bab iii metode penelitian 1.1. identifikasi...
TRANSCRIPT
BAB III
METODE PENELITIAN
Menjelaskan tentang metode penelitian yang digunakan dalam
memecahkan masalah yang dihadapi yang meliputi beberapa langkah.
1.1. Identifikasi masalah
Untuk melakukan identifikasi masalah yang dilakukan adalah :
a. Survey
Survey dilakukan untuk mendapatkan data yang akurat tentang suatu
objek yang sedang diteliti. Pada tugas akhir ini survey dilakukan di
Dewan Pengurus Daerah Persatuan Perusahaan Realestat Indonesia
Jawa Timur (DPD REI JATIM) yang bertempat di jalan Taman AIS
Nasution 33 G Surabaya. Data yang diperoleh berupa brosur-brosur
perumahan dari 9 pangembang.
b. Wawancara
Wawancara dilakukan untuk mendapatkan gambaran sistem yang ada
selama ini. Untuk memperoleh informasi yang akurat tentang
perumahan maka dilakukan wawancara dengan petugas dari DPD REI
JATIM sebagai badan yang menangani masalah perumahan dan
pemukiman dengan lingkungan hunian yang berimbang di wilayah
Surabaya.
1.2. Analisis sistem
Analisis dalam pembuatan sistem ini bertujuan untuk membantu calon
pembeli dalam mengambil keputusan dalam pembelian rumah sesuai
dengan jawaban dari pertanyaan yang disajikan sebelumnya.
1.3. Perancangan sistem
Perancangan sistem yang digunakan dalam sistem pendukung keputusan
berbasis aturan untuk pembelian rumah pada lokasi perumahan Surabaya
ini menggunakan Microsoft Access untuk penyimpanan data, untuk
membuat aplikasi grafik yang user friendly menggunakan Arc View 3.1
dan Map Objects 2.0, dan untuk aplikasi Web menggunakan Microsoft
Front Page dan Microsoft Active Server Pages.
1.3.1. Perancangan Knowledge Base
Untuk memberikan rekomendasi terhadap calon pembeli rumah, maka kita
perlukan adanya data-data mengenai spesifikasi rumah. Data yang diperoleh
tersebut untuk memudahkan penyelesaian maka dibuat tabel keputusan.
Selanjutnya data-data yang telah disusun kedalam tabel keputusan tersebut
akan dibuat kedalam bentuk pohon keputusan (decision tree). Pohon keputusan ini
merupakan proses penyederhanaan dalam pencarian fakta-fakta pada sistem
pakar.
1.3.2. Blok diagram detail rekomendasi pembelian rumah
Blok diagram rekomendasi pembelian rumah menunjukkan proses awal
atau inputan yang nantinya akan digunakan untuk proses lanjutan dari sistem
pakar yang akan dibuat. Dimana pada blok diagram dibawah ini merupakan
pertanyaan – pertanyaan .singkat yang ditanyakan pada calon pembeli rumah.
Blok diagram rekomendasi pembelian rumah secara detail diuraikan pada
Gambar 3.1. dimana pada gambar tersebut ditunjukkan kriteria apa saja yang telah
dikelompokkan berdasarkan inputan yang telah ditanyakan kepada calon pembeli
rumah.
1.3.3. Dependency Diagram
Gambar 3.2.
Dependency diagram untuk rekomendasi pembelian rumah
Bentuk
Rumah
Rumah
Kavling
Bank
BTN
Lain-lain
Rekomendasi
Pembelian
Rumah
Sist
pembayara
n
Tunai
Kredit 5 th
Kredit 10 th
Kredit 15 th
Kesesu-
aian
Kualitas
Posisi
Fas.rmh
IMB & sertifikat HGB
PLN
PDAM
Fas -
umum
Tempat ibadah
Jalan
Pasar
Lap.olah raga
Fasilitas
Keterangan :
Sepuluh Pertanyaan yang ditanyakan pada dependency diagram diatas terdapat
beberapa alternatif jawaban. Dimana tiap jawaban nantinya akan digunakan untuk
membantu pemberian rekomendasi bagi calon pembeli rumah yang menggunakan
sistem pendukung keputusan ini. Sembilan pertanyaan dari dependency diagram
diatas di jawab oleh user, dari informasi yang berupa jawaban dari pertanyaan
nanti akan dicari rule base-nya pada tabel rule yang kemudian akan ditemukan
hasil rekomendasi.
