YYY

1

Sistem Pakar Penentuan Bakat Anak Berdasarkan Multiple Intelligences

Menggunakan Metode Fuzzy Logic

Septa Rindu R1, Ismiarta Aknuranda, ST.,MSc., Ph. D2, Rekyan Regasari MP, ST., MT3

Program Studi Teknik Informatika

Program Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer

Universitas Brawijaya Malang [email protected], [email protected], [email protected]

ABSTRACT

To determine the talents of children, a psychologist/expert takes a long time to analyze the

multiple intelligences indicators answer and get output of the tests of some methods by manually

calculation. Expert system determination talents of children based on multiple intelligences are used

to help parents and teachers predict the talents of children fast, accurate and easily accessible. To help

determine the child's talents are used method of Fuzzy Logic. Fuzzy Logic to calculate the degree of

membership each of intelligence, talent determines the child according to the rules and determine the

degree of membership of talents of childern by eliminating the gray value so that children will be more

obvious talents. The requirement analysis is done by analyzing of DFD (Data Flow Diagram) and the

Use Case Diagram. The implementation of the design using the PHP programming language.

The functionality testing of the 22 actions in the use case diagram with black-box testing

methods, expert system determination talents of children to meet the needs that have been described in

the requirement analysis phase. The accuracy testing of the 39 test data showed accuracy of the expert

system determination talents of children based on multiple intelligences output using fuzzy logic

method is 100%. If there are inaccuracies in the results of the expert system probably caused the

author when entering an answer indicator of intelligence (human error).

Key words: talents, fuzzy logic, multiple intelligences, expert system

ABSTRAK

Untuk menentukan bakat anak, seorang psikolog/pakar membutuhkan waktu yang

cukup lama untuk menganalisis jawaban 81 indikator multiple intelligences (kecerdasan

majemuk) dan mendapatkan output tes dari perhitungan dengan metode tertentu secara

manual. Sistem pakar penentuan bakat anak berdasarkan multiple intelligences digunakan

untuk membantu orang tua dan guru memprediksi bakat anak dengan cepat, akurat dan

mudah diakses. Untuk membantu menentukan bakat anak tersebut digunakan metode

Fuzzy Logic. Fuzzy Logic menghitung derajat keanggotaan masing – masing kecerdasan,

menentukan bakat anak sesuai aturan dan menentukan derajat keanggotaan bakat anak

dengan menghilangkan nilai keabu – abuan sehingga bakat anak akan lebih jelas. Analisis

kebutuhan dilakukan dengan menganalisis DFD (Data Flow Diagram) dan Use Case Diagram.

Implementasi perancangan menggunakan bahasa pemrograman PHP.

Pengujian fungsionalitas terhadap 22 tindakan dalam use case diagram dengan metode

black-box testing menunjukkan bahwa sistem pakar penentuan bakat anak ini telah

memenuhi kebutuhan yang telah dijabarkan pada tahap analisis kebutuhan. Pengujian

akurasi terhadap 39 data uji menunjukkan bahwa keakurasian hasil keluaran sistem pakar

penentuan bakat anak berdasarkan multiple intelligences menggunakan metode fuzzy logic

adalah 100%. Jika terdapat ketidakakurasian pada hasil keluaran sistem pakar kemungkinan

disebabkan kesalahan penulis saat memasukkan jawaban indikator kecerdasan (human

error).

Kata kunci : bakat, fuzzy logic, multiple intelligences, sistem pakar.

2

I. PENDAHULUAN

1.1 Latar Belakang

Orang tua dengan dalih

mengarahkan anak- anak ke jalur yang

tepat demi masa depan mereka,

cenderung membentuk anak menjadi

jenius-jenius cilik dalam bidang eksakta

tanpa mempertimbangkan mental

mereka. Setiap anak memiliki bakat dan

potensi di bidangnya masing – masing

[1].

Undang - Undang Sistem

Pendidikan Nasional pasal 12, ayat 1b

menyatakan bahwa "setiap peserta didik

pada setiap satuan pendidikan berhak

mendapatkan pelayanan pendidikan

sesuai dengan bakat, minat dan

kemampuannya" [2]. Pengembangan

bakat anak di sekolah dibagi menjadi

empat bidang, yaitu Artistic, Interpersonal

– Social, Academic – Intelectual, Vocational –

Technical [3].

Penentuan bakat anak dapat

dilakukan tidak hanya dengan tes IQ dan

nilai raport bidang eksakta semata.

Kecerdasan sejati mencakup berbagai

keterampilan yang jauh lebih luas.

Kecerdasan - kecerdasan tersebut

termasuk dalam teori kecerdasan

majemuk (Multiple Intelligences) yang

dikembangkan oleh psikolog Howard

Gardner [4].

Sistem pakar (expert system)

memiliki peranan dalam penentuan

bakat anak. Sistem pakar didesain dan

diimplementasikan dengan bantuan

bahasa pemrograman untuk

menyelesaikan masalah seperti yang

dilakukan oleh para ahli [5]. Data yang

tersimpan dalam database akan

menginformasikan indikator – indikator

dan rule penentuan bakat anak. Sistem

pakar dapat menyimpulkan bakat anak

dengan cepat dan akurat dibandingkan

melalui perhitungan manual.

Pengidentifikasian bakat dengan

sistem pakar penentuan bakat anak

berdasarkan kecerdasan majemuk dapat

dimanfaatkan untuk memberikan

stimulasi tumbuh kembang anak secara

tepat dan sesuai dengan bidangnya.

Untuk membantu menentukan bakat

anak tersebut digunakan metode Fuzzy

Logic. Fuzzy Logic akan menghitung

derajat keanggotaan masing – masing

kecerdasan, menentukan bakat anak

sesuai aturan yang ada dan menentukan

derajat keanggotaan bakat anak dengan

menghilangkan nilai keabu – abuan

sehingga penentuan bakat anak akan

lebih jelas. Fuzzy Logic merupakan salah

satu metode yang digunakan sebagai

sistem kontrol pemecahan masalah pada

sistem [6].

