APLIKASI SISTEM PAKAR UNTUK MENENTUKAN JENIS BATUAN SEDIMEN

Prosiding Seminar Nasional Aplikasi Sains & Teknologi (SNAST) Periode II Yogyakarta, 11 Desember 2010

ISSN: 1979-911X

APLIKASI SISTEM PAKAR UNTUK MENENTUKAN JENIS BATUAN SEDIMEN Edhy Sutanta1, Dioneia M. F. C. Gusmão Lemos2 Jurusan Teknik Informatika Institut Sains & Teknologi AKPRIND Yogyakarta E-mail: [email protected], [email protected]

1,2

INTISARI Teknologi komputer mendukung proses pengolahan data yang cepat, handal, dan efisien untuk menghasilkan informasi yang berkualitas. Implementasi teknologi komputer memberikan kemudahan bagi manusia untuk melakukan berbagai kegiatan, seperti ilmu pengetahuan, dunia usaha, kegiatan perkantoran, kesehatan, dan lainnya, termasuk penentuan macam jenis batuan sedimen dalam bidang ilmu geologi. Selama ini, penentuan macam jenis batuan hanya bisa dilakukan oleh seseorang yang pakar di bidangnya dengan pengalaman yang memadai, belum ada software aplikasi khusus yang dikembangkan untuk penentuan macam jenis batuan sedimen. Penelitian ini mengembangkan software sistem pakar untuk memudahkan pekerjaan seorang pakar atau calon pakar dalam menentukan macam jenis dan nama batuan. Penentuan macam jenis batuan ini dilakukan dengan cara mengisi ciriciri batuan yang diketahui dan dicari faktor kepastian atau certainty factor (CF)-nya. Software sistem pakar dikembangkan dengan menggunakan Visual Basic.Net 2008 dan SQL Server 2005. Hasil pengujian terhadap aplikasi yang dikembangkan menunjukkan bahwa aplikasi sudah berfungsi sesuai yang diharapkan dan sesuai dengan pengetahuan dan keahlian seorang pakar, serta dapat memberikan informasi kepada pengguna tentang macam jenis batuan sedimen berdasarkan ciri-ciri yang diinputkan oleh pengguna. Aplikasi menyediakan pembatasan hak akses secara tersistem, sehingga proses pengolahan basis pengetahuan dan basis aturan hanya dapat dilakukan oleh admin atau pakar, sedangkan user hanya boleh melakukan konsultasi pada sistem pakar. Kata kunci: certainty factor (CF), sistem pakar, SQL Server 2005, Visual Basic.Net 2008 PENDAHULUAN Sistem pakar (expert system) merupakan salah satu bidang teknik kecerdasan buatan yang cukup diminati karena penerapan di berbagai bidang baik bidang ilmu pengetahuan maupun bisnis yang terbukti sangat membantu dalam mengambil keputusan dan sangat luas penerapanya. Sistem pakar adalah sebuah program komputer yang dirancang untuk memodelkan kemampuan menyelesaikan masalah seperti layaknya seorang pakar (human