39
BAB III ANALISIS DAN DESAIN SISTEM
III.1. Analisa Masalah Balai Pengobatan masih menggunakan Microsoft Word dan juga menggunakan buku besar dalam proses pencatatan dan mendiagnosa penyakit dan masih disimpan dalam berkas-berkas atau file-file.Tidak adanya database untuk menyimpan data sehingga menyulitkan pihak administrasi dalam mencari data pasien pada Balai Pengobatan.Hal ini sangat tidak efektif dan efisien. Oleh karena itu,untuk menjawab permasalahan tersebut dibutuhkan sebuah sistem yang dapat mempermudah untuk mendiagnosa suatu penyakit dan mengetahui solusi mengenai penyakit Acne Vulgaris menggunakan metode Perceptron, metode ini digunakan untuk mengetahui bobot dari setiap gejalagejala yang ada dan berapa persen tingkat kemungkinan terkena penyakit Acne Vulgaris. III.1.1. Analisa Input Pada saat sebelum sistem ini dirancang, secara umum masyarakat tidak pernah mengetahui bagaimana cara untuk mendiagnosa penyakit Acne Vulgaris. Hal yang pertama kali dilakukan adalah dengan datang kedokter atau ke pusat kesehatan (Balai Pengobatan) yang ada dan menyampaikan keluhan atas gejala yang dialami. Hal inilah yang menjadi masukan bagi dokter untuk mengobati si pasien penderita penyakit kulit Acne Vulgaris tersebut.
39
40
Gambar III.1.Form Input Data Pasien Sumber : Balai Pengobatan III.1.2. Proses Proses yang dilakukan oleh dokter dalam menangani pasien adalah dengan menginputkan data-data pasien, kemudian memeriksa kondisi fisik dari pasien itu sendiri agar dapat ditemukan sebenarnya penyakit yang dideritanya. Setelah ditemukannya penyakit tersebut, dokter mendiagnosa penyakit Acne vulgaris pada pasien, berapa besar tingkat keyakinan si pasien menderita penyakit Acne Vulgaris serta memberikan solusi dari penyakit yang dialami pasien. III.1.3. Output Output merupakan hasil dari pengolahan data yang telah diinputkan. Output atau hasil keluaran dari sistem pakar ini adalah apa gejala-gejala seseorang terkena penyakit kulit Acne vulgaris dan berapa besar tingkat keyakinan pasien terkena penyakit Acne vulgaris serta solusi dari hasil analisa penyakit kulit Acne Vulgaris tersebut.
41
Gambar III.2.Form Diagnosa Acne Vulgaris Sumber : Balai Pengobatan
III.1.4. Evaluasi Sistem Berjalan Sistem yang ada saat ini masih menggunakan Microsoft Word dan terkadang masih menggunakan Buku besar dan belum ada database sehingga berkas-berkas masih tersimpan dalam arsip balai pengobatan yang akan menyulitkan proses pencarian data apabila sedang dibutuhkan.Proses pencatatan data pasien memerlukan waktu yang lama karena tidak adanya aplikasi yang menampilkan hasil diagnosis serta penanganannya. Berdasarkan uraian diatas maka penulis akan merancang aplikasi sistem pakar yang bertujuan agar dapat memberikan kontribusi positif dalam hal mengetahui bentuk gejala dari penyakit kulit Acne Vulgaris. Oleh karena itu penulis merancang sistem pakar mendiagnosa penyakit kulit Acne Vulgaris
