SISTEM PAKAR PENDETEKSIAN PENYAKIT SISTEM …repository.amikom.ac.id/files/Naskah Publikasi2.pdf ·...
Transcript of SISTEM PAKAR PENDETEKSIAN PENYAKIT SISTEM …repository.amikom.ac.id/files/Naskah Publikasi2.pdf ·...
1
SISTEM PAKAR PENDETEKSIAN PENYAKIT SISTEM
TRANSPORTASI TUBUH DENGAN METODE
BACKWARD CHAINING
Naskah Publikasi
diajukan oleh
Sherly Adhisty
09.22.1035
kepada
SEKOLAH TINGGI MANAJEMEN INFORMATIKA DAN KOMPUTER
AMIKOM
YOGYAKARTA
2011
3
EXPERT SYSTEM FOR DETECTION OF BODY TRANSPORTATION SYSTEM ILLNES WITH BACKWARD CHAINING METODE
SISTEM PAKAR PENDETEKSIAN PENYAKIT SISTEM TRANSPORTASI TUBUH
DENGAN METODE BACKWARD CHAINING
Sherly Adhisty Jurusan Sistem Informasi
STMIK AMIKOM YOGYAKARTA
ABSTRACT
Expert systems are software or computer program that is intended as a provider of
advice and aid in solving problems in a particular field of knowledge. This program acts as a smart consultant or adviser in a certain skill environment. Therefore, the expert system is built not on a specific algorithm, but based on the knowledge base and rule base. One application of expert systems is in the field of health or medical. For the disease - a disease-specific expertise needed medical specialists in these fields to make the diagnosis and examination, so the treatment is done correctly - really precise and accurate. But the problem, until now not been evenly spread of specialist doctors in Indonesia, so that in the area - some areas still lack medical staff, in this particular specialist. To address the problem, needed a system that can perform diagnosis of disease - specific diseases, and may provide a solution regarding appropriate treatment, so it can help paramedics to diagnose diseases more precisely by way of an interactive dialogue about the symptoms - symptoms of the illness by the patient.
In conducting research to obtain information - a description of data needed to obtain a scientific truth. Step - step procedures and techniques used in this research method that is: by collecting literature data by reading books and other information resources in connection with the discussion of issues as a reference in the implementation of activities and report preparation. In this method the authors take data from the archive - archive or document - a document on the agency or agencies involved and the media and the Internet, the authors analyze the data - data that has been obtained previously. The design of the program carried out as a picture and a reference in subsequent program design. Implementation and follow-up activities such as program design implementation. Designs that do include system design, database design and program design grafis.Uji try to ensure that the application is made has been going well as expected.
Preparation of expert systems to detect disease in the human body's transportation system has been successfully completed. The system is able to diagnose diseases that attack the human body transportation by entering symptoms - symptoms that often appear or experienced at the time of consultation. Based on data from the symptoms - symptoms entered by the user, the system will provide the diagnosis of the type of disease the body's transportation system and information about the disease, as well as the level of certainty with the disease and treatment of disease.
Keywords: Information, Expert System, Diagnosis, Risk Assessment, Policy.
4
1. Pendahuluan
Dengan semakin pesatnya perkembangan pemikiran manusia dewasa ini
menyebabkan manusia berusaha membuat sesuatu untuk mempermudah segala aktifitasnya.
Hal ini diiringi dengan kemajuan di bidang teknologi komputer yang sangat pesat. Berbagai
produk perangkat lunak (software) maupun perangkat keras (hardware) diproduksi.
Implementasi komputer sudah meliputi berbagai bidang diantaranya pertanian, perkebunan,
industri dan kesehatan.
Sistem pakar adalah perangkat lunak atau program komputer yang ditujukan sebagai
penyedia nasihat dan sarana bantu dalam memecahkan masalah di bidang pengetahuan
tertentu. Program ini bertindak sebagai seorang konsultan yang cerdas atau penasihat dalam
suatu lingkungan keahlian tertentu. Oleh karena itu sistem pakar dibangun bukan
berdasarkan algoritma tertentu melainkan berdasarkan basis pengetahuan dan basis aturan.
Salah satu penerapan sistem pakar adalah dalam bidang kesehatan atau medis.
Untuk penyakit – penyakit khusus diperlukan keahlian seorang dokter spesialis dalam bidang
tersebut untuk melakukan diagnosis dan pemerikasaan, sehingga pengobatan yang
dilakukan benar – benar tepat dan akurat. Namun masalahnya, hingga saat ini penyebaran
dokter spesialis belum merata di Indonesia, sehingga di daerah – daerah tertentu masih
kekurangan tenaga medis, dalam hal ini khususnya dokter spesialis.
Untuk menangani masalah tersebut, dibutuhkan suatu sistem yang bisa melakukan
diagnosis terhadap penyakit – penyakit khusus, serta dapat memberikan solusi mengenai
pengobatan yang tepat, sehingga dapat membantu paramedis untuk mendiagnosis penyakit
dengan lebih tepat dengan cara melakukan dialog interaktif mengenai gejala – gejala
penyakit yang diderita oleh pasien.
