ldquoSISTEM PAKAR UNTUK MENDIAGNOSA

GANGGUAN PENCERNAAN MANUSIA

DENGAN MENGGUNAKAN METODE

FORWARD CHAINING PADA TELPON

SELULER BERBASIS ANDROIDrdquo

Very Kurniawan (0910651236)

Very_1236yahoocom

Jurusan Teknik InformatikaUniversitas

Muhammadiyah Jember

ABSTRAK

Organ pencernaan merupakan sistem

yang memproses mengubah makanan dan

menyerap sari makanan yang berupa nutrisi-nutrisi

yang dibutuhkan oleh tubuh Jika sistem

pencernaan pada manusia mengalami gangguan

maka kinerja dari organ tidak akan maksimal

sehingga akan mempengaruhi sistem pencernaan

itu sendiri Jadi sudah semestinya organ tesebut

perlu dijaga dalam kehidupan sehari-hari

Sistem pakar merupakan suatu bagian

metode ilmu-ilmu artificial intelligence untuk

dibuat suatu program aplikasi diagnosa penyakit

pencernaan pada manusia yang terkomputerisasi

serta berusaha menggantikan dan menirukan proses

penalaran dari seorang ahlinya atau pakar dalam

memecahkan masalah spesifikasi yang dapat

dikatakan duplikat dari seorang pakar karena

pengetahuan ilmu tersebut tersimpan di dalam

suatu sistem database

Pada penelitian ini jenis penyakit yang

dapat dideteksi sebanyak 10 penyakit

menggunakan metode Forward Chaining dengan

memasukan gejala dari user Pengujian yang

digunakan yaitu pengujian akurasi sistem pakar

dengan data uji sebanyak 5 kasus Hasil pengujian

menunjukkan uji akurasi sebesar 60 dari 5 kasus

percobaan menggunakan metode Forward

Chaining

Kata kunci Sistem PakarForward Chaining

AndroidGangguan Pencernaan Manusia

ABSTRACT

The organs of the digestive system that

processes a change of food and absorb nutrients in

the form of nutrients needed by the body If the

human digestive system disorders of the

performance will not be maximized so that the

organ will affect the digestive system itself So it is

appropriate organ proficiency level needs to be

maintained in everyday life

An expert system is a method of the sciences

artificial intelligence made an application program

for the diagnosis of digestive disorders in humans

are computerized and seek to replace and imitate

the reasoning process of an expert or experts in

solving the problem specification that can be said

to be a duplicate of an expert because the science

knowledge stored in a database system

In this study the type of disease that can be

detected as many as 10 diseases using Forward

Chaining by entering a symptom of the user The

test used is test the accuracy of the expert system

with as many as 5 cases of test data The results

show an accuracy test at 60 of the 5 cases of

experiments using Forward Chaining

Keywords Expert System Forward Chaining

Android Human Digestive Disorders

I PENDAHULUAN

11 Latar Belakang

Tubuh manusia terdiri dari banyak sistem

organ salah satunya adalah sistem organ

pencernaan Bila system pencernaan mengalami

gangguan dan tidak segera mendapat pertolongan

pertama maka akan mengakibatkan suatu masalah

yang fatal bahkan lebih membahayakan Banyak

masyarakat yang masih belum memahami gejala

dini bahkan bahaya gangguan dari pencernaan

seperti gastritis radang usus buntu diare sembelit

dan gangguan pencernaan umum lainnya yang

sering terjadi dalam berbagai kalangan masyarakat

yang ditimbulkan oleh faktor ndash faktor tertentu

Sistem pakar adalah bagian dari sebuah

kecerdasan buatan (Artifical Intelegence) yang

menggabungkan berbagai basis pengetahuan

(Knowledge Base) dengan system pemberi

kesimpulan (Inferensi) Dalam memproses gejala

yang telah ditentukan untuk mendiagnosa

gangguan pada pencernaan manusia tidak dapat

dilakukan secara sembarangan hal ini dapat

meminimalkan kesalahan yang terjadi akibat data

atau gejala tidak valid sehingga akan menimbulkan

kerancuan dalam proses mendiagnosa dari gejala

yang telah ditentukan sebelumnya sehingga

diperlukanlah sebuah metode pencarian yang dapat

digunakan dimulai dengan gejala yang ada dan

menentukan alur penelusuran untuk memperoleh

informasi atau konsultasi lebih sering disebut mesin

inferensi yang akan diajukan sehingga akan

menghasilkan sebuah diagnosa terhadap gangguan

pencernaan

12 Perumusan Masalah

Bagaimana membangun system pakar untuk

aplikasi diagnosa gangguan pencernaan pada

manusia menggunakan telpon seluler yang berbasis

Android

13 Batasan Masalah

Agar tidak menyimpang terlalu jauh dari

permasalahan yang dibahas Maka ruang lingkup

permasalahan yang akan diteliti dalam tugas akhir

ini mempunyai batasan masalah yang ditetapkan

sebagai berikut

a Mengimplementasikan layaknya seorang

pakar yang memiliki pengetahuan khusus

dalam bidangnya di atas rata-rata orang di

mana orang lain bisa secara resmi

mengandalkan pendapat pribadi

b Aplikasi ini diuji coba pada telpon seluler

berbasis OS Android dari versi 23 sampai

versi 42 dan mampu mengimplementasi

system pakar tehadap gangguan pencernaan

manusia

c Macam-macam gangguan pencernaan yang

akan dibahas adalah Gastritis Diare

Sembelit Disentri Gastroenteritis Erosi

Lambung Tukak Lambung Sindrom Iritasi

Usus Penyumbatan Usus dan Radang Usus

Buntu

14 Tujuan

Adapun tujuan yang ingin dicapai dari

penulisan tugas akhir ini adalah membuat suatu

aplikasi pakar yang dapat mendiagnosa gangguan

pencernaan manusia secara dini yang berdasarkan

gejalakeluhan yang terjadi pada user melalui

telpon seluler berbasis Android

15 Manfaat Penelitian

Dengan adanya penelitian yang telah dilakukan

maka diharapkan memberi manfaat yang

diantaranya dapat memberikan suatu alternative

dalam memberikan informasi gangguan yang

terjadi pada pencernaan pada manusia sedini

mungkin

2 METODE PENELITIAN

21 Rancangan Penelitian

Sistem Pakar telah sering dikembangkan

dengan berbagai macam fungsi serta tujuan yang

berbeda yang sesuai perkembangan teknologi yang

ada saat ini Perancangan dan pembangunan Sistem

Pakar bukan mempunyai tujuan untuk

menggantikan peran manusia atau pakar melainkan

membantu para pakar untuk menentukan sebuah

keputusan Sistem Pakar sendiri diharapkan mampu

member dampak positif yang berpondasi dari

sebuah representasi pengetahuan menggunakan

proses inferensi metode Forward Chaining dengan

mendiagnosa gangguan pencernaan pada manusia

dengan cara memasukkan beberapa fakta yang ada

sehingga dari beberapa fakta tersebut dapat

memberi kesimpulan secara signifikan bagaimana

mengatasi hal tersebut

22 Pelaksanaan Penelitian

1 Study Literatur

Study lieratur yang akan dilakukan dalam

tugas akhir meliputi beberapa hal diantara lain

1 Mempelajari eclipse IDE

2 Menerapkan rule forward chaining pada

system pakar

3 Mempelajari ilmu yang berkaitan dengan

gangguan pada pencernaan manusia

2 Pengumpulan Data

Pengumpulan data yang diperlukan untuk

tugas akhir ini didapatkan dari data-data yang ada

pada Klinik Batalyon Kesehatan Yonif 509 Kostrad

yang berkaitan dan berhubungan langsung dengan

masalah gangguan pada pencernaan sertain formasi

dari pakar yang ahli secara langsung dalam

penanganan terhadap gangguan pencernaan pada

manusia

3 Pengujian dan Analisis Data

Pengujian dan analisis data yang dilakukan

mencakup beberapa hal antara lain

Pengujian rule-rule yang digunakan

apakah telah sesuai dengan konsep pada

system pakar yang berlaku

Pengujian perangkat lunak yang telah

memasuki tahap akhir

4 Metode Wawancara

Dalam membuat system pakar ini penulis

mengumpulkan keterangan dan data serta

pengalaman dan kepahaman dari seorang dokter

Yaitu dengan cara wawancara atau tanya jawab dari

orang-orang yang telah kompeten terhadap

bidangnya guna mendapatkan lebih banyak

informasi dan penjelasan lebih detail sehingga

penulis juga memperoleh ilmu tambahan sebagai

bahan referensi

23 Perancangan dan Arsitektur Sistem

Dalam pembuatan sebuah aplikasi atau

perangkat lunak diperlukan beberapa langkah awal

untuk memungkinkan penggunaannya lebih

terorganisir Hal ini sangat penting dikarenakan

sebuah aplikasi harus memiliki suatu kejelasan

dalam hal desain sebelum dimulainya pembuatan

aplikasi tersebut Rancangan dan arsitektur dalam

aplikasi system pakar diagnosa gangguan

pencernaan pada manusia berbasis telpon seluler

android adalah sebagai berikut

Gambar 31 Perancangan dan Arsitektur Sistem

Gambar diatas adalah gambar blok diagram

keseluruhan tentang bagaimana sistem pakar

mendiagnosa masalah yang menggunakan metode

forward chaining dapat dijalankan pada telpon

seluler berbasis Android

a) User

Pada tahap ini keberadaan user sangat

diperlukan sebagai pengguna untuk

