SISTEM PAKAR PENGENALAN JENIS KAYU DENGAN CARA IDENTIFIKASI MENGGUNAKAN METODE CERTAINTY FACTOR TUGAS AKHIR Diajukan Sebagai Salah Satu Syarat untuk Memperoleh Gelar Sarjana Komputer pada Program Studi Sistem Informasi Oleh: RUWADI SAPUTRA 11353104733 FAKULTAS SAINS DAN TEKNOLOGI UNIVERSITAS ISLAM NEGERI SULTAN SYARIF KASIM RIAU PEKANBARU 2020
LEMBAR HAK ATAS KEKAYAAN INTELEKTUAL Tugas Akhir yang tidak diterbitkan ini terdaftar dan tersedia di Perpustakaan Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau adalah terbuka untuk umum, de- ngan ketentuan bahwa hak cipta ada pada penulis. Referensi kepustakaan diperke- nankan dicatat, tetapi pengutipan atau ringkasan hanya dapat dilakukan atas izin penulis dan harus dilakukan mengikuti kaedah dan kebiasaan ilmiah serta menye- butkan sumbernya. Penggandaan atau penerbitan sebagian atau seluruh Tugas Akhir ini harus memperoleh izin tertulis dari Dekan fakultas universitas. Perpustakaan dapat me- minjamkan Tugas Akhir ini untuk anggotanya dengan mengisi nama, tanda pemin- jaman dan tanggal pinjam pada form peminjaman. iv
LEMBAR PERNYATAAN Dengan ini saya menyatakan bahwa dalam Tugas Akhir ini tidak terdapat karya yang pernah diajukan untuk memperoleh gelar kesarjanaan di suatu Perguru- an Tinggi, dan sepanjang pengetahuan saya juga tidak terdapat karya atau pendapat yang pernah ditulis atau diterbitkan oleh orang lain kecuali yang secara tertulis di- acu dalam naskah ini dan disebutkan di dalam daftar pustaka. Pekanbaru, 21 April 2020 Yang membuat pernyataan, RUWADI SAPUTRA NIM. 11353104733 v
LEMBAR PERSEMBAHAN "Bacalah dengan menyebut nama Tuhanmu Dia telah menciptakan manusia dari segumpal darah Bacalah, dan Tuhanmulah yang maha mulia Yang mengajar manusia dengan pena, Dia mengajarkan manusia apa yang tidak diketahuinya.." (QS. Al-'Alaq1-5) Alhamdulillah, Alhamdulillah, Alhamdulillahirobbil'alamin. Segala puji bagi Allah SWT, Tuhan yang Maha Agung dan Maha Tinggi.Sujud syukur kukepersembahkan kepada-Mu, dengan Rahmat dan Rahim-Mu telah kau jadikan aku manusia yang senantiasa berpikir, berilmu, beriman dan bersabar dalam menjalani kehidupan ini.Semoga keberhasilan ini menjadi satu langkah awal bagiku untuk meraih cita-cita besarku. Dengan lantunan Al-fatihah beriring shalawat serta menadahkan tangan didalam doa, terimakasih kepersembahkan untuk-Mu. Kupersembahkan karya kecil ini sebagai tanda bakti, hormat, dan rasa terimakasih yang tiada terhingga kepada Ibu dan Ayah yang telah memberikan kasih sayang, segala dukungan, dan cinta kasih yang tiada terhingga yang tiada mungkin dapat kubalas hanya dengan selembar kertas yang bertuliskan kata cinta dan persembahan. Semoga ini menjadi langkah awal untuk membuat Ibu dan Ayah bahagia. Ayahanda Sumisdi dan Ibunda And Murniati, terimakasih.... Yaa Allah berikanlah balasan setimpal syurga firdaus untuk mereka dan jauhkanlah mereka dari panasnya sengat hawa apineraka-Mu. . . Amiiiin yaa Rabbal'alamin...Teruntuk Ayah anda dan Ibunda Tercinta.. Ruwadi Saputra, S.Kom ... vi
KATA PENGANTAR Assalamu'alaikum warahmatullahi wabarakatuh Alhamdulillahi Rabbil 'Alamin, puji syukur penulis ucapkan kehadirat Allah SWT yang telah me- limpahkan rahmat dan karunia-Nya sehingga penulis dapat menyelesaiakan Tu- gas Akhir dengan judul "SISTEM PAKAR PENGENALAN JENIS KAYU DE- NGAN CARA IDENTIFIKASI MENGGUNAKAN METODE CERTAINTY FACTOR ". Penulisan Tugas Akhir ini dimaksudkan untuk memenuhi salah satu syarat dalam rangka menyelesaikan studi Strata 1 (S1) di Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau, shalawat beserta salam selalu tercurahkan kepada Nabi Muhammad SAW, mudah-mudahan kita semua selalu mendapat syafa'at dan dalam lindungan Allah SWT Amin. Dalam penyusunan dan penyelesaian Tugas Akhir ini, penulis menyadari bahwa Tugas Akhir ini tidak akan terwujud dengan baik tanpa adanya bantuan dari semua pihak, untuk itu penulis menyampaikan ucapan terima kasih banyak kepada: 1. Bapak Prof. Dr. KH. Ahmad Mujahidin, M.Ag., Rektor Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau. 2. Bapak Dr. Drs. Ahmad Darmawi, M.Ag., Dekan Fakultas Sains dan 3. Teknologi Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau. Ibu Idria Maita, S.Kom., M.Sc., Ketua Program Studi Sistem Informasi Fakultas Sains dan Teknologi Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau sekaligus dosen 4. Bapak Eki Saputra, S.Kom., M.Kom., Sekretaris Program Studi Sistem Informasi Fakultas Sains dan Teknologi Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau. 5. Pak M. Afdal, ST.,M.Kom., Pembimbing Tugas Akhir yang telah banyak meluangkan waktu, memberikan motivasi dan masukan terhadap penulis, serta memberikan arahan dan bimbingan yang sangat berharga dalam penye- lesaian Laporan Tugas Akhir ini. 6. Pak Mustakim, ST., M.Kom., Dosen penguji I (satu) tugas akhir yang telah memberi masukan berupa kritik dan saran, serta motivasi yang membangun sehingga membuat penulis semangat dalam menyelesaikan tugas akhir ini. Ibuk Siti Monalisa, ST., M.Kom., Dosen Penguji II (dua) Tugas Akhir yang telah memberi masukan berupa kritik dan saran yang membangun sehingga mendekati kesempurnaan pada laporan tugas akhir ini. 7. 8. Bapak Nesdi E Rozanda, S.Kom., M.Sc., Pembimbing Akademis yang telah bersedia menjadi orang tua saya selama menuntut ilmu di Universitas Islam vii
Negeri Sultan Syarif Kasim Riau. 9. Segenap Dosen dan Karyawan Program Studi Sistem Informasi Fakultas Sains dan Teknologi Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau. 10. Keluargaku tercinta Ayahanda Sumosdo, Ibunda Andi Murniati, Abangku Budik Sugiyarto dan Abangku Pipin Novri dinata. Terima kasih atas do'a dan dukungannya secara moral atau pun moril, serta selalu menjadi inspi- rasi, motivasi hidupku dalam setiap langkahku di kehidupanku ini. Semoga beliau dalam lindungan Allah SWT dimana pun berada, dan penulis memo- hon do'a semoga pengorbanan beliau mendapat keridhoan dari Allah SWT. Aamiin. 11. Sahabat - sahabat terbaik sepanjang masa dedy, rahmat, fauzi, danil, rianto, riandi, depa, fadil telah banyak membantu penulis dan memberikan motivasi dan dorongan disetiap waktunya sehingga penulis bias seperti sekarang. 12. Sahabat KKN redha, depa, riki, rezki, hamda, vella, vingki, indah, umri, nessa, suci, sopia, subariyah, bias dan mesra. 13. Keluarga besar Sistem Informasi H angkatan 2013 dan seluruh angkatan 2013 yang telah memberikan waktu untuk terus bersama. 14. Serta teman-teman yang telah terlibat dalam perjuangan penyelesaian pen- didikan strata 1 (S1) ini yang tidak bisa penulis sebutkan satu persatu. Pekanbaru, 12 Juli 2020 Penulis, RUWADI SAPUTRA NIM. 11353104733 viii
SISTEM PAKAR PENGENALAN JENIS KAYU DENGAN CARA IDENTIFIKASI MENGGUNAKAN METODE CERTAINTY FACTOR RUWADI SAPUTRA NIM: 11353104733 Tanggal Sidang: 21 April 2020 Periode Wisuda: Program Studi Sistem Informasi Fakultas Sains dan Teknologi Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau Jl. Soebrantas, No. 155, Pekanbaru ABSTRAK Kayu merupakan salah satu komoditas penting di Indonesia yang jenisnya sangat beranekaragam. Identifikasi kayu pada umumnya dilakukan secara manual yaitu dengan cara memperhatikan ciri-ciri umum (makroskopis) yang dapat dikenali secara langsung dengan panca indera tanpa bantuan alat, maupun khusus (mikroskopis) yang hanya dapat diamati secara jelas dengan menggunakan bantuan alat berupa kaca pembesar seperti lup atau mikroskop. Bagi masyarakat awam tentu belum bisa dengan mudah mengenali jenis kayu. Sementara jumlah ahli atau pakar pekayuan masih sangat terbatas. Diperlukan suatu sistem pengenalan jenis kayu yang akurat dan praktis untuk mengatasi permasalahan tersebut. Salah satunya adalah pengembangan aplikasi sistem pakar kayu berbasis android dengan menggunakan metode Certainty Factor. Sistem ini mengidentifikasi sepuluh jenis kayu berdasarkan ciri-ciri umum seperti batang, daun, akar, bunga, buah dan juga biji sehingga menghasilkan jenis kayu yang sesuai. Sistem ini dapat mengidentifikasi kayu dalam waktu singkat sehingga mempercepat proses identifikasi jenis kayu. Hasil user acceptance test pada 20 responden menunjukkan akurasi yang sangat baik yaitu sebesar 81,5%. Kata Kunci:: android, certainty factor, kayu, sistem pakar. ix
EXPERT SYSTEM INTRODUCTION OF WOOD TYPES BY IDENTIFICATION USING CERTAINTY FACTOR METHODS RUWADI SAPUTRA NIM: 11353104733 Date of Final Exam: April 21th 2020 Graduation Period: Department of Information System Faculty of Science and Technology State Islamic University of Sultan Syarif Kasim Riau Soebrantas Street, No. 155, Pekanbaru ABSTRACT Wood is one of the most important commodities in Indonesia, with a very diverse variety. Identification of wood is generally done manually, by paying attention to general characteristics (macroscopic) that can be recognized directly with the five senses without the aid of tools, and specifically (microscopic) which can only be observed clearly using the aid of a magnifying glass such as a loop. or microscope. For ordinary people certainly can not easily recognize the type of wood. While the number of experts or experts in timber is still very limited. An accurate and practical wood type recognition system is needed to overcome these problems. One of them is the development of an Android-based wood expert system application using the certainty factor method. This system identifies ten types of wood based on common characteristics such as stems, leaves, roots, flowers, fruit and seeds to produce the right type of wood. This system can identify wood in a short time thus speeding up the process of identifying wood species. The results of user acceptance tests on 20 respondents showed very good accuracy in the amount of 81.5%. Keywords: android, certainty factor, expert system, wood. x
DAFTAR ISI LEMBAR PERSETUJUAN LEMBAR PENGESAHAN LEMBAR HAK ATAS KEKAYAAN INTELEKTUAL LEMBAR PERNYATAAN LEMBAR PERSEMBAHAN KATA PENGANTAR ABSTRAK ABSTRACT DAFTAR ISI DAFTAR GAMBAR DAFTAR TABEL DAFTAR SINGKATAN 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang ... 1.2 Perumusan Masalah ... 1.3 Batasan Masalah ... 1.4 Tujuan ... 1.5 Manfaat . 1.6 Sistematika Penulisan ... 2 LANDASAN TEORI 2.1 Sistem Pakar . 2.2 Konsep Dasar Sistem Pakar 2.3 2.4 Kayu . 7 7 8 ... 10 ... 10 2.4.1 Definisi Kayu ... 10 Sifat - Sifat Kayu ... 11 2.4.2 ... Identifikasi ... xi ii iii iv v vi vii ix x xi xiv xv xvi 1 1 4 4 5 5 5
Pengertian Hasil Hutan Kayu Budidaya (Kayu Rakyat) . . . 12 2.4.3 2.4.4 ... 12 Jenis - Jenis Kayu Rakyat 2.4.5 Kayu Rakyat di Sekitar Lingkungan ... 12 2.5 Metode Certainly Factor ... 18 ... 19 2.6 2.7 Android ... 20 2.7.1 Versi - Versi Android ... 20 Fitur dan Arsitektur Android ... 20 2.7.2 2.7.3 Android Studio ... 22 2.7.4 Android Software Development Kit (SDK) ... 23 SQLite Database ... 23 2.7.5 ... 23 2.8.1 Diagram Use case (Use Case Diagram) ... 24 2.8.2 Diagram Aktivitas (Activity Diagram) ... 24 2.8.3 Diagram Sekuensial (Sequence Diagram) ... 25 2.9 Model Waterfall ... 26 2.10 BlackBox Testing ... 27 2.11 UAT (User Acceptance Test ) ... 28 2.12 Penelitian Terdahulu ... 28 Smartphone ... 2.8 Definisi UML (Unifield Modelling Language) 3 METODOLOGI PENELITIAN 30 3.1 Pengembangan Basis Pengetahuan ... 31 ... 32 3.2 Pengembangan Aplikasi 4 ANALISA DAN PERANCANGAN 36 4.1 Analisa Sistem Berjalan ... 36 4.1.1 Akuisisi Pengetahuan ... 36 4.1.2 Representasi Pengetahuan ... 37 4.1.3 Analisa Metode Certainty Factor Sistem Pakar ... 37 4.1.3.1 Membuat Model Keputusan ... 38 4.1.3.2 Membuat Aturan dengan Tabel Keputusan . . . . 42 4.1.3.3 Menentukan nilai MB (Measure of Believe) dan MD (Measure of Disbelieve) ... 43 Perhitungan Certainty Factor pada Kayu ... 47 4.2 Analisa Sistem Usulan ... 58 4.2.1 Kebutuhan Fungsional Sistem ... 58 Perancangan Struktur Menu ... 60 4.2.2 4.3 Desain Interface ... 61 4.1.3.4 xii
4.3.1 4.3.2 4.3.3 4.3.4 4.3.5 4.3.6 Interface Halaman Data Tanaman ... 62 Interface Halaman Mulai Identifikasi ... 63 Interface Halaman Informasi Pakar ... 64 Interface Halaman Pengaturan ... 64 Interface Halaman Petunjuk Pengguna ... 65 Interface Halaman Tentang ... 66 5 IMPLEMENTASI DAN PENGUJIAN 5.1 67 ... 67 ... 67 ... 67 5.2 Pengujian Sistem ... 72 Pengujian BlackBox ... 73 Pengujian Hasil Identifikasi ... 75 UAT (User Acceptance Test ) ... 76 Implementasi . 5.1.1 Batasan Implementasi 5.1.2 Hasil Implementasi . 5.2.1 5.2.2 5.2.3 6 PENUTUP 6.1 Kesimpulan . . 6.2 Saran ... 79 ... 79 ... 79 DAFTAR PUSTAKA LAMPIRAN A HASIL WAWANCARA LAMPIRAN B RIWAYAT HIDUP PAKAR LAMPIRAN C HASIL PENGUJIAN LAMPIRAN D HASIL UAT LAMPIRAN E HASIL DOKUMENTASI xiii A - 1 B - 1 C - 1 D - 1 E - 1
DAFTAR GAMBAR ... 13 . . 2.1 Durian ... 14 . . 2.2 ... 14 . . 2.3 Mangga ... 15 . . 2.4 Manggis ... 15 . . 2.5 Melinjo ... 16 . . 2.6 Nangka ... 17 . 2.7 Rambutan ... 17 . . 2.8 Sawo ... 18 . . 2.9 Sukun . 2.10 Petai ... 18 . . . 2.11 Arsitektur sistem operasi Android ... 21 ... 26 2.12 Waterfall model ... jengkol . . . 3.1 Metodologi penelitian ... 30 3.2 Struktur model waterfall ... 33 4.1 Flowchart sistem usulan ... 58 4.2 Use case diagram ... 59 4.3 Activity diagram ... 60 4.4 Perancangan struktur menu ... 61 4.5 Tampilan halaman home ... 62 Interface halaman data tanaman ... 63 4.6 Interface halaman mulai identifikasi ... 63 4.7 Interface halaman hasil diagnosa awal ... 64 4.8 Interface tampilan halaman pengaturan ... 65 4.9 4.10 Interface halaman petunjuk penggunaan ... 65 4.11 Interface halaman tentang ... 66 5.1 Tampilan halaman home ... 67 5.2 Tampilan menu data tanaman ... 68 5.3 Tampilan menu data informasi pakar ... 69 5.4 Tampilan menu mulai identifikasi ... 70 5.5 Tampilan menu tentang ... 71 5.6 Tampilan menu pengaturan ... 71 5.7 Tampilan menu etunjuk penggunaan ... 72 xiv
DAFTAR TABEL 9 2.1 Perbandingan antara sistem konvensional dengan sistem pakar . . . 2.2 Tabel versi - versi Android yang telah dirilis ... 20 2.3 Deskripsi Use Case Diagram ... 24 2.4 Deskripsi Activity Diagram ... 25 2.5 Deskripsi Activity Diagram ... 25 ... 37 4.1 4.2 Daftar nama kayu ... 38 4.3 Daftar ciri ciri kayu ... 38 4.4 Tabel keputusan ... 42 4.5 Tabel nilai MB dan MD ciri-ciri kayu terhadap jenis kayu ... 44 4.6 Deskripsi use case ... 59 Jenis kayu . . . . 5.1 Spesifikasi device smartphone ... 73 5.2 Kerangka pengujian blackbox ... 74 5.3 Hasil pengujian blackbox untuk sistem pakar pengenalan jenis kayu 75 5.4 Hasil pengujian berdasarkan hasil identifikasi ... 75 5.5 Bobot nilai angket responden ... 76 5.6 Daftar pertanyaan UAT (User Acceptance Test ) ... 77 5.7 Form pengujian UAT (User Acceptance Test ) ... 77 5.8 Hasil perhitungan pertanyaan responden ... 78 xv
DAFTAR SINGKATAN : Artificial Inteligence AI : Balai Pengelolaan Hutan Produksi BPHP : Certainty Factor CF : General Problem Solve GPS : Meansure of Believe MB : Meansure of Disbelieve MD OOAD : Object Oriented Analysis Design RAM : Random Access Memory SE UAT UML : Software Engineering : User Acceptance Test : Unifield Modelling Languange xvi
