APLIKASI SISTEM PAKAR UNTUK DIAGNOSA SAKIT GIGI BERBASIS WEB. Idi Jang Cik1), Arizen Syaputra2) Teknik Informatika Sekolah Tinggi Teknologi Pagar Alam.
[email protected] ABSTRACT: Along with the development of technology, also developed sauatu technology systems able to adopt processes and human thinking that expert system containing certain knowledge so that everyone can use it to solve a problem that is specific, in this case is to build a knowledge-based system paerawat teeth in panyakit diagnose tooth that is displayed in the form of websites using PHP with a MySQL database. Methods of an expert system is backward chaining with decision-making tables of supporting data quoted from dental nurse concerned. With the facilities provided to users and administrators, allowing both users and administrators to use the system according to their respective needs. Users are given the ease in knowing information on various types of dental disease with clinical symptoms, as well as consultation with a nurse like teeth through several questions that must be answered user to find out the diagnosis. While the administrators a simple way to manage the system, both processes add, delete or update the latest data. KEYWORDS: Expert systems, dental health, php ABSTRAK : Seiring perkembangan teknologi, dikembangkan pula sauatu sistem teknologi yang mampu mengadopsi proses dan cara berpikir manusia yaitu system pakar yang mengandung pengetahuan tertentu sehingga setiap orang dapat menggunakanya untuk memecahkan masalah yang bersifat spesifik, dalam hal ini adalah membangun sebuah sistem berbasis pengetahuan paerawat gigi dalam mendiagnosa panyakit gigi yang ditampilkan dalam bentuk website menggunakan pemrograman PHP dengan database MySQL. Metode sistem pakar yang digunakan adalah backward chaining dengan pembuatan tabel keputusan dari data-data penunjang yang dikutip dari perawat gigi yang bersangkutan. Dengan fasilitas yang diberikan untuk user dan administrator, memungkinkan baik user maupun administrator untuk menggunakan sistem ini sesuai kebutuhannya masing-masing. User diberi kemudahan dalam mengetahui informasi berbagai jenis penyakit gigi dengan gejala-gejala klinisnya, serta konsultasi layaknya dengan seorang perawat gigi melalui beberapa pertanyaan yang harus dijawab user untuk mengetahui hasil diagnosanya. Sedangkan administrator dimudahkan dalam memanajemen sistem, baik proses tambah, hapus maupun update data terbaru. KATA KUNCI : Sistem pakar, kesehatan gigi, php
I.PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Perkembangan teknologi saat ini semakin pesat dan maju. Hal ini sangat penting bagi perkembangan sumber daya manusia (SDM) yang ada. dengan semakin tingginya perkembangan teknologi tersebut, maka semakin memudahkan manusia melaksanakan tugas-tugasnya. Penerapan teknologi saat ini semakin tinggi baik individu, perkantoran maupun instasi lainnya. Peran komputer kini pun menjadi lebih meluas, tidak hanya menjadi alat bantu hitung seperti penggunaan awal komputer, tapi juga sebagai alat bantu penyelesaian masalah-masalah yang di hadapi manusia. Sistem yang terintegrasi dalam komputer hari ini memungkinkan menyimpan data yang tersimpan dengan waktu singkat bahkan, ada juga yang menjadikan komputer sebagai alat pertimbangan dalam menentukan kebijakan semakin cerdas sistem yang di buat dan semakain ditingkatkan level penangannan informasi masukanya maka semakin aktif peran yang di mainkan oleh komputer. Salah satu cabang ilmu komputer yang banyak di manfaatkan oleh manusia untuk membantu kerjanya adalah pembentukan sistem pakar yang merupakan salah satu sub bidang ilmu kecerdasan buatan. Kecerdasan buatan adalah kegiatan menyediakan mesin seperti komputer dengan kemampuan menampilkan