanpa garis, 2:terukir jelas, 3: bergelombang dan 4:kabur. Kolom K4 untuk Line of Mars yang bernilai 1:tidak ada dan 2:ada. KOlom K5 mewakili Line of Mariage dengan nilai 1:tidak tampak, 2:jelas, 3: kurang jelas, 4:tajam an panjang,  5:rusak dan 6:garis ganda. Kolom K6 mewakili Cild Line dengan nilai 1:tidak tampak dan 2:tampak.
Pelatihan dan Pengujian Tahap pelatihan ini bertujuan untuk mengambil ciri dari masing-masing citra yang akan digunakan untuk membentuk model jaringan. Pada tahapan ini didapatkan 30 citra telapak tangan dari 10 subyek yang masing-masing diambil 3 data citra telapak tangan yang akan dilatih untuk proses pengelompokan.
Pada tahap pelatihan beberapa macam citra garis telapak tangan yang telah tersimpan dalam database akan dilatih untuk membentuk model jaringan. Hasil akhir dari pelatihan ini adalah output targetnya, setelah kita mendapat output target maka kita sudah bisa melakukan pengujian terhadap data citra garis telapak tangan tersebut.
Subyek K1 K2 K3 K4 K5 K6 1-1 2 1 1 1 2 2 1-2 2 1 1 1 2 2 1-3 2 1 1 1 2 2 2-1 2 2 1 1 1 2 2-2 2 2 1 1 1 2 2-3 2 2 1 1 1 2 3-1 2 1 1 1 1 2 3-2 2 1 1 1 1 2 3-3 2 1 1 1 1 2 4-1 3 2 1 1 3 2 4-2 3 2 1 1 3 2 4-3 3 2 1 1 3 2 5-1 2 1 3 1 1 2
5-2 2 1 3 1 1 2 5-3 2 1 3 1 1 2 6-1 4 1 1 1 2 2 6-2 4 1 1 1 2 2 6-3 4 1 1 1 2 2 7-1 2 1 1 1 2 2 7-2 2 1 1 1 2 2 7-3 2 1 1 1 2 2 8-1 4 1 1 1 1 2 8-2 4 1 1 1 1 2 8-3 4 1 1 1 1 2 9-1 3 1 1 1 1 2 9-2 3 1 1 1 1 2 9-3 3 1 1 1 1 2 10-1 4 2 4 1 3 2 10-2 4 2 4 1 3 2 10-3 4 2 4 1 3 2

## Tabel 5. Hasil Pelatihan
Tahap pengujian bertujuan untuk mengetahui model jaringan yang sudah terbentuk apakah sesuai dengan hasil yang diharapkan atau tidak. Citra garis telapak tangan yang sudah diuji akan mendapatkan pengujian sekali lagi dari hasil model jaringan yang sudah terbentuk.
Pada tahap ini penulis mengambil 10 subyek secara acak dari data citra telapak tangan yang sudah ada. Tabel berikut menunjukkan hasil pengujian yang telah dilakukan terhadap citra telapak tangan. Subyek Hasil Uji K1 K2 K3 K4 K5 K6 1-3 2 1 1 1 2 2 2-2 2 2 1 1 1 2 3-1 2 1 1 1 1 2 5-2 2 1 3 1 1 2 5-3 2 1 3 1 1 2 6-1 4 1 1 1 2 2 8-1 4 1 1 1 1 2 8-2 4 1 1 1 1 2 9-2 3 1 1 1 1 2 10-1 4 2 4 1 3 2 Tabel 6. Hasil Pengujian Subyek Akurasi Pengujian (%) K1 K2 K3 K4 K5 K6 1 100 100 100 100 100 100
2 100 100 100 100 100 100 3 100 100 100 100 100 100 5 100 100 100 100 100 100 6 100 100 100 100 100 100 8 100 100 100 100 100 100 9 100 100 100 100 100 100 10 100 100 100 100 100 100

## Tabel 6. Akurasi Pengujian
Setelah sampel data selesai dilakukan pengujian dengan data pelatihan dan mendapatkan hasil yang diharapkan maka aplikasi sudah dapat digunakan untuk mengenali pola citra garis telapak tangan yang baru.

## Hasil Deteksi
Menampilkan hasil deteksi berupa deskripsi pola yang paling tepat atau mendekati dengan pola obyek Citra.

## Gambar 13. Antarmuka Prediksi Karakter Manusia

## PENUTUP
Dari hasil pelatihan dan pengujian pada citra pola garis tangan menggunakan metode  Probabilistic Neural Network dapat diambil kesimpulan sebagai berikut:
Setiap citra pola garis telapak tangan dapat diketahui karakter pemilik dari pola garis telapak tangan tersebut. Pembacaan karakteristik pola garis telapak tangan dapat dilakukan dengan cepat, akurat dan mudah melalui sistem dengan menggunakan Probabilistic Neural Network.

## DAFTAR PUSTAKA
Hardik Pandit, Dr. D M Shah. 2011.Application of Digital Image Processing and Analysis in Healthcare Based on Medical Palmistry. International Conference on Intelligent Systems and Data Processing (ICISD).
Aditya K Navpat,  Rahul Mukherjee,  Rahul Mukherjee,  Sumeet Gupta , 2012.
Application of Prediction Software in Palmistry. MPGI National Multi Conference http://www.dixie.edu/com/icl/File/disipline s/PALMISTRY%20ORIGINS%20AND%2 0HISTORY%202011.pdf
Anonymous.1983. “Predicting Your Future”,  Balantine Books, United State of America
Munir, Rinaldi. Pengolahan Citra Digital dengan Pendekatan Algoritmik. Penerbit : INFORMATIKA. Bandung : 2004.

## PERANCANGAN MEDIA BELAJAR INTERAKTIF BERBASIS WEB MENGGUNAKAN METODE PROMETHEE Adi Pratomo
Politeknik Negeri Banjarmasin e-mail : adiprtm@gmail.com

## ABSTRAK
Media pembelajaran interaktif berbasis web yang didukung dengan basis data, merupakan salah satu alternatif yang dapat digunakan sebagai salah satu alternatif metode belajar yang efektif. Media pembelajaran interaktif dikembangkan menggunakan Flash sehingga memiliki tampilan dan animasi yang lebih interaktif. Dukungan basis data dalam media belajar ini akan memudahkan sistem dalam mengelola dan menyimpan data.
Media pembelajaran interaktif berbasis web ini terdiri dari: materi pembelajaran, audio dan evaluasi pembelajaran. Siswa harus menuntaskan evaluasi pembelajaran bab materi sebelumnya dengan batas nilai tertentu agar dapat melanjutkan ke materi berikutnya. Proses perhitungan evaluasi menggunakan metode PROMETHEE, salah satu dari sistem pendukung keputusanyang menyelesaikan masalah multikriteria. Dengan PROMETHEE, pengguna dapat  membuat skala tersendiri dan memungkinkan pengguna untuk langsung menggunakan data masalah dalam sebuah tabel multikriteria sehingga perhitungannya cepat dan sederhana. Multimedia ini diimplementasikan pada mata pelajaran bahasa inggris yang dibagi menjadi 3tingkatan. Hasil evaluasi setiap tingkatan akan disimpan di server basis data yang menggunakan MySQL. Koneksi antara Flash dengan MySQL dilakukan menggunakan script PHP melalui jaringan intranet lokal.
Pada evaluasi tingkat I, seluruh siswa dapat lulus. Pada evaluasi tingkat II sebanyak 92,3% siswa dapat lulus dan sebanyak7,7% tidak lulus. Pada evaluasi tingkat III 76,92% siswa dapat lulus dan 23,08% siswa tidak lulus. Presentase tersebut didapat dari nilai Minimal, yakni nilai 70.Proses penyimpanan dan pengolahan data melalui server MySQL dapat berjalan dengan baik antara aplikasi Flash dengan MySQL menggunakan script PHP, dimana proses tersebut berjalan pada jaringan intranet.
Katakunci :multimedia pembelajaran interaktif, flash,promethee, web

## ABSTRACT
Web -based interactive learning media which is supported by a data base , is one of the alternative that can be used effectively as a method of learning. Interactive learning media has been developed using Flash to make the appereance and the animation seem attractively. The supported database in this learning media will help the system to manage and store the data easily.
Web -based interactive learning media consists of ; learning materials , audio and evaluation of learning . The learners must complete the evaluation of previous learning materials with a certain value limitation in order to continue to the next materials. The calculation process of evaluation used PROMETHEE method , as one of the support systems that solve the problem of multi-criteria decision . By using PROMETHEE , the users can create their own scale and allows them to use the data directly in a table multicriteria problem so that the calculation is fast and simple . This multimedia is implemented on English subject which is divided into 3 levels. Each level of evaluation results will be stored on a server that uses MySQL database . The connection between Flash and MySQL is done by using PHP script via a local intranet. At the first level of evaluation , all students might be passed. At the second level of evaluation;  92.3 % students might be passed and 7.7 % students were failed. At the third level of evaluation; 76.92 % students might be passed and 23.08 % of students were failed . That percentage result is obtained from a minimum value of 70. The process of storing and processing data through MySQL server may run well since the application using Flash applications with MySQL using PHP script , which is running in intranet network.
Keyword : interactive learning multimedia, flash,promethee, web

## PENDAHULUAN
Perkembangan teknologi selalu membuat hidup manusia makin praktis yang berakibat pada sangat pentingnya peranan teknologi saat ini.Teknologi tidak hanya terbatas pada perangkat keras namun juga pada perangkat lunak, mulai dari aplikasi untuk pemrograman sampai aplikasi untuk multimedia. Multimedia dapat dikatakan suatu bentuk baru dalam pembuatan program-programkomputer denganpenggabungan lebih dari suatu media. Menurut Rosch:“Multimedia adalah kombinasi dari komputer dan video”; Menurut Robin dan Linda: “Multimedia merupakan alat yang dapat menciptakan presentasiyang dinamis dan interaktif yang mengkombinasikan teks, grafik, animasi, audio, dan gambarvideo” [Suyanto, 2004].
Salah satu inovasi yang dapat diciptakan menggunakan multimedia adalah media pembelajaran interaktif yang memanfaatkan teknologi komputer. Media pembelajaran interaktif akan lebih efektif dalam menyampaikan materi kepada siswa karena siswa akan lebih aktif dalam berinteraksi dengan media pembelajaran interaktif tersebut untuk memperoleh informasi yang ada di dalamnya.
Selain itu, media pembelajaran interaktif bisa dibuat dalam bentuk animasi yang dapar menarik minat siswa agar tidak bosan dalam menerima materi.
Untuk mengetahui hasil pembelajaran maka perlu dilakukan evaluasi.Salah satu metode yang dapat dipergunakan untuk melakukan evaluasi adalah metode PROMETHEE.Dengan PROMETHEE, pengguna dapat  membuat skala tersendiri dan memungkinkan pengguna untuk langsung menggunakan data masalah dalam sebuah tabel multikriteria sehingga perhitungannya cepat dan sederhana. Hasil evaluasi merupakan salah satu data yang penting dalam bidang pendidikan.Untuk mengatur pengelolaan data dengan baik maka dibutuhkan suatu metode penyimpanan data.Media pembelajaran interaktif ini dikembangkan menggunakan Adobe Flash CS 4, PHP dan MySQL sebagai media penyimpanan data.
Berdasarkan padapermasalahan tersebut   diatas, maka   rumusanmasalahnya adalahbagaimana perancangan media belajar interaktif berbasis web menggunakan metode PROMETHEE.Adapun
batasan masalah dalampenelitian iniadalahsebagaiberikut:
1. Dalampenelitianinimetodeyang digunakan PROMETHEE . 2. Penelitiandanpengambilandata dilakukan di Sekolah Dasar. 3. Implementasi perancangan media interaktif berbasis web menggunakan AdobeFlash CS 4, PHP dan MySQL. Tujuandari penelitianiniadalah untuk melakukan perancangan dan implementasimedia belajar interaktif berbasis web menggunakan metode PROMETHEE .