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Indonesia adalah suatu negara yang sangat kaya akan sumber daya alam yang salah satunya yaitu kayu. Kayu ialah suatu bahan yang diperoleh dari hasil pohon-pohon di hutan, yang merupakan bagian dari pohon tersebut setelah diamati secara seksama bagian-bagian mana yang lebih banyak dimanfaatkan untuk tujuan penggunaan. Baik berbentuk kayu pertukangan, kayu industri maupun kayu bakar. Kayu merupakan hasil hutan dari kekayaan alam, merupakan bahan mentah yang mudah diproses untuk dijadikan barang sesuai kemajuan industri dan teknologi. Di Indonesia tumbuh lebih kurang empat ribu jenis pohon. Pusat Peneli- tian dan Pengembangan Hasil Hutan sudah menyimpan contoh kayu dari lebih ku- rang 3233 jenis pohon yang tercakup dalam 785 marga dari 106 suku. Pohon yang kayunya dikenal dalam perdagangan sampai saat ini diperkirakan 400 jenis bota- nis atau spesies, tercakup dalam 198 marga atau generasi dari 68 suku atau familia (Alfiani, 2002). Saat ini telah dikembangkan berbagai penelitian, dendrologi yaitu ilmu yang mempelajari tentang pohon atau ilmu yang mempelajari tentang taksonomi tum- buhan berkayu. Tumbuhan berkayu yang dimaksud seperti pohon, perdu, dan liana. Dari segi etimologi, dendrologi berasal dari kata "dendros" dan "logos". Arti ka- ta dendros adalah pohon dan logos adalah ilmu. Sehingga dapat diartikan bahwa dendrologi adalah ilmu yang mempelajari tentang pohon (Harlow, 1969). Nama suatu jenis kayu dapat berupa nama ilmiah, nama perdagangan, atau nama daerah tempat dimana pohon itu tumbuh. Nama ilmiah kayu diturunkan dari nama ilmiah pohon yang diberikan oleh para ahli taksonomi tumbuhan. Nama i- ni berlaku internasional, terutama di kalangan ilmuwan tumbuh-tumbuhan. Jenis kayunya pun sangat beranekaragam baik dari strutur maupun fungsinya. Peman- faatan kayupun dapat digunakan untuk memenuhi kebutuhan manusia sehari-hari. Penggunaan kayu untuk suatu tujuan tertentu tergantung dari sifat- sifat kayu yang bersangkutan dan persyaratan teknis yang diperlukan yang mengarah ke jenis kayu yang akan dipilih. Salah satu jenis kayu yang banyak dimanfaatkan ialah kayu rakyat, yakni sebagai alternatif untuk memenuhi kebutuhan kayu yang tidak dapat terpenuhi oleh kayu hutan alam (Syahadat, 2006). Hutan rakyat merupakan salah satu upaya untuk menunjang keseimbangan ekosistem alam dan kebutuhan ekonomi adalah dengan pembentukan hutan rakyat. Hutan rakyat merupakan salah satu model pengelo-
laan sumber daya alam berdasarkan inisiatif masyarakat untuk menghasilkan kayu atau komiditas lainnya yang secara eonomis bertujuan untuk meningkatkan pen- dapatan dan kesejahteraan masyarakat (Awang, 2005). Pemilik lahan juga bebas menentukan jenis dan pola tanaman yang akan ditanam sesuai kebutuhan. Misal- nya tanaman berkayu yang menghasilkan buah-buahan ataupun tanaman semusim yang hasilnya untuk kebutuhan pangan harian (jangka pendek). Peraturan menteri lingkungan hidup dan kehutanan no P.85 tahun 2016 ten- tang pengangkutan kayu budidaya yang ada Pasal 5, No 1 Poin b, menjelaskan bahwa kayu budidaya hutan rakyat terdiri dari jenis kayu jati, mahoni, nyawai, g- melina, lamtoro, kaliandra, akasia, kemiri, durian, cempedak, dadap, duku, jambu, jengkol, kelapa, kecapi, kenari, mangga, manggis, melinjo, nangka, rambutan, ran- du, sawit, sawo, sukun, trembesi, waru, karet, jabon, sengon, dan petai. Semuanya ada 32 jenis dan sewaktu waktu bisa bertambah. Berdasarkan hasil wawancara peneliti pada Balai Pengelolaan Hutan Pro- duksi Wilayah III Pekanbaru dengan Bapak Rahmat Budiono selaku pakar eko- sistem kayu. Beliau mengemukakan bahwa penelitian tentang kayu hutan hingga saat ini telah dilakukan, namun belum sempurna dikarenakan keterbatasan akan data yang diperlukan sangat besar untuk tiap kelompok kayu. Sehingga pakar me- nyarankan untuk melakukan penelitian dengan objek kelompok kayu yang berbeda yaitu hasil hutan kayu budidaya. Banyaknya jenis pohon kayu tentunya akan menyulitkan kita membedakan jenisnya satu persatu. Setiap orang yang memerlukan kayu biasanya terlebih dahulu akan bertanya jenis kayu apa yang cocok dengan keperluannya. Nama suatu jenis kayu dapat berupa nama ilmiah, nama perdagangan dan nama daerah tempat pohon- nya tumbuh. Mengingat keterbatasan jumlah ahli atau pakar perkayuan dan begitu banyaknya keanekaragaman kayu di Indonesia diperlukan sebuah sistem yang baik untuk mengatasi hal ini. Seiring dengan kemajuan teknologi dalam berbagai aspek kehidupan saat ini menjadikan para pengembang teknologi untuk membuat aplikasi baru yang lebih memudahkan masyarakat dalam memperoleh informasi (Sulistiani dan Muludi, 2018). Cara yang dipilih dalam bidang kepakaran identifikasi kayu ini adalah de- ngan kunci identifikasi yang dituangkan ke dalam sebuah software sistem pakar. Sistem pakar ini merupakan suatu sub bidang pendukung dari sistem informasi yang akan dibangun. Salah satu bidang kecerdasan buatan adalah sistem pakar atau expert system yang dapat meniru proses penalaran para pakar dalam meme- cahkan masalah. Teknologi aplikasi ini berusaha memindahkan pengetahuan dari para pakar ke dalam sistem android agar dapat digunakan pada berbagai bidang 2
khususnya sebagai media pembelajaran yang menarik serta dapat juga digunakan untuk mengedukasi masyarakat tentang jenis kayu melalui media smartphone. Sistem tersebut adalah sistem pakar yang mengadopsi pengetahuan manu- sia ke dalam komputer agar dapat menyelesaikan masalah seperti yang biasa di- lakukan oleh pakar (Daniel dan Virginia, 2010). Sistem pakar merupakan cabang dari kecerdasan buatan dan juga merupakan bidang ilmu komputer yang muncul seiring perkembangan ilmu komputer saat ini (Mujilahwati, 2014). Sistem ini be- kerja untuk mengadopsi pengetahuan manusia ke komputer yang menggabungkan dasar pengetahuan (knowledge base) dengan sistem inferensi untuk menggantikan fungsi seorang pakar dalam menyelesaikan suatu masalah. Para ahli di bidang kayu telah banyak membuat tulisan untuk mengidenti- fikasi kayu, salah satunya adalah menggunakan kunci identifikasi kayu. Cara yang dilakukan dengan mencocokkan ciri yang terdapat dalam kayu yang akan diiden- tifikasi dengan ciri yang telah dibuat kuncinya. Kunci identifikasi merupakan per- tanyaan yang jawabannya harus ditemukan pada spesimen yang akan diidentifikasi. Dalam metode pengenalan jenis kayu pada dasarnya terdapat dua sifat u- tama kayu yang dapat dipergunakan untuk mengidentifikasi jenis kayu, yaitu sifat fisik (ciri umum) dan sifat struktur (ciri khusus). Ciri umum yaitu ciri-ciri yang dapat dikenali secara langsung dengan panca indera tanpa bantuan alat. Pengenalan dengan cara ini melibatkan beberapa hal meliputi warna, corak, tekstur, arah se- rat, kilap, kesan raba, bau dan kekerasan kayu. Sedangkan ciri anatomi meliputi susunan, bentuk, dan ukuran sel atau jaringan penyusup, yang hanya dapat diamati secara jelas dengan menggunakan bantuan alat berupa kaca pembesar seperti lup atau mikroskop (Mandang, Damayanti, Komar, dan Nurjanah, 2008). Menurut Mandang dkk. (2008) ciri umum relatif mudah diamati, sehingga sering digunakan dalam melakukan identifikasi jenis kayu di lapangan. Namun hasil identifikasi tersebut tergantung pada keterampilan, pengalaman dan jumlah spesi- men yang diidentifikasi. Spesimen dengan jumlah yang besar sulit untuk diperoleh hasil yang akurat sehingga perlu pengamatan anatomi. Ciri anatomi harus digu- nakan sebagai landasan utama, minimal yang dapat diamati dengan bantuan lup berkekuatan pembesaran sepuluh kali. Kegiatan pengenalan jenis kayu yang sela- ma ini sering dilakukan adalah dengan menggunakan panca indera manusia. Selain akurasi yang kurang, cara ini juga membutuhkan pengalaman yang cukup banyak. Kayu merupakan salah satu komoditas penting di Indonesia, karena itu sistem pe- ngenalan jenis kayu yang akurat dan praktis sangat penting untuk dikembangkan. Sampai saat ini belum ada yang membuat sistem untuk kelompok hasil hutan kayu budidaya atau kayu rakyat. Sistem ini akan sangat berguna untuk media pem- 3
belajaran yang lebih bervariasi untuk pengenalan jenis kayu terutama pada mata pelajaran biologi atau ilmu pengetahuan alam. Bagi masyarakat awam pun akan lebih mudah mengenali jenis tumbuhan kayu yang sesuai dengan kebutuhan. Berdasarkan latar belakang permasalahan di atas, maka permasalahan yang diteliti dalam penelitian ini adalah membuat perangkat lunak bantu (tool) yang bisa membantu pengguna untuk mengidentifikasi jenis kayu berdasarkan ciri-ciri umum. Selain itu sistem aplikasi dapat mengelompokkan jenis-jenis kayu berdasarkan cirinya dari pakarnya dalam waktu yang lebih singkat. Pada penelitian ini penulis menggunakan metode certainty factor. Penggu- naan metode certainty factor karena dapat efektif digunakan dalam ketidakpastian data ciri jenis kayu yang banyak unsur subyektifitasnya saat melakukan penilaian. Salah satu contohnya mengenai warna, di saat orang mengasumsikan kayu berwar- na coklat, bisa saja orang lain berasumsi berwarna cokelat kemerahan. Jadi pa- da akhirnya mengerucut kepada jenis kayu yang memiliki ciri yang sama, maka penulis mengangkat judul "Sistem Pakar Pengenalan Jenis Kayu Dengan Cara Identifikasi Menggunakan Metode Certainty Factor". 1.2 Perumusan Masalah Dari penjelasan latar belakang diatas, maka diangkat rumusan masalah "Bagaimana membangun Sistem Pakar Pengenalan Jenis Kayu Dengan Cara Iden- tifikasi Menggunakan Metode Certainty Factor? 1.3 Batasan Masalah Adapun batasan masalah dalam penelitian ini adalah: 1. Aplikasi dapat digunakan oleh semua kalangan terutama karyawan di Balai Pengelolaan Hutan Produksi Wilayah III Kota Pekanbaru. 2. Membatasi penelitian hanya tentang hasil hutan kayu budidaya. 3. Membatasi hanya pada 10 jenis kayu yang sering dijumpai, terdiri dari duri- an, jengkol, manga, manggis, melinjo, nangka, rambutan, sawo, sukun, dan petai. 4. Pakar ada 1 orang bergelar doktoral, ahli dalam ekosistem alam dan telah bersertifikasi. 5. Metode yang digunakan dalam penyelesaian penulisan ini adalah metode Certainty Factor. 6. Metode pengembangan sistem yang digunakan adalah waterfall sampai pa- da tahap testing. 7. Hasil dari penelitian ini adalah Android System. 8. Ada 2 tahap pengujian yang terdiri dari Blackbox testing, dan User Accep- 4
tance Test (UAT). 1.4 Tujuan Adapun tujuan yang hendak dicapai oleh penulis dari penelitian ini adalah membuat aplikasi sistem pakar yang bisa digunakan dengan cepat dan tepat dalam proses mengidentifikasi jenis kayu. 1.5 Manfaat Dengan adanya penelitian ini diharapkan ada manfaat yang dapat diambil bagi semua pihak yang berkepentingan. Adapun manfaat diperoleh dalam penelitian yaitu: 1. Bagi peneliti merupakan salah satu sarana untuk penerapan ilmu yang diper- oleh selama masa perkuliahan serta membandingakan teori yang didapat diperkuliahan dengan masalah sebenarnya dilapangan. 2. Bagi lembaga/kantor dapat digunakan sebagai media peningkatan kecaka- pan dan kompetensi pada karyawan di Balai Pengelolaan Hutan Produksi Wilayah III Kota Pekanbaru dalam mengenali jenis kayu. 3. Mengedukasi masyarakat bahwa melalui smartphone dapat memberikan in- formasi tentang kayu yang ada di sekitar lingkungan kita sesuai daya guna yang dibutuhkan. 4. Dapat memudahkan guru dan orang tua dalam metode pembelajaran IPA yang interaktif untuk pengenalan jenis kayu melalui media smartphone. 5. Menyediakan informasi yang cepat dan akurat mengenai jenis kayu yang ada disekitar kita dengan memperhatiakan ciri fisik kayu. 1.6 Sistematika Penulisan Sistematika penulisan laporan adalah sebagai berikut: BAB 1. PENDAHULUAN BAB 1 pada tugas akhir ini berisi tentang: (1) latar belakang masalah; (2) rumusan masalah; (3) batasan masalah; (4) tujuan; (5) manfaat; dan (6) sistematika penulisan. BAB 2. LANDASAN TEORI BAB 2 pada tugas akhir ini berisi tentang: (1) sistem pakar; (2) konsep dasar sistem pakar (3) Identifikasi; (3) Definisi kayu; (4) kayu; (5) metode certainly factor; (6) smartphone; (7) android; (8) definisi UML; (9) model waterfall; (10) blackbox testing; (11) UAT (user acceptance test); (12) penelitian terdahulu. BAB 3. METODOLOGI PENELITIAN BAB 3 pada tugas akhir ini berisi tentang: (1) pengembangan basis penge- 5
tahuan; (2) pengembangan aplikasi. BAB 4. ANALISA DAN PERANCANGAN BAB 4 pada tugas akhir ini berisi tentang: (1) analisa sistem berjalan; (2) analisa sistem usulan; (3) desain interface. BAB 5. IMPLEMENTASI DAN PENGUJIAN BAB 5 pada tugas akhir ini berisi tentang: (1) implementasi; (2) pengujian sistem. BAB 6. PENUTUP BAB 6 pada tugas akhir ini berisi tentang: (1) kesimpulan; (2) saran. 6
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Sistem Pakar Sistem pakar (expert system) merupakan cabang dari Artificial Intelligence (AI) atau kecerdasan buatan yang cukup tua karena sistem ini mulai dikembangkan sejak tahun 1960. Sistem pakar yang muncul pertama kali adalah general-purpose problem solve (GPS) yang dikembangkan oleh Newel dan Simon. Sampai saat ini sudah banyak sistem pakar yang dibuat, seperti MYCIN untuk diagnosis penyakit, DENDRAL untuk mengidentifikasi struktur molekul campuran yang tidak dikenal, XCON dan XSEL untuk membantu konfigurasi sistem kompute besar, SOPHIE un- tuk analisis sirkuit elektrolit, Prospector digunakan di bidang geologi untuk mem- bantu mencari dan menemukan deposit, FOLIO digunakan untuk membantu mem- berikan keputusan bagi seorang manager dalam stok dan investasi, DELTA dipakai untuk pemeliharaan lokomotif listrik diesel, dan sebagainya (Sutojo dan Mulyanto, 2011). Istilah sistem pakar berasal dari knowladge-based expert system. Istilah ini muncul karena untuk memecahkan masalah, sistem pakar menggunakan penge- tahuan seorang pakar yang dimasukkan ke dalam komputer. Seorang yang bukan pakar menggunakan sistem pakar untuk meningkatkan kemampuan pemecahan masalah, sedangkan seorang pakar menggunakan sistem pakar untuk knowladge assistant. Berikut adalah beberapa pengertian sistem pakar (Sutojo dan Mulyanto, 2011): 1. Zhou dan Ma (2001) 2. "Sistem pakar adalah sebuah sistem yang menggunakan pengetahuan manu- sia, di mana pengetahuan tersebut dimasukkan ke sebuah komputer dan kemudian digunakan untuk menyesaikan masalah-masalah yang biasanya membutuhkan kepakaran atau keahlian pakar". Jackson (1993) "Sistem pakar adalah program komputer yang mempresentasekan dan melakukan penalasran dengan pengetahuan beberapa pakar untuk meme- cahkan masalah atau memberikan saran". 3. Hayadi (2018) "Sistem pakar adalah program yang berbasiskan pengetahuan yang menye- diakan solusi 'kualitas pakar' kepada masalah-masalah dalam bidang (do- main) yang spesifik".