1.2 Rumusan Masalah

Berdasarkan uraian pada latar

belakang diatas, dapat dirumuskan suatu

permasalahan menjadi :

a. Bagaimana menganalisis kebutuhan

yang digunakan untuk membangun


berdasarkan kecerdasan majemuk

menggunakan metode Fuzzy Logic?

b. Bagaimana merancang sistem pakar

penentuan bakat anak berdasarkan

kecerdasan majemuk menggunakan

metode Fuzzy Logic?

c. Bagaimana mengimplementasikan


berdasarkan kecerdasan majemuk

yang dirancang menggunakan

metode Fuzzy Logic?

d. Bagaimana menguji sistem pakar

penentuan bakat anak berdasarkan

kecerdasan majemuk yang sudah

dirancang?

1.3 Tujuan

Tujuan yang ingin dicapai pada

penelitian ini adalah membangun

aplikasi sistem pakar untuk membantu

orang tua dan guru memprediksi bakat

anak berdasarkan kecerdasan majemuk

dengan metode Fuzzy Logic berbasis web

dengan cepat, akurat dan mudah diakses.

1.4 Manfaat

Ada beberapa manfaat yang bisa

didapatkan dari penelitian mengenai

penelusuran minat dan bakat anak usia

dini ini adalah:

a. Mendapatkan sistem pakar yang

berguna untuk memprediksi bakat

3

yang harus dikembangkan dalam

diri anak

b. Menyediakan referensi alternatif

pengembangan sistem pakar untuk

penelusuran lainnya (selain bakat

anak) dengan metode yang sama

II. DASAR TEORI

2.1 Sistem Pakar

Sistem pakar adalah aplikasi

berbasis komputer yang digunakan

untuk menyelesaikan masalah

sebagaimana yang dipikirkan oleh pakar.

[7]. Ada dua bagian penting dari sistem

pakar, yaitu lingkungan pengembangan

(development environment) dan lingkungan

konsultasi (consultation environment).

Lingkungan konsultasi digunakan oleh

pengguna untuk berkonsultasi sehingga

pengguna mendapatkan pengetahuan

dan nasihat dari sistem pakar layaknya

berkonsultasi dengan dengan seorang

pakar [6].

2.2 Bakat

Bakat merupakan potensi yang ada

dalam diri anak yang harus distimulasi

terlebih dahulu sehingga dapat terlihat

sebagai suatu kecakapan, pengetahuan,

dan keterampilan khusus yang menjadi

bekal hidupnya kelak [1]. Pengembangan

bakat anak di sekolah dibagi menjadi

empat bidang, yaitu Artistic, Interpersonal

– Social, Academic – Intelectual, Vocational –

Technical [3].

2.3 Multiple Intelligences

Menurut Gardner, kecerdasan

dalam kecerdasan majemuk meliputi

kecerdasan linguistik, kecerdasan logis-

matematik, kecerdasan spasial,

kecerdasan musik, kecerdasan

kinestetika tubuh, kecerdasan

interpersonal, kecerdasan intrapersonal

dan kecerdasan naturalistik [4].

Kecerdasan – kecerdasan tersebut

dikembangkan lagi menjadi kecerdasan

verbal-lingustik (cerdas kata), kecerdasan

logis-matematis (cerdas angka),

kecerdasan visual-spasial (cerdas

gambar-warna), kecerdasan musikal

(cerdas musik-lagu), kecerdasan

kinestetik (cerdas gerak), kecerdasan

interpersonal (cerdas sosial), kecerdasan

intrapersonal (cerdas diri), kecerdasan

naturalis (cerdas alam), kecerdasan

eksistensial (cerdas hakikat) [8].

Contoh indikator kecerdasan adalah

sebagai berikut [8]:

1. Anak suka berkomunikasi dengan

orang lain, baik dengan teman

sebaya maupun orang dewasa

2. Anak suka bercerita panjang lebar

tentang pengalaman sehari – hari,

apa yang dilihat dan diketahuinya

2.4 Fuzzy Logic

Konsep Fuzzy Logic dicetuskan oleh

Lotfi Zadeh, seorang profesor University

of California di Berkeley [7]. Fuzzy Logic

adalah metodologi sistem kontrol

pemecahan masalah, yang cocok untuk

diimplementasikan pada sistem, mulai

dari sistem yang sederhana, sistem kecil,

embedded system, jaringan PC, multi-

channel atau workstation berbasis akuisisi

data, dan sistem kontrol [6].

Gambar 2.1 Struktur Sistem Inferensi

Fuzzy [6]

Cara kerja Fuzzy Logic meliputi

empat tahapan yang dapat dijelaskan

sebagai berikut [6]:

1. Fuzzyfikasi

Fuzzyfikasi merupakan proses

untuk mengubah input sistem yang

mempunyai nilai tegas menjadi

variable linguistik menggunakan

fungsi keanggotaan yang disimpan

dalam basis pengetahuan fuzzy.

2. Pembentukan basis pengetahuan

Fuzzy

Basis pengetahuan fuzzy

merupakan kumpulan rule – rule

fuzzy dalam bentuk pernyataan

IF….THEN.

3. Mesin Inferensi (Fungsi implikasi

Max – Min atau Dot - Product)

4

Mesin inferensi merupakan proses

untuk mengubah input fuzzy

dengan cara mengikuti aturan-

aturan (IF…..THEN rules) yang

telah ditetapkan pada basis

pengetahuan fuzzy.

