DIAGNOSA PENYAKIT DEMAM BERDARAH DENGUE (DBD) DENGAN METODE FORWARD CHAINING BERBASIS ANDROID

Seminar Akhir Periode September 2015

DIAGNOSA PENYAKIT DEMAM BERDARAH DENGUE (DBD) DENGAN METODE FORWARD CHAINING BERBASIS ANDROID Ina Indah Fitriani ([email protected]) Pemimbing : 1. Ade Andri Hendriadi, S.Si., M.Kom ([email protected]) 2. Ahmad Fauzi, S.Kom., M.Kom ([email protected]) Jurusan Teknik Informatika Fakultas Ilmu Komputer Universitas Singaperbangsa Karawang Jl. HS. Ronggowaluyo, Telukjambe Timur, Karawang 41361

ABSTRAK Demam Berdarah Dengue merupakan penyakit yang masih menjadi permasalahan kesehatan di Indonesia. Penyakit yang disebabkan virus dengue ini dapat menyebabkan kematian, hal ini dikarenakan kurangnya pengetahuan terhadap gejala awal penyakit tersebut. Sistem pakar adalah sistem yang berusaha mengadopsi pengetahuan manusia ke komputer, agar komputer dapat menyelesaikan masalah seperti yang biasa dilakukan oleh pakar. Tujuan pengembangan sistem pakar adalah untuk menterjemahkan pengetahuan manusia kedalam bentuk sistem sehingga dapat digunakan oleh masyarakat awam untuk memecahkan masalah tertentu. Aplikasi sistem pakar diagnosa penyakit DBD ini dibuat dengan menggunakan metode forward chaining, yang menampilkan pilihan gejala yang dapat dipilih oleh user, dimana setiap pilihan gejala akan membawa user kepada pilihan gejala selanjutnya sampai mendapatkan hasil akhir berupa hasil diagnosa serta solusi/saran pengobatannya. Perancangan aplikasi ini dibuat dengan metode pengembangan ESDLC (Expert System Development Life Cycle) dengan desain pemodelan UML (Unified Modelling Language). Sedangkan penerapannya menggunakan software Eclipse serta SQLite sebagai database-nya dengan bahasa pemrograman java. Hasil dari penelitian ini yaitu aplikasi sistem pakar diagnosa penyakit demam berdarah dengue yang dapat diakses pada perangkat mobile dengan sistem operasi android. Berdasarkan hasil tabel rekapitulasi rata-rata skor yang diperoleh dari perhitungan kuisioner yaitu didapat nilai 750, angka tersebut berada pada skala 720-900 yang berarti dinilai “baik” oleh responden. Kata Kunci : Sistem Pakar, Demam Berdarah Dengue, ESDLC, Android, Forward Chaining. menyerang seluruh kelompok umur. Penyakit ini berkaitan dengan kondisi lingkungan dan perilaku masyarakat. Penyakit DBD dapat menyebabkan kematian, hal ini dikarenakan kurangnya pengetahuan terhadap gejala awal penyakit tersebut serta terdapat gejala yang samar. Pada awalnya, gejala tampak seperti radang tenggorokan. Oleh karena itu, sering di diagnosis sebagai penyakit tipus. Faktor tersebut yang sering menimbulkan keterlambatan dalam penanganan penderita DBD. Berdasarkan data Kementerian Kesehatan Republik Indonesia, pada tahun 2013 jumlah penderita DBD yang dilaporkan sebanyak 112.511 kasus dengan jumlah kematian 871 orang (Incidence Rate/Angka kesakitan= 45,85 per 100.000 penduduk dan Case Fatality Rate/angka kematian= 0,77%). Terjadi peningkatan jumlah kasus pada tahun 2013 dibandingkan tahun 2012 yang sebesar 90.245 kasus dengan IR 37, 27. Berikut grafik Incidence Rate (IR) DBD dari tahun 2008 hingga tahun 2013.

1. PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Perkembangan teknologi komputer dalam dunia kedokteran saat ini mengalami kemajuan dan perkembangan yang pesat. Peran komputer dapat membantu seorang dokter untuk memberikan pelayanan yang terbaik terhadap pasiennya. Kesehatan merupakan hal yang paling didambakan oleh setiap orang, karena dengan hidup sehat segala aktivitas dapat dilakukan dengan baik sehingga tidak heran jika seseorang melakukan berbagai cara untuk menjaga kesehatannya. Namun demikian, bukan tidak mungkin seseorang tersebut dapat terserang suatu penyakit, karena penyakit dapat menyerang siapa saja baik dari segi usia, jenis kelamin maupun pekerjaan. Demam berdarah dengue (DBD) merupakan salah satu jenis penyakit yang masih menjadi permasalahan kesehatan Indonesia. Penyakit yang disebabkan oleh virus dengue ini dapat muncul sepanjang tahun serta dapat

1 Ina Indah Fitriani [1141177004221]


Gambar 1. 1 Angka Kesakitan (IR) DBD Per 100.000 Penduduk (Sumber : Ditjen PP&PL Kemenkes RI, 2014) Gambar 1. 3 Pengguna Mobile Operating System di Indonesia (Sumber : http://gs.statcounter.com/#mobile_os-IDmonthly-201311-201411,2014

Sedangkan untuk jumlah kasus di Kabupaten/Kota yang terjangkit DBD mengalami penurunan, dari 417 (83,9%) pada tahun 2012 menjadi 412 Kabupaten/Kota (82,9%) pada tahun 2013. Selama periode tahun 2008 sampai tahun 2013 jumlah kasus di Kabupaten/Kota yang terjangkit DBD cenderung meningkat. Berikut grafiknya.