## KAJIAN TEORI
Kajian teori dalam penelitian ini meliputi teori multimedia pembelajaran interaktif, php , mysql , promethee .
Multimedia Pembelajaran Interaktif Multimedia pembelajaran interaktif dapat diartikan sebagai program aplikasi ( software ) yang terdiri dari berbagai unsur media seperti teks, grafis, foto, animasi, video, dan suara yang disajikan interaktif untuk keperluan pembelajaran. Secara umum manfaat yang dapat diperoleh adalah proses pembelajaran lebih menarik, lebih interaktif, jumlah waktu mengajar dapat dikurangi, kualitas belajar siswa dapat ditingkatkan dan proses belajar mengajar dapat dilakukan di mana dan kapan saja, serta sikap belajar siswa dapat ditingkatkan [2] .

## PHP
PHP ( Hypertext Preeprocesor) merupakan bahasa yang hanya dapat berjalan pada server yang hasilnya dapat ditampilkan pada klien.PHP adalah bahasa program yang berbentuk script yang diletakkan di dalam server web .Sistem database yang telah didukung oleh PHP,seperti oracle, mySQL, MySQL, Solid, PostgresSQL.

## PROMETHEE
PROMETHEE ialah singkatan dari Preference Ranking Organization Method for Enrichment Evaluation .PROMETHEE adalah suatu metode penentuan urutan (prioritas) dalam analisis multikriteria.Menurut Sawicki dalam Mangkusubroto dan Listriani [3] , proses analisis kebijakan membutuhkan adanya kriteria sebelum memutuskan pilihan dari berbagai alternatif yang ada.Kriteria adalah definisi masalah dalam bentuk yang konkret dan kadang-kadang dianggap sebagai sasaran yang akan dicapai. Multikriteria berarti banyak kriteria.Dalam analisis pengambilan keputusan kriteria majemuk, setiap hubungan preferensi antara alternatif dibandingkan hasil antara lebih disukainya suatu alternatif (P-prefer), tidak berbeda (I-indifferent), dan tidak dapat dibandingkan (R-Incomparability).Secara garis besar, tujuan dari PROMETHEE ialah mencari alternatif terbaik dalam suatu kasus.
PROMETHEE mengurutkan ranking dari semua
alternatif dari 1, 2, 3, ..n dengan n adalah jumlah alternatif. Ranking 1 merupakan alternatif terbaik [3].
Perangkat Lunak (Software) Perangkat lunak yang dipergunakan: Adobe Flash CS4 Adobe Dreamweaver CS4 Xampp MySQL

## HASIL PENELITIAN

## Tahap Analisis
Analisis pengembangan sistem ini diperoleh melalui wawancara dan observasi dimana ditemukan beberapa data dan fakta yang akan dijadikan sebagai acuan pada tahap selanjutnya. Sistem pembelajaran yang didapatkan oleh siswa selama disekolah saat inidianggap kurang efektif, dimana hal ini disebabkan karena kurangnya motivasi siswa. Untuk mendukung keberhasilan siswa dalam pelajaran tersebut maka akan dikembangkan suatu media pembelajaran yang dapat diakses siswa kapanpun dan dimanapun. Metode yang digunakan dalam proses belajar mengajar saat ini adalah metode latihan (drill) yaitu Suatu teknik dalam pendidikan dan pengajaran dengan jalan melatih anak-anak terhadap bahan pelajaran yang sudah diberikan. Pengajar memberikan materi-materi kepada murid.
Kemudian Materi-materi tersebut diajarkan kepada murid satu persatu. Setelah itu Guru akan memberikan latihan apabila di setiap materinya telah dimengerti oleh murid. Selanjutnya pengajar memberikan nilai kepada murid dari hasil latihan yang telah dilakukan

## Analisa Kebutuhan Fungsional
Tujuan dari analisis kebutuhan sistem yaitu memahami dengan sebenar-benarnya kebutuhan dari sistem baru dan mengembangkan sebuah sistem yang mewadahi kebutuhan tersebut atau memutuskan bahwa sebenarnya pengembangan sistem baru tidak dibutuhkan. Analisa Kebutuhan Fungsional ( Functional Requirement ) merupakan analisa yang berisi proses-proses yang harus dilakukan oleh sistem dan informasi-informasi yang harus ada di dalam sistem. Berdasarkan analisa yang dilakukan, maka diperoleh analisa kebutuhan sebagai berikut:
1. Materi pembelajaran berfungsi sebagai bahan bacaan  untuk  siswa  sehingga  siswa  tersebut dapat  menguasai  materi  pelajaran.  Model pembelajaran yang digunakan
dalam
multimedia  ini berupa  pengenalan  huruf, warna dan  obyek dalam bahasa inggris. Materi pembelajaran dilengkapi dengan animasi sehingga diharapkan dapat meningkatkan motivasi siswa dalam memahami materi. Multimedia interaktif ini dilengkapi dengan musik dan suara untuk lebih memudahkan siswa dalam memahami materi.
Aplikasi multimedia interaktif ini memberikan skor atau nilai yang diperoleh penguna setelah menyelesaikan evaluasi tiap tingkatan.
Materi dikelompokkan dalam empat tingkatan, dimana untuk melanjutkan ke tingkat berikutnya seorang siswa harus lulus terlebih dahulu dalam evaluasi pada setiap tingkatan.Untuk menerapkan hal tersebut, maka diterapkan sistem verifikasi nilai untuk setiap akses masuk ke tingkat tertentu.
Nilai hasil evaluasi setiap tingkat per siswa disimpan pada suatu basis data yang berada pada web server.
Maka solusi untuk permasalahan tersebut adalah media pembelajaran melalui web pada jaringan lokal. Metode yang digunakan untuk mengembangkan evaluasi pembelajaran  ialah dengan  menggunakan  PROMETHEEyang merupakansalahsatumodeldariSistempendukung keputusan. Ada duaunsur   yang harus diketahuidalam permasalahan evaluasi pembelajaranini, kriteria dan alternatif.  Setelah mengadakan analisis, peneliti menyimpulkan sebagaiberikut: f1 = jawaban soal level 1 f2 = jawaban soal level 2 f3 = jawaban soallevel 3 f4 = jawaban soal level 4 f5 = waktu soal f6 = nilai kelulusan A1 = lulus A2 = tidak lulus Dimana f merupakan nilai nyata suatu kriteria, A merupakan sejumlah kumpulan alternative.

## TAHAP PERANCANGAN
EER Diagram
Gambar 1 : EER Diagram Aplikasi
Use Case Diagram
Gambar 2 : Use Case Aplikasi Struktur Menu Gambar 3 : Struktur Menu Aplikasi Keterangan: 1 = Intro Animasi pembuka 2 = Menu Berisi 5 sub menu yaitu : Alphabets and Numbers, Colors, Object, Test, Help 2a = Alphabets And Numbers 2a1 = Alphabets 2a2 = Numbers 2b = Colors 2b1 = Primary Colors 2b2 = Secondary Colors 2b3 = Other Colors 2b4 = All Colors 2c = Object 2c1 = Professions 2c2 = Things 2c3 = Animals 2c4 = Others 2d = Test 2d1 = Menu Test 2d2 = Test Level 1 2d3 = Test Level 2 2d4 = Test Level 3
2e = Help 2e1 = How To 2e2 = Contact us
Arsitektur Sistem
Gambar 4 : Arsitektur sistem Antarmuka untuk  admin  dan  guru dirancang  mirip  dengan  antarmuka  sebuah website.  Dimanaadmin  dan  guru  terlebih  dahulu harus  melakukan  login  untuk  masuk  ke  sistem. Setelah  admin  atau guru dapat masuk  ke sistem, Admin  dapat  melakukan  pengelolaan  user  dan pengelolaan  lainnya. Guru hanya dapat mengakses data siswa beserta nilai evaluasi. Antarmuka untuk siswa dirancang secara interaktif  menggunakan  adobe  flash.Materi- materi bahasa  inggris yang akan dipelajari siswa diletakkan  per-frame.  Setiap  tombol  menu  dapat aktif berurutan ketika pengguna menekan tombol next yang berada di bawah layar. Soal-soal yang dibuat untuk mengevaluasi  ketuntasan  belajar  siswa  untuk level  1,  2 dan3 masing-masing  ialah  15,  20,  30 soal.  Soal-soal  tersebut  dibuat  berdasarkan indikator  dari  materi  bahasa  inggris  yang  telah dibuat  sebelumnya.  Format  soal  berupa  pilihan ganda  dengan  pilihan  jawaban  sebanyak  4 pilihan.  Saat  pengguna  menekan  salah  satu pilihan  jawaban, maka  tampilan  akan  masuk  ke soal  selanjutnya.  Evaluasi  tersebut  memuat jawaban  tentang  seberapa  jauh  kemampuan siswa  tentang  huruf,  angka,  dan  obyek  dalam bahasa inggris.
Siswa  tidak  akan  mempunyai  hak  akses untuk  masuk  ke  level  selanjutnya  jika  ia  belum menuntaskan level sebelumnya. Untuk mengatasi masalah  ini,  maka  siswa  akan  diberikan  sebuah password acak yang diberikan setelah siswa lulus pada  evaluasi  pembelajaran  suatu  level.  Ada fasilitas  login  untuk  menghindari  contek- mencontek  password.  Data  user  dan  password (data  login), pasword  level  1, level 2  dan level 3 ditampung  dalam  sebuah  tabel  basis  data menggunakan  MySQL  Server.  File  flash  dan MySQL terhubung dengan menggunakan bantuan file php yang dipergunakan sebagai penghubung.