4. Defuzzyfikasi

Defuzzyfikasi merupakan proses

mengubah output fuzzy yang

diperoleh dari mesin inferensi

menjadi nilai tegas menggunakan

fungsi keanggotaan yang sesuai

dengan saat dilakukan fuzzyfikasi.

III. METODOLOGI

3.1 Studi Literatur

Studi literatur digunakan untuk

mempelajari bakat, multiple intelligences,

sistem pakar, metode fuzzy logic dan

aplikasi web dengan mempelajari teori-

teori dari buku, majalah, koran, maupun

tulisan–tulisan seperti jurnal, laporan

penelitian, skripsi orang lain maupun

artikel.

3.2 Analisis Kebutuhan

Analisis kebutuhan bertujuan untuk

menentukan semua kebutuhan yang

diperlukan untuk membangun sistem

perangkat lunak. Analisis kebutuhan

dilakukan dengan menganalisis diagram

use case dan pemodelan aliran data dan

proses dengan Data Flow Diagaram

(DFD).

Diagram use case dan DFD sistem

pakar penentuan bakat menunjukkan

spesifikasi fungsi-fungsi yang disediakan

sistem dari perspektif empat aktor yaitu

knowledge engineer/pakar, admin,

pengguna terdaftar dan pengguna.

3.3 Perancangan Perangkat Lunak

Perancangan perangkat lunak

digunakan untuk memenuhi kebutuhan

fungsional dan kebutuhan domain sistem

pakar menggunakan Metode Fuzzy Logic.

Untuk mengetahui kebutuhan fungsional

dan kebutuhan domain sistem pakar,

diperlukan sebuah perancangan

arsitektur sistem pakar seperti pada

gambar 3.1.

Gambar 3.1 Arsitektur Sistem Pakar

3.4 Implementasi Perangkat Lunak

Implementasi perangkat lunak

dilakukan dengan mengacu kepada

perancangan aplikasi. Implementasi

perangkat lunak dilakukan dengan

menggunakan bahasa pemrograman

PHP, DBMS MySQL dan tools

pendukung lainnya.

3.5 Pengujian Sistem

Pengujian dilakukan agar dapat

menunjukkan bahwa perangkat lunak

telah mampu bekerja sesuai dengan

spesifikasi dari kebutuhan yang

melandasinya. Pengujian dilakukan

dengan menguji akurasi dan menguji

kinerja perangkat lunak dengan black box

testing, yaitu dengan menguji apakah

tindakan – tindakan dalam diagram use

case sudah terealisasikan.

IV. PERANCANGAN

Untuk mendeskripsikan sistem

pakar secara umum digunakan rich

picture.

Rich picture pada gambar 4.1

menjelaskan deskripsi sistem pakar

secara umum. Ada tiga stakeholder utama

yang terlibat dalam sistem pakar ini,

yaitu psikolog / pakar, knowledge engineer

dan pengguna. Dalam penelitian ini,

sistem pakar dibatasi memiliki empat

aktor yang terlibat langsung dalam

penggunaannya, yaitu knowledge engineer,

pakar, admin, dan pengguna. Pengguna

disini adalah guru atau orang tua anak.

Untuk penggunaan user interface sistem

pakar (end-user) dapat dilihat pada use

case diagram.

5

Ada dua jenis pengguna sistem

pakar yaitu pengguna dan pengguna

terdaftar. Pengguna merupakan

pengguna yang belum dapat melakukan

konsultasi.

Pengguna terdaftar merupakan

pengguna yang dapat melakukan

konsultasi. Untuk menjadi pengguna

terdaftar, pengguna yang belum terdaftar

(pengguna) harus membuat akun dan

registrasi data pribadi dan data anak.

Gambar 4.1 Deskripsi Umum

Sistem Pakar

Gambar 4.2 Diagram Use Case Pengguna

Sistem Pakar

Syarat atau pre condition yang harus

dilakukan oleh user untuk mengakses

menu tambahan seperti melihat data,

mengedit data dan menjawab indikator

yang tersedia untuk mendapatkan hasil

konsultasi adalah login. Hal inilah yang

membedakan antara pengguna terdaftar

dan pengguna.

Sesuai dengan use case pada gambar

4.3, setelah login pakar dapat

menggunakan sistem pakar dengan

melihat data orang tua, melihat data

anak, melihat data anak secara detail,

melihat grafik kecerdasan anak,

memasukkan indikator ke dalam sistem,

mengubah ataupun menghapus

indikator di dalam sistem, memasukkan

skor ke dalam sistem dan mengubah

ataupun menghapus skor di dalam

sistem.

Untuk memperbarui indikator dan

skor, diasumsikan sistem dalam keadaan

kosong ataupun sudah berisi indikator

dan skor. Dengan syarat indikator yang

dimasukkan berjumlah 81 buah dan skor

yang dimasukkan berjumlah 4 buah

sesuai dengan ketentuan indikator

multiple intelligences yang digunakan

dalam sistem pakar penentuan bakat

anak ini.

Gambar 4.3 Diagram Use Case Pakar

Sesuai dengan gambar 4.4, setelah

login admin dapat menggunakan sistem

6

pakar dengan melihat data orang tua,

melihat data anak, melihat data

indikator, melihat data skor, melihat rule,

melihat data pakar dan memperbarui

data pakar seperti mengubah, menambah

ataupun menghapus pakar.

Gambar 4.4 Diagram Use Case Admin

Sistem Pakar

Gambar 4.5 Diagram Use Case Knowledge

Engineer

Sesuai dengan use case pada gambar

4.5, setelah login knowledge engineer dapat

menggunakan sistem pakar dengan

melihat data orang tua, melihat data

anak, melihat data anak secara detail,

melihat grafik kecerdasan anak,

memasukkan indikator ke dalam sistem,

mengubah ataupun menghapus

indikator di dalam sistem, memasukkan

skor ke dalam sistem dan mengubah

ataupun menghapus skor di dalam

sistem. Knowledge engineer dapat

melakukan peran pakar saat operasional

jika ada pakar yang tidak “melek”

teknologi informasi.