1.3.4. Perancangan Inference Engine
Inference Engine bertugas untuk melakukan proses penelusuran penentuan
hasil rekomendasi dengan metode pengambilan keputusan yang telah digunakan.
Informasi yang berupa jawaban dari user akan ditanggapi yang kemudian akan
dicari hasil rekomendasi .
Pembuatan inference engine didasarkan pada beberapa sifat dasar dari suatu
sistem pakar, salah satu sifatnya adalah mengesampingkan objek yang salah satu
dari gejalanya tidak terpenuhi. Teknik representasi dibuat agar dapat membentuk
suatu rule base dengan relasi AND yang menghubungkan setiap gejala yang ada,
teknik pengambilan keputusan pada sistem pakar ini adalah Forward Chaining
(Penalaran maju).
Forward chaining merupakan proses yang memberikan penalaran
(reasoning) dari sekumpulan data/ fakta menuju kesimpulan (goal). Dalam metode
forward chaining motor inferensi melacak pangkalan pengetahuan yang ada dalam
kaidah IF yang sesuai dengan fakta awal.
Proses yang dilakukan oleh inference engine dapat digambarkan melalui
pohon keputusan. Dengan adanya pohon keputusan maka proses penemuan suatu
rekomendasi dapat digambarkan atau ditunjukkan, yaitu dengan menggunakan
metode Forward chaining.
1.3.5. Rule set akhir
Dalam uraian rule set akhir ini akan diuraikan beberapa rule base dan
untuk rule base lainnya disertakan dalam lampiran. Dimana rule base tersebut
berbentuk tabel.
Rule 1
IF bentuk = rumah AND kesesuaian = level2.1 AND fasilitas = level3.1
AND sist_bayar = tunai AND bank = BTN
Then Perum = tidak ada
Rule 2
IF bentuk = rumah AND kesesuaian = level2.1 AND fasilitas = level3.1
AND sist_bayar = tunai AND bank = lain-lain
Then Perum = tidak ada
Rule 3
IF bentuk = rumah AND kesesuaian = level2.1 AND fasilitas = level3.1
AND sist_bayar = kredit 5 th AND bank = BTN
Then Perum = tidak ada
Rule 4
IF bentuk = rumah AND kesesuaian = level2.1 AND fasilitas = level3.1
AND sist_bayar = kredit 5 th AND bank = lain-lain
Then Perum = tidak ada
Rule 5
IF bentuk = rumah AND kesesuaian = level2.1AND fasilitas = level3.1
AND sist_bayar = kredit 10 th AND bank = BTN
Then Perum = tidak ada
Pada kesesuain telah dilakukan pembagian level, kesesuain merupakan hasil dari
inputan kualitas dan posisi dimana kualitas diperoleh dari inputan dana dan tipe
sedangkan posisi diperoleh dari inputan lokasi dan jangkauan. Pada fasilitas juga
telah dilakukan pembagian level, dimana fasilitas diperoleh dari inputan fasilitas
umum dan fasilitas rumah. Berikut ini tabel pembagian level untuk pemberian
rekomendasi pembelian rumah.