## TAHAP IMPLEMENTASI
Langkah pertama dalam tahap pengembangan ini ialah menerapkan perhitungan PROMETHEE ke dalam kasus penghitungan ketuntasan belajar pada multimedia ini.Tabel 1 ialah format pengisian nilai kriteria untuk masing-masing alternatif. Tabel 1 Format Pengisian Kriteria a Admin
Guru Siswa Web
A 1 f 1 = kolom jumlah jawaban benar untuk soal Level 1 A 2 f 1 = kolom jumlah jawaban salah untuk soal
Level 1
A 1 f 2 = kolom jumlah jawaban benar untuk soal Level 2 A 2 f 2 = kolom jumlah jawaban salah untuk soal Level 2 A 1 f 3 = kolom jumlah jawaban benar untuk soal
Level 3
A 2 f 3 = kolom jumlah jawaban salah untuk soal Level 3 A 1 f 4 = 1 jika waktu siswa ≥  waktu soal dan 0 jika waktu siswa ≤ waktu soal A 2 f 4 = 1jika waktu siswa ≤ waktu soal dan  0 jika waktu siswa ≥ waktu soal A 1 f 5 = 1 jika nilai siswa ≥ nilai kelulusan dan 0 jika nilai siswa ≤ nilai kelulusan A 2 f 5 = 1 jika nilai siswa ≤ nilai kelulusan dan 0 jika
nilai siswa ≥ nilai kelulusan.
Langkah berikutnya adalah mencari
selisih nilai masing-masing kriteria (d). Dari nilai d kemudian didapat nilai P(a,b) dan P(b,a) untuk setiap kriteria. Sehingga ada 6 P(a,b) dan 6 P(b,a).
Pada tipe preferensi kriteria ini, jika nilai d ≤ 0 maka P(a,b) = 0 dan P(b,a) = 1. Jika nilai d > 0, maka P(a,b) = 1 dan P(b,a) = 0. Lalu, dicari indeks preferensi multi kriteria menggunakan rumus:
Tujuan pembuat keputusan adalah menetapkan fungsi preferensi P i d an π untuk semua kriteria f i (i = 1,...k). Jika dihubungkan dengan kasus ini, maka k = 6. Setelah itu tinggal mencari leaving flow, entering flow, dan net flow .
Leaving flow : Ф +(a)=
Entering flow : Ф -(a)=
Net flow : Ф (a)= Ф +(a)– Ф -(a)
nmerupakanjumlahalternatif.Karenahanyaadadua alternatif, maka nilai-nilai untuk   masing-masing kolom leaving flow, enteringflow dan netflow dapatdilihatpada Tabel2
Tabel2Nilaileaving flow,enteringflow,dan netflow
A 1 A 2 Ф +(a) Ф -(a) Ф (a) A 1 - δ( a,b) δ( a,b) δ(b, a) δ( a,b) - δ(b, a) A 2 δ(b, a) - δ(b, a) δ( a,b) δ(b, a) - δ( a,b) δ(b, a) δ( a,b)
Setelahitu,tahapselanjutnyaialahtahapme mbuatmateribahasa inggris, membuatvideo pembelajaran bahasa inggris,membuatsoal- soal untuk setiaplevelevaluasi, pemasangan unsur- unsur multimedia, penulisan kodeprogram baik di flash maupun php, dan pengujian program.
Halaman Utama Media Belajar Submenu Alphabets and Numbers Submenu Colors
Submenu Object Krite ria Min Max Altern atif Tipe Preferen si Param eter A 1 A 2 f1 f2 f3 f4 f5 Max Max Max Max Max I I I I I - - - - -

## Submenu Test
Sebelum melakukan tes, siswa terlebih
dahulu harus melakukan Login.Apabila username dan password benar, maka siswa dapat mengikuti tes. Apabila username dan password tidak ditemukan di database maka siswa harus mengulangi proses login. Proses login ini pada dasarnya selain untuk menjaga keamanan, juga untuk mengaktifkan session seorang siswa. Apabila seorang siswa telah aktif maka
penyimpanan data jawaban tes dapat dilakukan pada database MySQL.
Setelah berhasil login, akan ditampilkan beberapa soal sesuai level. Untuk level 1 sebanyak 15 soal, level 2 sebanyak 20 soal dan level 3 sebanyak 30 soal. Agar siswa lebih terbiasa dengan pengucapan dalam bahasa inggris, dalam soal juga dilengkapi dengan suara yang secara otomatis akan dimainkan bila siswa menekan tombol.
Setelah siswa menyelesaikan semua soal dalam satu level, diakhir test akan ditampilkan hasil evaluasi. Semua jawaban dan nilai akhir
siswa dalam tes akan disimpan dalam database MySQL.

## Halaman Login Admin dan Guru
Halaman login untuk admin dan guru diakses menggunakan browser.Halaman yang ditampilkan pertama kali adalah halaman login. Berikut ini adalah tampilan hasil evaluasi nilai siswa yang mengikuti test.Tampilan tersebut diakses oleh guru maupun admin melalui browser dengan memilih menu Hasil evaluasi Nilai.

## TAHAP PENGUJIAN
Pengujian dilakukan dengan menggunakan sampel kelas III yang berisi 26 siswa SD Muhammadiyah 8 Banjarmasin. Pada awalnya siswa dipersilahkan untuk mempelajari materi bahasa inggris yang disediakan pada media pembelajaran interaktif ini selama 2 jam
pelajaran. Hasil pembelajaran siswa adalah sebagai berikut:
Tabel3 Persentasekelulusan siswadalammengisievaluasi pembelajaran Evaluasi Lulus Tidak Lulus Level  I 100,0 % 0,0 % Level  II 92,3 % 7,7 % Level  III 76,92 % 23,08 % Sebagai acuan kelulusan seorang siswa dalam tes ini dipergunakan nilai acuan yaitu 70. Berdasarkan persentase kelulusan siswa pada table 3, maka dapat diambil kesimpulan bahwa semakin tinggi level tes maka semakin menurun tingkat kelulusan siswa. Hal ini dapat disebabkan karena jumlah soal yang semakin banyak dan tingkat kesulitan yang semakin tinggi.Namun apabila dibandingkan dengan persentase kelulusan siswa dalam mengerjakan soal secara manual, yaitu menggunakan kertas maka persentase kelulusan siswa dalam mempelajari bahasa inggris lebih meningkat. Perbandingan ini didapat setelah sebelumnya dilakukan tes yang sama menggunakan soal yang sama menggunakan cara manual. Persentase kelulusan untuk level I cara manual adalah sebesar 96,15%, untuk level II sebesar 76,92% dan untuk level III sebesar 69,23%.

## KESIMPULAN
Kesimpulan yang dapat diambil dari penelitian ini adalah media pembelajaran secara interaktif mampu meningkatkan minat belajar anak karena lebih memiliki daya tarik.Selain itu metode PROMETHEE dapat dipergunakan untuk membantu perhitungan dan evaluasi. Multimediapembelajaraninteraktifmenggunakan metode PROMETHEE merupakan salah satu alternatif bagi guru untuk membantu proses pembelajaran di kelas. Multimedia pembelajaran interaktif.Sistem evaluasi yang terdapat padamultimediainimampu menjadi salah satu cara untuk mengetahui ketuntasan belajar siswa.

## DAFTARPUSTAKA
[1] Abdul Kadir. 2008. Dasar Pemrograman
Web Dinamis Menggunakan PHP , Andi, Yogyakarta.
[2] Departemen Pendidikan Nasional. 2007.
Panduan Pengembangan Multimedia Pembelajaran. Jakarta: Depdiknas.
[3] Mangkusubroto, Kuntoro, Listriani, Trisnadi, 1987, Analisa Keputusan , Institut
Teknologi Bandung.
[4] Sjechnadarfuddin. 2006. Reorientasi Pendidikan SPP BerbasisKompetensi denganPendekatan “Mastery
Learning”. Jakarta:BadanPengembangan
SDMPertanian. [Online].Tersedia: www.deptan.go.id/bpsdm /Webdiktan/08/Sinta0
6/SINT-2(8-11-06).pdf.[5 Juli2010]
[5] Sudjana, N. Dan Rivai, A. (2001). Media Pembelajaran . Bandung:Sinar Baru Algensindo.
[6] Suryadi, K. danRamdhani,M.A. 2002.
SistemPendukung Keputusan Suatu    Wacana Struktural  Idealisasi  dan Implementasi KonsepPengambilan Keputusan . Bandung: PTRemajaRosdakarya.
[7] Suyanto, M. 2004. Multimedia Alat untuk Meningkatkan Keunggulan Bersaing .
[8]Tony.  2009. UpayaPeningkatan HasilBelajar Matematika Melalui Pendekatan BelajarTuntas
(Mastery Learning) (PTK Pembelajaran Matematika Di Kelas VSDN 3 Keden) . Skripsi pada Fakultas Ekonomi Universitas Muhammadiyah Surakarta:tidak diterbitkan.

## APLIKASI OTOMATISASI MAINTENANCE PERANGKAT LUNAK DENGAN FUNGSI HEURISTIC INTEGRITY CHECKERS DAN LOGIKA FUZZY C- MEANS
Muhammad Rofiq 1 , Agam Dhany Saputro 2 1 Jurusan Teknik Informatika, DosenSTMIK ASIA Malang
2 Jurusan Teknik Informatika, STMIK ASIA Malang e-mail: muhammad.rofiq.09@gmail.com 1

## ABSTRAK
Masalah  dalam  kerusakan  file  perangkat  lunak  di  dalam  laboratorium  STMIK  ASIA  Malang  dideteksi dengan pendeteksian integritas data dan ditambahkan dengan fungsi heuristic untuk menambah akurasi pencarian file, penanganan kerusakan ditentukan dalam kelas-kelas solusi keadaan. Dengan menggunakan pendeteksian checksum error pada metode CRC32 ditentukan kerusakan pada file perangkat lunak. Dalam penanganan  kerusakan  file  perangkat  lunak  digunakan  Fuzzy  C-Means  yaitu  algoritma  pengklusteran untuk  menentukan  kondisi  kerusakan  terhadap  perangkat  lunak  dengan  membagi  kerusakan  dalam beberapa  cluster  penanganan  kerusakan.  Pengujian  menunjukkan  hasil  prosentase  keakurasian  sebesar 100% dalam menangani kerusakan file yang dilakukan pada komputer A11 dan juga pengujian terhadap Lab A, B, C dan D.
Kata  kunci :  Kerusakan  perangkat  lunak,  Checksum  Error,  Cyclic  Redundancy  Check  32bit,  Fuzzy Clustering, Fuzzy C-Means, Fungsi Heuristic.

