PERANCANGAN DAN ANALISA SISTEM PAKAR PENATAAN PARKIR KENDARAAN DI KAMPUS PUSAT STMIK ASIA DENGAN QUEUEING THEORY BERBASIS WEB MENGGUNAKAN PHP DAN MYSQL
ABSTRAKSI
Sistem pakar (expert system) secara umum adalah sistem yang berusaha mengadopsi pengetahuan manusia ke komputer, agar komputer dapat menyelesaikan masalah seperti seperti yang biasa dilakukan dil akukan oleh para ahli. Atau dengan kata lain sistem pakar adalah sistem yang didesain dan diimplementasikan dengan bantuan bahasa pemrograman tertentu untuk dapat menyelesaikan masalah seperti yang dilakukan oleh para ahli.
Peningkatan tata letak parker kendaraan bermotor di kampus pusat STMIK ASIA merupakan salah satu konkrit yang sangat penting karena semakin meningkatnya jumlah Maha Mahasiswa siswa setia setiap p tahun. tahun. Sejala Sejalan n dengan dengan itu, hal hal yang yang sangat sangat pentin penting g untuk untuk diperhatikan adalah pengaturan tempat parkir sesuai dengan status dan jurusan. Masalah umum yang sering dihadapi oleh para Pengguna parkir adalah l ebihnya kapasitas parkir. Proses perparkiran di STMIK ASIA di atur oleh Satpam atau Juru Parkir kampus, tetapi terkadang mereka tidak berada di parkir sehingga s ehingga para pengguna parkir kendaraannya sembarangan meletakkan kendaraan mereka. Berdasarkan permasalahan diatas, maka dibuatlah bahan Sistem Pakar yang berbasis web menggunakan PHP dan MySQL untuk mengatasi parkir yang tidak teratur dan meningkatkan keamanan keamanan kendaraan. Aplikasi ini menunjukkan lokasi parkir kendaraan sesuai dengan status dan jurusan masing - masing. Hasil yang akan dicapai dari pembuatan aplikasi ini adalah bahwa Mahasiswa tatu Dosen dapat menempati tempat yang lebih teratur. Hasil yang diperoleh dari aplikasi ini adalah mempermudah mempermudah dalam mengatur parkir para pengguna parkir di kampus pusat STMIK ST MIK ASIA. Kata Kunci : Sistem Pakar, PHP dan MySQL, Parkir.
BAB I
PENDAHULUAN
1.1.
Latar Belakang Masalah
Perkembangan komputer komputer dewasa ini telah mengalami banyak perubahan yang sangat pesat, seiring dengan kebutuhan manusia yang semakin banyak dan kompleks. Komputer yang pada awalnya hanya digunakan oleh para akademisi dan militer, kini telah tel ah digunakan secara luas di berbagai bidang, misalnya: Bisnis, Kesehatan, Pendidikan, Psikologi, Permainan dan sebagainya. Hal ini mendorong para ahli untuk semakin mengembangkan komputer agar dapat membantu kerja manusia atau bahkan melebihi kemampuan kerja manusia.
Jika mengam mengamati ati aktivi aktivitas tas perpa perparkira rkiran n di area kampu kampus s pusat pusat yang yang sering penuh selama proses perkuliahan aktif dan tidak teratur bahkan acap kali terjadi pencurian motor, Demi tercapainya kenyamanan memarkir dan keamanan kendaraan tersebut maka di ciptakanlah suatu sistem pakar yang membantu monitorisasi parkir sesuai dengan perkembangan teknologi, dan tidak terjadi kemungkinan peristiwa ini akan berkelanjutan dan menggagu kenyamanan pengguna parkir. Teknologi yang terus berkembang maka semua instansi berlomba – lomba mengotomatisk mengotomatiskan an semua sarana yang berada di lingkungan tersebut untuk mencapai kepuasan yang maksimal.
Aplikasi ini berfungsi sebagai sortir setiap kendaraan yang akan menggunakan area parkir seperti jenis kendaraan (motor, (motor, mobil dan sepeda), Status (Dosen, Mahasiswa, dan Tamu), dan jurusan mahasiswa ( Teknik Informatika, Teknik Informatika – DG, Sistem Komputer, akutansi, dan manajement). Peningkatan tata letak parkir kendaraan kendaraan bermotor bermotor di kampus pusat STMIK ASIA merupakan salah satu konkrit yang sangat penting karena semakin meningkatnya jumlah Maha Mahasiswa siswa setia setiap p tahun. tahun. Sejala Sejalan n dengan dengan itu, hal hal yang yang sangat sangat pentin penting g untuk untuk diperhatikan adalah pengaturan tempat parkir sesuai dengan status dan jurusan. Masalah umum yang sering dihadapi oleh para Pengguna parkir adalah l ebihnya kapasitas parkir.Sebenarnya banyak faktor yang menyebabkan lebihnya kapasitas parkir yaitu selain lahan yang kurang luas tetapi juga tidak ti dak teraturnya tata letak kendaraan dan pengawasan sehingga sering terjadi parkir penuh dan juga laporan kehilangan kendaraan karena curanmor lebih mudah memanipulasi Petugas pintu masuk kampus STMIK ASIA.
1.2.
Rumusan Masalah
· Kurang efektifnya pengaturan area parkir, sehingga tidak maksimalnya penempatan kendaraan. ·
Adanya laporan kehilangan kendaraan di area parkir.
1.3.
Batasan Masalah
Sehubungan dengan adanya masalah tersebut, maka penulis mencoba untuk membuat aplikasi sistem pakar untuk tata letak dengan mengukur luas area parkir dan luas ukuran kendaraan dan menyortir status para pengguna untuk menentukan lokasi parkir., Identifikasi kendaraan di area parkir kampus kampus pusat STMIK ASIA berbasis web web menggunakan PHP dan MySQL. Pembahasan Pembahasan materi ini dilengkapi d ilengkapi dengan sortir menggunakan status pengguna kendaraan. 1.4.