melakukan berbagai kegiatan yang telah

disediakan oleh sistem

b) Pilihan Menu

Dalam berbagai pilihan menu pada sistem

disediakan banyak pilihan kategori yang

bisa dipilih oleh user untuk melakukan

segala aktifitas pada aplikasi itu sendiri

c) Diagnosa

Pada menu ini user akan memberikan

inputan yang berupa jawaban berdasar

gejala atau keluhan yang dialami oleh user

pada saat itu sehingga sistem akan

mengolah jawaban yang telah diberikan

oleh user

d) Info Macam Penyakit

Di dalam menu ini telah disediakan

beberapa hal mengenai berbagai macam

penyakit yang secara umum paling sering

diderita oleh masyarakat umum Selain

berbagai macam penyakit menu ini

memberikan keterangan berupa

pencegahan serta pengobatan pada suatu

penyakit tertentu

e) Info Aplikasi

Menu ini memberikan keterangan

bagaimana cara menjalankan sistem yang

terdapat pada aplikasi tersebut

f) Keluar

Digunakan apabila user ingin keluar dari

aplikasi ini

24 Use Case Diagram

Use case diagram pada aplikasi ini untuk

mendiagnosa gangguan pencernaan yang

berdasarkan gejala atau keluhan user yang

berbasis android dapat dilihat pada gambart

berikut

Gambar 32 Use Case Diagram

35 Activity Diagram

Activity Diagram atau yang disebut

diagram aktifitas yang biasanya digunakan

untuk menggambarkan aliran kejadian dalam

use case system dengan bertujuan

memudahkan mengkomunikasikan secara

sederhana langkah ndash langkah dalam aliran

kejadian Activity terkadang tidak perlu

dibuat untuk setiap aliran kejadian tapi akan

sangat berguna untuk aliran kejadian secara

kompleks

bar 33 Activity Diagram Diagnosa

Gambar 33 Activity Diagram Diagnosa

Gambar 34 Activity Diagram Info Macam

Penyakit

Gambar 35 Activity Diagram Info Aplikasi

II HASIL DAN PEMBAHASAN

Pada pembangunan suatu sistem aplikasi

yang tergolong masih baru maka diperlukan

beberapa hal yang penting dalam bentuk

penyesuaiannya salah satunya yaitu analisis atau

pengujian aplikasi tersebut yang dapat digunakan

untuk menentukan seberapa baik kinerja dari

aplikasi yang telah dibuat saat dijalankan atau

digunakan Sehingga akan meminimalisir segala

bentuk kesalahan ketika aplikasi sedang dijalankan

41 Pengujian Aplikasi

Pada bagian ini akan dijelaskan tentang

pengujian aplikasi dan alat-alat yang digunakan

sebagai penunjang agar dapat memastikan fungsi

maksimal dari aplikasi tersebut

411 Metode uji coba

a Distribusi file apk (Installer) ke masing ndash

masing handphone melalui USB

b Installer ke handphone

c Uji coba menjawab pertanyaan dari sistem

untuk mendiagnosa gangguan pencernaan

berdasarkan keluhan serta gejala dari user

412 Pelaksanaan uji coba

Pada bagian sub-bab ini akan dijelaskan

mengenai beberapa step-by-step tentang

pelaksanaan skenario uji coba untuk membuktikan

kelayakan aplikasi tersebut yang disertakan gambar

tentang kejadian-kejadian yang sedang berlangsung

pada handphone

c) Pengujian System

1) Data Uji Coba

Data yang digunakan adalah data

penyakit yang diderita oleh beberapa

pasien yang didapatkan dari medical

record selama beberapa tahun terakhir

sesuai data yang diperlukan dari

Puskesmas Sumbermalang Kab Situbondo

serta referensi dari buku tentang penyakit

pencernaan

2) Perbandingan Diagnosis Real Dengan

Diagnosis System

Ujicoba ini dilakukan dengan inputan

yang didapatkan dari kasus untuk

mendapatkan hasil diagnosis kemudian

membandingkan keluaran dari aplikasi

dengan hasil diagnosis dokter Pengujian

yang dilakukan diambil nilai yang

tertinggi Salah satu kasus yang akan diuji-

cobakan penderita dengan keluhan antara

lain kram perut demam tinggi diare

disertai darah tingkay rasa kecemasan

lebih meningkat pada sebelumnya

frekuensi napas lt 20menit tekanan

darah rendahhipotensi nadi gt 90mnt

Hasil diagnosis dari dokter adalah

penyakit Usus Buntu acute inflamatory

diarrhea serta syok hipovolemik Kedua

penyakit hasil diagnosis dokter terdeteksi

yaitu disentri basiler serta disentri amoeba

tetapi tidak tampil karena penyakit

tersebut bukan bagian penyakit yang

berpresentase tinggi

3) Perbandingan Diagnosis Forward Dan

Backward Chaining

Uji coba ini dilakukan dengan

memasukkan beberapa kemungkinan

inputan untuk mendapatkan hasil

diagnosis kemudian dilanjutkan ke

konsultasi Kemungkinan inputan ini

tidak sesuai dengan situasi di dunia nyata

Pada ujicoba ini aplikasi di set untuk

menampilkan penyakit yang tingkat

prosentase gejalanya tinggi skenario yang

diujikan antara lain inputan tepat dan

lengkap pada diagnosis kemudian

dibandingkan dengan dilanjutkan proses

konsultasinya inputan tepat tapi tidak

lengkap inputan gejala lebih dari satu

penyakit Pada skenario pertama ujicoba

dilakukan dengan pemberian inputan

dengan cara menjawab pertanyaan pada

sistem yang sifatnya tepat dan lengkap

yaitu semua gejala untuk penyakit

tersebut Gejala yang diinputkan adalah

semua gejala untuk penyakit Sindrom

Usus Buntu terdapat 5 gejala berdasarkan

MR yaitu Demam Bengkak pada perut

Mual dan Muntah Diare Nyeri pada Perut

kanan Bawah Sembelit dan tidak dapat

Kentut Maka hasil diagnosis yang

didapatkan dari ujicoba ini juga benar

yaitu terdeteksinya Usus Buntu dengan

tingkat prosentase gejala tertinggi yaitu

60 Sebenarnya untuk inputan yang

sudah tepat dan lengkap untuk penyakit

tertentu bisa saja dalam diagnosis muncul

penyakit lain namun dengan tingkat

prosentase gejala yang rendah atau

mempunyai nilai presentasi tidak tinggi

Hasil Kemudian skenario kedua ujicoba

dengan melanjutkan ke konsultasi maka

akan ditampilkan gejala-gejala lain yang

berdasarkan data pakar dan referensi Kita

mencoba inputkan semua gejala maka

tetap terdeteksi penyakit Sindrom Iritasi

Usus karena hanya satu penyakit hasil

dari proses diagnosis

4) Pengujian Akurasi

Pengujian akurasi dilakukan untuk

mengetahui performa dari sistem pakar

untuk memberikan hasil diagnosa

kesimpulan penyakit pada pencernaan

yang diderita oleh manusia Data yang

diuji berjumlah 5 sampel data analisa

pakar Hasil rekomendasi yang diperoleh

dari perhitungan di sistem pakar

dicocokan dengan hasil analisa dari

pakar Hasil pengujian akurasi sistem

pakar dari 5 sampel yang telah diuji

ditunjukkan pada Tabel

Berdasarkan tabel pengujian diatas dilakukan

pengujian akurasi dengan 5 sample data

menghasilkan nilai akurasi sesuai perhitungan

berikut

Jika dihitung probabilitasnya akan diperoleh

Nilai Akurasi = = 60

Nilai Tidak Akurat = = 40

Jadi dapat disimpulkan bahwa akurasi

sistem pakar berdasarkan 5 data diuji adalah 60

yang menunjukkan bahwa sistem pakar ini

berfungsi dengan lumayan baik sesuai dengan

diagnosa pakar Ketidak akurasian sistem pakar

adalah 40 yang disebabkan karena beberapa

kemungkinan yang diantara lain kesalahan dalam

pemberian nilai kepercayaan gejala untuk setiap

penyakit kesalahan menerapkan perhitungan

metode atau kesalahan memasukkan informasi

gejala di setiap penyakit

IV KESIMPULAN DAN SARAN

41 Kesimpulan

Dari hasil penelitian analisis perancangan

sistem pembuatan program hingga percobaan

aplikasi tersebut maka penulis menyimpulkan

sebagai berikut

1) Metode Forward Chaining untuk mendiagnosa

gangguan pencernaan manusia berbasis

Android ini telah berhasil diimplementasikan

di Puskesmas Kecamatan Sumber Malang

Kabupaten Situbondo

2) Dari uji sistem sebenarnya diperoleh

persentase sebanyak 60 menggunakan

metode Forward Chaining dengan data sample

uji sebanyak 5 data

42 Saran

Untuk pengembangan program yang

dibuat pada penelitian ini terdapat beberapa saran

dari penulis yang memungkinkan aplikasi tersebut

lebih efektif dan komplit Beberapa saran dari

penulis adalah sebagai berikut

1 Penambahan informasi mengenai penyakit

dalam lainnya

2 Pembuatan fitur dan design pada aplikasi

yang lebih bervariasi

DAFTAR PUSTAKA

Arhami Muhammad (2004) Konsep Dasar Sistem

Pakar Yogyakarta

Brunner dan Suddarth 2001 Keperawatan

Medikal Bedah Edisi 8 Volume 2 Penerbit Buku

Kedokteran EGCJakarta

Durkin J (1994) Expert System Design and

Development Prentice Hall International Edition

Inc London

Kusrini2006 Sistem Pakar Teori dan

AplikasiYogyakarta Andi Offset Yogyakarta

Kusumadewi Sri(2003) Artifical Intelligence (

Teknik dan Aplikasinya)Graha Ilmu Yogyakarta

Sasmito(2010) Aplikasi Sistem Pakar Untuk

Simulasi Diagnosa Hama dan Penyakit Tanaman

Bawang Merah dan Cabai Menggunakan Forward

Chaining dan Pendekatan Berbasis Aturan (on-

line

eprintsundipacid264701ginajar_wiro_msipdf

diakses 4 Februari 2013)