## ABSTRACT
Problems  in  file  damage  software  in  a  laboratory  STMIK  ASIA  Malang  detected  with  Poor  data integrity  detection  and  heuristic  functions  added  to  increase  the  accuracy  of  searches  files,  handling damage  classes  specified  in  the  solution  of  the  situation.  By  using  a  checksum  error  detection  on  the specified method on the file CRC32 checksum error. In the handling of file damage software used Fuzzy C- Means clustering algorithm to determine the condition of damage of the software by dividing damage into several clusters of handling damage. Testing shows the results of 100% percent accuracy in dealing with the damage done on a computer A11 and also testing of Lab A, B, C and D.
Keywords: Error Of Software, Checksum Error, Cyclic Redundancy Check 32bit, Fuzzy Clustering, Fuzzy C- Means, Heuristic function

## PENDAHULUAN
Kegiatan  belajar  mengajar  di  STMIK  ASIA Malang  tidak  lepas  dengan  penggunaan laboratorium  komputer.  Dimana  laboratorium komputer  dituntut  untuk  selalu  dalam  keadaan baik dan siap untuk digunakan  praktikum.  Tidak terlepas dengan kondisi laboratorium yang harus baik  maka  dilakukan  maintenance  komputer secara berkala. Pelaksanaan kegiatan maintenance  komputer  ada  beberapa  tahapan diantaranya  adalah  maintenance  perangkat lunak.  Maintenance  perangkat  lunak  dilakukan dengan cara dibuatkan daftar program yang akan di  maintenance,  dilakukan checking  program satu-persatu  setiap  komputer  dan  ketika  terjadi kerusakan  maka  akan  dilakukan  penanganan masalah  secara  manual.  Kegiatan  maintenance perangkat  lunak  yang  dilakukan  ada  3 tahapan
dan  dilakukan  secara  manual  ini  memerlukan waktu dan tenaga yang tidak sedikit sehingga hal ini mempengaruhi kegiatan maintenance perangkat  lunak  terhadap  kegiatan  belajar mengajar.
Perangkat  lunak  dalam  sebuah  komputer memiliki  bagian  penyusun  file  dan  pada umumnya  memiliki  lebih  dari satu file  yang ber- ekstensi  EXE  maupun  DLL,  dimana  file  EXE merupakan  file  eksekusi  yang  berguna  untuk menjalankan perangkat lunak dan file DLL adalah file  library windows  yang  merupakan kode  yang sudah  dikompilasi  dan  dapat  digunakan  oleh lebih dari satu file EXE secara bersamaan. Seperti halnya  file-file  perangkat  lunak  yang  tidak terlepas  dari  bahaya  kerusakan.  Beberapa kerusakan  yang  sering  terjadi  pada  file-file perangkat  lunak  adalah  kerusakan  yang diakibatkan  oleh  serangan  virus  komputer
maupun pemadaman komputer secara paksa baik disengaja  maupun  yang  tidak.  Hal  ini mengakibatkan file-file perangkat lunak mengalami  perubahan  struktur  cluster-cluster dalam  sistem  berkas.  Salah  satu  metode  yang menggunakan  fungsi hash  dalam  membaca sebuah  struktur  dalam  sebuah  file  dalam transmisi  atau  penyimpanan  sebuah  data  adalah CRC32  (cyclic  redundancy  check  32  bit).  CRC32 dapat  digunakan  untuk  mendeteksi  error (kerusakan)  pada  sebuah  data  dalam  file  yang mungkin  terjadi  pada  saat  transmisi  data  atau pengiriman  data.  Metode  ini  menghitung  nilai checksum    dari  panjang  bit  sebuah  data  yang kemudian  membandingkannya  dengan  aturan CRC  dengan  menggunakan  kunci  32  bit  untuk mendeteksi  apakah  data  tersebut  mengalami perubahan  (kerusakan)  atau  tidak.  Pemanfaatan metode  ini  akan  ditambahkan  fungsi  heuristic dimana  proses  pendeteksian  akan  dilakukan kepada  file-file  mengalami  perubahan  secara langsung,  sehingga  kerusakan  dapat  ditangani lebih  dini  dan  tidak  menyebar  ke  file-file  yang lain.  Teknik  ini  lebih  dikenal  dengan  teknik heuristic integrity checkers.
Setelah  melakukan  kegiatan  pendeteksian file  untuk  menentukan  kerusakan  pada  file-file perangkat  lunak  maka dilakukan  sebuah  metode yang  dapat  menggolongkan  keadaan  file  dimana segala  kemungkinan  yang  terjadi  dalam pendeteksian di klasifikasikan menurut penanganan  yang  akan  dilakukan,  metode  ini dikenal dengan metode fuzzy c-means. Berdasarkan uraian diatas, dibuatlah sebuah aplikasi  dengan  menggunakan  teknik  heuristic integrity  checkers  untuk  melakukan  deteksi kerusakan  file-file  dan  dilakukan  penanganan masalah  menggunakan  Fuzzy  C-means  pada aplikasi yang terinstal di komputer.
Berdasarkan  pada  permasalahan  tersebut diatas,  maka  rumusan  masalah  dalam  penelitian ini    adalah  bagaimana  membuat  aplikasi komputer yang dapat mendeteksi dan menangani kerusakan  terhadap  perubahan  pada file - file perangkat  lunak  dengan  menggunakan teknik heuristic  integrity  checkers dan  logika fuzzy  c- means .
Batasan masalah dalam  penelitian  ini adalah sebagai berikut:
1. Format  perangkat  lunak  yang  digunakan untuk  pencarian  checksum  error  berupa  file ekstensi EXE dan DLL.
2. Penelitian  dilakukan  pada  sistem  operasi Windows Xp SP3.
3. Pencarian  file-file error  terhadap perangkat lunak  hanya  pada  drive C:\Program  Files\ (Default System Drive).
4. Penelitian  ini  dilakukan  pada  laboratorium komputer di STMIK ASIA Malang.
5. Aplikasi  dibatasi  hanya  untuk  mendeteksi kerusakan  pada  file, dan    menangani kerusakan  file  yang  terjadi  perubahan dengan file yang tidak mengalami kerusakan .
Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk merancang  dan  membuat  aplikasi  otomatisasi maintenance  perangkat  lunak  dengan  fungsi heuristic  integrity  checkers dan  logika fuzzy c- means.
Manfaat dari penelitian yang akan dilakukan adalah: 1. Membantu menyelesaikan masalah perangkat lunak yang ada pada laboratorium komputer STMIK ASIA Malang.
2. Hasil  penggunaan  metode  dalam  aplikasi dapat  digunakan  sebagai  acuan  untuk pengembangan  penyelesaian  masalah  pada laboratorium komputer.
3. Mempercepat proses maintenance perangkat lunak pada laboratorium komputer.

## KAJIAN TEORI

## Perangkat Lunak
Pengertian  perangkat  lunak  komputer adalah  instruksi-instruksi  (program  komputer) yang jika dieksekusi/ dijalankan akan menghasilkan  fungsi  dan  unjuk  kerja  yang diinginkan,  struktur  data  yang  memungkinkan program dapat memanipulasi informasi, dokumen-dokumen  yang  menjelaskan  dan menggunakan dari program (Pressman, 2001).
Menurut  Roger  S  (2002)  mendefinisikan perangkat  lunak  sebagai  Perintah  program komputer  yang  bila  di  eksekusi  memberikan fungsi  dan  unjuk  kerja  seperti  yang  di  inginkan.
Sedangkan menurut Melwin (2007) mendefinisikan  perangkat  lunak  Berfungsi sebagai  pengatur  aktivitas  kerja  komputer  dan semua  intruksi  yang  mengarah  pada  sistem komputer.  Perangkat  lunak  menjembatani interaksi  user  dengan  computer  yang  hanya memahami bahasa mesin.

## Sistem File atau berkas
Menurut  Muflih  (2008)  sistem file (berkas) dan  akses  menyangkut  sistem pengorganisasian, pengelolaan  dan  penyimpanan  data  pada  alat penyimpanan  eksternal  dengan  organisasi file tertentu.
Sedangkan  berkas  menurut  Noor  (2005) adalah  sebuah unit  tempat  menyimpan informasi. Berkas ini dapat diakses lebih dari satu proses,  dapat dibaca,  dan  bahkan  menulis  yang baru.  Informasi  yang  disimpan  dalam  berkas harus  persisten,  dalam  artian  tidak  hilang sewaktu  proses  berhenti.  Berkas-berkas  ini
diatur oleh sistem operasi, bagaimana strukturnya, namanya, aksesnya, penggunaannya, perlindungannya,  dan  implementasinya.  Bagian dari  sistem  operasi  yang  mengatur  masalah- masalah ini disebut sistem berkas.
File atau  juga  berkas  memiliki  nama  yang unik dalam direktori dimana file tersebut berada. Alamat direktori dimana suatu berkas ditempatkan  diistilahkan  dengan pathfile .  Nama berkas  ( Filename )  akan  memberikan  sebuah nama terhadap sebuah berkas agar dapat dikelola dengan  mudah.  Berkas  adalah  sebuah  koleksi informasi  berkaitan  yang  diberi  nama  dan disimpan  di  dalam secondary  storage .  Biasanya sebuah  berkas  merepresentasikan  data  atau program. Adapun jenis-jenis dari berkas:
1. Text file :  yaitu urutan dari karakter-karakter yang  diatur  menjadi  barisan  dan  mungkin halaman. (Contoh: txt, rtf, doc, ppt,  odt, pdf)
2. Source file :  yaitu  urutan  dari  berbagai subroutine dan  fungsi  yang  masing-masing kemudian  diatur  sebagai  deklarasi-deklarasi diikuti  oleh  pernyataan-pernyataan  yang dapat  di- execute .  (Contoh:  c,  cpp,  java,  pas, asm)
3. Object file :  yaitu  urutan  dari  byte-byte  yang diatur  menjadi  blok-blok  yang  dapat dipahami  oleh  penghubung  sistem.  (Contoh: Obj, o)
4. Executable file : adalah kumpulan dari bagian- bagian  kode  yang  dapat  dibawa  ke  memori dan di eksekusi. (Contoh: exe, com, bin)
5. Library file:  adalah  file  yang  mengandung kode-fungsi yang  dapat  dipanggil  dari kode- executable (.exe) lain (baik aplikasi atau DLL lain).  Sebuah  Dynamic  Link  Library  (.DLL) adalah  library  yang  berisi  kode  dan  data (kumpulan  program  kecil)  yang  dapat digunakan oleh lebih dari satu program pada waktu yang bersamaan.

## Basis Data
Menurut  Connoly  dan  Begg  (2002),  basis data  (database)  adalah  suatu  kumpulan  data secara    logikal  saling  terkait  yang  dirancang untuk  mendapatkan  informasi  yang  dibutuhkan oleh suatu organisasi.
Menurut Fathansyah (2004) dalam bukunya yang  berjudul  Basis  Data,  menjelaskan  bahwa basis  data  adalah  himpunan  kelompok  data (arsip) yang saling berhubungan yang diorganisasi  sedemikian  rupa  agar  kelak  dapat dimanfaatkan kembali dengan cepat dan mudah. Sedangkan  menurut  Hariyanto (2004) dalam bukunya yang berjudul Sistem Manajemen Basis  data  Permodelan,  Perancangan,  dan Terapannya menjelaskan  bahwa basis  data adalah  kumpulan  data  (elementer)  yang  secara logika  berkaitan  dalam  mempresentasikan
fenomena/fakta  secara  terstuktur  dalam  domain tertentu  untuk  mendukung  aplikasi pada  sistem tertentu.  Basis  data  adalah  kumpulan  data  yang saling  berhubungan  yang  merefleksikan  fakta- fakta yang terdapat diorganisasi.