2. Landasan Teori
2.1 Kecerdasan Buatan
Kecerdasan buatan (artificial intelegence) adalah suatu ilmu yang mempelajari cara
membuat komputer melakukan sesuatu seperti yang dilakukan oleh manusia. Menurut
Jackson dan Raynor pada tahun 1996, istilah kecerdasan buatan mempunyai banyak definisi.
Secara garis besar, kecerdasan buatan terbagi ke dalam dua dasar pemikiran, yaitu
kecerdasan buatan melibatkan pembelajaran proses pemikiran manusia atau disebut dengan
kecerdasan komputasional dan kecerdasan buatan berkaitan dengan representasi dan
duplikasi proses tersebut melalui mesin seperti komputer dan robot atau disebut juga
kecerdasan konvensional.(Turban, 2005)
Kecerdasan adalah kemampuan untuk belajar atau mengerti dari pengalaman,
memahami pesan yang kontradiktif dan ambigu, menanggapi dengan cepat dan baik atas
situasi yang baru, menggunakan penalaran dalam memecahkan masalah serta
menyelesaikannya dengan efektif. Kecerdasan diciptakan dan dimasukkan ke dalam suatu
mesin agar dapat melakukan pekerjaan seperti yang dapat dilakukan manusia. Kecerdasan
5
buatan menawarkan media dan uji teori dari kecerdasan. Teori tersebut dapat dinyatakan
dalam bahasa program komputer diuji dan dibuktikan melalui eksekusi pada komputer.
2.2 Definisi Sistem Pakar
Sistem pakar adalah aplikasi berbasis komputer yang digunakan untuk
menyelesaikan masalah sebagaimana yang dipikirkan oleh pakar. Pakar yang dimaksud
disini adalah orang yang mempunyai keahlian khusus yang dapat menyelesaikan masalah
yang tidak dapat diselesaikan oleh orang awam. Sebagai contoh, dokter adalah seorang
pakar yang mampu mendiagnosis penyakit yang diderita pasien serta dapat memberikan
penatalaksanaan terhadap penyakit tersebut.(Kusrini, 2008)
Sistem pakar adalah program artificial intellegence yang menggabungkan pangkalan
pengetahuan (knowledge base) dengan sistem inferensi. Ini merupakan bagian software
spesialisasi tingkat tinggi yang berusaha menduplikasi fungsi seorang pakar dalam satu
bidang keahlian. Program ini bertindak sebagai seorang konsultan yang cerdas atau
penasihat dalam suatu lingkungan keahlian tertentu, sebagai hasil himpunan pengetahuan
yang telah dikumpulkan dari beberapa orang pakar. Dengan demikian seorang awam
sekalipun bisa menyadap sistem pakar itu untuk memecahkan berbagai persoalan yang ia
hadapi. Sistem pakar sungguh merupakan sesuatu yang baru dan masih segar. Ia sangat
inovatif dalam menghimpun dan mengemas pengetahuan. Keampuhannya yang paling utama
terletak pada kemampuan dan penggunaan praktisnya bila di satu tempat tidak ada seorang
pakar dalam suatu bidang ilmu.(Suparman, 1991)
2.2.1 Arsitektur Sistem Pakar
Suatu sistem disebut sebagai sistem pakar jika mempunyai ciri dan karakteristik
tertentu. Hal ini juga harus didukung oleh komponen – komponen sistem pakar yang mampu
menggambarkan tentang ciri dan karakteristik tersebut. Sistem pakar memiliki beberapa
komponen utama, yaitu antarmuka pengguna (user interface), basis data sistem pakar
(expert system database), fasilitas akuisisi pengetahuan (knowledge acquisition facility), dan
mekanisme inferensi (inference mechanism). Selain itu ada satu komponen yang hanya ada
pada beberapa sistem pakar, yaitu fasilitas penjelasan (explanation facility). (Martin dan
Oxman, 1998)
Arsitektur dasar dari sistem pakar dapat dilihat paga Gambar 2.1 (Giarrantano dan
Riley, 1994)
6
Gambar 2.1 Arsitektur Sistem Pakar (Kusrini, 2006)
2.2.1.1 Antarmuka Pengguna
Antarmuka pengguna memberikan fasilitas komunikasi antara pengguna dan sistem,
memberikan berbagai fasilitas informasi dan berbagai keterangan yang bertujuan untuk
membantu mengarahkan alur penelusuran masalah sampai ditemukan solusi. Pada
umumnya, antarmuka pengguna juga berfungsi untuk menginputkan pengetahuan baru ke
dalam basis pengetahuan sistem pakar, menampilkan fasilitas penjelasan sistem dan
memberikan tuntunan penggunaan sistem secara menyeluruh langkah demi langkah
sehingga pengguna mengerti apa yang harus dilakukan terhadap sistem.