42
menggunakan metode perceptron Pada Balai Pengobatan dan menggunakan Visual Basic 2010 dan SQL Server 2008R2. III.2. Penerapan Metode / Algoritma Secara umum teori Perceptron termasuk salah satu bentuk Jaringan Syaraf Tiruan (Neural Network) yang sederhana. Pada dasarnya perceptron pada Jaringan Syaraf Tiruan (Neural Network) dengan satu lapisan memiliki bobot yang bisa diatur dan suatu nilai ambang.Algoritma yang digunakan oleh aturan perceptron ini akan mengatur parameter-parameter bebasnya melalui proses pembelajaran. Fungsi aktivasi dibuat sedemikian rupa sehingga terjadi pembatasan antara daerah positif dan daerah negatif. untuk mengontrol perubahan bobot pada setiap iterasi, Besarnya nilai lebih besar dari 0 (nol) dan maksimal Besarnya perubahan bobot yang terjadi pada setiap iterasi adalah: Adapun Rumus Metode Perceptron berikut ini :
Y_in = ∑ Xi.Wi Keterangan : input y_in pada neuron Y merupakan penjumlahan dari perkalian neuron-neuron input dengan masing-masing bobot yang bersesuaian.lalu di berikan fungsi aktivasi untuk menghasilkan neuron Y
ⁿ Y = ∑ Xi.Wi i=0 Keterangan : Wi = nilai bobot xi= masukan/inputan
43
Penjumlahan bobot yang berada di atas atau di bawah nilai ambang (threshold) yang telah ditentukan dengan aturannya sebagai berikut : Menentukan hasil Aktivasi dan target error : y = {0, Jika x<0,5 {1, Jika x>= 0,5 Error : (t-y) Dimana : t = nilai keluaran (output) Keluaran
ini
kemudian
dibandingkan
dengan
hasil
(target)
yang
diinginkan.sehingga dihasilkan keluaran yang sesuai dengan hasil yang diinginkan dengan rumus perubahan bobotnya :
Wi (baru) = Wi (Lama) + a (t-y) Xi a = Kecepatan belajar/learning rate Keterangan :
t = nilai keluaran y = nilai aktivasi. xi = masukan/inputan yang sudah ditentukan.
III.2.1.Contoh Kasus Jaringan Saraf tiruan untuk melakukan pembelajaran terhadap logika “OR” dengan input biner dan target biner sebagai berikut :
fungsi
44
X1
X2
OR
0
0
0
0
1
1
1
0
1
1
1
1
Gunakan algoritma pelatihan delta rule,bila ditentukan nilai learning rate (a) = 0,2 dan bobot awal yang dipilih w1 = 0,1 dan w2 = 0,3 serta fungsi aktivasi yang digunakan adalah fungsi undak biner dengan thershold(θ) = 0,5. Penyelesaian : Epoch ke-1 --------------------------------------------------------------------------------------------------Data ke-1 (x1 = 0 x2= 0 target t=0) w1 = 0,1 dan w2= 0,3 = 0.0,1 + 0.0,3 = 0
Fungsi aktivasi : y = {0, jika x< 0,5 {1, jika x>= 0,5 Hasil aktivasi y = 0 Eror =( t - y) = (0 - 0) = 0 w1(baru) = w1(lama) + a( t – y)*x1 = 0,1 + 0,2.0.0 = 0,1 w2(baru) = w2(lama) + a(t – y)*x2 = 0,3 + 0,2.0.0 = 0,3
45