prilaku yang di anggap cerdas jika di amati oleh manusia (Arhammi, 2005:2). Konsep sistem pakar didasarkan pada asumsi bahwa pengetahun pakar dapat disimpan dan diaplikasiakn ke dalam komputer, kemudian di terapkan oleh orang lain saat di butuhkan. Dengan pengimplemtasian sistem pakar kedalam komputer dapat menghasilkan beberapa manfaat seperti keakurasian, kecepatan dan dapat di akses kapan pun sehingga dapat meringankan tugas dari para pakar di bidangnya. Salah satu pemanfaatan sistem pakar adalah dalam bidang kedokteran dan kesehatan. Pengimplementasian sistem pakar pada dunia kedokteran atau kesehatan dapat berupa diagnosa penyakit, konsultasi penjagaan kesehatan sampai pemberian saran penentuan solusi dari hasil diagnosa yang ada. Kesehatan suatu yang di istimewakan bagi manusia, oleh karena itu butuh kepekaan pribadi untuk menjaganya. Salah satu organ tubuh yang sering lalai untuk di jaga adalah gigi. ini terbukti dari data Dirjen pelayanan medis yang menunjukan bahwa penyakit gigi termasuk sepuluh ranking penyakit terbanyak di indonesia (saragih, 2009:1). Sedangkan berdasarkan hasil survei kesehatan rumah tangga (SKRT) tahun 2004, sebanyak 90,05% penduduk indonesia mempunyai masalah kesehatan gigi (saragih, 2009:2). Angka ini mengingat pada hasil riset Drg Herniyawati, Mkes tahun 2007 yang menunjukan sebnyak 72 % penduduk indonesia mengalami gigi berlubang (Hamsafir, 2010). Pulpa gigi adalah jaringan lunak yang terletak di tengah-tengah gigi. Jaringan ini adalah pembentuk, penyokong dan merupakan bagian integral dari dentin yang mengelilinginya. Fungsi primer pulpa adalah formatif yakni membentuk odontoblas dan odontoblas ini tak hanya membentuk dentin melainkan berinterkasi pula dengan epitelium dentalis untuk memenuhi pembentukan email dimasa awal perkembangan gigi. Setelah pembentukan gigi, jariangan pulpa melaksanakan fungsi sekundernya yakni fungsi yang terkait dengan sensitivitas gigi, hidrasi dan pertahanan. Cedera pada pulpa bisa menimbulkan ketidaknyamanan dan penyakit. Karena itu, kesehatan pula merupakan hal yang sangat penting bagi keberhasialan prosedur restoratif dan prostetik (walton : 05). Penjabaran di atas menjadi alasan dibutuhkanya sistem yang dapat menjadi tempat konsultasi pertama sebelum menindaklanjutinya dengan perawatan melalui dokter gigi.
berdasarkan uraian di atas, maka penulis membuat penelitian dengan judul “Aplikasi Sistem Pakar Untuk Diagnosa Sakit Gigi Berbasis Web”. 1.2.
Perumusan Masalah Perumusan masalah pada penulisan skripsi ini adalah bagaimana mapu membangun aplikasi sistem pakar yang dapat memberikan informasi atau diagnosa awal dari penyakit gigi dengan mengunakan sistem pakar melalui penalaran porward chaining. 1.3.
Batasan Masalah Supaya pembahasan yang dilakukan oleh penulis lebih terfokus dan terarah serta tidak menyimpang dari permasalahan yang di bahas dan dapat mencapai kesimpulan yang tepat, maka penulis mengangkat permasalahan sebatas diagnosa penyakit gigi yang meliputi: 1. Mendiagnosa gejala penyakit gigi yang terbagi menjadi 11 diagnosa penyakit yang lazim muncul di indonesia dengan gejala 30 gejala yang bisa muncul. 2. Penanggulangan atau pencegahan dan solosi yang di brikan oleh sistem. 3. Penelitian ini hanya sampai tahap tes pada penerapan metodologi pengembangan sistem yang di gunakan. 4 Implentasi di publish pada jaringan internet. 