2.2.1.2 Basis Data Sistem Pakar
Basis pengetahuan mengandung pengetahuan untuk pemahaman, formulasi, dan
penyelesaian masalah. Komponen sistem pakar ini disusun atas dua elemen dasar, yaitu
fakta dan aturan. Fakta merupakan informasi tentang obyek dalam area permasalahan
tertentu, sedangkan aturan merupakan informasi tentang cara bagaimana memperoleh
faktabaru dari fakta yang telah diketahui. (Arhami, 2005)
BASIS PENGETAHUAN
(ATURAN)
MESIN
MEMORI KERJA
(FAKTA)
AGENDA
FASILITAS AKUISISI
PENGETAHUAN
FASILITAS PENJELASAN
ANTAR MUKA PENGGUNA
7
2.2.1.3 Akuisisi Pengetahuan
Akuisisi pengetahuan adalah akumulasi, transfer dan transformasi keahlian dalam
menyelesaikan masalah dari sumber pengetahuan ke dalam program komputer. Dalam tahap
ini knowledge engineer berusaha menyerap pengetahuan untuk selanjutnya ditransfer ke
dalam basis pengetahuan. Pengetahuan diperoleh dari pakar, dilengkapi dengan buku, basis
data, laporan penelitian dan pengalaman pemakai.
2.2.1.4 Mekanisme Inferensi
Mekanisme inferensi adalah bagian dari sistem pakar yang melakukan penalaran
dengan menggunakan isi daftar aturan berdasarkan urutan dan pola tertentu. Selama proses
konsultasi antar sistem dan pemakai, mekanisme inferensi menguji aturan satu demi satu
sampai kondisi aturan itu benar. Secara umum ada dua teknik utama yang digunakan dalam
mekanisme inferensi untuk pengujian aturan, yaitu penalaran maju (forward chaining) dan
penalaran mundur (backward chaining).
2.2.1.5 Fasilitas Penjelasan
Fasilitas penjelasan sistem merupakan bagian dari sistem pakar yang memberikan
penjelasan tentang bagaimana program dijalankan, apa yang harus dijelaskan kepada
pemakai tentang suatu masalah, memberikan rekomendasi kepada pemakai,
mengakomodasi kesalahan pemakai dan menjelaskan bagaimana suatu masalah
terjadi.Dalam sistem pakar, fasilitas penjelasan sistem sebaiknya diintegrasikan ke dalam
tabel basis pengetahuan dan basis aturan karena hal ini lebih memudahkan perancangan
sistem.
2.3 Penyakit Darah
2.3.1 Diagnosis
Diagnosis adalah proses yang dilakukan untuk mengenali / mengetahui terdapatnya
keadaan yang tidak wajar / alamiah dan meneliti adanya abnormalitas serta menetapkan
penyebabnya diterapkan untuk membuat rencana perawatan pada suatu penyakit. (marwali
Harahap, 1998)
2.3.2 Darah
Darah merupakan komponen esensial makhluk hidup, mulai dari binatang primitif
sampai manusia. Dalam keadaan fisiologik, darah selalu berada dalam pembuluh darah
sehingga dapat menjalankan fungsinya sebagai pembawa oksgen, mekanisme pertahanan
tubuh terhadap infeksi, dan mekanisme hemostatis. Darah terdiri atas 2 komponen utama: (I
Made Bhakta, 2003)
1. Plasma darah: bagian cair darah yang sebagian besar terdiri atas air, elektrolit, dan
protein darah.
2. Butir – butir darah (blood corpucless), yang terdiri atas:
a. Eritrosit: sel darah merah (SDM)-red blood cell (RBC)
b. Leukosit: sel darah putih (SDP)-white blood cell (WBC)
8
c. Trombosit: butir pembeku-platelet
2.3.3 Hipotensi
Penyakit Darah Rendah atau Hipotensi (Hypotension) adalah suatu keadaan dimana
tekanan darah seseorang turun dibawah angka normal, yaitu mencapai nilai rendah 90/60
mmHg. Sedangkan nilai normal tekanan darah seseorang dengan ukuran tinggi badan, berat
badan, tingkat aktivitas normal dan kesehatan secara umum adalah 120/80 mmHg. Namun
demikian beberapa orang mungkin memiliki nilai tekanan darah (tensi) berkisar 110/90 mmHg
atau bahkan 100/80 mmHg, akan tetapi mereka tidak atau belum atau jarang menampakkan
beberapa keluhan berarti. Sehingga hal itu dirasakan biasa saja dalam aktivitas
kesehariannya. Apabila kondisi itu terus berlanjut, didukung dengan beberapa faktor yang
memungkinkan memicu menurunnya tekanan darah yang signifikan seperti keringat dan
berkemih banyak namun kurang minum, kurang tidur atau kurang istirahat (lelah dengan
aktivitas berlebihan) serta haid dengan perdarahan berlebihan (abnormal) maka tekanan
darah akan mencapai ambang rendah (hipotensi) 90/60 mmHg. Jika keadaan ini terus
berlanjut maka akan memicu timbulnya penyakit baru yaitu anemia.
