BAB 2 LANDASAN TEORI. berkonsultasi dengan seorang pakar atau ahli. Seorang pakar adalah seseorang yang

BAB 2 LANDASAN TEORI

2.1 Sistem Pakar Ketika dihadapkan pada sebuah kasus dan diharuskan membuat suatu keputusan yang komplek untuk memecahkan suatu masalah, tidak jarang kita meminta nasehat atau berkonsultasi dengan seorang pakar atau ahli. Seorang pakar adalah seseorang yang mempunyai pengetahuan dan pengalaman spesifik dalam suatu bidang; misalnya pakar komputer, pakar kesehatan (seperti dokter), pakar politik dan lain-lain.

2.1.1 Defenisi Sistem Pakar Sistem Pakar (Expert System) merupakan sebuah aplikasi perangkat lunak komputer yang berbasis pengetahuan pakar yang menyediakan solusi-solusi dengan kualitas pakar pada masalah-masalah tertentu yang lebih spesifik. Sistem pakar merupakan rancangan terbaru yang menggunakan pengetahuan sebagai dasar kekuatan dalam memecahkan suatu masalah praktis pada saat dibutuhkan. Didalam sistem pakar terdapat basisi pengetahuan nonformal yang sebagian besar terdapat dalam buku dan pengalaman seorang pakar yang telah bertahun-tahun pada bidang keahlian tertentu. Sistem pakar difokuskan pada domain tertentu.

Universitas Sumatera Utara

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, mendeduksi, dll.) seperti layaknya seorang pakar, kemudian menjelaskannya ke pengguna tersebut, bila perlu dengan alasan-alasannya.

Dalam pengembangan suatu sistem pakar, pengetahuan (knowledge) mungkin saja berasal dari seorang ahli, atau merupakan pengetahuan dari media seperti majalah, buku, jurnal, dan sebagainya. Selain itu pengetahuan yang dimiliki sistem pakar bersifat khusus untuk satu domain masalah saja. Semakin banyak pengetahuan yang dimasukan kedalam sistem pakar, maka sistem tersebut akan semakin baik dalam bertindak, sehingga hampir menyerupai pakar yang sebenarnya.

2.1.2 Klasifikasi Sistem Pakar Berdasarkan kegunaanya, sistem pakar dapat diklasifikasikan menjadi enam jenis, yaitu: 1. Diagnosis Sebuah tindakan dalam hal menangani ketidakberesan akan suatu hal yang menggunakan alat bantu atau sistem sehingga menghasilkan informasi dan membuat inferensi kemungkinan terjadinya ketidakberesan itu sendiri. Diagnosis sistem pakar biasanya digunakan untuk merekomendasikan suatu tindakan seperti diagnosis penyakit, kerusakan mesin, dan sebagainya.


2. Pengajaran Sistem pakar ini digunakan untuk mengajar siswa. Prinsipnya adalah mendiagnosa apa yang menjadi masalah siswa yang mengalami kesulitan dalam belajar, kemudian memberikan solusi untuk memperbaikinya.

3. Interpretasi Sistem pakar ini digunakan untuk menganalisa data yang tidak lengkap, tidak teratur, dan data yang kontradiktif. Misalnya menginterpretasi citra.

4.

Prediksi Keunggulan seorang pakar adalah dapat memprediksi ke depan. Sebagai contoh, bagaimana seorang ahli metereologi dapat meramal cuaca besok dengan menggunakan data-data cuaca sebelumnya. Sistem pakar ini biasanya digunakan peramalan cuaca, penentuan masa tanam, dan sebagainya.

5.

Perencanaan Untuk sistem pakar ini, perencanaan sistem pakar ini memiliki cakupan luas, mulai dari perencanaan bangunan sampai manajemen bisnis. Keunggulan penggunaan sistem ini dapat menghemat biaya, waktu, dan material. Contoh penggunaan sistem ini antara lain sistem konfigurasi, komputer, tata letak sirkuit, dan sebagainya.


6.

Kontrol Sistem kontrol ini digunakan untuk melakukan pengontrolan terhadap kegiatan yang membutuhkan waktu dengan presisi tinggi, misalnya industri-industri berteknologi tinggi.