1.4. Tujuan dan Manfaat Penelitian 1.4.1 Tujuan Penelitian Membangun aplikasi sistem pakar untuk mendiagnosa sakit gigi, yang memberikan informasi penyakit-penyakit pada gigi melalui diagnosa gejala-gejala yang dirasakan oleh penderita dengan pemrograman berbasis Web. 1.4.2 Manfaat Penelitian a. Membantu para pakar dalam hal ini perawat gigi dalam mendeteksi penyakit yang ditrima oleh pasiennya. b. Membantu pula mahasiswa keperawatan gigi dalam mengetahui jenis-jenis penyakit gigi melalui diagnosa gejalanya. II.LANDASAN TEORI 2.1.Sistem Pakar 2.1.1.Definisi Sistem Pakar Budi Kurniawan (2008:10). Sistem pakar merupakan paket perangkat lunak atau paket program komputer yang di tujukan sebagai penyedia nasehat dan sarana bantu dalam memecahkan masalah dalam bidang-bidang apesialisasi tertentu seperti sains, perekayasa matematika, kedokteran, pendidikan dan sebagainya menurut Muhammad Arhami (2005:9). Komputer yang demikian dapat dijadikan konsultan atau tenaga ahli di bidangnya (Hartono,2003:838). Sistem pakar sendiri merupakan program artificial intelligence yang menggabungkan pangkalan pengetahuan (knowledge base) dengan sistem informasi. Ini merupakan bagian software spesialisasi tingkat tinggi yang berusaha menduplikasikan fungsi seorang pakar dalam suatu bidang ke ahlian (suparman, 1991:99). 2.1.2.Arsitektur Sistem Pakar Budi Kurniawan (2008:12). Sistem pakar tersusun dari dua bagian, yaitu lingkungan pengembangan dan lingkungan kunsultasi (Arhami, 2005:13). Lingkungan pengembangan berisi
komponen-komponen yang di gunakan untuk memasukan pengetahuan pakar kedalam lingkungan sistem pakar, sedangakan lingkunan konsultasi berisi komponen yang akan di gunakan oleh user dalam memperoleh pengetahuan pakar. Struktur beserta komponen sistem pakar di tunjukan oleh gambar 2.1.
Pada bagan di atas dapat kita lihat secara jelas seluruh kompunen yang menyusun sistem pakar yaitu user interface (antar muka pengguna), basis pengetahuan, akuisisi pengetahuan, mesin inferensi, workplace, pasilitas penjelasan dan perbaikan pengetahuan. 2.2. Fasilitas Akuisi Pengetahuan Budi Kurniawan (2008:14) Fasilitas Akuisi pengetahuan adalah akumulasi, tranfer dan tranformasi keahlian dalam menyelesaikan masalah dari sumber pengetahuan ke dalam program komputer (Arhami, 2005:16). Fasilitas ini merupakan suatu proses mengumpulkan data-data pengetahuan akan suatu masalah dari pakar (Hartono, 2003:12). Pengetahuan dapat diperoleh melalui studi pustaka maupun observasi dan bertanya langsung kepada pakarnya. Pengetahuan dan data-data yang terkumpul itulah yang disebut knowledge base (basis pengetahuan). 2.2.1. Basis Pengetahuan Budi Kurniawan (2008:14). Basis pengetahuan mengandung pengetahuan untuk pemahaman, formulasi dan penyelesaian masalah. Komponen sistem pakar ini disusun atas dua elemen dasar, yaitu fakta dan aturan. Fakta merupakan informasi tentang obyek dalam area permasalahan tertentu, sedangkan aturan merupakan informasi tentang cara bagaimana memperoleh fakta yang telah diketahui (Arhami, 2005:15). 2.2.2. Mesin Inferensi Budi Kurniawan (2008:14). Mesin inferinsi adalah program komputer yang memberikan metologi untuk penalaran tentang informasi yang ada dalam basis pengetahuan dan dalam workplace, dan untuk mempormulasikan kesimpulan (Arhami, 2005:19). Selama proses konsultasi antar sistem dan pemakai, mekanisme inferemsi menguji aturan satu demi satu sampai kondisi aturan itu benar (Hartono, 2003:15).
Secara umum ada dua teknik utama yang digunakan dalam mekanisme inferinsi untuk pengujian aturan, yaitu penalaran maju (forward chaining) dan penalaran mundur (backward chaining). Pelacakan atau penalaran kebelakang (backward chaining) adalah pendekatan yang dimotori tujun (goal-driven) (Arhami, 2005:19). Penalaran ini juga biasa disebut penalaran dari atas ke bawah (Arhami, 2005:116) yaitu penalaran dari level paling bawah yang dapat mendukung hipotisis, turun ke pakta level paling bawah yang dapat mendukung hipotesis. Dapat dikatakan pula dalam backward chaining menunjukkan fakta yang ada digunakan untuk mendukung hipotesis. Gambaran backward chanining diperlihatkan pada gamabar 2.2.
