BAB II TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Kecerdasan Buatan Kecerdasan buatan (Artificial Intelligence) adalah “ide-ide untuk membuat suatu perangkat lunak komputer yang memiliki kecerdasan sehingga perangkat lunak komputer tersebut dapat melakukan suatu pekerjaan yang dilakukan oleh manusia” (Artanti, 2004), dengan kata lain membuat sebuah komputer dapat berpikir dan bernalar seperti manusia. Tujuan dari kecerdasan buatan ini adalah membuat komputer lebih cerdas, mengerti tentang kecerdasan, dan membuat mesin lebih berguna bagi manusia. Kecerdasan buatan dapat membantu meringankan beban kerja manusia misalnya dalam membuat keputusan, mencari informasi secara lebih akurat, atau membuat komputer lebih mudah digunakan dengan tampilan yang mudah dipahami. Cara kerja kecerdasan buatan adalah menerima input, untuk kemudian diproses dan kemudian mengeluarkan output yang berupa suatu keputusan. Kecerdasan buatan memungkinkan komputer untuk berpikir dengan cara menyederhanakan program. Dengan cara ini, kecerdasan buatan dapat menirukan proses belajar manusia sehingga informasi baru dapat diserap dan digunakan sebagai acuan di masa-masa mendatang. Kecerdasan atau kepandaian itu didapat berdasarkan pengetahuan dan pengalaman, untuk itu agar perangkat lunak yang dikembangkan dapat mempunyai kecerdasan maka perangkat lunak tersebut harus diberi suatu pengetahuan dan 6
7
kemampuan untuk menalar dari pengetahuan yang telah didapat dalam menemukan solusi atau kesimpulan layaknya seorang pakar dalam bidang tertentu yang bersifat spesifik. Kecerdasan buatan menawarkan media dan uji teori kecerdasan. Teori ini dapat dinyatakan dalam bahasa program komputer dan dibuktikan melalui eksekusinya pada komputer nyata. Implementasi dari kecerdasan buatan saat ini dapat ditemui dalam bidangbidang antara lain: 1. Fuzzy logic: suatu metode kecerdasan buatan yang banyak terdapat pada alat elektronik dan robot. Dimana alat-alat elektronik atau robot tersebut mampu berpikir dan bertingkah laku sebagaimana layaknya manusia. 2. Computer vision: suatu metode kecerdasan buatan yang memungkinkan sebuah sistem komputer mengenali gambar sebagai inputnya. Contohnya adalah mengenali dan membaca tulisan yang ada gambarnya. 3. Artificial intelligence dalam game: suatu metode kecerdasan buatan yang berguna untuk meniru cara berpikir seorang manusia dalam bermain game. Contohnya adalah program Deep Blue yang mampu berpikir setara dengan seorang grandmaster catur. 4. Speech recognition: suatu metode kecerdasan buatan yang berguna untuk mengenali suara manusia dengan cara dicocokkan dengan acuan atau pattern yang telah diprogramkan sebelumnya. Contohnya adalah suara dari user dapat diterjemahkan menjadi sebuah perintah bagi komputer.
8
5. Expert system: suatu metode kecerdasan buatan yang berguna untuk meniru cara berpikir dan penalaran seorang ahli dalam mengambil keputusan berdasarkan situasi yang ada.
2.2. Sistem Pakar Sistem pakar (expert system) adalah sistem yang berusaha mengadopsi pengetahuan manusia ke komputer yang dirancang untuk menyelesaikan masalah seperti layaknya seorang pakar. Menurut Turban (2005), keahlian dipindahkan dari pakar ke suatu komputer. Pengetahuan ini kemudian disimpan di dalam komputer. Pada saat pengguna menjalankan komputer untuk mendapatkan informasi, sistem pakar menanyakan fakta-fakta dan dapat membuat penalaran (inferensi) dan sampai pada suatu kesimpulan. Kemudian, sistem pakar memberikan penjelasan (memberikan kesimpulan atas hasil konsultasi yang telah dilakukan sebelumnya). Dengan sistem pakar ini, orang awam pun dapat menyelesaikan masalahnya atau hanya sekedar mencari suatu informasi berkualitas yang sebenarnya hanya dapat diperoleh dengan bantuan para ahli dibidangnya. Sistem pakar ini juga dapat membantu aktivitas para pakar sebagai asisten yang mempunyai pengetahuan yang dibutuhkan. Pada dasarnya sistem pakar diterapkan untuk mendukung aktivitas pemecahan masalah. Beberapa ativitas pemecahan yang dimaksud seperti pembuatan keputusan (decision making), pemanduan pengetahuan (knowledge fusing), pembuatan desain
9
(designing),
perencanaan
(planning),
(regulating),
pengendalian
(controlling),
prakiraan diagnosa
(forescating),
pengaturan
(diagnosing),
perumusan
(prescribing), penjelasan (explaining), pemberian nasihat (advising) dan pelatihan (tutoring) (Kusrini, 2006).
2.2.1. Sejarah Sistem Pakar Sistem pakar mulai dikembangkan pada pertengahan tahun 1960-an oleh Artificial Intelligence Corporation. Periode penelitian kecerdasan buatan ini didominasi oleh suatu keyakinan bahwa nalar yang digabung dengan komputer canggih akan menghasilkan presatasi pakar atau bahkan manusia super. Suatu usaha ke arah ini adalah General Purpose Problem Solver (GPS) yang dikembangkan oleh Allen Newell, John Cliff Shaw, dan Herbert Alexander Simon. GPS merupakan sebuah percobaan untuk menciptakan mesin yang cerdas. Sistem pakar untuk melakukan diagnosa kesehatan telah dikembangkan sejak pertengahan tahun 1970 yang untuk pertama kali dibuat oleh Bruce Buchanan dan Edward Shortliffe di Standford University diberi nama MYCIN. MYCIN merupakan program interaktif yang melakukan diagnosa penyakit meningitis dan infeksi bacremia serta memberikan rekomendasi terapi antimikrobia. MYCIN mampu memberikan penjelasan atas penalarannya secara detail. Dalam uji coba, program ini mampu menunjukkan kemampuan seperti seorang spesialis.