2.2 Konsep Dasar Sistem Pakar Konsep sistem pakar adalah menirukan metodologi dan kinerja seorang manusia yang ahli dalam bidang atau domain tertentu yang spesifik. 1. Kepakaran (Expertise) Kepakaran merupakan suatu pengetahuan yang diperoleh dari pelatihan, membaca, dan pengalaman (Sutojo dan Mulyanto, 2011). Kepakaran ini- lah yang memungkinkan para ahli dapat mengambil keputusan lebih cepat dan lebih baik dari pada seseorang yang bukan pakar. Kepakaran itu sendiri mliputi pengetahuan tentang (Sutojo dan Mulyanto, 2011): (a) Fakta-fakta tentang bidang permasalahan tertentu, (b) Teori-teori tentang bidang permasalahan tertentu, (c) Aturan-aturan dan perosedur-prosedur menurut permasalahan umum- nya, (d) Aturan heuristic yang harus dikerjakan dalam suatu situasi tertentu, (e) Strategi global untuk memecahkan permasalahan, (f) Pengetahuan tentang pengetahuan (meta knowledge). 2. Pakar (Expert) Pakar adalah seseorang yang memepunyai pengetahuan, pengalaman dan metode khusus, serta mampu menerapkannya untuk memecahkan masalah atau memberi nasihat (Sutojo dan Mulyanto, 2011). Seorang pakar harus mampu menjelaskan dan mempelajari hal-hal baru yang berkaitan de- ngan topik permasalahan, jika perlu harus mampu menyusun kembali pengetahuan-pengetahuan yang didapatkan, dan dapat memecahkan aturan- aturan serta menentukan relevansi kepakaran. Jadi seseorang pakar harus mampu melakukan kegiatan-kegiatan berikut (Sutojo dan Mulyanto, 2011): (a) Mengenali dan memformulasikan permasalahan, (b) Memecahkan permasalahn secara cepar dan tepat, (c) Menerangkan pemecahannya, (d) Belajar dari pengalaman, (e) Merestrukturisasi pengetahuan, (f) Memecahkan aturan-aturan, (g) Menentukan relevansi. 3. Pemindahan Kepakaran (Transferring Expertise) Tujuan dari sistem pakar adalah memindahkan kepakaran dari seorang pakar ke dalam komputer, kemudian ditransfer kepada orang lain yang bukan pakar (Sutojo dan Mulyanto, 2011). Proses ini melibatkan empat kegiatan, yaitu (Sutojo dan Mulyanto, 2011): 8
4. (a) Akuisisi pengetahuan (dari pakar atau sumber lain), (b) Representasi pengetahuan (pada komputer), (c) (d) Pemindahan pengetahuan ke pengguna. Inferensi (Inferencing) Inferensi adalah sebuah prosedur (program) yang mempunyai kemampuan dalam melakukan penalaran (Sutojo dan Mulyanto, 2011). Inferensi di- tampilkan pada suatu komponen yang disebut mesin inferensi yang men- cakup prosedur-prosedur mengenai pemecahan masalah. Semua penge- tahuan yang dimiliki oleh seorang pakar disimpan pada basis pengetahuan oleh sistem pakar. Tugas mesin inferensi adalah mengambil kesimpulan berdasarkan basis pengetahuan yang dimilikinya. Inferensi pengetahuan, 5. Aturan-aturan (Rule) Kebanyakan software sistem pakar komersial adalah sistem yang berba- sis rule (rule-based systems), yaitu pengetahuan disimpan, terutama dalam bentuk rule sebagai prosedur-prosedur pemecahan masalah (Sutojo dan Mulyanto, 2011). 6. Kemampuan Menjelaskan (Explanation Capability) Sistem pakar memiliki kemampuan menjelaskan saran atau rekomendasi yang diberikannya. Penjelasan dilakukan dalam subsistem yang disebut subsitem penjelasan (explanation). Bagian dari sistem ini memungkinkan sistem untuk memeriksa penalaran yang dibuatnya sendiri dan menjelaskan operasi-operasinya. Karakteristik dan kemampuan yang dimiliki oleh sis- tem pakar berbeda denga sistem konvensional. Perbedaan ini ditunjukkan oleh Tabel 2.1 (Sutojo dan Mulyanto, 2011). Tabel 2.1. Perbandingan antara sistem konvensional dengan sistem pakar Sistem Konvensional Sistem Pakar Informasi dan pemrosesan umumnya diga- bung dalam satu program. Program tidak pernah membuat kesalahan (kecuali pemogramannya yang salah). Tidak menjelaskan mengapa input dibu- tuhkan atau bagaimana hasil (output) yang diperoleh. Perubahan pada program menyulitkan. Basis pengetahuan dipisahkan secara jelas dengan mekanisme pemrosesan (inferen- si). Program bisa saja melakukan kesalahan. Penjelasan (explanation) penjelasan meru- pakan bagian dari suatu sistem pakar Perubahan pada aturan-aturan dapat di- lakukan dengan mudah. 9
Tabel 2.1 Perbandingan antara sistem konvensional dengan sistem pakar (Lanjutan..) Sistem Konvensional Sistem Pakar Sistem lengkap/selesai. beroperasi jika sudah Eksekusi secara algoritmik (step by step). Perlu informasi yang lengkap agar bisa beroperasi. Manipulasi efektif pada database yang be- sar. Data kuantitatif. Representasi dalam numerik. Menangkap, menambah dan mendis- tribusikan data numerik atau informasi. Sistem dapat beroperasi hanya dengan aturan-aturan yang sedikit (sebagai pro- totipe awal). Eksekusi dilakukan secara heuristik dan l- ogis pada seluruh basis pengetahuan. Dapat beroperasi dengan informasi yang tidak lengkap atau mengandung ketidak- pastian. Manipulasi efektif pada basis pengetahuan yang besar. Efisiensi adalah tujuan utama. Efektivitas adalah tujuan utama. Data kualitatif (pengalaman). Representasi pengetahuan dalam simbolik. Menangkap, menambah dan mendis- tribusikan pertimbangan i dan penge- tahuan. 2.3 Identifikasi Identifikasi adalah proses pengenalan, menempatkan obyek atau individu dalam suatu kelas sesuai dengan karakteristik tertentu (Chaplin dan Kartono, 1989). 2.4 Kayu merupakan bahan produk alam,hutan. Kayu merupakan bahan bangunan yang banyak disukai orang atas pertimbangan tampilan maupun kekuatan. Dari aspek kekuatan, kayu cukup kuat dan kaku walaupun bahan kayu tidak sepadat bahan baja atau beton. 2.4.1 Definisi Kayu Pada SNI 03-3527-1994, dijelaskan Tentang Mutu dan Ukuran kayu ba- ngunan, dijelaskan defenisi kayu seperti berikut ini. Pengertian kayu disini ialah sesuatu bahan, yang diperoleh dari hasil pohon- pohon di hutan, yang merupakan bagian dari pohon tersebut, setelah diperhitungkan bagian-bagian mana yang lebih banyak dimanfaatkan untuk sesuatu tujuan penggu- naan. Baik berbentuk kayu pertukangan, kayu industri maupun kayu bakar. Kayu merupakan hasil hutan dari kekayaan alam, merupakan bahan mentah yang mudah diproses untuk dijadikan barang sesuai kemajuan teknologi. Kayu memiliki bebe- rapa sifat sekaligus, yang tidak dapat ditiru oleh bahan-bahan lain. 10
2.4.2 Sifat - Sifat Kayu Berat jenis merupakan petunjuk penting bagi aneka sifat kayu. Makin be- rat kayu itu, umumnya makin kuat pula kayunya. Semakin ringan suatu jenis kayu, akan berkurang pula kekuatannya. Berat jenis ditentukan antara lain oleh tebal dind- ing sel, dan kecilnya rongga sel yang membentuk pori-pori 1. Keawetan Alami Kayu Yang dimaksud dengan keawetan alami, ialah ketahanan kayu terhadap serangan dari unsur-unsur perusak kayu dari luar seperti: jamur, rayap, bubuk, cacing laut dan makhluk lainnya yang diukur dengan jangka waktu tahunan. Keawetan kayu tersebut disebabkan oleh adanya suatu zat di dalam kayu (zat ekstraktif) yang merupakan sebagian unsur racun bagi perusak- perusak kayu, sehingga perusak tersebut tidak sampai masuk dan tinggal di dalamnya serta merusak kayu. 2. Warna Kayu Ada beraneka macam, antara lain warna kuning, keputih-putihan, coklat muda, coklat tua, kehitam-hitaman, kemerah-merahan dan lain sebagainya. Hal ini disebabkan oleh zat-zat pengisi warna dalam kayu yang berbeda- beda. Warna suatu jenis kayu dapat dipengaruhi oleh faktor-faktor berikut: umur pohon dan kelembaban udara. Kayu pohon yang lebih tua dapat lebih gelap dari kayu pohon yang lebih muda dari jenis yang sama. Kayu yang k- ering berbeda pula warnanya dari kayu yang basah. Kayu yang lama berada diluar dapat lebih gelap, dapat juga lebih pucat daripada kayu yang segar. 3. Higroskopik Kayu mempunyai sifat higroskopik, yaitu dapat menyerap atau melepaskan air atau kelembaban. Suatu petunjuk, bahwa kelembaban kayu sangat dipen- garuhi oleh kelembaban dan suhu udara pada suatu saat. Makin lembab u- dara disekitarnya akan makin tinggi pula kelembaban kayu sampai tercapai keseimbangan dengan lingkungannya. Masuk dan keluarnya air dari kayu menyebabkan kayu itu basah atau kering. Akibatnya kayu itu akan mengem- bang atau menyusut. 4. Tekstur Tekstur ialah ukuran relatif sel-sel kayu. Yang dimaksud dengan sel kayu ialah serat-serat kayu. Jadi dapat dikatakan tekstur ialah ukuran relatif serat- serat kayu. Berdasarkan teksturnya, jenis kayu digolongkan kedalam: (a) Kayu bertekstur halus, contoh: giam, lara, kulim dan lain-lain. (b) Kayu bertekstur sedang, contoh: jati, senokeling dan lain-lain. (c) Kayu bertekstur kasar, contoh: kempas, meranti ddan lain-lain. 11
5. Serat Bagian ini terutama menyangkut sifat kayu, yang menunjukkan arah umum sel-sel kayu di dalam kayu terhadap sumbu batang pohon asal potongan tadi. Arah serat dapat ditentukan oleh arah alur-alur yang terdapat pada permukaan kayu. Kayu dikatakan berserat lurus, jika arah sel-sel kayunya sejajar dengan sumbu batang. Jika arah sel-sel itu menyimpanag atau mem- bentuk sudut terhadap sumbu batang, dikatakan kayu itu berserat mencong. 6. Kekerasan Pada umunya terdapat hubungan langsung antara kekerasan kayu dan berat kayu. Kayu-kayu yang keras juga termasuk kayu-kayu yang berat. Seba- liknya kayu ringan adalah kayu yang lunak. Cara menetapkan kekerasan kayu ialah dengan memotong kayu tersebut dengan arah melintang. Kayu yang sangat keras akan sulit dipotong melintang dengan pisau. Pisau terse- but akan meleset dan hasil potongannya akan memberi tanda kilau pada kayu. Kayu yang lunak akan mudah rusak, dan hasil potongan melintangnya akan memberikan hasil yang kasar dan suram. 7. Kesan Raba Kesan raba suatu jenis kayu adalah kesan yang diperoleh pada saat kita mer- aba permukaan kayu tersebut. Ada kayu yang bila diraba memberi kesan kasar, halus, licin, dingin dan sebagainya. Kesan raba yang berbeda-beda itu untuk tiap-tiap jenis kayu tergantung dari: tekstur kayu, besar kecilnya air yang dikandung, dan kadar zat ekstraktif di dalam kayu. 2.4.3 Pengertian Hasil Hutan Kayu Budidaya (Kayu Rakyat) adalah kayu bulat atau kayu olahan yang berasal dari pohon yang tumbuh dari hasil budidaya dan atau tumbuh secara alami di atas hutan hak dan atau lahan masyarakat. Jenis - Jenis Kayu Rakyat Kayu rakyat terdiri dari 32 jenis kayu seperti jati, mahoni, nyawai, gmelina, lamtoro, kaliandra, akasia, kemiri, durian, cempedak, dadap, duku, jambu, jengkol, kelapa, kecapi, kenari, mangga, manggis, melinjo, nangka, rambutan, randu, sawit, sawo, sukun, trembesi, waru, karet, jabon, sengon, petai. 2.4.4 2.4.5 Kayu Rakyat di Sekitar Lingkungan Membatasi hanya 10 kayu rakyat yang terdiri dari durian, jengkol, mangga, manggis, melinjo, nangka, rambutan, sawo, sukun, petai. 12
1. Durian Durian (Durio zibenthinus Murr.) merupakan salah satu tumbuhan tropis asli Asia Tenggara dan populer sebagai raja buah (Feng, Yi, Huang, Wang, dan He, 2018). Durian banyak dibudidayakan di kebun bersama dengan tanaman yang lain. Sedangkan di Thailand dan Malaysia, durian telah dibu- didayakan di perkebunan komersial secara intensif (Anupunt dan Sukhvibul, 2003). Pulau Kalimantan dikenal sebagai pusat keanekaragaman durian di Indonesia. Durian termasuk dalam famili Bombaceae yang dikenal sebagai buah tropis musiman di Asia Tenggara (Malaysia, Thailand, Filipina dan Indonesia) (Dembitsky dkk., 2011). Tanaman ini merupakan buah asli Indonesia, men- empati posisi ke-4 buah nasional dengan produksi, lebih kurang 700 ribu ton per tahun. Musim panen umumnya berlangsung tidak serentak dari bu- lan September sampai Februari dengan masa paceklik bulan April sampai Juli (Dang dan Nguyen, 2015). Durian (Durio zibenthinus Murr.) merupakan salah satu tumbuhan tropis asli Asia Tenggara dan populer sebagai raja buah (Feng dkk., 2018). Durian banyak dibudidayakan di kebun bersama dengan tanaman yang lain. Sedan- gkan di Thailand dan Malaysia, durian telah dibudidayakan di perkebunan komersial secara intensif (Anupunt dan Sukhvibul, 2003). Pulau Kaliman- tan dikenal sebagai pusat keanekaragaman durian di Indonesia dapat dilihat Gambar 2.1. Gambar 2.1. Durian 2. Jengkol Tumbuhan jengkol atau lebih dikenal dengan tumbuhan jering adalah terma- suk dalam famili Fabaceae (suku biji-bijian). Tumbuhan kulit buah jengkol atau jering dengan nama Latinnya yaitu (Pithecellobium lobatum Benth) dengan sinonimnya yaitu A. jiringan, pithecellobium jiringa dan Archin- 13
dendron Paciflorum adalah tumbuhan khas di wilayah Asia Tenggara dapat dilihat Gambar 2.2. Gambar 2.2. jengkol 3. Mangga Mangga atau mempelam adalah nama sejenis buah, demikian pula nama pohonnya. Mangga termasuk ke dalam marga mangifera, yang terdiri dar- i 35-40 anggota dan suku Anacardiaceae. Pohon mangga termasuk tum- buhan tingkat tinggi yang struktur batangnya (habitus) termasuk kelompok arboreus, yaitu tumbuhan berkayu yang mempunyai tinggi batang lebih dari 5 m. Mangga bisa mencapai tinggi antara 10 hingga 40 m. Nama "mangga" berasal dari bahasa Malayalam maanga. Kata ini dibawa ke Eropa oleh orang-orang Portugis dan diserap menjadi manga (bahasa Por- tugis), mango (bahasa Inggris) dan lain-lain. Berasal dari daerah di sekitar perbatasan India dengan Burma, mangga telah menyebar ke Asia Tenggara sekurang-kurangnya semenjak 1500 tahun yang silam. Buah ini dikenal pula dalam berbagai bahasa daerah, seperti pelem atau poh dapat dilihat Gambar 2.3. Gambar 2.3. Mangga 14
4. Manggis Garcinia merupakan salah satu genus dari family Gutiferae/Clussiaceae dan anggotanya tersebar luas di wilayah tropik dunia. Spesies-spesies dalam genus Garcinia mempunyai manfaat yang beragam, seperti penghasil buah yang dapat dimakan, minyak, dan obat (Jamal, 2001). Manggis (Garcinia mangostana) merupakan salah satu spesies dari genus ini, buahnya dikenal sebagai queen of fruits dan di Indonesia menjadi komoditas ekspor dapat dilihat Gambar 2.4. Gambar 2.4. Manggis 5. Melinjo Melinjo (Gnetum gnemon Linn.) atau dalam bahasa Sunda disebut Tangk- il adalah suatu spesies tanaman berbiji terbuka (Gymnospermae) berben- tuk pohon yang berasal dari Asia tropik, melanesia, dan Pasifik Barat.[1] Melinjo dikenal pula dengan nama belinjo, mlinjo (bahasa Jawa), tangk- il (bahasa Sunda) atau bago (bahasa Melayu dan bahasa Tagalog), Khalet (Bahasa Kamboja) dapat dilihat Gambar 2.5. Gambar 2.5. Melinjo 15
6. Nangka Nangka merupakan tanaman hutan yang pohonnya dapat mencapai tinggi 25 meter. Seluruh bagian tanaman bergetah, yang biasa disebut pulut. Daunnya bulat, lonjong, dan lebar. Kayunya keras dapat dilihat Gambar 2.6, apabila telah tua berwarna kuning sampai kemerahan. Bunganya ada dua macam, yakni bunga jantan dan bunga betina (Sunaryono, 2005). Gambar 2.6. Nangka 7. Rambutan Rambutan (nama botani: Nephelium Lappaceum L.) adalah sejenis pokok buah saka. Rambutan juga merupakan tanaman tropis yang tergolong ke dalam suku lerak-lerakan atau sapindaceae, berasal dari daerah kepulauan di Asia Tenggara. Kata rambutan berasal dari bentuk buahnya yang mem- punyai kulit menyerupai rambut. Penyebaran tanaman rambutan pada awal- nya sangat terbatas hanya di daerah tropis saja, saat ini sudah bisa dite- mui di daratan yang mempunyai iklim subtropis dapat dilihat Gambar 2.7 Hal ini disebabkan oleh karena perkembangan di bidang ilmu pengetahuan dan teknologi dengan berhasil diciptakannya rumah kaca. Hingga saat ini rambutan banyak terdapat didaerah tropis seperti Afrika, Kamboja, Karibi- a, Amerika Tengah, India, Indonesia, Malaysia, Filipina, Thailand dan Sri Lanka (Permatasari, 2014). 16
Gambar 2.7. Rambutan 8. Sawo Sawo merupakan tanaman endemis yang berada di kawasan tropis Amerika Tengah, menyebar dari Meksiko hingga Guatemala, Salvador, dan Hound- uas Utara. Dewasa ini, tanaman sawo sudah mulai dan banyak menyebar hampir di seluruh kawasan tropis dapat dilihat Gambar 2.8. Awalnya, sawo dibudidayakan di Chili untuk diambil lateksnya. Akan tetapi saat ini, sawo telah dibudiayakan untuk diambil buahnya yang manis untuk dokonsumsi atau sekedar untuk hiasan (Samson, 1991). Gambar 2.8. Sawo 9. Sukun Sukun merupakan salah satu jenis tanaman penghasil buah terpenting dari famili Moraceae yang merupakan salah satu jenis makanan pokok di Kepu- lauan Polinesia, Melanesia dan Mikronesia (Mare dan Hamilton, 1987). Asal-usul tanaman tidak diketahui secara pasti, namun diyakini merupakan jenis asli dari daerah Polinesia dan tropis Asia (Mare dan Hamilton, 1987). Dalam Wikipedia Indonesia dijelaskan bahwa asal-usul sukun diperkirakan dari Kepulauan Nusantara sampai Papua yang kemudian menyebar ke dae- 17