Smeltzer Suzanne C(2001)Buku Ajar

Keperawatan Medikal Bedah (Brunner amp

Suddath)EGCJakarta

Winter HGriffith (1994) Buku Pintar Kesehatan

796 Gejala 520 Penyakit 160 PengobatanArcan

Jakarta

httpsmacam-gangguan-atau-penyakit-pada-

manusiahtml(on-line diakses pada 10 Januari

2013)

httpubayaacidubayaarticles_detail7Andrid-

Sistem-Operasi-pada-Smartphonehtml (on-line

diakses 15 Januari 2013)

meminimalkan kesalahan yang terjadi akibat data

atau gejala tidak valid sehingga akan menimbulkan

kerancuan dalam proses mendiagnosa dari gejala

yang telah ditentukan sebelumnya sehingga

diperlukanlah sebuah metode pencarian yang dapat

digunakan dimulai dengan gejala yang ada dan

menentukan alur penelusuran untuk memperoleh

informasi atau konsultasi lebih sering disebut mesin

inferensi yang akan diajukan sehingga akan

menghasilkan sebuah diagnosa terhadap gangguan

pencernaan

12 Perumusan Masalah

Bagaimana membangun system pakar untuk

aplikasi diagnosa gangguan pencernaan pada

manusia menggunakan telpon seluler yang berbasis

Android

13 Batasan Masalah

Agar tidak menyimpang terlalu jauh dari

permasalahan yang dibahas Maka ruang lingkup

permasalahan yang akan diteliti dalam tugas akhir

ini mempunyai batasan masalah yang ditetapkan

sebagai berikut

a Mengimplementasikan layaknya seorang

pakar yang memiliki pengetahuan khusus

dalam bidangnya di atas rata-rata orang di

mana orang lain bisa secara resmi

mengandalkan pendapat pribadi

b Aplikasi ini diuji coba pada telpon seluler

berbasis OS Android dari versi 23 sampai

versi 42 dan mampu mengimplementasi

system pakar tehadap gangguan pencernaan

manusia

c Macam-macam gangguan pencernaan yang

akan dibahas adalah Gastritis Diare

Sembelit Disentri Gastroenteritis Erosi

Lambung Tukak Lambung Sindrom Iritasi

Usus Penyumbatan Usus dan Radang Usus

Buntu

14 Tujuan

Adapun tujuan yang ingin dicapai dari

penulisan tugas akhir ini adalah membuat suatu

aplikasi pakar yang dapat mendiagnosa gangguan

pencernaan manusia secara dini yang berdasarkan

gejalakeluhan yang terjadi pada user melalui

telpon seluler berbasis Android

15 Manfaat Penelitian

Dengan adanya penelitian yang telah dilakukan

maka diharapkan memberi manfaat yang

diantaranya dapat memberikan suatu alternative

dalam memberikan informasi gangguan yang

terjadi pada pencernaan pada manusia sedini

mungkin

2 METODE PENELITIAN

21 Rancangan Penelitian

Sistem Pakar telah sering dikembangkan

dengan berbagai macam fungsi serta tujuan yang

berbeda yang sesuai perkembangan teknologi yang

ada saat ini Perancangan dan pembangunan Sistem

Pakar bukan mempunyai tujuan untuk

menggantikan peran manusia atau pakar melainkan

membantu para pakar untuk menentukan sebuah

keputusan Sistem Pakar sendiri diharapkan mampu

member dampak positif yang berpondasi dari

sebuah representasi pengetahuan menggunakan

proses inferensi metode Forward Chaining dengan

mendiagnosa gangguan pencernaan pada manusia

dengan cara memasukkan beberapa fakta yang ada

sehingga dari beberapa fakta tersebut dapat

memberi kesimpulan secara signifikan bagaimana

mengatasi hal tersebut

22 Pelaksanaan Penelitian

1 Study Literatur

Study lieratur yang akan dilakukan dalam

tugas akhir meliputi beberapa hal diantara lain

1 Mempelajari eclipse IDE

2 Menerapkan rule forward chaining pada

system pakar

3 Mempelajari ilmu yang berkaitan dengan

gangguan pada pencernaan manusia

2 Pengumpulan Data

Pengumpulan data yang diperlukan untuk

tugas akhir ini didapatkan dari data-data yang ada

pada Klinik Batalyon Kesehatan Yonif 509 Kostrad

yang berkaitan dan berhubungan langsung dengan

masalah gangguan pada pencernaan sertain formasi

dari pakar yang ahli secara langsung dalam

penanganan terhadap gangguan pencernaan pada

manusia

3 Pengujian dan Analisis Data

Pengujian dan analisis data yang dilakukan

mencakup beberapa hal antara lain

Pengujian rule-rule yang digunakan

apakah telah sesuai dengan konsep pada

system pakar yang berlaku

Pengujian perangkat lunak yang telah

memasuki tahap akhir

4 Metode Wawancara

Dalam membuat system pakar ini penulis

mengumpulkan keterangan dan data serta

pengalaman dan kepahaman dari seorang dokter

Yaitu dengan cara wawancara atau tanya jawab dari

orang-orang yang telah kompeten terhadap

bidangnya guna mendapatkan lebih banyak

informasi dan penjelasan lebih detail sehingga

penulis juga memperoleh ilmu tambahan sebagai

bahan referensi

23 Perancangan dan Arsitektur Sistem

Dalam pembuatan sebuah aplikasi atau

perangkat lunak diperlukan beberapa langkah awal

untuk memungkinkan penggunaannya lebih

terorganisir Hal ini sangat penting dikarenakan

sebuah aplikasi harus memiliki suatu kejelasan

dalam hal desain sebelum dimulainya pembuatan

aplikasi tersebut Rancangan dan arsitektur dalam

aplikasi system pakar diagnosa gangguan

pencernaan pada manusia berbasis telpon seluler

android adalah sebagai berikut

Gambar 31 Perancangan dan Arsitektur Sistem

Gambar diatas adalah gambar blok diagram

keseluruhan tentang bagaimana sistem pakar

mendiagnosa masalah yang menggunakan metode

forward chaining dapat dijalankan pada telpon

seluler berbasis Android

a) User

Pada tahap ini keberadaan user sangat

diperlukan sebagai pengguna untuk

melakukan berbagai kegiatan yang telah

disediakan oleh sistem

b) Pilihan Menu

Dalam berbagai pilihan menu pada sistem

disediakan banyak pilihan kategori yang

bisa dipilih oleh user untuk melakukan

segala aktifitas pada aplikasi itu sendiri

c) Diagnosa

Pada menu ini user akan memberikan

inputan yang berupa jawaban berdasar

gejala atau keluhan yang dialami oleh user

pada saat itu sehingga sistem akan

mengolah jawaban yang telah diberikan

oleh user

d) Info Macam Penyakit

Di dalam menu ini telah disediakan

beberapa hal mengenai berbagai macam

penyakit yang secara umum paling sering

diderita oleh masyarakat umum Selain

berbagai macam penyakit menu ini

memberikan keterangan berupa

pencegahan serta pengobatan pada suatu

penyakit tertentu

e) Info Aplikasi

Menu ini memberikan keterangan

bagaimana cara menjalankan sistem yang

terdapat pada aplikasi tersebut

f) Keluar

Digunakan apabila user ingin keluar dari

aplikasi ini

24 Use Case Diagram

Use case diagram pada aplikasi ini untuk

mendiagnosa gangguan pencernaan yang

berdasarkan gejala atau keluhan user yang

berbasis android dapat dilihat pada gambart

berikut

Gambar 32 Use Case Diagram

35 Activity Diagram

Activity Diagram atau yang disebut

diagram aktifitas yang biasanya digunakan

untuk menggambarkan aliran kejadian dalam

use case system dengan bertujuan

memudahkan mengkomunikasikan secara

sederhana langkah ndash langkah dalam aliran

kejadian Activity terkadang tidak perlu

dibuat untuk setiap aliran kejadian tapi akan

sangat berguna untuk aliran kejadian secara

kompleks

bar 33 Activity Diagram Diagnosa

Gambar 33 Activity Diagram Diagnosa

Gambar 34 Activity Diagram Info Macam

Penyakit

Gambar 35 Activity Diagram Info Aplikasi

II HASIL DAN PEMBAHASAN

Pada pembangunan suatu sistem aplikasi

