TUGAS PROYEK KECERDASAN BUATAN SISTEM PAKAR PEMBAGIAN HARTA WARIS MENURUT HUKUM ISLAM oleh: 1. Lutfiana Suffah 08018198 2. Dian Permatasari 08018231 3. Septi Nur Chasanah 08018256 4. Rahmat Rian Hidayat 08018278 5. Rizki Amanah 08018373 PROGRAM STUDI TEKNIK INFORMATIKA
This document is posted to help you gain knowledge. Please leave a comment to let me know what you think about it! Share it to your friends and learn new things together.
Transcript
TUGAS PROYEK KECERDASAN BUATAN
SISTEM PAKAR PEMBAGIAN HARTA WARIS
MENURUT HUKUM ISLAM
oleh:
1. Lutfiana Suffah 08018198
2. Dian Permatasari 08018231
3. Septi Nur Chasanah 08018256
4. Rahmat Rian Hidayat 08018278
5. Rizki Amanah 08018373
PROGRAM STUDI TEKNIK INFORMATIKA
FAKULTAS TEKNOLOGI INDUSTRI
UNIVERSITAS AHMAD DAHLAN
YOGYAKARTA
2011
PENDAHULUAN
A. Latar Belakang
Perkembangan teknologi informasi telah memungkinkan memecahkan masalah dilakukan
dengan lebih cepat dan cermat. Penggunaan komputer telah berkembang dari pengolahan data
ataupun penyajian informasi, menjadi mampu untuk menyediakan pilihan-pilihan dalam
memecahkan masalah.
System pakar (expert system ) merupakan paket perangkat lunak atau paket program
komputer yang ditujukan sebagai penyedia nasehat dan sarana bantu dalam memecahkan
masalah di bidang-bidang spesialisasi tertentu seperti sains, perekayasaan, matematika,
kedokteran, pendidikan dan sebagainya. Expert system merupakan subset dari Artificial
Intelegence.
Seorang pakar/ahli (human expert) adalah seorang individu yang memiliki kemampuan
pemahaman yang superior dari suatu masalah. Misalnya: seorang dokter, penasehat keuangan,
pakar mesin mobil, dll. Sistem Pakar tidak untuk menggantikan kedudukan seorang pakar tetapi
untuk memasyaratkan pengetahuan dan pengalaman pakar tersebut.
Ketika suatu sistem pakar akan dibangun, maka seorang pengembang software (software
developer) bekerja bersama dengan seorang pakar, pengembang ini akan melakukan serangkaian
tanya-jawab (knowledge acquisition) untuk mengumpulkan dasar-dasar pengetahuan (knowledge
base) sang pakar.
Dasar-dasar pengetahuan ini kemudian dialihkan menjadi basis-pengetahuan sistem pakar
dalam bentuk fakta dan aturan. Kemudian pengembang membangun suatu mesin inferensi
(inference engine) yang merupakan pembuat keputusan dalam sistem pakar, mengumpulkan
informasi dari user melalui tanya jawab, dan membandingkan informasi ini dengan basis-
pengetahuan, kemudian memutuskan apa yang harus di-informasikan ke pengguna berdasarkan
data/informasi yang diberikannya.
Penggunaan teknologi informasi berbasis computer dapat membantu dalam memecahkan
masalah kehidupan sehari-hari. Dalam praktek sehari-hari, persoalan waris sering kali memicu
pertikaian dan menimbulkan keretakan hubungan keluarga. Penyebab utamanya adalah
keserakahan dan ketamakan manusia dan berkurangnya pengetahuan mengenai hukum
pembagian waris yang dapat memberikan solusi mengenai pembagian warisan.
B. Tujuan
1. Memberikan kemudahan bagi masyarakat melakukan pembagian harta waris dengan
menggunakan cara pembagian islam secara cepat dan tepat
2. Menerapkan sistem pakar dalam pembagian harta waris menurut hokum islam
LANDASAN TEORI
A. Sistem Pakar
Sistem pakar (Expert System) merupakan sistem yang menggunakan pengetahuan
manusiayang dipresentasikan dalam computer yang dapat digunakan untuk memecahkan
masalah yang biasanya menggunakan pakar.