rah lainnya melalui kegiatan migrasi penduduk atau misi perdagangan an- tara lain di Madagaskar, Afrika, Amerika Tengah dan Selatan, Karibia, Asia Tenggara, Srilanka, India, Indonesia, Australia dapat dilihat Gambar 2.9. Gambar 2.9. Sukun 10. Petai Tanaman petai diperkirakan berasal dari Malaysia. Akan tetapi, sudah lama tanaman ini tumbuh dan dibudidayakan di Indonesia, terutama di Pulau Jawa dapat dilihat Gambar 2.10. Tanaman ini banyak tumbuh di daerah-daerah yang mempunyai musim kemarau yang tidak terlalu ekstrem (Foth, Pur- bayanti, Lukiwati, dan Trimulatsih, 1995). Gambar 2.10. Petai 2.5 Metode Certainly Factor Definisi Certainty Factor menurut David Mc Allister, Certainty Factor adalah suatu metode untuk membuktikan apakah suatu fakta itu pasti ataukah tidak pasti yang berbentuk metric yang biasanya digunakan dalam sistem pakar. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah Certainty Factor. Faktor kepastian (cer- tainty faktor) menyatakan kepercayaan dalam sebuah kejadian (fakta atau hipotesis) 18
berdasarkan bukti atau penilaian pakar (Kusumadewi, 2003). Metode ini sangat co- cok untuk sistem pakar yang mendiagnosis sesuatu yang belum pasti. Faktor kepas- tian (certainty factor) diperkenalkan oleh Shortliffe Buchanan dalam pembuatan MYCIN. Certainty Factor (CF) merupakan nilai parameter klinis yang diberikan MYCIN untuk menunjukkan besarnya kepercayaan. Certainty Factor didefinisikan sebagai persamaan berikut: CF (H, E)= MB (H, E)-MD (H, E) CF (H, E): Certainty Factor dari hipote- sis H yang dipengaruhi oleh gejala (evidence) E. Besarnya CF berkisar antara -1 sampai 1. Nilai-1 menunjukkan ketidakpercayaan mutlak sedangkan nilai 1 me- nunjukkan kepercayaan mutlak. MB (H, E): ukuran kenaikan kepercayaan (mea- sure of increased belief) terhadap hipotesis H yang dipengaruhi oleh gejala E. MD (H, E): ukuran kenaikan ketidakpercayaan (measure of increased disbelief) terhadap hipotesis H yang dipengaruhi oleh gejala E. Bentuk dasar rumus Certainty Factor, adalah sebuah aturan jika E maka H seperti ditunjukkan oleh persamaan 2 berikut: CF (H, e)= CF (E, e)*CF (H, E) dimana: CF (H, e): certainty factor hipotesis yang dipengaruhi oleh evidence e. CF (E, e): Certainty factor evidence E yang dipengaruhi oleh evidence e. CF (H, E): Certainty Factor hipotesis dengan asumsi evidence diketahui dengan pasti, yaitu ketika CF(E, e)= 1 Jika semua evidence pada antecedent diketahui dengan pasti maka persamaannya akan menjadi: CF (E, e)= CF (H, E) Dalam aplikasinya, CF(H,E) merupakan nilai kepastian yang diberikan oleh pakar terhadap suatu aturan, sedangkan CF(E,e) merupakan nilai kerpercayaan yang diberikan oleh pengguna terhadap gejala yang dialaminya. Keterangan: CF = Certainty Factor dalam hipotesis H yang dipengaruhi oleh fakta E MB = Meansure of Believe, merupakan nilai kenaikan dari kepercayaan hipotesis H dipengaruhi oleh fakta E. MD = Meansure of Disbelieve, merupakan nilai kenaikan dari ketidakpercayaan hipotesis H dipengaruhi oleh fakta E. H = Hipotesis (Dugaan) E = Evidence (Peristiwa/fakta) 2.6 Smartphone Ponsel cerdas (bahasa Inggris: smartphone) adalah telepon genggam yang mempunyai kemampuan dengan pengunaan dan fungsi yang menyerupai komput- er. Belum ada standar pabrik yang menentukan arti ponsel cerdas. Bagi bebe- 19
rapa orang, ponsel cerdas merupakan telepon yang bekerja menggunakan seluruh perangkat lunak sistem operasi yang menyediakan hubungan standar dan mendasar bagi pengembang aplikasi. Bagi yang lainnya, ponsel cerdas hanyalah merupakan sebuah telepon yang menyajikan fitur canggih seperti surel (surat elektronik), inter- net dan kemampuan membaca buku elektronik (e-book) atau terdapat papan ketik (baik sebagaimana jadi maupun dihubung keluar) dan penyambung Video Graphic- s Array (VGA). Dengan kata lain, ponsel cerdas merupakan komputer kecil yang mempunyai kemampuan sebuah telepon. 2.7 Android Android awalnya diciptakan oleh Andy Rubin sebagai sistem operasi untuk ponsel telepon, sekitar awal abad kedua puluh satu ini. Android adalah sistem op- erasi yang didasarkan pada versi modifikasi dari Linux. Pada tahun 2005 Google membeli Android dan mengambil alih pekerjaan development beserta tim develop- ment mereka (Lee, 2011). 2.7.1 Versi - Versi Android Tabel 2.2. Tabel versi - versi Android yang telah dirilis Versi Kode Tanggal Rilis 1.0 1.1 1.5 1.6 2.0 2.2 2.3 3.0 4.0 4.1 4.4 5.0 - Cupcake Donut 'Eclair Froyo GingerBread Honeycomb Ice Cream Sndwitch Jelly Bean Kitkat Lolipop 23 September 2008 9 Februari 2009 27 April 2009 15 September 2009 26 Oktober 2009 20 May 2010 6 Desember 2010 22 Februari 2011 19 Oktober 2011 27 Juni 2012 31 Oktober 2013 25 Juni 2014 2.7.2 Fitur dan Arsitektur Android Versi Android pada Tabel 2.2 memiliki fitur - fitur. Fitur yang tersedia pada Android adalah (Hermawan, 2011). 1. Framework aplikasi: memungkinkan penggunaan dan pemindahan dar- i komponen yang tersedia 2. Dalvik virtual machine: virtual machine yang dioptimalkan untuk perangkat mobile 20
3. Grafik: grafik 2D dan grafik 3D yang didasarkan pada library OpenGL 4. SQLite: untuk penyimpanan data 5. Mendukung media: audio,video,dan berbagai format gambar (M- 6. GSM,Bluetooth,EDGE,3G,and WiFi (tergantung hardware) 7. Camera,Global Positioning System (GPS),compass,dan accelerometer (ter- gantung hardware) 8. Lingkungan pembangun yang kaya,termasuk emulator,peralatan debug- ging,dan plugin untuk Eclipse IDE Sistem operasi Android dibangun berdasarkan kernel Linux dan memiliki arsitektur seperti Gambar 2.11 Gambar 2.11. Arsitektur sistem operasi Android 1. Applications Lapisan ini adalah lapisan aplikasi, serangkaian aplikasi akan terdapat pada perangkat mobile. Aplikasi inti yang telah terdapat dalam Android termasuk kalender, kontak, SMS, dan lain-lain. Aplikasi - aplikasi ini ditulis dengan bahasa pemrograman Java 2. Application Framework Pengembang aplikasi memiliki akses penuh ke Android sama dengan aplika- si inti yang telah tersedia. Pengembang dapat dengan mudah mengakses in- formasi lokasi, mengatur alarm, menambah pemberitahuan ke status bar dan lain sebagainya. Arsitektur aplikasi ini dirancang untuk menyederhanakan penggunaan kembali komponen, aplikasi apa pun dapat mempublikasikan 21
kemampuan dan aplikasi lain dapat menggunakan kemampuan mereka s- esuai batasan keamanan. Dasar dari aplikasi adalah seperangkat seperangkat layanan dan sistem, yaitu berbagai view yang digunakan untuk membangun UI, Content Provider yang memungkinkan aplikasi berbagai data, Resource Manager menyediakan akses bukan kode seperti grafik, string, dan layout, Notification Manager yang akan membuat aplikasi dapat menampilkan tan- da pada status bar dan Activity Manager yang berguna mengatur daur hidup dari aplikasi 3. Libraries Satu set i dalam bahasa C/C++ yang digunakan oleh berbagai komponen pada sistem Android. 4. Android Runtime Satu set libraries inti yang menyediakan sebagian besar fungsi yang tersedia di libraries inti dari bahasa pemrograman Java. Setiap aplikasi akan berjalan sebagai proses sendiri pada Dalvik Virtual Machine (VM). 5. Linux Kernel Android bergantung pada linux versi 2.6 untuk layanan sistem inti seper- ti keamanan, manajemen memori, manajemen proses, network stack dan model driver. Kernel juga bertindak sebagai lapisan antara hardware dan seluruh software. 2.7.3 Android Studio Android Studio baru lingkungan berdasarkan IntelliJ IDEA. Mirip dengan Eclipse dengan ADT Plugin, Android Studio menyediakan alat pengembang Android terintegrasi untuk pengembangan dan debugging. Di atas kemampuan yang Anda harapkan dari IntelliJ, Android Studio menawarkan: adalah pengembangan Android 1. Berbasis Gradle membangun dukungan. 2. Refactoring Android, spesifik dan perbaikan yang cepat. 3. Alat Lint untuk menangkap kinerja, kegunaan, kompatibilitas versi dan masalah lainnya. 4. ProGuard dan aplikasi-penanda tanganan kemampuan. 5. Penyihir berbasis template untuk membuat desain Android umum dan kom- ponen. 6. Sebuah layout editor yang memungkinkan Anda untuk drag-and-drop UI komponen, layout pratinjau pada beberapa konfigurasi layar, dan banyak lagi 22
2.7.4 Android Software Development Kit (SDK) Android SDK adalah tool API (Application Programming Interface) yang diperlukan untuk mulai mengembangkan aplikasi pada platform Android meng- gunakan bahasa pemrograman Java. Android merupakan subset perangkat lunak untuk ponsel yang meliputi sistem operasi, middleware dan aplikasi kunci yang re- lease oleh Google. Saat ini di sediakan Android SDK (Software Development Kit) sebagai alat bantu dan API untuk mulai mengembangkan aplikasi pada platform Android menggunakan bahasa pemograman java (Safaat Harahap, 2011). 2.7.5 SQLite Database SQLiteDatabase merupakan interface yang ada pada sistem operasi Android yang digunakan untuk membuat relational database. SQLite menyokong imple- mentasi dari SQL yang kaya untuk apapun yang dibutuhkan oleh aplikasi mo- bile. Setiap aplikasi dapat memiliki databasenya sendiri dengan pengaturan lengkap (Hermawan, 2011). Dengan penggunaan SQLite, dapat dibuat database untuk aplikasi yang di- gunakan untuk menyimpan dan mengatur data aplikasi terstruktur. Desain database yang baik termasuk normalisasi cukup penting untuk mengurangi redudancy. 2.8 Definisi UML (Unifield Modelling Language) UML (Unifield Modelling Language) adalah bahasa pemodelan visual yang memungkinkan bagi pengembang sistem untuk mencetak biru atas visual mereka dalam bentuk baku, mudah dimengerti serta dilengkapi dengan mekanisme yang efektif untuk berbagi (sharing) dan mengkomunikasikan rancangan mereka dengan yang lain (Nugroho, 2005). UML merupakan gabungan dari metode Booch, Rumbaugh (OMT) dan Ja- cobson. Tetapi UML ini akan mencakup lebih luas daripada OOA & D. Pada perten- gahan pengembangan UML dilakukan standarisasi proses dengan OMG (Object Management Group) dengan harapan UML akan menjadi bahasa standar pemodel- an pada masa yang akan datang. UML adalah bahasa grafis untuk mendokumentasikan, menspesifikasikan, dan membangun sistem perangkat lunak. UML berorientasi objek, menerapkan lev- el abstraksi, tidak bergantung proses pengembangan, tidak bergantung bahasa dan teknologi, pemaduan beberapa notasi di beragam metodologi, usaha bersama dari banyak pihak, didukung oleh kakas-kakas yang dintegrasikan lewat XML. Standar UML dikelola oleh OMG (Object Management Group). Tujuan utama perancangan UML ada enam, (Nugroho, 2005) yaitu: 1. Menyediakan bahasa pemodelan visual yang ekspresif dan siap pakai untuk 23
mengembangkan dan pertukaran model-model yang berarti 2. Menyediakan mekanisme perluasan dan spesialisasi untuk memperluas konsep-konsep ini 3. Mendukung spesifikasi independen bahasa pemrograman dan proses pe- ngembangan tertentu 4. Menyediakan basis formal untuk pemahaman bahasa pemodelan 5. Mendorong pertumbuhan pasar kakas berorientasi objek 6. Mendukung konsep-konsep pengembangan level lebih tinggi seperti kom- ponen, kolaborasi, framework, dan pattern. 2.8.1 Diagram Use case (Use Case Diagram) Menyajikan interaksi antara use case dan aktor. Actor dapat berupa orang, peralatan, atau sistem lain yang berinteraksi dengan sistem yang sedang dibangun. Use case menggambarkan fungsionalitas sistem atau persyaratan-persyaratan yang harus dipenuhi sistem dari pandangan pemakai atau pengguna. Pelajari setiap pen- jelasan simbol use case diagram yang dijelaskan dalam Tabel 2.3. Tabel 2.3. Deskripsi Use Case Diagram SIMBOL NAMA KETERANGAN Actor Menspesifikan himpuan peran yang peng- guna mainkan ketika berinteraksi dengan use case Generalization Hubungan dimana objek anak (descendent) berbagi perilaku dan struktur data dari ob- jek yang ada diatasnya objek induk (ances- tor) Use Case Deskripsi dari urutan aksi - aksi yang di- tampilkan sistem yang menghasilkan suatu hasil yang terukur bagi suatu actor 2.8.2 Diagram Aktivitas (Activity Diagram) Menggambarkan aliran fungsionalitas sistem. Digunakan untuk menggam- barkan aliran kejadian (flow of events) dalam use case. Aktivitas dalam digram dipresentasikan dengan bentuk bujur sangkar bersudut tidak lancip, yang didalam nya berisi langkah-langkah apa saja yang terjadi dalam aliran kerja. Ada sebuah keadaan mulai (start state) yang menunjukkan dimulainya aliran kerja, dan se- 24
buah keadaan selesai (end state) yang menunjukkan akhir diagram, titik keputusan dipresentasikan dengan diamond. Diagram aktivitas tidak perlu dibuat untuk setiap aliran kerja, tetapi diagram ini akan sangat berguna untuk aliran kerja yang komplek dan melebar(Sholiq, 2006). Pelajari setiap penjelasan simbol activity diagram yang dijelaskan dalam Tabel 2.4. Tabel 2.4. Deskripsi Activity Diagram SIMBOL NAMA KETERANGAN Actifity bagaimana masing- Memperlihatkan masing kelas antarmuka saling berinteraksi satu sama lain. Decision State dari sistem yang mencerminkan pengambilan keputusan Initial Node Bagaimana objek dibentuk atau diawali. Actifity Final Node Bagaimana objek dibentuk dan dihan- curkan Fork Node Control Flow Satu aliran yang pada tahap tertentu berubah menjadi beberapa aliran. Arus aktivitas Receive Tanda Penerimaan. 2.8.3 Diagram Sekuensial (Sequence Diagram) Digunakan untuk menunjukkan aliran fungsionalitas dalam use case (Sholiq, 2006). Pelajari setiap penjelasan simbol sequence diagram - diagram yang dijelaskan dalam Tabel 2.5. Tabel 2.5. Deskripsi Activity Diagram SIMBOL NAMA KETERANGAN Lifeline Objek entity, antarmuka yang saling berin- teraksi. 25
Tabel 2.5 Deskripsi Activity Diagram (Tabel lanjutan...) SIMBOL NAMA KETERANGAN Message Self-message Spesifikasi dari komunikasi antar objek yang memuat informasi-informasi tentang aktifitas yang terjadi Spesifikasi dari komunikasi antar objek yang memuat informasi-informasi tentang aktifitas yang terjadi. Activation Indikasi dari sebuah objek yang melakukan suatu aksi 2.9 Model Waterfall Menurut Pressman (2002), model waterfall merupakan salah satu model dalam perancangan piranti lunak. Model waterfall adalah sebuah contoh dari pros- es perencanaan, dimana semua proses kegiatan harus terlebih dahulu direncanakan dan dijadwalkan sebelum dikerjakan. Nama model ini sebenarnya adalah "Linear Sequential Model". Model ini sering disebut juga dengan "Classic Life Cycle" atau metode waterfall. Model ini termasuk ke dalam model generic pada rekayasa perangkat lunak dan pertama kali diperkenalkan oleh Winston Royce sekitar tahun 1970 sehingga sering dianggap kuno, tetapi merupakan model yang paling banyak dipakai dalam Software Engineering (SE). Model ini melakukan pendekatan secara sistematis dan berurutan. Disebut dengan waterfall karena tahap demi tahap yang dilalui harus menunggu selesainya tahap sebelumnya dan berjalan berurutan seperti pada Gambar 2.12. Gambar 2.12. Waterfall model 1. Communication (Project Initiation & Requirements Gathering) Sebelum memulai pekerjaan yang bersifat teknis, sangat diperlukan adanya 26
komunikasi dengan customer demi memahami dan mencapai tujuan yang ingin dicapai. Hasil dari komunikasi tersebut adalah inisialisasi proyek, seperti menganalisis permasalahan yang dihadapi dan mengumpulkan data- data yang diperlukan, serta membantu mendefinisikan fitur dan fungsi soft- ware. Pengumpulan data-data tambahan bisa juga diambil dari jurnal, ar- tikel, dan internet. 2. Planning (Estimating, Scheduling, Tracking) Tahap berikutnya adalah tahapan perencanaan yang menjelaskan tentang estimasi tugas-tugas teknis yang akan dilakukan, resiko-resiko yang dapat terjadi, sumber daya yang diperlukan dalam membuat sistem, produk ker- ja yang ingin dihasilkan, penjadwalan kerja yang akan dilaksanakan, dan tracking proses pengerjaan sistem. 3. Modeling (Analysis & Design) Tahapan ini adalah tahap perancangan dan permodelan arsitektur sistem yang berfokus pada perancangan struktur data, arsitektur software, tampi- lan interface, dan algoritma program. Tujuannya untuk lebih memahami gambaran besar dari apa yang akan dikerjakan. 4. Construction (Code & Test) Tahapan Construction ini merupakan proses penerjemahan bentuk desain menjadi kode atau bentuk/bahasa yang dapat dibaca oleh mesin. Setelah pengkodean selesai, dilakukan pengujian terhadap sistem dan juga kode yang sudah dibuat. Tujuannya untuk menemukan kesalahan yang mungkin terjadi untuk nantinya diperbaiki. 5. Deployment (Delivery, Support, Feedback) Tahapan Deployment merupakan tahapan implementasi software ke cus- tomer, pemeliharaan software secara berkala, perbaikan software, evalu- asi software, dan pengembangan software berdasarkan umpan balik yang diberikan agar sistem dapat tetap berjalan dan berkembang sesuai dengan fungsinya. 2.10 BlackBox Testing Konsep blackbox testing digunakan untuk mepresentasikan sistem yang cara kerja di dalamnya tidak tersedia untuk diinspeksi. Teknik pengujian blackbox juga digunakan untuk pengujian berbasis skenario, dimana isi dalam system mungkin tidak tersedia untuk diinspeksi tapi masukan dan keluaran yang didefinisikan ole- h use case dan informasi analisis yang lain (Hariyanto, 2004). Blackbox testing berusaha untuk menemukan kesalahan dalam kategori berikut: 27