yang tergolong masih baru maka diperlukan

beberapa hal yang penting dalam bentuk

penyesuaiannya salah satunya yaitu analisis atau

pengujian aplikasi tersebut yang dapat digunakan

untuk menentukan seberapa baik kinerja dari

aplikasi yang telah dibuat saat dijalankan atau

digunakan Sehingga akan meminimalisir segala

bentuk kesalahan ketika aplikasi sedang dijalankan

41 Pengujian Aplikasi

Pada bagian ini akan dijelaskan tentang

pengujian aplikasi dan alat-alat yang digunakan

sebagai penunjang agar dapat memastikan fungsi

maksimal dari aplikasi tersebut

411 Metode uji coba

a Distribusi file apk (Installer) ke masing ndash

masing handphone melalui USB

b Installer ke handphone

c Uji coba menjawab pertanyaan dari sistem

untuk mendiagnosa gangguan pencernaan

berdasarkan keluhan serta gejala dari user

412 Pelaksanaan uji coba

Pada bagian sub-bab ini akan dijelaskan

mengenai beberapa step-by-step tentang

pelaksanaan skenario uji coba untuk membuktikan

kelayakan aplikasi tersebut yang disertakan gambar

tentang kejadian-kejadian yang sedang berlangsung

pada handphone

c) Pengujian System

1) Data Uji Coba

Data yang digunakan adalah data

penyakit yang diderita oleh beberapa

pasien yang didapatkan dari medical

record selama beberapa tahun terakhir

sesuai data yang diperlukan dari

Puskesmas Sumbermalang Kab Situbondo

serta referensi dari buku tentang penyakit

pencernaan

2) Perbandingan Diagnosis Real Dengan

Diagnosis System

Ujicoba ini dilakukan dengan inputan

yang didapatkan dari kasus untuk

mendapatkan hasil diagnosis kemudian

membandingkan keluaran dari aplikasi

dengan hasil diagnosis dokter Pengujian

yang dilakukan diambil nilai yang

tertinggi Salah satu kasus yang akan diuji-

cobakan penderita dengan keluhan antara

lain kram perut demam tinggi diare

disertai darah tingkay rasa kecemasan

lebih meningkat pada sebelumnya

frekuensi napas lt 20menit tekanan

darah rendahhipotensi nadi gt 90mnt

Hasil diagnosis dari dokter adalah

penyakit Usus Buntu acute inflamatory

diarrhea serta syok hipovolemik Kedua

penyakit hasil diagnosis dokter terdeteksi

yaitu disentri basiler serta disentri amoeba

tetapi tidak tampil karena penyakit

tersebut bukan bagian penyakit yang

berpresentase tinggi

3) Perbandingan Diagnosis Forward Dan

Backward Chaining

Uji coba ini dilakukan dengan

memasukkan beberapa kemungkinan

inputan untuk mendapatkan hasil

diagnosis kemudian dilanjutkan ke

konsultasi Kemungkinan inputan ini

tidak sesuai dengan situasi di dunia nyata

Pada ujicoba ini aplikasi di set untuk

menampilkan penyakit yang tingkat

prosentase gejalanya tinggi skenario yang

diujikan antara lain inputan tepat dan

lengkap pada diagnosis kemudian

dibandingkan dengan dilanjutkan proses

konsultasinya inputan tepat tapi tidak

lengkap inputan gejala lebih dari satu

penyakit Pada skenario pertama ujicoba

dilakukan dengan pemberian inputan

dengan cara menjawab pertanyaan pada

sistem yang sifatnya tepat dan lengkap

yaitu semua gejala untuk penyakit

tersebut Gejala yang diinputkan adalah

semua gejala untuk penyakit Sindrom

Usus Buntu terdapat 5 gejala berdasarkan

MR yaitu Demam Bengkak pada perut

Mual dan Muntah Diare Nyeri pada Perut

kanan Bawah Sembelit dan tidak dapat

Kentut Maka hasil diagnosis yang

didapatkan dari ujicoba ini juga benar

yaitu terdeteksinya Usus Buntu dengan

tingkat prosentase gejala tertinggi yaitu

60 Sebenarnya untuk inputan yang

sudah tepat dan lengkap untuk penyakit

tertentu bisa saja dalam diagnosis muncul

penyakit lain namun dengan tingkat

prosentase gejala yang rendah atau

mempunyai nilai presentasi tidak tinggi

Hasil Kemudian skenario kedua ujicoba

dengan melanjutkan ke konsultasi maka

akan ditampilkan gejala-gejala lain yang

berdasarkan data pakar dan referensi Kita

mencoba inputkan semua gejala maka

tetap terdeteksi penyakit Sindrom Iritasi

Usus karena hanya satu penyakit hasil

dari proses diagnosis

4) Pengujian Akurasi

Pengujian akurasi dilakukan untuk

mengetahui performa dari sistem pakar

untuk memberikan hasil diagnosa

kesimpulan penyakit pada pencernaan

yang diderita oleh manusia Data yang

diuji berjumlah 5 sampel data analisa

pakar Hasil rekomendasi yang diperoleh

dari perhitungan di sistem pakar

dicocokan dengan hasil analisa dari

pakar Hasil pengujian akurasi sistem

pakar dari 5 sampel yang telah diuji

ditunjukkan pada Tabel

Berdasarkan tabel pengujian diatas dilakukan

pengujian akurasi dengan 5 sample data

menghasilkan nilai akurasi sesuai perhitungan

berikut

Jika dihitung probabilitasnya akan diperoleh

Nilai Akurasi = = 60

Nilai Tidak Akurat = = 40

Jadi dapat disimpulkan bahwa akurasi

sistem pakar berdasarkan 5 data diuji adalah 60

yang menunjukkan bahwa sistem pakar ini

berfungsi dengan lumayan baik sesuai dengan

diagnosa pakar Ketidak akurasian sistem pakar

adalah 40 yang disebabkan karena beberapa

kemungkinan yang diantara lain kesalahan dalam

pemberian nilai kepercayaan gejala untuk setiap

penyakit kesalahan menerapkan perhitungan

metode atau kesalahan memasukkan informasi

gejala di setiap penyakit

IV KESIMPULAN DAN SARAN

41 Kesimpulan

Dari hasil penelitian analisis perancangan

sistem pembuatan program hingga percobaan

aplikasi tersebut maka penulis menyimpulkan

sebagai berikut

1) Metode Forward Chaining untuk mendiagnosa

gangguan pencernaan manusia berbasis

Android ini telah berhasil diimplementasikan

di Puskesmas Kecamatan Sumber Malang

Kabupaten Situbondo

2) Dari uji sistem sebenarnya diperoleh

persentase sebanyak 60 menggunakan

metode Forward Chaining dengan data sample

uji sebanyak 5 data

42 Saran

Untuk pengembangan program yang

dibuat pada penelitian ini terdapat beberapa saran

dari penulis yang memungkinkan aplikasi tersebut

lebih efektif dan komplit Beberapa saran dari

penulis adalah sebagai berikut

1 Penambahan informasi mengenai penyakit

dalam lainnya

2 Pembuatan fitur dan design pada aplikasi

yang lebih bervariasi

DAFTAR PUSTAKA

Arhami Muhammad (2004) Konsep Dasar Sistem

Pakar Yogyakarta

Brunner dan Suddarth 2001 Keperawatan

Medikal Bedah Edisi 8 Volume 2 Penerbit Buku

Kedokteran EGCJakarta

Durkin J (1994) Expert System Design and

Development Prentice Hall International Edition

Inc London

Kusrini2006 Sistem Pakar Teori dan

AplikasiYogyakarta Andi Offset Yogyakarta

Kusumadewi Sri(2003) Artifical Intelligence (

Teknik dan Aplikasinya)Graha Ilmu Yogyakarta

Sasmito(2010) Aplikasi Sistem Pakar Untuk

Simulasi Diagnosa Hama dan Penyakit Tanaman

Bawang Merah dan Cabai Menggunakan Forward

Chaining dan Pendekatan Berbasis Aturan (on-

line

eprintsundipacid264701ginajar_wiro_msipdf

diakses 4 Februari 2013)

Smeltzer Suzanne C(2001)Buku Ajar

Keperawatan Medikal Bedah (Brunner amp

Suddath)EGCJakarta

Winter HGriffith (1994) Buku Pintar Kesehatan

796 Gejala 520 Penyakit 160 PengobatanArcan

Jakarta

httpsmacam-gangguan-atau-penyakit-pada-

manusiahtml(on-line diakses pada 10 Januari

2013)

httpubayaacidubayaarticles_detail7Andrid-

Sistem-Operasi-pada-Smartphonehtml (on-line

diakses 15 Januari 2013)