4.1 Pemodelan Data dan Aliran Proses

Proses interaksi secara umum

antara pengguna dengan sistem

digambarkan pada diagram konteks

pada gambar 4.6.

Pengguna yang ingin menjadi

pengguna terdaftar harus melakukan

registrasi dengan memasukkan data

registrasi. Setelah menjadi pengguna

terdaftar, pengguna terdaftar harus

memasukkan data login dan data

jawaban indikator untuk mendapatkan

hasil konsultasi yaitu mengenai bakat

yang dimiliki oleh anak.

data user dan anak

data jawaban indikator

hasil konsultasi data user dan anak

data user dan anak

data

indikator

data

skor

data

indikator

data

skor

data

orang

tua

data

anak

data

pakar

data

rule

1

Sistem Pakar Penentuan Bakat Anak

pengguna

pakar / knowledge engineer

Admin

data

user

login

data

user

login

data

indikator

data

skor

data

orang

tua

data

anakdata

pakar

pengguna

terdaftar

Gambar 4.6 Diagram Konteks

Untuk melakukan konsultasi dan

mendapatkan hasil konsultasi, pengguna

terdaftar diharuskan login terlebih

dahulu. Begitu juga halnya dengan pakar

dan admin. Setelah melakukan login,

pakar dapat melihat data skor, data anak,

data orang tua dan data indikator.

Setelah melakukan proses login, admin

dapat melihat data orang tua, data skor,

data anak, data rule dan data indikator.

4.2 Pemodelan Data

Pemodelan data digunakan untuk

merancang basis data yang akan dibuat

agar masukan dan keluaran program

sesuai dengan apa yang diharapkan.

Perancangan basis data mengambil

acuan dari pemodelan aliran data dan

proses.

7

Entity yang diperlukan untuk

membangun sistem pakar penantuan

bakat anak ini adalah pakar, user,

total_skor, multiple_intelligences, anak,

der_kea, indikator, indikator_has_skor,

skor, aturan, hasil_konsultasi dan bakat.

Adapun perancangan tabel dalam entity

relationship database diperlihatkan pada

Gambar 4.7.

user

anak

bakat

Hasil_konsultasi

mempunyai

mempunyai

ditentukan

rule

iduser

idanak

alamat

namauser

pass

user

iduser

tanggallahir

tempatlahir

sekolahnamaanak

idanak

iduser

idbakat

penjelasan

namabakat

idbakat

skor

pilihannamaindikator

idmi

idindikator

penjelasan

namami

idmi

idmi

idtotal

tingkat

idanak

total

mi05

mi09

iduser

mi08

mi07

idrule

idbakat

mi01

mi02

mi03

mi04

mi06

mempunyai

Total_skor

multiple_intelligences

indikatorskor

mempunyai

mempunyai

der_kea

membentuk

rendah

sedang

total

tinggi

Idder_kea

mempunyaiidskor

mempunyai

pakar

nama

username

password

password_asliidpakar

rendah

sedang

tinggi

der_keahasil

nilai_tegas

n

n

nn

n

n

n

n

m

n

m

m

n

n

m

m

m

m

Gambar 4.7 ERD

4.3 Perancangan Arsitektur Sistem

Pakar

a. Antarmuka

Antarmuka sistem pakar penentuan

bakat anak berdasarkan multiple

intelligences dibagi menjadi empat, yaitu

antarmuka untuk pakar/knowledge

engineer, admin, pengguna dan pengguna

terdaftar.

Struktur situs web user pengguna

dapat dilihat pada gambar 4.8. Pengguna

hanya memiliki hak akses untuk melihat

penjelasan bakat dan kecerdasan

majemuk beserta jenisnya dan cara

penggunaan.

Struktur situs web user pengguna

terdaftar dapat dilihat pada gambar 4.9.

Selain memiliki hak akses seperti user

pengguna, pengguna terdaftar juga dapat

melihat bakat anak, melihat data pribadi

dan data anak serta mengubah data

pribadi dan data anak tersebut.

Struktur situs web user pakar dapat

dilihat pada gambar 4.10. Selain memiliki

hak akses seperti user pengguna, pakar

juga dapat melihat data orang tua/ guru

dan anak secara detail, memasukkan

indikator dan skor serta mengubah dan

menghapus indikator dan skor yang

digunakan sebagai tolak ukur untuk

mengetahui bakat anak.

Beranda

Cara Penggunaan

Kecerdasan majemuk

Bakat

Daftar

Verbal-liguistik

Logika-matematika

Visual-spasial

Musikal

Kinestetik

interpersonal

Intrapersonal

Eksistensial

Naturalis

Artistic

Interpersonal-social

Academic-intelectual

Vocational-technical

Gambar 4.8 Struktur situs web Web

Sistem Pakar Penentuan Bakat Untuk

pengguna

Beranda

Anggota

Lihat Bakat

Cara Penggunaan

Kecerdasan majemuk

Bakat

Daftar

Bakat

Verbal-liguistik

Logika-matematika

Visual-spasial

Musikal

Kinestetik

interpersonal

Intrapersonal

Eksistensial

Naturalis

Artistic




Lihat Data Ganti Data



Pengguna Terdaftar

Struktur situs web user admin dapat

dilihat pada gambar 4.11. Selain memiliki

hak akses seperti user pengguna, admin

juga dapat melihat data orang tua/ guru

dan anak secara detail, melihat indikator,

rule dan skor serta memiliki wewenang

untuk memberikan dan menghapus hak

akses pakar.