--------------------------------------------------------------------------------------------------Data ke-2 (x1 = 0 x2= 1 target t=1) w1 = 0,1 dan w2= 0,3 = 0.0,1 + 1.0,3 = 0
Fungsi aktivasi : y = {0, jika x< 0,5 {1, jika x>= 0,5 Hasil aktivasi y = 0 Eror =( t - y) = (1 - 0) = 1 w1(baru) = w1(lama) + a( t – y)*x1 = 0,1 + 0,2.1.0 = 0,1 w2(baru) = w2(lama) + a(t – y)*x2 = 0,3 + 0,2.1.1 = 0,5 --------------------------------------------------------------------------------------------------Data ke-3 (x1 = 0 x2= 0 target t=1) w1 = 0,1 dan w2= 0,5 = 1.0,1 + 0.0,5 = 0,1
Fungsi aktivasi : y = {0, jika x< 0,5 {1, jika x>= 0,5 Hasil aktivasi y = 0 Eror =( t - y) = (1 - 0) = 1 w1(baru) = w1(lama) + a( t – y)*x1 = 0,1 + 0,2.1.1 = 0,3 w2(baru) = w2(lama) + a(t – y)*x2 = 0,5 + 0,2.1.0 = 0,5
46
Data ke-4 (x1 = 1 x2= 1 target t=1) w1 = 0,3 dan w2= 0,5 = 1.0,3 + 1.0,5 = 0,8 Fungsi aktivasi : y = {0, jika x< 0,5 {1, jika x>= 0,5 Hasil aktivasi y = 1 Eror =( t - y) = (1 - 1) = 0 w1(baru) = w1(lama) + a( t – y)*x1 = 0,3 + 0,2.0.1 = 0,3 w2(baru) = w2(lama) + a(t – y)*x2 = 0,3 + 0,2.0.1 = 0,5
Lakukan terus menerus sampai epoch diperoleh eror = 0 untuk semua data.Oleh karena itu proses pembelajaran dihentikan dan diperoleh bobot w1 = 0,5 dan w2 = 0,5. Jika sama maka 100% seluruh data benar.Berikut ini adalah tabel gejala dari penyakit Acne Vulgaris. Tabel gejala Acne Vulgaris dapat dilihat pada Tabel III.1 di bawah ini :
Tabel III.1. Tabel Gejala Nama
Gejala
Gejala
Gejala
Gejala
Gejala
Gejala
Gejala
Gejala
Target
Pasien
A
B
C
D
E
F
G
H
Anisa
+
+
+
+
-
+
+
-
1
Sarah
+
+
-
+
-
-
-
-
1
Rian
+
+
+
-
-
-
-
-
1
Andi
+
+
+
+
-
+
-
-
1
47
Ayu
+
+
-
-
-
+
+
+
1
Rio
-
-
-
-
-
+
+
+
0
Bayu
-
-
-
-
-
+
+
+
0
Karin
+
-
-
-
-
-
+
+
1
Ket : Gejala dari Acne Vulgaris 1 Menyatakan Acne Vulgaris Berat sebesar >35%. Gejala dari Acne Vulgaris 0 Menyatakan Acne Vulgaris Ringan sebesar <=35%. Untuk mengetahui hasil Diagnosa penyebab penyakit ini, maka dilakukan pengujian proses Diagnosa. Proses pengujian sistem berupa sekumpulan ciri-ciri atau gejala yang dapat dilihat oleh mata secara langsung pada pasien yang mengalami masing-masing gejala ,dimana diambil berdasarkan hasil pengamatan dan penelusuran.Ciri-ciri atau gejala penyakit Acne Vulgaris dikelompokkan menjadi 8 jenis : Nama Gejala
Nilai Bobot
Gejala A : bintik-bintik merah
0.3
Gejala B : merah benjol besar
0.5
Gejala C : komedo berminyak
0.7
Gejala D : benjol bernanah
0.9
Gejala E : benjol berdarah
0.9
Gejala F : benjol berwarna kuning
0.9
Gejala G : merah-merah kecil
0.9
Gejala H : benjol gatal-gatal
0.7
48
Dimana untuk gejala A,B,C,D,E,F = “1” merupakan gejala dari penyakit Acne Vulgaris Berat ,dan gejala F,G,dan H = “0” adalah gejala dari penyakit Acne Vulgaris Ringan.Jika Laki-laki = “0” dan Perempuan =”1”.