1.2 Rumusan Masalah Berdasarkan latar belakang tersebut, perumusan masalahnya yaitu sebagai berikut: 1. Bagaimana sistem dapat membantu user untuk mendiagnosa suatu jenis penyakit DBD. 2. Bagaimana membangun sistem yang dapat mendiagnosa jenis penyakit DBD berdasarkan penalaran seorang pakar. 3. Bagaimana membangun sistem yang dapat mendiagnosa jenis penyakit DBD yang dapat diakses seseorang pada perangkat mobile. 1.3 Batasan Masalah Adapun batasan masalah yang terdapat pada penelitian ini yaitu sebagai berikut : 1. Penyakit yang terdapat pada basis data hanya satu jenis penyakit saja, yaitu penyakit DBD. Hal ini dimaksudkan untuk mencoba apakah sistem yang telah dibuat dapat berjalan dengan baik atau tidak. 2. Input dari user berupa gejala-gejala yang timbul untuk mendapatkan hasil diagnosa. 3. Metode inferensi yang digunakan pada sistem pakar ini yaitu forward chaining. 4. Pengguna aplikasi sistem pakar ini yaitu masyarakat umum (non dokter) yang menggunakan smartphone dengan OS android. 5. Aplikasi sistem pakar ini tidak menggunakan koneksi internet (offline). 6. Aplikasi sistem pakar ini minimal berjalan pada android versi 2.2 (Froyo) ke atas.

Gambar 1. 2 Jumlah Kabupaten/Kota Terjangkit DBD Di Indonesia (Sumber : Ditjen PP&PL Kemenkes RI, 2014) Salah satu teknologi yang mengalami perkembangan sangat pesat yaitu pada teknologi mobile telepon pintar (smartphone). Dengan adanya smartphone setiap orang selain dapat menggunakannya untuk berkomunikasi juga dapat dimanfaatkan untuk memperoleh informasi dimanapun dan kapanpun. Android adalah operating system untuk mobile yang paling populer saat ini. Hal ini terbukti dari data statistik yang diperoleh dari StatCounter yang menyebutkan bahwa android menduduki tingkat pertama sebagai mobile operating system yang paling banyak digunakan di Indonesia. Grafiknya sebagai berikut :



<100.000/mm3. Selain itu, terjadi peningkatan nilai hematokrit yang dikarenakan kebocoran pembuluh darah. Jika hal ini tidak dapat ditanggulangi, akan terjadi perdarahan saluran cerna yang ditandai dengan warna tinja yang hitam seperti ter. Pada stadium akhir, dapat terjadi muntah darah segar dan berakibat fatal. Sebelum muncul gejala tersebut, tubuh akan bereaksi terhadap virus. Pada tahap awal, tubuh mencoba untuk melawan virus dengan menetralisasinya. Jika tidak berhasil maka virus mulai mengganggu fungsi pembekuan darah. Hal ini merupakan akibat dari penurunan jumlah dan kualitas komponen-komponen beku darah yang menimbulakn manifestasi perdarahan. Jika kondisi ini menjadi parah, maka akan timbul kebocoran plasma darah. Plasma darah dalam pembuluh darah akan memasuki rongga perut dan paru-paru. Inilah yang disebut sebagai demam berdarah dengue. Apabila tidak dapat ditanggulangi dapat menyebabkan syndrome syok dengue.

1.4 Tujuan Penelitian Tujuan dari penelitian ini yaitu sebagai berikut : 1. Merancang sistem untuk diagnosa penyakit berdasarkan pengetahuan dari seorang pakar mengenai gejala, diagnosa, dan solusi/saran pengobatannya. 2. Merancang aplikasi sistem pakar diagnosa penyakit DBD dengan metode forward chaining sebagai penarikan kesimpulannya. 3. Merancang aplikasi sistem pakar diagnosa penyakit DBD pada perangkat mobile berbasis android.

2. LANDASAN TEORI 2.1 Proses Timbulnya Penyakit DBD Menurut Hindra I. Satari & Mila Meiliasari dalam bukunya yang berjudul “Demam Berdarah”, terdapat tiga fase proses timbulnya penyakit demam berdarah dengue yaitu demam dengue, demam berdarah dengue dan Syndrome Syok Dengue (SSD). 1) Demam Dengue Demam dengue merupakan penyakit saat seseorang terinfeksi salah satu serotipe virus dengue untuk pertama kalinya. Misalnya, DEN1 atau DEN-Hal ini terjadi paling tidak 6 bulan 5 tahun sebelum seseorang terinfeksi virus DBD. Demam dengue merupakan akibat paling ringan yang ditimbulkan virus dengue. Orang yang tidak mengerti sering menyebutnya sebagai gejala demam berdarah, dikarenakan gejalanya yang hampir serupa, seperti demam tinggi mendadak, sakit kepala berat, nyeri persendian dan otot, mual, muntah dan dapat timbul ruam. Biasanya, ruam timbul saat penderita mulai merasa sakit. Ruam pertama kali muncul disekitar dada, tubuh dan perut. Selanjutnya, menyebar ke anggota gerak (tangan dan kaki), lalu ke wajah. Biasanya, ruam akan hilang tanpa bekas (Hindra I. Satari & Mila Meiliasari, 2004 : 6).