expert) (Tolle, 2010). Biasanya sistem pakar berupa perangkat lunak pengambil keputusan yang mampu mencapai tingkat performa yang sebanding seorang pakar dalam bidang yang khusus dan sempit. Ide dasarnya adalah kepakaran ditransfer dari seorang pakar (atau sumber kepakaran yang lain) ke komputer, pengetahuan yang ada disimpan dalam komputer, dan pengguna dapat berkonsultasi pada komputer itu untuk suatu nasehat, lalu komputer dapat mengambil inferensi (menyimpulkan, mendiskusikan, dll) seperti layaknya seorang pakar, kemudian menjelaskannya ke pengguna tersebut, bila perlu dengan alasan-alasannya. Sistem pakar malahan terkadang lebih baik kerjanya dari pada seorang pakar manusia. Sistem pakar dengan desain yang benar akan dapat digunakan oleh orang awam untuk membantu memecahkan masalah-masalah tertentu, sedangkan bagi seorang ahli sistem pakar dapat dijadikan alat untuk menunjang aktivitasnya yaitu sebagai asisten yang berpengalaman. Sistem pakar dibuat pada wilayah pengetahuan tertentu yang mendekati kemampuan manusia di salah satu bidang. Sistem pakar akan mencarikan solusi yang memuaskan seperti dilakuakan oleh seorang pakar dan sistem pakar juga dapat memberikan penjelasan terhadap langkah yang diambil dan memberikan alasan atas saran dan kesimpulan yang ditemukanya. Sistem pakar hanya digunakan untuk memecahkan masalah yang memang sulit untuk dipecahkan dengan menggunakan program biasa, mengingat biaya yang diperlukan untuk membuat sistem pakar jauh lebih besar dari pada sistem biasa. Aplikasi sistem pakar dapat dikembangkan dan diterapkan pada banyak bidang, salah satunya sistem pakar untuk mengetahui macam jenis batuan sedimen berdasarkan sifat fisik macam jenis batuanya. Pengembangan sistem pakar ini diharapkan dapat membantu calon pakar atau pengguna lainnya yang berminat untuk mempelajari atau mengetahui macam jenis batuan sedimen. Sistem pakar akan memberikan kesimpulan akhir berupa solusi yang direkomendasikan. Sistem pakar untuk menentukan jenis tanaman obat yang sesuai dengan gejala sakit pada tubuh manusia telah dikembangkan oleh Sumbodo (2009). Sistem pakar yang dikembangkan merupakan sebuah software aplikasi untuk menentukan jenis tanaman obat yang dapat dipakai sesuai dengan gejala-gejala penyakit yang diderita pasien. Sistem pakar ini juga dapat menberikan hasil diagnosa terhadap penyakit pada manusia berdasarkan gejala-gejala penyakit tersebut. Kekurangan dari sistem ini terletak pada tampilan antar muka yang belum mencantumkan gambar A-90