10
2.2.2. Ciri-Ciri Sistem Pakar Adapun ciri-ciri sistem pakar seperti: 1. Mudah dimodifikasi, yaitu dengan menambah atau menghapus suatu pengetahuan dari basis pengetahuannya. 2. Memiliki kemampuan untuk beradaptasi. 3. Terbatas pada bidang spesifik. 4. Output tergantung dialog dengan pengguna (user). 5. Knowledge base dan inferensi terpisah.
2.2.3. Arsitektur Sistem Pakar Sistem pakar terdiri dari dua bagian utama, yaitu linkungan pengembangan (development environment) dan linkungan konsultasi (consultation environment). Development Environment dipakai oleh pembangun sistem pakar untuk membangun komponen-komponen dan mengenalkan suatu pengetahuan kepada knowledge base. Consultation Environment dipakai oleh user untuk mendapatkan suatu pengetahuan yang berhubungan dengan suatu keahlian (Setiawan, 2003). Komponen-komponen yang biasanya terdapat dalam sebuah sistem pakar terdiri dari: 1. Antarmuka pengguna (user interface) Pada komponen ini terjadi dialog antara program dan user, dimana system menerima input berupa informasi dan instruksi dari user, dan system memberikan output berupa informasi kepada user.
11
2. Basis pengetahuan (knowledge base) Basis pengetahuan dapat dikatakan sebagai kumpulan informasi dan pengalaman seorang ahli pada suatu bidang tertentu. 3. Akuisisi pengetahuan (knowledge acqusition) Akuisisi pengetahuan merupakan tranformasi keahlian dalam menyelesaikan masalah dari sumber pengetahuan kedalam program komputer. 4. Mesin inferensi Mesin inferensi merupakan otak dari sistem pakar yang mengandung mekanisme fungsi berpikir dan pola-pola penalaran sistem yang digunakan oleh seorang pakar. Mesin inferensi bertindak sebagai penarik kesimpulan dan mengkontrol mekanisme dari sistem pakar. 5. Memori kerja (working memory) Memori kerja merupakan tempat penyimpanan fakta-fakta yang diketahui dari hasil menjawab pertanyaan. 6. Subsistem penjelasan (explanation subsystem) Komponen ini merupakan komponen tambahan yang akan meningkatkan kemampuan sistem pakar. Komponen ini menggambarkan penalaran system kepada pemakai dengan cara menjawab pertanyaan-pertanyaan. 7. Perbaikan pengetahuan Pakar memiliki kemampuan untuk menganalisa dan meningkatkan kinerjanya serta kemampuan untuk belajar dari kinerjanya.
12
2.2.4. Representasi Pengetahuan Representasi pengetahuan adalah suatu teknik untuk merepresntasikan basis pengetahuan yang diperoleh kedalam suatu skema/diagram tertentu sehingga dapat diketahui relasi/keterhubungan antara suatu data dengan data lainnya (Natalia, 2006). Pengetahuan dapat direpresentasikan dalam berbagai model, beberapa model representasi pengetahuan seperti: 1. Logika Logika merupakan suatu pengkajian ilmiah tentang serangkaian penalaran, sistem kaidah, dan prosedur yang membantu proses penalaran. Bentuk logika komputasional ada 2 macam, yaitu: a.
Logika Proposional Logika proposional merupakan suatu pernyataan yang menyatakan benar (TRUE) atau salah (FALSE) yang dihubungkan dengan menggunakan operator logika seperti konjungsi (AND), disjungsi (OR), negasi (NOT), implikasi/kondisional (If...Then), equivalensi/bikondisional (If and only If). Berikut adalah contoh model representasi pengetahuan logika proposional: Jika hujan turun sekarang maka saya tidak akan ke pasar Dapat ditulis dalam bentuk p
q
b. Logika Predikat Logika predikat merupakan suatu logika yang seluruhnya menggunakan konsep dan kaidah proporsional yang sama, disebut juga kalkulus predikat,
13
yang memberi tambahan kemampuan untuk merepresentasikan pengetahuan dengan sangat cermat dan rinci. Berikut adalah contoh model representasi pengetahuan logika predikat: x = Rojali y = Juleha Dapat ditulis dalam bentuk Suka(x,y) 2. Jaringan Semantik Jaringan semantik merupakan representasi yang menggambarkan grafis dari pengetahuan yang memperlihatkan hubungan hirarkis dari objek-objek yang terdiri atas simpul (node) dan penghubung (link). Berikut adalah contoh gambar model representasi pengetahuan jaringan semantik:
PC
merupakan
komputer
merupakan
Alat elektronik
memiliki
monitor
Gambar 2.1 Representasi Jaringan Semantik 3. Object-Atributte-Value (OAV) Object dapat berupa bentuk fisik atau konsep. Attribute adalah karakteristik atau sifat dari object tersebut. Value (nilai) - besaran spesifik dari attribute tersebut yang berupa numerik, string atau boolean.