Tabel III.2. Tabel Normalisasi Gejala x1
x2
OR
1
1
1
1
1
1
0
1
1
0
1
1
1
1
1
0
0
0
0
0
0
1
0
1
Keterangan : Nama Pasien = “x1” Gejala = ”x2” Target = “Or”
Nilai-nilai parameter jaringan yang ditetapkan yaitu : -
Learning Rate (a) = 0,2
-
Bobot Awal o w1 = 0,1
49
o w2 = 0,3 -
Fungsi Aktivasi Undak biner
-
Threshold (θ) = 0,5
Epoch ke-1 --------------------------------------------------------------------------------------------------Data ke-1 (x1 = 1 x2= 1 target t=1) w1 = 0,1 dan w2= 0,3 = 1.0,1 + 1.0,3 = 0,4
Fungsi aktivasi : y = {0, jika x< 0,5 {1, jika x> 0,5 Hasil aktivasi y = 0 Eror =( t - y) = (1 - 0) = 1 w1(baru) = w1(lama) + a( t – y)*x1 = 0,1 + 0,2.1.1 = 0,3 w2(baru) = w2(lama) + a (t – y)*x2 = 0,3 + 0,2.1.1 = 0,5 --------------------------------------------------------------------------------------------------Data ke-2 (x1 = 1 x2= 1 target t=1) w1 = 0,3 dan w2= 0,5 = 1.0,3 + 1.0,5 = 0,8 Fungsi aktivasi : y = {0, jika x< 0,5 {1, jika x> 0,5 Hasil aktivasi y = 1
50
Eror =( t - y) = (1 - 1) = 0 w1(baru) = w1(lama) + a( t – y)*x1 = 0,3 + 0,2.0.1 = 0,3 w2(baru) = w2(lama) + a (t – y)*x2 = 0,5 + 0,2.0.1 = 0,5 --------------------------------------------------------------------------------------------------Data ke-3 (x1 = 0 x2= 1 target t=1) w1 = 0,3 dan w2= 0,5 = 0.0,5 + 1.0,3 = 0,3
Fungsi aktivasi : y = {0, jika x< 0,5 {1, jika x> 0,5 Hasil aktivasi y = 0 Eror =( t - y) = (1 - 0) = 1 w1(baru) = w1(lama) + a( t – y)*x1 = 0,3 + 0,2.1.0 = 0,3 w2(baru) = w2(lama) + a (t – y)*x2 = 0,5 + 0,2.1.1 = 0,7 --------------------------------------------------------------------------------------------------Data ke-4 (x1 = 0 x2= 1 target t=1) w1 = 0,3 dan w2= 0,7 = 0.0,3 + 1.0,7 = 0,7 Fungsi aktivasi : y = {0, jika x< 0,5 {1, jika x> 0,5 Hasil aktivasi y = 1 Eror =( t - y) = (1 - 1) = 0 w1(baru) = w1(lama) + a( t – y)*x1 = 0,3 + 0,2.0.0 = 0,3
51
w2(baru) = w2(lama) + a (t – y)*x2 = 0,7 + 0,2.0.1 = 0,9 --------------------------------------------------------------------------------------------------Data ke-5 (x1 = 1 x2= 1 target t=1) w1 = 0,3 dan w2= 0,9 = 1.0,1 + 1.0,9 = 1
Fungsi aktivasi : y = {0, jika x< 0,5 {1, jika x> 0,5 Hasil aktivasi y = 1 Eror =( t - y) = (1 - 1) = 0 w1(baru) = w1(lama) + a( t – y)*x1 = 0,3 + 0,2.0.1 = 0,3 w2(baru) = w2(lama) + a (t – y)*x2 = 0,9 + 0,2.0.1 = 0,9 --------------------------------------------------------------------------------------------------Data ke-6 (x1 = 0 x2= 0 target t=0) w1 = 0,3 dan w2= 0,9 = 0.0,3 + 0.0,9 = 0
Fungsi aktivasi : y = {0, jika x< 0,5 {1, jika x> 0,5 Hasil aktivasi y = 0 Eror =( t - y) = (1 - 0) = 1 w1(baru) = w1(lama) + a( t – y)*x1 = 0,3 + 0,2.1.0 = 0,3 w2(baru) = w2(lama) + a (t – y)*x2 = 0,9 + 0,2.1.0 = 0,9
52