2.3.4 Anemia
Anemia adalah keadaan dimana jumlah sel darah merah atau jumlah hemoglobin
(protein pembawa oksigen) dalam sel darah merah berada dibawah normal. Sel darah merah
mengandung hemoglobin, yang memungkinkan mereka mengangkut oksigen dari paru – paru
dan mengantarkannya ke seluruh bagian tubuh. Anemia menyebabkan berkurangnya jumlah
sel darah merah atau jumlah hemoglobin dalam sel darah merah, sehingga darah tidak dapat
mengangkut oksigen dalam jumlah sesuai yang diperlukan tubuh. (Endah, 2010)
2.3.5 Leukimia Limfositik Akut ( LLA )
Leukimia Limfositik Akut (LLA) adalah suatu penyakit yang berakibat fatal, dimana sel
– sel yang dalam keadaan normal berkembang menjadi limfosit berubah menjadi ganas dan
dengan segera akan menggantikan sel – sel normal di dalam sumsum tulang. LLA
merupakan leukimia yang paling sering terjadi pada anak – anak. Leukimia jenis ini
merupakan 25% dari semua jenis kanker yang mengenai anak – anak dibawah umur 15
tahun.
2.3.6 Leukimia Mieloid Akut ( LMA )
Leukimia Mieloid (mielositik, mielogenous, mieloblastik, mielomonositik, LMA) Akut
adalah penyakit yang bisa berakibat fatal, dimana mielosit (yang dalam keadaan normal
berkembang menjadi granulosit) berubah menjadi ganas dan dengan segera akan
menggantikan sel – sel normal di sumsum tulang. Leukimia ini bisa menyerang segala usia,
tetapi paling sering terjadi pada usia dewasa.
2.3.7 Leukimia Limfositik Kronik ( LLK )
Leukimia Limfositik Kronis (LLK) ditandai dengan adanya sejumlah besar limfosit
(salah satu jenis sel darah putih) matang yang bersifat ganas dan pembesaran kelenjar getah
9
bening. Lebih dari ¾ penderita berumur lebih dari 60 tahun, dan 2-3 kali lebih sering
menyerang pria. Pada awalnya penambahan jumlah limfosit matang yang ganas terjadi di
kelenjar getah bening. Kemudian menyebar ke hati dan limpa, dan keduanya mulai
membesar. Masuknya limfosit ini ke dalam sumsum tulang akan menggeser sel – sel yang
normal, sehingga terjadi anemia dan penurunan jumlah sel darah putih dan trombosit di
dalam darah. Kadar dan aktivitas antibodi (protein untuk melawan infeksi) juga berkurang.
2.3.8 Leukimia Mielositik Kronik ( LMK )
Leukimia Mielositik (mieloid, mielogenous, granulositik, LMK) adalah suatu penyakit
dimana sebuah sel di dalam sumsum tulang berubah menjadi ganas dan menghasilkan
sejumlah besar granulosit (salah satu jenis sel darah putih) yang abnormal. Penyakit ini bisa
mengenai semua kelompok umur, baik pria maupun wanita, tetapi jarang ditemukan pada
anak – anak berumur kurang dari 10 tahun. Sebagian besar granulosit leukemik dihasilkan di
dalam sumsum tulang, tetapi beberapa diantaranya di buat di limpa dan hati. Pada LMK, sel –
selnya terdiri dari sel yang sangat muda sampai sel yang matang. Granulosit leukemik
cenderung menggeser sel – sel normal di dalam sumsum tulang dan sering kali
menyebabkan terbentuknya sejumlah besar jaringan fibrosa yang menggantungkan sumsum
tulang yang normal.
2.4 Teori Pemrograman
2.4.1 Visual Basic 6.0
Visual Basic adalah program untuk membuat aplikasi berbasis Microsoft Windows
secara cepat dan mudah. Visual Basic menyediakan tool untuk membuat aplikasi yang
sederhana sampai aplikasi kompleks atau rumit baik untuk keperluan pribadi maupun
keperluan perusahaan/instansi dengan sistem yang lebih besar. “Visual” dalam hal ini
merupakan bahasa pemrograman yang menyerahkan berbagai macam desain dengan model
GUI (graphical User Interface). Hanya dengan mengetikkan sedikit kode program, kita sudah
dapat menikmati program dengan tampilan yang menarik. “Basic” menunjukkan bahasa
pemrograman BASIC (biginner all-purpose symbolic instrution code). Visual Basic
dikembangkan dari bahasa BASIC yang ditambah ratusan perintah tambahan, function,
keyword, dan banyak berhubungan langsung dengan GUI Windows.
