BAB II
TINJAUAN PUSTAKA DAN DASAR TEORI

2.1	Tinjauan Pustaka
Tinjauan pustaka yang penulis gunakan adalah metode pengumpulan data, dengan cara mempelajari referensi dari artikel, karya tulis dan buku-buku yang sesuai dengan permasalahan, aplikasi sistem pakar untuk diagnosa jenis penyakit pada Itik ini diambil berdasarkan pada buku yang berjudul “ ITIK ( Pemecahan dan Permasalahan ) ” karangan Prof.Dr.Dra. Peni Harjosworo, M.Sc dan Ir.Rukmiasih, M.S.  Dalam  buku tersebut dibahas bagaimana permasalahan dalam Itik dan pemecahannya. Karya tulis seperti ini pernah ditulis oleh “Wulan Ayu Widya Prastitie” dalam karya ilmiah yang berjudul “Sistem Berbasis Pengetahuan Untuk Mendiagnosa Penyakit Ayam Petelur Dengan Certainty Factor (CF)” 2007. Perbedaan karya ilmiah penulis buat ini adalah hewan yang diteliti. Dengan perbedaan tersebut, maka akan menghasilkan jenis  penyakit yang berbeda dan gejala-gejala yang berbeda pada Sistem Pakar ini.

2.2	Dasar Teori
2.2.1	Sistem Pakar
Salah satu bagian dari Artificial Intelligence (AI) yang akhir-akhir ini mengalami perkembangan pesat yaitu Sistem Pakar (expert system). Pengertian dari Sistem pakar adalah sistem yang berusaha mengadopsi pengetahuan manusia ke komputer, agar komputer dapat menyelesaikan masalah seperti yang biasa dilakukan oleh para ahli. Sistem pakar yang baik dirancang agar dapat menyelesaikan suatu permasalahan tertentu dengan meniru kerja dari para ahli. Dengan adanya sistem pakar ini, orang awampun dapat menyelesaikan masalah yang cukup rumit yang sebenarnya hanya dapat diselesaikan dengan bantuan para ahli.
A.	Ciri – ciri Sistem Pakar
Sistem Pakar yang baik harus memenuhi ciri-ciri sebagai berikut :
a.	Terbatas pada domain keahlian tertentu.
b.	Dapat memberikan penalaran untuk data yang tidak pasti
c.	Dapat mengemukakan rangkaian alasan-alasan yang diberikan dengan cara yang dapat dipahami.
d.	Berdasarkan pada kaidah / rule tertentu.
e.	Dirancang untuk dapat dikembangkan secara bertahap.
f.	Keluarannya bersifat anjuran.
B.	Keuntungan dan Kelemahan Sistem Pakar
Secara garis besar banyak manfaat yang dapat diambil dengan adanya sistem pakar, antara lain: 
a.	Menyimpan pengetahuan dan keahlian para pakar.
b.	Memungkinkan orang awam bisa mengerjakan pekerjaan para pakar.
c.	Menjadikan pengetahuan dan nasihat lebih mudah didapat.
d.	Memberikan respon (jawaban) yang cepat.
e.	Dapat bekerja dengan informasi yang kurang lengkap dan mengandung ketidakpastian.
f.	Mampu mengambil dan melestarikan keahlian para pakar (terutama yang termasuk keahlian langka).
g.	Memiliki kemampuan untuk mengakses pengetahuan.
h.	Menghemat waktu dalam pengambilan keputusan.
Disamping memiliki beberapa keuntungan, sistem pakar juga memiliki beberapa kelemahan, antara lain:
a.	Untuk membuat suatu sistem pakar yang benar – benar berkualitas tinggi sangatlah sulit dan memerlukan biaya yang sangat besar untuk pengembangan dan pemeliharaannya.
b.	Masalah dalam mendapatkan pengetahuan, dimana pengetahuan tidak selalu bisa didapatkan dengan mudah kadangkala pakar dari masalah yang kita buat tidak ada, dan kalaupun ada kadang – kadang pendekatan yang dimiliki oleh pakar berbeda – beda.
c.	Sistem pakar tidak 100% bernilai benar.
C.	Struktur Sistem Pakar
Sebuah program yang difungsikan untuk menirukan seseorang pakar manusia harus bisa melakukan hal-hal yang dapat dikerjakan seorang pakar. Sistem pakar sendiri terdiri dari dua bagian pokok, yaitu lingkungan pengembangan (development environment) dan lingkungan konsultasi (consultation environment). Komponen-komponen sistem pakar dalam kedua bagian tersebut dapat dilihat pada gambar dibawah ini.

Gambar 2.1 Struktur Sistem Pakar. (M. Arhami : 2005)
Dalam sistem pakar perlu juga dipahami mengenai siapa saja yang berhubungan dengan sistem :
a.	Pakar (domain expert)
Pakar adalah seseorang yang memiliki keahlian dibidang tertentu.
b.	Pembangun sistem (system engineer)
Adalah seseorang yang membuat antarmuka pemakai, merancang basis pengetahuan, dan mengimplementasikannya ke dalam program.
c.	Pembangun pengetahuan (knowledge engineer)
Adalah seseorang yang menerjemahkan pengetahuan seorang pakar dibidang tertentu agar dapat dipahami sistem.

d.	Pemakai (user)
Pemakai adalah seseorang yang melakukan konsultasi dengan sistem untuk memperoleh saran yang disediakan.