8

Beranda

Pakar

Edit / Delete Indikator

Cara Penggunaan

Kecerdasan majemuk

Bakat

Input Skor

Verbal-liguistik

Logika-matematika

Visual-spasial

Musikal

Kinestetik

interpersonal

Intrapersonal

Eksistensial

Naturalis

Artistic




Input Indikator

Edit / Delete Skor

Lihat Data Anak

Lihat Data Anak Lengkap

Lihat Data Orang Tua

Lihat Grafik Kecerdasan



Pakar

Beranda

Admin

Lihat Data Rule

Cara Penggunaan

Kecerdasan majemuk

Bakat

Lihat Data Skor

Verbal-liguistik

Logika-matematika

Visual-spasial

Musikal

Kinestetik

interpersonal

Intrapersonal

Eksistensial

Naturalis

Artistic




Lihat Data Indikator

Lihat Data Pakar

Lihat Data Anak

Lihat Data Anak Lengkap

Lihat Data Orang Tua

Update Pakar



Admin

b. Basis Pengetahuan

Sistem pakar ini menggunakan

indikator kecerdasan dalam kecerdasan

majemuk untuk pemecahan

masalahnya. Basis pengetahuan yang

berupa aturan-aturan, grafik input dan

grafik output, antara lain :

Aturan Penentuan Bakat Anak

Berdasarkan Fuzzy Logic

Aturan penentuan bakat anak yang

digunakan dalam sistem pakar ini

antara lain :

Tabel 4.1 Tabel Ketentuan Bakat

Keterangan Tabel :

Kecerdasan :

- VL : Verbal-Linguistik

- IR : Interpersonal

- LM : Logika-Matematika

- NA : Naturalis

- VS : Visual-Spasial

- IA : Intrapersonal

- MU : Musikal

- EK : Eksistensial

- KI : Kinestetik

Tingkat kecerdasan :

T : tinggi

Ketentuan lainnya :

1. Jika anak memiliki nilai total skor

yang sama pada beberapa

kecerdasan, maka dicari total skor

tertinggi yang lain dan digolongkan

pada bakat yang total skor

kecerdasan bernilai tinggi yang

lengkap.

Misal LM = 26, VL = 30, KI = 26 dan

MU = 31. Maka bakat anak ada di

bidang artistic.

2. Jika tidak ada total skor kecerdasan

bernilai tinggi yang lengkap, maka

bakat anak digolongkan terhadap

bakat interpersonal social.

Grafik Fungsi Keanggotaan

Grafik fungsi keanggotaan untuk

menentukan tingkat kecerdasan dan

tingkat bakat dapat dilihat pada gambar

4.12

9

Gambar 4.12 Grafik Fungsi Keanggotaan

Fungsi keanggotaan dari grafik

fungsi keanggotaan adalah sebagai

berikut:

μrendah[x] = (4-1)

μsedang[x] = (4-2)

μtinggi[x] = (4-3)

c. Akuisisi pengetahuan

Akuisisi pengetahuan pada sistem

pakar ini meliputi cara penilaian, model

indikator kecerdasan dan analisa hasil

konsultasi. Pada bagian ini dilakukan

pemindahan pengetahuan pakar

mengenai indikator – indikator

kecerdasan, cara skoring dan analisis

hasil konsultasi yang berupa hardcopy

menjadi softcopy.

d. Mesin Inferensi

Mesin inferensi yang digunakan

dalam sistem pakar penentuan bakat

anak ini adalah fungsi implikasi Max

untuk mendapatkan hasil konsultasi

diperlukan derajat keanggotaan

tertinggi dari tiap himpunan fuzzy.

Metode defuzzyfikasi yang

digunakan adalah metode rata – rata

(average) dengan rumus (4-4)

(4-4)

Proses yang dilakukan untuk

mengetahui bakat anak dapat dilihat

pada gambar 4.13. berdasarkan Gambar

4.13, tahap-tahap untuk menentukan

bakat anak yaitu:

1. Pada indikator kecerdasan dalam

kecerdasan majemuk terdapat

sembilan kecerdasan yang tiap

kecerdasannya memiliki sembilan

indikator. Total indikator

kecerdasan adalah 81 soal.

2. Masing-masing jawaban diberi

skor. Berdasarkan kunci jawaban

dari indikator kecerdasan skor

jawaban memiliki empat macam

nilai yaitu 1, 2, 3, dan 4.

Sering bernilai 4

Kadang bernilai 3

Jarang bernilai 2

Tidak Pernah bernilai 1

Gambar 4.13 Diagram Alir Sistem

3. Jawaban dijumlahkan untuk tiap

kecerdasan.

4. Menghitung derajat keanggotaan

masing – masing kecerdasan

berdasarkan total skor yang

diperoleh dengan rumus yang sama

yaitu pada rumus (4-1) sampai (4-3).

5. Mencari nilai derajat keanggotaan

tertinggi tiap kecerdasan.

6. Mengelompokkan derajat

keanggotaan tertinggi ke dalam

tingkat kecerdasan

10

7. Menentukan tingkatan tiap

kecerdasan dengan aturan

penentuan bakat dengan

membandingkan tingkat masing –

masing kecerdasan dengan aturan

pada basis pengetahuan.

8. Menghitung nilai tegas dari derajat

keanggotaan tertinggi dan total skor

dengan metode rata – rata

9. Menghitung derajat keanggotaan

nilai tegas terhadap bakat dengan

menggunakan rumus (4-1) sampai

(4-3)

10. Mencari nilai derajat keanggotaan

tertinggi

e. Blackboard

Blackboard merupakan area memori

yang berfungsi sebagai basis data untuk

merekam hasil sementara. Blackboard

berisi rencana solusi yang dalam sistem

pakar ini berupa data tingkat

kecerdasan dan bakat anak

Data user dan data

anak

Data

multiple_intelligences

Data indikator dan data

skor

Data hasil konsultasi

Data total_skor

Data bakat

Data der_kea

Gambar 4.14 Diagram Area Memori

f. Fasilitas Penjelas

Fasilitas penjelasan pada penelitian

ini berisi tuntunan penggunaan aplikasi

sistem pakar yang diletakkan pada

menu Cara Penggunaan. Tuntunan

penggunaan dibagi menjadi dua yaitu

Tuntunan untuk melakukan cek bakat

dan tuntunan untuk melihat data yang

sudah tersimpan.