3) Syndrome Syok Dengue (SSD) Menurut Hindra I. Satari & Mila Meiliasari (2004 : 9-10), selain menjadi indikasi kesembuhan, penurunan suhu tubuh sering menjadi gejala awal penderita memasuki tahap syndrome syok dengue. Keadaan ini sering terjadi pada hari keempat sampai hari kelima sakit. Syndrome syok dengue merupakan keadaan yang sangat buruk dan dapat muncul secara tiba-tiba. Penderita DBD yang memasuki fase SSD tampak gelisah. Tubuhnya terasa sangat dingin akibat kegagalan peredaran darah. Tidak sedikit juga penderita yang mengeluhkan sakit ulu hati atau sakit perut hebat karena perdarahan di lambung. Gejala lain, yaitu wajah pucat, tekanan nadi terus melemah, sampai hilang kesadaran. 2.2 Pengertian Sistem Pakar Menurut T. Sutojo, Edy Mulyanto & Vincent Suhartono (2011 : 159-160), sistem pakar merupakan cabang dari Artificial Intelligence (AI) yang cukup tua karena sistem ini mulai dikembangkan pada pertengahan 1960. Sistem pakar yang muncul pertama kali yaitu General-purpose Problem Solver (GPS) yang dikembangkan oleh Newel dan Simon. Sampai dengan saat ini, sudah banyak sistem pakar yang dibuat, seperti MYCIN untuk diagnosis penyakit, DENDRAL untuk mengidentifikasi sturuktur molekul campuran yang tak dikenal, XCON & XSEL untuk membantu konfigurasi sistem komputer besar, SOPHIE untuk menganalisis sirkuit elektronik,

2) Demam Berdarah Dengue Menurut Hindra I. Satari & Mila Meiliasari (2004 : 8-9), masa inkubasi DBD dimulai dari gigitan sampai timbul gejala, berlangsung selama dua minggu. Darah penderita sudah mengandung virus, yaitu sekitar 1-2 hari sebelum terserang demam. Virus tersebut berada dalam darah selama 5-8 hari. Jika daya tahan tubuh tidak cukup kuat melawan virus dengue maka orang tersebut akan mengalami berbagai gejala DBD. Pada penderita DBD selalu terjadi trombositopenia yang mulai ditemukan pada hari ketiga dan berakhir pada hari kedelapan sakit. Umumnya, jumlah trombosit



prospector digunakan dibidang geologi untuk membantu mencari dan menemukan deposit, FOLIO digunakan untuk membantu memberikan keputusan bagi seorang manager dalam stok dan investasi, serta DELTA dipakai untuk pemeliharaan lokomotif listrik diesel, dan sebagainya. Istilah sistem pakar berasal dari istilah knowledge based expert system. Istilah ini muncul untuk memecahkan masalah. Sistem pakar menggunakan pengetahuan seorang pakar yang dimasukan ke dalam komputer. Seorang yang bukan pakar menggunakan sistem pakar untuk meningkatkan kemampuan pemecahan masalah, sedangkan seorang pakar menggunakan sistem pakar untuk knowledge assistant. Beberapa pengertian sistem pakar, yaitu sebagai berikut : 1. Turban (2001, p402) Sistem pakar merupakan sebuah sistem yang menggunakan pengetahuan manusia dimana pengetahuan tersebut dimasukkan ke dalam komputer untuk menyelesaikan masalahmasalah yang biasanya membutuhkan kepakaran/keahlian manusia. 2. Jackson (1999, p3) Sistem pakar merupakan program komputer yang mempresentasikan dan melakukan penalaran dari pengetahuan beberapa pakar untuk memecahkan masalah atau memberikan saran. 3. Luger dan Stubblefied (1993, p308) Sistem pakar merupakan program yang berbasiskan pengetahuan yang memberikan solusi „kualitas pakar‟ dari masalah-masalah dalam bidang yang spesifik.

Menurut T. Sutojo, Edy Mulyanto & Vincent Suhartono (2011 : 171), forward chaining yaitu teknik pencarian yang dimulai dengan fakta yang diketahui, kemudian mencocokkan fakta-fakta tersebut dengan bagian IF dari rules IF-THEN. Bila ada fakta yang cocok dengan bagian IF, maka rule tersebut dieksekusi. Bila sebuah rule dieksekusi, maka sebuah fakta baru (bagian THEN) ditambahkan kedalam database. Setiap kali pencocokkan, dimulai dari rule teratas. Setiap rule hanya boleh dieksekusi sekali saja. Proses pencocokkan berhenti bila tidak ada lagi rule yang bisa dieksekusi. 2.4 Expert System Development Life Cycle (ESDLC) Menurut Sri Kusumadewi (2003 : 122125), Seperti layaknya pengembangan perangkat lunak lainnya, pada pengembangan sistem pakar diperlukan beberapa tahapan seperti berikut :

2.3 Forward Chaining Menurut Sri Kusumadewi (2003 : 116), forward chaining yaitu pencocokan fakta atau pernyataan yang dimulai dari bagian sebelah kiri (IF dulu). Dengan kata lain, penalaran dimulai dari fakta terlebih dahulu untuk menguji kebenaran hipotesis. .Berikut adalah diagram forward chaining secara umum untuk menghasilkan sebuah goal.

Gambar 2.2 Tahap-tahap Pengembangan Sistem Pakar (Sumber : Sri Kusumadewi, 2003 : 123) Uraian dari tahapan-tahapan gambar diatas yaitu sebagi berikut : 1. Penilaian (Assessment) Tahapan ini merupakan tahap mengidentifikasi masalah dan kebutuhan. Mengkaji situasi serta memutuskan dengan pasti masalah yang akan dikomputerisasi. Apakah dengan sistem pakar bisa lebih membantu atau tidak. 2. Akuisisi Pengetahuan

Gambar 2.1 Proses Forward Chaining Sumber : Arhami (2005 : 20)



3.