ISSN: 1979-911X

gejala penyakit yang diderita. Selain itu, komposisi tanaman obat pada pengobatan belum disertakan link tanaman apa saja yang digunakan dalam pengobatan, maka pembahasanya kurang terperinci (Sumbodo, 2009). Sistem pakar untuk diagnosa penyakit hewan ternak dan pengobatannya juga telah dikembangkan oleh Nur Widiaastuti (2009) dengan software Microsoft Visual Basic 6.0. Aplikasi ini menyediakan fasilitas untuk input gejala-gejala penyakit yang dialami seekor sapi dan akan memberikan saran berupa solusi yang sesuai dengan gejalagejala penyakit yang diinputkan pengguna. Kekurangan dari sistem pakar ini terletak pada mesin inferensi yang digunakan masih menggunakan aturan produksi yang sederhana dan tidak mempertimbangkan faktor kepastian sistem ini. Penelitian tentang sistem pakar diagnosa penyakit tanaman padi berbasis web menyediakan fasilitas konsultasi tentang penyakit tanaman padi, penanggulangan, dan pencegahan penyakit tanaman padi. Selain itu, sistem ini juga menbantu pengguna untuk meng-upload informasi seputar tanaman padi. Kekurangan dari sistem ini terletak pada sistem keamanan pada ruang administrator dan login penggunanya. Selain itu, validasi konsultasi untuk pencarian penyakit baru dan validasi halaman hasil konsultasi tidak ada dan hasil konsultasi tidak dilengkapi dengan keterangan tertentu (Yusniati, 2009). Ada delapan ciri sistem pakar yaitu: 1) terbatas pada domain keahlian tertentu, 2) dapat memberikan penalaran untuk data-data yang tidak pasti atau tidak lengkap, 3) dapat mengemukakan rangkaian alasan yang diberikannya dengan cara yang dapat dipahami, 4) berdasarkan pada kaidah tertentu, 5) dirancang untuk dapat dikembangkan secara bertahap, 6) outputnya bersifat anjuran atau nasihat, 7) outputnya tergantung dari dialog dengan pengguna, serta 8) knowledge base dan inference engine terpisah. Sistem pakar menjadi sangat populer disebabkan oleh banyaknya kemampuan dan manfaat yang diberikan oleh sistem pakar, di antaranya (Achmad, 2010): 1. Meningkatkan output dan produktivitas, karena sistem pakar dapat bekerja lebih cepat dari manusia. 2. Meningkatkan kualitas, dengan memberi nasehat yang konsisten dan mengurangi kesalahan. 3. Mampu menangkap kepakaran yang sangat terbatas. 4. Dapat beroperasi di lingkungan yang berbahaya. 5. Memudahkan akses ke pengetahuan. 6. Handal, sistem pakar tidak pernah menjadi bosan dan kelelahan atau sakit. Sistem pakar juga secara konsisten melihat semua detil dan tidak akan melewatkan informasi yang relevan dan solusi yang potensial. 7. Meningkatkan kapabilitas sistem terkomputerisasi yang lain. Integrasi sistem pakar dengan sistem komputer lain membuat lebih efektif, dan mencakup lebih banyak aplikasi. 8. Mampu bekerja dengan informasi yang tidak lengkap atau tidak pasti. Berbeda dengan sistem komputer konvensional, sistem pakar dapat bekerja dengan inofrmasi yang tidak lengkap. Pengguna dapat merespon dengan: “tidak tahu” atau “tidak yakin” pada satu atau lebih pertanyaan selama konsultasi dan sistem pakar tetap akan memberikan jawabannya. 9. Mampu menyediakan pelatihan, pengguna pemula yang bekerja dengan sistem pakar akan menjadi lebih berpengalaman. Fasilitas penjelasan dapat berfungsi sebagai guru. 10. Meningkatkan kemampuan problem solving, karena mengambil sumber pengetahuan dari banyak pakar. 11. Meniadakan kebutuhan perangkat yang mahal. 12. Fleksibel. Metodologi sistem pakar yang ada tidak selalu mudah, sederhana, dan efektif. Berikut adalah keterbatasan yang menghambat perkembangan sistem pakar (Achmad, 2010): 1. Pengetahuan yang hendak diambil tidak selalu tersedia. 2. Kepakaran sangat sulit diekstrak dari manusia. 3. Pendekatan oleh setiap pakar untuk suatu situasi atau problem bisa berbeda-beda, meskipun sama-sama benar. 4. Adalah sangat sulit bagi seorang pakar untuk mengabstraksi atau menjelaskan langkah mereka dalam menangani masalah. 5. Pengguna sistem pakar mempunyai batas kognitif alami, sehingga mungkin tidak bisa memanfaatkan sistem secara maksimal. 6. Sistem pakar bekerja baik untuk suatu bidang yang sempit. 7. Banyak pakar yang tidak mempunyai jalan untuk mengecek apakah kesimpulan mereka benar dan masuk akal. 8. Istilah dan jargon yang dipakai oleh pakar dalam mengekspresikan fakta seringkali terbatas dan tidak mudah dimengerti oleh orang lain. 9. Pengembangan sistem pakar seringkali membutuhkan perekayasa pengetahuan (knowledge engineer) yang langka dan mahal. A-91