Pelacakan atau penalaran ke depan (forward chaining) adalah metode pencarian atau penarikan kesimpulan yang berdasarkan pada data atau fakta yang ada menuju ke kesimpulan, penelusuran dimulai dari fakta yang ada lalu bergerak maju melalui permis-permis untuk menuju kesimpulan atau dapat di katakan bottom up reasoning. forward chaining melakukan pencarian dari suatu masalah kepada solusinya, gambarannya dapat di lihat pada gambar 2.3.
Dua pola pencarian di atas akan bergantung pula pada pola penelusuran yang ditrapkan. Ada tiga jenis pola yang dapat digunakan yaitu depth-first search, breadht-first search dan best first search. a. Depth-first Search Depth-first Search adalah teknik penelusuran data pada node-node secara vertikal dan sudah terdefinisikan, misalnya dari kiri ke kanan (Hartono, 2003:16). Depth-first Search melakukan penelusuran kaidah secara mendalam dari simpul akar bergerak menurun ke tingkat dalam yang berurutan (Arhami, 2005:20)
b. Breadht-First Search Breadht-first search adalah teknik penelusuran data pada semua node dalam satu level atau satu tingkatan sebelum ke level atau tingkatan di bawahnya (Hartono, 2003:17). breadht-first search begerak dari simpul akar, simpul yang ada pada setiap tingkat diuji sebelum pindah ketingkat selanjutnya (Arhami, 2005:20).
c. Best First Search Best first search adalah penelusuran yang menggunakan pengetahuan akan suatu masalah untuk melakukan panduan pencarian kearah node tempat dimana solosi berada. Pencarian jenis ini dikenal juga sebagai heuristik (Hartono, 2003:18). Dapat dikatakan pula best first search bekerja berdasarkan kombinasi kedua metode sebelumya (Arhami, 2005:20). 2.3. Antar Muka Pengguna Budi Kurniawan (2008:20). User interface (antarmuka pengguna) merupakan mekanisme yang digunakan oleh pengguna dan sistem pakar untuk berkomunikasi (Arhani, 2005:14). Antarmuka pemakai memberikan fasilitas komunikasi antara pemakai dan sistem, memberikan berbagai pasilitas dan berbagai keterangan yang bertujuan untuk membantu pengarahan alur penelusuran masalah sampai ditemukanya solusi (hartono, 2003:19). Syarat utama membangun antarmuka pemakai adalah kemudahan menjalankan sistem, yang ditampilkan merupakan tampilan interaktif, kumunikatif, dan mudah dalam pemakaiannya. 2.4. Representasi Pengetahuan Budi Kurniawan (2008:20) Representasi pengetahuan merupakan kombinasi sistem berdasarkan dua elemen, yaitu struktur data dan penapsiran prosedur untuk digunakan pengetahuan dalam menyimpan struktur data (Arhami, 2005:29). Dalam sistem pakar,
pengetahuan yang telah di uraikan, direpresentasikan ke dalam bentuk yang dapat diperoses oleh komputer. Menurut Fibrebrough dan Arhani (2005:28), terdapat empat teknik yang telah dibuktikan efektif untuk representasi pengetahuan, yaitu jaringan semantik (semantic network), frame dan script, serta aturan produksi. 2.5. Jaringan Semantik (semantic network) Budi Kurniawan (2008:21). Jaringan semantik merupakan jaringan data dan informasi yang di gunakan untuk informasi yang proporsional. Jaringan semantik kadang juga disebut jaringan propositional (bernilai benar atau salah). Jaringan semantik pertama disosialisasikan oleh Quilin dan Raphel pada tahun 1968 (Medsker, 1993:110). Struktur dari jaringan semantik ditujukan secara grafik yang terdiri dari simpul (node) dan busur (arc) yang menghubungkanya. Simpul menyatakan objek, konsep atau situasi, sedangkan busur digunakan sebagai links atau edge yang menyatakan hubungan (relationlship) antar simpul. Contoh jaringan semantik ditunjukan pada gambar 2.6.