4.

5.

6.

Pada tahap ini dilakukan penyempurnaan terhadap aturan-aturan yang sesuai. Desain Tahap ini merupakan tahap merancang sistem, termasuk pembuatan prototype, serta menterjemahkan pengetahuan menjadi aturan-aturan. Pengujian Pada tahap ini merupakan pengujian sistem yang telah dibuat, apakah ada kesalahan atau tidak pada sistem tersebut. Dokumentasi Tahapan ini merupakan tahap pendokumentasian dari tahap yang sebelumnya telah dijalankan. Baik berupa pengimplementasian sistem, maupun hasil dari pengujian sistem. Pemeliharaan Pada tahap ini dilakukan pembaharuan pengetahuan, mengganti pengetahuan yang sudah ketinggalan serta meluweskan sistem agar bisa lebih baik lagi dalam menyelesaikan masalah.

inovatif, universitas, riset institusi, serta individu. Eclipse merupakan Integrated Development Environment (IDE) untuk mengembangkan perangkat lunak, dapat dijalankan disemua platform (platform independen) serta merupakan salah satu IDE favorit karena gratis dan open source, yang berarti setiap orang boleh melihat kode pemrograman software ini. Selain itu, kelebihan eclipse yang membuatnya populer adalah kemampuannya untuk dapat dikembangkan oleh pengguna dengan komponen yang dinamakan plug-in. Sampai saat ini eclipse sudah mencapai versi 3.6 yang diberi nama Helios. 2.7 SQlite Menurut Yuniar Supardi (2014 : 37-39), masalah utama pemrograman database mobile yaitu keterbatasan memoori. Oleh karena itu, program database mobile harus memanfaatkan secara maksimal memori di peralatan (device) yang digunakan, baik memori internal (ROM/Read Only Memory) maupun RAM (Ramdom Acces Memory) serta didukung processor yang memiliki kecepatan tinggi (diatas 1.2 MHz). Semula pemrograman mobile untuk menampung data menggunakan sistem file atau Record Management System (RMS), namun pada saat ini pemrograman mobile android semakin canggih, yaitu menggunakan SQLite yang merupakan embedded database. Disebut embedded database karena database ini tidak diinstal, tetapi melekat pada sistem android. SQLite sudah termasuk dalam paket yang digunakan pada android. SQLite memiliki fitur relasional database. Hampir sama dengan SQL pada desktop, hanya sajja SQLite membutuhkan memori yang sedikit. SQLite terdapat pada semua perangkat android, cukup dengan mendefinisikan perintah SQL untuk meng-create atau meng-update database. Selanjutnya sistem pada android akan menngani hal-hal yang berhubungan dengan database.

2.5 Android Menurut Yuniar Supardi (2014 : 2), android merupakan sebuah sistem operasi perangkat mobile berbasis linux yang mencakup sistem operasi, middleware dan aplikasi. Pengertian lain dari android antara lain sebagai berikut : 1. Merupakan platform terbuka (open source) bagi para pengembang (programmer) untuk membuat sebuah aplikasi. 2. Merupakan sistem operasi yang dibeli Google Inc. dari Android Inc. 3. Bukan bahasa pemrograman, tetapi hanya menyediakan lingkungan hidup atau run time environment yang disebut Dalvik Virtual Machine (DVM) yang telah dioptimasi untuk alat/device dengan sistem memori yang kecil. Untuk mengembangkan android, dibentuk Open Handset Alliance (OHA), konsorsium dari 34 perusahaan (hardware), software dan telekomunikasi, termasuk Google, HTC, Intel, Motorola, Qualcomm, T-Mobile, dan Nvidia.

2.8 Unified Modelling Language (UML) Menurut Rosa A. S & M. Shalahuddin (2013 : 137), standarisasi bahasa pemodelan untuk membangun sebuah perangkat lunak dengan menggunakan teknik pemograman berorientasi objek, yaitu Unified Modeling Language (UML). UML merupakan bahasa visual untuk pemodelan dan komunikasi mengenai sebuah sistem dengan menggunakan diagram dan teks-teks pendukung. Berikut adalah diagram-diagram yang digunakan dalam

2.6 Eclipse Menurut Yuniar Supardi (2014 : 4), eclipse merupakan komunitas open source yang bertujuan menghasilkan platform pemrograman terbuka. Eclipse terdiri atas framework yang dapat dikembangkan lebih lanjut, merupakan alat bantu untuk membuat dan mengelola software sejak awal hingga diluncurkan. Platform eclipse didukung oleh ekosistem besar yang terdiri atas vendor teknologi, startup



UML (Rosa A. S & M. Shalahuddin, 2013:141167) : 1. Class Diagram Class diagram mengambarkan struktur sistem dari segi pendefinisan kelas-kelas yang akan dibuat untuk membangun sistem. 2. Use Case Diagram Use case diagram merupakan pemodelan untuk kelakukan (behavior) sistem informasi yang akan dibuat. Use case mendeskripsikan sebuah interaksi antar satu atau lebih aktor dengan sistem informasi yang akan dibuat. 3. Activity Diagram Activity diagram mengambarkan workflow (aliran kerja) atau aktifitas dari sebuah sistem atau proses bisnis atau menu yang ada pada perangkat lunak. 4. Sequence Diagram Sequence diagram mengambarkan kelakuan objek pada use case dengan mendeskripsikan waktu hidup objek dan message yang dikirim dan diterima antara objek.