2.1.3 Sifat-sifat Sistem Pakar Sistem Pakar merupakan program-program praktis yang menggunakan strategi yang terpola yang dikembangkan oleh manusia untuk memecahkan masalah-masalah yang lebih spesifik. Umumnya sistem pakar bersifat: 1.

Terbuka untuk diperiksa, dalam menampilkan langkah-langkah yang digunakan serta pertanyaan-pertanyaan tentang proses tertentu.

2.

Mudah dimodifikasi, naik menambah maupun menghapus pengetahuan pada basis pengetahuannya.

3.

Heuristik dalam menggunakan pengetahuannya untuk memperoleh solusinya.

2.1.4 Karakteristik Sistem Pakar Sebuah sistem pakar ideal memiliki karakteristik sebagai berikut: 1.

Terbatas pada domain tertentu.

2.

Memiliki kemampuan mengolah data yang mengandung ketidakpastian (bersifat optional).


3.

Dapat memberikan fasilitas penjelasan (expalain facility) dengan cara yang mudah dipahami.

4.

Semua proses ditentukan berdasarkan kaidah dan rule yang berlaku.

5.

Dirancang untuk bisa dikembangkan secara bertahap.

6.

Pengetahuan dan inferrensi dibuat terpisah.

7.

Hasil yang dicapai lebih bersifat anjuran (advice).

8.

Adanya fasilitas interface antar pemakai dan sistem.

2.1.5 Keunggulan dan Keterbatasan Sistem Pakar

Berdasarkan kebutuhannya, sistem pakar memiliki keunggulan dan keterbatasan yang didapat dari pada menggunakan sistem manusia.

2.1.5.1

Keunggulan Sistem Pakar

Dalam penggunaannya, sistem pakar berbasis komputer memiliki beberapa keunggulan dibanding dengan menggunakan sistem manusia (pakar atau profesional), yaitu: 1. Sistem pakar lebih cepat dalam menghasilkan output yang diinginkan sehingga meningkatkan produktivitas. 2. Sistem pakar memberi nasehat yang konsisten dan mengurangi kesalahan sehingga meningkatkan kualitas. 3. Sistem pakar mampu menghasilkan output, walaupun hanya dengan sedikit petunjuk yang diberikan.


4. Sistem Pakar tidak pernah menjadi bosan dan kelelahan. Sistem Pakar juga secara konsisten melihat semua detil dan tidak akan melewatkan informasi yang relevan dan solusi yang potensial. 5. Sistem pakar dapat meningkatkan problem solving, karena mengambil dari banyak pakar. 6. Sistem pakar dapat menjadi sebagai media pelatihan. Pengguna pemula yang menggunakan sistem pakar akan menjadi berpengalaman, dan fasilitas penjelas dapat berfungsi sebagai guru.

2.1.5.2

Keterbatasan Sistem Pakar

Tidak hanya keunggulan secara metodologi sistem pakar juga memiliki keterbatasan yang dapat menghambat perkembangan sistem pakar, yaitu: 1. Sistem pakar memiliki keakuratan dalam menjawab tidak 100% sehingga tingkat kepercayaan rendah, dan dapat mempengaruhi terhadap pengembangan. 2. Pengambilan pengetahuan sulit didapat, karena tidak selalu tersedia. 3. Pengetahuan sangat sulit diekstrak dari manusia, karena untuk setiap situasi dan problem pendekatan oleh setiap pakar bisa berbeda-beda. 4. Terkadang terdapat kesulitan oleh pakar dalam menjelaskan tahap-tahap mereka dalam menangani permasalahan. 5. Terkadang istilah yang dipakai pakar untuk menjelaskan fakta tidak selalu dimengerti oleh orang lain. 6. Sistem pakar akan bekerja sangat baik dalam bidang yang sempit. 7. Pengembangan sistem pakar seringkali menggunakan perekayasa pengetahuan (knowledge engineer) yang langka dan mahal.


2.1.6 Perangkat Utama Sistem Pakar Perangkat utama sistem pakar dibagi atas: sumber ahli, pembuat sistem pakar, alat bantu (tools), dan pengembangan sistem pakar.