4.4 Perancangan Algoritma

a. Perancangan Algortima

Fuzzyfikasi

Algoritma fuzzyfikasi digunakan

untuk menentukan nilai derajat

keanggotaan tertinggi masing – masing

kecerdasan dan menentukan tingkat

masing – masing kecerdasan untuk

mengetahui bakat anak.

Nama algoritma: fuzzyfikasi

Deklarasi :

nilai : integer

rend, sed, ting, ttl, max, tingkat :

float

Algoritma :

1. read (nilai, rend, sed, ting, ttl, max,

tingkat)

2. ttl <- 0

3. Ttl <- ttl + nilai

4. if ttl<=9 then

5. μrendah = 1

6. else

7. if 9 < ttl < 18 then

8. μrendah = (18 - ttl) /10

9. else

10. μrendah = 0

11. endif

12. endif

13. if then

14. μsedang = 0

15. else

16. if then

17. μsedang = (ttl - 9)/10

18. else

19. if ttl = 18 then

20. μsedang = 1

21. else

22. μrendah = (27 - ttl)/10 then

23. endif

24. endif

25. endif

26. if ttl <= 18 then

27. μtinggi = 0

28. else

29. if 18 < ttl < 27 then

30. μtinggi = (ttl - 18)/10

31. else

32. μtinggi = 1

33. endif

34. endif

35. max = Max (μtinggi, μsedang, μrendah)

36. if ttl <= 13.5 then

37. tingkat = rendah

38. else

39. if 13.6 <= ttl dan ttl <= 22.5 then

40. tingkat = sedang

41. else

42. tingkat = tinggi

43. Output : Menampilkan tingkat

kecerdasan (tingkat) dan derajat

keanggotaan masing – masing

kecerdasan (ting, rend, sed)

11

b. Perancangan Algoritma

Defuzzyfikasi

Algoritma defuzzyfikasi digunakan

untuk menentukan nilai bakat anak yang

dilakukan dengan cara menghitung nilai

tegas dari rata – rata derajat keanggotaan

dan nilai total setiap kecerdasan, menghi-

tung masing – masing tingkatannya dan

mencari rata – rata tertinggi.

Nama algoritma: defuzzyfikasi

Deklarasi :

ttl, max, z, rend2, sed2, ting2, max2

: float

Algoritma :

1. read (ttl, max, z, rend2, sed2, ting2,

max2)

2.

3. if z* <= 9 then

4. μrendah = 1

5. else

6. if 9 < z* < 18 then

7. μrendah = (18 - ttl) /10

8. else

9. μrendah = 0

10. endif

11. endif

12. if z* ≤ 9 atau z* ≥ 27 then

13. μsedang = 0

14. else

15. if 9 < z* < 18 then

16. μsedang = (ttl - 9)/10

17. else

18. if ttl = 18 then

19. μsedang = 1

20. else

21. μrendah = (27 - ttl)/10

22. endif

23. endif

24. endif

25. if ttl <= 18 then

26. μtinggi = 0

27. else

28. if 18 < ttl < 27 then

29. μtinggi = (ttl - 18)/10

30. else

31. μtinggi = 1

32. endif

33. endif

34. max2 = Max (μtinggi, μsedang, μrendah)

35. Output : Menampilkan nilai derajat

keanggotaan terbesar (max2)

V. IMPLEMENTASI

Beberapa batasan dalam meng-

implementasikan Sistem Pakar

Penentuan Bakat Anak Berdasarkan

Multiple Inteligences adalah sebagai

berikut :

1. Input yang diterima oleh sistem

berupa jawaban pilihan indikator

kecerdasan dari orang tua atau

guru.

2. Output yang diterima pengguna

berupa bakat anak dan nilai tegas

dari bakat anak.

3. Platform pengembangan yang

digunakan adalah PHP.

4. Database akan disimpan dalam

MySQL.

5. Metode yang digunakan yaitu

Fuzzy Logic.

6. Sistem ini bersifat dinamis, yaitu

menyediakan fasilitas insert, delete

dan update.

Untuk melakukan pengecekan

bakat anak, pengguna terdaftar dapat

mengklik menu tambahan LIHAT

BAKAT.

Gambar 5.1 Isi Indikator

Setelah mengklik menu LIHAT

BAKAT, sistem akan menampilkan

indikator pada halaman indikator yang

terdidi dari halaman verbal, halaman

logika, halaman visual, halaman musikal,

halaman kinestetik, halaman

interpersonal, halaman naturalis,

halaman intrapersonal dan halaman

eksistensial yang kesemuanya berisi

12

indikator tiap – tiap kecerdasan dengan

empat pilihan (multiple choice) seperti

yang dapat dilihat pada gambar 5.1

Gambar 5.2 Hasil Konsultasi

Pengguna terdaftar diharuskan

mengisi semua indikator untuk

mengetahui bakat anak pada hasil

konsultasi seperti pada gambar 5.2 yang

terdiri dari gambaran tingkat kecerdasan

yang diwakili dengan grafik kecerasan,

data pengguna, data anak dan bakat

anak yang dianalisa dari grafik

kecerdasan.