Metode ini mengutamakan komunikasi dan kerjasama dengan pakar secara detail sebagai penjaga berjalannya proses hingga perangkat lunak terbentuk sesuai permintaan. Rancangan penelitian berdasarkan model Expert System Development Life Cycle (ESDLC), digambarkan dalam tahap terurut, seperti berikut :

Gambar 3.1 Rancangan Penelitian

3.

OBYEK DAN METODOLOGI PENELITIAN 3.1 Obyek Penelitian Obyek penelitian yang menjadi fokus pada penelitian ini yaitu penyakit Demam Berdarah Dengue (DBD). Penyebab utama penyakit DBD yaitu nyamuk Aedes Aegypti. Nyamuk ini biasanya mucul karena beberapa faktor, seperti kebiasaan masyarakat yang menampung air bersih untuk keperluan sehari-hari, sanitasi lingkungan yang kurang baik dan persediaan air bersih yang langka. Kasus DBD cenderung meningkat pada saat musim penghujan, hal ini terjadi karena perubahan musim mempengaruhi frekuensi gigitan nyamuk. Biasanya puncak jumlah gigitan terjadi pada siang dan sore hari. Perubahan musim dapat mempengaruhi manusianya sendiri dalam sikapnya terhadap gigitan nyamuk, misalnya dengan lebih banyak berdiam di rumah pada saat musim hujan. Proses timbulnya penyakit DBD terjadi dalam tiga fase yaitu demam dengue, demam berdarah dengue dan Syndrome Syok Dengue (SSD) dengan gejala yang ditimbulkan berbedabeda.

4. HASIL DAN PEMBAHASAN 4.1 Hasil Penelitian Pada penelitian Sistem Pakar Diagnosa Penyakit DBD Berbasis Android ini, penulis menggunakan metode pengembangan rekayasa perangkat lunak model Expert System Development Life Cycle (ESDLC). Adapun tahapannya yaitu sebagai berikut : 4.1.1 Akuisisi Pengetahuan Pada tahap ini dibagi menjadi dua bagian, yaitu teknik pengumpulan data dan representasi pengetahuan. a) Teknik Pengumpulan Data Teknik pengumpulan data yang akan dijadikan sebagai basis pengetahuan selain dari hasil wawancara dengan pakar (dokter umum) juga bersumber dari hasil studi pustaka (buku) dengan judul “Demam Berdarah”, penulis Hindra I. Satari & Mila Meiliasari serta “Pencegahan dan Pemberantasan Demam Berdarah Dengue Di Indonesia” oleh Departemen Kesehatan RI. Hasil dari studi pustaka tersebut menampilkan gejala, jenis penyakit serta relasi gejala dan jenis penyakit dengan menggunakan tabel, seperti berikut :

3.2 Metodologi Penelitian Metode yang digunakan pada penelitian ini yaitu dengan metode rekayasa perangkat lunak Expert System Development Life Cycle (ESDLC), karena ESDLC merupakan metode pengembangan perangkat lunak yang dikhususkan untuk pengembangan sistem pakar.



Tabel 4.1 Gejala Gejala

Kode G01

G02 G03

G04 G05 G06 G07

G08 G09 G10 G11 G12 G13 G14

G14

b) Representasi Pengetahuan Berdasarkan pengumpulan data diatas, tiap gejala dan jenis penyakit memiliki keterkaitan sehingga menghasilkan kesimpulan berupa diagnosa. Hal ini dapat digambarkan dalam bentuk representasi pengetahuan, salah satu tekniknya yaitu dengan kaidah produksi berupa IF-THEN, dimana IF menyatakan kondisi dan THEN menyatakan kesimpulan. Berikut kaidah produksi untuk sistem pakar diagnosa penyakit DBD :

Demam tinggi mendadak (suhu badan antara 38°C – 40°C, biasanya 2-7 hari) Nyeri otot, tulang atau persendian Nyeri kepala berat (seperti nyeri kepala sebelah atau nyeri kepala keseluruhan tetapi bukan vertigo (kepala seperti berputar-putar)) Nyeri belakang bola mata Mual, muntah, perut kembung dan timbul ruam (bercak-bercak merah) Diare atau konstipasi/sembelit Manifestasi perdarahan (seperti perdarahan pada gusi, bagian bawah bola mata merah, mimisan) Penurunan jumlah trombosit (umumnya ≤ 100.000/mm³) Wajah cenderung memerah Tinja berwarna hitam dan mengandung darah Kebocoran plasma darah Pembesaran hati Peningkatan hematokrit ( ≥ 20% ) Demam turun mendadak (kulit teraba dingin, terutama pada ujung hidung, jari tangan dan kaki), wajah pucat, gelisah, sianosis (biru-biru) disekitar mulut

Tabel 4.4 Kaidah Produksi Penyakit DBD Rule Kaidah Produksi 1.

2.

3.

Demam Dengue (DD)

P02

Demam Berdarah Dengue (DBD) Sindrom Syok Dengue (SSD)

P03

Tabel 4.3 Relasi Gejala dan Jenis Penyakit P01 P02 P03 G01 G02 G03 G04 G05 G06 G07 G08 G09 G10 G11 G12 G13

X X X X X X X

X X X X X X X X X X X X X

IF G01 AND G02 AND G03 AND G04 AND G05 AND G06 AND G07 THEN P01. IF G01 AND G02 AND G03 AND G04 AND G05 AND G06 AND G07 AND G08 AND G09 AND G10 AND G11 AND G12 AND G13 THEN P02. IF G01 AND G02 AND G03 AND G04 AND G05 AND G06 AND G07 AND G08 AND G09 AND G10 AND G11 AND G12 AND G13 AND G14 THEN P03.