2.1.6.1

Sumber Ahli

Sumber ahli merupakan kebutuhan yang mutlak dalam mendapatkan pengetahuan terbaik dari seorang atau banyak ahli pada satu domain tertentu. Dibutuhkannya sumber ahli didasari oleh alasan-alasan, yaitu: pengetahuan yang menjadi dasar suatu sistem pakar akan menjadi lebih komplit dan akurat dari seorang sumber ahli, daripada yang bukan ahli. Dasar pengetahuan yang besar memungkinkan untuk dibangun lebih cepat, sedangkan yang bukan ahli tidak membahas secara mendalam dalam mengembangkan setiap objek dan aturan dalam basis pengetahuan.

Untuk memperoleh pengetahuan, dilakukan wawancara terhadap sumber ahli. Proses ini bisa dilakukan berulang-ulang sampai pengetahuan yang didapat dirasakan cukup, karena perekayasaan pengetahuan (knowledge engineer) akan dilakukan dalam jangka waktu yang lama. Proses perekayasaan pengetahuan merupakan proses pembuatan interaksi antara sistem yang dibangun dalam domain bidang pengetahuan tertentu.


Melalui wawancara, perekayasa pengetahuan memanfaatkan pengetahuan dari sumber ahli merumuskan semua solusi. Hal ini ditujukan untuk membuat output sistem pakar berbasis pengetahuan yang dinginkan pengguna.

2.1.6.2

Pembuat Sistem Pakar

Pembuat sistem pakar adalah orang yang memiliki latar belakang ilmu komputer atau informatika dan mengenal prinsip-prinsip kecerdasan buatan. Dimana orang tersebut harus dapat membuat sistem pakar. Orang tersebut juga sudah mewawancarai sumber ahli seperti yang sudah dijelaskan diatas.

Ada beberapa komponen yang pengetahuan yang merupakan sumber untuk membangun suatu pengetahuan buatan, yang secara umum dikelompokkan menjadi: 1.

Fakta, suatu pernyataan yang sesuai dengan kebenaran.

2.

Aturan Prosedural, yaitu aturan yang berdasarkan suatu urutan langkah dasar suatu relasi.

3.

Aturan Heuristik, yaitu aturan umum yang dibuat sebagai pengganti aturan prosedural jika aturan tersebut tidak tersedia.

2.1.7 Komponen Sistem Pakar Secara umum Sistem Pakar dibagi atas beberapa komponen-komponen yang masingmasing berhubungan yaitu:

2.1.7.1 Basis Pengetahuan (Based-Knowledge)


Basis pengetahuan merupakan sebuah representasi pengetahuan seorang pakar. Komponen ini berisi pengetahuan yang dibutuhkan untuk memahami, memformulasi, dan memecahkan masalah. Basis Pengetahuan tersusun atas dua elemen dasar, yaitu: a. Fakta, misalnya; situasi, kondisi, dan kenyataan dari permasalahan yang ada, serta teori dalam bidang tersebut. b. Aturan, yang mengarahkan penggunaan pengetahuan untuk memecahkan masalah yang spesifik dalam bidang yang tertentu.

2.1.7.2 Mesin Inferensi (Inference Engine) Komponen ini mengandung mekanisme pola pikir dan penalaran yang digunakan oleh pakar dalam menyelesaikan suatu masalah. Mesin inferensi merupakan bagian dari sistem pakar yang melakukan penalaran mengenai informasi yang ada dalam basis pengetahuan dan dalam workplace, dan untuk menformulasikan kesimpulan. Mesin inferensi dibagi atas dua bagian, yaitu: 1.

Strategi Inferensi

Strategi inferensi berkaitan dengan cara yang digunakan untuk menarik suatu kesimpulan atau suatu keputusan. Dalam strategi ini sering digunakan aturan logika yang berbunyi jika B bernilai benar, if B then A, maka A disimpulkan bernilai benar.

Penggunaan aturan logika memiliki beberapa beberapa kemudahan didalam penggunaanya, bahwa aturan logika sangat sederhana penalarannya sehingga dapat dengan mudah dimengerti. Terdapatnya implikasi yang sah tetapi tidak dapat dilakukan, contoh suatu logika menyatakan bahwa jika suatu nilai A maka dapat disimpulkan juga bahwa nilai B juga bernilai salah.