14
Berikut adalah contoh tabel model representasi pengetahuan Object-Atributte-Value (OAV): Tabel 2.1 Representasi OAV Object
Attribute
Value
Mangga
Warna
Hijau, orange
Mangga
Biji
Tunggal
Mangga
Rasa
Asam, manis
Mangga
Bentuk
Oval
Pisang
Warna
Hijau, kuning
Pisang
Bentuk
lonong
4. Bingkai (Frame) Bingkai berupa ruang (slots) yang berisi atribut untuk mendeskripsikan pengetahuan yang berupa kejadian, lokasi, situasi ataupun elemen-elemen lain. Berikut adalah contoh tabel model representasi pengetahuan bingkai (frame):
Tabel 2.2 Representasi Bingkai Pada Bingkai Penyakit Ruang (slots)
Isi (filters)
Nama Flu Gejala
a. Bersin b. Pusing c. Demam
15
Obat
a. Ultraflu b. Mixagrib
5. Kaidah Produksi Kaidah menyediakan menyediakan cara formal untuk merepresentasikan rekomendasi, arahan, atau strategi dalam bentuk jika-maka (if-then) yang menghubungkan anteseden dengan konsekuensi. Berikut adalah contoh model representasi pengetahuan kaidah poduksi: JIKA bersin DAN pusing DAN demam MAKA terserang penyakit flu
2.2.5. Metode Inferensi Metode inferensi merupakan suatu cara penarikan kesimpulan yang dilakukan oleh mesin inferensi untuk menyelesaikan masalah. Ada dua metode inferensi yang umum dalam sistem pakar, yaitu: 1. Forward Chaining (Runut Maju) Forward chaining adalah suatu strategi pengambilan keputusan yang dimulai dari bagian premis (fakta) menuju konklusi (kesimpulan akhir) (Kusrini, 2006). Metode inferensi ini yang akan digunakan dalam sistem pakar yang akan dibangun dengan contoh penalaran sebagai berikut:
16
IF Sulit bernafas AND Pilek AND Batuk kering AND Tarikan nafas berbunyi kasar dan penghembusan nafas berbunyi mengi THEN Laringitis Secara sederhana dapat dijelaskan bahwa untuk kaidah diatas, agar system mencapai konklusi, harus diinput terlebih dahulu fakta sulit bernafas, pilek, tarikan nafas berbunyi kasar dan penghembusan nafas berbunyi mengi. Baru sistem dapat mengeluarkan konklusi bahwa penyakit yang diderita adalah laringitis. 2. Backward Chaining (Runut Balik) Backward chaining adalah suatu strategi pengambilan keputusan dimulai dari pencarian solusi dari kesimpulan kemudian menulusuri fakta-fakta yang ada hingga menemukan solusi yang sesuai dengan fakta-fakta yang diberikan pengguna (Kusrini, 2006). Contoh penalaran backward chaining adalah: Lampu 1 rusak, IF Lampu 1 dinyalakan AND Lampu 1 tidak menyala AND Lampu 1 dihubungkan dengan sekering AND sekering masih utuh Secara sederhana dapat dijelaskan bahwa untuk kaidah diatas, sistem terlebih dahulu menduga bahwa lampu 1 rusak. Kebenaran praduga ini dibuktikan dengan kebenaran fakta lampu 1 tidak menyala, lampu 1 dihubungkan dengan sekering
17
dan sekering masih utuh. Kemudian sistem mengeluarkan kesimpulan bahwa lampu 1 rusak. Namun apabila ada fakta tidak terpenuhi berarti praduga sistem salah, selanjutnya sistem akan mengecek konklusi berikutnya.
2.3. Pediatri Pediatri berasal dari bahasa Yunani, yaitu pedos yang berarti anak dan iatrica yang berarti pengobatan. Arti bahasa Indonesia yang sebenarnya ialah Ilmu Pengobatan Anak dan pengertian ini lebih tepat daripada Ilmu Penyakit Anak yang ternyata masih sering dipakai (Gilbert, 1986). Pediatri telah berkembang pesat sekali terutama dalam 20 tahun terakhir ini. Di luar negeri, seperti pula dianjurkan oleh World Health Organization (WHO) timbul kecendrungan mengubah nama Pediatri menjadi Child Health. Di Indonesia sejak 1963 telah diubah menjadi Ilmu Kesehatan Anak, yaitu karena Pediatri sekarang tidak hanya mengobati anak sakit, tetapi mencakup hal-hal yang lebih luas (Staf Pengajar IKA FK UI, 1985). Ruang lingkup Pediatri yang akan dibahas disini berdasarkan pembagian ilmunya, yaitu pediatri pada penyakit tropis dan infeksi yang dapat dilihat pada Gambar 2.2. Penyakit tropis adalah penyakit yang terjadi di negara-negara yang mengalami dua iklim, yaitu panas dan kemarau (hujan) seperti Indonesia.
18
Keterangan:
= lingkup yang akan dibahas
Gambar 2.2 Diagram Penyakit Anak
2.4. Visual Basic Visual Basic merupakan bahasa pemrograman yang secara cepat dan mudah dapat digunakan untuk membuat aplikasi pada Microsoft Windows. Beberapa keuntungan menggunakan Visual Basic 6.0 diantaranya adalah: 1. Visual Basic dapat menangani bermacam-macam format database seperti format database Microsoft Access, Microsoft Excel, dan SQL Server. Dengan database jumlah besar dan akses yang cepat. 2. Mudah digunakan karena dasar pembuatan visual basic adalah form, sehingga pengguna lebih mudah berkreasi dalam membuat program aplikasi.
BAB III ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM
3.1. Analisis Penyakit Untuk mendiagnosa suatu penyakit perlu diketahui terlebih dahulu gejalagejala yang ditimbulkan. Meskipun hanya dari gejala klinis (gejala-gejala yang terlihat langsung maupun yang dirasakan oleh penderita), dokter dapat mengambil suatu kesimpulan berupa penyakit yang diderita. Tetapi ada kalanya diperlukan pemeriksaan lebih lanjut melalui pemeriksaan laboratorium untuk penyakit tertentu. Berdasarkan penelitian yang dilakukan IDI (Ikatan Dokter Indonesia), terdapat beberapa jenis penyakit tropis dan menular yang sekarang ini sering terjadi pada balita Indonesia, yaitu: 1. Campak 2. Difteri 3. Demam biasa 4. Demam Tifoid 5. Demam Dengue 6. DBD 7. Malaria 8. Tetanus
19
20
3.2.