ISSN: 1979-911X

10. Kurangnya rasa percaya pengguna menghalangi penggunaan sistem pakar. 11. Transfer pengetahuan dapat bersifat subyektif dan bias. Struktur detail sistem pakar terdiri atas dua bagian utama, yakni: 1) development environment (lingkungan pengembangan) yang digunakan sebagai pembangunan sistem pakar baik dari segi pembangunan komponen maupun basis pengetahuan, dan 2) consultation environment (lingkungan konsultasi), digunakan oleh seseorang yang bukan ahli untuk berkonsultasi. Sedangkan komponen-komponen yang ada pada sistem pakar meliputi (Achmad, 2010): 1. Subsistem penambahan pengetahuan (knowledge aqcuisision system). Bagiaan ini digunakan untuk memasukkan pengetahuan, menkonstruksi atau menperluas pengetahuan alam basis pengetahuan. Pengetahuan itu bisa berasal dari: ahli, buku, basis data, penilitian dan gambar. 2. Basis pengetahuan (knowledge base). Basis pengetahuan berisi pengetahuan-pengetahuan yang dibutuhkan untuk memahami, menformulasikan, dan menyelesaikan masalah. 3. Motor inferensi (inference engine). Motor inferensi adalah program yang berisi metodologi yang digunakan untuk melakukan penalaran terhadap informasi-informasi yang digunakan dalam basis pengetahuan serta digunakan untuk menformulasikan konklusi. Ada tiga elemen utama dalam motor inferensi, yaitu: a. Interpreter : berfungsi untuk mengeksekusi item-item agenda yang terpilih dengan menggunakan aturanaturan dalam basis pengetahuan yang sesuai. b. Scheduler : berfungsi untuk mengontrol agenda. c. Consistency enforcer : akan berusaha memelihara konsistensi dalam merepresentasikan solusi yang bersifat darurat. 4. Blackboard (workplace). Blackboard merupakan area dalam memory yang digunakan untuk merekam kejadian yang sedang berlangsung termasuk keputusan sementara. 5. Antarmuka (user interface). Antarmuka digunakan untuk media komunikasi antara pengguna dan program. 6. Fasilitas penjelasan (explanation subsystem). Bagian ini digunakan untuk melacak respon dan memberikan penjelasan tentang kelakuan sistem pakar secara inrteraktif melalui pertanyaan. 7. Sistem penyaringan pengetahuan (knowledge refining system). Sistem penyaringan pengetahuan ini digunakan untuk mengevaluasi kinerja sistem pakar itu sendiri untuk melihat apakah pengetahuan-pengetahuan yang ada masih cocok untuk digunakan di masa mendatang. Metodologi, Penelitian ini dilakukan bertempat di Laboratorium Sumber Daya Mineral dan Energi Geologi Kampus II, Institut Sains & Teknologi AKPRIND Yogyakarta. Bahan penilitian yang diperlukan adalah data-data batuan sedimen yang berupa ciri-ciri, macam jenis dan gambar batuan sedimen tersebut. Peralatan yang digunakan terbagi dalam dua bagian, yaitu perangkat lunak (software) yang digunakan untuk pembuatan aplikasi sistem pakar berupa sistem operasi windows Vista Professional, database menggunakan Microsoft SQL server 2005, desain gambar menggunakan Adoble Photoshop CS3 dan script menggunakan Visual Basic 2008. dan perangkat keras (hardware) berupa seperangkat PC denganspesifikasi prosesor Intel Core 2 Duo, RAM 1 GB, VGA card 64 MB, dan harddisk 250 GB. Diagram Arus Data (DAD), DAD contex diagram memberikan gambaran bahwa sistem pakar ini berhubungan dengan 2 external entity yaitu admin (pakar) dan user (pengguna aplikasi). Seorang pakar dapat memasukkan data kepakaran ke dalam sistem dan dapat memperoleh informasi hasil proses konsultasi, sedangkan pengguna hanya bisa melakukan konsultasi dengan sistem dan memperoleh hasil kesimpulan yang berupa macam jenis batuan. DAD Contex diagram sistem pakar macam jenis batuan digambarkan pada Gambar 1. Aliran data dan detail proses yang diintegrasikan ke dalam sistem digambarkan dalam diagram alir data level 1 yang merupakan turunan dari contex diagram , ditunjukan pada Gambar 2.