Tujuan Penelitian
Tujuan dari peneli penelitian tian ini adalah adalah menga mengatur tur tata letak agar lebih rapi dan terorganisasi sesuai status pengguna dan memonitor area parkir kendaraan. 1.5.
Manfaat penelitian
Dengan adanya aplikasi ini akan membantu memaksimalkal sistem tata letak dan pengamanan kendaraan di area parkir kampus pusat STMIK ASIA. 1.6.
Metode Penelitian
Metode Penelitian meliputi : a.
Penelitian Rekayasa
Penelitian rekayasa merupakan penelitian yang menerapkan ilmu pengetahuan menjadi suatu rancangan, guna mendapatkan suatu kinerja sesuai dengan persyaratan yang ditentukan. Penelitian diarahkan untuk membuktikan bahwa rancangan tersebut memenuhi spesifikasi yang ditentukan. Penelitian berawal dari menentukan spesifikasi rancangan yang memenuhi spesifikasi yang ditentukan, d itentukan, memilih alternatif yang terbaik, dan membuktikan bahwa rancangan yang dipili h dapat memenuhi persyaratan yang ditentukan secara efisien, efektif dan dengan biaya yang murah.
b.
Metode pengumpulan data
Metode pengumpulan data yang dilakukan dalam penelitian ini yaitu mencakup pengumpulan data mengenai penguna parkir dan luas area. pengumpulan data mengenai Sistem Pakar, dan Sistem Pakar tata letak parkir, dimana di mana pengumpulan datanya didapat dari berbagai literatur, dan media penunjang lainnya seperti internet.
c.
Metode perancangan
Dalam perancangan suatu sistem diperlukan adanya suatu metode yang sesuai dengan kebutuhannya, sehingga dengan mengikuti metode atau prosedur-
prosedur yang diberikan, maka diharapkan pengembangan sistem dapat berjalan dengan baik. Adapun dalam melakukan pengembangannya, aplikasi Portal Informasi dan Sistem Pakar ini mengacu kepada model proses pengembangan Perangkat Lunak waterfall.
Gambar 1. Model proses PL waterfall
1.7.
METODOLOGI PENELITIAN
Untuk masalah dia atas harus diatasi dengan cepat,akurat dan efisien karena terjadi penambahan pengguna parkir setiap bulannya, maka disini kami membuat suatu analisa lapangan di kampus pusat STMIK ASIA untuk meninjau untuk mengetahui kendala yang terjadi di area parkir tersebut. Berhubungn dengn itu maka dilakukanlah sortir kendaraan yang masuk ke area parkir guna menentukan letak kendaraan tersebut sesuai dengan identitas kendaraan dan pengguna seperti nopol,jenis kendaraan,status pengguna, dll setelah itu dilakukan pendenahan area parkir yang telah akan dilakukan oleh sistem. Pembagian area parkir dilakukan setelah mengetahui : a.
Luas area parkir.
b.
Pembagian area parkir.
c.
Luar kendaraan.
d. jumlah kendaraan tiap status pengguna parkir sesuai dengan data dari pihak kampus. Setelah itu sistem memberikan identitas pada setiap kendaraan yang akan masuk guna menentukan lokasi kendaraan tersebut. 1.8. Tahap
Tahapan dan langkah-langkah Penelitian Langkah
Pra perancangan Model bidangnya :
Aktivitas 1
Melakukan wawancara dengan pakar di
Luas area parkir : ± 25 x 40 Pembagian area parkir : 8 area Keamanan atau petugasan : 6 orang
Observasi Melakukan survey lapangan untuk mengetahui jumlah kendaraan yang masuk ke area parkir sehingga bisa diambil keputusan untuk pembagian lokasi tiap jurusan atua status pengguna. Perancangan Model 2 Melakukan pembagian area sesuai dengan kendaraan yang akan di parkir di lokasi tersebut. Membuat denah lokasi parkir. Evaluasi model
3
-
Penerapan model
4
-
Revisi model 5
-
Tabel 1. Tahapan Perancangan Model
1.9.
Sistematika Penulisan
Sistematika penulisan ilmiah ini dibagi menjadi beberapa bagian,yaitu : BAB I PENDAHULUAN Menjelaskan tentang latar belakang dengan di ambilnya judul penelitian ilmiah “PERANCANGAN DAN ANALISA SISTEM PAKAR PENATAAN PARKIR KENDARAAN DI KAMPUS PUSAT STMIK ASIA DENGAN QUEUEING THEORY BERBASIS WEB MENGGUNAKAN PHP DAN MYSQL” dan tujuan yang akan di capai dalam pelaksanaan penelitian ilmiah ini. Penulis juga memberikan batasan – batasan masalah dalam perancangan aplikasi. Pada bagian akhir dari bab I di paparkan juga mengenai sistem pembuatan laporan penelitian ilmiah, mengenai garis besar subtansi yang diberikan pada masalah – masalah tiap bab.
BAB II LANDASAN TEORI -
Landasan teori yang akan digunakan dalam perancangan sistem ini.
Bab ini memaparkan mengenai alasan yang melandasi dan mendukung dalam perancangan aplikasi sistem pakar penataan area parkir. timbul.
Menjelaskan tentang pemecahan kemungkinan masalah yang akan
BAB III PEMBAHASAN Bab ini memaparkan tentang cara pembuatan serta pengujian terhadap aplikasi yang terdiri dari halaman input, halaman seleksi, halaman output yang diperlukan untuk mendukung sistem aplikasi ini.
BAB IV PERANCANGAN DAN IMPLEMENTASI Bab ini memaparkan tentang aspek – aspek perancangan aplikasi dengan tuj uan penjabaran setiap fungsi pada sistem.
BAB V PENUTUP Bab ini berisi kesimpulan dan saran dari penulis mengenai perbaikan sistem tata letak dan petugasan parkir kampus pusat STMIK ASIA.
