IMPLEMENTASI SISTEM PAKAR UNTUK MENDIAGNOSA PENYAKIT KORNEA PADA MATA DENGAN METODE FORWARD CHAINING Nugroho Cahyo Wicaksono Teknik Informatika, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Dian Nuswantoro
[email protected]
Abstract
diagnosis of diseases of the eye, is
Based on data Riskesdas in 2013 by the
expected to provide solutions to the people
Agency
and
handling and treatment to prevent more
Development, Ministry of Health. The
severe eye disease. And can help people
results
the
who are less able to determine eye disease
population prevalence of eye disease is
in misery without the cost of expensive so
very high. This is caused by the use of
it can help reduce the level of population
health services by the public eye is still
with eye diseases.
for
Health
obtained
Research
indicate
that
lacking, a range of service operations is still low, the lack of public knowledge, the
Keywords: expert systems, expert, eye,
high cost of eye surgery, availability of
forward chaining, diagnose eye, the
personnel and eye health care facilities
cornea.
are limited. Expert System with Forward Chaining
method
is
an
I. PENDAHULUAN
application
based on the known facts, then match
D
these facts with the IF part of IF-THEN
dan
rules that were in the knowledge base.
Kementerian
Expert systems seek to imitate the process
prevalensi kebutaan penduduk umur ≥6
of reasoning of an expert in solving the
tahun 0,4 persen, sedangkan prevalensi
problem
katarak semua umur adalah 1,8 persen,
program computerized search technique
specification
or
can
be
a
ari data prevalensi hasil Riskesdas tahun 2013 oleh Badan Penelitian Pengembangan Kesehatan
duplicate of an expert because the
kekeruhan
knowledge stored in the knowledge base
pterygium 8,3 persen.
for problem-solving process. With the
Besarnya
construction of an expert system for the
kornea
5,5
tingkat
Kesehatan RI,
diperoleh
persen,
serta
prosentase
penduduk yang mengalami penyakit mata
disebabkan oleh penggunaan pelayanan
spesifikasi atau bisa dikatakan merupakan
kesehatan mata oleh masyarakat yang
duplikat
masih kurang, daya jangkau pelayanan
pengetahuannya disimpan didalam basis
operasi yang masih rendah, kurangnya
pengetahuan untuk diproses pemecahan
pengetahuan masyarakat, tingginya biaya
masalah.
dari
seorang
pakar
karena
operasi, serta ketersediaan tenaga dan fasilitas pelayanan kesehatan mata yang masih terbatas.
1.1 Rumusan Masalah Berdasarkan uraian latar belakang
Kornea adalah lapisan terluar pada
diatas, maka perumusan masalah dapat
mata yang berwarna jernih dan tembus
dirumuskan sebagai berikut:
pandang.
untuk
1. Bagaimana cara Sistem Pakar dengan
melindungi struktur mata dibawahnya (iris,
menggunakan metode forward chaining
pupil, lensa mata, dan seterusnya),serta
dapat mendiagnosis penyakit kornea
menerima dan meneruskan cahaya dan
pada mata berdasarkan gejala-gejala
membantu membiaskan cahaya tersebut
umum yang diderita?
Kornea
berfungsi
agar lebih fokus diterima oleh lensa mata.
2. Bagaimana
cara
Sistem
Pakar
Kornea merupakan bagian yang sangat
memberikan solusi dalam penanganan
penting dan harus dijaga, karena kerusakan
dan pengobatan penyakit pada kornea?
yang
terjadi
ngakibatkan tidak
pada
kornea,
berkurangnya
terlindunginya
dapat
3. Bagaimana Sistem Pakar memberikan
penglihatan,
pengetahuan tentang penyebab penyakit
struktur
mata
kornea?
dibawahnya, dan mengakibatkan kerusakan pada struktur bagian dalam mata dan
1.2 Tujuan Penelitian
mengalami kebutaan.
Adapun tujuan dalam penelitian ini adalah:
Sistem Pakar merupakan perangkat
1. Mampu
membuat
sistem
lunak yang didesain khusus berdasarkan
pakaryang
Kecerdasan Buatan (AI), yang berfungsi
kemungkinan penyakit kornea mata.
untuk
merekam
kemampuan
dan
pakar.
menduplikasi
Menurut
Hamdani
sistem pakar merupakan suatu program aplikasi
komputerisasi
yang
berusaha
menirukan proses penalaran dari seorang ahlinya
dalam
memecahkan
masalah
mampu
aplikasi
mendiagnosa
2. Mampu membuat aplikasi yang dapat mendeteksi gejala-gejala penyakit mata secara dini. 3. Membuat memberikan
aplikasi
yang
saran
penanganan
dapat dan
pengobatan untuk mencegah penyakit
gejala-gejala penyakit tersebut, dan solusi
mata lebih parah.
untuk menangani.