2.2.2	Representasi Pengetahuan
Representasi pengetahuan adalah suatu teknik untuk merepresentasikan basis pengetahuan yang diperoleh ke dalam suatu skema atau diagram tertentu sehingga dapat diketahui relasi atau keterhubungan antara suatu data dengan data yang lain. Teknik ini membantu knowledge engineer dalam memahamii struktur pengetahuan yang akan dibuat sistem pakarnya. Beberapa model representasi pengetahuan adalah logika,  jaringan semantik (Semantic Nets), Bingkai (frame), pohon, dan kaidah produksi (Production Rules).
A.	Logika
Logika adalah bentuk representasi pengetahuan yang paling tua. Pada dasarnya proses logika adalah proses membentuk kesimpulan atau menarik suatu inferensi berdasarkan fakta yang telah ada. Input dari proses logika berupa premis atau fakta-fakta yang diakui kebenarannya sehingga dengan melakukan penalaran pada proses logika dapat dibentuk suatu inferensi atau kesimpulan yang benar pula.

B.	Pohon
Pohon merupakan struktur penggambaran pohon secara hierarkis. Struktur pohon terdiri dari node-node yang menunjukan objek, dan arc busur yang menunjukan hubungan antar objek
C.	Kaidah Produksi
Metode kaidah produksi biasanya dituliskan dalam bentuk jika-maka (if-then). Kaidah ini dapat dikatakan sebagai hubungan implikasi dua bagian yaitu bagian premise (jika) dan bagian konklusi (maka). Apabila bagian premise dipenuhi maka bagian konklusi juga akan bernilai benar.

2.2.3	Metode Inferensi
Ada dua metode inferensi yang penting dalam sistem pakar yaitu runut maju (foward chaining) dan runut balik (backward chaining).
A.	Runut maju (forward chaining)
Forward chaining adalah pelacakan yang dimotori data (data-driven). Dalam pendekatan ini pelacakan dimulai dari informasi masukan, dan selanjutnya mencoba menggambarkan kesimpulan. Pencocokan fakta atau pernyataan dimulai dari sebelah kiri (IF dulu). Pelacakan kedepan mencari fakta yang sesuai dengan bagian IF dari aturan IF-THEN.

B.	Runut balik (backward  chaining)        
Backward chaining adalah pendekatan yang dimotori tujuan (goal-driven). Dalam pendekatan ini pelacakan dimulai dari tujuan, selanjutnya dicari aturan yang memiliki tujuan tersebut untuk kesimpulannnya. Selanjutnya proses pelacakan menggunakan premis untuk aturan tersebut sebagai tujuan baru dan mencari aturan lain dengan tujuan baru sebagai kesimpulannnya. Pencocokan fakta atau pernyataan di mulai dari bagian sebelah kanan (THEN dulu). Proses berlanjut sampai semua kemungkinan ditemukan. 

2.2.4	Faktor Kepastian (Certainty Factor)
	Faktor kepastian (Certainty Factor) merupakan salah satu metode yang digunakan untuk menangani ketidakpastian dalam sistem pakar. Faktor kepastian diperkenalkan oleh Shortliffe Buchanan dalam pembuatan MYCIN. MYCIN, sistem pakar untuk mendiagnosa infeksi bakteri pada darah, menggunakan metode certainty factor ini untuk mengatasi ketidakpastian. Certainty factor didefinisikan sebagai berikut (Giarratano dan Riley, 1993) :
CF (H,E) = MB (H,E) – MD (H,E)
CF (H,E) : certainty factor hipotesa H dipengaruhi oleh evidence  (gejala) E.
MB (H,E)	: ukuran kepercayaan (measure of increased belief) terhadap     hipotesa H yang dipengaruhi oleh evidence E.
MD (H,E)	: ukuran ketidakpercayaan (measure of increased disbelief) terhadap hipotesa H yang dipengaruhi oleh evidence E.
Kombinasi Aturan
	Di dalam MYCIN terdapat aturan untuk menggabungkan evidence anteseden yang terdapat dalam sebuah kaidah. Hal ini dalam dilihat pada tabel dibawah in, (Giarattano dan Riley , 1993) :
Tabel 2.1  Kombinasi Evidence Anteseden
EVIDENCE E	NILAI KETIDAKPASTIAN	
E1 and E2	Min [ CF (H,E1), CF (H,E2) ] 	
E1 or E2	Max [ CF (H,E1), CF (H,E2) ]	
Not E	-CF (H,E)	
Bentuk dasar rumus certainty factor sebuah aturan dalam bentuk IF E THEN H adalah sebagai berikut , (Giarattano dan Riley , 1993) :
CF(H,e) = CF (E,e) * CF (H,E)
Dimana	:
e	: evidence atau observasi lama.
E	: evidence atau observasi baru.
CF (E,e)	: certainty factor evidence E yang dipengaruhi oleh evidence e.
CF (H,E)	:	certainty factor hipotesa H dengan asumsi evidence diketahui dengan pasti ketika CF (E,e) = 1
CF (H,e) 	: certainty factor hipotesa yang dipengaruhi oleh evidence e