Pengguna terdaftar dapat mencetak

hasil konsultasi dengan mengklik link

klik disini dan sistem akan menampilkan

halaman seperti pada gambar 5.3

Gambar 5.3 Cetak

VI. HASIL PENGUJIAN DAN

ANALISIS

6.1 Pengujian Fungsionalitas

Pengujian fungsionalitas menggu-

nakan metode pengujian Black Box,

karena tidak memerlukan untuk

berkonsentrasi terhadap alur jalannya

algoritma program dan lebih ditekankan

untuk menemukan konformitas antara

kinerja sistem dengan daftar kebutuhan.

Dari kasus uji yang telah

dilaksanakan sesuai dengan prosedur

pengujian, didapatkan hasil seperti

ditunjukkan pada Tabel 6.1

Tabel 6.1 Test Case untuk Pengujian

Fungsionalitas

No Kasus Uji Hasil yang

Didapatkan Status

1 Registrasi

data pribadi

dan anak

Sistem dapat

menyimpan data

pribadi dan data

anak sehingga

pengguna dapat

mengakses

menu tambahan

seperti lihat

bakat dan

melihat data

pribadi.

Valid

2 Membuat

akun

Sistem dapat

menyimpan dan

memvalidasi

username dan

password

Valid

3 Melihat data Sistem dapat

menampilkan

data pengguna

dan anak

Valid

4 Mengedit

data

Sistem dapat

mengubah akun

di dalam

database

Valid

5 Menjawab

indikator

kecerdasan

Sistem dapat

menampilkan

indikator dan

menyimpan

jawaban dari

pengguna

Valid

6 Mendapatka

n hasil

konsultasi

Sistem dapat

menampilkan

hasil konsultasi

Valid

7 Melihat isi di

dalam menu

tambahan

Sistem dapat

menampilkan isi

di dalam menu

tambahan

Valid

8 Melihat isi di

dalam menu

utama

Sistem dapat

menampilkan isi

di dalam menu

utama

Valid

9 Melihat isi di

dalam sub

menu

Sistem dapat

menampilkan isi

di dalam sub

menu

Valid

10 Melihat data

orang tua

Sistem dapat

menampilkan

data orang tua /

pengguna

terdaftar

Valid

11 Melihat data

anak

Sistem dapat

menampilkan

data anak

Valid

13

12 Melihat data

anak secara

detail

Sistem dapat

menampilkan

data anak secara

detail

Valid

13 Input

indikator

Sistem dapat

menampilkan

antarmuka

untuk

memasukkan

indikator ke

dalam sistem

Valid

14 Edit / Delete

Indikator

Sistem dapat

mengubah

ataupun

mengganti

indikator sesuai

pilihan pakar

Valid

15 Input Skor Sistem dapat

menampilkan

antarmuka

untuk

memasukkan

skor ke dalam

sistem

Valid

16 Edit / Delete

Skor

Sistem dapat

mengubah

ataupun

mengganti skor

sesuai pilihan

pakar

Valid

17 Melihat

Grafik

Kecerdasan

Sistem dapat

menampilkan

grafik

kecerdasan anak

Valid

18 Melihat Data

Indikator

Sistem dapat

menampilkan

data indikator

Valid

19 Melihat Data

Skor

Sistem dapat

menampilkan

data skor

Valid

20 Melihat Data

Pakar

Sistem dapat

menampilkan

data pakar

Valid

21 Update Pakar Sistem dapat

menyimpan data

pakar saat diklik

tombol submit

dan menghapus

data pakar saat

diklik action

delete

Valid

22 Melihat Data

Rule

Sistem dapat

menampilkan

data rule

Valid

Berdasarkan hasil pengujian

fungsionalitas pada tabel 6.1 dapat

disimpulkan bahwa implementasi dan

fungsionalitas sistem pakar penentuan

bakat berdasarkan multiple intelligences

menggunakan metode fuzzy logic telah

memenuhi kebutuhan yang telah

dijabarkan pada tahap analisis

kebutuhan

6.2 Pengujian Akurasi

Pengujian akurasi sistem pakar,

dilakukan dengan mencocokan antara

data output perhitungan pakar dan data

observasi tidak langsung dengan output

perangkat lunak.

Ketentuan yang digunakan pakar

untuk menentukan output berupa bakat

anak dapat dilihat pada tabel 4.1.

Tabel 6.2 Test Case untuk Pengujian

Akurasi

Data

ke-

Output

Perhitungan

Manual

Output

Perhitungan

Sistem

Keaku

-rasian

1 Academic –

Intelectual

Academic –

Intelectual

1

2 Interpersonal

– Social

Interpersonal

– Social

1

3 Interpersonal

– Social

Interpersonal

– Social

1

4 Artistic Artistic 1

5 Interpersonal

– Social

Interpersonal

– Social

1


7 Vocational –

Technical

Vocational –

Technical

1

8 Interpersonal

– Social

Interpersonal

– Social

1

9 Academic –

Intelectual

Academic –

Intelectual

1


11 Academic

Intelectual

Academic

Intelectual

1

12 Vocational –

Technical

Vocational –

Technical

1


14 Interpersonal

– Social

Interpersonal

– Social

1

15 Academic –

Intelectual

Academic –

Intelectual

1



18 Academic –

Intelectual

Academic –

Intelectual

1

19 Interpersonal

– Social

Interpersonal

– Social

1

20 Interpersonal

– Social

Interpersonal

– Social

1

21 Vocational –

Technical

Vocational –

Technical

1

22 Interpersonal

– Social

Interpersonal

– Social

1

23 Academic –

Intelectual

Academic –

Intelectual

1

24 Academic –

Intelectual

Academic –

Intelectual

1

14


26 Interpersonal

– Social

Interpersonal

– Social

1


28 Interpersonal

– Social

Interpersonal

– Social

1

29 Academic –

Intelectual

Academic –

Intelectual

1

30 Vocational –

Technical

Vocational –

Technical

1

31 Academic –

Intelectual

Academic –

Intelectual

1

32 Academic –

Intelectual

Academic –

Intelectual

1

33 Vocational –

Technical

Vocational –

Technical

1

34 Academic –

Intelectual

Academic –

Intelectual

1

35 Interpersonal

– Social

Interpersonal

– Social

1

36 Interpersonal

– Social

Interpersonal

– Social

1

37 Vocational –

Technical

Vocational –

Technical

1

38 Interpersonal

– Social

Interpersonal

– Social

1


Berdasarkan hasil pengujian akurasi

pada tabel 6.2 dapat disimpulkan bahwa

keakurasian hasil keluaran sistem pakar

penentuan bakat berdasarkan multiple

intelligences menggunakan metode fuzzy

logic adalah 100%.