## Integrity Checking
Salah  satu  cara  untuk  menguji  integritas sebuah  data  adalah  dengan  memberikan checksum atau  tanda  bahwa  data  tersebut  tidak berubah.  Cara  yang  paling  mudah  dilakukan adalah  dengan  menjumlahkan  karakter-karakter atau  data-data  yang  ada  sehingga apabila terjadi perubahan,  hasil  penjumlahan  menjadi  berbeda. Cara  ini  tentunya  mudah  dipecahkan  dengan menggunakan kombinasi data yang berbeda akan tetapi  menghasilkan  hasil  penjumlahan  yang sama (Hendrawan, 2004).
Menurut Raharjo (1999) pada sistem digital biasanya  ada  beberapa  mekanisme  pengujian integritas seperti antara lain:
1. parity checking
2. checksum
3. hash function
Hash  function merupakan  fungsi  yang bersifat  satu  arah  dimana  jika  kita  masukkan data,  maka  dia  akan  menghasilkan  sebuah “ checksum ” atau “ fingerprint ” (sidik jari) dari data tersebut. Ada beberapa hash function yang umum digunakan, salah satunya adalah Cyclic Checksum Checksum adalah jumlah yang dikalkulasikan sebagai fungsi dari suatu message , message itu  sendiri  adalah  masukan  data  yang telah  melewati  proses checksum .  Atau checksum bisa dianalogikan sebagai sidik jari pada manusia (Shadewa, 2006).
Menurut  Prihardhanto  (2009) Checksum atau hash sum  adalah suatu  data dengan ukuran tetap  yang  dihitung  dari  suatu  blok  data  digital dengan tujuan untuk mendeteksi kesalahan yang mungkin  terjadi  saat  proses  transmisi  atau penyimpanan.  Integritas  data  dapat diperiksa pada  langkah  selanjutnya  dengan  menghitung pula checksum dan  membandingkannya  dengan data  sumber  /  asli.  Jika checksum tidak  sama, maka  hampir  dipastikan  bahwa  data  tersebut telah  berubah,  baik  disengaja  maupun  tidak disengaja.
Checksum adalah teknologi untuk menandai sebuah file , dimana setiap file yang sama harus memiliki checksum yang  sama,  dan  bila  nilai checksum nya  berbeda  meskipun  satu  bit  saja, maka file tersebut merupakan file yang berbeda walaupun  memiliki  nama file yang  sama. (Harahap, 2010).
Cyclic Redundancy Check 32
Menurut Wijayanto (2007) prinsip kerja CRC adalah  menganggap  suatu file yang  diproses sebagai  suatu  string  yang  besar  dan  terdiri  dari bit-bit.  Kemudian  operasikan  suatu  bilangan polynomiai (pernyataan yang terbentuk dari satu atau  lebih  variabel  dan  konstanta)  yang  sangat besar.  Untuk  menghitung  nilai CRC ,  membagi bilangan polynomial sebagai representasi dari file , dengan  suatu  bilangan polynomial kecil  yang sudah terdefinisi untuk CRC . Nilai CRC adalah sisa hasil  bagi  tersebut  yang  biasa  disebut  dengan checksum . Setiap  pembagian  pasti  menghasilkan suatu sisa  hasil  bagi  (meskipun  bernilai  0),  tetapi  ada perbedaan  dalam  melakukan  pembagian  pada perhitungan CRC .  Secara  umum  (prinsip  aljabar biasa),  pembagian  dapat dilakukan  dengan mengurangi  suatu  bilangan  dengan  pembaginya secara  terus-menerus  sampai  menghasilkan suatu  sisa  hasil  bagi  (yang  lebih  kecil  dari bilangan pembagi). Dari nilai hasil bagi, sisa hasil bagi  dan  bilangan  pembagi  bisa  mendapat bilangan  yang  dibagi  dengan  mengalikan bilangan  pembagi  dengan  hasil  bagi  dan menambahkan dengan sisa hasil bagi (Wijayanto,
2007). Dalam perhitungan CRC , operasi pengurangan dan penjumlahan dilakukan dengan mengabaikan  setiap carry (merupakan angka lebih  besar  dari batas dan tambahan akan dipindahkan  ke sebelah  kiri bilangan)  yang didapat. Tentu saja hal ini juga akan berpengaruh pada  proses  pembagian  yang  menjadi  dasar utama  dalam  melakukan  perhitungan CRC . Operasi dalam CRC juga hanya melibatkan nilai 0 dan  1,  karena  secara  umum  perhitungan beroperasi  dalam  level  bit.  Secara  notasi  aljabar CRC32  tuliskan  pada persamaan (1):
(1)
a ( x ) adalah bilangan polynomial yang merepresentasikan  data, xN merupakan  nilai  0 sebanyak W (banyaknya  0),  b(x)  hasil  bagi  yang didapat,  p(x)  poly  dan  r(x)  sisa  hasil  bagi  yaitu nilai CRC (Wijayanto, 2007).
Cyclic  Redundancy  Check 32  bit (CRC32) melambangkan  panjang checksum dalam  bit (ukuran  terkecil  data  dalam  sebuah  komputer). bentuk  CRC  yang  disediakan  untuk  algoritma sesuai  dengan  ide  pembagian polynomial dan digunakan  untuk  memperhitungkan checksum yang sama dari seluruh algoritma CRC (Shadewa, 2007). Algoritma  perhitungan  CRC32  menurut Shadewa (2007) dari suatu file dimulai dari:
1. Mengambil  informasi  dari file tersebut  yaitu nama dan ukuran file .
2. Kemudian  aplikasi  akan  membuat  tabel
perhitungan  CRC32  yang  disimpan  dalam array (struktur data yang terdiri atas banyak variabel  dengan  tipe  data  sama).  Tabel tersebut  berisi  nilai  tiap  bit  yang  akan dibandingkan  dengan  nilai  tiap  bit file yang ingin dihitung nilai checksum -nya.
3. File yang  ingin  dihitung  nilai checksum -nya dibagi  menjadi  8  byte  (1  byte  merupakan kumpulan  dari  8  bit),  yaitu  dengan mengambil  ukuran file dan  membandingkan dengan  Hexa  (bilangan yang  terdiri  dari  16 bilangan,  yaitu  0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,A,B,C,D,E,F) FFFFFFFF, bit terakhir sebuah nilai adalah F, karena  disini  pembaginya  ingin  dijadikan  8 byte maka F tersebut harus ada 8 kali.
4. Aplikasi  melakukan  penghitungan  dari  bit yang terakhir, yaitu dengan cara membandingkan  tabel  CRC32  (Lampiran  1) yang  dihasilkan  dan  FF  atau  hexa  dari  255 dengan  buffer file (area  memori  yang menyimpan  data)  yang  telah  dipecahkan menjadi 8 bagian.
5. Kemudian  nilai checksum -nya  diambil  dari hasil  yang  tidak  sama  dengan  tabel  crc32 yang dihasilkan oleh aplikasi.

## Heuristics
Thomas  A.  Knox  (2003)  berpendapat mengenai heuristic:
“ Heuristics  is  a  difficult  concept  to  explain,  but  it generally  means  to  apply  knowledge  gained previously  to  a  new  problem.    In  order  to  fool a spam solution that uses keyword filtering someone might  take  the  word  “badword”  and  change  it somewhat  to  be  b-a-d-w-o-r-d.    Since  this obfuscation might not be in the list of keywords the spam  solution  may  not  trigger  on  this  word. Heuristics would come into play here and allow the spam  solution  to  see  past  the  literal  typing  of  the word and see it for what it is ” (Knox, 2003). Pengertian  dari  pendapat  Thomas  A.  Knox
(2003)  mengenai Heuristic adalah  menerapkan penelusuran  pengetahuan yang  diperoleh sebelumnya  dalam  masalah  baru.  Dapat dianalogikan  dalam  pemilihan  solusi  yang menggunakan kata kunci penyaringan kata dalam pencarian filename (nama file )  pada  suatu software (perangkat  lunak)  dengan  kata  " Setup A.exe ” dan “ Sample A . exe ” pada software “ Program File ”  dan  perubahan  menjadi  " Setup  a.exe ”  dan “ Sample  a . exe ”  pada software “ Program  File ”. Karena  perubahan  ini  dimungkin  tidak  terdapat dalam  daftar  kata  kunci  pada  solusi  yang  telah ada,  sehingga  solusi  tidak  ditemukan. Heuristic berperan  dalam  kemungkinkan  solusi  dari perubahan  yang terjadi dan menelusuri kejadian mulai  dari  awal  pencarian  berdasarkan filename dan  mengurutkan  kemungkinan  hasil  akhirnya. Pola heuristic dapat  digambarkan  pada  Gambar

## 2.8.
Penelusuran kata akan menghasilkan solusi yang dimaksud
Gambar 2.8 Fungsi heuristic
Menurut  Erniwati  (2011)  menyarankan metode  heuristik  dalam  pemecahan  masalah sebagi berikut:
1. Memahami  masalahnya.  Apa  saja  yang diketahui,  apa  yang  tidak  diketahui  dan  apa syarat-syaratnya.
2. Membuat  rencana  pemecahan:  mencari hubungan  antara  yang diketahui  dengan yang  tidak  diketahui.  Apakah  hal  tersebut pernah  diketahui  dan  adakah  kaitannya dengan masalah tersebut.
3. Melaksanakan  rencana  tersebut.  Memeriksa setiap langkahnya. Apakah setiap langkahnya benar  dan  apakah  dapat  dibuktikan  bahwa hal tersebut benar.
4. Memeriksa  kembali.  Menyelidiki  penjelasan yang  dilakukan.  Mengecek  hasilnya.  Apakah dapat  dicek  alasan  dan  jalan  pikirannya, apakah dapat diperoleh jawaban dengan cara yang  lain  dan  apakah  hasilnya  atau metodenya  dapat  digunakan  pada  masalah yang lain.

## Fuzzy C-Means
Menurut  Daulai  (2006)  Fuzzy clustering adalah  salah  satu  teknik  untuk  menentukan cluster  optimal  dalam  suatu  ruang  vektor  yang didasarkan  pada  bentuk  normal Euclidean
(Pembagi  Bersama  Terbesar)    untuk  jarak  antar pemodelan fuzzy terutama dalam mengidentifikasikan  aturan-aturan  fuzzy.  Ada beberapa algoritma clustering data, salah satu  di antaranya  adalah  Fuzzy  C-Means  (FCM).  FCM adalah  suatu  teknik  pengclusteran  data  yang keberadaan  tiap-tiap  titik  data  suatu  cluster ditentukan  oleh  derajat  keanggotaan.  Teknik  ini pertama  kali  diperkenalkan    oleh  Jim    Bezdek pada tahun 1981.
Gambar 2.16 Flowchart Fuzzy C-means Konsep dasar FCM adalah sebagai berikut:
1. Tentukan pusat cluster, yang akan menandai lokasi  rata-rata  untuk  tiap-tiap  cluster.  Pada kondisi  awal,  pusat  cluster  ini  masih  belum akurat.  Tiap-tiap  titik  data  memiliki  derajat keanggotaan untuk tiap-tiap cluster.
2. Perbaiki pusat cluster dan derajat keanggotaan  tiap-tiap  titik  data  secara berulang,  maka  akan  dapat  dilihat  bahwa pusat  cluster  akan    bergerak  menuju  lokasi yang  tepat.  Perulangan  ini  didasarkan  pada minimisasi
fungsi objektif yang
menggambarkan  jarak  dari  titik  data  yang diberikan  ke  pusat  cluster  yang  terboboti oleh  derajat  keanggotaan  titik  data  tersebut (Daulai, 2006).
Output  dari  FCM  bukan  merupakan  fuzzy inference
system (kesimpulan), namun merupakan  deretan  pusat  cluster  dan  beberapa derajat  keanggotaan  untuk  tiap-tiap  titik  data. Informasi ini dapat digunakan untuk membangun suatu fuzzy inference system (Daulai, 2006).