2 Menerapkan rule forward chaining pada

system pakar

3 Mempelajari ilmu yang berkaitan dengan

gangguan pada pencernaan manusia

2 Pengumpulan Data

Pengumpulan data yang diperlukan untuk

tugas akhir ini didapatkan dari data-data yang ada

pada Klinik Batalyon Kesehatan Yonif 509 Kostrad

yang berkaitan dan berhubungan langsung dengan

masalah gangguan pada pencernaan sertain formasi

dari pakar yang ahli secara langsung dalam

penanganan terhadap gangguan pencernaan pada

manusia

3 Pengujian dan Analisis Data

Pengujian dan analisis data yang dilakukan

mencakup beberapa hal antara lain

Pengujian rule-rule yang digunakan

apakah telah sesuai dengan konsep pada

system pakar yang berlaku

Pengujian perangkat lunak yang telah

memasuki tahap akhir

4 Metode Wawancara

Dalam membuat system pakar ini penulis

mengumpulkan keterangan dan data serta

pengalaman dan kepahaman dari seorang dokter

Yaitu dengan cara wawancara atau tanya jawab dari

orang-orang yang telah kompeten terhadap

bidangnya guna mendapatkan lebih banyak

informasi dan penjelasan lebih detail sehingga

penulis juga memperoleh ilmu tambahan sebagai

bahan referensi

23 Perancangan dan Arsitektur Sistem

Dalam pembuatan sebuah aplikasi atau

perangkat lunak diperlukan beberapa langkah awal

untuk memungkinkan penggunaannya lebih

terorganisir Hal ini sangat penting dikarenakan

sebuah aplikasi harus memiliki suatu kejelasan

dalam hal desain sebelum dimulainya pembuatan

aplikasi tersebut Rancangan dan arsitektur dalam

aplikasi system pakar diagnosa gangguan

pencernaan pada manusia berbasis telpon seluler

android adalah sebagai berikut

Gambar 31 Perancangan dan Arsitektur Sistem

Gambar diatas adalah gambar blok diagram

keseluruhan tentang bagaimana sistem pakar

mendiagnosa masalah yang menggunakan metode

forward chaining dapat dijalankan pada telpon

seluler berbasis Android

a) User

Pada tahap ini keberadaan user sangat

diperlukan sebagai pengguna untuk

melakukan berbagai kegiatan yang telah

disediakan oleh sistem

b) Pilihan Menu

Dalam berbagai pilihan menu pada sistem

disediakan banyak pilihan kategori yang

bisa dipilih oleh user untuk melakukan

segala aktifitas pada aplikasi itu sendiri

c) Diagnosa

Pada menu ini user akan memberikan

inputan yang berupa jawaban berdasar

gejala atau keluhan yang dialami oleh user

pada saat itu sehingga sistem akan

mengolah jawaban yang telah diberikan

oleh user

d) Info Macam Penyakit

Di dalam menu ini telah disediakan

beberapa hal mengenai berbagai macam

penyakit yang secara umum paling sering

diderita oleh masyarakat umum Selain

berbagai macam penyakit menu ini

memberikan keterangan berupa

pencegahan serta pengobatan pada suatu

penyakit tertentu

e) Info Aplikasi

Menu ini memberikan keterangan

bagaimana cara menjalankan sistem yang

terdapat pada aplikasi tersebut

f) Keluar

Digunakan apabila user ingin keluar dari

aplikasi ini

24 Use Case Diagram

Use case diagram pada aplikasi ini untuk

mendiagnosa gangguan pencernaan yang

berdasarkan gejala atau keluhan user yang

berbasis android dapat dilihat pada gambart

berikut

Gambar 32 Use Case Diagram

35 Activity Diagram

Activity Diagram atau yang disebut

diagram aktifitas yang biasanya digunakan

untuk menggambarkan aliran kejadian dalam

use case system dengan bertujuan

memudahkan mengkomunikasikan secara

sederhana langkah ndash langkah dalam aliran

kejadian Activity terkadang tidak perlu

dibuat untuk setiap aliran kejadian tapi akan

sangat berguna untuk aliran kejadian secara

kompleks

bar 33 Activity Diagram Diagnosa

Gambar 33 Activity Diagram Diagnosa

Gambar 34 Activity Diagram Info Macam

Penyakit

Gambar 35 Activity Diagram Info Aplikasi

II HASIL DAN PEMBAHASAN

Pada pembangunan suatu sistem aplikasi

yang tergolong masih baru maka diperlukan

beberapa hal yang penting dalam bentuk

penyesuaiannya salah satunya yaitu analisis atau

pengujian aplikasi tersebut yang dapat digunakan

untuk menentukan seberapa baik kinerja dari

aplikasi yang telah dibuat saat dijalankan atau

digunakan Sehingga akan meminimalisir segala

bentuk kesalahan ketika aplikasi sedang dijalankan

41 Pengujian Aplikasi

Pada bagian ini akan dijelaskan tentang

pengujian aplikasi dan alat-alat yang digunakan

sebagai penunjang agar dapat memastikan fungsi

maksimal dari aplikasi tersebut

411 Metode uji coba

a Distribusi file apk (Installer) ke masing ndash

masing handphone melalui USB

b Installer ke handphone

c Uji coba menjawab pertanyaan dari sistem

untuk mendiagnosa gangguan pencernaan

berdasarkan keluhan serta gejala dari user

412 Pelaksanaan uji coba

Pada bagian sub-bab ini akan dijelaskan

mengenai beberapa step-by-step tentang

pelaksanaan skenario uji coba untuk membuktikan

kelayakan aplikasi tersebut yang disertakan gambar

tentang kejadian-kejadian yang sedang berlangsung

pada handphone

c) Pengujian System

1) Data Uji Coba

Data yang digunakan adalah data

penyakit yang diderita oleh beberapa

pasien yang didapatkan dari medical

record selama beberapa tahun terakhir

sesuai data yang diperlukan dari

Puskesmas Sumbermalang Kab Situbondo

serta referensi dari buku tentang penyakit

pencernaan

2) Perbandingan Diagnosis Real Dengan

Diagnosis System

Ujicoba ini dilakukan dengan inputan

yang didapatkan dari kasus untuk

mendapatkan hasil diagnosis kemudian

membandingkan keluaran dari aplikasi

dengan hasil diagnosis dokter Pengujian

yang dilakukan diambil nilai yang

tertinggi Salah satu kasus yang akan diuji-

cobakan penderita dengan keluhan antara

lain kram perut demam tinggi diare

disertai darah tingkay rasa kecemasan

lebih meningkat pada sebelumnya

frekuensi napas lt 20menit tekanan

darah rendahhipotensi nadi gt 90mnt

Hasil diagnosis dari dokter adalah

penyakit Usus Buntu acute inflamatory

diarrhea serta syok hipovolemik Kedua

penyakit hasil diagnosis dokter terdeteksi

yaitu disentri basiler serta disentri amoeba

tetapi tidak tampil karena penyakit

tersebut bukan bagian penyakit yang

berpresentase tinggi

3) Perbandingan Diagnosis Forward Dan

Backward Chaining

Uji coba ini dilakukan dengan

memasukkan beberapa kemungkinan

inputan untuk mendapatkan hasil

diagnosis kemudian dilanjutkan ke

konsultasi Kemungkinan inputan ini

tidak sesuai dengan situasi di dunia nyata

Pada ujicoba ini aplikasi di set untuk

menampilkan penyakit yang tingkat

prosentase gejalanya tinggi skenario yang

diujikan antara lain inputan tepat dan

lengkap pada diagnosis kemudian

dibandingkan dengan dilanjutkan proses

konsultasinya inputan tepat tapi tidak

lengkap inputan gejala lebih dari satu

penyakit Pada skenario pertama ujicoba

dilakukan dengan pemberian inputan

dengan cara menjawab pertanyaan pada

sistem yang sifatnya tepat dan lengkap

yaitu semua gejala untuk penyakit

tersebut Gejala yang diinputkan adalah

semua gejala untuk penyakit Sindrom

Usus Buntu terdapat 5 gejala berdasarkan

MR yaitu Demam Bengkak pada perut

Mual dan Muntah Diare Nyeri pada Perut

kanan Bawah Sembelit dan tidak dapat

Kentut Maka hasil diagnosis yang

didapatkan dari ujicoba ini juga benar

yaitu terdeteksinya Usus Buntu dengan

tingkat prosentase gejala tertinggi yaitu

60 Sebenarnya untuk inputan yang

sudah tepat dan lengkap untuk penyakit

tertentu bisa saja dalam diagnosis muncul

penyakit lain namun dengan tingkat

prosentase gejala yang rendah atau

mempunyai nilai presentasi tidak tinggi

Hasil Kemudian skenario kedua ujicoba

dengan melanjutkan ke konsultasi maka

akan ditampilkan gejala-gejala lain yang

berdasarkan data pakar dan referensi Kita

mencoba inputkan semua gejala maka

tetap terdeteksi penyakit Sindrom Iritasi

Usus karena hanya satu penyakit hasil

dari proses diagnosis

4) Pengujian Akurasi

Pengujian akurasi dilakukan untuk

mengetahui performa dari sistem pakar

untuk memberikan hasil diagnosa

kesimpulan penyakit pada pencernaan

yang diderita oleh manusia Data yang

diuji berjumlah 5 sampel data analisa

pakar Hasil rekomendasi yang diperoleh

dari perhitungan di sistem pakar

dicocokan dengan hasil analisa dari

pakar Hasil pengujian akurasi sistem

pakar dari 5 sampel yang telah diuji

ditunjukkan pada Tabel

Berdasarkan tabel pengujian diatas dilakukan

pengujian akurasi dengan 5 sample data

menghasilkan nilai akurasi sesuai perhitungan

berikut

Jika dihitung probabilitasnya akan diperoleh

Nilai Akurasi = = 60

Nilai Tidak Akurat = = 40

Jadi dapat disimpulkan bahwa akurasi

sistem pakar berdasarkan 5 data diuji adalah 60

yang menunjukkan bahwa sistem pakar ini

berfungsi dengan lumayan baik sesuai dengan

diagnosa pakar Ketidak akurasian sistem pakar

adalah 40 yang disebabkan karena beberapa

kemungkinan yang diantara lain kesalahan dalam

pemberian nilai kepercayaan gejala untuk setiap

penyakit kesalahan menerapkan perhitungan

metode atau kesalahan memasukkan informasi

gejala di setiap penyakit

IV KESIMPULAN DAN SARAN

41 Kesimpulan

Dari hasil penelitian analisis perancangan

sistem pembuatan program hingga percobaan

aplikasi tersebut maka penulis menyimpulkan

sebagai berikut

1) Metode Forward Chaining untuk mendiagnosa

gangguan pencernaan manusia berbasis

Android ini telah berhasil diimplementasikan

di Puskesmas Kecamatan Sumber Malang

Kabupaten Situbondo

2) Dari uji sistem sebenarnya diperoleh

persentase sebanyak 60 menggunakan

metode Forward Chaining dengan data sample

uji sebanyak 5 data

42 Saran

Untuk pengembangan program yang

dibuat pada penelitian ini terdapat beberapa saran

dari penulis yang memungkinkan aplikasi tersebut

lebih efektif dan komplit Beberapa saran dari

penulis adalah sebagai berikut

1 Penambahan informasi mengenai penyakit

dalam lainnya

2 Pembuatan fitur dan design pada aplikasi

yang lebih bervariasi

DAFTAR PUSTAKA

Arhami Muhammad (2004) Konsep Dasar Sistem

Pakar Yogyakarta

Brunner dan Suddarth 2001 Keperawatan

Medikal Bedah Edisi 8 Volume 2 Penerbit Buku

Kedokteran EGCJakarta

Durkin J (1994) Expert System Design and

Development Prentice Hall International Edition

Inc London

Kusrini2006 Sistem Pakar Teori dan

AplikasiYogyakarta Andi Offset Yogyakarta

Kusumadewi Sri(2003) Artifical Intelligence (

Teknik dan Aplikasinya)Graha Ilmu Yogyakarta

Sasmito(2010) Aplikasi Sistem Pakar Untuk

Simulasi Diagnosa Hama dan Penyakit Tanaman

Bawang Merah dan Cabai Menggunakan Forward

Chaining dan Pendekatan Berbasis Aturan (on-

line

eprintsundipacid264701ginajar_wiro_msipdf

diakses 4 Februari 2013)