Tabel Keputusan untuk Rule set final (rule set 1)
Jumlah Rule
Kondisi : Bentuk rumah ( rumah, kavling ) = 2
Kesesuaian ( sesuai, tidak sesuai ) = 2
Fasilitas ( minimum, standart, lebih dr standart ) = 2
Sistem bayar ( tunai, krd 5 th, krd 10 th, krd 15 th ) = 4
Bank ( BTN/ Bank Mandiri, lain-lain ) = 2
Row = 2 * 2 * 2 * 4 * 2 = 64
Tabel 3.1 Tabel rule set level 1
Rule Bentuk Kesesu-ain Fas Sist-Bayar Bank Rekomendasi
1 Rmh Sesuai Min Tunai BTN Ada
2 Rmh Sesuai Min Tunai Lain Ada
3 Rmh Sesuai Min 5 th BTN Ada
4 Rmh Sesuai Min 5 th Lain Ada
5 Rmh Sesuai Min 10 th BTN Ada
6 Rmh Sesuai Min 10 th Lain Ada
7 Rmh Sesuai Min 15 th BTN Ada
8 Rmh Sesuai Min 15 th Lain Ada
9 Rmh Sesuai Stan Tunai BTN Ada
Tabel Keputusan Rule Set 2
Jumlah Rule
Kondisi : Kualitas ( Baik, Kurang baik ) = 2
Posisi ( Strategis, Cukup strategis) = 2
Rows = 2 * 2 = 4
Tabel 3.2 Tabel rule set level 2
R
ule
Kualitas Posisi Kesesuaian
1 Baik Strategis Sesuai
2 Baik Cukup Sesuai
4 Kurang Strategis Tdk sesuai
5 Kurang Cukup Tdk sesuai
Tabel Keputusan untuk rule set 3
Jumlah Rule
Kondisi : Fas_rmh ( IMB&sert.HGB, Listrik, air) = 3
Fas_um ( temp.Ibadah, jalan, pasar, lap OR ) = 4
Rows = 3 * 4 = 12
Tabel 3.3 Tabel rule set untuk lavel 3
Rul
e
Fas_rmh Fas_um Fasilitas
1 IMB&HG
B
Temp.ibada
h
Minimum
2 IMB&HG
B
Jalan Minimum
3 IMB&HG
B
Pasar Minimum
Tabel Keputusan untuk Rule Set 4
Jumlah Rule
Kondisi : Dana (30–40, 41-50, 51-60, 61-70, 71-80, 81-90, =17
91-100, 101-125, 126-150, 151-175, 176-
200, 201-225, 226-250, 251-275, 276-300,
> 300 )
Tipe ( RSS, RS_Kecil, RS_besar, R_menengah, =5
R_mewah )
Rows = 17 * 5 = 85
Tabel 3.4 Tabel rule set untuk level 4
R
ule
Dana Tipe Kualitas
1 <30 RSS Kurang
2 <30 RS_K Kurang
3 <30 RS_B Kurang
4 <30 R_men Kurang
5 <30 R_mewah Kurang
6 30-40 RSS Baik
7 30-40 RS_K Kurang
8 30-40 RS_B Kurang
9 30-40 R_men Kurang
10 30-40 R_mewah Kurang
11 41-50 RSS Baik
12 41-50 RS_K Baik
13 41-50 RS_B Kurang
14 41-50 R_men Kurang
15 41-50 R_mewah Kurang
Tabel Keputusan untuk Rule Set 5
Jumlah Rule
Kondisi : Lokasi ( Timur, barat utara, selatan ) =4
Jangkauan ( Dkt jln besar, dkt pasar, dkt RS, mudah =4
Di jangkau )
Rows = 4 * 4 =16
Tabel 3.5 Tabel rule set untuk level 5
Rul
e
Lokasi Jangkauan Posisi
1 Timur Dkt jln besar Strategis
2 Timur Dkt pasar Cukup
3 Timur Dkt RS Cukup
4 Timur Terjangkau Strategis
5 Barat Dkt jln besar Strategis
6 Barat Dkt pasar Cukup
7 Barat Dkt RS Cukup
8 Barat Terjangkau Strategis
9 Utar Dkt jln besar Strategis
10 Utara Dkt pasar Cukup
Keterangan :
- Level 1 akan menjadi bahan acuan untuk rekomendasi yang berasal dari
beberapa level dibawahnya yang juga menjadi acuan untuk pemberian
rekomendasi pembelian rumah. Pada level 1 ini terdiri dari Bentuk rumah,
kesesuaian yang berasal dari gabungan antara kualitas dan posisi, fasilitas
merupakan hasil gabungan dari fas_rmh dan fas_umum, sistem
pembayaran, dan juga bank.