Perancangan Aturan Penyakit Pada Anak Balita Perancangan perangkat lunak dari sistem, meliputi perancangan untuk
menentukan penyakit pada anak balita dan dilengkapi dengan block diagram, dependency diagram, decision table, rule base dan data flow diagram (DFD).
3.2.1. Perancangan Block Diagram Block diagram diperlukan untuk mengetahui urutan kerja system dalam mencari suatu keputusan. Perancangan rule penyakit anak balita sebagai knowledge base system diambil dari parameter gejala-gejala penyakit anak balita. Berdasarkan parameter-parameter yang sudah ada maka disusun block diagram penyakit anak balita seperti pada Gambar 3.1.
3.2.2. Dependency diagram Setelah block digram dibuat beserta parameter-parameter yang telah disusun maka langkah selanjutnya adalah membuat dependency diagram. Dependency diagram dibuat untuk menentukan factor- factor yang mempengaruhi dalam menetukan suatu rekomendasi penyakit yang diderita. Untuk lebih jelasnya dapat dilihat pada Gambar 3.2 yang memberikan penjelasan tentang parameterparameter yang mempengaruhi untuk menentukan penyakit.
21
Gambar 3.1 Block Diagram
22
Gambar 3.2 Dependency Diagram 3.2.3. Decision table Decision table dibuat untuk menunjukkan hubungan antar nilai-nilai pada hasil fase atau rekomendasi akhir knowledge base system. Pada tabel 3.1 berikut
23
ini merupakan salah satu contoh rancangan decision tabel untuk rule set 4 yaitu parameter kotoran yang didasarkan pada perancangan dependency diagram.
Tabel 3.1 Decision table rule set 4 No.
Berwarna gelap
Diare / mencret
Kotoran
1
Y
Y
Berwarna gelap, diare
2
Y
T
Berwarna gelap
3
T
Y
Diare / mencret
4
T
T
Tidak ada gangguan
3.2.4. Perancangan Reduksi Pada system ini proses perancangan reduksi untuk setiap decision table dilakukan secara manual. Perancangan reduksi berdasarkan decision table pada tabel 3.1 menghasilkan parameter seperti pada tabel 3.2 sebagai berikut : Tabel 3.2 Reduced decision table rule 4 No.
Berwarna gelap
Diare / mencret
Kotoran
1
Y
T
Berwarna gelap
2
T
Y
Diare / mencret
3
T
T
Tidak ada gangguan
3.2.5. Perancangan Rule Base Pada perancangan rule base telah direpresentasikan dalam bentuk block diagram yang kemudian direpresentasikan dalam bentuk list aturan (rule), yaitu
24
sistem pakar. Rule pada dasarnya terdiri dari dua bagian pokok, yaitu bagian IF (premis atau kondisi) dan bagian THEN (konklusi atau kesimpulan). Pemilihan representasi pengetahuan dengan rule base didasarkan alasan sebagai berikut : a.
Pengembangan sistem pakar menggunakan rule base.
b.
rule base dapat dengan mudah dilakukan perubahan seperti penambahan, perubahan rule.
Contoh rule pada penyakit anak balita : Rule 1 : If suhu tubuh = > 38° And nyeri = nyeri tenggorokan And Kondisi fisik = mual/muntah, sesak Then anak balita terkena penyakit Difteri
3.3. Analisis Permasalahan Sistem pakar merupakan sistem dengan basis pengetahuan yang dinamis. Dimana pengetahuan tersebut dapat berubah seiring berjalannya waktu sehingga harus dapat dilakukan pembaharuan, seperti penambahan, penghapusan maupun perubahan terhadap data yang sudah disimpan sebelumnya tanpa harus mengubah isi dari program secara keseluruhan. Perubahan hanya dilakukan pada bagian basis pengetahuan saja sehingga sistem pakar ini dapat dikembangkan lebih lanjut. Tahapan analisis terhadap suatu sistem dilakukan sebelum tahapan perancangan, hal ini agar perangkat lunak yang dirancang sesuai dengan masalah yang akan diselesaikan.
25
Suatu proses terhadap basis pengetahuan atau informasi yang didapat dari pakar, sehingga didalam penyelesaian masalah lebih mudah dilakukan penelusuran untuk mendapatkan solusi atau kesimpulan akhir yang terbaik. Proses yang terjadi pada sistem secara sederhana dapat dijelaskan, dimana pada proses diagnosa user akan dihadapkan dengan pertanyaan dan setiap pertanyaan terdapat pilihan-pilihan gejala yang ditampilkan oleh sistem. Setelah user memilih salah satu dari pilihan gejala yang telah disediakan, maka sistem akan membaca pilihan yang dimasukkan oleh user yang disesuaikan dengan aturan pada basis pengetahuan.
3.4. Model Analisis Model representasi aliran proses perangkat lunak yang akan dirancang akan disajikan
dalam
Data
Flow
Diagram (DFD).
DFD digunakan
untuk
menggambarkan aliran informasi dan proses data yang bergerak dari input data hingga output. DFD Level Conteks Diagram
Gambar 3.3 DFD Level Contex Diagram Pada gambar 3.3 diatas menerangkan bahwa DFD terdiri dari 2 (dua) entity yaitu Perawat dan Pengguna (Pasien). Perawat memberikan input ke sistem berupa data perawat dan tips sehat. Pasien akan memasukkan gejala-gejala yang dideritanya, selanjutnya sistem akan memberikan diagnosa yang sesuai.