Pakar merupakan seorang ahli dibidangnya yang mempunyai pengetahuan yang
didapatkan dari pelatihan, membaca dan pengalaman. Pengetahuannya terdiri dari beberapa
tipe antara lain :
1. Pengetahuan tentang kenyataan dalam area permasalahan tertentu
2. Pengetahuan tentang teori sebuah permasalahan tertentu
3. Pengetahuan tentang aturan dan procedure untuk area sebuah permasalahan secara umum
4. Pengetahuan tentang aturan dalam situasi khusus
5. Pengetahuan tentang strategi global untuk memecahkan semua permasalahan
6. Pengetahuan tentang ilmu pengetahuan
1. Struktur Sistem Pakar
Komponen utama pada struktur sistem pakar menurut Hu et al (1987) meliputi :
1. Basis Pengetahuan (Knowledge Base)
Basis pengetahuan merupakan inti dari suatu sistem pakar, yaitu berupa
representasi pengetahuan dari pakar. Basis pengetahuan tersusun atas fakta dan
kaidah. Fakta adalah informasi tentang objek, peristiwa, atau situasi. Kaidah adalah
cara untuk membangkitkan suatu fakta baru dari fakta yang sudah diketahui.
2. Mesin Inferensi (Inference Engine)
Mesin inferensi berperan sebagai otak dari sistem pakar. Mesin inferensi
berfungsi untuk memandu proses penalaran terhadap suatu kondisi, berdasarkan pada
basis pengetahuan yang tersedia. Di dalam mesin inferensi terjadi proses untuk
memanipulasi dan mengarahkan kaidah, model, dan fakta yang disimpan dalam basis
pengetahuan dalam rangka mencapai solusi atau kesimpulan.
Dalam prosesnya, mesin inferensi menggunakan strategi penalaran dan
strategi pengendalian. Strategi penalaran terdiri dari strategi penalaran pasti (Exact
Reasoning) dan strategi penalaran tak pasti (Inexact Reasoning). Exact reasoning
akan dilakukan jika semua data yang dibutuhkan untuk menarik suatu kesimpulan
tersedia, sedangkan inexact reasoning dilakukan pada keadaan sebaliknya.Strategi
pengendalian berfungsi sebagai panduan arah dalam melakukan prose penalaran.
Terdapat tiga tehnik pengendalian yang sering digunakan, yaitu forward chaining,
backward chaining, dan gabungan dari kedua teknik pengendalian tersebut.
3. Basis Data (Data Base)
Basis data terdiri atas semua fakta yang diperlukan, dimana fakta fakta
tersebut digunakan untuk memenuhi kondisi dari kaidah-kaidah dalam sistem. Basis
data menyimpan semua fakta, baik fakta awal pada saat sistem mulai beroperasi,
maupun fakta-fakta yang diperoleh pada saat proses penarikan kesimpulan sedang
dilaksanakan. Basis data digunakan untuk menyimpan data hasil observasi dan data
lain yang dibutuhkan selama pemrosesan.
4. Antarmuka Pemakai (User Interface)
Fasilitas ini digunakan sebagai perantara komunikasi antara pemakai.dengan
komputer.
2. Teknik Representasi Pengetahuan
Representasi pengetahuan adalah suatu teknik untuk merepresentasikan basis
pengetahuan yang diperoleh ke dalam suatu skema/diagram tertentu sehingga dapat
diketahui relasi/keterhubungan antara suatu data dengan data yang lain. Teknik ini
membantu knowledge engineer dalam memahami struktur pengetahuan yang akan dibuat
sistem pakarnya. Terdapat beberapa teknik representasi pengetahuan yang biasa
digunakan dalam pengembangan suatu sistem pakar, yaitu
a. Rule-Based Knowledge
Pengetahuan direpresentasikan dalam suatu bentuk fakta (facts) dan aturan (rules).