- Level 2 merupakan penjelasan dari kesesuaian dimana kesesuaian itu
merupakan hasil dari kualitas yang dijelaskan pada level 3 dan juga posisi
yang dijelaskan pada level 4. Kualitas merupakan hasil perpaduan dari
dana dan tipe rumah, kualitas terdiri dari Baik dan Kurang baik.
Sedangkan posisi merupakan hasil perpauan dari Lokasi dan Jangkauan ,
dimana yang menjadi hail kesimpulan dari lokasi dan jangkauan itu adalah
Strategis dan Cukup strategis.
- Level 3 adalah penjelasan dari perpaduan antara dana dan tipe rumah yang
akan Kualitas yang mempengaruhi dalam pengambilan keputusan pada
level 2. dana dan tipe merupakan pilihan (option). Dana berjumlah 17 item
sedangkan tipe berjumlah 5 item sehingga jumlah rule yang dihasilkan
adalah 17 x 5 = 85 rule.
- Level 4 merupakan penjelasan dari Lokasi dan jangkauan. Dimana lokasi
merupakan option sedangkan jangkauan merupakan check box sehingga
user dapat memilih jawaban lebih dari 1. Jumlah option lokasi adalah 4
sedangkan untuk jangkauan diperkirakan ada 31 kombinasi sehingga
diperkirakan akan mendapatkan 124 rule.
- Level 5 merupakan proses dari fasilitas dimana fasilitas ini dipengaruhi
oleh fas_rmh dan fas_umum dan kedua-duanya adalah check box yang
dapat dipilih lebih dari 1 jawaban.
1.3.6. Perancangan struktur database
Perancangan struktur database memuat tabel-tabel yang terlibat dalam
sistem. Berikut ini akan diuraikan masing-masing tabel yang terlibat dalam Sistem
Pendukung Keputusan Berbasis Aturan Untuk Pembelian Rumah Surabaya :
1. Tabel Pengembang
Tabel ini berisi data pengembang yang menjadi anggota dari DPD REI
JATIM
Tabel 3.6. Struktur Tabel Pengembang
Field Key Type Panjang Keterangan
NPAG PK Text 8 Nomer Pokok Anggota
Nama Text 30 Nama Pengembang
Alamat Text 50 Alamat Pengembang
Kota Text 15 Kota kantor pengembang
NoTelp Text 30 Nomer telpon pengembang
NoFAx Text 15 Nomer fax pengembang
2. Tabel Fasilitas
Tabel fasilitas berisi data fasilitas dari perumahan yang dibangun oleh
masing-masing pengembang.
Tabel 3.7. Struktur Tabel Fasilitas
Field Key Type Panjang Keterangan
KDFas PK Text 5 Kode Fasilitas
KDPerum Text 5 Kode Perumahan
Nama_f Text 30 Nama fasilitas
3. Tabel Type Rumah
Tabel Type Rumah berisi data mengenai type rumah beserta spesifikasi
rumah dari setiap rumah yang dibangunoleh masing-masing pengembang.