Smeltzer Suzanne C(2001)Buku Ajar

Keperawatan Medikal Bedah (Brunner amp

Suddath)EGCJakarta

Winter HGriffith (1994) Buku Pintar Kesehatan

796 Gejala 520 Penyakit 160 PengobatanArcan

Jakarta

httpsmacam-gangguan-atau-penyakit-pada-

manusiahtml(on-line diakses pada 10 Januari

2013)

httpubayaacidubayaarticles_detail7Andrid-

Sistem-Operasi-pada-Smartphonehtml (on-line

diakses 15 Januari 2013)

Di dalam menu ini telah disediakan

beberapa hal mengenai berbagai macam

penyakit yang secara umum paling sering

diderita oleh masyarakat umum Selain

berbagai macam penyakit menu ini

memberikan keterangan berupa

pencegahan serta pengobatan pada suatu

penyakit tertentu

e) Info Aplikasi

Menu ini memberikan keterangan

bagaimana cara menjalankan sistem yang

terdapat pada aplikasi tersebut

f) Keluar

Digunakan apabila user ingin keluar dari

aplikasi ini

24 Use Case Diagram

Use case diagram pada aplikasi ini untuk

mendiagnosa gangguan pencernaan yang

berdasarkan gejala atau keluhan user yang

berbasis android dapat dilihat pada gambart

berikut

Gambar 32 Use Case Diagram

35 Activity Diagram

Activity Diagram atau yang disebut

diagram aktifitas yang biasanya digunakan

untuk menggambarkan aliran kejadian dalam

use case system dengan bertujuan

memudahkan mengkomunikasikan secara

sederhana langkah ndash langkah dalam aliran

kejadian Activity terkadang tidak perlu

dibuat untuk setiap aliran kejadian tapi akan

sangat berguna untuk aliran kejadian secara

kompleks

bar 33 Activity Diagram Diagnosa

Gambar 33 Activity Diagram Diagnosa

Gambar 34 Activity Diagram Info Macam

Penyakit

Gambar 35 Activity Diagram Info Aplikasi

II HASIL DAN PEMBAHASAN

Pada pembangunan suatu sistem aplikasi

yang tergolong masih baru maka diperlukan

beberapa hal yang penting dalam bentuk

penyesuaiannya salah satunya yaitu analisis atau

pengujian aplikasi tersebut yang dapat digunakan

untuk menentukan seberapa baik kinerja dari

aplikasi yang telah dibuat saat dijalankan atau

digunakan Sehingga akan meminimalisir segala

bentuk kesalahan ketika aplikasi sedang dijalankan

41 Pengujian Aplikasi

Pada bagian ini akan dijelaskan tentang

pengujian aplikasi dan alat-alat yang digunakan

sebagai penunjang agar dapat memastikan fungsi

maksimal dari aplikasi tersebut

411 Metode uji coba

a Distribusi file apk (Installer) ke masing ndash

masing handphone melalui USB

b Installer ke handphone

c Uji coba menjawab pertanyaan dari sistem

untuk mendiagnosa gangguan pencernaan

berdasarkan keluhan serta gejala dari user

412 Pelaksanaan uji coba

Pada bagian sub-bab ini akan dijelaskan

mengenai beberapa step-by-step tentang

pelaksanaan skenario uji coba untuk membuktikan

kelayakan aplikasi tersebut yang disertakan gambar

tentang kejadian-kejadian yang sedang berlangsung

pada handphone

c) Pengujian System

1) Data Uji Coba

Data yang digunakan adalah data

penyakit yang diderita oleh beberapa

pasien yang didapatkan dari medical

record selama beberapa tahun terakhir

sesuai data yang diperlukan dari

Puskesmas Sumbermalang Kab Situbondo

serta referensi dari buku tentang penyakit

pencernaan

2) Perbandingan Diagnosis Real Dengan

Diagnosis System

Ujicoba ini dilakukan dengan inputan

yang didapatkan dari kasus untuk

mendapatkan hasil diagnosis kemudian

membandingkan keluaran dari aplikasi

dengan hasil diagnosis dokter Pengujian

yang dilakukan diambil nilai yang

tertinggi Salah satu kasus yang akan diuji-

cobakan penderita dengan keluhan antara

lain kram perut demam tinggi diare

disertai darah tingkay rasa kecemasan

lebih meningkat pada sebelumnya

frekuensi napas lt 20menit tekanan

darah rendahhipotensi nadi gt 90mnt

Hasil diagnosis dari dokter adalah

penyakit Usus Buntu acute inflamatory

diarrhea serta syok hipovolemik Kedua

penyakit hasil diagnosis dokter terdeteksi

yaitu disentri basiler serta disentri amoeba

tetapi tidak tampil karena penyakit

tersebut bukan bagian penyakit yang

berpresentase tinggi

3) Perbandingan Diagnosis Forward Dan

Backward Chaining

Uji coba ini dilakukan dengan

memasukkan beberapa kemungkinan

inputan untuk mendapatkan hasil

diagnosis kemudian dilanjutkan ke

konsultasi Kemungkinan inputan ini

tidak sesuai dengan situasi di dunia nyata

Pada ujicoba ini aplikasi di set untuk

menampilkan penyakit yang tingkat

prosentase gejalanya tinggi skenario yang

diujikan antara lain inputan tepat dan

lengkap pada diagnosis kemudian

dibandingkan dengan dilanjutkan proses

konsultasinya inputan tepat tapi tidak

lengkap inputan gejala lebih dari satu

penyakit Pada skenario pertama ujicoba

dilakukan dengan pemberian inputan

dengan cara menjawab pertanyaan pada

sistem yang sifatnya tepat dan lengkap

yaitu semua gejala untuk penyakit

tersebut Gejala yang diinputkan adalah

semua gejala untuk penyakit Sindrom

Usus Buntu terdapat 5 gejala berdasarkan

MR yaitu Demam Bengkak pada perut

Mual dan Muntah Diare Nyeri pada Perut

kanan Bawah Sembelit dan tidak dapat

Kentut Maka hasil diagnosis yang

didapatkan dari ujicoba ini juga benar

yaitu terdeteksinya Usus Buntu dengan

tingkat prosentase gejala tertinggi yaitu

60 Sebenarnya untuk inputan yang

sudah tepat dan lengkap untuk penyakit

tertentu bisa saja dalam diagnosis muncul

penyakit lain namun dengan tingkat

prosentase gejala yang rendah atau

mempunyai nilai presentasi tidak tinggi

Hasil Kemudian skenario kedua ujicoba

dengan melanjutkan ke konsultasi maka

akan ditampilkan gejala-gejala lain yang

berdasarkan data pakar dan referensi Kita

mencoba inputkan semua gejala maka

tetap terdeteksi penyakit Sindrom Iritasi

Usus karena hanya satu penyakit hasil

dari proses diagnosis

4) Pengujian Akurasi

Pengujian akurasi dilakukan untuk

mengetahui performa dari sistem pakar

untuk memberikan hasil diagnosa

kesimpulan penyakit pada pencernaan

yang diderita oleh manusia Data yang

diuji berjumlah 5 sampel data analisa

pakar Hasil rekomendasi yang diperoleh

dari perhitungan di sistem pakar

dicocokan dengan hasil analisa dari

pakar Hasil pengujian akurasi sistem

pakar dari 5 sampel yang telah diuji

ditunjukkan pada Tabel

Berdasarkan tabel pengujian diatas dilakukan

pengujian akurasi dengan 5 sample data

menghasilkan nilai akurasi sesuai perhitungan

berikut

Jika dihitung probabilitasnya akan diperoleh

Nilai Akurasi = = 60

Nilai Tidak Akurat = = 40

Jadi dapat disimpulkan bahwa akurasi

sistem pakar berdasarkan 5 data diuji adalah 60

yang menunjukkan bahwa sistem pakar ini

berfungsi dengan lumayan baik sesuai dengan

diagnosa pakar Ketidak akurasian sistem pakar

adalah 40 yang disebabkan karena beberapa

kemungkinan yang diantara lain kesalahan dalam

pemberian nilai kepercayaan gejala untuk setiap

penyakit kesalahan menerapkan perhitungan

metode atau kesalahan memasukkan informasi

gejala di setiap penyakit

IV KESIMPULAN DAN SARAN

41 Kesimpulan

Dari hasil penelitian analisis perancangan

sistem pembuatan program hingga percobaan

aplikasi tersebut maka penulis menyimpulkan

sebagai berikut

1) Metode Forward Chaining untuk mendiagnosa

gangguan pencernaan manusia berbasis

Android ini telah berhasil diimplementasikan

di Puskesmas Kecamatan Sumber Malang

Kabupaten Situbondo

2) Dari uji sistem sebenarnya diperoleh

persentase sebanyak 60 menggunakan

metode Forward Chaining dengan data sample

uji sebanyak 5 data

42 Saran

Untuk pengembangan program yang

dibuat pada penelitian ini terdapat beberapa saran

dari penulis yang memungkinkan aplikasi tersebut

lebih efektif dan komplit Beberapa saran dari

penulis adalah sebagai berikut

1 Penambahan informasi mengenai penyakit

dalam lainnya

2 Pembuatan fitur dan design pada aplikasi

yang lebih bervariasi

DAFTAR PUSTAKA

Arhami Muhammad (2004) Konsep Dasar Sistem

Pakar Yogyakarta