Selain dengan kaidah produksi, representasi pengetahuan juga dibuat dalam bentuk diagram pohon (tree). Diagram ini menggambarkan pertanyaan gejala yang ditampilkan oleh sistem untuk menghasilkan sebuah kesimpulan. Jika user menjawab “ya” maka pohon akan menuju ke cabang kiri, namun jika user menjawab “tidak”, pohon akan menuju ke cabang kanan, seperti gambar berikut :

Tabel 4.2 Jenis Penyakit Kode Jenis Penyakit P01

X

X X X X X X X X X X X X X



System

G01 <>

Memilih Gejala

Melakukan Konsultasi

Tidak

Ya

<>

G02

Ya G03

Ya Tidak G07

Tidak

Tidak P00

Tidak

Ya

P02 P01

Tidak P01 Ya

Ya G07 TidakYa

Ya G06 Ya Ya G08 Ya Ya G10 Ya G11 Ya G12 Ya G13 G14

G09

G05

Tidak P02

P03

P02

Ya

Tidak

P00 P02 P01 Ya G10

Ya Tidak

Ya G11

P02 P01

Ya G12 Ya G13 G14

Ya

P03

G09

<>

Tidak P00

Tidak

G07

Tidak P01

Ya G05

G07 Ya Tidak Ya Tidak G07

Tidak P02

Tidak P02

Tidak P02

Mengelola Data Gejala/Data Penyakit

G05

Tidak

Tidak P01

Mengedit Data Gejala/Data Penyakit

P00 P02 P01

Ya Tidak P02 P01

Menghapus Data Gejala/Data Penyakit

Keterangan : Bukan Penyakit DBD

Gambar 4.2 Use Case Diagram

P00 Gejala

P02

Admin

Tidak P02

Tidak P02

Tidak P02 Ya

Ya

G07

Ya Tidak G07

Tidak P02

Tidak P02

Tidak P01

Tidak P02

Tidak P00

Ya G08

Tidak P01

Login

Tidak

Ya G06

G05

Tidak

Menambah Data Gejala/Data Penyakit

G04

Ya Ya P02

Tidak Ya

G07

P00

Ya Tidak

G05

G04

Mendapatkan Hasil Diagnosa

User

G05

Ya

2) Activity Diagram Activity diagram digunakan untuk menggambarkan aktivitas yang dilakukan baik oleh user maupun admin dari awal hingga akhir. Berikut ilustrasinya :

Gn Penyakit Pn

Gambar 4.1 Diagram Pohon Penyakit DBD

User

4.1.2 Desain Pada tahap ini, desain sistem serta implementasi program akan dibuat. Desain yang akan dibangun meliputi desain arsitektur aplikasi dan desain interface. Selanjutnya, kedua desain tersebut akan diimplementasikan kedalam program perangkat lunak. a) Desain Arsitektur Aplikasi Desain arsitektur aplikasi pada sistem ini menggunakan diagram UML, seperti use case diagram, activity diagram dan sequence diagram. 1) Use Case Diagram Use Case Diagram digunakan untuk menggambarkan interaksi antara aktor dengan sistem, seperti berikut :

Sistem

Masuk Menu Konsultasi

Menampilkan Halaman Konsultasi

Admin

Masuk Menu Adm

Memilih Gejala

Mengelola Gejala yang Dipilih

Mencari Jenis Penyakit

Menampilkan Hasil Diagnosa & Saran

Gambar 4.3 Activity Diagram Konsultasi


Mengisi Username &


3) Sequence Diagram Sequence diagram digunakan untuk menggambarkan interaksi antar objek didalam serta disekitar sistem (termasuk pengguna, display dan sebagainya). Berikut prosesnya : a. Sequence Diagram Konsultasi Menu Utama

Konsultasi

Database

: User 1 : MemilihMenuKonsultasi() 2 : MelakukanKonsultasi()

<> 3 4 : OpenDatabase() 5 : EksekusiQuerySelect()

6 : Hasil Query Select 7 : CloseDataBase()

8 : Hasil Diagnosa Tampil

9 <<destroy>>

Gambar 4.4 Sequence Diagram Konsultasi

2) Uji Pakar Pengujian melalui pakar dilakukan untuk menguji kelayakan aplikasi yang telah dibuat, apakah gejala-gejala yang ditampilkan oleh sistem telah menghasilkan hasil diagnosa yang sesuai atau tidak. Pengujian ini dilakukan selama tiga kali sampai sistem yang telah dibuat benar-benar sesuai menurut penalaran pakar. Pengujian dilakukan melalui wawancara dengan dokter umum. Berikut tabel pengujian melalui pakar :

4.1.3 Pengujian Pada tahap ini akan dilakukan pengujian. Pengujian dibagi menjadi tiga tahap, yaitu pengujian sistem, uji pakar serta evaluasi user. 1) Black Box Testing Pengujian ini dilakukan terhadap seluruh tampilan aplikasi yang ada, untuk mencari kesalahan yang berfokus pada fungsi sistem, kinerja sistem dan fungsi basis data. Sehingga apabila terdapat kesalahan bisa dilakukan perbaikan. Berikut tabel pengujian dengan black box :



Jumlah skor kriterium = skor tertinggi x jumlah item x jumlah responden = 5 x 9 x 20 = 900 Jumlah skor hasil pengumpulan data = 750 Jadi, 750: 900 x 100% = 83,3% Berdasarkan tabel diatas dapat diketahui bahwa pengujian yang dilakukan oleh pakar sudah sesuai dengan yang ditampilkan oleh sistem. Sehingga, aplikasi Sistem Pakar Diagnosa Penyakit DBD tersebut telah layak untuk digunakan.