Jika pada penggunaannya suatu

saat nanti terdapat ketidakakurasian

pada hasil keluaran sistem pakar, maka

kemungkinan hal ini disebabkan oleh

kesalahan user saat memasukkan data

jawaban indikator kecerdasan atau yang

biasa disebut human error.

VII. KESIMPULAN DAN SARAN

7.1 Kesimpulan

Berdasarkan hasil perancangan dan

pengujian yang dilakukan pada sistem

pakar penentuan bakat anak berdasarkan

multiple intelligences dengan

menggunakan fuzzy logic, maka diambil

kesimpulan sebagai berikut:

1. Sistem pakar penentuan bakat ini

mampu mengidentifikasi bakat

anak agar dapat dimanfaatkan

untuk memberikan stimulasi

tumbuh kembang anak secara

cepat, mudah, akurat dan agar

dapat mengetahui corak / pola

belajar yang cocok untuk anak

sesuai dengan bidangnya.

2. Dengan metode fuzzy logic, sistem

pakar penentuan bakat ini mampu

memberikan referensi lain seperti

derajat keanggotaan (nilai tegas)

bakat untuk mengetahui sejauh

mana bakat dimiliki oleh anak.

3. Telah dilakukan analisis diagram

use case untuk mengetahui aktor,

bagaimana skenario aktor,

bagaimana penggunaan sistem dan

mengidentifikasi semua kebutuhan

(requirements) fungsionalitas sistem

pakar penentuan bakat anak dari

perspektif end-user dan

memodelkan aliran data dan

proses yang ada pada sistem agar

semua data yang dibutuhkan dalam

melengkapi kebutuhan

fungsionalitas dapat dipenuhi.


dirancang menggunakan metode

fuzzy logic yaitu dengan merancang

basis pengetahuan yang berisi rule

fuzzy (aturan if-then) dan grafik

fungsi keanggotaan, menggunakan

fungsi implikasi max pada mesin

inferensinya dan menggunakan

metode rata – rata dalam

defuzzyfikasinya


diimplementasikan dengan

menggunakan bahasa

pemrograman PHP, DBMS MySQL,

dan tools pendukung lainnya

seperti dreamweaver.

6. Berdasarkan hasil pengujian black

box, sistem pakar penentuan bakat

ini telah memenuhi semua

kebutuhan yang telah dijabarkan

pada tahap analisis kebutuhan dan

berdasakan hasil pengujian akurasi,

sistem pakar penentuan bakat ini

memiliki keakurasian hasil keluaran

100%.

7.2 Saran

Saran yang dapat diberikan untuk

pengembangan sistem pakar penentuan

15

bakat anak berdasarkan multiple

intelligences dengan menggunakan fuzzy

logic ini agar sistem menjadi lebih baik

antara lain:

1. Untuk pengembangan lebih lanjut

sistem ini dapat dikembangkan

dengan menggunakan metode yang

berbeda dengan mengembangkan

rule kecerdasan seperti dengan

menggunakan metode Bayesian.

2. Sistem dikembangkan untuk

menentukan lebih banyak informasi

mengenai bakat anak atau untuk

menentukan hal lain selain bakat

anak dengan menggunakan

indikator – indikator yang lebih

detail.

3. Untuk pengembangan lebih lanjut

sistem ini dapat dikembangkan

dengan menambahkan fitur grafik

keluaran fuzzy berupa grafik garis

agar user dapat mengetahui lebih

jelas mengenai nilai tegas bakat

anak.

DAFTAR PUSTAKA

[1] Lucy, Bunda. 2009. Mendidik sesuai

dengan Minat & Bakat Anak

(Painting Your Childern‘s Future),

Jakarta : Tangga Pustaka.

[2] Republik Indonesia. 2008. Undang

– undang Republik Indonesia Nomor

20 Tahun 2003 tentang Sistem

Pendidikan Nasional & Undang –

undang Republik Indonesia Nomor

14 Tahun 2005 tentang Guru dan

Dosen. Cetakan Kedua. Jakarta :

Visimedia.

[3] Feldhusen, John F. 1994. Talent

Identification and Development in

Education. Gifted Education

lnternational, vol 10, hal. 10-15.

[4] Sternberg, Robert J. 2009. Cognitive

Psychology, Fifth Edition. USA :

Wadsworth Cengage Learning.

[5] Rohman & Fauziah. 2008. Rancang

Bangun Sistem Pakar Untuk

Menentukan Jenis Gangguan

Perkembngan Pada Anak.

Yogyakarta: Media Informatika.

[6] Sutojo, T., Mulyanto, Edy., &

Suhartono, Vincent. Kecerdasan

Buatan. Yogyakarta : ANDI,

Semarang : UDINUS.

[7] Kusrini. 2008. Aplikasi Sistem Pakar

Menentukan Faktor Kepastian

Pengguna dengan Metode

Kuantifikasi Pertanyaan.

Yogyakarta : Andi.

[8] Musfiroh, Tadkiroatun. 2008.

Pengembangan Kecerdasan

Majemuk. Jakarta : Universitas

Terbuka.

YYY

Devices & Hardware

Transcript of YYY