Tabel 3.8. Struktur Tabel Type Rumah
Field Key Type Panjang Keterangan
IDType PK Text 5 Kode type rumah
Nama_t Text 50 Nama type rumah
Pondasi Text 50 Pondasi rumah
Carport Text 50 Car Port rumah
Dinding Text 50 Dinding rumah
Atap Text 50 Atap rumah
Rangka atap Text 50 Rangka atap rumah
Plafon Text 50 Plafon rumah
Daun Pintu Text 50 Daun pintu rumah
Jendela Text 50 Jendela rumah
Kusen Text 50 Kusen rumah
FinishingDinding Text 50 Finishing dinding rmh
Pagar pintu Text 50 Pagar pintu rumah
Lantai Rumah Text 50 Lantai rumah
Listrik Text 50 Listrik rumah
Air bersih Text 50 Air bersih rumah
KMWC Text 50 KM/WC rumah
Closed Text 50 Closed rumah
4. Tabel Perumahan
Tabel perumahan berisi data perumahan dari masing-masing anggota DPD
REI JATIM
Tabel 3.9. Struktur Tabel Perumahan
Field Key Type Panjang Keterangan
KDPerum PK Text 5 Kode perumahan
NPAG FK Text 8 Nomer Pokok Anggota
Nama_prm Text 30 Nama perumahan
Lokasi Text 30 Lokasi perumahan
Kecamatan Text 30 Kecamatan
Jumlah Text 50 Jumlah unit
Ket Memo Keterangan
5. Tabel Kavling
Tabel kavling berisi data kavling dari tiap kavling dalam suatu perumahan.
Tabel 3.10. Struktur Tabel Kavling
Field Key Type Panjang Keterangan
IDKav PK Text 6 Id kavling
IDType FK Text 5 Id type rumah
KDPerum FK Text 5 Kode perumahan
Harga Number 10,2 Harga kavling
Status Text 50 Status kavling
Pemby Text 10 Cara pembayaran
KdBank Fk Text 5 Kode Bank
Luas1 Number Double Luas kavling
Luas2 Number Double Luas bangunan
Nama_file Text 10 Path_ok
6. Tabel Guestbook
Tabel Guestbook berisi data pengguna yang pernah mengunjungi web site
ini.
Tabel 3.11. Struktur Tabel Guestbook
Field Key Type Panjang Keterangan
Nama Text 30 Nama pengunjung
Email Text 30 Alamat e-mail pengunjung
Komentar Memo Komentar
7. Tabel Pass
Tabel ini digunakan untuk menyimpan data-data user.
Tabel 3.12. Struktur Tabel User
Field Key Type Panjang Keterangan
NoId Pk Text 10 No Identita user
Password Text 10 Password user
Typepass Yes/No Otoritas user
8. Tabel Bank
Tabel ini berisi data nama bank yang ditunjuk sebagai tempat pembayaran
pembelian rumah.
Tabel 3.13. Struktur Tabel Bank
Field Key Type Panjang Keterangan
KdBank PK Text 5 Kode Bank
Nama Text 30 Nama Bank
9. Tabel t_question
Tabel ini berisi data pertanyaan dari proses sistem pakar rekomendasi
pembelian rumah.
Tabel 3.14. Struktur Tabel t_question
Field Key Type Panjang Keterangan
Id PK Number Long int Nomer id
Question Text 250 Pertanyaan
Keterangan Text 250 Keterangan
Answer_type Number Byte Tipe
View Y/N Status
10. Tabel t_answer
Tabel ini berisi data jawaban dari pertanyaan sistem pakar rekomendasi
pembelian rumah.
Tabel 3.15. Struktur Tabel t_answer
Field Key Type Panjang Keterangan
Id PK Number Long int Nomer id
Question _id FK Number Long int Id pertanyaan
Answer Text 250 Jawaban
Keterangan Text 250 Keterangan
11. Tabel t_masterRule
Tabel ini berisi tentang rule yang digunakan dalam sistem pakar rekomendasi
pembelian rumah.