## PEMBAHASAN
Deskripsi Sistem Tujuan  pembuatan  sistem  ini  adalah  untuk menangani  kerusakan  yang  terjadi  pada file - file software berdasarkan nilai integritas file , pathfile (alamat file )  serta  ekstensinya  dan  melakukan penanganan masalah secara otomatis.
Flowchart berikut merupakan implementasi dari  beberapa  metode  yang  digunakan  dalam penanganan masalah pada software
menggunakan metode heuristic integrity checkers dan fuzzyfikasi (logika fuzzy  c-means )  yang ditunjukkan pada Gambar 3.2.
Gambar 3.2 Flowchart Sistem Dari flowchart pada Gambar 3.2 merupakan sistem  aplikasi  untuk  implementasi  metode pencarian, pendeteksian dan  proses penanganan
pada  kerusakan file. Sistem  aplikasi  meliputi inisialisasi database , proses heuristic scan , proses fuzzyfikasi, reporting aplikasi.
Inisialisasi database
Gambar 3.3 Flowchart inisialisasi database Pada inisialisasi database dilakukan pembentukan database berdasarkan filename , nilai CRC32 dari file , pathfile dimana file tersebut berada  dan  dimasukkan  pada list  database (berupa  file  database  Prevtime.pvd)  serta dilakukan backup file ke dalam C:\BackupProgramFiles ( File yang tidak mengalami  kerusakan).  Dalam  tahapan  ini  data ditujukan  pada file ber-ekstensi  EXE  dan  DLL, dimana  dalam  satu software terdapat  satu  atau lebih dari file EXE maupun DLL.

## Heuristic Scan
Pada proses pencarian file dilakukan  secara heuristic terhadap pathfile dan filename yang sebelumnya telah dimasukkan ke dalam database pencarian,  pada  kasus  ini  ketika  aplikasi  akan mencari  sebuah file yang  bernama  “ Sample . exe ” dan pathfile berada  di  “ C:\Program  Files\Sample Program\” maka  aplikasi  akan  langsung  menuju dimana file tersebut  berada  dan  jika  ada file dengan filename yang  sama  tetapi  lokasi file berbeda  sistem  akan  menyimpulkan  jika file tesebut  adalah software yang  berbeda  dan sebaliknya.  Sehingga  pada  tahap  ini  tidak mengalami  banyak  proses  tetapi  hanya  satu
proses yang dikakukan berulang-ulang hingga file yang  di  cari  menurut database telah  selesai scanning (pencarian file ), setelah proses scanning selesai maka dilanjutkan pada tahap pendeteksian file .
Pada  tahap  proses  pendeteksian  dilakukan proses perhitungan nilai CRC32 terhadap file yang ditemukan  dan nilai CRC32 akan  di  cocokkan nilainya  dengan  nilai CRC32  database ,  flowchart proses  CRC32  dapat  ditunjukkan  pada  Gambar
3.4.
Gambar 3.4 Flowchart Integrity Check Proses pada Gambar 3.3 file yang ditemukan akan dihitung nilai CRC32 dan dicocokkan dengan database ,  jika  nilai CRC32 sesuai  maka  file otomatis  masuk  dalam  perhitungan fuzzyfikasi , jika  nilai CRC32 tidak  sesuai  dengan database maka file dinyatakan  mengalami perubahan  atau mengalami  kerusakan  sehingga  atribut file akan ditandai dengan nilai FALSE .
Dalam  perhitungan  CRC32  ini  akan menjelaskan  dimana  perhitungan  CRC32  ini terdapat banyak bilangan yang akan dioperasiakan.  Sebelum  melakukan  perhitungan dimulai  dengan  mengambil  sampel  sebuah  file .EXE yang memiliki filename “ setup.exe”. Didalam file  setup.exe  memiliki  isi  berupa  data  karakter “a”  (tanpa  tanda  kutip).  Kemudian  cek  dengan CRC32  generator  untuk  mengetahui  nilai  CRC32 dari file setup.exe secara umum. CRC32 generator dapat didownload pada link berikut: http://virologi.info/download/sourcecodewav.zip
Cara  untuk  mengetahui  CRC32  dari  file setup.exe menggunakan CRC32 generator dengan menjalankan  aplikasi  CRC32  generator  dan  cari file  setup.exe,  setelah  itu  akan  langsung  muncul nilai CRC32 dari file setup.exe.
Gambar 3.5 Aplikasi CRC32 Generator Dari  Gambar  3.5  dapat  dilihat  nilai  dari  file setup.exe  adalah  E8B7BE43.  Untuk  lebih  jelas dalam  perhitungan  nilai  CRC32  dapat  dilakukan dengan langkah-langkah sebagai berikut.
Gambar 3.6 Flowchart perhitungan CRC32
a. Pertama program akan melakukan operasi
XOR  FFFFFFFF  dengan  FF,  kenapa  harus
FFFFFFFF dan FF, karena FFFFFFFF adalah INITXOR  dari  CRC32  (konstanta  INITXOR CRC32 adalah FFFFFFFF).
b. Nilai  FF  digunakan  sebagai  XOR  dari
FFFFFFFF  Karena  FF  adalah  Decimal  dari
255  atau  dengan  kata  lain  karena  CRC32 mempunyai rumus X pangkat n-1 dan total tabel CRC32 itu ada 256 kolom, maka n - 1 = 255. c. Untuk mempermudah penghitungan dalam operasi  AND,  dapat  di  hitung  dengan operasi  logika  pada  MS  Windows: FFFFFFFF  AND  FF  =  FF.  Untuk lebih  jelas dapat dilihat pada gambar 3.7. d. Operasi AND 0 1 0 0 0 1 0 1 Gambar 3.7 Operasi AND Hubungan  antara  Operasi  AND  dengan
FFFFFFFF  dan  FF  adalah  sebagai  perhitungan secara biner, maka untuk perhitungan diperlukan konversi FFFFFFFF dan FF ke dalam biner: FFFFFFFF = 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 FF               = 1111 1111 Karena  jumlah  digit  dari  konversi  biner FFFFFFFF  adalah  32,  maka  FF  yang  konversi binernya  hanya  8  digit,  harus  disamakan  jumlah digitnya, sehingga konversi menjadi:
0000 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0000 1111 1111
--------------------------------------------------------- XOR 0000 0000 0000 0000 0000 0000 1111 1111
sehingga jika dilakukan operasi AND 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 0000 0000 0000 0000 0000 0000 1111 1111 ----------------------------------------------------------AND
0000 0000 0000 0000 0000 0000 1111 1111
e. Kemudian  setelah  menjadi  FF,  FF  akan dilakukan operasi XOR dengan 61, nilai 61 itu  adalah  Hexa  dari  karakter  'a',  dapat dilihat pada Tabel 3.1.
Tabel 3.1 Daftar Nilai ASCII f. FF  XOR 61 =  9E  , kemudian 9E  dikonversi ke  desimal,  menjadi  158  Desimal.  Setelah menjadi  158,  lihat  di  tabel  CRC32 (lampiran  1)  di  bit  yang  ke  158  adalah 17B7BE43.
g. Setelah mendapat nilai 17B7BE43 lakukan operasi  dengan  FF000000  yang  didapat dari  menggeser  nilai  000000FF  menjadi sebanyak 8 bit:
FF000000 XOR 17B7BE43 = E8B7BE43 atau  hitungan  manual  seperti  berikut  (lihat gambar 3.6 Operasi AND) 0 AND 0 = 0 konversikan  FF000000  dan  17B7BE43  menjadi biner:
1111 1111 0000 0000 0000 0000 0000 0000 -> dari konversi FF000000 0001  0111  1011  0111  1011  1110  0100  0011  ->  dari konversi 17B7BE43
------------------------------------------------------------------XOR
1110 1000 1011 0111 1011 1110 0100 0011
setelah  itu  1110  1000  1011  0111  1011  1110  0100  0011 dikonversikan menjadi hexadesimal yaitu: E8B7BE43 Nilai E8B7BE43 adalah nilai CRC32 dari file setup.exe, dengan cara diatas adalah perhitungan dimana  terjadi  perhitungan  operasi  XOR  dan operasi AND dimana menjadi logika perhitungan utama dalam metode CRC32.
3.2.3 Fuzzyfikasi (Fuzzy C-Means)
Pada  tahap  ini  dilakukan  perhitungan terhadap  data-data  yang  diperoleh  dari  proses heuristic  scan ,  maka  didapat  data  dari  hasil penghitungan  dari  kesalahan  pada file software , dari  sini  akan  dibagi  beberapa kelas-kelas  untuk menentukan  tindakan  penanganan  masalah. Flowchart tahapan  proses fuzzyfikasi dapat ditunjukkan pada Gambar 3.7.
Gambar 3.8 Flowchart Fuzzy C-means Langkah  pertama  dari  proses fuzzyfikasi ini adalah  menentukan  inisialisasi  dan  menentukan matrik X(nxm) ,  dimana  setiap  atribut  telah diberikan bobot masing-masing untuk memberikan  nilai  yang dapat  menentukan tindakan  terhadap  permasalahan  yang  ada, atribut  yang  digunakan  adalah  atribut File , dimana File dimaksudkan  dari  proses heuristic scan terhadap pathfile dan filename .  Atribut CRC32  file ditujukan  untuk  memberikan  hasil pendeteksian terhadap file yang dicari apakah file software yang dimaksud sesuai dengan database CRC32 atau tidak. File Secure disini dimaksudkan untuk
file - file
yang berada
dalam
BackupProgramFiles yang  dijadikan  acuan
pencarian  dan  nilai CRC32 dari  sebuah file software . Dari tiap-tiap atribut file software telah ditentukan  bobot  nilai  yang  ditunjukkan  dalam Tabel 3.2.
Tabel 3.2 Atribut file software Atribut Keterangan File = A1 = if File = ada then 5 else 4 CRC32 file = A2 =  if  CRC32  = sesuai then 8 else 6 File Secure = A3 = if File Secure = ada  then  7  else 3
Bobot  setiap  atribut  telah  ditentukan terlebih  dahulu,  bertujuan  untuk  memberikan batasan-batasan  atau  aturan  ruang  keadaan untuk setiap atribut, penentuan nilai berdasarkan skala prioritas  setiap  atribut, atribut CRC32 diberikan  nilai TRUE yang  berbeda  dan  lebih besar  dengan  atribut  yang  lain  dikarenakan atribut  ini  adalah  atribut  yang  sangat  penting karena  harus  jelas  keadaannya  dalam  proses pencarian  dan  pendeteksian file .  Begitu  juga dalam  menentukan  bobot  pada  atribut File yang nilainya  tidak  lebih  besar  dari Secure .  Atribut yang  telah  diketahui  akan  dimasukkan  dalam tabel matrik X(nxm) pada persamaan (2).
Langkah  selanjutnya  menentukan  jumlah cluster ( c )  yang  digunakan  untuk  kelas-kelas, dimana  kelas-kelas  ini  merupakan  pembagian keadaan dimana setiap cluster memiliki tindakan yang berbeda dalam proses penanganan masalah terhadap file software yang mengalami kerusakan.  Menentukan  pembobot  ( w )  atau disebut  juga  pangkat  perhitungan cluster , menentukan  maksimum  iterasi  ( maxiter )  untuk maksimal  perulangan,  menentukan  nilai  error ( e ),  menentukan  fungsi  objektif  ( P o )  dan menentukan itersai awal ( iter ). Proses fuzzyfikasi membangkitkan  matrik , i adalah  banyaknya  data  yang  akan dimasukkan  dalam fuzzyfikasi , k merupakan banyaknya  atribut.  Berdasarkan  persamaan untuk menghitung derajat
keanggotaan menggunakan persamaan (4).
Berikutnya  menghitung cluster pusat  ( ) sebagai  acuan  perhitungan  pada  iterasi berikutnya,  pada  tahap  ini  tergantung  pada ketentuan  iterasi  yang  didapat  hingga  mencapai perulangan iterasi yang sesuai dengan persamaan (4).
Langkah  berikutnya  hitung  fungsi  objektif
pada  iterasi  ke- t , P t .  Fungsi  obyektif  digunakan sebagai  syarat  perulangan  untuk  mendapatkan pusat cluster yang  tepat.  Sehingga  diperoleh kecenderungan  data  untuk  masuk  ke cluster mana  pada  tahap  akhir  berdasarkan  nilai  yang terbesar berdasarkan persamaan (5).
Perubahan  matrik  akan  didapat  dari  proses fungsi  objektif  dan  menghasilkan  matrik  yang baru  dan  nilai  yang  berbeda  berdasarkan persamaan (6), selanjutnya hasil dari matrik yang baru  akan  cek  kondisi  berhenti  berupa iterasi yang  ditentukan  apakah  sudah  mencapai  batas atau  tidak,  jika  masih  belum  mencapai  batas maka  kembali  pada  proses  hitung  pusat cluster pada persamaan (4).
Dari hasil beberapa proses iterasi yang telah ditentukan,  maka  didapat  besarnya pusat cluster pada  iterasi  terakhir  dan  menghasilkan  matrik akhir dan dari matrik tersebut dapat disimpulkan pengelompokan  data  setelah iterasi tertentu, dalam  penghitungan iterasi sebelumnya  akan menghasilkan  pusat cluster yang  baru,  pusat cluster inilah  yang  menjadi  acuan  dalam menentukan  data  akan  masuk  pada cluster yang sesuai dengan nilai terbesar.
Setelah  dilakukan  perhitungan  hingga  data ke- i maka akan menghasilkan cluster , dimana dari Cluster1 , Cluster2 dan Cluster3 akan di ambil nilai yang  paling  besar,  sehingga  data  ke-i  dapat ditentukan akan masuk pada salah satu cluster.