1. Fungsi yang tidak benar atau fungsi yang hilang. 2. Kesalahan antarmuka. 3. Kesalahan dalam struktur data atau akses database eksternal. 4. Kesalahan perilaku (behavior) atau kesalahan kinerja. 2.11 UAT (User Acceptance Test ) UAT (User Acceptance Test ) merupakan bagian kesepakatan resmi antara pembeli dan pengembang. Pengujian ini membentuk metode sederhana dan empiris untuk memutuskan apakah program memadai. Pengujian ini dapat dilihat sebagai bagian dan spesifikasi perangkat lunak. Program yang tida lolos semua pengujan ini berarti tidak memenuhi semua spesifikasi (Hariyanto, 2004). 2.12 Penelitian Terdahulu Penelitian terkait ini diambil dari jurnal-jurnal yang terkait dengan topik yang diteliti oleh peneliti. Berikut beberapa penelitian yang terkait dapat digunakan pada penelitian ini, yaitu: 1. Lestari (2011), dengan judul penelitian sistem pakar untuk mengidentifikasi jenis-jenis kayu. Hasil dari aplikasi adalah sebuah tampilan Aplikasi Sis- tem Pakar untuk mengidentifikasi jenis kayu berdasarkan ciri makroskopis, dengan beberapa menu berupa menu untuk User dan Pakar. 2. Ruliah (2018), dengan judul penelitian model Certainty Factor pada sistem pakar untuk mengidentifikasi klon karet unggul. Dapat diambil kesimpulan bahwa penerapan sistem pakar identifikasi klon karet unggul dengan metode Certainty Factor dapat memberikan dampak positif. Hal ini dibuktikan de- ngan hasil pengujian keakuratan sebelum dan sesudah penerapan sistem. Hasil rata-rata keakuratan sebelum penerapan sistem adalah 60%, sedan- gkan sesudah penerapan sistem keakuratannya meningkat menjadi 90%. In- dikator ini menunjukkan bahwa Sistem pakar identifikasi klon karet unggul dengan metode Certainty Factor dapat memudahkan tugas penyuluh lapan- gan dalam mengidentifikasi jenis-jenis klon karet unggul tanpa harus mem- inta pertimbangan dari pakar ketika pakar sedang berhalangan. 3. Hasibuan, Sunandar, Alas, dan Suginam (2017), dengan judul penelitian sistem pakar mendiagnosa penyakit kaki gajah menggunakan metode Cer- tainty Factor. Dapat diambil kesimpulan bahwa sistem pakar penyakit kaki gajah ini di buat berdasarkan gejala-gejala yang ada dalam rule dan penera- pan metode Certainty Factor dapat meningkatkan kepastian dan aplikasi ini sangat berguna bagi masyarakat sebelum konsultasi pada pakar. 4. Arifin, Slamin, dan Retnani (2017), dengan judul penelitian penerapan 28
metode Certainty Factor untuk system pakar diagnosis hama dan penyakit pada tanaman tembakau. Diambil kesimpulan bahwa hasil pembuatan sis- tem dalam penelitian ini menghasilkan sistem pakar diagnosis hama dan penyakit pada tanaman tembakau menggunakan framework code igniter. 5. Rohajawati dan Supriyati (2010), dengan judul sistem pakar diagnosis penyakit unggas dengan metode Certainty Factor. Dapat diambil kesim- pulan diagnosis penyakit yang menyerang unggas sangatlah membantu para peternak unggas dalam mengantisipasi gejala yang ditimbulkan guna pen- gobatan yang cepat, tepat dan efisien. 29
BAB 3 METODOLOGI PENELITIAN Pada penelitian ini penulis melakukan langkah-langkah mulai dari proses pengumpulan data sampai didapatkan hasil akhir dalam Penelitian Tugas Akhir ini dilihat pada Gambar 3.1. Gambar 3.1. Metodologi penelitian Pada tahapan-tahapan tersebut terbagi menjadi dua tahapan. Tahap per- tama adalah pengembangan basis pengetahuan dan tahap kedua adalah pengem- bangan aplikasi. Pada tahap pengembang basis pengetahuan dilakukan penentuan pakar yang terlibat, penentuan metode yang digunakan, pengumpulan data, akui- sisi pengetahuan pakar, pembentukan basis pengetahuan serta evaluasi basis penge- tahuan. Pada tahap pengembangan aplikasi dilakukan analisa kebutuhan aplikasi,
perancangan antar muka, pembuatan dan pengujian aplikasi. 3.1 Pengembangan Basis Pengetahuan Adapun pada tahap pengembangan basis pengetahuan memiliki beberapa tahapan sebagai berikut: 1. Penentuan Pakar Dalam kegiatan ini penulis menentukan siapa sumber yang akan dijadikan sebagai seorang pakar dalam penelitian, yaitu Dr. Rahmat Budiono S.Hut, M.Hum. Pemilihan pakar ini dilakukan karena permasalahan dalam peneli- tian membahas tentang identifikasi jenis kayu juga dikarenakan ahli tersebut telah memiliki sertifikasi dan pengalaman dibidang identifikasi kayu terse- but. 2. Penentuan Metode Dalam penelitian ini penulis menentukan metode inferensi yang digunakan sebagai acuan untuk mendapatkan hasil identifikasi yang digunakan peng- guna menggunakan inferensi certainty factor. Metode ini sangat cocok dan tepat diterapkan dalam penelitian ini dikarenakan metode ini mempunyai range untuk menentukan sebuah jenis kayu. pengembangan ilmu penge- tahuan di bidang kehutanan. 3. Pengumpulan Data Adapun manfaat apabila tujuan diatas tercapai adalah untuk meningkatkan pengetahuan kalangan masyarakat umum terkhusus anak-anak sebagai me- dia pembelajaran dan meningkatkan kualitas pendidikan. Tahap pengumpulan data adalah tahap yang dilakukan untuk memperoleh informasi yang dibutuhkan dalam rangka mencapai tujuan penelitian. Tahap pengumpulan data terdiri dari tiga yaitu: (a) Obsevasi Observasi dilakukan dengan pengamatan langsung terhadap proses yang terjadi. Hasil observasi berupa kegiatan, kejadian, objek, dan kondisi tertentu. Observasi dilakukan untuk memperoleh gambaran nyata suatu aktivitas untuk menjawab pertanyaan penelitian. Obyek penelitian untuk lebih mengetahui permasalahan yang diteliti dan kon- disi di lapangan. Observasi dalam penelitian ini bertujuan untuk mem- peroleh gambaran mengenai dari sistem yang digunakan sekarang ini dapat dlihat pada Lampiran Lampiran E. (b) Wawancara Adapun tahap pengumpulan data ini, penulis melakukan wawancar- 31
a langsung dengan sumber informasi untuk mengajukan pertanyaan- pertanyaan secara langsung. Wawancara dalam penelitian ini bertujuan untuk memperoleh informasi dari pakar tentang cara mengidentifikasi jenis kayu. Data yang dihasilkan dalam wawancara ini adalah catatan rekaman dan keterangan dan pernyataan narasumber dapat dilihat pada Lampiran A dan Lampiran B. (c) Studi Pustaka Selain mengumpulkan data melalui observasi dan wawancara, infor- masi yang dikumpulkan juga melalui jurnal, buku dan informasi di in- ternet sebagai referensi dalam mendukung teori-teori dalam penelitian ini. 4. Akuisisi Pengetahuan Pakar Pakar yang terlibat dalam sistem ini adalah ahli taksonomi atau dendrolo- gi. Pada tahap ini akan dilakukan wawancara ke pakar tersebut tentang jenis-jenis kayu, dan ciri-ciri yang ada pada kayu tersebut. Hasil wawan- cara bersama pakar diimplementasikan kedalam sistem. Aturan-aturan yang telah dibuat akan di konfirmasi kembali ke pakar untuk memastikan ke aku- ratan keputusan yang dihasilkan 5. Pembentukan Basis Pengetahuan Basis data (knowledge base) merupakan jenis basis data yang digunakan dalam manajemen pengetahuan. Basis data yang diperlukan dalam peneli- tian ini berupa data standar nilai probalitas, merupakan cara untuk menga- tasi ketidakpastian data ciri-ciri, dan jenis-jenis kayu. Basis data ini digu- nakan untuk pengambilan keputusan hasil status pengguna nantinya. 6. Evaluasi Basis Pengetahuan Dalam evaluasi adalah mengumpulkan terlebih dahulu beberapa informasi dan data yang di- jurnal maupun dalamnya terdapat pengetahuan baik dari pakar, buku, internet mengenai jenis-jenis kayu dan cirinya. Hal ini dimaksudkan agar dalam implementasi sistem selanjutnya dapat memudahkan dalam pembuatan kode program dengan mengacu kepada basis pengetahuan dan mesin inferensi yang telah ditetapkan dan dirancang sebelumnya. basis pengetahuan hal yang dilakukan 3.2 Pengembangan Aplikasi Dalam tahap ini memiliki 4 tahap sebelum membangun aplikasi sistem pakar dalam identifikasi jenis kayu sebagai berikut: 1. Tahap analisa kebutuhan-kebutuhan aplikasi, yaitu antara lain: siapa saja 32
pengguna aplikasi, apa saja kebutuhan pengguna serta bagaimana alur kerja aplikasi. Pada tahap ini Analisa dan perancangan menggunakan metode Berorientasi Objek dengan menggunakan tools Unified Modeling Language (UML). Diagram UML yang digunakan adalah usecase diagram dan activity diagram. 2. Tahap perancangan antar muka aplikasi, rancangan antar muka dibuat de- ngan memperhatikan aspek-aspek interaksi pengguna dengan komputer. Dalam merancang aplikasi menggunakan tools mouckup balsamiq. 3. Tahap membangun aplikasi menggunakan tools Android Studio V.3.0. Ba- hasa pemograman yang digunakan Java 4. Tahap pengujian aplikasi. Pada tahap ini akan dilakukan pengujian, yaitu blackbox dan User acceptance (UAT). Pengujian blackbox dilakukan untuk menguji apakah fitur-fitur dalam aplikasi berjalan dengan baik. Sedangkan pengujian UAT dilakukan dengan cara melakukan uji coba software kepa- da user, yang berfungsi untuk mengetahui tercapainya tujuan dan manfaat penulis dalam membangun aplikasi ini dapat dilihat pada Lampiran C dan Lampiran D. Metode pengembangan sistem yang digunakan untuk membangun aplika- si sistem pakar dalam mengidentifikasi jenis kayu berbasis android adalah mod- el waterfall, adapun langkah-langkah pengembangan sistem waterfall menurut (Satzinger, Jackson, dan Burd, 2012) dapat dilihat Gambar 3.2. Gambar 3.2. Struktur model waterfall 33
1. Project Initiation Pada tahap ini, akan dilakukan analisis permasalahan yang dihadapi dan mengumpulkan data-data yang diperlukan, serta membantu mendefinisikan fitur dan fungsi software. Kegiatan ini terdiri dari tujuh tahap yaitu: (a) Mengidentifikasi masalah (b) Menentukan judul penelitian (c) Menentukan tujuan penelitian (d) Mengidentifikasi manfaat dari penelitian (e) Wawancara (f) Observasi (g) Studi pustaka 2. Project Planning Pada tahap ini, akan dilakukan identifikasi lingkup sistem yang baru dan rencana dari perancangan sistem, yaitu: (a) Estimasi pembuatan sistem Dalam pembuatan sistem penulis mengestimasikan bahwa aplikasi dan laporan akan selesai dalam jangka waktu dua semester aktif perkulia- han. (b) Aplikasi yang dihasilkan Dalam penelitian ini akan menghasilkan sebuah aplikasi pakar yang dapat mengidentifikasi jenis kayu berbasis android yang nantinya bisa menjadi media pengetahuan untuk dunia pendidikan saat ini. (c) Sumber daya yang diperlukan Dalam penelitian ini, penulis membutuhkan laptop dengan minimal spesifikasi processor Intel R Core i3, RAM 4 GB, harddisk 500 GB dan VGA 1 GB. (d) Batasan dalam pembuatan sistem Pembuatan aplikasi menggunakan pengetahuan ahli yang dimasukkan kedalam komputer sehinga sistem dapat di nikmati pada smartphone dengan platfrom android dan tampilan output berupa keterangan dari hasil identifikasi jenis kayu. 3. Analysis Analisis kebutuhan sistem dilakukan untuk identifikasi dan evaluasi perma- salahan, hambatan yang terjadi dan kebutuhan yang diharapkan sehingga dapat diusulkan perbaikan-perbaikan. Pada tahap ini yang dilakukan dalam analisis sistem antara lain: 34
4. Design 5. Pada tahap ini akan dilakukan desain pada sistem. Tahap ini bertujuan untuk memberikan gambaran apa yang harus dikerjakan dan bagaimana tampilan- nya. Tools yang digunakan pada tahap desain ini adalah Astah Community dan Microsoft Visio sebagai pemodelan visual dari Unified Modelling Lan- guage (UML). Untuk perancangan interface sistem, penulis menggunakan Balsamiq dan Microsoft Visio. Implementation Pada tahap ini, sistem yang telah dibuat akan diterapkan kepada user dengan tujuan untuk mengetahui apakah sistem yang diterapkan sesuai dengan ran- cangannya. Untuk mengetahui hasil dari pengujian sistem tersebut, penulis menggunakan metode Black Box yang berfokus pada persyaratan fungsion- al perangkat lunak yang dibuat dan metode User Acceptance Testing (UAT) yang berfungsi untuk mengetahui apakah tercapainya manfaat dan tujuan penulis dalam pembuatan sistem ini. 6. Deployment Pada tahap ini mencakup pemeliharaan software secara berkala, perbaikan software, evaluasi software, dan pengembangan software berdasarkan umpan balik yang diberikan agar sistem dapat tetap berjalan sesuai fungsinya. Tapi dalam penelitian ini, penulis hanya menerapkan sampai pa- da tahap implementation karena tahap deployment ini akan memakan waktu yang lama dan proses yang panjang. 35
BAB 4 ANALISA DAN PERANCANGAN 4.1 Analisa Sistem Berjalan Analisa sistem berjalan merupakan rangkaian proses yang terjadi untuk menjelaskan kejadian yang lama dan hingga saat ini masih terjadi yang bertujuan untuk menjelaskan masalah serta kendala yang terjadi untuk dapat diusulkan sebuah sistem yang baru untuk mengatasi masalah dan kendala yang ada. Berdasarkan hasil wawancara di Balai Pengelolaan Hutan Produksi Wilayah III Pekanbaru dengan bapak Rahmat Budiono selaku pakar ekosistem kayu. Beli- au menjelaskan bahwa untuk penelitian tentang kayu hutan sudah ada yang pernah melakukan penelitian tersebut dan lagi data yang diperlukan untuk itu sangat besar sekali, untuk itu beliau menyarankan kepada saya untuk membuat hal yang sama tapi dengan kelompok kayu yang berbeda. Jadi beliau menyarankan untuk mem- buat sistem pakar dengan kelompok hasil hutan kayu budidaya. Karena belum ada yang membuat sistem untuk kelompok hasil hutan kayu budidaya atau kayu rakyat beliau sering menyebutnya. Sistem ini akan sangat berguna untuk media pembe- lajaran pengenalan jenis kayu di pendidikan kita saat ini terutama anak-anak yang ada disekolah dasar. 4.1.1 Akuisisi Pengetahuan Akuisisi pengetahuan merupakan salah satu proses untuk menggumpulka- n data suatu permasalahan dari seorang ahli atau pakar dalam bidang kehutanan. Proses akuisisi pengetahuan dilakukan untuk menyusun basis pengetahuan, dimana data yang dibutuhkan dalam basis pengetahuan sistem pakar dalam mengidenti- fikasi jenis suatu pohon atau kayu adalah data ciri-ciri kayu, serta data jenis kayu yang telah ditentukan dan aturan untuk menarik kesimpulan. Data jenis kayu dan ciri-ciri kayu, diperoleh dari pakar dengan melakukan wawancara kepada bapak Dr. Rahmat Budiono, S.Hut, M.Hum selaku pakar kayu. Selain dari pakar sumber lain yang digunakan dalam menggumpulkan data diantaranya buku tanaman, jurnal, dan internet. Melalui proses akuisisi pengetahuan dapat disimpulkan data yang diperoleh yaitu 10 jenis kayu dengan 55 ciri-ciri didalamnya. Dari 55 ciri-ciri kayu disusun se- bagai pernyataan, dan 10 jenis kayu disusun sebagai kesimpulan. Jenis kayu inilah yang dijadikan basis pengetahuan untuk menghasilkan kesimpulan yang menjadi goal. Aturan untuk menarik kesimpulan dibuat berdasarkan data yang diperoleh dan mengarahkan penguna untuk memecahkan masalah. Setelah proses rekayasa
pengetahuan selesai dilakukan, maka pengetahuan tersebut harus dipresentasikan dalam bentuk basis pengetahuan yang selanjutnya dikumpulkan, dikodekan, dior- ganisasikan, dan digambarkan dalam bentuk yang sistematis. Basis pengetahuan yang digunakan dalam sistem adalah meliputi ciri batang, daun, akar, bunga, buah, biji. Berikut ini ciri-ciri kayu dapat dilihat pada Tabel 4.1. Tabel 4.1. Jenis kayu Kode Nama Kayu K01 K02 K03 K04 K05 K06 K07 K08 K09 K10 Durian Jengkol Mangga Manggis Melinjo Nangka Rambutan Sawo Sukun petai Tabel 4.1 menjelaskan kayu mana saja yang kita pilih untuk dibuatkan men- jadi sebuah sistem. Disini ada 10 kayu yang terdiri dari durian, jengkol, mangga, manggis, melinjo, nangka, rambutan, sawo, sukun, petai. 4.1.2 Representasi Pengetahuan Representasi pengetahuan merupakan metode yang digunakan untuk mengkodekan pengetahuan dalam sebuah sistem pakar yang berbasis pengetahuan. Representasi bertujuan untuk menangkap sifat-sifat penting permasalahan dan membuat informasi itu dapat diakses oleh prosedur pemecahan masalah. Untuk membantu dalam representasi pengetahuan, maka dibutuhkan teknik representasi pengetahuan. Pada sistem pakar pengenalan jenis kayu teknik representasi penge- tahuan yang digunakan adalah berbasis aturan yang di tentukan atau rule based. Bentuk teknik ini terdiri dari premise dan kesimpulan, dari basis pengetahuan yang telah dikelompokan tersebut kemudian digunakan sebagai masukan tabel dalam memberikan analisis untuk mengidentifikasi jenis kayu. 4.1.3 Analisa Metode Certainty Factor Sistem Pakar Dalam menganalisa metode Certainty Factor terdapat beberapa langkah yang perlu dilakukan untuk penerapan Certainty Factor pada sistem pakar dalam mengidentifikasi jenis kayu adalah sebagai berikut: 37