--------------------------------------------------------------------------------------------------Data ke-7 (x1 = 0 x2= 0 target t=0) w1 = 0,3 dan w2= 0,9 = 0.0,3 + 0.0,9 = 0 Fungsi aktivasi : y = {0, jika x< 0,5 {1, jika x> 0,5 Hasil aktivasi y = 0 Eror =( t - y) = (0 - 0) = 0 w1(baru) = w1(lama) + a( t – y)*x1 = 0,3 + 0,2.0.0 = 0,3 w2(baru) = w2(lama) + a (t – y)*x2 = 0,9 + 0,2.0.0 = 0,9 --------------------------------------------------------------------------------------------------Data ke-8 (x1 = 1 x2= 0 target t=1) w1 = 0,3 dan w2= 0,9 = 1.0,3 + 0.0,9 = 0,3
Fungsi aktivasi : y = {0, jika x< 0,5 {1, jika x> 0,5 Hasil aktivasi y = 0 Eror =( t - y) = (1 - 0) = 1 w1(baru) = w1(lama) + a( t – y)*x1 = 0,3 + 0,2.1.1 = 0,5 w2(baru) = w2(lama) + a (t – y)*x2 = 0,7 + 0,2.1.0 = 0,7 ---------------------------------------------------------------------------------------------------
53
Lakukan terus menerus sampai epoch diperoleh eror = 0 untuk semua data. proses pembelajaran dihentikan dan diperoleh bobot w1 = 0,5 dan w2 = 0,5. Jika sama maka 100% seluruh data benar.Pada data ini berhenti pada epoch ke-4 target dan Output harus sama.Jika data target sama dengan network output atau w1(lama) dan w2(baru) maka pasien benar-benar terkena penyakit kulit Acne Vulgaris.untuk menentukan nilai kemungkinan berapa % terkena penyakit Acne Vulgaris maka hitung persentase dari data yang sudah ditraining adalah : Bobot lama Bobot baru
x
100%
= 0.5 x 100% = 100% 0.5
III.3. Desain Sistem Pada tahap ini akan dilakukan perancangan terhadap sistem yang diusulkan. Adapun perancangan dari sistem ini dapat digambarkan dengan Unified Modelling Language (UML). MENDIAGNOSA PENYAKIT KULIT ACNE VULGARIS MENGGUNAKAN METODE PERCEPTRON PADA BALAI PENGOBATAN
Kriteria gejala yang dialami
Mengelola Gejala Include
Login
Proses Perhitungan Konsultasi Extend
Hasil Konsultasi
Admin
Pasien
LogOut
Gambar III.3. Use Case Diagram Acne Vulgaris
54
III.3.1. Class Diagram Class diagram menggambarkan struktur statis dari kelas dalam sistem dan menggambarkan atribut, operasi dan hubungan antara kelas. TAMBAH PENGGUNA 1 LOGIN + user_name + password
1
+ New Account () + Login () + Exit ()
+ + + +
user_id user_name password re-password
+ + + + +
Save () Edit () Delete () Clear () Back To Menu ()
KONSULTASI 0..* 1..* 1..*
+ + + +
PASIEN 1
+ id_pasien + nama pasien + umur_pasien +jenis_kelamin + berat_Badan + alamat_pasien + noTelp_pasien
+ + + + +
+ Pilih Gejala + Nama Gejala + Nilai Bobot
GEJALA + id_gejala + nama_gejala + nilai bobot
1..*
Save () Edit () Delete () Clear () Menu Utama ()
Add Gejala () Reset Gejala () Proses () Menu Utama ()
+ + + + +
1..*
Save () Edit () Delete () Clear () Menu Utama ()
Gambar III.4. Class Diagram Acne Vulgaris
III.3.2. Activity Diagram Activity diagram menggambarkan aktifitas-aktifitas, objek, state, transisi state dan event. Dengan kata lain kegiatan diagram alur kerja menggambarkan perilaku sistem untuk aktivitas.
55
Adm
System
Cek Username dan Password
Isi Username dan Password
Apakah ada?