Brunner dan Suddarth 2001 Keperawatan

Medikal Bedah Edisi 8 Volume 2 Penerbit Buku

Kedokteran EGCJakarta

Durkin J (1994) Expert System Design and

Development Prentice Hall International Edition

Inc London

Kusrini2006 Sistem Pakar Teori dan

AplikasiYogyakarta Andi Offset Yogyakarta

Kusumadewi Sri(2003) Artifical Intelligence (

Teknik dan Aplikasinya)Graha Ilmu Yogyakarta

Sasmito(2010) Aplikasi Sistem Pakar Untuk

Simulasi Diagnosa Hama dan Penyakit Tanaman

Bawang Merah dan Cabai Menggunakan Forward

Chaining dan Pendekatan Berbasis Aturan (on-

line

eprintsundipacid264701ginajar_wiro_msipdf

diakses 4 Februari 2013)

Smeltzer Suzanne C(2001)Buku Ajar

Keperawatan Medikal Bedah (Brunner amp

Suddath)EGCJakarta

Winter HGriffith (1994) Buku Pintar Kesehatan

796 Gejala 520 Penyakit 160 PengobatanArcan

Jakarta

httpsmacam-gangguan-atau-penyakit-pada-

manusiahtml(on-line diakses pada 10 Januari

2013)

httpubayaacidubayaarticles_detail7Andrid-

Sistem-Operasi-pada-Smartphonehtml (on-line

diakses 15 Januari 2013)

II HASIL DAN PEMBAHASAN

Pada pembangunan suatu sistem aplikasi

yang tergolong masih baru maka diperlukan

beberapa hal yang penting dalam bentuk

penyesuaiannya salah satunya yaitu analisis atau

pengujian aplikasi tersebut yang dapat digunakan

untuk menentukan seberapa baik kinerja dari

aplikasi yang telah dibuat saat dijalankan atau

digunakan Sehingga akan meminimalisir segala

bentuk kesalahan ketika aplikasi sedang dijalankan

41 Pengujian Aplikasi

Pada bagian ini akan dijelaskan tentang

pengujian aplikasi dan alat-alat yang digunakan

sebagai penunjang agar dapat memastikan fungsi

maksimal dari aplikasi tersebut

411 Metode uji coba

a Distribusi file apk (Installer) ke masing ndash

masing handphone melalui USB

b Installer ke handphone

c Uji coba menjawab pertanyaan dari sistem

untuk mendiagnosa gangguan pencernaan

berdasarkan keluhan serta gejala dari user

412 Pelaksanaan uji coba

Pada bagian sub-bab ini akan dijelaskan

mengenai beberapa step-by-step tentang

pelaksanaan skenario uji coba untuk membuktikan

kelayakan aplikasi tersebut yang disertakan gambar

tentang kejadian-kejadian yang sedang berlangsung

pada handphone

c) Pengujian System

1) Data Uji Coba

Data yang digunakan adalah data

penyakit yang diderita oleh beberapa

pasien yang didapatkan dari medical

record selama beberapa tahun terakhir

sesuai data yang diperlukan dari

Puskesmas Sumbermalang Kab Situbondo

serta referensi dari buku tentang penyakit

pencernaan

2) Perbandingan Diagnosis Real Dengan

Diagnosis System

Ujicoba ini dilakukan dengan inputan

yang didapatkan dari kasus untuk

mendapatkan hasil diagnosis kemudian

membandingkan keluaran dari aplikasi

dengan hasil diagnosis dokter Pengujian

yang dilakukan diambil nilai yang

tertinggi Salah satu kasus yang akan diuji-

cobakan penderita dengan keluhan antara

lain kram perut demam tinggi diare

disertai darah tingkay rasa kecemasan

lebih meningkat pada sebelumnya

frekuensi napas lt 20menit tekanan

darah rendahhipotensi nadi gt 90mnt

Hasil diagnosis dari dokter adalah

penyakit Usus Buntu acute inflamatory

diarrhea serta syok hipovolemik Kedua

penyakit hasil diagnosis dokter terdeteksi

yaitu disentri basiler serta disentri amoeba

tetapi tidak tampil karena penyakit

tersebut bukan bagian penyakit yang

berpresentase tinggi

3) Perbandingan Diagnosis Forward Dan

Backward Chaining

Uji coba ini dilakukan dengan

memasukkan beberapa kemungkinan

inputan untuk mendapatkan hasil

diagnosis kemudian dilanjutkan ke

konsultasi Kemungkinan inputan ini

tidak sesuai dengan situasi di dunia nyata

Pada ujicoba ini aplikasi di set untuk

menampilkan penyakit yang tingkat

prosentase gejalanya tinggi skenario yang

diujikan antara lain inputan tepat dan

lengkap pada diagnosis kemudian

dibandingkan dengan dilanjutkan proses

konsultasinya inputan tepat tapi tidak

lengkap inputan gejala lebih dari satu

penyakit Pada skenario pertama ujicoba

dilakukan dengan pemberian inputan

dengan cara menjawab pertanyaan pada

sistem yang sifatnya tepat dan lengkap

yaitu semua gejala untuk penyakit

tersebut Gejala yang diinputkan adalah

semua gejala untuk penyakit Sindrom

Usus Buntu terdapat 5 gejala berdasarkan

MR yaitu Demam Bengkak pada perut

Mual dan Muntah Diare Nyeri pada Perut

kanan Bawah Sembelit dan tidak dapat

Kentut Maka hasil diagnosis yang

didapatkan dari ujicoba ini juga benar

yaitu terdeteksinya Usus Buntu dengan

tingkat prosentase gejala tertinggi yaitu

60 Sebenarnya untuk inputan yang

sudah tepat dan lengkap untuk penyakit

tertentu bisa saja dalam diagnosis muncul

penyakit lain namun dengan tingkat

prosentase gejala yang rendah atau

mempunyai nilai presentasi tidak tinggi

Hasil Kemudian skenario kedua ujicoba

dengan melanjutkan ke konsultasi maka

akan ditampilkan gejala-gejala lain yang

berdasarkan data pakar dan referensi Kita

mencoba inputkan semua gejala maka

tetap terdeteksi penyakit Sindrom Iritasi

Usus karena hanya satu penyakit hasil

dari proses diagnosis

4) Pengujian Akurasi

Pengujian akurasi dilakukan untuk

mengetahui performa dari sistem pakar

untuk memberikan hasil diagnosa

kesimpulan penyakit pada pencernaan

yang diderita oleh manusia Data yang

diuji berjumlah 5 sampel data analisa

pakar Hasil rekomendasi yang diperoleh

dari perhitungan di sistem pakar

dicocokan dengan hasil analisa dari

pakar Hasil pengujian akurasi sistem

pakar dari 5 sampel yang telah diuji

ditunjukkan pada Tabel

Berdasarkan tabel pengujian diatas dilakukan

pengujian akurasi dengan 5 sample data

menghasilkan nilai akurasi sesuai perhitungan

berikut

Jika dihitung probabilitasnya akan diperoleh

Nilai Akurasi = = 60

Nilai Tidak Akurat = = 40

Jadi dapat disimpulkan bahwa akurasi

sistem pakar berdasarkan 5 data diuji adalah 60

yang menunjukkan bahwa sistem pakar ini

berfungsi dengan lumayan baik sesuai dengan

diagnosa pakar Ketidak akurasian sistem pakar

adalah 40 yang disebabkan karena beberapa

kemungkinan yang diantara lain kesalahan dalam

pemberian nilai kepercayaan gejala untuk setiap

penyakit kesalahan menerapkan perhitungan

metode atau kesalahan memasukkan informasi

gejala di setiap penyakit

IV KESIMPULAN DAN SARAN

41 Kesimpulan

Dari hasil penelitian analisis perancangan

sistem pembuatan program hingga percobaan

aplikasi tersebut maka penulis menyimpulkan

sebagai berikut

1) Metode Forward Chaining untuk mendiagnosa

gangguan pencernaan manusia berbasis

Android ini telah berhasil diimplementasikan

di Puskesmas Kecamatan Sumber Malang

Kabupaten Situbondo

2) Dari uji sistem sebenarnya diperoleh

persentase sebanyak 60 menggunakan

metode Forward Chaining dengan data sample

uji sebanyak 5 data

42 Saran

Untuk pengembangan program yang

dibuat pada penelitian ini terdapat beberapa saran

dari penulis yang memungkinkan aplikasi tersebut

lebih efektif dan komplit Beberapa saran dari

penulis adalah sebagai berikut

1 Penambahan informasi mengenai penyakit

dalam lainnya

2 Pembuatan fitur dan design pada aplikasi

yang lebih bervariasi

DAFTAR PUSTAKA

Arhami Muhammad (2004) Konsep Dasar Sistem

Pakar Yogyakarta

Brunner dan Suddarth 2001 Keperawatan

Medikal Bedah Edisi 8 Volume 2 Penerbit Buku

Kedokteran EGCJakarta

Durkin J (1994) Expert System Design and

Development Prentice Hall International Edition

Inc London

Kusrini2006 Sistem Pakar Teori dan

AplikasiYogyakarta Andi Offset Yogyakarta

Kusumadewi Sri(2003) Artifical Intelligence (

Teknik dan Aplikasinya)Graha Ilmu Yogyakarta

Sasmito(2010) Aplikasi Sistem Pakar Untuk

Simulasi Diagnosa Hama dan Penyakit Tanaman

Bawang Merah dan Cabai Menggunakan Forward

Chaining dan Pendekatan Berbasis Aturan (on-

line

eprintsundipacid264701ginajar_wiro_msipdf

diakses 4 Februari 2013)