2.5 Microsoft Access 2007
Microsoft Access merupakan program database yang sudah populer dan banyak
digunakan saat ini. Ini dikarenakan oleh kemudahannya dalam pengolahan berbagai jenis
database serta hasil akhir berupa laporan dengan tampilan dengan desain yang lebih
menarik. Database merupakan sekumpulan data atau informasi yang terdiri atas satu / lebih
tabel yang saling berhubungan antara satu dengan yang lain. (Madcoms, 2007)
Bahkan beberapa lembaga, organisasi, perusahaan dan lain – lain memanfaatkan
Access ini untuk membuat dan mengolah databasenya. Kita dapat membuat sendiri aplikasi
10
database untuk digunakan dalam organisasi, lembaga, perusahaan, dan aplikasi lain,
sehingga menghasilkan aplikasi yang menarik dan profesional.
3. Analisis
3.1 Analisis Sistem
Tahap analisis merupakan tahap yang kritis dan sangat penting, karena kesalahan
pada tahap ini akan menyebabkan kesalahan pada tahap selanjutnya. Analisis bertujuan
untuk mendapatkan pemahaman secara keseluruhan tentang sistem yang akan kita
kembangkan berdasarkan masukan dari calon pengguna dan beberapa pihak yang
berkepentingan .
Dalam tahap analisis langkah pertama yang harus dilakukan adalah mengidentifikasi
masalah. Masalah – masalah yang ada merupakan suatu kelemahan, sehingga menghambat
pencapaian tujuan. Dari kelemahan sistem yang ada harus ditindak lanjuti untuk ditemukan
dan dicari pemecahannya agar sistem dapat berjalan dengan baik guna mencapai tujuan
sistem. Yang perlu diperhatikan dalam pembuatan sistem pakar antara lain : analisis
masalah, identifikasi kebutuhan, dan spesifikasi sistem. Perancangan sistem terdiri dari basis
pengetahuan, mesin inferensi, perancangan proses, dan perancangan antar muka.
3.1.1 Analisis Masalah
Masalah diagnosa penyakit sistem transportasi tubuh pada manusia dapat
dimasukkan kedalam salah satu cabang ilmu artificial intelligent, yaitu sistem pakar. Pada
permasalahan ini, pemecahan masalah tersebut dapat dilakukan dengan mengembangkan
sistem yang dapat berperan sebagai seorang ahli penyakit darah ( hematolog ). Dengan kata
lain terjadi pemindahan atau proses pengolahan informasi yang bersifat heuristic yang artinya
membangun dan mengoperasikan basis pengetahuan dari seorang pakar ke sebuah sistem
komputer.
Pada proses ini, sistem akan memberikan daftar berupa fakta – fakta yang telah
disimpan dalam sistem berupa basis pengetahuan. User ( pengguna ) akan memilih gejala –
gejalanya, yang kemudian akan diproses oleh sistem sehingga menghasilkan kesimpulan
tentang penyakit yang diderita oleh pasien. Sistem ini juga memberikan saran
penatalaksanaan dan pencegahan yang bisa dilakukan agar seseorang terhindar dari
berbagai macam penyakit.
3.1.2 Identifikasi Sistem
Sistem pakar yang akan dibuat dapat digunakan oleh pemakai untuk melakukan
diagnosis terhadap penyakit darah yang mungkin diderita. Sedangkan untuk dokter sendiri,
sistem pakar yang dibuat dijadikan bahan masukan dalam pengambilan keputusan untuk
menentukan tindakan medis yang akan diambil. Kemajuan teknologi di bidang komputer yang
sangat pesat, membantu pengembangan dan penerapan di berbagai bidang. Oleh karena
itu, diperlukan suatu sistem yang dapat membantu masyarakat atau pengguana untuk
mendiagnosa penyakit darah yang bisa diderita mulai dari usia balita. Pembuatan sistem
11
pakar ini dapat mengurangi prosentase kesalahan diagnosa dan terjadinya penanganan yang
kurang tepat sehingga dapat mengurangi prosentase kematian.
3.1.3 Spesifikasi Sistem
Sistem pakar untuk mendiagnosa penyakit transportasi tubuh pada manusia
merupakan suatu sistem yang menganalisa data gejala yang dialami pasien untuk
menghasilkan diagnosa jenis penyakit yang diderita. Input dari sistem berupa gejala yang
dialami pasien, update, basis pengetahuan dan basis aturan yang merupakan salah satu
komponen penting dalam sistem pakar yang merupakan fasilitas yang disediakan bagi pakar.
Output dari sistem berupa jenis penyakit darah antara lain : Hipotensi, Anemia, Leukimia
Limfositik Akut, Leukimia Mieloid Akut, Leukimia Limfositik Kronik, dan Leukimia Mielositik
Kronik.
Sistem pakar untuk mendiagnosa penyakit pada sistem transportasi tubuh pada
manusia ini menggunakan metode inferensi backward chaining yaitu sistem akan menelusuri
gejala – gejala yang diinputkan oleh pemakai untuk mendapatkan hasil diagnosis penyakit
yang diderita.