4.1.3.1 Membuat Model Keputusan 1. Menentukan jenis kayu, dapat dilihat pada Tabel 4.2. Tabel 4.2. Daftar nama kayu Kode Nama Kayu K01 K02 K03 K04 K05 K06 K07 K08 K09 K10 Durian Jengkol Mangga Manggis Melinjo Nangka Rambutan Sawo Sukun petai Pada Tabel 4.2 mejelaskan kayu mana saja yang akan di buat menajdi sis- tem. 2. Menentukan ciri kayu, dapat dilihat pada Tabel 4.3. Tabel 4.3. Daftar ciri ciri kayu Kode Ciri Kayu C01 C02 C03 C04 C05 C06 C07 Ukuran batang bisa sampai 50 m, umur batang bisa mencapai ratusan tahun, kulit batang bewarna merah, coklat gelap, kasar, dan kadang terkelupas. Tinggi lebih kurang 20m, tegak, bulat, berkayu licin, percabangan simpodial, coklat kotor. Tinggi pohon dewasa bisa mencapai 10-40 m. umur pohon bisa mencapai 100 tahun lebih. Kulit batangnya tebal dan kasar dengan banyak celah-celah kecil dan sisik-sisik bekas tangkai daun. Warna pepagan (kulit batang) yang sudah tua biasanya coklat keabuan, kelabu tua sampai hampir hitam. Umur tanaman 22 tahun. Tinggi batang 6-15 m. Lingkar batang 102-154cm. per- mukaan batang sangat kasar. Tipe tajuk pyramid. Perawakan tanaman tegak lurus. Bentuk batang gilig. Tipe percabangan monopodial. arah percabangan horizontal. Batangnya berkambium, fleoterma dan buluh kayu, tanpa saluran resin. Batang nya lurus dan bercabang tapi cabang nya tidak bersambungan dengan bagian kayu batang hingga mudah terlepas. Tinggi mencapai 25 m. kayu nya keras apabila sudah tua berwarna kuning sampai kemerahan Batang berkayu keras. Berbentuk gilig. Tumbuh tegak kokoh. Dab berwarna coklat- kecoklatan sampai putih kecoklatan.percabangan horizontal, namun kadang-kadang sedikit miring ke atas 38
Kode C08 C09 C10 C11 C12 C13 C14 C15 C16 C17 C18 C19 C20 C21 C22 C23 C24 C25 C26 Tabel 4.3 Daftar ciri ciri kayu (Lanjutan..) Ciri Kayu Pohon yang besar dan rindang, dapat tumbuh hingga setinggi 30-40 m. Bercabang rendah, batang manila berkulit kasar abu-abu kehitaman sampai coklat tua. Seluruh bagiannya mengandung lateks, getah berwarna putih susu yang kental. Batangnya memiliki kayu yang lunak, tajuknya rimbun dengan dengan percabangan melebar kearah samping, kulit batang berwarna hijau kecoklatan berserat kasar dan pada semua bagian tanaman memiliki getar encer. Tanaman berupa pohon dengan ketinggian antara 5-25 m dan membentuk percabangan yang banyak. Kulit batang berwarna coklat kemerah-merahan Berbentuk melonjong, melanset, dan melonjong melanset Majemuk, lonjong, berhadapan, panjang 10-20 cm, lebar 5-15 cm, tepi rata,ujung runcing, pangkal membulat, pertulangan menyirip, warna hijau tua Daun tunggal, dengan letak tersebar, tanpa daun penumpu. Panjang tangkai daun bervariasi dari 1,25-12,5 cm, bagian pangkalnya membesar dan pada sisi sebelah atas ada alurnya. Daun yang masih muda biasanya bewarna kemerahan, keunguan atau kekuningan; yang di kemudian hari akan berubah pada bagian permukaan sebelah atas menjadi hijau mengkilat, sedangkan bagian permukaan bawah berwarna hijau muda. Umur daun bisa mencapai 1 tahun atau lebih lebar Susunan daun berhadapan bersilangan. Panjang tangkai daun 1.3 - 2.4 cm. tangkai 0.3 - 0.5 cm. bentuk lembaran daun lonjong, lonjong menyempit, dan lanset. Panjang lembaran daun 14-22.5 cm. lebar lembaran 6-9.8 cm. ujung daun meruncing- runcing-tumpul. Pangkal daun runcing,tumpul dan asimetri. Warna daun muda hijau muda, warna daun tua hijau tua Daun tunggal dan berhadapan. Daunnya bulat,lebar, dan lonjong. Memiliki daun majemuk. Daun berbentuk bulat panjang dengan ujung tumpul atau meruncing. Dan pada umumnya berwarna hijau tua sampai hijau muda. Daun tunggal, terletak berseling, sering mengumpul pada ujung ranting. Helai daun bertepi rata, sedikit berbulu, hijau tua mengkilap, bentuk bundar-telur jorong sampai agak lanset, 1,5-7 x 3,5-15 cm, pangkal dan ujungnya bentuk baji, bertangkai 1-3,5 cm, tulang daun utama menonjol di sisi sebelah bawah. Berdaun tunggal, berbentuk oval sampai lonjong. Bagian ujung meruncing, bagian pangkal melengkung. Daun majemuk. Daun berbentuk menyirip ganda Mempunyai akar tunggang dan akar samping yang kuat dan dalam Berakar tunggang Berakar tunggang hingga mencapai 6 meter dalamnya Mempunyai akar tunggang dan akar serabut Berakar tunggang dan juga berakar samping. Akar rambutan berwarna coklat dengan serabut akar berfungsi menyerap air dan mineral di dalam tanah Berakar tunggang. Pada akar sawo terdapat serabut akar yang menyerapair dan min- eral didalam tanah 39
Kode C27 C28 C29 C30 C31 C32 C33 C34 C35 C36 C37 C38 Tabel 4.3 Daftar ciri ciri kayu (Lanjutan..) Ciri Kayu Akar tanaman sukun mempunyai akar tunggang yang dalam dan akar samping yang dangkal Bunga muncul langsung dari batang (cauliflorus) atau cabang- cabang yang tua diba- gian pangkal (proximal) secara berkelompok. Bunga-bunga tersebut berkelompok dalam karangan berisi 3-10 kuntum berbentuk tukal atau malai rata. Kuncup bun- ganya membulat, diameternya sekitar 2 cm, dan bertangkai panjang Struktur majemuk, berbentuk seperti tandan, di ujung batang dan ketiak daun, tangkai bulat, panjang lebih kurang 3 cm, berwarna ungu kulitnya, benang sari kuning, mahko- ta lonjong berwarna putih kekuningan Berbentuk malai terbentuk dari ranting terminal, terdiri atas beberapa ribu individu bunga Posisi bunga di ujung. Ukuran bunga besar. Kelompok bunga soliter. Panjang tangkai 1.5-1.9 cm. jumlah dan warna spal 4, kuning. Jumlah dan warna petal 4, kuning putih. Jumlah berkas benang sari 4. Jumlah benang sari perberkas 11-39 Bunga nya majemuk, bercabang dikasial (berbentuk anak payung menggarpu) keluar dari ketiak daun. Tanaman berumah satu yaitu terdapat bunga jantan dan bunga betina dalam satu tana- man. Bunga jantan berbentuk gada atau bengkok dan berwarna hijau tua, sedangkan bunga betina dicirikan berbentuk menyerupai gada silinder yang pipih Bunga muncul dari ketiak daun atau di ujung cabang, tersusun dalam malai (tandan). Setiap tandan terdiri atas 50 - 2.000 kuntum bunga. Bunga berukuran kecil, berwar- na agak kekuning-kiuningan, dan bertangkai pendek. Bunga kadang-kadang hanya memiliki sifat bunga jantan (masculus) ataupun bunga sempurna (hermaphrodite). Bunga jantan hanya memiliki benang sari (stamen) dan hanya terdapat pada pohon jantan, sehingga tidak akan menghasilkan buah Bunga-bunga tunggal terletak di ketiak daun dekat ujung ranting, bertangkai 1-2 cm, kerapkali menggantung, diameter bunga s/d 1,5 cm, sisi luarnya berbulu kecoklatan, berbilangan 6. Kelopak biasanya tersusun dalam dua lingkaran; mahkota bentuk gen- ta, putih, berbagi sampai setengah panjang tabung Bunga berkelamin tunggal (bunga betina dan bunga jantan terpisah), tetapi berumah satu (monoceous). Bunganya keluar dari ketiak daun pada ujung cabang dan ranting dengan bunga jantan berkembang terlebih dahulu. Bunga jantan berbentuk pipih me- manjang disebut ontel yang panjangnya 10-20 cm berwarna kuning, sedangkan bunga betina berbentuk bundar sejak keluar dari kelopak bunga dan bertangkai pendek (ba- bal). Setelah serbuk sarinya keluar bunga jantan ini akan berubah warna dari hijau menjadi kecokelatan, kemudian layu dan berjatuhan di bawah tajuk pohon Karangan bunga berbentuk bongkol yang terkulai dengan tangkai yang panjang, bunga yang masih muda dan belum mekar bewarna hijau. Setelah dewasa dan terlihat benang sari dan putiknya, bunga berubah menjadi warna kuning. Ukurannya pun menjadi lebih besar Buah berwarna hijau hingga kecoklatan, dan tertutup dengan duri yang berbentuk menyerupai piramid lebar, tajam dan panjang nya 1 cm 40
Kode C39 C40 C41 C42 C43 C44 C45 C46 C47 C48 C49 C50 C51 C52 C53 C54 Tabel 4.3 Daftar ciri ciri kayu (Lanjutan..) Ciri Kayu Bulat pipih berwarna coklat kehitaman Bentuk buah bulat, bulat seperti telur atau jorong, hingga lonjong memanjang, kulit buah tebal hijau, kekuningan, atau kemerahan bila masak. Daging buah berwarna kuning, merah jingga, krem, berserabut, rasanya manis sampai asam. Mengandung banyak air dan berbau kuat sampai lemah Bentuk buah bulat telur terbalik ujung runcing dengan lobus kepala putik yang kecil dan mudah gugur Buah nangka relatif besar, berbiji banyak, dan kulitnya berduri lunak Buah berbentuk bulat lonjong, panjang 4-5 cm, dengan duri tempel yang bengkok, lemas sampai kaku. Kulit buahnya berwarna hijau dan menjadi kuning atau merah jika sudah masak. Dinding buah tebal - rambutan Buah bertangkai pendek, bulat, bulat telur, coklat kemerahan sampai kekuningan di luarnya dengan sisik-sisik kasar coklat yang mudah mengelupas, sering dengan sisa tangkai putik yang mengering di ujungnya. Berkulit tipis, dengan daging buah yang lembut dan kadang-kadang memasir, coklat kemerahan sampai kekuningan, manis dan mengandung banyak sari buah Buah sukun berasal dari pembengkakan bunga betina dan termasuk jenis buah maje- muk, namun karena tidak berbiji (partenocrpy) maka segmen-segmenya terlihat meny- atu dengan kandungan pati yang relatif besar. Buah sukun berbentuk bulat sampai lonjong dengan ukuran panjang ± 30 cm, lebar 9-20 cm. Berat buah dapat mencapai 4 kg dengan daging buah berwarna putih, puting kekuningan atau kuning serta tangkai buah yang panjangnya berkisar 2,5-12,5 cm tergantung varietasnya Buah berbentuk polong panjang dan pipih Berbentuk bulat, lonjong, jorong, membulat telur Bulat, lonjong, Berkeping dua Biji putih terbungkus endorkap yang tebal, mengayu dan berserat,bentuk nya gepeng memanjang Tipe biji elips. Tebal biji 0.4-1.1 cm. warna biji coklat. Jumlah biji 4-8 Biji diselubungi mantel atas integuman luar yang keras dan tenda bunga berdaging, berwarna merah jika buah nya masak Biji berbentuk bulat hingga lonjong. Berukuran kecil lebih kurang 3.5 cm, berkeping dua. Biji terdiri dari 3 lapis kulit. Yakni kulit luar berwarna kuning agak lunak, kulit liat berwarna putih, dan kulit ari berwarna coklat membungkus daging buah - nangka Biji berbentuk ellips, terbungkus daging buah berwarna putih transparan yang dapat dimakan dan banyak mengandung air, rasanya bervariasi dari masam sampai manis - rambutan Berbiji sampai 12 butir, namun kebanyakan kurang dari 6, lonjong pipih, hitam atau kecoklatan mengkilap, panjang 2 cm, keping biji berwarna putih lilin C55 Biji ter- susun rapi dalam polong yang menggantung di pohon dan pada setiap polong terdapat 10-18 biji. Setiap biji diselaputi kulit tipis bewarna putih pada saat biji masih muda dan selaput tersebut akan menjadi bewarna kuning pada saat biji sudah tua 41
Pada Tabel 4.3 menjelaskan semua ciri-ciri yang ada pada 10 kayu yang telah di pilih untuk dibuatkan sistem. 4.1.3.2 Membuat Aturan dengan Tabel Keputusan Berdasarkan pengetahuan berupa data ciri kayu dan jenis kayu, maka dapat dibuat basis pengetahuan berupa hubungan antara ciri kayu dan jenis kayu menggu- nakan tabel keputusan. Tabel keputusan dimulai dengan menentukan ciri kayu yang sesuai dengan jenis kayu, ditunjukkan pada Tabel 4.4. Tabel 4.4. Tabel keputusan C/K K01 K02 K03 K04 K05 K06 K07 K08 C01 C02 C03 C04 C05 C06 C07 C08 C09 C10 C11 C12 C13 C14 C15 C16 C17 C18 C19 C20 C21 C22 C23 C24 C25 C26 C27 C28 C29 C30 C31 C32
K09
42 K10
Tabel 4.4 Tabel keputusan (Lanjutan..) C/K K01 K02 K03 K04 K05 K06 K07 K08 C33 C34 C35 C36 C37 C38 C39 C40 C41 C42 C43 C44 C45 C46 C47 C48 C49 C50 C51 C52 C53 C54 C55
Pada Tabel 4.4 menjelaskan tentang relasi antara kayu dengan ciri-ciri kayu hingga menjadi tabel keputusan. 4.1.3.3 Menentukan nilai MB (Measure of Believe) dan MD (Measure of Dis- believe) Nilai MB dan MD pada setiap ciri kayu didapat dari dr. Rahmat Budiono S.Hut M.Hum. Nilai MB dan MD berkisar antara 0 sampai 1. Pada setiap ciri kayu dalam aturan nilai MB dan MD digunakan untuk menghitung nilai tingkat kepastian (CF). Tabel nilai MB dan MB gejala terhadap jenis kayu dapat dilihat pada Tabel 4.5 berikut: K09
43 K10
u y a k s i n e j p a d a h r e t u y a k i r i c - i r i c D M n a d B M i a l i n l e b a T . 5 . 4 l e b a T P D M 0 1 K B M U S D M 9 K B M W S D M 8 K B M R D M 7 K B M u y a K N 6 K O M 5 K D M B M D M B M S M 4 K D M B M A M 3 K D M B M J D M 2 K B M D 1 K D M B M i r i C u y a K 1 0 . 0 2 0 0 . 4 0 0 . 1 0 . 0 1 0 0 . 1 0 0 . 7 0 . 0 7 0 . 0 6 0 . 0 9 0 . 0 2 0 . 0 2 0 . 0 8 0 . 0 1 0 . 0 1 0 . 0 1 0 . 0 3 0 . 0 6 0 . 0 7 0 . 0 8 7 0 . 1 0 C 8 0 . 0 3 0 0 . 7 0 0 . 5 0 . 0 3 0 0 . 6 0 0 . 5 0 . 0 3 0 . 0 4 0 . 0 5 0 . 0 7 0 . 0 4 0 . 0 2 0 . 0 1 0 . 0 4 0 . 0 4 0 . 0 4 0 . 0 6 9 . 0 9 0 . 0 1 0 0 . 2 0 C 5 0 . 0 8 0 0 . 2 0 0 . 2 0 . 0 3 0 0 . 5 0 0 . 3 0 . 0 2 0 . 0 1 0 . 0 6 0 . 0 3 0 . 0 1 0 . 0 8 0 . 0 7 0 . 0 8 0 . 0 1 8 . 0 2 0 . 0 3 0 . 0 3 0 . 0 8 0 0 . 3 0 C 1 0 . 0 1 0 0 . 4 0 0 . 6 0 . 0 5 0 0 . 1 0 0 . 6 0 . 0 8 0 . 0 1 0 . 0 5 0 . 0 8 0 . 0 1 0 . 0 3 0 . 0 5 7 . 0 8 0 . 0 5 0 . 0 4 0 . 0 1 0 . 0 1 0 . 0 5 0 0 . 4 0 C 8 0 . 0 4 0 0 . 1 0 0 . 2 0 . 0 5 0 0 . 7 0 0 . 4 0 . 0 6 0 . 0 3 0 . 0 6 0 . 0 8 0 . 0 7 8 . 0 9 0 . 0 3 0 . 0 2 0 . 0 3 0 . 0 8 0 . 0 5 0 . 0 2 0 . 0 4 0 0 . 5 0 C 7 0 . 0 7 0 0 . 7 0 0 . 6 0 . 0 4 0 0 . 7 0 0 . 5 0 . 0 4 0 . 0 7 0 . 0 5 7 . 0 8 0 . 0 3 0 . 0 5 0 . 0 7 0 . 0 6 0 . 0 7 0 . 0 5 0 . 0 6 0 . 0 1 0 . 0 8 0 0 . 6 0 C 3 0 . 0 1 0 0 . 5 0 0 . 5 0 . 0 3 0 0 . 6 0 0 . 1 0 . 0 9 9 . 0 1 0 . 0 6 0 . 0 7 0 . 0 4 0 . 0 6 0 . 0 5 0 . 0 1 0 . 0 8 0 . 0 4 0 . 0 4 0 . 0 1 0 . 0 6 0 0 . 7 0 C 1 0 . 0 1 0 0 . 6 0 0 . 6 0 . 0 1 0 0 . 8 8 0 . 2 0 . 0 1 0 . 0 2 0 . 0 1 0 . 0 2 0 . 0 1 0 . 0 1 0 . 0 6 0 . 0 3 0 . 0 8 0 . 0 3 0 . 0 5 0 . 0 4 0 . 0 1 0 0 . 8 0 C 3 0 . 0 3 0 0 . 1 0 0 . 4 6 . 0 7 0 0 . 1 0 0 . 7 0 . 0 1 0 . 0 1 0 . 0 1 0 . 0 3 0 . 0 8 0 . 0 5 0 . 0 2 0 . 0 1 0 . 0 6 0 . 0 4 0 . 0 8 0 . 0 8 0 . 0 1 0 0 . 9 0 C 8 0 . 0 3 8 0 . 1 0 0 . 5 0 . 0 1 0 0 . 8 0 0 . 3 0 . 0 1 0 . 0 8 0 . 0 8 0 . 0 3 0 . 0 3 0 . 0 1 0 . 0 4 0 . 0 6 0 . 0 8 0 . 0 6 0 . 0 7 0 . 0 1 0 . 0 2 0 0 . 0 1 C 6 0 . 0 8 0 0 . 2 0 0 . 5 0 . 0 4 0 0 . 2 0 0 . 1 0 . 0 3 0 . 0 1 0 . 0 6 0 . 0 1 0 . 0 1 0 . 0 7 0 . 0 6 0 . 0 1 0 . 0 6 0 . 0 1 0 . 0 8 0 . 0 2 0 . 0 7 6 0 . 1 1 C 3 0 . 0 3 0 0 . 5 0 0 . 3 0 . 0 1 0 0 . 1 0 0 . 1 0 . 0 2 0 . 0 1 0 . 0 7 0 . 0 2 0 . 0 3 0 . 0 3 0 . 0 2 0 . 0 1 0 . 0 3 0 . 0 1 0 . 0 8 7 . 0 7 0 . 0 8 0 0 . 2 1 C 1 0 . 0 1 0 0 . 1 0 0 . 2 0 . 0 1 0 0 . 7 0 0 . 8 0 . 0 1 0 . 0 1 0 . 0 8 0 . 0 4 0 . 0 1 0 . 0 4 0 . 0 1 0 . 0 1 0 . 0 8 9 . 0 1 0 . 0 5 0 . 0 6 0 . 0 5 0 0 . 3 1 C 8 0 . 0 8 0 0 . 1 0 0 . 6 0 . 0 4 0 0 . 3 0 0 . 6 0 . 0 1 0 . 0 5 0 . 0 5 0 . 0 8 0 . 0 1 0 . 0 5 0 . 0 7 6 . 0 1 0 . 0 7 0 . 0 5 0 . 0 4 0 . 0 7 0 . 0 7 0 0 . 4 1 C 3 0 . 0 8 0 0 . 3 0 0 . 3 0 . 0 8 0 0 . 1 0 0 . 1 0 . 0 8 0 . 0 1 0 . 0 1 0 . 0 7 0 . 0 7 7 . 0 1 0 . 0 1 0 . 0 5 0 . 0 3 0 . 0 1 0 . 0 3 0 . 0 6 0 . 0 5 0 0 . 5 1 C 7 0 . 0 7 0 0 . 1 0 0 . 1 0 . 0 1 0 0 . 4 0 0 . 1 0 . 0 1 0 . 0 2 0 . 0 6 5 . 0 1 0 . 0 8 0 . 0 8 0 . 0 8 0 . 0 5 0 . 0 1 0 . 0 5 0 . 0 6 0 . 0 5 0 . 0 6 0 0 . 6 1 C 1 0 . 0 1 0 0 . 8 0 0 . 1 0 . 0 5 0 0 . 1 0 0 . 8 0 . 0 8 2 . 0 1 0 . 0 1 0 . 0 6 0 . 0 1 0 . 0 1 0 . 0 6 0 . 0 6 0 . 0 1 0 . 0 4 0 . 0 9 0 . 0 4 0 . 0 2 0 0 . 7 1 C 6 0 . 0 1 0 0 . 1 0 0 . 6 0 . 0 5 0 0 . 5 6 0 . 1 0 . 0 6 0 . 0 4 0 . 0 5 0 . 0 8 0 . 0 4 0 . 0 4 0 . 0 1 0 . 0 3 0 . 0 8 0 . 0 5 0 . 0 1 0 . 0 3 0 . 0 1 0 0 . 8 1 C 7 0 . 0 1 0 0 . 1 0 0 . 5 5 . 0 1 0 0 . 7 0 0 . 7 0 . 0 1 0 . 0 6 0 . 0 5 0 . 0 1 0 . 0 5 0 . 0 1 0 . 0 1 0 . 0 5 0 . 0 5 0 . 0 1 0 . 0 2 0 . 0 4 0 . 0 1 0 0 . 9 1 C 8 0 . 0 1 9 0 . 8 0 0 . 1 0 . 0 1 0 0 . 5 0 0 . 1 0 . 0 1 0 . 0 1 0 . 0 1 0 . 0 2 0 . 0 3 0 . 0 2 0 . 0 2 0 . 0 1 0 . 0 1 0 . 0 5 0 . 0 3 0 . 0 6 0 . 0 3 0 0 . 0 2 C 3 0 . 0 1 0 0 . 3 0 0 . 2 0 . 0 4 0 0 . 1 0 0 . 4 0 . 0 1 0 . 0 7 0 . 0 1 0 . 0 8 0 . 0 1 0 . 0 2 0 . 0 3 0 . 0 4 0 . 0 6 0 . 0 4 0 . 0 1 0 . 0 6 0 . 0 8 5 0 . 1 2 C 6 0 . 0 6 0 0 . 1 0 0 . 2 0 . 0 1 0 0 . 6 0 0 . 3 0 . 0 4 0 . 0 1 0 . 0 6 0 . 0 1 0 . 0 8 8 . 0 1 0 . 0 8 0 . 0 1 0 . 0 3 0 . 0 1 0 . 0 6 3 . 0 8 0 . 0 4 0 0 . 2 2 C 44