26
DFD Level 0
Gambar 3.4 DFD Level 0 Pada gambar 3.4 menjelaskan bahwa DFD memiliki 3 proses yaitu proses penelusuran, proses login, dan proses editing data. Pada DFD level 0 ini pasien memberikan gejala penyakit yang diderita kedalam sistem pada proses penelusuran, lalu proses tersebut akan melakukan diagnosa berdasarkan gejala tersebut. Lalu proses ini akan memberikan hasil diagnosa ke pasien. DFD Level 1 dari proses penelusuran
27
Gambar 3.5 DFD Level 1 dari proses penelusuran Pada gambar 3.5 dijelaskan bahwa pasien memberikan gejala penyakit pada proses identifikasi awal lalu dari proses tersebut akan melakukan cek gejala penyakit pada database gejala penyakit. Selanjutnya proses ini akan mengalirkan gejala yang berkaitan ke proses identifikasi gejala yang berkaitan, proses ini akan melakukan identifikasi gejala dengan aturan-aturan yang berlaku, lalu proses ini melakukan cek data penyakit pada database penyakit. Selanjutnya proses ini akan mengalirkan data penyakit kedalam proses penyimpulan. Dalam proses penyimpulan ini terdapat juga informasi penyakit, tips sehat. Selanjutnya proses ini akan memberikan info penyakit dan tips sehat kepada pasien. DFD Level 1 dari proses Editing data
28
Gambar 3.6 DFD Level 1 dari proses editing data Pada gambar 3.6 dapat dijelaskan bahwa data login perawat dari proses login akan masuk kedalam proses editing password perawat selanjutnya data editing akan disimpan dalam database perawat. Lalu dari proses editing data, perawat dapat memasukkan tips sehat ke dalam proses tips sehat, selanjutnya data tips sehat mengalir masuk ke dalam proses penelusuran. Semua data yang ada pada database perawat akan mengalir ke proses pengecekan data perawat, dari proses ini perawat akan memperoleh data seluruhnya.
3.5. Perancangan Basis Pengetahuan Pengetahuan atau data yang ada, disusun sedemikian rupa ke dalam bentuk table untuk mempermudah sistem dalam pengambilan keputusan. Seluruh tabel saling berhubungan satu dengan yang lainnya dan gambaran tabel basis pengetahuan yang digunakan adalah sebagai berikut: 1. Tabel Gejala Tabel ini berisi data gejala klinis.
29
Table 3.3 Tabel Gejala No
Nama Field
Tipe
Ukuran
Keterangan
1
IDGejala
Varchar
4
ID Gejala
2
NmGejala
Varchar
50
Nama Gejala
Ket : Primary Key = NmGejala
2. Tabel Penyakit Tabel ini berisi data jenis penyakit. Table 3.4 Tabel Penyakit No
Nama Field
Tipe
Ukuran
Keterangan
1
KdPenyakit
Varchar
4
KdPenyakit
2
NmPenyakit
Varchar
50
NmPenyakit
Keterangan: Primary Key = KdPenyakit 3. Tabel Aturan Tabel ini berisi data aturan berupa pertanyaan dan pilihan gejala yang saling berhubungan untuk mendapatkan kesimpulan. Table 3.5 Tabel Aturan No
Nama Field
Tipe
Ukuran
Keterangan
1
IDAturan
Varchar
4
ID Aturan
Keterangan: Primary Key = IDAturan
4. Tabel Info Tabel ini berisi data informasi seputar penyakit anak, seperti penyebab, penanggulanggannya dan foto.
30
Table 3.6 Tabel Info No
Nama Field
Tipe
Ukuran
Keterangan
1
IDInfo
Varchar
4
ID Info
2
Nama_Penyakit
Varchar
20
Nama_penyakit
3
Info_penyakit
Varchar
500
Informasi
4
Penyebab
Varchar
500
Penyebab
5
Penanggulangan
Varchar
500
Penanggulangan
Keterangan: Primary Key = IDInfo 5. Tabel Admin Tabel ini berisi data admin selaku pengelola sistem. Table 3.7 Tabel Password No
Nama Field
Tipe
Ukuran
Keterangan
1
Username
Varchar
10
Nama Perawat
2
Password
Varchar
4
Password
Keterangan: Primary Key = User
31
CDM (Conseptual Data Model)
Gambar 3.7 CDM PDM (Physical Data Model)
Gambar 3.8 PDM
BAB IV IMPLEMENTASI PERANGKAT LUNAK
Pada bab ini akan membahas tentang implementasi program dari hasil analisa dan perancangan sistem pada bab III, serta bagaimana cara sistem tersebut dijalankan. 4.1
Lingkungan Pemrograman Perancangan aplikasi web dikembangkan dalam lingkungan pemrograman
dengan spesifikasi teknis sebagai berikut ini : 1. Windows XP Profesional Edition SP.2 sebagai sistem operasi. 2. Power Designer 6 untuk membuat DFD 3. Power Designer 11 untuk membuat CDM dan PDM 4. MySQL sebagai database. 4.2
Implementasi Aplikasi Desain Antar Muka Pada sub bab implementasi desain antarmuka menjelaskan tentang form
apa saja yang terlihat dalam aplikasi, diantaranya yaitu: 4.2.1
Form Akses User Form ini akan tampil ketika perangkat lunak di jalankan. Dalam form ini
user akan memilih akses untuk masuk ke perangkat lunak sebagai pasien atau admin. Berikut ini tampilan form akses user seperti pada gambar 4.1. 32
33
Gambar 4.1 Form Akses User 4.2.2. Form Login Admin Form ini akan tampil ketika user memilih hak akses Admin. Dalam form ini admin / perawat dianjurkan untuk memasukkan username dan password, selanjutnya form login akan memproses otentifikasinya. Berikut ini tampilan form login seperti pada gambar 4.2.
Gambar 4.2 Form Login 4.2.3. Form Menu Utama (Pasien) Form ini akan tampil ketika user masuk sebagai pasien. Dalam form ini terdapat 3 tombol yaitu Diagnosa, Info dan Bantuan. Berikut ini merupakan tampilan form menu utama (pasien) seperti pada gambar 4.3.