DAFTAR PUSTAKA LAMPIRAN BIOGRAFI
BAB II
LANDASAN TEORI
2.0.
Sistem Pakar
2.1.
Artificial Intellegence dan Sistem Pakar
“Artificial Intellegence (AI) atau sering disebut Kecerdasan Buatan adalah merupakan sebuah studi khusus yang bertujuan membuat komputer berfikir dan bertindak seperti layaknya manusia” (Sri, 2003 : 90). AI juga merupakan terobosan baru dalam ilmu komputer yang perkembangannya sangat pesat. Saat ini telah banyak sekali implementasi AI dalam bidang ilmu komputer, seperti Sistem Pendukung Keputusan (Decision Support System), Jaringan Syaraf Tiruan (Neural Network), Robotic, Bahasa Alami (Natural Language), Sistem Pakar (Expert System), dan lain-lain.
“Sistem Pakar (Expert System) adalah merupakan suatu sistem yang menggabungkan antara pengetahuan dengan penelusuran data untuk memecahkan masalah yang secara normal memerlukan keahlian manusia” (Sri, 2003 : 90). Tujuan dari pengembang sistem pakar yang sebenarnya bukanlah untuk menggantikan peran manusia, tetapi adalah untuk men-substitusi-kan pengetahuan manusia kedalam sebuah bentuk sistem komputer sehingga dapat diaplikasikan oleh orang banyak.
2.2.
Pengertian Sistem Pakar
Sistem pakar (expert system) secara umum adalah sistem yang berusaha mengadopsi pengetahuan manusia ke komputer, agar komputer dapat menyelesaikan masalah seperti yang biasa dilakukan oleh para ahli. Atau dengan kata lain sistem pakar adalah sistem yang didesain dan diimplementasikan dengan bantuan bahasa pemrograman tertentu untuk dapat menyelesaikan masalah seperti yang dilakukan oleh para ahli. Diharapkan dengan sistem ini, orang awam dapat menyelesaikan masalah tertentu baik ‘sedikit’ rumit ataupun rumit sekalipun ‘tanpa’ bantuan para ahli dalam bidang tersebut. Sedangkan bagi para ahli, sistem ini dapat digunakan sebagai asisten yang berpengalaman. Sistem pakar merupakan cabang dari Artificial Intelligence (AI) yang cukup tua karena sistem ini telah mulai dikembangkan pada pertengahan tahun 1960. Sistem pakar yang muncul pertama kali adalah General-purpose problem solver (GPS) yang dikembangkan oleh Newl dan Simon. Sampai saat ini sudah banyak sistem pakar yang dibuat, seperti MYCIN, DENDRAL, XCON & XSEL, SOPHIE, Prospector, FOLIO, DELTA, dan sebagainya (Kusumadewi, 2003).
Perbandingan sistem konvensional dengan sistem pakar sebagai berikut (Kusumadewi, 2003):
A.
Sistem Konvensional
a. Informasi dan pemrosesan umumnya digabung dalam satu program Sequential b.
Program tidak pernah salah (kecuali pemrogramnya yang salah)
c. Tidak menjelaskan mengapa input dibutuhkan atau bagaimana hasil diperoleh d.
Data harus lengkap
e.
Perubahan pada program merepotkan
f.
Sistem bekerja jika sudah lengkap.
B.
Sistem Pakar
a.
Knowledge base terpisah dari mekanisme pemrosesan (inference).
b.
Program bisa melakukan kesalahan
c.
Penjelasan (explanation) merupakan bagian dari ES
d.
Data tidak harus lengkap
e.
Perubahan pada rules dapat dilakukan dengan mudah
f.
Sistem bekerja secara heuristik dan logik
2.3.
Keunggulan Sistem Pakar
Adapun banyak manfaat yang dapat diperoleh dengan mengembangkan sistem pakar, antara lain (Kusumadewi, 2003):
1. Masyarakat awam non-pakar dapat memanfaatkan keahlian di dalam bidang tertentu tanpa kesadaran langsung seorang pakar 2. Meningkatkan produktivitas kerja, yaitu bertambahnya efisiensi pekerjaan tertentu serta hasil solusi kerja 3.
Penghematan waktu dalam menyelesaikan masalah yang kompleks
4. Memberikan penyederhanaan solusi untuk kasus-kasus yang kompleks dan berulang-ulang 5. waktu
Pengetahuan dari seorang pakar dapat dikombinasikan tanpa ada batas
6. Memungkinkan penggabungan berbagai bidang pengetahuan dari berbagai pakar untuk dikombinasikan
2.4.
Kelemahan Sistem Pakar
Selain banyak manfaat yang diperoleh, ada juga kelemahan perancangan sistem pakar, yaitu (Kusumadewi, 2003):
1. Daya kerja dan produktivitas manusia menjadi berkurang karena semuanya ilakukan secara otomatis oleh sistem 2. Pengembangan perangkat lunak sistem pakar lebih sulit dibandingkan dengan perangkat lunak konvensional.
Tujuan pengembangan sistem pakar sebenarnya bukan untuk menggantikan peran manusia, tetapi untuk mensubstitusikan pengetahuan manusia ke dalam bentuk sistem, sehingga dapat digunakan oleh orang banyak.
2.5.
Ciri dan Karakteristik Sistem Pakar
Suatu sistem dikatakan sistem pakar apabila memiliki ciri-ciri sebagai berikut (Kusumadewi, 2003):
a.
Terbatas pada domain keahlian tertentu
b.
Dapat memberikan penalaran untuk data-data yang tidak pasti
c. Dapat mengemukakan rangkaian alasan-alasan yang diberikannya dengan cara yang dapat dipahami d.
Berdasarkan pada kaidah atau rule tertentu
e.
Dirancang untuk dikembangkan sacara bertahap
f.
2.6.