Gambar 1: DAD contex diagram A-92


D1 tblBatuan

D2 tblCiriBatuan

D3 tblUser

ISSN: 1979-911X

D4 tblHelp

D5 tblGambar Record_Gambar

Record_User Record_Batuan

Record_CiriBatuan

Record_Help D6 tblTemp 1

Record_Temp

a Admin

Master Data

Master Data

b User

DtUser Master Data

2

3 b

Ciri

Data Pencarian Data Pencarian

Proses Pencarian

DtBatuan

User

Gambar 2: DAD level 1 Representasi Pengetahuan Sistem pakar untuk mengetahui macam jenis batuan sedimen ini memerlukan basis pengetahuan dan mesin inferensi untuk mengetahui macam jenis batuan sedimen. Basis pengetahuan berisi fakta-fakta yang diperlukan oleh sistem, sedangkan mesin inferensi digunakan untuk menganalisa fakta-fakta yang dimasukan pengguna hingga dapat diambil suatu kesimpulan. Basis pengetahuan yang diperlukan adalah aturan ciri batuan sedimen. Pembentukan aturan ciri batuan sedimen seperti pada Tabel 1. Tabel 1: Aturan ciri batuan Aturan No 1 2 3 4

5 6 7 8 9

10

IF batuan sedimen klastik AND warna coklat mudah - coklat tua AND struktur massif AND tekstur ukuran butir 2 - 116 mm AND tekstur kebundaran menyudut AND tekstur kemas terbuka AND tekstur sortasi buruk AND komposisi fragmen pasir kasar AND komposisi matrik pasir halus AND komposisi semen silica THEN Breksi. IF batuan sedimen klastik AND Warna abu - abu terang - gelap AND Struktur massif AND tekstur ukuran butir 1/256 mm AND tekstur kebundaran membulat AND tekstur kemas tertutup AND tekstur sortasi baik AND komposisi fragmen - AND komposisi matrik - AND komposisi semen karbonatan THEN Napal. IF batuan sedimen klastik AND Warna abu - abu terang - gelap AND Struktur massif, laminasi, berlapis AND tekstur ukuran butir 1/256 mm AND tekstur kebundaran membulat AND tekstur kemas tertutup AND tekstur sortasi baik AND komposisi fragmen - AND komposisi matrik - AND komposisi semen silica THEN Tuff. IF batuan sedimen klastik AND Warna abu - abu terang - kecoklatan AND Struktur laminasi - berlapis AND tekstur ukuran butir 2 - 1/2 mm AND tekstur kebundaran membulat taanggung - membulat AND tekstur kemas tertutup AND tekstur sortasi baik AND komposisi fragmen - AND komposisi matrik pasir AND komposisi semen silica THEN Batupasir. IF batuan sedimen non-klastik organik AND Warna coklat mudah AND Struktur serabut AND tekstur ukuran butir - AND tekstur kebundaran - AND tekstur kemas - AND tekstur sortasi - AND komposisi terdiri dari mineral yang mngandung unsure organisme THEN aragonit. IF batuan sedimen non-klastik organik AND Warna putih AND Struktur massif AND tekstur ukuran butir 1/256 mm AND tekstur kebundaran membulat AND tekstur kemas tertutup AND tekstur sortasi baik AND komposisi fragmen - AND komposisi matrik - AND komposisi semen karbonatan THEN Serpih. IF batuan sedimen non-klastik organik AND Warna transparan (tidak berwarna) AND Struktur kristalin (heksagonal) AND tekstur ukuran butir - AND tekstur kebundaran - AND tekstur kemas - AND tekstur sortasi - AND komposisi terdiri dari mineral yang mngandung unsure organism kaya akan (CaCO3) THEN Kalsit. IF batuan sedimen non-klastik kimiawi AND Warna putih AND Struktur kristalin AND tekstur ukuran butir - AND tekstur kebundaran - AND tekstur kemas - AND tekstur sortasi - AND komposisi terdiri dari mineral yang mengandung unsure garam (CaSO4) THEN Anhidrit. IF batuan sedimen non-klastik kimiawi AND Warna putih AND Struktur masif dan secara kristalin kasar, kadang – kadang berlaminasi, dengan bentuk Kristal kubus AND tekstur ukuran butir - AND tekstur kebundaran - AND tekstur kemas - AND tekstur sortasi - AND komposisi terdiri dari mineral yang mengandung unsure garam (NaCL) THEN Halit. IF batuan sedimen non-klastik kimiawi AND Warna coklat kekuning kuningan AND Struktur kristalin kasar sampai halus granular AND tekstur ukuran butir - AND tekstur kebundaran - AND tekstur kemas - AND tekstur sortasi - AND komposisi terdiri dari mineral yang mengandung unsure garam (CaSO4 2H2O) THEN Gip.