3.1.4 Representasi Pengetahuan
Sistem pakar untuk membantu mendiagnosa penyakit pada sistem transportasi tubuh
ini, membutuhkan basis pengetahuan dan mesin inferensi untuk mendiagnosa penyakit.
Basis pengetahuan ini berisi fakta – fakta yang dibutuhkan oleh sistem, sedangkan mesin
inferensi digunakan untuk menganalisa fakta – fakta yang dimasukkan pengguna sampai
dapat ditentukan suatu kesimpulan.
3.1.5 Mesin Inferensi
Mesin inferensi adalah bagian dari sistem pakar yang melakukan penalaran dengan
menggunakan isi daftar aturan berdasarkan urutan dan pola tertentu. Selama proses
konsultasi antar sistem dan pemakai, mesin inferensi menguji aturan satu demi satu sampai
kondisi aturan itu benar. Sistem pakar, dalam melakukan diagnosis dan memberikan terapi
pada penyakit sistem transportasi tubuh pada manusia ini menggunakan dua metode
inferensi, yaitu runut balik (backward chaining) dan runut maju (forward chaining). Forward
chaining digunakan untuk menguji fakta – fakta yang dimasukkan pengguna dengan aturan
yang telah disimpan dalam sistem satu demi satu hingga dapat diambil suatu kesimpulan.
Jika fakta yang pertama bernilai benar, maka dilakukan pencarian ke fakta berikutnya pada
rule yang sama, tetapi jika ada fakta yang bernilai salah, maka dilakukan pencarian ke rule
yang lain, dimana rule yang dicari adalah rule yang mempunyai fakta bernilai benar yang
sama pada rule sebelumnya.
Langkah – langkah dalam menghasilkan nilai probabilitas bayes suatu penyakit yaitu:
1. Melakukan pengumpulan data penyakit berdasarkan gejala utama.
2. Mengidentifikasi gejala yang dialami penderita dan hasil diagnosa.
12
3. Melakukan proses perhitungan penentuan nilai probabilitas diagnosa penyakit dengan
menggunakan theorema bayes.
Bentuk umum dari Theorema Bayes :
P ( Hi|E ) = P ( E|Hi ) * P ( Hi )
ⁿ∑ P ( E|Hk ) * P ( Hk )
dengan :
P ( Hi|E ) = Probabilitas hipotesis Hi benar jika diberikan evidence E.
P ( E|Hi ) = Probabilitas munculnya evidence E, jika diketahui hipotesis Hi benar.
P ( Hi ) = Probabilitas hipotesis Hi (menurut hasil sebelumnya) tanpa memandang evidence
apapun.
n = Jumlah hipotesis yang mungkin.
Jika setelah dilakukan pengujian terhadap hipotesis, muncul satu atau lebih evidence
atau observasi baru, maka :
P ( H|E,e ) = P ( H|E ) * P ( e|E,H )
P ( e|E )
Probabilitas penyakit ( kepastian pakar ) di dapatkan dari perhitungan probabilitas
gejala yang dimiliki oleh masing – masing penyakit. Sebagai salah satu contoh perhitungan
probabilitas penyakit, dapat dilihat pada perhitungan dibawah ( mengacu persamaan 2
theorema bayes ).
Contoh kasus perhitungan probabilitas penyakit :
Seorang penderita penyakit darah memiliki gejala sering pusing ( 0,6 ), sering menguap ( 0,2
), penglihatan berkunang – kunang ( 0,3 ), dan denyut nadi teraba lemah ( 0,2 ). Apabila
seorang penderita mengidap penyakit hipotensi, maka gejala sering pusing penyakit hipotensi
( 0,2 ), sering menguap mengidap penyakit hipotensi ( 0,1 ), penglihatan berkunang – kunang
mengidap penyakit hipotensi ( 0,3 ), dan denyut nadi teraba lemah mengidap penyakit
hipotensi ( 0,4 ).
Probabilitas ( Hipotensi ) :
P ( Hipotensi ) = ( 0,2 * 0,31 ) + ( 0,1 * 0,31 ) + ( 0,3 * 0,31 ) + ( 0, 4 * 0,31 )
0,6 + 0,2 + 0,3 + 0,2
P ( Hipotensi ) = 0,062 + 0,031 + 0,093 + 0,124
1,3
P ( Hipotensi ) = 0,31
1,3
P ( Hipotensi ) = 0,23
13
3.2 Perancangan Sistem
3.2.1 Perancangan Database
Database merupakan bagian dari implementasi sistem pakar yang digunakan untuk
menyimpan semua data, baik basis pengetahuan maupun basis aturan.
3.2.1.1 Entity Relation Diagram
Entity relation diagram yang memperlihatkan entitas – entitas yang terlibat dalam
suatu sistem serta hubungan – hubungan (relasi) antar entitas. Penekanan dalam ERD
adalah tabel – tabel yang mempresentasikan entitas – entitas serta tabel – tabel yang
menunjukkan relasi antar entitas itu sendiri. Entitas yang terlibat dalam sistem pakar untuk
diagnosa penyakit sistem transportasi tubuh ini adalah penyakit, gejala, dan pengobatan.