34
Gambar 4.3 Form menu utama (pasien) 4.2.4. Form Menu Utama (perawat / admin) Form ini akan tampil ketika user masuk sebagai pasien. Dalam form ini terdapat 3 tombol yaitu Diagnosa, Info dan Bantuan, Edit info, rubah admin Berikut ini merupakan tampilan form menu utama (perawat / admin) sperti pada gambar 4.4.
Gambar 4.4 Form menu utama (perawat / admin)
35
4.2.5. Form Diagnosa (Suhu tubuh) Form ini merupakan form diagnosa bagian suhu tubuh. Dalam form ini pasien bisa memilih suhu tubuh yang diderita oleh anak. Selanjutnya pilihan yang terpilih akan disimpan pada suatu variabel. Berikut ini tampilan form diagnosa (suhu tubuh) seperti pada gambar 4.5
Gambar 4.5 Form Diagnosa (suhu tubuh) 4.2.6. Form Diagnosa (nyeri) Form ini merupakan form diagnosa bagian nyeri yang diderita pasien. Dalam form ini pasien bisa memilih nyeri bagian mana yang diderita oleh anak. Selanjutnya pilihan yang terpilih akan disimpan pada suatu variabel. Berikut ini tampilan form diagnosa (nyeri) seperti pada gambar 4.6
Gambar 4.6 Form Diagnosa (nyeri)
36
4.2.7. Form Diagnosa (kotoran) Form ini merupakan form diagnosa bagian jenis kotoran yang diderita pasien. Dalam form ini pasien bisa memilih jenis kotoran mana yang diderita oleh anak. Selanjutnya pilihan yang terpilih akan disimpan pada suatu variabel. Berikut ini tampilan form diagnosa (kotoran) seperti pada gambar 4.7
Gambar 4.7 Form Diagnosa (kotoran) 4.2.8. Form Diagnosa (bintik merah) Form ini merupakan form diagnosa bagian bintik merah yang diderita pasien. Dalam form ini pasien bisa memilih bintik merah yang diderita oleh anak. Selanjutnya pilihan yang terpilih akan disimpan pada suatu variabel. Berikut ini tampilan form diagnosa (bintik merah) seperti pada gambar 4.8
Gambar 4.8 Form Diagnosa (bintik merah)
37
4.2.9. Form Diagnosa (Mata) Form ini merupakan form diagnosa bagian mata yang diderita pasien. Dalam form ini pasien bisa memilih kondisi mata yang diderita oleh anak. Selanjutnya pilihan yang terpilih akan disimpan pada suatu variabel. Berikut ini tampilan form diagnosa (mata) seperti pada gambar 4.9
Gambar 4.9 Form Diagnosa (mata) 4.2.10. Form Diagnosa (Tingkat kesadaran) Form ini merupakan form diagnosa tingkat kesadaran yang diderita pasien. Dalam form ini pasien bisa memilih kondisi kesadaran yang diderita oleh anak. Selanjutnya pilihan yang terpilih akan disimpan pada suatu variabel. Berikut ini tampilan form diagnosa (tingkat kesadaran) seperti pada gambar 4.10
Gambar 4.10 Form Diagnosa (tingkat kesadaran)
38
4.2.11. Form Diagnosa (kondisi fisik) Form ini merupakan form diagnosa kondisi fisik yang diderita pasien. Dalam form ini pasien bisa memilih kondisi fisik yang diderita oleh anak. Selanjutnya pilihan yang terpilih akan disimpan pada suatu variabel. Berikut ini tampilan form diagnosa (kondisi fisik) seperti pada gambar 4.11
Gambar 4.11 Form Diagnosa (kondisi fisik) 4.2.12. Form Kesimpulan Form ini merupakan kesimpulan dari diagnosa yang telah di lakukan sebelumnya. Dalam form ini terdapat textbox yang merupakan kumpulan gejalagejala diagnosa, terdapat juga tombol hasil untuk mengetahui penyakit apa yang diderita, tombol lihat detail untuk melihat secara detail infromasi penyakit tersebut, tombol kembali ke menu utama untuk kembali ke form menu utama. Berikut ini tampilan form kesimpulan seperti pada gambar 4.12
39
Gambar 4.12 Form Kesimpulan 4.2.13. Form Detail Form ini merupakan form detail penyakit yang berisi penyakit, info penyakit, penyebab, dan penanggulangan, yang semua informasi di ambil dari database yang telah tersedia. Dalam form ini terdapat juga tombol kembali ke menu utama untuk kembali ke form menu utama. Berikut ini tampilan form kesimpulan seperti pada gambar 4.13
Gambar 4.13 Form Detail 4.2.14. Form Info Form ini merupakan form info penyakit yang berisi tentang nama penyakit, info penyakit, penyebab, dan penanggulangan, yang semua informasi di
40
ambil dari database yang telah tersedia. Dalam form ini pasien bisa mencari penyakit yang ingin dia ketahui. Berikut ini tampilan form info seperti pada gambar 4.14
Gambar 4.14 Form Info 4.2.15. Form Bantuan Form ini merupakan form bantuan yang berisi tentang bagaimana cara menggunakan aplikasi ini. Berikut ini tampilan form bantuan seperti pada gambar 4.15
Gambar 4.15 Form Bantuan
41
4.2.16. Form Pengelolahan Info Form ini merupakan form pengelolahan info yang berisi tentang merubah, manambah dan menghapus info yang terdapat di dalam database. Berikut ini tampilan form pengelolahan info seperti pada gambar 4.16
Gambar 4.16 Form Pengelolahan Info 4.2.17. Form Rubah Admin Form ini merupakan form rubah admin yang berisi tentang merubah password admin. Berikut ini tampilan form pengelolahan info seperti pada gambar 4.17
Gambar 4.17 Form Rubah Admin
BAB V UJI COBA DAN EVALUASI PROGRAM
Pada bab ini membahas tentang ujicoba dan evaluasi program yang menerangkan bagaimana jalannya program secara detail dan akan dijelaskan pada sub bab dibawah ini : 5.1
Uji Coba Sistem Pada bagian ini akan dijelaskan mengenai proses uji coba dari aplikasi
yang telah dibuat berdasarkan dari desain sistem yang telah dijelaskan sebelumnya. Uji coba ini dilakukan untuk melihat dari aplikasi yang telah dibuat sesuai dengan yang diharapkan. Uji coba yang akan dijalankan adalah sebagai berikut : 5.2
Uji Coba Form Menu Utama (Pasien) Form ini akan tampil ketika user masuk sebagai pasien. Dalam form ini
terdapat 3 tombol yaitu Diagnosa, Info dan Bantuan. Berikut ini merupakan tampilan form menu utama (pasien) seperti pada gambar 5.1.