A-93


ISSN: 1979-911X

Rancangan Menu, Rancangan sistem pakar untuk mengetahui macan jenis batuan sedimen ini dapat digambarkan secara garis besar dengan sistem menu seperti tampak pada Gambar 3.

Gambar 3: Rancangan menu Rancangan Basis Data, Untuk mengimplementasikan rancangan sistem pakar ke dalam software aplikasi, digunakan enam tabel database, yaitu tblUser, tblBatuan, tblGbrBatuan, tblCiriBatuan, tblTemp, serta tblTemp. Desain struktur tabel tersebut berturut-turut ditampilkan pada Tabel 2 hingga Tabel 7. No 1 2 3 4 5 6 7 8 No 1 2 3 4 5

Field userid user_name user_pass nama_lengkap nim jurusan fakultas status Field no id_batuan nama_batuan Jenis_batuan Keterangan

Tabel 2: tblUser Tipe Data Keterangan Varchar (8) Not Null Primary key Varchar (50) Not null Varchar (50) Not null mds Varchar (100) Not null Varchar (12) Not null Varchar (30) Not null Varchar (30) Not null Varchar (8) Not null Tabel 3: tblBatuan Tipe Data Keterangan Int Not null Varchar (8) Not null primary key Varchar (100) Not null Varchar (100) Not null Text Not null Tabel 4: tblGbrBatuan

No 1 2 3

Field

Tipe Data

Keterangan

id_gambar id_batuan gambar

Varchar (10) Varchar (8) Image

Not null primary key Not null Not null

A-94


No 1 2 3 4 5 6 7 8 9 1o 11

Field id_ciri id_batuan warna Struktur t_ukuranbutir t_kebundaran t_kemas t_sortasi k_fragmen k_matrik k_semen

No 1 2

Field id_batuan nama_batuan

No 1 2 3

Field id_help topik penjelasan

ISSN: 1979-911X

Tabel 5: tblCiriBatuan Tipe Data Keterangan Varchar (10) Not null primary key Varchar (8) Not null Varchar (50) Not null Varchar (50) Not null Varchar (50) Not null Varchar (100) Not null Varchar (50) Not null Varchar (50) Not null Varchar (150) Not null Varchar (150) Not null Varchar (150) Not null Tabel 6: tblTemp Tipe Data Keterangan Varchar (8) Not null primary key Varchar(100) Not null Tabel 7: tblHelp Tipe Data Keterangan Varchar (8) Not null primary key Varchar(200) Not null Text Not null

PEMBAHASAN Rancangan sistem pakar diimplementasikan ke dalam tampilan dua macam halaman, yaitu halaman untuk admin dan user. User hanya boleh membaca informasi, registrasi sebagai anggota, dan melakukan konsultasi, sedangkan admin boleh menbaca, menampilkan, mengubah, menambah, dan menghapus data yang tersimpan di dalam database. Tampilan halaman utama aplikasi tampak pada Gambar 4. Setelah tampak halaman utama, selanjutnya disediakan halaman form login, sign up, log out, dan exit.