2.6. Frame Salah satu skema yang telah digunakan dalam banyak aplikasi AI adalah frame (bingkai). Frame dapat di pandang sebagai struktur data statik yang di gunakan untuk merepresentasikan situasi-situasi yang telah di pahami dan sterotype. Frame berupa kumpulan-kumpulan slot yang di gunakan atau merupakan atribut untuk mendeskripsikan pengetahuan. Pengetahuan yang termuat dalam slot dapat berupa kejadian, lokasi situasi ataupun elemen-elemen lain. Frame digunakan untuk representasi pengetahuan deklaratif. Budi Kurniawan (2008:22) Proses penalaran yang dilakukan oleh frame secara sensial adalah mengkonfirmasikan berbagai harapan (ekspektasi). Jumlah berbagai harapan ini mengisi slot dan memeriksa apakah ia sesuai dengan situasi yang berlaku atau tidak (Arhami, 2005:41). Desain struktur frame terlihat pada gambar 2.7 berikut.
2.7. Script Budi Kurniawan (2008:23). Script merupakan sekema representasi pengetahuan yang sama dengan frame. hanya saja frame menggunakan objek sedangkan script menggambarkan aturan peristiwa. Script, dikembangkan oleh schank dan Abelson pada tahun 1977 (Medsker, 1993:110). Penggambaran urutan peristiwa pada Script menggunakan serangkaian slot yang berisi informasi tentang orang, objek dan tindakan-tindakan yang terjadi dalam suatu peristiwa
2.8.
Diagnosa Budi kurniawan (2008:27) mengatakan Diagnosa atau Diagnosis adalah identifikasi sifatsifat penyakit atau kondisi atau membedakan satu penyakit atau kondisi dari yang lainnya. Penilaian dapat dilakukan melalui pemeriksaan fisik, tes laboratorium, atau sejenisnya, dan dapat dibantu oleh program komputer yang dirancang untuk memperbaiki proses pengambilan keputusan. TABEL 2.1 MACAM-NACAM DIAGNOSA SERTA DEFINISI, GEJALA, PENANGANAN DAN KETERANGAN GEJALA. No Diagnosa Definisi Gejala Penanganan Keterangan gejala 1 Kareis Gigi berlubang 1,2 Restorsi 1. Bintik putih pada superfisialis hanya sampai gigi lapisan teluar atau 2. Gigi berlubang email 3. Dentin terlihat 4. Gigi nyeri saat 2 Kareis Gigi berlubang yang 3,2,4,5,6 Restorasi terkena profunda telah mengenai pembersiahan dan rangsangan jaringan pulpa sterlilisasi saluran (panas dan akar gigi dingin) 3 Kareis media Gigi berlubang yang 3,2,4 Restorasi 5. Pilpa terinfiksi sudah mengenai 6. Sakit berdenyut jaringan pulpa tanpa rangsangan 4 Pulpitis akut Radang pada 2,7,4,8,9,5 Di pulpotomi jaringan pulpa yang ,6 (memotong pulpa) 7. Gigi keluar darah 8. Lubang sangat tidak parah jika restorasi, besar pada gigi penyebab pembersihan dan 9. Nyeri saat peradangan telah sterilisasi saluran berbaring dihilangkan maka akar serta 10. Muncul pulpa akan pulih pemberian obat benjolan seperti semula pereda nyri. kemerahan pada 5 Pulpitis kronis Peradangan parah 5,7,8,9,10, Di pulpotomi lubang gigi pada pulpa yang 11,12 (memotong pulpa) tidak akan pulih restorasi, dan 11. Nyeri saat gigi terkena kembali sekalipun pemberian obat makanan penyabab pereda nyeri, 12. Nyeri saat dihilangkan, lambat devitalisasi (syaraf mengunyah laun akan dimatikan) dan 13. Pembusukan menyebabkan dilakukan gigi nekrosis(kematian perawatan saluran 14. Pulpa mati rasa jaringan) akar 15. Ruang pulpa (pas/endodontic terbuka treatment) 6 Nekrosis pulpa Kematian jaringan 2,14. Perawatan syaraf 16. Gigi berwarna hitam pulpa yang kemudian 17. Bau mulut tak diakibatkan oleh penambalan gigi sedap bahan kimia 18. Gusi mudah 7 Gangren pulpa Kematian jaringan 2,8,13,14, Perawatan syaraf berdarah pulpa yang 15, 16,17 kemudian
diakibatkan oleh bakteri dari mahkota dan akar gigi Gangren Radik Kematian jaringan 2,13,15,16 (akar) pulpa yang ,17 diakibatkan oleh bakteri yang terjadi pada akar gigi Kalkulus Karang gigi 17,18,19,2 0
8
9
10
11
Abses periodontal
Radang yang terlokalisasi dimana salah satu manifulasinya dalam bentuk nanah pada jaringan pendukung gigi Kelainan sendi Kelainan pada otot temporomandi atau sendi disekitar buler temporomandibuler joint
12,17,18,1 9,20,21,22 ,23,24,25, 26,27,28
29,30
penambalan gigi
Ekodontik (pencabutan gigi)
Melakukan scalling, root planing, corattage atau beda flap yang disesuaikan dengan tingkat keparahanya Pemberian obat pereda nyeri
Perbaikan oklusi gigi, tindaka pembedahan jika parah,
19. Trdapat endapan plak 20. Terdapat karang gigi 21. Demam 22. Gisi bengkak 23. Gusi licin dan mengkilap 24. Gusi merah muda 25. Nanah pada pangkal gusi 26. Pembengkakan kelenjar getah bening 27. Resesi gusi 28. Terbentuk kantong antara gigi dan gusi 29. Disertai sakit kepala 30. Nyeri pada otot pengunyah.