Keluarannya atau output bersifat anjuran.
Tipe Sistem Pakar
Terdapat 2 (dua) kelas strategi penalaran yaitu strategi penalaran pasti (exact reasoning mechanism) dan strategi penalaran tidak pasti (inexact reasoning mechanism). Berbagai contoh strategi penalaran pasti mencakup modus ponens. modus tollens. dan teknik resolusi. Kaidah modus ponens dapat digambarkan sebagai berikut: A—> B A B
Artinya Apabila ada kaidah A dan B dan diketahui bahwa A benar, maka dapat diambil kesimpulan bahwa B benar. Kaidah modus tollens pada prinsipnva merupakan kebalikan dan kaidah modus ponens. A—> B NOT B NOT A Kaidah jika A maka B dan diketahui B salah, maka dapat disimpulkan bahwa A salah.
2.7.
Klasifikasi Sistem Pakar
2.8.
Langkah-langkah Membangun Sistem Pakar
Sistem pakar disusun oleh dua bagian utama, yaitu lingkungan pengembangan (development environment) dan lingkungan konsultasi (consultation environment) (Turban, 1995). Lingkungan pengembangan sistem pakar digunakan untuk memasukkan pengetahuan pakar ke dalam lingkungan sistem pakar, sedangkan lingkungan konsultasi digunakan oleh pengguna yang bukan pakar guna memperoleh pengetahuan pakar. Komponen-komponen sistem pakar dalam dua bagian tersebut dapat dilihat pada Gambar 1. Komponen-komponen yang terdapat dalam sistem pakar adalah seperti yang terdapat pada Gambar 2, yaitu User Interface (antarmuka pengguna), basis pengetahuan, akuisisi pengetahuan, mesin inference, workplace, fasili tas penjelasan, perbaikan pengetahuan.
Gambar 2. Arsitektur sistem pakar
Seorang pakar mempunyai pengetahuan tentang masalah yang khusus. Dalam hal ini disebut domain knowledge. Penggunaan kata “domain” untuk memberikan penekanan pengetahuan pada problem yang spesifik. Pakar menyimpan domain knowledge pada Long Term Memory (LTM) atau ingatan jangka panjangnya.
Gambar 3. Pemecahan masalah pada pakar
Ketika pakar akan memberikan nasihat atau solusi kepada seseorang, pakar terlebih dahulu menentukan fakta-fakta dan menyimpannya ke dalam Short TermMemory (STM) atau ingatan jangka pendek. Kemudian pakar memberikan solusi tentang masalah tersebut dengan mengkombinasikan fakta-fakta pada STM dengan pengetahuan LTM. Dengan menggunakan proses ini pakar mendapatkan informasi baru dan sampai pada kesimpulan masalah. Gambar 3 menunjukan berkas diagram pemecahan masalah dengan pendekatan yang digunakan pakar.
Gambar 4. Struktur pemecahan masalah pada sistem pakar
Sistem pakar dapat memecahkan masalah menggunakan proses yang sama dengan metode yang digunakan oleh pakar, struktur yang digunakan ditunjukan pada Gambar 4.
2.9.
Elemen Sistem Pakar
Menurut Turban (1994), sistem pakar dapat dibagi dalam komponen-komponen sebagai berikut :
a.
Akuisisi Pengetahuan
b.
Basis Pengetahuan
c.
Mesin Inferensi
Sedangkan menurut Aziz (1994). komponen-komponen sistem pakar terdiri dari : a.
Basis Pengetahuan
b.
Basis data
c.
Mesin Inferensi
d.
Antarmuka pemakai (user interface).
2.10.
Cara Kerja Sistem Pakar
Strukur dari sistem pakar dapat dilihat pada gambar 5
Gambar 5. Struktur Dari Sistem Pakar Keterangan : a. Knowledge Base : Basis Pengetahuan yang dimiliki oleh seorang pakar yang merupakan bagian terpenting dalam Sistem Pakar. b. Database : Basis data mencatat semua fakta – fakta baik dari awal pada saat sistem mulai beroperasi atau fakta yang didapat dari hasil kesimpulan. c. Inference Engine : Pembangkit inferensi merupakan mekanisme analisa dari sebuah masalah tertentu yan selanjutnya mencari jawaban dari kesimpulan terbaik. d. User Interface : Bagian ini merupakan sarana komunikasi antar pemakai dan sistem Sedangkan struktur sistem pakar menurut Prof Dr Marimin dapat dilihat pada Gambar 6 (Marimin, 1992).
Gambar 6. Struktur Sistem pakar Menurut Prof Marimin
2.11.
Metode Forward Chaining
Teknik Forward Chaining merupakan teknik yang sering digunakan untuk proses inferensia yang memulai penalarannya dan sekumpulan data menuju kesimpulan yang dapat ditarik. Teknik Forward Chaining yaitu metode penalaran yang bergerak dan IF part menuju THEN part. Diagram Forward chaining dapat dilihat pada Gambar 2.
Gambar 7. Pelacakan ( mata rantai) ke depan
Dari gambar 7 dapat dijelaskan aturan dari foward chaining,Untuk Kaidah A menghasilkan fakta I dan fakta 2, maka fakta 1 dan 2 merupakan fakta baru atau kesimpulan Fakta 1 merupakan fakta baru untuk kaidah C. Untuk mengaktifkan bagian THEN yang merupakan kesimpulan dari kaidah C adalah dengan menggunakan fakta 1. kemudian fakta 2 merupakan fakta baru atau kesimpulan untuk kaidah D dan E. Untuk mengaktifkan bagian THEN yang merupakan kesimpulan dari kaidah D dan kaidah E adalah dengan menggunakan fakta 2. Untuk kaidah B menghasilkan fakta 3. dan fakta 3 ini merupakan fakta baru dan sekaligus sebagai kesimpulan kaidah B.
2.11.