## Reporting
Tahap  akhir  dari  sistem  ini  dilakukan reporting aplikasi,  dimana  hasil  dari  pencarian kerusakan  dan  penanganan  masalah software akan dilaporkan berupa tabel yang menunjukkan kondisi software secara  keseluruhan  dan  dapat dilakukan printout yang  bertujuan  sebagai evaluasi dalam maintenance software .
Desain  menu  program HIPO (Hierarchy  Input

## Process Output)
Sistem  dalam  aplikasi  dapat  digambarkan secara  garis  besar  dengan  HIPO  dan  merupakan alat  bantu  untuk  mendesain  dan  teknik dokumentasi dalam siklus pengembangan sistem. HIPO  aplikasi  yang  dirancang  adalah  sebagai berikut:
Gambar 3.9 HIPO Menu Utama
Dari Gambar 3.9  aplikasi  utama  terdiri  dari
1 MAIN  FORM dan  5  sub  menu  program,  sub menu program tersebut adalah HEURISTIC SCAN, SECURE, STATUS, REPORT dan SETTING .
1. HEURISTIC  SCAN adalah  sub  menu  untuk memunculkan awal aplikasi dan memunculkan proses pendeteksian.
2. SECURE berfungsi  memunculkan  proses dalam  penanganan  masalah  berdasarkan hasil fuzzyfikasi .
3. STATUS untuk  menampilkan  kondisi  sistem komputer setelah dilakukan scanning .
4. REPORT untuk  memunculkan  hasil  dari proses SECURE dan HEURISTIC SCAN .
5. SETTING untuk  menampilkan  pengaturan dalam aplikasi.

## IMPLEMENTASI DAN PENGUJIAN

## Implementasi Program
Pada  tahapan  ini  akan  dijelaskan mengenai  implementasi  inisialisasi database , implementasi heuristic scan , fuzzyfikasi dan implementasi reporting.

## Inisialisasi database
Implementasi  inisialisasi database menjelaskan  mengenai  struktur  tabel  beserta atribut yang ditunjukkan pada tabel 4.2.
Tabel 4.2 Inisialisasi Database No Tabel Implementasi Data Type Atribut 1 LIST PROGRAM Nama : Text String Lokasi : Memo String Type : Text String CRC32 : Text String NamaSoft : Text String LokasiBackup : Memo String 2 MUSER id_user : Text String nama_user : Text String katasandi : Text String 3 PROFILES CAN RESULT cfilename : Text String cnamasoft : Text String cpathfile : Memo String nnilaifile : Number Integer nnilaicrc32 : Number Integer nnilaisecure : Number Integer nresult1 : Number Double nresult2 : Double
STATUS HEURISTIC SCAN MAIN FORM SECURE REPORT SETTING
Number nresult3 : Number Double nstatuscheck : Number Integer ddatetime : Date/Time Date crc32scanresult : Text String nurut : Number Long Integer cpathbackup : Memo String 4 REPORT RESULT cfilename : Text String cnamasoft : Text String cpathfile : Memo String nstatuscheck1 : Number Integer nstatuscheck2 : Number Integer ddatetime : Date/Time Date nurut : Number Long Integer 5 TIME ADVANCE nsettime : Number Long Integer nsettime2 : Number Long Integer Pada  tahap  inisialisasi  database dilakukan pencarian seluruh file .EXE dan .DLL yang berada di  “C:\Program  Files\”  dan  setiap  file  yang ditemukan  akan  dimasukkan  ke  dalam  tabel LISTPROGRAM,  dimana  setiap  file  akan  dicatat berdasarkan  nama,  lokasi  file,  nilai  CRC32  dan nama  perangkat  lunak.  Serta  proses  inisialisasi database  ini  meliputi BackUp file (Peng-Copy-an file yang ditemukan pada “C:\Program Files\” ke dalam “C:\ BackupProgramFiles\”).

## Implementasi Heuristic scan
Pencarian file secara heuristic berdasarkan data  yang  ada  pada database LIST PROGRAM perangkat  lunak,  maka  pada  pencarian  file dilakukan  terhadap  data  pada field filename (nama), pathfile (lokasi), crc32 dan pathfile backup (Lokasi Backup ).  Data  yang  dicari  akan terus  dilakukan  perulangan  hingga  total record data pada database LISTPROGRAM .
Pada  proses heuristic  scan dilakukan pencarian , pendeteksian  dan  memberi  aitribut pada file yang  dicari  berdasarkan  bobot  yang telah  di  tentukan  sebelumnya  berdasarkan urgenitas (prioritas  atribut) data  dalam pengolahan pada aplikasi ini. Dari pembobotan pada proses pendeteksian file diberi  nilai  5  jika file yang  dicari  sesuai dengan filename pada database dan  nilai  4  jika tidak ditemukan pada pathfile . Dalam arti kertika aplikasi  ini  berjalan  dan  dilakukan  proses heuristic scan ,  maka aplikasi  ini  dapat menentukan  kondisi file yang  akan  dicari berdasarkan atribut tersebut. Pendeteksian file pada aplikasi ini menggunakan  metode  integritas  nilai CRC32 , dimana setiap file akan dihitung nilai hash file nya dan  akan  di  cocokkan  nilai CRC32 dengan  nilai yang ada pada database . Dari database LISTPROGRAM pencarian file menandakan  bahwa  jika  atribut file adalah  4, maka  secara  otomatis  nilai  CRC32  tidak  akan ditemukan  atau  nilai  atribut  6  (tidak  sesuai), karena  syarat  untuk  perhitungan  nilai  CRC32 adalah  dengan  ukuran  dan bitstring dari file itu sendiri.
Ketika  atribut  pada  tahap  pencarian file adalah  5  maka  pada  proses CRC32 akan memanggil ClassModules dari  integritas CRC32 dan akan dibandingkan hasil nilai CRC32 dari file yang dicari dengan nilai yang ada pada List pada database ,  jika  sesuai  maka  atribut  untuk  nilai CRC32 adalah  8  dan  jika  tidak  sesuai  maka nilainya 6.
Berikut  adalah  listing  program  untuk menghitung  nilai CRC32 berdasarkan hash dari file yang ditemukan.
Ketika  aplikasi  memanggil ClassModules ini maka  akan  muncul  keterangan  dari  nilai CRC32 dari file tersebut yang di tunjukkan pada Gambar 4.2.
Gambar 4.2 Nilai CRC32 pada File Setelah  selesai  pada  tahap  2  yaitu pendeteksian nilai CRC32 , maka proses scan akan lanjut pada tahap 3 yaitu pencarian BackupProgramFiles yang  terdiri  dari file - file backup dari file perangkat lunak.  Jika file backup ada  maka  atributnya  adalah  7,  jika file backup tidak ada maka bernilai 3.
Implementasi Fuzzyfikasi (Fuzzy C-Means) Implementasi  logika fuzzy c - means dalam aplikasi  ini  ada  6  tahapan,  dimana  data  untuk atribut telah diperoleh  dari proses heuristic scan dapat ditunjukkan pada Gambar 4.3. Logika fuzzy ini  sebagai  dasar  untuk  menentukan  langkah penanganan  masalah  pada file - file perangkat lunak.
Gambar 4.3 Hasil atribut heuristic scan Dari  hasil  pada  gambar  4.3  disajikan  nilai atribut  dari file yang  di scan dan  nilai  hasil clustering (C1, C2 dan C3).
Tahap awal dalam perhitungan fuzzy c-mean adalah  menentukan  atribut  dalam  matrik x yang di  dapat  dari  proses heuristic scan ,  berikutnya menghitung  normalisasi dari  bilangan  acak  yang ditunjukkan pada gambar 4.5.
Gambar 4.5 Normalisasi bilangan acak
Langkah
selanjutnya
dari aplikasi
maintenance dalam menentukan cluster pada file adalah menghitung pusat cluster awal.
Dari  pusat  cluster  akan  menghitung  fungsi objektif  serta  memunculkan  matrik  baru  untuk menentukan hasil dari pusat cluster, dimana dari
hasil  pusat  cluster  yang  nilai  terbesar  akan menjadi acuan peng- cluster -an. Seluruh  tahapan  pada  fuzzy  c-mean  dalam implementasinya  dalam  progran  dapat  dilihat pada listing program berikut:
Proses  berikutnya  adalah  proses  secure dimana melakukan tindakan penanganan masalah berdasarkan cluster.
a. Untuk cluster 1  (C1)  yaitu cluster secure , dimana  kondisi file adalah  tidak  terdapat masalah.
b. Cluster 2  (C2)  yaitu cluster Fix ,  dimana kondisi file mengalami  kerusakan  atau kesalahan  data,  maka  tindakan  yang dilakukan  adalah  me- restore dari file BackupProgramFiles ke file yang dituju. c. Cluster  C3  adalah  keadaan  dimana file yang mengalami kerusakan tidak dapat di tangani oleh  aplikasi,  sehingga  pada  hasil  laporan akan menunjukkan nilai error.