Dari entitas yang terlibat dapat dibangun suatu diagram hubungan antar entitas,
seperti yang dapat dilihat pada gambar berikut :
Gambar 3.1 Entyti Relation Diagram
Kd_gejala gejala
gejala
memiliki
probabilitas Kd_gejala
Kd_penyakit
penyakit
penyakit
Kd_penyakit
keterangan
memiliki
Kd_penyakit
Kd_pengobatan
pengobatan
Pakar
Kd_pengobatan Pengobatan
password Id_pakar
Admin
Kd_admin
password
Konsultasi
Kd_pengobatan Kd_penyakit
probabilitas
probabilitas
14
3.2.1.2 Relasi Antar Tabel
Dari entity relation diagram di atas maka relasi antar tabelnya adalah sebagai berikut:
Gambar 3.2 Relasi Antar Tabel
3.2.2 Perancangan Tabel
Dalam suatu aplikasi sebuah program banyak digunakan tabel – tabel untuk
mempermudah pengguna dalam rangka menyimpan sebuah data sesuai dengan yang
diinginkan dan juga dapat didokumentasikan. Adapun rancangan tabel tersebut adalah
sebagai berikut :
a. Tabel Pakar
Tabel ini digunakan untuk menyimpan data seorang pakar untuk melakukan
pembukaan akses kepada basis aturan dan basis pengetahuan. Tabel ini berisi id_pakar dan
password pakar.
Primary Key : id_pakar
Jumlah Field : 2
Tabel 3.1 Rancangan Tabel Pakar
Nama Field Type Size Keterangan
Id_pakar Text 50 Identitas Pakar
Password Text 30 Password Pakar
3.2.3 Perancangan Antar Muka (User Interface)
Rancangan antar muka ini dibuat untuk mempermudah user dalam berinteraksi
dengan program ini. Adapun rancangan antar muka program ini sebagai berikut :
15
a. Form Login Utama :
Form ini digunakan untuk memilih menu sistem sesuai kepentingan. Apabila user memilih
menu pakar maka sistem akan menampilkan menu yang sesuai dengan kebutuhan pakar,
sedangkan apabila user memilih menu pengguna maka sistem akan menampilkan kebutuhan
menu sesuai dengan pengguna.
Gambar 3.3 Rancangan Form Login Utama
b. Form Menu Utama Pakar
Apabila pada menu pilihan di form login utama user memilih pakar, maka user bisa
menggunakan semua menu yang terdapat di form menu utama tersebut.
Gambar 3.4 Rancangan Form Menu Utama Pakar
16
4. Hasil Penelitian dan Pembahasan
Implementasi program aplikasi "sistem pakar pendeteksian penyakit system
transportasi tubuh dengan metode backward chaining" merupakan tahap paling penting
dimana sistem yang sudah dirancang, di implementasikan untuk menghasilkan pada keadaan
yang sebenarnya. Dari hal ini dapat diketahui apakah sistem yang dihasilkan sesuai dengan
tujuan yang diinginkan atau tidak.
Tahapan perancangan aplikasi telah dikerjakan. mulai dari rancangan system,
rancangan input output, rancangan database dan rancangan antar muka (user interface).
semua rancangan ini digunakan untuk mempermudah dalam penjabaran sistem ke dalam
bahasa pemrograman.
4.1 Implementasi Form Login Utama
Form login merupakan jendela pertama yang akan muncul sebelum masuk ke
program. Ada dua pilihan dalam form login yaitu pakar dan pemakai. Login pakar hanya
dapat diakses oleh pakar dan admin. Sedangkan pada login pemakai, dapat diakses oleh
siapa saja.
Gambar 4.1 Tampilan Form Login Utama
Apabila user memilih login pakar, maka user harus menginputkan username dan
password terlebih dahulu untuk dapat mengakses menu utama.
Gambar 4.2 Tampilan Form Login Pakar
Jika password pada login pakar salah maka akan keluar pesan peringatan:
17
Gambar 4.3 Pesan Kesalahan Password dan User Name
Jika password benar, akan tampil form menu utama pakar. Jika user memilih menu
pemakai dapat langsung menekan tombol login tanpa memasukkan username dan password
sehingga sistem akan menampilkan menu utama yang sesuai dengan kebutuhan pemakai.
4.2 Implementasi Form Menu Utama Untuk Pakar
Apabila pada form login utama tombol pakar yang dipilih, maka system akan
menampilkan menu yang sesuai dengan kebutuhan pakar. Form menu utama untuk pakar
dapat dilihat pada gambar 4.4.
Gambar 4.4 Form Menu Utama Untuk Pakar
Dalam form ini terdapat empat menu pilihan yaitu menu basis pengetahuan, menu
basis aturan, menu konsultasi dan keluar. Menu basis pengetahuan untuk menampilkan tiga
sub menu yaitu menu basis pengetahuan untuk data penyakit, gejala dan pengobatan.