Tabel 3.16. Struktur Tabel t_masterRule
Field Key Type Panjang Keterangan
No_rule PK Number Long int Nomer rule
Par_Konklusi Text 10 Next, End
Id_question FK Number Long int Id pertanyaan
Operator Text 2 =, < >
Id_answer FK Number Long int Id jawaban
Kd_Perum FK Text 5 Kode perum
12. Tabel t_detailRule
Tabel ini berisi detail rule yang digunakan dalam sistem pakar rekomendasi
pembelian rumah
Tabel 3.17. Struktur Tabel t_detailRule
Field Key Type Panjang Keterangan
No_premis PK Autonumber Long int Premis
No_rule FK Number Long int Nomer rule
Id_question FK Number Long int Id pertanyaan
Operator Text 2 =, < >
Id_answer FK Number Long int Id jawaban
13. Tabel t_kbs
Tabel ini berisi knowledge base system dalam sistem pakar rekomendasi
pembelian rumah
Tabel 3.18. Struktur Tabel t_kbs
Field Key Type Panjang Keterangan
Id PK Number Long int Id kbs
No_rule FK Number Long int Nomer rule
1.3.7. Perancangan user interface
User interface yang dikembangkan disesuaikan dengan kebutuhan end user
atau pemakai sistem pakar karena merupakan media komunikasi antara sistem
dengan calon pembeli rumah. Dalam hal ini adalah calon pembeli rumah, karena
yang dibutuhkan sebuah informasi atau hasil rekomendasi sehingga bentuk
interfacenya harus mudah dimengerti dan digunakan oleh pemakai.
1.3.7.1. Rancangan Input
A. Form Pengembang
Gambar 3.5. Form Pengembang
Pengembang
Nomer Pokok Anggota :
Nama Pengembang :
Alamat Pengembang :
Kota :
Nomer Telpon :
Nomer Fax :
Insert Update Delete
B. Form Fasilitas
Gambar 3.6. Form Fasilitas
C. Form Perumahan
Fasilitas
Kode Perumahan :
Nama Perumahan : Kode Fasilitas :
Nama Fasilitas :
Insert Update Delete
Data Perumahan
Nomer Pokok Anggota :
Kode Perumahan :
Nama Perumahan :
Lokasi :
Kecamatan :
Jumlah Kavling : Keterangan :
Insert Update Delete
Gambar 3.7. Form Perumahan
D. Form Tipe Rumah
Gambar 3.8 Form Tipe Rumah
E. Input untuk Quistioner
Type Rumah
Id Type Rumah :
Nama Type Rumah :
Spesifikasi :
Pondasi Kusen
Carport Finishing dinding
Dinding Pagar dan Pintu Atap Lantai Rumah
Rangka Atap Listrik
Plafon Air Bersih
Daun Pintu KM / WC
Jendela Closed
Delete Update Delete
rekomendasi pembelian rumah
pilihlah bentuk tempat tinggal yang diinginkan :
rumah
kavling
Back
Gambar 3.9. Rancangan input untuk pemilihan bentuk tempat tinggal
quistioner untuk membantu rekomendasi pembelian rumah
silakan masukkan data-data anda :
1. besar dana yang disediakan :
2. Tipe yang diinginkan :
3. dimana letak/lokasi yang diinginkan :
4. keterjangkauan lokasi perumahan yang diinginkan :
dekat jalan besar
dekat pasar
dekat rs
mudah dijangkau (ang_kota)
5. fasilitas rumah yang diharapkan ada pada perumahan :
imb & sertifikat hbs
pln
pdam
6.fasilitas umum diharapkan ada pada perumahan :
tempat ibadah
jalan
pasar
lapangan
7. sistem pembayaran yang diinginkan :
tunai
kredit 5 tahun
kredit 10 tahun
kredit 15 tahun
8. bank yang diinginkan untuk melakukan pembayaran perumahan :
btn (bank mandiri)
lain-lain
proses
klik di sini untuk halaman panduan pengisian quistioner.
home Gambar 3.10. Rancangan input questioner
1.3.7.1 Rancangan Output
A. Output hasil pengisian Questioner.
Gambar 3.11. Rancangan Output untuk bentuk rumah
Rancangan output ini akan menampilkan data dari jawaban pertanyaan
yang telah diinputkan oleh konsumen beserta rekomendasi perumahan yang sesuai
dengan criteria yang diinginkan. Rekomendasi dapat memberikan lebih dari satu
alternatif pilihan jawaban.