## Implementasi Reporting system
Pada  tahap reporting ini  pada  dasarnya adalah  mengambil  kesimpulan  dari  keseluruhan proses,  dimana  meliputi  proses Heuristic scan dan  proses secure .  Data  pada database akan  di cek  kondisi  awal  dan  kondisi  setelah  dilakukan penanganan  masalah,  apakah  sistem  komputer dalam  keadaan secure (aman), fix (perbaikan) atau error (rusak).
Gambar 4.11 Status System
Untuk  menampilkan  tabel result  system dengan menekan tombol “ View  Report ” dan akan muncul form yang  ditunjukkan  pada  Gambar 4.12.
Gambar 4.12 View Report system
Pengujian Berikut  adalah  pengujian system yang menunjukkan  kinerja  aplikasi mantenance perangkat lunak menggunakan heuristic integrity check dan fuzzy c - means . Proses pengujian system dalam  aplikasi maintenance perangkat  lunak dilakukan  pada  data file yang  berada  pada Laboratorium  komputer  di  STMIK  ASIA  meliputi Lab A, Lab B, Lab C dan Lab D. Masing-masing lab di  ambil  sampel  15  komputer.  Teknik  pengujian menggunakan  aplikasi  bantu  berupa  program untuk memanipulasi file berdasarkan prosentase dari total file pada database secara acak, sehingga manipulasi  file  dapat  dijalankan  dengan  sengaja sebagai  simulasi  kerusakan  pada file.  Manipulasi file  berupa  penghapusan  file  secara  acak  dari prosentase yang ditentukan.

## Pengujian File EXE dan DLL
Pada  proses  pengujian file EXE  dan  DLL akan dibuat tabel perbandingan dari keadaan file sebelum  terjadi  kerusakan  dan  keadaan  file sesudah  dilakukan maintenance .  Kerusakan file dirandom  dengan jenis-jenis  kerusakan  meliputi menghapus file ( DELETE ) , merubah filename ( RENAME ), menghapus file pada BackupProgramFiles ( DELLBACKUP )
dan merubah  isi file atau  mengganti  dengan file lain ( CHANGE FILE ). Pengujian  ini  bertujuan  untuk mengetahui  keakuratan  dari system proses maintenance perangkat  lunak,  setelah  dilakukan pengujian  data  maka  hasil  dari  proses maintenance dapat dilihat pada tabel 4.4.
Tabel 4.4 Pengujian file EXE dan DLL

## 4.1.1 Hasil Pengujian
Dari  hasil  uji  coba maintenance perangkat  lunak  pada  komputer  A11  dengan heuristic integrity check dan fuzzy c- mean terhadap file perangkat  lunak  didapat  hasil penanganan  kerusakan  sebesar  100%  dari  total kerusakan file perangkat lunak.
Hasil pengujian terhadap laboratorium Lab A, Lab B, Lab C dan Lab D dapat di tunjukkan pada Tabel  4.5,  pengujian  dilakukan  2  (dua)  kali pada  setiap  komputer,  dimana  setiap  komputer dilakukan  manipulasi  file  dengan  kondisi  20% (dilakukan penghapusan 20% dari total file pada database  secara  acak)  dan  50% (Lihat  Lampiran
7). Tabel 4.5 Pengujian Lab A, B, C dan D
Hasil uji pada Tabel 4.5 menunjukkan bahwa perlakuan penanganan masalah dengan pendeteksian  file  berdasarkan  CRC32  dan menentukan  kelas-kelas  keadaan  menggunakan logika  Fuzzy  C-means  dapat  menghasilkan akurasi  rata-rata  100%.  hal  ini  sesuai  dengan
pendapat    Harahap  (2010)  bahwa  nilai  CRC32 dapat  menandai  sebuah file ,  dimana  setiap file yang sama harus memiliki CRC32 yang sama, dan bila  nilai CRC32 berbeda  meskipun  satu  bit  saja, maka file tersebut merupakan file yang berbeda walaupun  memiliki  nama file yang  sama.  Serta menurut  Daulay  (2006)  bahwa  logika  Fuzzy  C- means  dapat  menentukan  kelas  optimal,  dimana hal  ini  sebagai  acuan  dalam  menentukan penanganan  masalah  pada  aplikasi  otomatisasi maintenance perangkat lunak.

## PENUTUP

## Kesimpulan
Berdasarkan  aplikasi  yang  telah  dibuat beserta ujicoba yang telah dilakukan, maka dapat ditarik kesimpulan sebagai berikut : a. Pendeteksian file dengan heuristic integrity check berdasarkan checksum  error dapat diterapkan  untuk  menghitung  nilai  CRC32 dari sebuah file b. Metode  CRC32  hanya  dapat  membaca  pola dari  isi  sebuah file untuk  menentukan checksum berdasarkan nama file dan ukuran byte dari file . c. Ketika  terjadi  kerusakan file berupa RENAME file ,  sistem  dapat  mengembalikan file dengan  yang file name  aslinya,  akan tetapi  tidak  dapat  menghapus file yang mengalami RENAME tersebut, maka ada dua file dengan  memiliki checksum sama  tetapi
filename berbeda.
d. Hasil  uji  coba maintenance perangkat  lunak dengan heuristic integrity check dan fuzzy c- mean terhadap file perangkat lunak didapat hasil  penanganan  kerusakan  sebesar  100% dari  total  kerusakan file perangkat  lunak pada  komputer  A11  di  laboratorium komputer  dan  sebesar  100%  untuk pengujian pada Lab A, B, C dan D.

## Saran
Dari  hasil  pengujian  sistem  beberapa pengembangan  sistem  yang  diharapkan  adalah sebagai berikut: a. Format  ekstensi file perangkat  lunak  yang digunakan  untuk  pencarian checksum  error
dilakukan dalam semua file perangkat lunak dan  sistem  komputer,  sehingga  pencarian file dapat  di  optimalkan  pada  keseluruhan
file . b. Pencarian file - file perangkat lunak diharapkan  dapat  dilakukan  pada  drive  C:\ ( Default  System  Drive )  dan  lokasi-lokasi dimana file sistem  berada,  semisal  lokasi pencarian terhadap registri sistem komputer.
c. Pada  proses Update Database diharapkan dapat  mengenali software yang  baru terinstall  pada windows ,  sehingga database selalu ter- Update otomatis ketika penambahan software .

## DAFTAR PUSTAKA
1. Bezdek,  J.  C. Pattern  Recognition  with Fuzzy  Objective  Function  Algorithms .  NY. Plenum. 1981
2. Connolly  TM  dan  Begg  C. Database System:  A  Practical  Approaach  to  Design, Implementation  and  Management,  third edition .  Essex:  Pearson  Education  Ltd. 2002.
3. Daulay,  aisyah  marlian. Segmentasi  pasar produk    mie  cepat  saji  Menggunakan fuzzy c-means .  Bogor.  Institut  pertanian  bogor. 2006
4. Erniwati.
Upaya Meningkatkan Kemampuan Pemecahan Masalah Matematika Siswa Kelas Viii Smp Negeri  2 Depok Dengan Menggunakan Lks Berbasis Pmr Melalui Model Pembelajaran Kooperatif Tipe  Stad Pada Pokok  Bahasan Panjang Garis Singgung Lingkaran . Yogyakarta. Universitas Negeri Yogyakarta. 2011.
5. Fathansyah. Basis Data. Bandung.
Informatika. 2004
6. Harahap,
Putri
Hartary. Teknik Pendeteksian  Kerusakan  File  Dokumen
Dengan  Metode  Cyclic  Redundancy  Check
32  (Crc32). Medan.  Universitas  Sumatera Utara. 2010.
7. Hariyanto, Bambang. Sistem  Manajemen BasisData  Pemodelan,  Perancangan  dan Terapannya . Bandung. Informatika. 2004
8. Hendrawan, Leo. Keamanan Sistem Informasi .  Departemen  Teknik  Elektro
Bandung.  Institut  Teknologi  Bandung.
2004 9. Knox,  Thomas  A. Technologies to  Combat Spam . GIAC Security Essentials Certification (SEC) Practical  Assignment . 2003 10. Melwin Syafrizal Daulay, Mengenal Hardware-Software dan Pengelolaan Instalasi  Komputer ,  Yogyakarta.  Penerbit
C.V ANDI OFFSET. 2007.
11. Muflih,  M. Pengalamatan  File  Pada Metode  Akses  Secara  Acak  Menggunakan Fungsi Hashing . Al’Ulum. 2008.
12. Noor,  rinaldi.  Effendi. File  management system: sistem berkas . Universitas indonesia. 2005.
13. Pressman,  Roger  S. Software  Engineering A  Practitioner’s  Approach .  New  York.
McGraw-Hill. 2001
14. Prihardhanto,  Muhammad  Dhito. Studi Perbandingan  Beberapa  Fungsi  Hash dalam Melakukan Checksum Berkas . Bandung. institut Teknologi Bandung. 2009
15. Raharjo, Budi. Keamanan Sistem Informasi Berbasis  Internet .  Bandung.  PT  Insan Komunikasi Infonesia. 1999.
16. Sadewa,    Aat. Mengenali  Virus  Lewat Checksum  Error  dengan  metode  CRC32 .
Yogyakarta. DSI Publishing. 2007
17. Sadewa,  Aat. Rahasia  Membuat  Antivirus Menggunakan  Visual  Basic .  Yogyakarta. DSI Publishing. 2006
18. Wijayanto, Indra Sakti. Penggunaan
CRC32  dalam  Integritas  Data . Bandung.
Institut Teknologi Bandung. 2007