Secara umum terdapat dua pendekatan dalam mengambil keputusan dengan aturan baru dengan pembentukan fakta baru dari suatu aturan yang telah diketahui. Pendekatan yang digunakan dalam mekanisme inferensi untuk pengujian aturan yaitu: penelusuran kebelakang (Backward Chaining) dan penelusuran ke depan (Forward Chaining). a. Penelusuran Kebelakang (Backward Chaining) Penelusuran kebelakang

merupakan pendekatan yang dimotori tujuan (goal-

driven), pada pendekatan ini pelacakan dimulai dari tujuan (hipotesa) dan selanjutnya dicari aturan-aturan yang memiliki tujuan tersebut dan dicari kesimpulannya (pembuktiannya). b. Penelusuran Kedepan (Forward Chaining) Sedangkan pelacakan ke depan merupakan pendekatan yang dimotori oleh data (data-driven), pendekatan ini pelacakan dimulai dari informasi masukan, dan selanjutnya mencoba menggambarkan kesimpulan.

2.

Strategi Kontrol

Strategi kontrol berhubungan dengan teknik penelusuran yang digunakan untuk mencapai tujuan. Teknik yang biasa digunakan dalam sistem pakar adalah Penelusuran Kebelakang (Backward Chaining) dan Penelusuran Kedepan (Forward Chaining), terkadang dapat juga menggunakan beberapa teknik penelusuran Depthfirst search, Breadth-first search, dan Best-first search. a. Depth-first search


Merupakan teknik penelusuran data pada node-node secara vertikal dan mendalam. Teknik ini mencoba semua lintasan dalam mencari informasi sebelum menentukan kesimpulan (konklusi).

Gambar 2.1 Teknik Penelusuran Data Depth-First Search

b. Breadth-first Search Merupakan teknik penelusuran data pada semua simpul dalam satu level atau satu tingkatan sebelum ke level atau tingkatan berikutnya sampai ditemukannya satu tujuan.

Gambar 2.2 Teknik Penelusuran Data Breadth-First Search


c. Best-first search Merupakan teknik penelusuran data yang menggunakan kombinasi kedua teknik penelusuran sebelumnya.

2.1.7.3 Papan Tulis (Blackboard/Workplace) Papan Tulis (Blackboard/Workplace) adalah memori/lokasi bekerja dan sebagai tempat menyimpan hasil sementara. Biasanya sistem ini berupa sebuah database.

2.1.7.4 Antarmuka Pemakai (User Interface) Sistem Pakar mengatur fasislitas komunikasi antara pengguna dan sistem. Komunikasi ini biasanya disajikan untuk memberikan berbagai fasilitas informasi dan berbagai keterangan yang bertujuan untuk membantu mengarahkan alur penelusuran masalah sampai ditemukan solusi.

2.1.7.5 Fasilitas Penjelasan (Explanation Facility) Fasilitas Penjelasan (Explanation Facility) merupakan suatu kemampuan untuk menjejak (tracing) bagaimana suatu kesimpulan dapat diambil merupakan hal yang sangat penting untuk transfer pengetahuan dan pemecahan masalah.

2.1.7.6 Sistem Penghalusan Pengetahuan (Knowledge Refining System)


Seorang pakar mempunyai sistem penghalusan pengetahuan, artinya, mereka bisa menganalisa sendiri performa mereka, belajar dari pengalaman, serta meningkatkan pengetahuannya untuk konsultasi berikutnya. Pada Sistem Pakar, swaevaluasi ini penting sehingga dapat menganalisa alasan keberhasilan atau kegagalan pengambilan kesimpulan, serta memperbaiki basis pengetahuannya.

2.1.7.7

Akuisisi Pengetahuan

Akuisisi pengetahuan merupakan proses untuk mengumpulkan data pengetahuan terhadap suatu masalah dari sumber pengetahuan (berasal dari pakar atau media seperti majalah, buku, literatur, dll) kedalam komputer. Sumber pengetahuan tersebut dijadikan dokumentasi untuk diolah, dipelajari dan diorganisasikan menjadi basis pengetahuan.

Berikut ini adalah gambar struktur skematis sebuah sistem pakar.


Gambar 2.3 Arsitektur Sistem Pakar (sumber : Turban (1955)) 2.1.8 Representasi Pengetahuan Kecerdasan buatan (Artificial Inteligence) terdiri dari dua bagian pokok, yaitu basis pengetahuan dan mesin inferensi. Basis pengetahuan berisi fakta dan aturan yang ditentukan dan saling berhubungan satu sama lain. Pengetahuan yang telah di uraikan tersebut, direpresentasikan sesuai dengan aturan yang ditentukan kedalam bentuk yang dapat diproses oleh komputer.