Gambar 3.12. Rancangan output berupa peta untuk bentuk rumah
Output dari rekomendasi juga dapat berupa spesifikasi perumahan dan
peta lokasi perumahan yang ditampilkan secara sederhana.
1.3.8. Arsitektur Program
Arsitektur program merupakan gambaran tentang cara kerja program pada
model sistem pakar tentang pembelian rumah berbasis aturan.
1. User Interface
<tr>
<td class="f2 ug">Aplikasi Expert System yang akan membantu anda
memutuskan pembelian rumah yang akan anda lakukan.
</td>
<td> </td>
<td width="200" class="f2">
Pencarian Data rumah :<br>
<input type="text" class="txt" name="txtCari" maxlength="100"
size="15">
<input type="submit" class="cmdflat" name="cmdSubmit" value=":
Cari :">
</td>
</tr>
</table><br><br>
<form method=post action="es_pro.asp" name="frm">
<table cellpadding=5 cellspacing=0>
<tr>
<td width="30" class="f3 fb" align=center>No</td>
<td class="f3 fb">Pertanyaan</td>
<td class="f3 fb">Jawaban</td>
</tr>
<tr>
<td colspan=3 align="right">
<INPUT type="submit" class="cmdflat" value=":: Proses ::"
name="cmdSubmit" style="width:180px"></td>
</tr>
</table>
2. Inference engine
'Menjalankan proses expert system, inference
function Expert()
id = IdMaks
sSQL = "SELECT count(id) AS jml FROM t_log WHERE id=" & id
set rsJmlLog = conn.execute(sSQL)
if not rsJmlLog.EOF then
if isNull(rsJmlLog("jml")) then i = 0 else i = cDbl(rsJmlLog("jml"))
else
i = 0
end if
rsJmlLog.close
set rsJmlLog = nothing
akhir = false
jmlLoop = 1
sSQL = "SELECT * FROM t_masterRule ORDER BY no_rule"
set rsMaster = conn.execute(sSQL)
do while not akhir=true
rsMaster.movefirst
do while not rsMaster.EOF
if cekKbs(cInt(rsMaster("no_rule"))) = false then
if ruleCocok(id,rsMaster("no_rule")) =true then
'Masukkan data fakta baru ke t_log
sSQL = "INSERT INTO t_log(id,usn,id_question,id_answer) " & _
"VALUES(" & Id & ",'" & session("usn") & "'," &
rsMaster("id_question") & "," & rsMaster("id_answer") & ")"
conn.execute(sSQL)
'Nambah kedalam kbs
addArrKBS rsMaster("no_rule")
Response.Write "fakta=rule(" & rsMaster("no_rule") & ") Cocok <br>"
tampilArr
if rsMaster("par_konklusi") = "end" then
akhir=true
Expert = rsMaster("kd_perum")
rsMaster.close
set rsMaster = nothing
exit do
end if
end if
end if
rsMaster.movenext
loop
'Jika Loop sudah sebanyak fakta maka data tidak ketemu
if jmlLoop = 5 then
Expert = "0"
akhir = true
else
jmlLoop = jmlLoop + 1
end if
loop
end function
%>
3. Knowledge base
'=========== FUNCTION BERHUBUNGAN DENGAN KBS =================
function tampilArr()
for i = 0 to UBound(ArrKBS)
response.write ArrKBS(i) & " ** "
next
response.write "<br>"
end Function
function addArrKBS(no_rule)
sSQL = "INSERT INTO t_kbs(id,no_rule) VALUES(" & IdMaks & "," & no_rule & ")"
conn.execute sSQL
for i = 0 to UBound(arrKBS)
if arrKBS(i) = 0 then exit for
next
arrKBS(i) = cInt(no_rule)
end function
function cekKBS(no_rule)
cekKBS = false
no_rule = cInt(no_rule)
for i = 0 to UBound(ArrKBS)
if ArrKBS(i) = no_rule then
cekKBS=true
exit for
end if
next
end function