Dengan demikian, berdasarkan data tersebut diatas menurut penilaian 20 responden apabila di interprestasi, maka nilai 83,3% terletak pada daerah kuat, yaitu diantara nilai 81% - 100%, seperti berikut:

3) Evaluasi User Evaluasi user ini dilakukan oleh masyarakat umum/orang awam (non dokter) selaku pengguna akhir (end user) dengan menggunakan kuisioner. Skala pengukuran pada evaluasi ini menggunakan rating scale. Aspek yang di evaluasi yaitu dari segi desain tampilan dan segi fungsi konten yang terdapat pada aplikasi. Penyebaran kuisioner dilakukan di lingkungan PT. Santos Jaya Abadi, hal ini dilakukan karena berdasarakan wawancara dengan dokter yang bekerja di klinik PT. tersebut, peralatan medis yang terdapat pada klinik tersebut tidak lengkap, sehingga karyawan memerlukan aplikasi diagnosis penyakit DBD. Karena populasinya tidak diketahui, maka sample yang diambil yaitu sebanyak 20 responden dengan 9 pertanyaan yang disajikan. Hasil kuisioner tersebut dibuat dalam bentuk tabel sebagai berikut :

Sedangkan nilai 750 termasuk dalam kategori interval baik, yaitu diantara nilai 720 - 900, seperti berikut :

4.1.4

Dokumentasi Dokumentasi merupakan tahap akhir setelah aplikasi selesai dibuat. Pendokumentasian ini meliputi cara installasi serta cara pengoperasian sistem.



1.

Cara Installasi Untuk menginstallasi aplikasi ini yaitu dengan meng-copy file .apk ke dalam smartphone. Kemudian klik file .apk, maka secara otomatis akan melakukan penginstallan, gambarnya dapat dilihat seperti dibawah ini :

Gambar 4.9 Installasi Selesai

Gambar 4. 7 Tampilan Sebelum Installasi

Gambar 4.10 Icon SistPack DBD 2.

Gambar 4. 8 Proses Installasi

Cara Pengoperasian Untuk mengoperasikan aplikasi tersebut, user dapat menggunakan beberapa menu yang terdapat didalamnya, yaitu seperti : a. Splash Screen Splash Screen akan muncul pertama kali pada saat membuka aplikasi “SistPack DBD” sebelum memasuki menu utama, durasinya hanya 4 detik.



merupakan menu pokok dari aplikasi sistem pakar diagnosa penyakit DBD.

Gambar 4.11 Tampilan Splash Screen b. Menu Utama Sesaat setelah splashscreen berakhir, muncul menu utama. Berikut tampilan menu utama aplikasi “SistPack DBD” yang dapat user gunakan.

Gambar 4.13 Tampilan Pertanyaan Gejala

Gambar 4.14 Tampilan Hasil Diagnosa

Gambar 4.12 Tampilan Menu Utama c. Menu Konsultasi Pada menu konsultasi terdapat halaman pertanyaan gejala serta halaman hasil diagnosa. User dapat memilih jawaban “Ya” atau “Tidak” pada setiap pertanyaan gejala. Kemudian akan diketahui hasil diagnosanya. Menu ini

d. Menu Tentang Pada menu ini terdapat detail tentang aplikasi “SistPack DBD”, tampilannya seperti berikut :



warning (peringatan). tampilannya :

Berikut

Gambar 4.15 Tampilan Menu Tentang e. Menu Info Pada menu info terdapat beberapa informasi mengenai penyakit DBD, berikut potongan gambarnya :

Gambar 4.17 Tampilan Button Exit g. Menu Admin Pada menu utama terdapat menu admin. Menu admin digunakan untuk memperbaharui basis pengetahuan (update gejala dan update jenis penyakit). Sebelum memperbaharui basis pengetahuan, admin harus melakukan login terlebih dahulu. Tampilannya dapat dilihat pada gambar 4.26 berikut ini :

Gambar 4.16 Tampilan Menu Info f. Button Exit Button exit ini digunakan sebagai warning (peringatan), untuk memastikan apakah user benar-benar ingin keluar dari aplikasi atau tidak, karena apabila user menekan tombol back (symbol panah pada pojok kiri bagian bawah) secara otomatis akan keluar dari aplikasi tanpa adanya

Gambar 4.18 Tampilan Login Admin



Setelah sukses login, maka sistem akan menampilkan halaman update gejala dan update jenis penyakit. Pada halaman tersebut terdapat button add yang dapat digunakan untuk menambah data gejala atau data penyakit, button update yang dapat digunakan untuk mengedit data gejala atau data penyakit, dan button delete yang dapat digunakan untuk menghapus data gejala atau data penyakit. Tampilannya dapat dilihat pada gambar 4.27 berikut ini :

informasi mengenai penyakit Berdarah Dengue (DBD).