Ya Tidak Masuk Ke Menu Admin
Gambar III.5. Activity Diagram Login Admin
56
Adm
System
Pilih data pasien
Form data pasien
Input data baru
Isi data baru
Ya Simpan
Data Tersimpan
Tidak Pilih data pasien
Edit data
Pilih edit
Ya
Pilih data
Tidak Hapus data
Ya Data terhapus
Gambar III.6. Activity Diagram Data Pasien
57
Adm
System
Pilih data gejala
Form data gejala
Input gejala baru
Isi gejala baru
Ya
Simpan
Data Gejala Tersimpan
Tidak Pilih data gejala
Edit gejala
Pilih edit
Ya
Pilih gejala
Tidak
Hapus gejala
Ya Data gejala terhapus
Gambar III.7. Activity Diagram Data Gejala
58
Adm
System
Pilih data tambah pengguna
Form data tambah pengguna
Input data baru
Isi tambah pengguna baru
Ya Simpan
Data Tersimpan
Tidak Pilih data tambah pengguna
Edit tambah pengguna
Pilih edit
Ya
Pilih data tambah pengguna
Tidak
Hapus tambah pengguna
Ya Data terhapus
Gambar III.8. Activity Diagram Account Manager
59
User
Aktifkan Form Konsultasi
System
Form Konsultasi
Input gejala dan nilai bobot
Hasil Konsultasi dan Solusi
Gambar III.9. Activity Diagram Konsultasi
III.3.3. Sequence Diagram Sequence diagram menjelaskan interaksi objek yang disusun berdasarkan urutan waktu. Sequence Diagram mendiagnosa penyakit Acne vulgaris dapat digambarkan sebagai berikut :
60
Form Menu Utama
User
Proses
Tabel Gejala
Menu Utama
Pilih Gejala
Koneksi database
Nama Gejala
Koneksi database
Nilai Bobot
Koneksi database
Konsultasi
Tentang Sistem Pakar
Profil Penulis
Gambar III.10. Sequence Diagram Menu Utama
Form Login
Admin
Tabel Login
Menu Admin
Login Input Username Input Password Validasi Login Verifikasi Data Gagal Verifikasi data valid
Gambar III.11. Sequence Diagram Login
61
Proses
Form Menu Admin
Admin
Tabel Pasien
Tabel Account Manager
Tabel Gejala
Menu Admin Data Pasien
Input Data Pasien Tampilan Data Pasien
Data Gejala
Koneksi database
Input Data Gejala Tampilan Data Gejala
Account Manager
Koneksi database
Input Account Manager
Koneksi database
Tampilan Account Manager Logout
Gambar III.12. Sequence Diagram Menu Admin
Proses
Form data pasien
Tabel Pasien
Admin
Masukkan Data Pasien
Data Pasien Dimasukkan
Cek atau Ubah Data Pasien
Data Pasien Di Update
Koneksi Database
Koneksi Database
Hapus Data Pasien
Data Pasien Di Hapus
Tampilkan Data Pasien
Return Tampil Data Pasien
Koneksi Database
Gambar III.13. Sequence Diagram Data Pasien
62
Form data gejala
Tabel Gejala
Proses
Admin
Masukkan Data Gejala
Data Gejala Dimasukkan
Cek atau Ubah Data Gejala
Koneksi Database
Data Gejala Di Update Koneksi Database
Hapus Data Gejala
Data Gejala Di Hapus
Koneksi Database
Retun Tampil Data Gejala
Tampilkan Data Gejala
Gambar III.14. Sequence Diagram Data Gejala
Form Konsultasi
User
Pilih Data Gejala
Edit dan Hapus Data Gejala
Proses
Data Gejala yang dipilih
Tabel gejala
Koneksi Database
Data Gejala yang di Hapus dan di Edit
Koneksi Database
Proses Diagnosa Data Gejala
Data Yang Telah Diproses Koneksi Database
Hasil Nilai Kemungkinan diagnosa penyakit Acne Vulgaris
Return Hasil Nilai Kemungkinan diagnosa penyakit Acne Vulgaris
Gambar III.15. Sequence Diagram Konsultasi
63
III.3.4. Desain Database Database merupakan kumpulan dari data yang saling berhubungan satu dengan yang lainnya.Untuk merancangnya diperlukan alat bantu, baik menggambarkan relasinya maupun mengoptimalkan rancangan database.
III.3.5. Kamus Data Kamus data merupakan suatu daftar terorganisasi tentang komposisi elemen data, aliran data dan store yang digunakan. Pengisian data dictionary dilakukan setiap saat selama proses pengembangan berlangsung, ketika diketahui adanya data saat diperlukan penambahan data item kedalam sistem. Berikut ini adalah kamus data dari sistem pakar mendiagnosa penyakit kulit acne vulgaris menggunakan metode perceptron pada balai pengobatan sebagai berikut : 1. Tambah Pengguna = user_id + user_name + password 2. Login = user_name + password 3. Gejala = id_gejala + nama_gejala + nilai bobot 4. Pasien = id_pasien + nama_pasien + umur_pasien + jenis_kelamin + berat_badan + alamat_pasien + noTelp_pasien 5. Konsultasi = id_gejala + nama_gejela + nilai bobot III.3.6. Normalisasi Normalisasi dibuat agar menghasilkan tabel/file yang akan digunakan sebagai penyimpan data.