Gambar 4: Halaman utama Selanjutnya, disediakan antarmuka berupa halaman pakar yang disediakan untuk user dengan fungsi untuk melakukan konsultasi dengan sistem pakar yang dikembangkan. Pada halaman ini user dapat menginputkan data ciri umum yang meliputi warna dan struktur batuan, ciri tekstur yang meliputi ukuran butir, kebundaran, kemas, dan A-95


ISSN: 1979-911X

sortasi, dan ciri komposisi batuan yang terdiri atas fragmen, semen, dan matrik. Selanjutnya berdasarkan ciri-ciri yang diinputkan oleh user tersebut, sistem pakar akan menampilkan output dalam bentuk tabel berupa informasi batuan sedimen yang sesuai ciri batuan yang diinputkan. Tampilan halaman pakar ditampilkan seperti Gambar 5.

Gambar 5: Tampilan halaman pakar KESIMPULAN Hasil pengujian terhadap aplikasi yang dikembangkan menunjukkan bahwa aplikasi sudah berfungsi sesuai yang diharapkan dan sesuai dengan pengetahuan dan keahlian seorang pakar, serta dapat memberikan informasi kepada pengguna tentang macam jenis batuan sedimen berdasarkan ciri-ciri yang diinputkan oleh pengguna. Aplikasi menyediakan pembatasan hak akses secara tersistem, sehingga proses pengolahan basis pengetahuan dan basis aturan hanya dapat dilakukan oleh admin atau pakar, sedangkan user hanya boleh melakukan konsultasi pada sistem pakar. Pengembangan sistem selanjutnya dapat dilakukan dengan menambahkan fasilitas yang memudahkan pemilihan ciri warna dan ciri-ciri lainnya dengan tujuan untuk meminimalkan kesalahan input data ciri batuan, menyertakan faktor kepastian (certainty factor) untuk meningkatkan akurasi hasil, serta pengembangan menjadi berbasis web agar sistem dapat memberikan manfaat yang lebih luas bagi masyarakat. DAFTAR PUSTAKA Achmad, B., 2010, Diktat Mata Kuliah Kecerdasan Buatan, http://word-searsh.com, diakses 28 September 2010 Dioneia M. F. C. Gusmão Lemos, 2010, Sistem Pakar Untuk Mengetahui Berbagai Macam Jenis Batuan Sedimen Berdasarkan Sifat Fisiknya (Studi Kasus: Laboratorium Sumber Daya Mineral & Energi IST AKPRIND Yogyakarta, Skripsi, Jurusan Teknik Informatika, Institut Sains & Teknologi AKPRIND, Yogyakarta. Kusumaadewi, S., 2003, Artificial Intelligence (Teknik dan Aplikasinya), edisi pertama, Graha Ilmu, Yogyakarta. Sumbodo, B.A., 2009, Sistem Pakar Untuk Menentukan Jenis Tanaman Obat Yang Sesuai Dengan Gejalah Sakit Pada Tubuh Manusia, Skripsi, Jurusan Teknik Informatika, Institut Sains & Teknologi AKPRIND, Yogyakarta. Tolle, H., 2010, Pengantar Sistem Pakar (expert system), http://powerpoint-search.com, diakses 28 September 2010 Widiaastuti, N., 2009, Sistem Pakar Untuk Diagnosa Penyakit Hewan Ternak Dan Pengobatannya Dengan Microsoft Visual Basic 6.0, Skripsi, Jurusan Teknik Informatika, Institut Sains & Teknologi AKPRIND, Yogyakarta Yusniati, 2009, Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Tanaman Padi Berbasis Web, Skripsi, Jurusan Teknik Informatika, Institut Sains & Teknologi AKPRIND, Yogyakarta.

A-96

APLIKASI SISTEM PAKAR UNTUK MENENTUKAN JENIS BATUAN SEDIMEN

Recommend Documents