Demam

5.2 Saran Adapun saran-saran yang dapat diberikan untuk pengembangan aplikasi selanjutnya, yaitu sebagai berikut : 1. Diharapkan dapat dikembangkan dengan membuat aplikasi online, sehingga dapat mempermudah admin dalam melakukan proses input, update, delete data gejala dan jenis penyakit maupun relasi keduanya. 2. Diharapkan dapat dikembangkan dengan membuat tampilan menu aplikasi dengan fitur-fitur yang lebih menarik. 3. Diharapkan dapat dikembangkan dengan membuat button back pada setiap pertanyaan gejala pada menu konsultasi, agar memudahkan user untuk kembali ke pertanyaan gejala sebelumnya ketika salah menjawab. 4. Diharapkan dapat dikembangkan dengan menambahkan data gejala penyakit beserta solusi dan cara pencegahannya, sehingga informasi yang dimiliki oleh sistem semakin banyak. 5. Metode inferensi yang digunakan tidak harus menggunakan metode forward chaining, namun dapat dikembangkan dengan membandingkan dengan metodemetode yang lainnya.

Gambar 4.19 Tampilan Login sukses dan Tampilan Update Basis Pengetahuan

DAFTAR PUSTAKA Daldiyono Hardijodisastro. Menuju Seni Ilmu Kedokteran (Bagaimana Dokter Berpikir, Bekerja dan Menampilkan Diri). PT Gramedia Pustaka Utama. Jakarta. 2006. Departemen Pendidikan Nasional. Kamus Bahasa Indonesia. Pusat Bahasa. Jakarta. 2008. Hindra I. Satari & Mila Meiliasari. Demam Berdarah. Puspa Swara. Jakarta. 2004. Istiadi & Emma Budi Sulistiarini. Aplikasi Sistem Pakar Dengan Pendekatan Interactive Voice Response (IVR) Menggunakan Media Telepon Untuk Diagnosis Penyakit Demam Berdarah Dengue. 2011. Miftahul Huda & Bunafit Komputer. Membuat Aplikasi Database dengan Java, MySQL dan NetBeans. PT Elex Media Komputindo. Jakarta. 2010. Muhammad Arhami. Konsep Dasar Sistem Pakar. Andi. Yogyakarta. 2005.

5. KESIMPULAN DAN SARAN 5.1 Kesimpulan Berdasarkan hasil penelitian dan pembahasan yang telah dilakukan, maka dapat disimpulkan bahwa : 1. Penerapan metode forward chaining sebagai metode inferensi dengan diagram pohon sebagai representasi pengetahuannya, dapat memudahkan user dalam melakukan proses konsultasi, dimana hasil diagnosis berupa jenis penyakit serta solusi/saran pengobatannya yang sesuai dengan data gejala yang di input-kan oleh user. 2. Berdasarkan hasil pengujian oleh pakar (dokter umum), didapatkan bahwa sistem pakar ini dapat mendeteksi semua jenis penyakit yang telah didefenisikan. 3. Berdasarkan hasil kuisioner yang diberikan kepada 20 responden, didapatkan bahwa sistem pakar ini dapat berjalan dengan baik, dapat digunakan dan dapat memberikan



Nazruddin Safaat H. Pemrograman Aplikasi Mobile Smartphone dan Tablet PC Berbasis Android. Informatika. Bandung. 2014. Nur Anjas Sari. Sistem Pakar Mendiagnosa Penyakit Demam Berdarah Menggunakan Metode Certainty Factor. Medan. 2013. Reppy Reisa, Jusak & Pantjawati Sudarmaningtyas. Sistem Pakar Untuk Diagnosis Penyakit Mata. Surabaya. 2013. Riyanto, Prinali E. P & Hendi I. Pengembangan Aplikasi Sistem Informasi Geografis Berbasis Desktop dan Web. Gava Media. Yogyakarta. 2009. Rosa A. S & M. Shalahuddin. Rekayasa Perangkat Lunak Terstruktur dan Berorientasi Objek. Informatika. Bandung. 2013. Soetam Rizky. Konsep Dasar Rekayasa Perangkat Lunak. Prestasi Pustaka. Jakarta. 2011. Sri Kusumadewi. Artificial Intelligence (Teknik dan Aplikasinya). Graha Ilmu. Yogyakarta. 2003. Sugiyono. Metode Penelitian Manajemen. Alfabeta. Bandung. 2013. Supriyantoro. Profil Kesehatan Indonesia Tahun 2013. Kementerian Kesehatan RI. Jakarta . 2014. Suraya. Sistem Pakar Untuk Mendiagnosa Penyakit THT Berdasarkan Gejalanya Untuk Menentukan Alternatif Pengobatan Menggunakan Tanaman Obat. Yogyakarta. 2012. T. Sutojo, Edi Mulyanto & Vincent Suhartono. Kecerdasan Buatan. Andi. Yogyakarta. 2011. Wahana Komputer. PAS Panduan Aplikatif & Selektif, Sistem Informasi Penjualan Online untuk tugas Akhir. Andi. Yogyakarta. 2014. Wenny Widiastuti, Dini Destiani & Dhami Johar Damiri. Aplikasi Sistem Pakar Deteksi Dini Pada Penyakit Tuberkolosi. Garut. 2012. Yuniar Supardi. Semua Bisa Menjadi Programer Android. PT Elex Media Komputindo. Jakarta. 2014. http://gs.statcounter.com/#mobile_os-IDmonthly-201311-201411 Diakses pada tanggal 01 Desember 2014 pkl 19.46


DIAGNOSA PENYAKIT DEMAM BERDARAH DENGUE (DBD) DENGAN METODE FORWARD CHAINING BERBASIS ANDROID

Recommend Documents