Mekanisme Inferensi
Mekanisme inferensi mengandung suatu mekanisme pola pikir dan penalaran yang digunakan dalam menyelesaikan suatu masalah, dalam hal ini bagaimana sistem dapat mengambil suatu kesimpulan berdasarkan manifestasi yang dimasukkan oleh pengguna. Pendekatan yang dipakai Sistem Pakar penataan lokasi parkir menggunakan pelacakan ke depan (forward chaining) dimana pelacakan tersebut dimotori oleh data masukan pengguna.
Adapun pada penerapannya, pendekatan dari forward chaining dan metode depthfirst search tersebut akan di implementasikan kedalam serangkaian query database yang digunakan untuk melakukan penalaran, penelusuran, dan pencocokan data dari tabel-tabel yang saling berhubungan pada Sistem Pakar tersebut.
Pada proses identifikasi, pengguna hanya bisa memilah satu dari setiap pertanyaan karena dalam keadaan tertentu mungkin saja satu manifestasi dapat dimiliki lebih dari satu jenis penyakit infeksi, maka solusi yang dapat dilakukan adalah melakukan pengelompokan manifestasi berdasarkan jenis penyakitnya, sehingga pada proses penelusurannya, sistem pakar tidak lagi dipusingkan dengn manifestasi yang sama antar penyakit infeksi yang satu denggan yang l ainnya, dan Sistem Pakar akan menggunakan suatu nilai temuan dari masing-masing manifestasi tersebut. Selanjutnya Sistem Pakar melakukan penghitungan jumlah temuannya, sehingga dengan jumlah nilai temuan tersebut, Sistem Pakar dapat menyimpulkan jenis penyakit infeksi yang paling dimungkinkan terjadi.
2.12.
Diagram Data
2.12.1.Context Diagram
Context Diagram merupakan kejadian tersendiri dari suatu diagram alir data. Dimana satu lingkaran merepresentasikan seluruh sistem. Context Diagram ini harus berupa suatu pandangan, yang mencakup masukan-masukan dasar, sistemsistem dan keluaran.
2.12.2.
Data Flow Diagram (DFD)
Salah satu tool yang paling penting bagi seorang analis sistem.Penggunaan DFD Sebagai Modeling Tool dipopulerkan Oleh Demacro & Yordan (1979) dan Gane & Sarson (1979) dengan menggunakan pendekatan Metoda Analisis Sistem Terstruktur.menggambarkan arus data dari suatu sistem menggambarkan arumenggambarkan arus data dari suatu sistem informasi, baik sistem lama maupun sistem baru secara logika tanpa mempertimbangkan lingkungan fisik dimana data tersebut beradas data dari suatu sistem informasi, baik sistem lama maupun sistem baru secara logika tanpa mempertimbangkan lingkungan fisik dimana data tersebut berada informasi, baik sistem lama maupun sistem baru secara logika tanpa mempertimbangkan
lingkungan fisik dimana data tersebut berada
2.12.3.
Entity Relationship Diagram (ERD)
Komponen ERD : a.
Entitas
b.
Relasi
c.
Atribut
d.
kardinalitas
e.
modalitas
Entitas merupakan suatu barang atau objek yang dapat dibedakan dari objek lain. menggambarkan arus data dari suatu sistem informasi, baik sistem lama maupun sistem baru secara logika tanpa mempertimbangkan lingkungan fisik dimana data tersebut berada.
Relasi merupakan asosiasi 2 atau lebih entitas biasanya menggunakan kata kerja untuk menggabungkan entitas tersebut.
Gambar. 8 contoh relasi
Atribut merupakan property yang dimiliki setian entitas yang dapat disimpan datanya. Contoh:
Gambar. 9 contoh atribut
Kardinalitas merupakan angka yang menunjukkan banyaknya kemunculan suatu objek terkait dengan kemunculan objek lain pada suatu relasi. Modalitas partisipasi suatu entitas pada suatu relasi. Contoh:
Gambar. 10 contoh kardinalitas
2.12.4.
Normalisasi
Definisi
Normalisasi adalah suatu teknik untuk mengorganisasi data ke dalam tabel-tabel untuk memenuhi kebutuhan pemakai di dalam suatu organisasi.
Tujuan dari normalisasi
Ø
Untuk menghilangkan kerangkapan data
Ø
Untuk mengurangi kompleksitas
Ø
Untuk mempermudah pemodifikasian data
Proses Normalisasi
Ø Data diuraikan dalam bentuk tabel, selanjutnya dianalisis berdasarkan persyaratan tertentu ke beberapa tingkat. Ø Apabila tabel yang diuji belum memenuhi persyaratan tertentu, maka tabel tersebut perlu dipecah menjadi beberapa tabel yang lebih sederhana sampai memenuhi bentuk yang optimal.
Tahapan Normalisasi
Bentuk Tidak Normal
Menghilangkan perulangan group Bentuk Normal Pertama (1NF)
Menghilangkan ketergantungan sebagian
Bentuk Normal Kedua (2NF)
Menghilangkan ketergantungan transitif
Bentuk Normal Ketiga (3NF)
Menghilangkan anomali-anomali hasil dari ketergantungan fungsional
Bentuk Normal Boyce-Codd (BCNF)
Menghilangkan Ketergantungan Multivalue
Bentuk Normal Keempat (4NF)
Menghilangkan anomali-anomali yang tersisa Bentuk Normal Kelima
2.12.5.