64
1. Normalisasi 1NF Tabel III.3. Tabel Normalisasi 1NF -
user_id
-
user_name
-
password
-
id_gejala
-
nama_gejala
-
id_pasien
-
nama_pasien
-
umur_pasien
-
jenis_pasien
-
berat_badan
-
alamat_pasien
-
noTelp_pasien
2. Normalisasi 2NF Tabel III.4. Tabel Login user_id
user_name
Password
65
Tabel III.5. Tabel Gejala id_gejala
Nilai_bobot
nama_gejala
Tabel III.6. Tabel Pasien id_pasien
nama_pasien
umur_pas
jenis_kela
ien
min
berat_badan
alamat_p
noTelp_pasien
asien
III.3.6.1. Desain Tabel Berdasarkan data tersebut di atas, maka struktur tabel data yang terbentuk adalah sebagai berikut: a. Struktur login, tabel ini memiliki struktur sebagai berikut : Nama Database
: Sistem Pakar Acne Vulgaris.mdf
Nama Tabel
: tabel_user
Primary Key
: user_id
Tabel tabel_user adalah tabel untuk menyimpan data pengguna dan data login dari si pengguna. Tabel III.7 Struktur Tabel Login Nama Field
Tipe Data
Panjang
Keterangan
user_id
Varchar
20
Id pengguna
user_name
Varchar
20
Nama pengguna
66
password
Nchar
15
Password pengguna
b. Struktur gejala, tabel ini memiliki struktur sebagai berikut: Nama Database
: Sistem Pakar Acne Vulgaris.mdf
Nama Tabel
: tabel_gejala
Primary Key
: id_gejala
Tabel tabel_gejala adalah tabel untuk menyimpan gejala-gejala yang dialami si pasien. Tabel III.8 Struktur Tabel Gejala Nama Field
Tipe Data
Panjang
Keterangan
Id_gejala
Varchar
50
Id gejala
nama_gejala
Varchar
50
Nama gejala
nilai
Varchar
20
Nilai bobot
c. Struktur pasien, tabel ini memiliki struktur sebagai berikut : Nama Database
: Sistem Pakar Acne Vulgaris.mdf
Nama Tabel
: tabel_pasien
Primary Key
: id_pasien
Tabel tabel_pasien adalah tabel untuk menyimpan data-data pasien saat melakukan pemeriksaan atau konsultasi.
67
Tabel III.9 Struktur Tabel Pasien Nama Field
Tipe Data
Panjang
Keterangan
Id_pasien
Varchar
10
Id pasien
nama_pasien
Varchar
50
Nama pasien
umur_pasien
Nchar
10
Umur pasien
jenis_kelamin
Varchar
20
Jenis kelamin
berat_badan
nchar
10
Berat badan
alamat_pasien
Varchar
50
Alamat pasien
no_Telp
Varchar
15
No. Telp pasien
III.3.7. Desain User Interface Desain sistem yang penulis lakukan pada sistem pakar mendiagnosa penyakit kulit Acne Vulgaris dengan menggunakan metode perceptron dan aplikasi program yang lebih akurat dan sederhana agar lebih mudah dalam pengoperasiannya Adapun tampilan aplikasi sistem pakar mendiagnosa penyakit kulit Acne Vulgaris terdiri dari : 1.
Tampilan Form Menu Utama
Gambar III.16 Form Menu Utama
68
2. Tampilan Form Konsultasi
Gambar III.17 Form Konsultasi
3. Tampilan Form Tentang Sistem Pakar
Gambar III.18 Form Tentang Sistem Pakar
69
4. Tampilan Form Profil Penulis
Gambar III.19 Form Profil Penulis
5. Tampilan Form Menu Admin
Gambar III.20 Form Menu Admin
70
6. Tampilan Input Login Admin
Gambar III.21 Form Login Admin
7. Tampilan Form Input Data Pasien
Gambar III.22 Form Data Pasien
71
8. Tampilan Form Data Gejala
Gambar III.23 Form Data Gejala
9. Tampilan Form Input Tambah Pengguna
Gambar III.24 Form Tambah Pengguna