42
43
Gambar 5.1 Form menu utama (pasien)
5.3.
Form Diagnosa (Suhu tubuh) Form ini merupakan form diagnosa bagian suhu tubuh. Dalam form ini
pasien bisa memilih suhu tubuh yang diderita oleh anak. Selanjutnya pilihan yang terpilih akan disimpan pada suatu variabel. Pada uji coba kali ini pasien memilih panas > 38 derajat pada hari 1. Berikut ini tampilan form diagnosa (suhu tubuh) seperti pada gambar 5.2
Gambar 5.2 Form Diagnosa (suhu tubuh)
44
5.4.
Form Diagnosa (nyeri) Form ini merupakan form diagnosa bagian nyeri yang diderita pasien.
Dalam form ini pasien bisa memilih nyeri bagian mana yang diderita oleh anak. Selanjutnya pilihan yang terpilih akan disimpan pada suatu variabel. Berikut ini tampilan form diagnosa (nyeri) seperti pada gambar 5.3
Gambar 5.3 Form Diagnosa (nyeri) 5.5.
Form Diagnosa (kotoran) Form ini merupakan form diagnosa bagian jenis kotoran yang diderita
pasien. Dalam form ini pasien bisa memilih jenis kotoran mana yang diderita oleh anak. Selanjutnya pilihan yang terpilih akan disimpan pada suatu variabel. Berikut ini tampilan form diagnosa (kotoran) seperti pada gambar 5.4
Gambar 5.4 Form Diagnosa (kotoran)
45
5.6.
Form Diagnosa (bintik merah) Form ini merupakan form diagnosa bagian bintik merah yang diderita
pasien. Dalam form ini pasien bisa memilih bintik merah yang diderita oleh anak. Selanjutnya pilihan yang terpilih akan disimpan pada suatu variabel. Berikut ini tampilan form diagnosa (bintik merah) seperti pada gambar 5.5
Gambar 5.5 Form Diagnosa (bintik merah) 5.7.
Form Diagnosa (Mata) Form ini merupakan form diagnosa bagian mata yang diderita pasien.
Dalam form ini pasien bisa memilih kondisi mata yang diderita oleh anak. Selanjutnya pilihan yang terpilih akan disimpan pada suatu variabel. Berikut ini tampilan form diagnosa (mata) seperti pada gambar 5.6
Gambar 5.6 Form Diagnosa (mata)
46
5.8.
Form Diagnosa (Tingkat kesadaran) Form ini merupakan form diagnosa tingkat kesadaran yang diderita pasien.
Dalam form ini pasien bisa memilih kondisi kesadaran yang diderita oleh anak. Selanjutnya pilihan yang terpilih akan disimpan pada suatu variabel. Berikut ini tampilan form diagnosa (tingkat kesadaran) seperti pada gambar 5.7
Gambar 5.7 Form Diagnosa (tingkat kesadaran) 5.9.
Form Diagnosa (kondisi fisik) Form ini merupakan form diagnosa kondisi fisik yang diderita pasien.
Dalam form ini pasien bisa memilih kondisi fisik yang diderita oleh anak. Selanjutnya pilihan yang terpilih akan disimpan pada suatu variabel. Berikut ini tampilan form diagnosa (kondisi fisik) seperti pada gambar 5.8
47
Gambar 5.8 Form Diagnosa (kondisi fisik) 5.10.
Form Kesimpulan Form ini merupakan kesimpulan dari diagnosa yang telah di lakukan
sebelumnya. Dalam form ini terdapat textbox yang merupakan kumpulan gejalagejala diagnosa, terdapat juga tombol hasil untuk mengetahui penyakit apa yang diderita, tombol lihat detail untuk melihat secara detail infromasi penyakit tersebut, tombol kembali ke menu utama untuk kembali ke form menu utama. Berikut ini tampilan form kesimpulan seperti pada gambar 5.9
Gambar 5.9 Form Kesimpulan
48
5.11.
Form Detail Form ini merupakan form detail penyakit yang berisi penyakit, info
penyakit, penyebab, dan penanggulangan, yang semua informasi di ambil dari database yang telah tersedia. Dalam form ini terdapat juga tombol kembali ke menu utama untuk kembali ke form menu utama. Berikut ini tampilan form kesimpulan seperti pada gambar 5.10
Gambar 5.10 Form Detail 5.12.
Form Info Form ini merupakan form info penyakit yang berisi tentang nama
penyakit, info penyakit, penyebab, dan penanggulangan, yang semua informasi di ambil dari database yang telah tersedia. Dalam form ini pasien bisa mencari penyakit yang ingin dia ketahui. Berikut ini tampilan form info seperti pada gambar 5.11
49
Gambar 5.11 Form Info 5.13.