Flowchart
Definisi •
Bagan-bagan yang mempunyai arus
•
Menggambarkan langkah-langkah penyelesaian suatu masalah
•
Merupakan salah satu cara penyajian algoritma
Tujuan •
Menggambarkan suatu tahapan penyelesaian masalah
•
Secara sederhana, terurai, rapi dan jelas
•
Menggunakan simbol-simbol standar
Model / Jenis Flowchart •
System Flowchart
• Menggambarkan suatu sistem peralatan komputer yang digunakan dalam proses pengolahan data serta hubungan antar peralatan tersebut • Tidak digunakan untuk menggambarkan urutan langkah untuk memecahkan masalah Hanya untuk menggambarkan prosedur dalam sistem yang dibentuk
Gambar. 11 penggunaan system flowchart
• •
Program Flowchart Flow direction symbols
-
Digunakan untuk menghubungkan simbol satu dengan yang lain
-
Disebut juga connecting line
•
Processing symbols
•
Menunjukan jenis operasi pengolahan dalam suatu proses / prosedur Input / Output symbols
Menunjukkan jenis peralatan yang digunakan sebagai media input atau output
Flow Direction Symbols
Processing symbols
Input / Output Symbols
Gambar. 11 simbol – symbol flow chart
2.5.
Acuan Teori Tindakan yang Dipilih
2.5.1. Queueing Theory Teori antrian atau queueing theory adalah bagian utama dari pengetahuan tentang antrian (Heizer and Render, 1991). Teori antrian adalah bidang ilmu yang melakukan penelitian untuk mengidentifikasi dan mengukur penyebab-penyebab serta konsekuensi-konsekuensi dari kegiatan mengantri (Martinich, 1997). Fenomena antrian adalah hasil langsung dari sifat random dalam operasi pelayanan atau jasa Pendekatan melalui teori antrian ini mempunyai keuntungan , karena lebih sederhana dan lebih mudah digunakan.
Terdapat empat karakteristik system antrian (Hilier, 1980),
-
Sumber Input
Menggambarkan bentuk dan ukuran kedatangan konsumen pada fasilitas pelayanan yang kedatangannya mungkin saja tidak merata atau dapat mengikuti pola kedatangan poisson atau pola lain.
Ukuran kedatangan konsumen yaitu jumlah total unit yang memerlukan pelayanan dari waktu ke waktu disebut juga total langganan potensial.
-
Antrian Karakteristik
suatu antrian ditentukan oleh unit maksimum yang boleh ada didalam sistemnya yang terbatas maupun tidak terbatas. Struktur dasar model antrian adalah dimulai dari sumber input à antrian untuk mendapatkan pelayanan à satuan hasil pelayanan yang telah dilayani.
-
Distribusi Pelayanan
Distribusi pelayanan berkaitan dengan cara memilih anggota antrian yang akan dilayani. Bentuk disiplin pelayanannya dapat berupa: a. First Come First Serve (FCFS) atau FIFO adalah system antrian yang mendahulukan yang dating lebih awal b. Last Come First Served (LCFS) atau LIFO, adalah yang datang terakhir akan lebih dahulu dilayani atau lebih dahulu keluar. c. Service In Random Order (SIRO) adalah pemanggilan didasarkan pada peluang secara acak, tidak jadi persoalan siapa yang lebih dahulu datang. d. Priority Service (PS) , melayani lebih dahulu orang yang mempunyai prioritas lebih tinggi ketiang orang yang mempunyai prioritas lebih rendah.
2.5.2. Distribusi Poisson
Pada umumnya pola kedatangan memiliki pola acak sehingga setiap kedatangan terbebas dari kedatangan lain dan tidak dapat diprediksi kapan suatu kedatangan terjadi. Distribusi Poisson adalah jenis distribusi yang paling mendekati pola kedatangan tersebut.
Suatu peristiwa dikatakan mengikuti distribusi poisson jika: a. Kemungkinan terjadinya suatu peristiwa dalam suatu waktu adalah ratarata kedatangan yang dinotasikan sebagai b. Banyaknya peristiwa yang terjadi dalam suatu satuan waktu tertentu adalah tidak tergantung banyaknya peristiwa yang terjadi dalam satuan waktu yang lain. c. Jumlah peristiwa rata-rata yang terjadi pada suatu satuan waktu adalah sebanding terhadap ukuran satuan waktu tersebut.
2.5.2.1. Distribusi Probabilitas Poisson
X
= banyaknya kedatangan
Pi
= nilai kemungkinan kelas ke - i
l
= tingkat kedatangan rata-rata
E
= 2, 7183 (bilangan normal)
!
= faktorial
Untuk menguji apakah suatu kedatangan berdistribusi Poisson atau bukan, dilakukan pengujian hipotesis sebagai berikut:
2.5.2.2. Distribusi Eksponensial
Waktu pelayanan dalam proses antrian, dapat juga sesuai dengan salah satu bentuk distribusi probabilitas Eksponensial, yaitu:
dengan t1,t2
batas bawah dan atas, waktu pelayanan
F(t)
probabilitas kepada tanyang berhubungan dengan
t (t)
tingkat pelayanan rata-rata
1/m
waktu pelayanan rata-rata
e
2, 7183.
BAB III
PEMBAHASAN
3.1.
Analisa sistem
Bertambahnya mahasiswa tahun demi tahun di STMIK ASIA maka area parkir menjadi pemikiran yang serius selain proses belajar mengajar di dalam gedung kampus pusat STMIK ASIA demi kenyamanan dan ke amanan kendaraan selama pemilik melakukan aktifitas dalam gedung. Semakin banyaknya mahasiswa maupun pihak kampus yang bertugas terkadang membuat area parkir over load sehingga suasana di luar gedung kurang optimal maka dengan timbulnya permasalahn itu maka di buatlah rancangan untuk area parkir di kamus pusat STMIK ASIA.
Dalam mengatur letak parkir, seorang petugas hanya mengandalkan kemampuan diri sendiri saja. Jarang seorang petugas yang mau menyesuaikan penataan parkir dengan membuat suatu denah sesuai jurusan tau bidang pengguna parkiri. Sehingga hasil penataan parkir tidak bisa optimal.
Untuk itu diperlukan perancabgan sistem dalam penentuan dan mengatur tata letak parkir di kampus pusat STMIK Asia Malang agar hasil penataan parkir lebih optimal. Diharapkan hal tersebut dapat diimplementasikan guna kenyamanan para maha siswa atau pihak dari kampus selama beraktivitas di kampus pusat STMIK Asia Malang.