Apabila memilih menu basis aturan maka akan menampilkan dua sub menu yaitu basis
aturan untuk gejala dan pengobatan. Apabila memilih menu konsultasi maka system akan
menampilkan form konsultasi. Sedangkan menu keluar untuk keluar dari system.
18
4.3 Implementasi Form Menu Utama Untuk Pemakai
Apabila pada form login utama tombol pemakai yang dipilih, maka system akan
menampilkan menu yang sesuai dengan kebutuhan pemakai. Menu tersebut dapat dilihat
pada gambar 4.5.
Gambar 4.5 Form Menu Utama Untuk Pemakai
Dalam form ini terdapat dua pilihan menu yaitu menu konsultasi dan keluar. Pada
menu konsultasi maka system akan menampilkan form konsultasi dan menu keluar untuk
keluar dari system.
4.4 Implementasi Form Konsultasi
Pada form ini pemakai diminta untuk memilih gejala pada daftar, sesuai dengan
keadaan yang dialaminya dan berdasarkan data yang telah di sediakan dengan mencentang
pilihan gejala kemudian memasukkannya ke dalam daftar gejala terpilih dengan mengklik
tombol pilih gejalah dan untuk membatalkan centang data yang akan dibatalkan kemudian
klik tombol hapus. Untuk melihat hasil diagnosa dari gejala terpilih, maka klik pada tombol
diagnosa.
Gambar 4.11 Tampilan Form Konsultasi
19
5. Kesimpulan
Dengan diselesaikannya pembuatan aplikasi sistem pakar untuk mendeteksi
penyakit sistem transportasi tubuh ini, penulis dapat menyimpulkan bahwa:
1. Dengan pembuatan aplikasi ini masalah kekurangan tenaga pakar dapat diatasi,
dengan aplikasi sistem pakar ini user diharapkan dapat berinteraksi dengan
sistem seperti halnya ketika berinteraksi dengan pakar.
2. Kompleksnya permasalahan yang timbul dalam diagnosa pada penyakit sistem
transportasi tubuh, bisa ditangani dengan sistem pakar.
3. Mampu memberikan informasi kepada user mengenai penyakit sistem
transportasi tubuh melalui gejala – gejala yang diinputkan user ke sistem sesuai
dengan kondisi yang sedang dialaminya.
4. Dengan adanya pembatasan hak akses yang diterapkan pada sistem, proses
untuk pengolahan basis pengetahuan dan basis aturan hanya dapat dilakukan
oleh pakar.
5.1 Saran
Berdasarkan evaluasi terhadap proses dan hasil dari sistem ini, maka saran – saran
untuk pengembangan selanjutnya dalam bidang ini antara lain:
1. Menggunakan metode lain dalam penyelesaian tingkat kepercayaan bisa menjadi
alternatif pembanding untuk mengetahui metode mana yang paling mendekati
kenyataan tingkat kebenaran.
2. Untuk membuat pengguna tidak cepat bosan, maka perlu ditambahkan fasilitas
multimedia dalam sistem pakar tersebut.
3. Untuk pengembangan selanjutnya, dapat melengkapi data – data tentang penyakit
sistem transportasi tubuh dengan gambar untuk memperjelas informasi.
Aplikasi sistem pakar pendeteksi penyakit transportasi tubuh yang dibuat masih jauh
dari sempurna. Karena seiring dengan bertambahnya pengetahuan seorang pakar dan
berkembangnya gejala penyakit yang di timbulkan oleh suatu penyakit, oleh karena itu
diharapkan perbaikan dan pengembangan yang lebih baik kedepannya nanti.
20
DAFTAR PUSTAKA
Junindar, 2008, Panduan Lengkap Menjadi Programmer Membuat Aplikasi Penjualan
Menggunakan VBNet, Media Kita, Jakarta.
Madcoms, 2007, Mahir dalam 7 Hari Microsoft Office Access 2007, Andi Offset, Yogyakarta.
Suparman, 1991, Mengenal Artificial Intelligent, Andi Offset, Yogyakarta.
Arhami, Muhammad, 2005, Konsep Dasar Sistem Pakar, Andi Offset, Yogyakarta.
Kusrini, S.Kom, 2006, Sistem Pakar Teori dan Aplikasi, Andi Offset, Yogyakarta.
Kusrini, M. Kom, 2008, Aplikasi Sistem Pakar, Andi Offset, Yogyakarta.
Bakta, Prof. Dr. I Made, 2003, Hematologi Klinik Ringkas, EGC, Jakarta.
Kusumawardani, Endah, 2010, Waspada Penyakit Darah Mengintai Anda, Hanggar Kreator,
Yogyakarta.
2009, Pengembangan Sistem Pakar Menggunakan Visual Basic, Andi Offset, Yogyakarta.