Form Bantuan Form ini merupakan form bantuan yang berisi tentang bagaimana cara
menggunakan aplikasi ini. Berikut ini tampilan form bantuan seperti pada gambar 5.12
Gambar 5.12 Form Bantuan
50
5.14.
Form Login Admin Form ini akan tampil ketika user memilih hak akses Admin. Dalam form
ini admin / perawat dianjurkan untuk memasukkan username dan password, selanjutnya form login akan memproses otentifikasinya. Berikut ini tampilan form login seperti pada gambar 5.13.
Gambar 5.13 Form Login 5.15. Form Menu Utama (perawat / admin) Form ini akan tampil ketika user masuk sebagai pasien. Dalam form ini terdapat 3 tombol yaitu Diagnosa, Info dan Bantuan, Edit info, rubah admin Berikut ini merupakan tampilan form menu utama (perawat / admin) sperti pada gambar 5.14.
Gambar 5.14 Form menu utama (perawat / admin)
51
5.16.
Form Pengelolahan Info Form ini merupakan form pengelolahan info yang berisi tentang merubah,
manambah dan menghapus info yang terdapat di dalam database. Berikut ini tampilan form pengelolahan info seperti pada gambar 5.15
Gambar 5.15 Form Pengelolahan Info 5.17.
Form Rubah Admin Form ini merupakan form rubah admin yang berisi tentang merubah
password admin. Berikut ini tampilan form pengelolahan info seperti pada gambar 5.16.
Gambar 5.16. Form Rubah Admin
52
Tabel 3.8 Hasil uji coba diagnosa penyakit NO. 1.
2.
3.
4.
5.
6.
7.
8.
9.
10.
Gejala Panas 38 derajat pada hari 1, nyeri tenggorokan, bintik merah dekat rambut, mata merah, lemas,pucat, batuk/pilek Panas 38 derajat pada hari 1, nyeri tenggorokan, bintik merah dibelakang telinga, mata merah, lemas,pucat, batuk/pilek Panas > 7 hari, nyeri kepala, diare/mencret, mudah tertidur, mual/muntah, pucat, lemas Panas > 7 hari, nyeri kepala, diare/mencret, gelisah/mengigau/berhalusinasi, mual/muntah, batuk/pilek Panas 38 derajat pada hari 1, nyeri tenggorokan, mual/muntah, batuk/pilek,sesak Panas > 40 derajat disertai kejang, nyeri kepala, nyeri otot, mencret, merah dikulit, mata sayu, pucat,lemas, batuk/pilek, sesak Panas > 7 hari, nyeri kepala, diare, bintik merah di kulit, mata merah, batuk/pilek, lemas, pucat Panas > 40 derajat disertai kejang, nyeri kepala, nyeri daerah perut, bintik merah dikulit, mata sayu, mual/muntah, pucat, lemas Panas > 40 derajat disertai kejang, nyeri daerah perut, mencret, bintik merah dikulit, mata sayu, mual/muntah, pucat, lemas Panas 38 derajat pada hari 1, nyeri otot, mata sayu, sesak nafas
Diagnosa pakar
Diagnosa sistem
Campak
Campak
Campak
Campak
Demam tifoid
Demam tifoid
Demam tifoid
Demam tifoid
Demam tanpa sebab
Demam tanpa sebab
Demam dengue
DBD
Demam dengue
Demam dengue
DBD
Malaria
DBD
Malaria
Tetanus
Tetanus
Tabel 3.8 diatas menjelaskan tentang perbandingan hasil diagnosa sistem dengan hasi diagnosa pakar. Pada 10 kali percobaan, diagnosa sistem mengalami 3 kesalahan yang berarti kebenaran sistem mencapai ±70%.
BAB VI PENUTUP
6.1
Kesimpulan Dari uraian di atas, diperoleh suatu kesimpulan mengenai pembuatan
sistem pakar ini, antara lain sebagai berikut : a. Sistem pakar ini mampu membantu pakar dan pasien dalam mendiagnosa suatu penyakit pada balita. b. Sistem pakar ini mampu memberikan suatu hasil diagnosa berdasarkan dari gejala yang berkaitan dan informasi penyakit.
6.2
Saran Dari beberapa pengamatan dan penelitian yang dilakukan penulis, maka
saran untuk pengembangan sistem pakar ini adalah: 1. Perlu adanya penambahan lagi fitur-fitur lain yang berkaitan dengan sistem pakar ini seperti print atau pdf. 2. Perlu adanya pengembangan aturan agar memperoleh hasil diagnosa yang lebih tepat.
53
DAFTAR PUSTAKA
Purnamawati. 2007. “Manifestasi klinis dan diagnosis penyakit tropis”. Dalam Anugroho, D. Seminar Nasional Parasitologi dan Penyakit Tropis. Bali. Arhami, M. 2005. Konsep Dasar Sistem Pakar. Jilid 1. Yogyakarta: Andi.
Parwati SB. Campak dalam perspektif perkembangan imunisasi dan diagnosis. Pediatri pencegahan mutakhir I, CE IKA Unair, 2000 : 73-92 Kusrini. 2006. Sistem Pakar Teori dan Aplikasi. Yogyakarta: Penerbit Andi Yogyakarta.
Staf Pengajar Ilmu Kesehatan Anak Fakultas Kedokteran Universitas Indonesia. 1985.Ilmu Kesehatan Anak. Jilid 1. Jakarta: Infomedika. http://kuliah.dinus.ac.id/edi-nur/sb4-5.html Diakses tanggal 8 April 2011 http://www.oke.or.id/tutorial/Visual%20Basic%201.pdf Diakses tanggal 18 April 2011 PDT-Bag SMF Ilmu Kesehatan Anak FK Unair/RSU Dr.Soetomo Surabaya. 2006. Pedoman Diagnosis dan Terapi. Jilid III. Surabaya
54