3.1.1. Analisis Kebutuhan Pengguna
Berikut ini adalah daftar pengguna (user) yang terlibat pada Portal Informasi dan Sistem Pakar untuk spesifikasi penyakit infeksi, dan adapun aktifitas dan hak akses masing-masing pengguna tersebut dibedakan berdasarkan tingkatan (level) yang dimiliki :
3.1.1.1.
Administrator (level 1)
Administrator merupakan pengguna dengan akses penuh terhadap sistem, berada pada level yang pertama, dan memegang peranan yang sangat penting pada sistem, khususnya menyangkut sekuritas sistem. Berikut ini merupakan aktifitas dan hak akses yang dimiliki pengguna Administrator : mengelola data pengguna (user) berdasarkan level Administrator, engelola data berita, mengelola data artikel, mengelola data jajak pendapat polling), mengelola buku tamu, mengelola data kontak admin, mengelola links, mengelola aplikasi Sistem Pakar, mengelola sekuritas sistem seperti blok IP address, dsb.
3.1.2. Operator (level 2)
Operator merupakan pengguna dengan akses semi penuh terhadap sistem, berada pada level yang kedua, dan memiliki peranan yang hampir sama dengan pengguna Administrator. Berikut ini merupakan aktifitas dan hak akses yang dimiliki oleh pengguna Operator : mengelola data pengguna (user) berdasarkan level Operator, mengelola data berita, mengelola data artikel, mengelola data Penggunaan Sistem Pakar dalam Pengembangan portal Informasi untuk Spesifikasi Jenis Penyakit Infeksi (R ahmadi Wijaya) 79 jajak pendapat (polling), mengelola buku tamu, mengelola links, mengelola aplikasi Sistem Pakar, dsb.
3.1.3. Member (level 3)
Member merupakan pengguna dengan akses terbatas terhadap sistem, berada pada level yang ketiga, dan tidak memiliki hak terhadap pengelolaan sistem. Berikut ini merupakan aktifitas dan hak akses yang dimiliki pengguna Member: melihat artikel dan berita, melihat atau merubah profil member yang bersangkutan, melihat atau mengisi jajak pendapat (polling), melihat atau mengirim pesan pada buku tamu, menghubungi admin, dan menggunakan Sistem Pakar.
3.2.
Analisis kebutuhan Sistem
Dalam mengembangkan suatu sistem, diperlukan adanya analisis dan pemodelan terhadap kebutuhan-kebutuhan sistem tersebut, sehingga pada pelaksanaannya sistem tersebut dapat menjalankan proses dengan baik sesuai dengan kebutuhannya. Oleh karenanya pada penelitian ini dilakukan beberapa analisis dan pemodelan kebutuhan yang meliputi :
3.2.1. Kebutuhan Aplikasi
Kebutuhan ini meliputi bagaimana sistem dapat menunjang penggunanya dalam mengakses sistem tersebut.
3.2.2. Kinerja Sistem Yang Diharapkan
Sebuah aplikasi harus dirancang agar dapat menjalankan fungsinya dengan baik, sehingga dapat memberikan solusi atas permasalahan yang ada. Berikut ini merupakan kinerja sistem yang diharapkan dari aplikasi Portal Informasi dan Sistem Pakar untuk spesifikasi jenis penyakit infeksi :
a. Dukungan interface yang dapat memberikan kemudahan bagi pengguna aplikasi dalam mengakses informasi. b. Menyediakan berbagai media pendukung untuk membantu pengguna dalam mendapatkan informasi dari sistem. c. Model perancangan program yang memungkinkan aplikasi dapat diakses lebih cepat.. d. Sistem pakar dapat menghimpun data dalam jumlah yang sangat besar, dan bersifat fleksibel terhadap perubahan. e. Sistem Pakar dapat melakukan penelusuran secara cepat dan tepat, guna menggambarkan kesimpulan. f. Memberikan kemudahan untuk pengelola aplikasi (Admin, Operator) dalam mengelola Portal Informasi dan Sistem Pakar, dll. g. Pemodelan kebutuhan aplikasi Portal Informasi ini digambarkan dengan diagram konteks, sedangkan pemodelan aliran data dan informasi yang masuk dan keluar dari sistem digambarkan dengan Data Flow Diagram.
3.3.
3.3.1.
Analisis Kebutuhan Sistem Pakar
Basis Pengetahuan
Basis pengetahuan pada Sistem Pakar untuk penataan area parkir yang akan di bagi menjadi beberapa aturan yang membagi area parkir sesuai status pengguna sehingga mempermudah penataan kendaraan.
Adapun aturan pengaturan denah merupakan pengetahuan yang didasarkan pada lokasi parkir, denah are parkir dibagi menjadi 8 lokasi yaitu parkir mahasiswa(Teknik Informatika, Design Grafis, S.Komputer, Akutansi, Manejemen), pihak kampus(staf, rector), kendaraan mobil, dan tamu. Pembagian lokasi ini berdasarkan persentase yang di peroleh dari petugas parkir yaitu:
1.
Mahasiswa meliputi :
a.
Teknik informatika
b.
Design Grafis
c.
Sistem Komputer
= 13%
d.
Akuntansi
= 7%
e.
Manejemen
= 7%
2.
Pihak Kampus
a.
Staf
b.
Dosen
3.
Tamu
4.