) . . n a t u j n a L ( u y a k s i n e j p a d a h r e t u y a k i r i c - i r i c D M n a d B M i a l i n l e b a T 5 . 4 l e b a T P D M 0 1 K B M U S D M 9 K B M W S D M 8 K B M R D M 7 K B M u y a K N 6 K O M 5 K D M B M D M B M S M 4 K D M B M A M 3 K D M B M J D M 2 K B M D 1 K D M B M i r i C u y a K 5 0 . 0 1 0 0 . 5 0 0 . 1 0 . 0 5 0 0 . 1 0 0 . 3 0 . 0 1 0 . 0 2 0 . 0 9 9 . 0 1 0 . 0 1 0 . 0 5 0 . 0 1 0 . 0 8 0 . 0 9 9 . 0 7 0 . 0 4 0 . 0 3 0 . 0 2 0 0 . 3 2 C 1 0 . 0 1 0 0 . 1 0 0 . 8 0 . 0 1 0 0 . 1 0 0 . 8 0 . 0 8 0 . 0 1 0 . 0 3 0 . 0 8 0 . 0 1 0 . 0 6 0 . 0 8 6 . 0 1 0 . 0 6 0 . 0 3 0 . 0 1 0 . 0 5 0 . 0 4 0 0 . 4 2 C 6 0 . 0 1 0 0 . 3 0 0 . 1 0 . 0 6 0 0 . 5 0 0 . 1 0 . 0 2 0 . 0 1 0 . 0 4 0 . 0 1 0 . 0 1 0 . 0 1 0 . 0 6 0 . 0 1 0 . 0 4 0 . 0 2 0 . 0 4 0 . 0 5 0 . 0 1 0 0 . 5 2 C 3 0 . 0 6 0 0 . 3 0 0 . 4 4 . 0 1 0 0 . 5 5 0 . 8 0 . 0 1 0 . 0 8 0 . 0 3 0 . 0 7 0 . 0 1 0 . 0 2 0 . 0 8 0 . 0 2 0 . 0 6 0 . 0 1 0 . 0 1 0 . 0 8 0 . 0 0 8 0 . 6 2 C 7 0 . 0 7 0 0 . 1 0 0 . 8 7 . 0 1 0 0 . 6 0 0 . 1 0 . 0 7 0 . 0 7 0 . 0 7 0 . 0 1 0 . 0 8 0 . 0 1 0 . 0 1 0 . 0 8 0 . 0 1 0 . 0 2 0 . 0 1 0 . 0 1 0 . 0 8 0 0 . 7 2 C 8 0 . 0 1 0 0 . 5 0 0 . 7 0 . 0 2 0 0 . 5 0 0 . 8 0 . 0 1 0 . 0 5 0 . 0 1 0 . 0 7 0 . 0 1 0 . 0 8 0 . 0 5 0 . 0 1 0 . 0 7 0 . 0 2 0 . 0 8 0 . 0 8 0 . 0 0 9 0 . 8 2 C 1 0 . 0 1 0 0 . 1 0 0 . 1 0 . 0 1 0 0 . 1 0 0 . 7 0 . 0 1 0 . 0 1 0 . 0 1 0 . 0 1 0 . 0 1 0 . 0 1 0 . 0 1 0 . 0 7 0 . 0 1 0 . 0 1 0 . 0 9 5 . 0 3 0 . 0 3 0 0 . 9 2 C 1 0 . 0 1 0 0 . 1 0 0 . 5 0 . 0 1 0 0 . 4 0 0 . 1 0 . 0 7 0 . 0 1 0 . 0 1 0 . 0 7 0 . 0 1 0 . 0 7 0 . 0 6 0 . 0 1 0 . 0 9 9 . 0 1 0 . 0 6 0 . 0 1 0 . 0 4 0 0 . 0 3 C 1 0 . 0 1 0 0 . 6 0 0 . 1 0 . 0 6 0 0 . 1 0 0 . 1 0 . 0 6 0 . 0 1 0 . 0 2 0 . 0 1 0 . 0 3 0 . 0 1 0 . 0 6 6 . 0 8 0 . 0 1 0 . 0 8 0 . 0 1 0 . 0 1 0 . 0 3 0 0 . 1 3 C 5 0 . 0 1 0 0 . 1 0 0 . 8 0 . 0 1 0 0 . 5 0 0 . 5 0 . 0 1 0 . 0 8 0 . 0 6 0 . 0 1 0 . 0 7 7 . 0 1 0 . 0 7 0 . 0 6 0 . 0 1 0 . 0 6 0 . 0 5 0 . 0 1 0 . 0 7 0 0 . 2 3 C 6 0 . 0 1 0 0 . 1 0 0 . 1 0 . 0 1 0 0 . 5 0 0 . 1 0 . 0 1 0 . 0 1 0 . 0 8 8 . 0 4 0 . 0 1 0 . 0 6 0 . 0 1 0 . 0 6 0 . 0 1 0 . 0 1 0 . 0 7 0 . 0 3 0 . 0 5 0 0 . 3 3 C 3 0 . 0 6 0 0 . 1 0 0 . 7 0 . 0 4 0 0 . 1 0 0 . 2 0 . 0 9 5 . 0 5 0 . 0 1 0 . 0 5 0 . 0 7 0 . 0 1 0 . 0 5 0 . 0 2 0 . 0 1 0 . 0 8 0 . 0 7 0 . 0 1 0 . 0 4 0 0 . 4 3 C 1 0 . 0 1 0 0 . 1 0 0 . 3 0 . 0 1 0 0 . 1 7 0 . 3 0 . 0 1 0 . 0 3 0 . 0 7 0 . 0 1 0 . 0 1 0 . 0 1 0 . 0 5 0 . 0 1 0 . 0 1 0 . 0 1 0 . 0 1 0 . 0 1 0 . 0 3 0 0 . 5 3 C 3 0 . 0 1 0 0 . 8 0 0 . 6 7 . 0 3 0 0 . 1 0 0 . 7 0 . 0 4 0 . 0 1 0 . 0 3 0 . 0 1 0 . 0 8 0 . 0 8 0 . 0 1 0 . 0 3 0 . 0 8 0 . 0 1 0 . 0 3 0 . 0 4 0 . 0 7 0 0 . 6 3 C 5 0 . 0 9 3 0 . 1 0 0 . 3 0 . 0 1 0 0 . 8 0 0 . 1 0 . 0 1 0 . 0 1 0 . 0 8 0 . 0 6 0 . 0 1 0 . 0 6 0 . 0 1 0 . 0 1 0 . 0 1 0 . 0 4 0 . 0 1 0 . 0 1 0 . 0 3 0 0 . 7 3 C 7 0 . 0 1 0 0 . 1 0 0 . 1 0 . 0 4 0 0 . 1 0 0 . 3 0 . 0 7 0 . 0 1 0 . 0 8 0 . 0 1 0 . 0 3 0 . 0 1 0 . 0 4 0 . 0 1 0 . 0 5 0 . 0 1 0 . 0 5 0 . 0 6 0 . 0 8 2 0 . 8 3 C 7 0 . 0 1 0 0 . 4 0 0 . 1 0 . 0 1 0 0 . 3 0 0 . 1 0 . 0 1 0 . 0 1 0 . 0 7 0 . 0 1 0 . 0 1 0 . 0 8 0 . 0 1 0 . 0 1 0 . 0 6 0 . 0 1 0 . 0 6 6 . 0 1 0 . 0 5 0 0 . 9 3 C 1 0 . 0 8 0 0 . 1 0 0 . 2 0 . 0 1 0 0 . 3 0 0 . 2 0 . 0 1 0 . 0 7 0 . 0 1 0 . 0 2 0 . 0 1 0 . 0 1 0 . 0 1 0 . 0 5 0 . 0 7 5 . 0 2 0 . 0 1 0 . 0 6 0 . 0 4 0 0 . 0 4 C 1 0 . 0 8 0 0 . 1 0 0 . 1 0 . 0 8 0 0 . 1 0 0 . 1 0 . 0 4 0 . 0 9 0 . 0 6 0 . 0 6 0 . 0 7 0 . 0 5 0 . 0 9 8 . 0 6 0 . 0 1 0 . 0 1 0 . 0 7 0 . 0 1 0 . 0 3 0 0 . 1 4 C 6 0 . 0 9 0 0 . 1 0 0 . 1 0 . 0 2 0 0 . 1 0 0 . 6 0 . 0 1 0 . 0 2 0 . 0 8 8 . 0 9 0 . 0 7 0 . 0 1 0 . 0 7 0 . 0 1 0 . 0 2 0 . 0 7 0 . 0 2 0 . 0 1 0 . 0 7 0 0 . 2 4 C 9 0 . 0 3 0 0 . 1 0 0 . 3 0 . 0 2 0 0 . 1 0 0 . 7 0 . 0 5 9 . 0 1 0 . 0 2 0 . 0 1 0 . 0 4 0 . 0 8 0 . 0 1 0 . 0 5 0 . 0 2 0 . 0 3 0 . 0 3 0 . 0 2 0 . 0 3 0 0 . 3 4 C 2 0 . 0 1 0 0 . 8 0 0 . 1 0 . 0 1 0 0 . 1 0 0 . 1 0 . 0 1 0 . 0 2 0 . 0 1 0 . 0 2 0 . 0 1 0 . 0 1 0 . 0 2 0 . 0 1 0 . 0 1 0 . 0 1 0 . 0 1 0 . 0 1 0 . 0 8 0 0 . 4 4 C 45
) . . n a t u j n a L ( u y a k s i n e j p a d a h r e t u y a k i r i c - i r i c D M n a d B M i a l i n l e b a T 5 . 4 l e b a T P D M 0 1 K B M U S D M 9 K B M W S D M 8 K B M R D M 7 K B M u y a K N 6 K O M 5 K D M B M D M B M S M 4 K D M B M A M 3 K D M B M J D M 2 K B M D 1 K D M B M i r i C u y a K 3 0 . 0 1 0 0 . 1 0 0 . 0 8 . 0 3 0 0 . 1 0 0 . 2 0 . 0 1 0 . 0 9 0 . 0 1 0 . 0 5 0 . 0 8 0 . 0 1 0 . 0 3 0 . 0 1 0 . 0 8 0 . 0 1 0 . 0 8 0 . 0 8 0 . 0 5 0 0 . 5 4 C 1 0 . 0 0 5 0 . 1 0 0 . 5 0 . 0 1 0 0 . 5 0 0 . 3 0 . 0 7 0 . 0 1 0 . 0 1 0 . 0 9 0 . 0 1 0 . 0 1 0 . 0 5 0 . 0 1 0 . 0 1 0 . 0 2 0 . 0 2 0 . 0 2 0 . 0 5 0 0 . 6 4 C 2 0 . 0 1 0 0 . 4 0 0 . 1 0 . 0 4 0 0 . 3 0 0 . 1 0 . 0 1 0 . 0 4 0 . 0 1 0 . 0 5 0 . 0 1 0 . 0 4 0 . 0 1 0 . 0 6 0 . 0 1 0 . 0 6 0 . 0 6 0 . 0 2 0 . 0 0 7 0 . 7 4 C 1 0 . 0 3 0 0 . 6 0 0 . 9 0 . 0 6 0 0 . 1 0 0 . 1 0 . 0 3 0 . 0 6 0 . 0 1 0 . 0 3 0 . 0 3 0 . 0 1 0 . 0 5 0 . 0 4 0 . 0 1 0 . 0 3 0 . 0 4 7 . 0 1 0 . 0 8 0 0 . 8 4 C 9 0 . 0 1 0 0 . 8 0 0 . 1 0 . 0 1 0 0 . 8 0 0 . 1 0 . 0 1 0 . 0 1 0 . 0 1 0 . 0 4 0 . 0 5 0 . 0 7 0 . 0 1 0 . 0 3 0 . 0 0 6 . 0 1 0 . 0 3 0 . 0 3 0 . 0 3 0 0 . 9 4 C 6 0 . 0 1 0 0 . 7 0 0 . 1 0 . 0 9 0 0 . 9 0 0 . 4 0 . 0 4 0 . 0 6 0 . 0 2 0 . 0 1 0 . 0 1 0 . 0 7 0 . 0 0 7 . 0 8 0 . 0 1 0 . 0 4 0 . 0 4 0 . 0 7 0 . 0 3 0 0 . 0 5 C 9 0 . 0 1 0 0 . 1 0 0 . 1 0 . 0 1 0 0 . 5 0 0 . 2 0 . 0 1 0 . 0 1 0 . 0 5 0 . 0 3 0 . 0 0 5 . 0 1 0 . 0 3 0 . 0 1 0 . 0 2 0 . 0 1 0 . 0 6 0 . 0 3 0 . 0 1 0 0 . 1 5 C 2 0 . 0 1 0 0 . 1 0 0 . 2 0 . 0 1 0 0 . 9 0 0 . 7 0 . 0 1 0 . 0 7 0 . 0 0 9 . 0 1 0 . 0 2 0 . 0 6 0 . 0 2 0 . 0 6 0 . 0 2 0 . 0 5 0 . 0 1 0 . 0 7 0 . 0 5 0 0 . 2 5 C 6 0 . 0 3 0 0 . 8 0 0 . 9 0 . 0 5 0 0 . 1 0 0 . 6 0 . 0 0 8 . 0 3 0 . 0 1 0 . 0 5 0 . 0 1 0 . 0 4 0 . 0 1 0 . 0 1 0 . 0 1 0 . 0 1 0 . 0 1 0 . 0 8 0 . 0 3 0 0 . 3 5 C 1 0 . 0 1 0 0 . 3 0 0 . 1 0 . 0 3 0 0 . 6 7 0 . 3 0 . 0 5 0 . 0 1 0 . 0 4 0 . 0 1 0 . 0 6 0 . 0 5 0 . 0 1 0 . 0 1 0 . 0 1 0 . 0 6 0 . 0 1 0 . 0 6 0 . 0 8 0 0 . 4 5 C 2 0 . 0 5 3 0 . 5 0 0 . 4 0 . 0 2 0 0 . 6 0 0 . 7 0 . 0 4 0 . 0 6 0 . 0 3 0 . 0 8 0 . 0 3 0 . 0 4 0 . 0 3 0 . 0 5 0 . 0 3 0 . 0 4 0 . 0 4 0 . 0 3 0 . 0 5 0 0 . 5 5 C 46
Pada Tabel 4.5 menjelaskan nilai MB dan MD dari setiap ciri kayu. Nilai MB dan MD di dapat dari pakar kayu. Nilai MB dan MD berkisar antar 0 sampai 1. Pada setiap nilai ciri kayu dalam aturan nilai MB dan MD digunakan untuk menghitung nilai kepastian (CF). 4.1.3.4 Perhitungan Certainty Factor pada Kayu Kepastian atau Certainty Factor (CF) digunakan untuk menunjukkan ukuran kepastian terhadap suatu fakta atau aturan. Nilai CF didapat dari hasil kombinasi beberapa evidence. CF[h,e] = MB[h,e] - MD[h,e] (1) dengan CF [h,e]= faktor kepastian. MB [h,e]= ukuran kepercayaan terhadap hipotesis h, jika diberikan evidence e (antara 0 dan 1) MD [h,e]= ukuran ketidakpercayaan terhadap evidence h, jika diberikan evidence e (antara 0 dan 1). Perhitungan Terhadap 10 jenis yaitu: 1. Durian mblama = 0.78 mdlama = 0.07 mbsementara2 = mblama + (mbbaru * (1 - mblama)) 0.9274 = 0.78 + (0.67 * (1 - 0.78)) mdsementara2 = mdlama + (mdbaru * (1 - mdlama)) 0.08860000000000001 = 0.07 + (0.02 * (1 - 0.07)) mbsementara3 = mblama + (mbbaru * (1 - mblama)) 0.969508 = 0.9274 + (0.58 * (1 - 0.9274)) mdsementara3 = mdlama + (mdbaru * (1 - mdlama)) 0.14328400000000002 = 0.08860000000000001 + (0.06 * (1 - 0.08860000000000001)) mbsementara4 = mblama + (mbbaru * (1 - mblama)) 0.9969508 = 0.969508 + (0.9 * (1 - 0.969508)) mdsementara4 = mdlama + (mdbaru * (1 - mdlama)) 47
2. 0.21182128000000003 = 0.14328400000000002 + (0.08 * (1 - 0.14328400000000002)) mbsementara5 = mblama + (mbbaru * (1 - mblama)) 0.997804576 = 0.9969508 + (0.28 * (1 - 0.9969508)) mdsementara5 = mdlama + (mdbaru * (1 - mdlama)) 0.25911200320000005 = 0.21182128000000003 + (0.06 * (1 - 0.21182128000000003)) mbsementara6 = mblama + (mbbaru * (1 - mblama)) 0.9993413728 = 0.997804576 + (0.7 * (1 - 0.997804576)) mdsementara6 = mdlama + (mdbaru * (1 - mdlama)) 0.27392976313600004 = 0.25911200320000005 + (0.02 * (1 - 0.25911200320000005)) cf = mb - md 0.725411609664 = 0.9993413728 - 0.27392976313600004 Persentase = cf * 100 = 72%. Jengkol mblama = 0.96 mdlama = 0.04 mbsementara2 = mblama + (mbbaru * (1 - mblama)) 0.9912 = 0.96 + (0.78 * (1 - 0.96)) mdsementara2 = mdlama + (mdbaru * (1 - mdlama)) 0.0496 = 0.04 + (0.01 * (1 - 0.04)) mbsementara3 = mblama + (mbbaru * (1 - mblama)) 0.994368 = 0.9912 + (0.36 * (1 - 0.9912)) mdsementara3 = mdlama + (mdbaru * (1 - mdlama)) 0.059104 = 0.0496 + (0.01 * (1 - 0.0496)) mbsementara4 = mblama + (mbbaru * (1 - mblama)) 48
0.9976908800000001 = 0.994368 + (0.59 * (1 - 0.994368)) mdsementara4 = mdlama + (mdbaru * (1 - mdlama)) 0.06851296 = 0.059104 + (0.01 * (1 - 0.059104)) mbsementara5 = mblama + (mbbaru * (1 - mblama)) 0.9992148992000001 = 0.9976908800000001 + (0.66 0.9976908800000001)) mdsementara5 = mdlama + (mdbaru * (1 - mdlama)) 0.07782783039999999 = 0.06851296 + (0.01 * (1 - 0.06851296)) mbsementara6 = mblama + (mbbaru * (1 - mblama)) + 0.999795873792 0.9992148992000001)) = 0.9992148992000001 (0.74 mdsementara6 = mdlama + (mdbaru * (1 - mdlama)) 0.105492995488 + 0.07782783039999999)) = 0.07782783039999999 (0.03 cf = mb - md 0.894302878304 = 0.999795873792 - 0.105492995488 Persentase = cf * 100 = 89%
(1
(1
(1
3. Mangga mblama = 0.81 mdlama = 0.08 mbsementara2 = mblama + (mbbaru * (1 - mblama)) 0.9962 = 0.81 + (0.98 * (1 - 0.81)) mdsementara2 = mdlama + (mdbaru * (1 - mdlama)) 0.0892 = 0.08 + (0.01 * (1 - 0.08)) mbsementara3 = mblama + (mbbaru * (1 - mblama)) 0.999962 = 0.9962 + (0.99 * (1 - 0.9962)) mdsementara3 = mdlama + (mdbaru * (1 - mdlama)) 0.162064 = 0.0892 + (0.08 * (1 - 0.0892)) mbsementara4 = mblama + (mbbaru * (1 - mblama)) 0.99999962 = 0.999962 + (0.99 * (1 - 0.999962)) mdsementara4 = mdlama + (mdbaru * (1 - mdlama)) 0.17044336000000002 = 0.162064 + (0.01 * (1 - 0.162064)) mbsementara5 = mblama + (mbbaru * (1 - mblama)) 0.9999998366 = 0.99999962 + (0.57 * (1 - 0.99999962)) mdsementara5 = mdlama + (mdbaru * (1 - mdlama)) 0.211921192 0.17044336000000002)) = 0.17044336000000002 + (0.05 mbsementara6 = mblama + (mbbaru * (1 - mblama)) 0.99999993464 = 0.9999998366 + (0.6 * (1 - 0.9999998366)) mdsementara6 = mdlama + (mdbaru * (1 - mdlama)) 0.23556355624 = 0.211921192 + (0.03 * (1 - 0.211921192)) cf = mb - md 0.7644363784 = 0.99999993464 - 0.23556355624
(1
Persentase = cf * 100 = 76% 4. Manggis mblama = 0.75 mdlama = 0.03 mbsementara2 = mblama + (mbbaru * (1 - mblama)) 0.9175 = 0.75 + (0.67 * (1 - 0.75)) mdsementara2 = mdlama + (mdbaru * (1 - mdlama)) 0.0785 = 0.03 + (0.05 * (1 - 0.03)) mbsementara3 = mblama + (mbbaru * (1 - mblama)) 0.9736 = 0.9175 + (0.68 * (1 - 0.9175)) mdsementara3 = mdlama + (mdbaru * (1 - mdlama)) 0.13379 = 0.0785 + (0.06 * (1 - 0.0785)) mbsementara4 = mblama + (mbbaru * (1 - mblama)) 0.991024 = 0.9736 + (0.66 * (1 - 0.9736)) mdsementara4 = mdlama + (mdbaru * (1 - mdlama)) 0.1424521 = 0.13379 + (0.01 * (1 - 0.13379)) mbsementara5 = mblama + (mbbaru * (1 - mblama)) 0.99901264 = 0.991024 + (0.89 * (1 - 0.991024)) mdsementara5 = mdlama + (mdbaru * (1 - mdlama)) 0.185329495 = 0.1424521 + (0.05 * (1 - 0.1424521)) mbsementara6 = mblama + (mbbaru * (1 - mblama)) 0.999703792 = 0.99901264 + (0.7 * (1 - 0.99901264)) mdsementara6 = mdlama + (mdbaru * (1 - mdlama)) 0.24235643035 = 0.185329495 + (0.07 * (1 - 0.185329495)) cf = mb - md 51
0.75734736165 = 0.999703792 - 0.24235643035 Persentase = cf * 100 = 75% 5. Melinjo mblama = 0.87 mdlama = 0.08 mbsementara2 = mblama + (mbbaru * (1 - mblama)) 0.9701 = 0.87 + (0.77 * (1 - 0.87)) mdsementara2 = mdlama + (mdbaru * (1 - mdlama)) 0.14440000000000003 = 0.08 + (0.07 * (1 - 0.08)) mbsementara3 = mblama + (mbbaru * (1 - mblama)) 0.996412 = 0.9701 + (0.88 * (1 - 0.9701)) mdsementara3 = mdlama + (mdbaru * (1 - mdlama)) 0.15295600000000004 = 0.14440000000000003 + (0.01 * (1 - 0.14440000000000003)) mbsementara4 = mblama + (mbbaru * (1 - mblama)) 0.9991747599999999 = 0.996412 + (0.77 * (1 - 0.996412)) mdsementara4 = mdlama + (mdbaru * (1 - mdlama)) 0.16142644000000003 = 0.15295600000000004 + (0.01 * (1 - 0.15295600000000004)) mbsementara5 = mblama + (mbbaru * (1 - mblama)) = 0.9995873799999999 0.9991747599999999)) 0.9991747599999999 + (0.5
mdsementara5 = mdlama + (mdbaru * (1 - mdlama)) 0.18658364680000003 = 0.16142644000000003 + (0.03 * (1 - 0.16142644000000003)) cf = mb - md 0.8130037331999999 = 0.9995873799999999 - 0.18658364680000003 Persentase = cf * 100 = 81% (1
6. Nangka mblama = 0.75 mdlama = 0.07 mbsementara2 = mblama + (mbbaru * (1 - mblama)) 0.89 = 0.75 + (0.56 * (1 - 0.75)) mdsementara2 = mdlama + (mdbaru * (1 - mdlama)) 0.08860000000000001 = 0.07 + (0.02 * (1 - 0.07)) mbsementara3 = mblama + (mbbaru * (1 - mblama)) 0.978 = 0.89 + (0.8 * (1 - 0.89)) mdsementara3 = mdlama + (mdbaru * (1 - mdlama)) 0.106828 = 0.08860000000000001 + (0.02 * (1 - 0.08860000000000001)) mbsementara4 = mblama + (mbbaru * (1 - mblama)) 0.99736 = 0.978 + (0.88 * (1 - 0.978)) mdsementara4 = mdlama + (mdbaru * (1 - mdlama)) 0.11575972000000001 = 0.106828 + (0.01 * (1 - 0.106828)) mbsementara5 = mblama + (mbbaru * (1 - mblama)) 0.9996832 = 0.99736 + (0.88 * (1 - 0.99736)) mdsementara5 = mdlama + (mdbaru * (1 - mdlama)) 0.1334445256 0.11575972000000001)) = 0.11575972000000001 + (0.02
mbsementara6 = mblama + (mbbaru * (1 - mblama)) 0.99996832 = 0.9996832 + (0.9 * (1 - 0.9996832)) mdsementara6 = mdlama + (mdbaru * (1 - mdlama)) 0.194103408808 = 0.1334445256 + (0.07 * (1 - 0.1334445256)) cf = mb - md (1
0.805864911192 = 0.99996832 - 0.194103408808 Persentase = cf * 100 = 80% 7. Rambutan mblama = 0.99 mdlama = 0.01 mbsementara2 = mblama + (mbbaru * (1 - mblama)) 0.9928 = 0.99 + (0.28 * (1 - 0.99)) mdsementara2 = mdlama + (mdbaru * (1 - mdlama)) 0.0892 = 0.01 + (0.08 * (1 - 0.01)) mbsementara3 = mblama + (mbbaru * (1 - mblama)) 0.992944 = 0.9928 + (0.02 * (1 - 0.9928)) mdsementara3 = mdlama + (mdbaru * (1 - mdlama)) 0.098308 = 0.0892 + (0.01 * (1 - 0.0892)) mbsementara4 = mblama + (mbbaru * (1 - mblama)) 0.9971070400000001 = 0.992944 + (0.59 * (1 - 0.992944)) mdsementara4 = mdlama + (mdbaru * (1 - mdlama)) 0.11634184 = 0.098308 + (0.02 * (1 - 0.098308)) mbsementara5 = mblama + (mbbaru * (1 - mblama)) 0.999855352 = 0.9971070400000001 + (0.95 * (1 - 0.9971070400000001)) mdsementara5 = mdlama + (mdbaru * (1 - mdlama)) 0.1781979112 = 0.11634184 + (0.07 * (1 - 0.11634184)) mbsementara6 = mblama + (mbbaru * (1 - mblama)) 0.9999710704 = 0.999855352 + (0.8 * (1 - 0.999855352)) mdsementara6 = mdlama + (mdbaru * (1 - mdlama)) 0.227506036528 = 0.1781979112 + (0.06 * (1 - 0.1781979112)) 54
cf = mb - md 0.772465033872 = 0.9999710704 - 0.227506036528 Persentase = cf * 100 = 77% 8. Sawo mblama = 0.88 mdlama = 0.01 mbsementara2 = mblama + (mbbaru * (1 - mblama)) 0.958 = 0.88 + (0.65 * (1 - 0.88)) mdsementara2 = mdlama + (mdbaru * (1 - mdlama)) 0.059500000000000004 = 0.01 + (0.05 * (1 - 0.01)) mbsementara3 = mblama + (mbbaru * (1 - mblama)) 0.9811 = 0.958 + (0.55 * (1 - 0.958)) mdsementara3 = mdlama + (mdbaru * (1 - mdlama)) 0.06890500000000001 = 0.059500000000000004 + (0.01 * (1 - 0.059500000000000004)) mbsementara4 = mblama + (mbbaru * (1 - mblama)) 0.994519 = 0.9811 + (0.71 * (1 - 0.9811)) mdsementara4 = mdlama + (mdbaru * (1 - mdlama)) 0.07821595 0.06890500000000001)) = 0.06890500000000001 + (0.01
mbsementara5 = mblama + (mbbaru * (1 - mblama)) 0.99457381 = 0.994519 + (0.01 * (1 - 0.994519)) mdsementara5 = mdlama + (mdbaru * (1 - mdlama)) 0.08743379050000001 = 0.07821595 + (0.01 * (1 - 0.07821595)) mbsementara6 = mblama + (mbbaru * (1 - mblama)) 0.9986977144 = 0.99457381 + (0.76 * (1 - 0.99457381)) (1
mdsementara6 = mdlama + (mdbaru * (1 - mdlama)) 0.11481077678500001 = 0.08743379050000001 + (0.03 * (1 - 0.08743379050000001)) cf = mb - md 0.883886937615 = 0.9986977144 - 0.11481077678500001 Persentase = cf * 100 = 88% 9. Sukun mblama = 0.64 mdlama = 0.01 mbsementara2 = mblama + (mbbaru * (1 - mblama)) 0.8380000000000001 = 0.64 + (0.55 * (1 - 0.64)) mdsementara2 = mdlama + (mdbaru * (1 - mdlama)) 0.0199 = 0.01 + (0.01 * (1 - 0.01)) mbsementara3 = mblama + (mbbaru * (1 - mblama)) 0.96436 = 0.8380000000000001 + (0.78 * (1 - 0.8380000000000001)) mdsementara3 = mdlama + (mdbaru * (1 - mdlama)) 0.029701 = 0.0199 + (0.01 * (1 - 0.0199)) mbsementara4 = mblama + (mbbaru * (1 - mblama)) 0.9914464 = 0.96436 + (0.76 * (1 - 0.96436)) mdsementara4 = mdlama + (mdbaru * (1 - mdlama)) 0.10732492 = 0.029701 + (0.08 * (1 - 0.029701)) mbsementara5 = mblama + (mbbaru * (1 - mblama)) 0.99828928 = 0.9914464 + (0.8 * (1 - 0.9914464)) mdsementara5 = mdlama + (mdbaru * (1 - mdlama)) 0.1162516708 = 0.10732492 + (0.01 * (1 - 0.10732492)) cf = mb - md 56