4. Membuat memberikan
aplikasi
yang
mampu
pengetahuan
tentang
Mengadakan tanya jawab langsung
kornea
dengan seorang pakar penyakit mata,
penyebab-penyebab
penyakit
pada mata.
2.3 Wawancara
sehingga pada penelitian ini data yang didapat lebih akurat yang tidak terpaku
II. METODE PENELITIAN
pada studi pustaka. 2.4
Akuisisi Pengetahuan
Setelah tahap wawancara, semua data yang dibutuhkan oleh perangkat lunak dikumpulan
menjadi
satu
yaitu
data
penyakit kornea mata, gejala-gejalanya dan cara penanganannya. 2.5
Rekayasa Perangkat Lunak
Membangun menggunakan
perangkat model
lunak
waterfall,
yang
urutannya terdiri dari analisi, desain, kode, tes. Gambar 2.1 Desain Penelitian 2.1 Tahap awal penelitian
Tahap analisis yaitu mendeskripsikan kebutuhan fungsional dan non-fungsional,
Penelitian dimulai dengan menentukan
Tahap desain yaitu merancang struktur
kebutuhan data penelitian dengan mencari
data, struktur perangkat lunak, tampilan
penyakit kornea berikut dengan gejala-
antar muka perangkat lunak.
gejalanya, kemudian data dikumpulkan dan
Tahap kode dilakukan penerjemahan
menyiapkan bahan penelitian.
desain perangkat lunak kedalam bahasa
2.2 Pengumpulan Data
pemrograman HTML, pada tahap ini
Tahap awal dalam penelitian ini yaitu
metode forward chaining diterjemahkan
melakukan pengumpulan data. Mencari
kedalam kode, selanjutnya tahap testi yaitu
dari berbagai sumber, baik itu dari buku
melakukan
internet, jurnal dan pakar untuk mengetahui
koneksi tiap link page, koneksi database.
hal-hal yang diperlukan pada penelitian yaitu penyakit-penyakit pada kornea mata,
pengujian
sistem
terhadap
AND G4) OR
2.6 Sistem
(G1 AND G5) OR (G3
Pada tahap ini sistem yang didesain telah
AND G4) OR
siap dugunakan.
(G3 AND G5)OR (G4 AND
2.7 Contoh Kasus
G5) OR
Terdapat rule dari suatu data penyakit
(G1 AND G3 AND G4)
(P) dan data gejala (G) sebagai berikut:
OR (G1 AND G3 AND G5)
Tabel 2.1 Contoh kasus Relasi Penyakit
G1
G2
G3
P1
√
√
√
P2
G4
√
P4
√ √
(G3 AND G4 AND G5) OR
G5
G6
(G1 AND G3 AND G4
√ √
√ √
√
G7
AND G5)
√
P3
P5
OR
Kode Gejala
Kode
√
√
Input: Jika informasi yang dimasukkan berupa fakta G1,G3,G5 proses kerja yang
√
akan terjadi yaitu sebagai berikut
Rule
IF (Gejala)
P1
G3) OR
2
G5)
(G2 AND G4 ) OR (G2 AND G6) OR (G4 AND
P2
P3
P4
Output : 1. Penyakit P1 = 67%
(G2 AND G5 AND G7)
2. Penyakit P2 = 100%
G1 OR G3 OR G4 OR G5
(G1 AND G3) OR (G1
2/2 = 1
3/4 = 0.75
(G5 AND G7) OR
OR
R2 ---> G3,G5. P(P2) = Gejala yang
terdeteksi / jumlah gejala pada penyakit =
(G2 AND G5) OR (G2
5
R1 ---> G1,G3. P(P1) = Gejala yang
R5 ---> G1,G3,G5. P(P5) = Gejala yang
G2 OR G5 OR G7 OR
AND G7) OR
P2 P5
terdeteksi / jumlah gejala pada penyakit =
G6)
4
P1 P2 P5
2/3 = 0,67
G2 ORG4 OR G6 OR 3
P1 P5
terdeteksi / jumlah gejala pada penyakit =
(G1 AND G2 AND G3) G3 OR G5 OR (G3 AND
G5
Penyakit yang terdeteksi = P1,P2,P5
(G1 AND G2) OR (G1 AND G3) OR (G2 AND
G3
(Penyakit)
G1 OR G2 OR G3 OR
1
G1 THEN
3. Penyakit P5 = 75% P5
Kemungkinan
terbesar
hasil
diagnosa
adalah penyakit P2 dengan persentase kecocokannya terhadap gejala lebih besar.