Mekanisme inferensi adalah suatu rangkaian suatu rangkaian prosedur yang digunakan untuk menguji basis pengetahuan secara sistematik pada saat menjawab pertanyaan, memcahkan persoalan, atau mengambil keputusan dalam domain tertentu


yang telah ditentukan. Mekanisme inferensi melakukan penelusuran melalui basis pengetahuan untuk mendapatkan jawaban atau solusi. Menurut Firebaugh (1989) dalam jurnal Wjaya (2007), terdapat empat teknik representasi pengetahuan yaitu jaringan semantik, bingkai (frame), script, atau kaidah produksi.

2.1.8.1 Jaringan Semantik Menurut Wijaya (2007), jaringan semantik merupakan jaringan data dan informasi yang menunjukan hubungan antar berbagai objek dimana informasi yang terhubung tersebut adalah informasi yang proporsional (suatu pernyataan yang dapat bernilai benar atau salah). Dalam matematika, istilah jaringan semantik merupakan suatu label atau graph berarah.

Struktur jaringan semantik terdiri dari node atau simpul dan busur atau arc yang menghubungkannya. Simpul menyatakan objek sedangkan busur menyatakan links. Links dari jaringan semantik digunakan untuk menunjukkan hubungan (relationship) antar simpul-simpul tersebut. Contoh dari suatu salah satu jaringan semantik dalam bidang medis adalah sebagai berikut :

Gambar 2.4 Implementasi jaringan semantik untuk penyakit Respiratory


Pada gambar tersebut ditunjukan bahwa simpul “asma” memiliki link dengan label “Jenis dari” ke simpul “penyakit respiratory”, hubungan tersebut menunjukan bahwa asma merupakan salah satu jenis penyakit respiratory. Sedangkan penyakit respiratory itu sendiri memiliki link dengan label termasuk ke simpul “Penyakit berbahaya”, sehingga hubungan tersebut menunjukan bahwa asma merupakan salah satu penyakit yang disebabkan oleh adanya infeksi, serta merupakan penyakit yang berbahaya. Disisi lain simpul demam berdarah memiliki link dengan label ditandai ke simpul “Mengi (Suara nyaring ketika Inspirasi)”, hubungan tersebut menunjukan bahwa Mengi (Suara nyaring ketika Inspirasi) merupakan salah satu tanda dari penyakit respiratory.

2.1.8.2 Frame (Bingkai) Frame dapat dipandang sebagai struktur data statik yang digunakan untuk merepresentasikan situasi-situasi yang telah dipahami dan stereotype. Frame berupa kumpulan-kumpulan slot-slot yang digunakan atau merupakan atribut untuk mendeskripsikan pengetahuan. Pengetahuan yang termuat dalam slot dapat berupa kejadian, lokasi, situasi ataupun elemen-elemen lain. Frame digunakan untuk representasi pengetahuan deklaratif.


Gambar 2.5 Struktur Frame

Frame terdiri dua elemen dasar, yaitu slot dan facet (merupakan subslot). Slot merupakan kumpulan atribut atau properti yang menjelaskan objek yang direpresentasikan oleh frame dan subslot menjelaskan pengetahuan atau prosedur dari atribut pada slot. Slot dalam frame mungkin berisi informasi sebagai berikut : 1. Informasi identifikasi frame. 2. Hubungan frame dengan frame yang lain. 3. Penggambaran persyaratan yang dibutuhkan frame. 4. Informasi prosedural untuk menggunakan struktur yang digambarkan. 5. Informasi default frame. 6. Informasi baru.

Sedangkan, subslot terdiri dari beberapa bentuk antara lain :


1. Value

: nilai dari suatu atribut.

2. Default

: nilai yang digunakan jika slot kosong atau tidak dideskripsikan pada instansiasi frame.

3. Range

: jenis informasi yang muncul pada slot.

4. If added

: berisi informasi tindakan yang akan dikerjakan jika nilai slot diisi.

5. If needed

: Facet (subslot) ini digunakan pada kasus dimana tidak ada value pada slot.

6. Other

: Slot dapat berisi frame, rule, jaringan semantik ataupun tipe lain dari informasi.