Bentuk representasi ini terdiri atas premise dan kesimpulan.
b. Frame-Based Knowledge
Pengetahuan direpresentasikan dalam suatu bentuk hirarki atau jaringan frame.
c. Object-Based Knowledge
Pengetahuan direpresentasikan sebagai jaringan dari obyek-obyek. Obyek adalah
elemen data yang terdiri dari data dan metoda (proses).
d. Case-Base Reasoning
Pengetahuan direpresentasikan dalam bentuk kesimpulan kasus (cases).
3. Teknik Inferensi
Perlu dipertimbnagkan bagaimana sistem memberi alasan (reason) berhubungan
dengan pengetahuan yang diperlukan untuk menyelesaikan masalah. Reasoning di dalam
sistem pakar dilakukan dengan menggunakan teknik inferensi (inference techiniques) dan
strategi kendali (contol strategies). Teknik inferensi memandu sistem agar dapat
mengkombinasikan pengetahuan yang ada dalam basis pengetahuan dengan fakta
permasalahan yang ada dalam memori kerja (working memory).
a. Reasoning
Reasoning adalah proses kerja untuk menggambarkan suatu kesimpulan dangan
strategi-strategi untuk menyelesaikan masalah, fakta-fakta dan pengetahuan.
b. Inference
Inference digunakan dalam sitem pakar untuk memperoleh informasi terbaru dari
informasi informasi yang sudah ada. Sistem pakar dalammenjalankan inference
(pemrosesan) menggunakan modul yang disebut dengan inference engine.
4. Inferencing dengan Rule : Forward dan Backward Chaining
Inferensi dengan rules merupakan implementasi dari modus ponen, yang
direfleksikan dalam mekanisme search (pencarian). Dapat pula mengecek semua rule
pada knowledge base dalam arah forward maupun backward. Proses pencarian berlanjut
sampai tidak ada rule yang dapat digunakan atau sampai sebuah tujuan (goal) tercapai.
Ada dua metode inferencing dengan rules, yaitu forward chaining atau data-driven dan
backward chaining atau goal-driven.
a. Backward chaining
1) Menggunakan pendekatan goal-driven, dimulai dari ekspektasi apa yang
diinginkan terjadi (hipotesis), kemudian mengecek pada sebab-sebab yang
mendukung (ataupun kontradiktif) dari ekspektasi tersebut.
2) Jika suatu aplikasi menghasilkan tree yang sempit dan cukup dalam, maka
gunakan backward chaining.
b. Forward chaining
1) Forward chaining merupakan grup dari multiple inferensi yang melakukan
pencarian dari suatu masalah kepada solusinya.
2) Jika klausa premis sesuai dengan situasi (bernilai TRUE), maka proses akan
meng-assert konklusi.
3) Forward chaining adalah data-driven karena inferensi dimulai dengan informasi
yang tersedia dan baru konklusi diperoleh.
4) Jika suatu aplikasi menghasilkan tree yang lebar dan tidak dalam, maka gunakan
forward chaining
5. Skema Penerapan Dalam Suatu Organisasi
a. Case-based reasoning (CBR) yang merupakan representasi pengetahuan berdasarkan
pengalaman termasuk kasus dan solusinya
b. Rule-base reasoning (RBR) mengandalkan serangkaian aturan-aturan yang
merupakan representasi dari pengetahuan dan pengalaman karyawan (manusia) dalam
memecahkan kasus yang rumit.
c. Model-based reasoning (MBR) melalui representasi pengetahuan dalam bentuk
atribut, perilaku antar hubungan maupun simulasi proses terbentuknya pengetahuan.
d. Constraint-Satisfaction Reasoning yang merupakan perpaduan antara RBR & MBR.
6. Kategori Problema Sistem Pakar
1. Interpretasi - pengambilan keputusan dari hasil observasi, termasuk pengenalan
ucapan, analisis citra, interpretasi sinyal, dl
2. Prediksi - memproyeksikan akibat-akibat yang dimungkinkan dari situasi-situasi