2 3 4 5
Mata berair Nyeri mata Sensitive terhadap cahaya Pandangan kabur Terasa benda asing didalam mata/mengganjal Riwayat mata terkena/kemasukan tanah atau air lumpur Pernah/masih mamakai lensa kontak Terdapat bintik putih pada kornea Pembengkakan kelopak mata Salah satu mata yang terkena/terjangkit Tampak nanah didalam bola mata Riwayat mata pernah terkena tanaman (daun/serbuk kayu) Sakit mata tampak setelah 2 minggu/lebih Kehilangan penglihatan/buta Iritasi mata Mata gatal Terdapat jaringan putih pada sudut dalam mata Robek secara berlebihan Pembengkakan kornea Mata terasa sangat nyeri sekali Terdapat putih-putih seperti cincin dimata Pernah dekat dengan penderita Keratokonjungtivis Sedang mengalami batuk/pilek Mata lengket dipagi hari Mata jernih Pernah melihat sinar las/ terkena benda kimia (sabun cuci, cuka, dll) Keluhan saat itu juga setelah terkena benda kimia Tampak putih-putih ditengah dan dipinggir mata Mata kering Tampak seperti daging yang menutupi mata
6
III. HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN
8
3.1 Basis Pengetahuan Merupakan sekumpulan pengetahuan yang dihubungkan dengan permasalahan yang digunakan dalam sistem pakar. Dalam basis pengetahuan terdapat dua pendekatan. Dalam sistem pakar ini peneliti menggunakan penalaran berbasis aturan (Rule Based Reasoning). Pada penalaran berbasis aturan, representasi menggunakan IF-THEN, bentuk ini digunakan apabila kita memiliki sejumlah pengetahuan seorang pakar pada suatu permasalahan tertentu dan pakar dapat menyelesaikan masalah tersebut secara berurutan. untuk mempermudah pengelompokan data, data penyakit dikodekan dengan P1, P2, P3,.. dan data gejala dikodekan dengan G1, G2, G3,... Tabel. 3.1 Penyakit No 1
Nama Penyakit Keratitis Bakterialis
3
Keratitis Jamur (Keratomikosis) Pterigium
4
Keratitis Herpes
5
Keratitis Acanthamoeba
2
6 7
Keratokonjungtivitis (Epedemika) Erosi Kornea
Kode Penyakit P1
1
Nama Gejala Mata merah
9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27
P2
28
P3
29
P4
30
P5
31
G6 G7 G8 G9 G10 G11 G12 G13 G14 G15 G16 G17 G18 G19 G20 G21 G22 G23 G24 G25 G26 G27 G28 G29 G30 G31
P6 P7
Tabel 3.2 Gejala No
7
G2 G3 G4 G5
Kode Gejala G1
Tabel 3.3 Relasi Penyakit dan Gejala Kode Gejala
P1
P2
P3
G1
√
√
√
G2
√
G3
√
Penyakit P4 P5
P6
P7
√
√
√
√
√
√
√
√
√
√
√
G4
√
G5
√
G6
√
Context Diagram menggambarkan aliran-aliran data ke dalam dan ke luar sistem ,dan ke dalam dan keluar entitasentitas eksternal.
√ √
√
√
√
√
G7
√
G8
√
DFD Level 0
G9
√
DFD Level 1
G10
√
DFD Level 2
G11
√
G12
√
v√
G13
√
G14
√
G15
√
G16
√
G17
√
G18
√
G19
√
G20
3.3 Desain Database Desain database digunakan untuk pengelompokan data agar memori yang dipakai tidak terlalu besar dan memudahkan dalam pembuatan program. Dalam penelitian ini desain database menggunakan ERD. √
3.4 Hasil Pengujian hasil diagnosa menampilkan namanama penyakit yang telah terdeteksi, disertai dengan solusi penanggulangan dan pencegahannya. Nama penyakit yang terdeteksi ditampilkan berdasarkan prosentase kemungkinan tertinggi terlebih dahulu.
√
G21
√
G22
√
G23
√
G24
√
G25
√
G26
√
G27
√
G28
√
G29 G30 G31
√ √ √
3.2 Desain Sistem Desain penerapan metode forward chaining pada sistem dijelaskan dalam bentuk diagram, antara lain Diagram Flowchart, Context Diagram, dan DFD (Data Flow Diagram). Flowchart adalah bagan yang menunjukkan aliran di dalam program atau prosedur sistem secara logika.