Terdapat dua jenis properti yaitu properti statis dan dinamis. Properti statis merupakan fitur dari objek yang tidak dapat berubah, sedangkan properti dinamis merupakan fitur yang dapat berubah selama sistem barjalan. Berikut merupakan contoh frame kelas dari penyakit respiratory.


Gambar 2.6 Struktur Frame Kelas dari penyakit respiratory

2.1.8.3 Script Script merupakan skema representasi pengetahuan yang sama dengan frame. Hanya saja frame menggambarkan objek, sedangkan script menggambarkan urutan peristiwa. Penggambaran urutan peristiwa pada script menggunakan serangkaian slot yang berisi informasi tentang orang, objek dan tindakan-tindakan yang terjadi dalam suatu peristiwa.

Gambar 2.7 Penulisan Script (Sumber: Wijaya (2007)) Ada beberapa keistimewaan script yang perlu dicatat, yaitu :


1. Script menyediakan beberapa cara yang sangat alami untuk merepresentasikan “informasi yang lazim” dengan masalah yang bersumber dari sistem AI dari permulaannya. 2. Script juga menyediakan struktur hirarki untuk merepresentasikan informasi melalui inklusi subscript dengan script. 3. Struktur representasi pengetahuan lain seperti aturan kaidah dapat digunakan dalam cara alami dengan script formal.

Keistimewaan tersebut memberikan script memiliki kemampuan sebagai berikut : 1. Script dapat memprediksi kejadian dan menjawab pertanyaan tentang informasi yang tak terinci dalam baris cerita. 2. Script menyediakan suatu kerangka kerja untuk mengintegrasikan kumpulan observasi kedalam interpretasi yang jelas. Script menyediakan skema untuk kejadian yang tidak biasanya.

2.1.8.4 Sistem Produksi Kaidah sistem produksi menjadi acuan yang sangat sering digunakan oleh metode inferensi sistem pakar, atau dalam produksi sederhana. Amborowati (2008), representasi pengetahuan dengan kaidah produksi, pada dasarnya berupa aplikasi aturan (rule) yang berupa: 1. Antecedent, yaitu bagian yang mengekspresikan situasi atau premis (pernyataan berawalan IF).


2. Konsekuen, yaitu bagian yang menyatakan suatu tindakan tertentu atau konklusi yang diterapkan jika suatu situasi atau premis bernilai benar (pernyataan berawalan THEN).

Contoh kaidah produksi dari adanya seseorang terkena penyakit sistem pernapasan manusia yaitu : IF [dispnea AND gelisah AND nyeri dada AND ronki basah dan nyaring AND sesak napas AND sianosis AND takikardia AND terjadi pada umur > 3 tahun] THEN [Asma Buruk di Pagi Hari].

Wijaya (2007) mengemukakan bahwa terdapat tiga elemen utama dari semua sistem produksi yang saling keterkaitan satu sama lain, yaitu : 1. Database global, merupakan struktur data utama dari sistem produksi. 2. Kaidah produksi, kaidah produksi mempunyai bagian kondisi (IF) yang disebut bagian kanan dan aksi (THEN) yang disebut bagian kiri. 3. Sistem kontrol, merupakan program penerjemah yang esensial untuk mengontrol urutan dimana kaidah-kaidah produksi dipicu dan menyelesaikan konflik jika lebih dari satu kaidah yang diaplikasikan.

Menurut Wijaya (2007), beberapa keuntungan yang dapat diperoleh dari sistem produksi yaitu : 1. Expressiveness dan intuitiveness Karena berkaitan dengan pengalaman pekerjaan manusia dan diorganisasikan dalam bentuk saran atau nasehat. 2. Sederhana


Sederhana karena menggunakan kaidah produksi berupa IF…THEN sehingga tepat mengarah kepada pendokumentasian. 3. Kemampuam modularity dan kemampuan memodifikasi Informasi dapat ditambahkan dan dihapus dari sistem secara esensial dan tidak mengakibatkan efek samping serta dapat menunjukkan kenaikan produksi dengan tidak mengalami pengurangan kinerja (Ciri modular). 4. Pengetahuan intensif Pengetahuan intensif yang diberikan berupa pengetahuan murni karena setiap kaidah produksi ekuivalen untuk suatu ringkasan dan kejelasan.


BAB 2 LANDASAN TEORI. berkonsultasi dengan seorang pakar atau ahli. Seorang pakar adalah seseorang yang

Recommend Documents