Kendaraan Mobil
= 28% = 24%
= 8% = 10%
= 3% =
Sehingga di buatlah denah seperti gambar. 8
Gambar. 12 Denah pembagian lokasi parkir
3.3.2. Analisa Kebutuhan Proses Untuk merancang sebuah sistem, harus dilakukan analisa data terlebih dahulu. Baik itu data masukan yang dibutuhkan dalam sistem maupun data keluaran yang dihasilkan oleh sistem. Pada sistem pakar Penelitian Tindakan Lapangan (PTL) ini, sistem membutuhkan data masukan yang akan digunakan dalam proses inferensi guna menghasilkan data keluaran sistem yaitu menentukan letak parkir pengguna berdasarkan data masukan tersebut. Sebelum mengetahui data masukan yang dibutuhkan, harus ditentukan terlebih dahulu data keluaran yang diinginkan. Pada sistem pakar ini, kebutuhan data keluaran berupa penentuan lokasi parkir . Setelah mengetahui data keluaran yang diinginkan dari sistem selanjutnya adalah melakukan analisa data masukan yang dibutuhkan. Adapun data masukan yang dibutuhkan adalah sebagai berikut:
1.
Data area
2.
Data jumlah pengguna sesuai dengan substatusnya
Setelah melakukan analisa data masukan dan data keluaran sistem, selanjutnya dilakukan analisa proses data di dalam sistem. Proses di dalam sistem pakar akan melibatkan dua hal pokok, yaitu basis pengetahuan dan mesin inferensi. Basis pengetahuan dapat berupa gejala-gejala (data masukan) serta hubungannya dengan alternatif solusi (data keluaran). Mesin inferensi berisi penentuan letak parkir untuk menggunakan basis pengetahuan dalam menentukan objek yang sesuai dengan data masukan yang diinputkan ke dalam sistem.
3.4.
Pemecahan Masalah
Berdasarkan permasalahan yang telah dijelaskan sebelumnya, maka dibuatlah program sistem pakar untuk penetuan letak parkir guna membantu pengguna dalam menentukan area parkir yan sesuai dengan jurusan atau bidang masingmasing tersebut. Untuk proses penalaran/inferensi, terlebih dahulu dilakukan penilaian terhadap gejala-gejala yang diinputkan pengguna. Berdasarkan penilaian tersebut akan dilakukan proses inferensi untuk menentukan tata letak parkir sebagai hasilnya. Masing-masing data masukan (input) dilakukan penilaian (assessment) untuk merepresentasikan kondisi sebuah area sesuai dengan jurusan dan jenis kendaraan. Tabel. 2 Penilaian data jumlah siswa di dalam kelasNo. 1
Mobil M
2
RektorRK
3
Staf/dosen
4
Tamu TM
5
Teknik informatika TI
6
Design graphig
DG
7
Sistem komputer
SK
8
Akutansi
9
Menejemen MJ
staf
AK
Jurusan
Kode area
Masing-masing penilaian dan jenis data masukan diatas dapat ditambah dan diupdate sesuai dengan kondisi dan kebutuhan. Jadi basis data dan mesin inferensi tidak bersifat statis, tetapi dapat berubah sesuai dengan kebutuhan. Secara umum ada dua metode penalaran yang digunakan dalam mesin inferensi untuk pengujian aturan, yaitu penalaran maju (forward chaining) dan penalaran mundur (backward chaining). Didalam sistem pakar PTK ini, teknik penalaran yang digunakan adalah penalaran maju yang merupakan pelacakan yang dimulai dari sekumpulan data menuju kesimpulan atau solusi dari permasalahan, serta memakai teknik penelusuran depth first search (mendalam pertama). Teknik ini bermula dari node akar dan bergerak kebawah/menurun ketingkat dalam yang berurutan. Dengan kata lain node anak atau node keturunannya dilahirkan oleh node orang tua atau node pendahulunya. Berikut alur proses penalaran yang digunakan dalam sistem pakar Penelitian Tindakan Kelas (PTK).
Gambar. 12 Alur proses penggunaan application
Gambar. 13 Pohon Keputusan untuk penentuan PTK
Keterangan gambar: NP
= No. polisi
MT
= motor
MB
= mobil
TM
= tamu
PK
= pihak kampus
MS
= mahasiswa
DS
= dosen
ST
= staf
RT
= rektor
TI
= Teknik Informatika
DG
= Design Grafish
SK
= Sistem Komputer
AK
= Akutansi
MJ
= Menejemen
K = Konklusi pengaturan tata letak parkir
Pada gambar pohon keputusan diatas dijelaskan bahwa proses penalaran dibagi menjadi tiga bagian yaitu untuk penalaran TM, PK, MS. Selanjutnya penalaran dibedakan berdasarkan jurusan atau bagian-bagian sehinng sistem memproses untuk menentukan lokasi.
BAB IV
PENUTUP
5.1
Kesimpulan
Dari hasil perancangan aplikasi sistem pakar pengaturan tata letak dapat diambil kesimpulan sebagai berikut : 1. Perancangan sistem pengaturan tata letak parkir merupakan permasalahan yang termasuk dalam karakteristik permasalahan dalam Artifici al Intelligent, sehingga dapat diimplementasikan dalam perancangan sistem pakar. 2. Perancangan sistem pakar pengaturan tata letak parkir dapat membantu petugas dalam mengatur tata letak parkir di kampus pusat STMIK ASIA sesuai dengan bidang masing – masing sehingga lebih teratur. 3. Data masukan ke dalam sistem sangat menentukan hasil yang di dapatkan, karena data masukan tersebut digunakan dalam proses inferensi (penalaran). 4. Queue theory yang digunakan dalam sistem pakar tata letak parkir ini, terbukti dapat mengatur dan menata area parkir di kampus pusat STMIK ASIA dengan baik.
5.2
Saran
Adapun saran yang dapat diberikan penulis adalah : 1. Agar hasil konsultasi lebih valid, disarankan untuk menghimpun pengetahuan dari para pakar (ahli) yang sebenarnya, dalam hal ini seorang pakar pendidikan. 2. Disarankan untuk mengembangkan sistem paka ini menggunakan metode atau teori lain yang lebih baik agar solusi dan pengaturan yang dihasilkan juga lebih baik.