Gambar 3.1 hasil pengujian sistem
IV. KESIMPULAN
dan
bisa
dijadikan
acuan
untuk
mengembangkan penelitian terhadap Dari hasil pengujian sistem yang
penyakit mata untuk selanjutnya.
telah dilakukan, maka dapat diberikan beberapa kesimpulan sebagai berikut : 1. Sistem pakar dapat bekerja dengan data yang tidak lengkap. Dalam hal ini
V. SARAN Berdasarkan kesimpulan di atas,
sekalipun pengguna (pasien) hanya
maka ada beberapa saran yang dapat
memilih sedikit gejala, sistem tetap
diberikan dalam pengembangan sistem ini,
dapat
yaitu :
menyimpulkan
kemungkinan
1. Pengisian aturan basis pengetahuan pada
penyakit mata. 2. Semakin
akurat
gejala
yang
dimasukkan ke dalam sistem, maka akan
semakin
tinggi
pula
nilai
prosentase penyakit.
sistem pakar ini hanya dari satu orang pakar. Perlu dipertimbangkan untuk pengisian aturan basis pengetahuan lebih dari satu orang pakar pada sistem. 2. Penyakit yang disajikan dalam sistem
3. Hasil diagnosa dapat menampilkan
pakar ini dibatasi hanya tujuh penyakit.
beberapa kemungkinan jenis penyakit
Perlu dipertimbangkan untuk menambah
mata pada manusia.
jenis
4. Sistem hanya dapat mengenali dan
penyakit
dapat
ada dalam tabel kebenaran penyakit.
penyakit mata.
pakar
penyakit
mata
memberikan
untuk ini
mendiagnosis telah
informasi
pengguna
(pasien),
dialami serta
mendiagnosis
lebih
banyak
3. Perlu dipertimbangkan untuk membuat penyajian pilihan data gejala yang lebih
kepada
baik
mata yang menyerang, berdasarkan yang
bisa
mampu
pengguna (pasien) mengenai penyakit
gejala-gejala
yang
didiagnosis sehingga sistem pakar ini
mendiagnosa jenis penyakit mata yang
5. Sistem
mata
oleh mampu
agar
lebih
mudah
dalam
penggunaan sistem pakar ini. 4. Perlu dipertimbangkan untuk mendesain database yang lebih baik agar database memiliki struktur tabel yang lebih baik.
memberikan cara-cara pencegahan dan pengobatan penyakit tersebut. 6. Dengan sistem pakar yang mempunyai database penyimpanan, semua jenis penyakit dan gejalanya dapat disimpan
REFERENCES [1] Fatansyah.(1999)Basis Data.Bandung: Informatika.
[2] Fathoni, K. (2009) Konsep Basisdata
%20JURNALA-fuzzy-ke%20 Bogor3-
[internet]. Surabaya: Institut Teknologi
revisi%20akhir.pdf [Diakses 3 Mei
Surabaya.
2013].
Tersedia
dalam:
http://lecturer.eepis-
[6] Reisa,
R.,
Jusak.
&
(2013)
Sistem
its.edu/~kholid/AK-
Sudarmaningtyas,P.
RPL/ERD/Basisdata%20-%20ERD.pdf
Pakar Untuk Diagnosa Penyakit Mata
[Diakses 9 Juli 2014].
[internet].
Surabaya:
STMIK
STIKOM.
Tersedia
dalam
:
index.php/
[3] Fitri, L., Romdhony, A. & Marchelia, A.
(2011)
Diagnosa Manusia, STIKOM.
Sistem
Pakar
Untuk
Penyakit
Mata
pada
[internet].
Surabaya:
Tersedia
dalam:
jsika/
article/
190/141>[Diakses 5 Juli 2014]. [7] Sutojo, T., Mulyanto, E. & Suhartono,
http://yhu2nk401.files.wordpress.com
V.
/2012
Semarang:
/12
/proposal-sistem-pakar-
diagnosa-mata-pada-manusia.pdf
Kecerdasan
Buatan.
Universitas
Dian
[8] Trihono.(2013) Riset Kesehatan Dasar
[4] Hamdani.(2010) Sistem Pakar Untuk Penyakit
(2010)
Nuswantoro.
[Diakses 22 Mei 2013].
Diagnosa
viewFile/
Mata
(RISKEDAS) 2013. [internet]. Jakarta
Pada
:Badan Penelitian dan Pengembangan
Manusia [internet]. Samarinda: Jurnal
Kesehatan Kementerian Kesehatan RI.
Informasi
Tersedia dalam:
Mulawarman.
Tersedia
dalam:
downloads/
http://informatikamulawarman.files.wo
Hasil%20Riskesdas%202013.pdf>
rdpress.com/2010/07/02jurnal-
[Diakses 13 Maret 2014 ].
informatika\-mulawarman-juni2010-v1-1.pdf [Diakses 22 Mei 2013]. [5] Kastaman, R., Zain, S. & Prayudo,S. B. (2005) Penerapan Logika Fuzzy pada Penilaian Mutu Teh Hitam Orthodox
[internet].
Universitas
Padjadjaran.
Bandung: Tersedia
dalam: http://resources.unpad.ac.id/unpadcontent/upload/publikasidosen/No.17a
riskesdas2013/