0.8820376092 = 0.99828928 - 0.1162516708 Persentase = cf * 100 = 88% 10. Petai mblama = 0.83 mdlama = 0.08 mbsementara2 = mblama + (mbbaru * (1 - mblama)) 0.9847 = 0.83 + (0.91 * (1 - 0.83)) mdsementara2 = mdlama + (mdbaru * (1 - mdlama)) 0.15360000000000001 = 0.08 + (0.08 * (1 - 0.08)) mbsementara3 = mblama + (mbbaru * (1 - mblama)) 0.985618 = 0.9847 + (0.06 * (1 - 0.9847)) mdsementara3 = mdlama + (mdbaru * (1 - mdlama)) 0.204384 = 0.15360000000000001 + (0.06 * (1 - 0.15360000000000001)) mbsementara4 = mblama + (mbbaru * (1 - mblama)) 0.99122698 = 0.985618 + (0.39 * (1 - 0.985618)) mdsementara4 = mdlama + (mdbaru * (1 - mdlama)) 0.24416480000000002 = 0.204384 + (0.05 * (1 - 0.204384)) mbsementara5 = mblama + (mbbaru * (1 - mblama)) 0.99561349 = 0.99122698 + (0.5 * (1 - 0.99122698)) mdsementara5 = mdlama + (mdbaru * (1 - mdlama)) 0.251723152 0.24416480000000002)) = 0.24416480000000002 + (0.01
mbsementara6 = mblama + (mbbaru * (1 - mblama)) 0.9971487685 = 0.99561349 + (0.35 * (1 - 0.99561349)) mdsementara6 = mdlama + (mdbaru * (1 - mdlama)) 0.26668868896000003 = 0.251723152 + (0.02 * (1 - 0.251723152)) (1
cf = mb - md 0.73046007954 = 0.9971487685 - 0.26668868896000003 Persentase = cf * 100 = 73% 4.2 Analisa Sistem Usulan Sistem pakar berbasis rule untuk mengidentifikasi jenis kayu dibangun un- tuk membantu orang tua atau guru dalam pengenalan jenis kayu kepada anak. Di dalam sistem pakar yang dibangun terdapat informasi jenis kayu dapat mengidenti- fikasi melalui ciri-ciri kayu yang terlihat pada pohon atau kayu, pengguna diajukan beberapa pilihan ciri kayu. Analisa sistem usulan dapat dilihat pada Gambar 4.1. Gambar 4.1. Flowchart sistem usulan 4.2.1 Kebutuhan Fungsional Sistem Pada tahap ini menentukan kebutuhan fungsional dalam merancang sistem pakar dalam mengidentifikasi jenis kayu, yang bertujuan untuk menentukan aktor dari sistem dan apa saja yang bisa dilakukan sistem. Dalam perancangan sistem 58
menggunakan tools Unified Modelling Language (UML), seperti Use Case Dia- gram, dan Activity Diagram. 1. Use Case Diagram Use Case Diagram digunakan untuk menggambarkan aktor yang terlibat dalam sistem pakar, dan menjelaskan kegiatan apa saja yang dapat dilakukan oleh aktor. Berikut use case diagram sistem usulan terlihat pada Gambar 4.2. Gambar 4.2. Use case diagram Dari use case diagram diatas dapat diketahui kebutuhan fungsional dan op- erasinal sistem. Definisi dari setiap use case diagram dapat dilihat pada Tabel Tabel 4.6. Tabel 4.6. Deskripsi use case Use Case Deskripsi User atau Akctor informasi pakar Data tanaman Mulai identifikasi Petunjuk naan Tentang Aplikasi Penggu- Pengguna yang memiliki hak akses melihat informasi data tanaman, deskripsi jenis kayu, mulai identifikasi, melihat hasil identifikasi, dan melihat tentang sistem Informasi pakar Berisi tentang informasi pakar yang telah kita tentukan, dan juga seputar riwayat hidup pakar. Use case ini menampilkan beberapa informasi tentang jenis tanaman dan deskripsinya Use case ini berfungsi untuk melakukan proses identifikasi kayu dengan memilih ciri kayu yang dirasakan pengguna. Use case ini menampilkan informasi tata cara penggunaan aplikasi sis- tem pakar. Use case ini menampilkan informasi seputar orang yang terlibat pada aplikasi sistem pakar pengenalan jenis kayu 59
2. Activity Diagram Activity diagram digunakan untuk menjelaskan alur atau proses kegiatan yang harus dilakukan oleh actor atau user. Berikut activity diagram mulai identifikasi yang dilakukan oleh aktor user terlihat pada Gambar 4.3. Gambar 4.3. Activity diagram 4.2.2 Perancangan Struktur Menu Perancangan struktur menu berfungsi untuk menampilkan menu dan sub- menu yang terdapat pada aplikasi pakar yang dibangun. Berikut struktur menu dan submenu dapat dilihat pada Gambar 4.4. 60
Gambar 4.4. Perancangan struktur menu Berdasarkan perancangan struktur menu Gambar 4.4, maka terdapat 4 menu utama yaitu data tanaman, informasi pakar, mulai identifikasi, tentang aplikasi. 4.3 Desain Interface Interface halaman home sistem pakar pengenalan jenis kayu dengan cara identifikasi, ketersedian menu yang ada di header seperti data tanaman, informasi pakar, mulai identfikasi, tentang, pengaturan, dan petunjuk penggunaan. Tampilan halaman home ini tahap untuk masuk pada halaman-halaman berikutnya, tampilan halaman ini dapat dilihat pada Gambar 4.5. 61
Gambar 4.5. Tampilan halaman home keterangan Gambar 4.5: 1. Label selamat datang. 2. 3. 4. 5. 6. 7. Informasi pakar berisi tentang riwayat pakar. Icon untuk menampilkan informasi jenis kayu. Icon untuk menampilkan informasi mahasiwa dan dosen pembimbing. Icon mulai idenfitifikasi untuk menampilkan halaman input ciri-ciri kayu. Icon pengaturan berisi tentang penambahan jenis baru dari kayu. Icon petunjuk penggunaan berisi tentang cara menggunakan aplikasi. 4.3.1 Interface Halaman Data Tanaman Pada interface halaman data tanaman beberapa informasi jenis kayu yang dapat diidentifikasi oleh aplikasi sistem pakar seperti durian, jengkol, mangga, manggis, melinjo, nangka, rambutan, sawo, sukun, petai yang dapat dilihat pada Gambar 4.6. 62
Gambar 4.6. Interface halaman data tanaman Keterangan Gambar 4.6: 1. Pointy button untuk kembali ke halaman sebelumnya 2. Button untuk menampilkan halaman jenis-jenis kayu 4.3.2 Interface Halaman Mulai Identifikasi Interface halaman ini berisi informasi pilih ciri kayu dan setiap ciri berben- tuk pernyataan. Berikut perancangan interface halaman mulai identifikasi dapat dilihat pada Gambar 4.7. Gambar 4.7. Interface halaman mulai identifikasi 63
Keterangan Gambar 4.7: 1. Label untuk cara memilih ciri-ciri kayu 2. Checkbox untuk memilih ciri kayu yang dirasakan dan yang terlihat dari penguna 3. Button untuk menampilkan halaman hasil identifikasi 4.3.3 Interface Halaman Informasi Pakar Interface halaman ini merupakan halaman yang menjelaskan riwayat dari pakar kayu tersebut pada Gambar 4.8. Gambar 4.8. Interface halaman hasil diagnosa awal Keterangan Gambar 4.8: 1. Pointy button untuk kembali ke halaman sebelumnya 2. Image untuk menampilkan gambar pakar 3. Label untuk menampilkan informasi dari pakar 4.3.4 Interface Halaman Pengaturan Interface halaman ini merupakan halaman yang berisi informasi penanggu- langan, yaitu setelah mendapatkan hasil diagnosa awal pada halaman sebeumnya. Berikut interface halaman penanggulangan dapat dilihat pada Gambar 4.9. 64
Gambar 4.9. Interface tampilan halaman pengaturan Keterangan Gambar 4.9: 1. Label nama apliakasi 2. Button berisi tentang jenis tanaman, ciri-ciri, dan pengetahuan 4.3.5 Interface Halaman Petunjuk Pengguna Interface halaman bantuan atau petunjuk pengunaan adalah halaman yang berisi informasi bantuan dalam menggunakan aplikasi. Berikut interface halaman petunjuk penggunaan dapat dilihat pada Gambar 4.10. Gambar 4.10. Interface halaman petunjuk penggunaan Keterangan Gambar 4.10: 1. Pointy button untuk menampilkan kembali ke halaman sebelumnya 2. Text area untuk menampilkan informasi bantuan dalam menggunakan apli- kasi 65
4.3.6 Interface Halaman Tentang Interface halaman tentang adalah halaman yang memuat informasi tentang pihak-pihak yang terlibat dalam aplikasi ini. Berikut perancangan interface halaman tentang dapat dilihat pada Gambar 4.11. Gambar 4.11. Interface halaman tentang Keterangan Gambar 4.11: 1. Pointy button untuk menampilkan kembali ke halaman sebelumnya 2. Image untuk menampilkan gambar dari mahasiswa, dosen pembimbing, 66
BAB 6 PENUTUP 6.1 Kesimpulan Berdasarkan hasil pembuatan sistem pakar pengenalan jenis kayu dengan cara identifikasi yang telah diakukan dapat disimpulkan sebagai berikut: 1. Telah berhasil membangun aplikasi sistem pakar pengenalan jenis kayu berbasis android, telah berhasil menerapkan metode Certainty Factor pa- da sistem serta sesuainya hasil sistem dengan pengetahuan pakar. 2. Hasil user acceptance test pada 20 responden menunjukan tingkat peneri- maan pengguna adalah sangat baik yaitu 81,5%. 3. Hasil uji blackbox pada 10 smartphone menunjukkan fitur-fitur sistem yang dibuat berjalan dengan tingkat keberasilan 100%. Berdasarkan hasil beberapa pengujian tersebut dapat disimpulkan bahwa sistem pakar pengenalan jenis kayu dapat digunakan semua kalangan dan dapat berguna sebagai sarana pengetahuan dalam dunia pendidikan kita saat ini. 6.2 Saran Untuk penelitian kedepan disarankan untuk meningkatkan kemampuan sis- tem pakar ini dengan menambah beberapa metode untuk memaksimalkan keaku- ratan yang tinggi dan menambah jenis kayu rakyat karena penulis hanya menggu- nakan 10 sampel jenis kayu yang ada disekitar kita.
DAFTAR PUSTAKA Alfiani, D. (2002). Sistem pakar untuk identifikasi kayu. Proceedings, Komputer dan Sistem Intelejen (KOMMIT2002). Anupunt, P., dan Sukhvibul, N. (2003). Lychee and longan production in thailand. Dalam Ii international symposium on lychee, longan, rambutan and other sapindaceae plants 665 (hal. 53-60). Arifin, M., Slamin, S., dan Retnani, W. E. Y. (2017). Penerapan metode certainty factor untuk sistem pakar diagnosis hama dan penyakit pada tanaman tem- bakau. BERKALA SAINSTEK, 5(1), 21-28. Awang, S. (2005). Petani, ekonomi, dan konservasi aspek penelitan dan gagasa. yogyakarta : Pustaka hutan rakyat, pres debut. Chaplin, J. P., dan Kartono, K. (1989). Kamus lengkap psikologi. Rajawali Pers. Dang, T.-N., dan Nguyen, B. H. (2015). Study on durian processing technology and defleshing machine. Asia Pacific Journal of Sustainable Agriculture, Food and Energy, 3(1), 12-16. Daniel, D., dan Virginia, G. (2010). Implementasi sistem pakar untuk mendiagnosis penyakit dengan gejala demam menggunakan metode certainty factor. Jurnal Informatika, 6(1). Dembitsky, V. M., Poovarodom, S., Leontowicz, H., Leontowicz, M., Vearasilp, S., Trakhtenberg, S., dan Gorinstein, S. (2011). The multiple nutrition proper- ties of some exotic fruits: Biological activity and active metabolites. Food research international, 44(7), 1671-1701. Feng, J., Yi, X., Huang, W., Wang, Y., dan He, X. (2018). Novel triterpenoids and glycosides from durian exert pronounced anti-inflammatory activities. Food chemistry, 241, 215-221. Foth, H. D., Purbayanti, E. D., Lukiwati, D. R., dan Trimulatsih, R. (1995). Dasar- dasar ilmu tanah. Gadjah Mada. Hariyanto, B. (2004). Rekayasa sistem berorientasi objek. Bandung: Informatika. Harlow, W. (1969). ande. s. harrar. 1969. Hasibuan, N. A., Sunandar, H., Alas, S., dan Suginam, S. (2017). Sistem pakar men- diagnosa penyakit kaki gajah menggunakan metode certainty factor. Jurasik (Jurnal Riset Sistem Informasi dan Teknik Informatika), 2(1), 29-39. Hayadi, B. H. (2018). Sistem pakar. Deepublish. Hermawan, S. (2011). Mudah membuat aplikasi android. Yogyakarta: Andi. Jackson, R. H. (1993). Quasi-states: sovereignty, international relations and the third world (Vol. 12). Cambridge University Press.
Jamal, N. M. (2001). Finite element analysis of curl development in the selective laser sintering process (Unpublished doctoral dissertation). University of Leeds. Kusumadewi, S. (2003). Artifical intelligence (teknik dan aplikasinya)" penerbit graham ilmu. Yogyakarta. Lee, W.-M. (2011). Building applications for the mac app store (Vol. 120). John Wiley & Sons. Lestari, U. (2011). Sistem pakar untuk mengidentifikasi jenis-jenis kayu. JUITA: Jurnal Informatika, 1(4). Mandang, Y. I., Damayanti, R., Komar, T. E., dan Nurjanah, S. (2008). Pedoman identifikasi kayu ramin dan kayu mirip ramin. ITTO Project PD, 426(06). Mare, G., dan Hamilton, G. (1987). An appetite for power: Buthelezi's inkatha and south africa. Indiana University Press. Mujilahwati, S. (2014). Diagnosa penyakit tanaman hias menggunakan metode certainty factor berbasis web. Universitas Islam Lamongan. Nugroho, A. (2005). Analisis dan perancangan sistem informasi dengan. Permatasari, A. (2014). Sirup gula buah (nanas dan rambutan) yang diproses secara hidrolisis asam dan pemanasan (Unpublished doctoral dissertation). Politeknik Negeri Sriwijaya. Pressman, R. S. (2002). Rekayasa perangkat lunak. Yogyakarta: Andi. Rohajawati, S., dan Supriyati, R. (2010). Sistem pakar: Diagnosis penyakit unggas dengan metode certainty factor. CommIT (Communication and Information Technology) Journal, 4(1), 41-46. Ruliah, R. (2018). Model certainty factor pada sistem pakar untuk mengidenti- fikasi klon karet unggul. Jutisi: Jurnal Ilmiah Teknik Informatika dan Sistem Informasi, 6(3), 1623-1628. Safaat Harahap, N. (2011). Pemrograman android. Bandung: Informatika. Samson, R. A. (1991). The weed suppressing effects of cover crops. Dalam Fifth an- nual reap conference, macdonald college, ste-anne-de-bellevue, quebec (hal. 11-22). Satzinger, W., Jackson, R., dan Burd, S. (2012). Systems analysis and design in a changing world, edisi enam. Boston: Course Technology. Sholiq, S. (2006). Skema pemetaan pemodelan uml dan pemrograman java. Sulistiani, H., dan Muludi, K. (2018). Penerapan metode certainty factor dalam mendeteksi penyakit tanaman karet. Jurnal Pendidikan Teknologi dan Keju- ruan, 15(1). Sunaryono, H. (2005). Kunci bercocok sayur-sayuran penting di indonesia. Sinar
Baru, Bandung. Sutojo, T., dan Mulyanto, E. (2011). Vincent suhartono (2011).". Kecerdasan Buatan." Yogyakarta: Andi Offset. Syahadat, E. (2006). Kajian pedoman penatausahaan hasil hutan di hutan rakyat sebagai dasar acuan pemanfaatan hutan rakyat. Jurnal Penelitian Sosial dan Ekonomi Kehutanan, 3(1), 75-90. Zhou, D., dan Ma, J. (2001). Efraim turban (2001). Journal quality assessmen- t: an integrated subjective and objective approach, IEEE Transactions on Engineering Management, 48(4), 479-90.
LAMPIRAN A HASIL WAWANCARA
LAMPIRAN B RIWAYAT HIDUP PAKAR Nama: DR. Rahmat Budiono S.Hut, M.Hum Riwayat pendidikan: 1. SD tamat tahun 1988, SDN Depok Jaya 1 2. SMP tamat tahun 1991, SMPN 1 Depok 3. SMA tamat tahun 1994, SMAN 1 Depok 4. Tahun 1999, tamat menempuh pendidikan S1 Fakultas Kehutanan di Institut Pertanian Bogor (IPB) 5. Tahun 2007, tamat menempuh pendidikan S2 Fakultas Hukum di Universi- tas Gajah Mada (UGM) 6. Tahun 2017, saya tamat menempuh pendidikan Doktoral Program Pasca Sarjana Ilmu Pengolahan Hutan di Institut Pertanian Bogor (IPB) Riwayat Pekerjaan: Sejak tahun 2000 sampai saat ini, berdinas sebagai PNS (Pegawai Negeri Sipil) pada Kantor Balai Pengelolaan Hutan Produksi Wilayah III Pekanbaru. Adapun jabatan saat ini adalah selaku Tenaga Fungsional Pengendali Ekosistem Hutan (PEH) Bidang Pengujian Hasil Hutan dengan Kompetensi dan Sertifikasi sebagai Wasganis PHPL PKB-R, Wasgnanis PHPL PKG-R, Wasganis PHPL JIPOKTANG, Wasganis PHPL CANHUT. Non Formal: 1. Pelatihan Pengawas Penguji Kayu Bulat Rimba Indonesia (PPKBBRI) pada Tahun 2001. 2. Pelatihan Pengawas Penguji Kayu Gergajian Rimba Indonesia (PPKGRI) pada Tahun 2003. 3. Pelatihan Pengawas Penguji Kelompok Rotan pada Tahun 2005. 4. Pelatihan Pengawas Tenaga Teknis Pengelolaan Hutan Produksi Lestari. 5. Perencanaan Hutan (CANHUT) pada tahun 2010. 6. Pelatihan Fasilitator SVLK sebagai Tenaga Pendamping Industri Kehutanan (IUIPHHK dan IUI Lanjutan) pada Tahun 2011.
LAMPIRAN C HASIL PENGUJIAN
LAMPIRAN D HASIL UAT
LAMPIRAN E HASIL DOKUMENTASI 1. Dokumentasi kantor BPHP wilayah III Pekanbaru yang beralamat Jl. Arifin Achmad 2. Dokumentasi wawancara bersama bapak DR. Rahmat Budiono S.Hut, M.Hum
3. Dokumentasi beberapa koleksi kayu yang ada di BPHP E - 2
DAFTAR RIWAYAT HIDUP Ruwadi Saputra, lahir di Pekanbaru, 17 Januari 1995. Lahir sebagai anak ketiga dari tiga bersaudara, dari Bapak Sumisdi dan Ibu Andi Murniati. Pada saat ini penulis tinggal di Kota Pekanbaru. Untuk menjalin komunikasi dengan penulis dapat menghubungi kontak e-mail yaitu Pengalaman pendidikan yang di lalui penulis dimulai dari SD- N 002 Teluk Kuantan tahun 2001-2007, kemudian dilanjutkan pada SMPN 01 Teluk Kuantan tahun 2007-2010, Kemudian melanjutkan pendidikan SMKN 1 Teluk Kuantan tahun 2010- 2013. Kemudian melanjutkan pendidikan S1 pada UIN Suska Riau, dengan konsentrasi Sistem Informasi pada tahun 2013. Pada tahun 2016 penulis melakukan kerja prak- tek pada Dinas Badan Kepegawaian, Pendidikan Dan Pelatihan Daerah Provinsi Riau, dengan judul kerja praktek Rancang Bangun Sistem Informasi Pensiunan Pe- gawai, kemudian tahun 2016 penulis melaksanakan pengabdian kuliah kerja nyata (KKN) di desa Banjar Benai, Kecamatan Benai, Kabupaten Kuantan Singingi. Pa- da penelitian tugas akhir penulis mengangkat judul Sistem Pakar Pengenalan Jenis Kayu Dengan Cara Identifikasi Menggunakan Metode Certainty Factor.