Smeltzer Suzanne C(2001)Buku Ajar

Keperawatan Medikal Bedah (Brunner amp

Suddath)EGCJakarta

Winter HGriffith (1994) Buku Pintar Kesehatan

796 Gejala 520 Penyakit 160 PengobatanArcan

Jakarta

httpsmacam-gangguan-atau-penyakit-pada-

manusiahtml(on-line diakses pada 10 Januari

2013)

httpubayaacidubayaarticles_detail7Andrid-

Sistem-Operasi-pada-Smartphonehtml (on-line

diakses 15 Januari 2013)

diagnosis kemudian dilanjutkan ke

konsultasi Kemungkinan inputan ini

tidak sesuai dengan situasi di dunia nyata

Pada ujicoba ini aplikasi di set untuk

menampilkan penyakit yang tingkat

prosentase gejalanya tinggi skenario yang

diujikan antara lain inputan tepat dan

lengkap pada diagnosis kemudian

dibandingkan dengan dilanjutkan proses

konsultasinya inputan tepat tapi tidak

lengkap inputan gejala lebih dari satu

penyakit Pada skenario pertama ujicoba

dilakukan dengan pemberian inputan

dengan cara menjawab pertanyaan pada

sistem yang sifatnya tepat dan lengkap

yaitu semua gejala untuk penyakit

tersebut Gejala yang diinputkan adalah

semua gejala untuk penyakit Sindrom

Usus Buntu terdapat 5 gejala berdasarkan

MR yaitu Demam Bengkak pada perut

Mual dan Muntah Diare Nyeri pada Perut

kanan Bawah Sembelit dan tidak dapat

Kentut Maka hasil diagnosis yang

didapatkan dari ujicoba ini juga benar

yaitu terdeteksinya Usus Buntu dengan

tingkat prosentase gejala tertinggi yaitu

60 Sebenarnya untuk inputan yang

sudah tepat dan lengkap untuk penyakit

tertentu bisa saja dalam diagnosis muncul

penyakit lain namun dengan tingkat

prosentase gejala yang rendah atau

mempunyai nilai presentasi tidak tinggi

Hasil Kemudian skenario kedua ujicoba

dengan melanjutkan ke konsultasi maka

akan ditampilkan gejala-gejala lain yang

berdasarkan data pakar dan referensi Kita

mencoba inputkan semua gejala maka

tetap terdeteksi penyakit Sindrom Iritasi

Usus karena hanya satu penyakit hasil

dari proses diagnosis

4) Pengujian Akurasi

Pengujian akurasi dilakukan untuk

mengetahui performa dari sistem pakar

untuk memberikan hasil diagnosa

kesimpulan penyakit pada pencernaan

yang diderita oleh manusia Data yang

diuji berjumlah 5 sampel data analisa

pakar Hasil rekomendasi yang diperoleh

dari perhitungan di sistem pakar

dicocokan dengan hasil analisa dari

pakar Hasil pengujian akurasi sistem

pakar dari 5 sampel yang telah diuji

ditunjukkan pada Tabel

Berdasarkan tabel pengujian diatas dilakukan

pengujian akurasi dengan 5 sample data

menghasilkan nilai akurasi sesuai perhitungan

berikut

Jika dihitung probabilitasnya akan diperoleh

Nilai Akurasi = = 60

Nilai Tidak Akurat = = 40

Jadi dapat disimpulkan bahwa akurasi

sistem pakar berdasarkan 5 data diuji adalah 60

yang menunjukkan bahwa sistem pakar ini

berfungsi dengan lumayan baik sesuai dengan

diagnosa pakar Ketidak akurasian sistem pakar

adalah 40 yang disebabkan karena beberapa

kemungkinan yang diantara lain kesalahan dalam

pemberian nilai kepercayaan gejala untuk setiap

penyakit kesalahan menerapkan perhitungan

metode atau kesalahan memasukkan informasi

gejala di setiap penyakit

IV KESIMPULAN DAN SARAN

41 Kesimpulan

Dari hasil penelitian analisis perancangan

sistem pembuatan program hingga percobaan

aplikasi tersebut maka penulis menyimpulkan

sebagai berikut

1) Metode Forward Chaining untuk mendiagnosa

gangguan pencernaan manusia berbasis

Android ini telah berhasil diimplementasikan

di Puskesmas Kecamatan Sumber Malang

Kabupaten Situbondo

2) Dari uji sistem sebenarnya diperoleh

persentase sebanyak 60 menggunakan

metode Forward Chaining dengan data sample

uji sebanyak 5 data

42 Saran

Untuk pengembangan program yang

dibuat pada penelitian ini terdapat beberapa saran

dari penulis yang memungkinkan aplikasi tersebut

lebih efektif dan komplit Beberapa saran dari

penulis adalah sebagai berikut

1 Penambahan informasi mengenai penyakit

dalam lainnya

2 Pembuatan fitur dan design pada aplikasi

yang lebih bervariasi

DAFTAR PUSTAKA

Arhami Muhammad (2004) Konsep Dasar Sistem

Pakar Yogyakarta

Brunner dan Suddarth 2001 Keperawatan

Medikal Bedah Edisi 8 Volume 2 Penerbit Buku

Kedokteran EGCJakarta

Durkin J (1994) Expert System Design and

Development Prentice Hall International Edition

Inc London

Kusrini2006 Sistem Pakar Teori dan

AplikasiYogyakarta Andi Offset Yogyakarta

Kusumadewi Sri(2003) Artifical Intelligence (

Teknik dan Aplikasinya)Graha Ilmu Yogyakarta

Sasmito(2010) Aplikasi Sistem Pakar Untuk

Simulasi Diagnosa Hama dan Penyakit Tanaman

Bawang Merah dan Cabai Menggunakan Forward

Chaining dan Pendekatan Berbasis Aturan (on-

line

eprintsundipacid264701ginajar_wiro_msipdf

diakses 4 Februari 2013)

Smeltzer Suzanne C(2001)Buku Ajar

Keperawatan Medikal Bedah (Brunner amp

Suddath)EGCJakarta

Winter HGriffith (1994) Buku Pintar Kesehatan

796 Gejala 520 Penyakit 160 PengobatanArcan

Jakarta

httpsmacam-gangguan-atau-penyakit-pada-

manusiahtml(on-line diakses pada 10 Januari

2013)

httpubayaacidubayaarticles_detail7Andrid-

Sistem-Operasi-pada-Smartphonehtml (on-line

diakses 15 Januari 2013)

IV KESIMPULAN DAN SARAN

41 Kesimpulan

Dari hasil penelitian analisis perancangan

sistem pembuatan program hingga percobaan

aplikasi tersebut maka penulis menyimpulkan

sebagai berikut

1) Metode Forward Chaining untuk mendiagnosa

gangguan pencernaan manusia berbasis

Android ini telah berhasil diimplementasikan

di Puskesmas Kecamatan Sumber Malang

Kabupaten Situbondo

2) Dari uji sistem sebenarnya diperoleh

persentase sebanyak 60 menggunakan

metode Forward Chaining dengan data sample

uji sebanyak 5 data

42 Saran

Untuk pengembangan program yang

dibuat pada penelitian ini terdapat beberapa saran

dari penulis yang memungkinkan aplikasi tersebut

lebih efektif dan komplit Beberapa saran dari

penulis adalah sebagai berikut

1 Penambahan informasi mengenai penyakit

dalam lainnya

2 Pembuatan fitur dan design pada aplikasi

yang lebih bervariasi

DAFTAR PUSTAKA

Arhami Muhammad (2004) Konsep Dasar Sistem

Pakar Yogyakarta

Brunner dan Suddarth 2001 Keperawatan

Medikal Bedah Edisi 8 Volume 2 Penerbit Buku

Kedokteran EGCJakarta

Durkin J (1994) Expert System Design and

Development Prentice Hall International Edition

Inc London

Kusrini2006 Sistem Pakar Teori dan

AplikasiYogyakarta Andi Offset Yogyakarta

Kusumadewi Sri(2003) Artifical Intelligence (

Teknik dan Aplikasinya)Graha Ilmu Yogyakarta

Sasmito(2010) Aplikasi Sistem Pakar Untuk

Simulasi Diagnosa Hama dan Penyakit Tanaman

Bawang Merah dan Cabai Menggunakan Forward

Chaining dan Pendekatan Berbasis Aturan (on-

line

eprintsundipacid264701ginajar_wiro_msipdf

diakses 4 Februari 2013)

Smeltzer Suzanne C(2001)Buku Ajar

Keperawatan Medikal Bedah (Brunner amp

Suddath)EGCJakarta

Winter HGriffith (1994) Buku Pintar Kesehatan

796 Gejala 520 Penyakit 160 PengobatanArcan

Jakarta

httpsmacam-gangguan-atau-penyakit-pada-

manusiahtml(on-line diakses pada 10 Januari

2013)

httpubayaacidubayaarticles_detail7Andrid-

Sistem-Operasi-pada-Smartphonehtml (on-line

diakses 15 Januari 2013)