III.Metodologi Penelitian 3.1.Waktu dan Tempat Pelaksanaan Penelitian Pelaksanaan penelitian dilaksanakan mulai September 2014 sampai dengan Desember 2014, Penelitian ini dilaksanakan di Puskesmas Kecamatan Muara Payang Kabupaten Lahat. 3.2. Metode Pengumpulan Data a) Studi pustaka Metode ini dilaksanakan dengan melakukan studi kepustakaan melakukan membaca buku-buku maupun artikel-artikel yang dapat mendukung proses penyelesaian pengerjaan skripsi ini. b) Obsevasi Yaitu pengumpulan data yang dilakukan dengan pengamatan secara langsung guna mendapatkan data-data dan fakta yang diperlukan. c) Metode wawancara Metode Wawancara merupakan suatu teknik pengumpulan data/fakta yang bisa dipertanggung jawabkan kebenaranya, karena pada metode ini peneliti bertanya langsung pada pakar seputar permasalahan yang terjadi. d) Dokumentasi
Teknik pengumpulan data ini juga dilakukan oleh penulis, guna untuk memenuhi kebutuhan data bagi penulis. 3.3. Data Flow Diagram (DFD)
Budi Kurniawan (2008:48). Data Flow Diagram (DFD) ini menggambarkan proses apa saja yang akan berjalan pada sistem pakar ini. Fase ini di awali dengan pembentukan diagram konteks yang menggambarkan keseluruhan dari suatu sistem (Simarmata, 2007:193). Diagram kontek dari sistem pakar ini dapat dilihat pada gambar 3.1 berikut;
Diagram kontek tersebut menggambarkan bahwa ada dua pelaku yang terdapat dalam sistem ini yaitu admin dan user. Admin menjadi pihak yang akan mengelola basis pengetahuan yang ada. User sendiri adalah pengguna dari sistem pakar ini yang tidak mempunyai hak akses kehusus dalam pengelolahan tabel-tabel basis data yang ada nantinya. Sistem pakar ini memiliki beberapa proses didalamnya yang dapat dilihat pada diagram level 1 seperti terlihat pada gambar 3.2 berikut:
Diagram level 1 di atas menggambarkan bahwa dalam sistem pakar ini terdapat dua proses yaitu 1 manajemen basis data dan proses diagnosa. Setiap proses diperjelas dengan diagram rincian kecuali, proses 2 karna user tidak memanipulasi data hanya menerima hasil oleh data yang telah dibatasi oleh sistem pakar ini. Pada diagram level 1 tersebut prose 1 manajemen data memiliki dua aliran data yang masuk dan dua aliran data dari admin. Aliran data yang masuk pada proses 1 adalah master penyakit, dan master gejala, status ubah data dan status hapus data.
Proses 1 pada manejemen basis data terdiri dari tiga bagian proses yaitu proses 1.1 tambah data, proses 1.2 ubah data, dan prose 1.3 hapus data, semua proses ini dapat dilihat pada gambar 3.3
Diagram level 2 menujukkan proses tambah data, ubah data dan hapus data memberikan laporan status data masing-masing yaitu tambah data yang mewakili dari tiga status tambah data yang ada (master penyakit, dan master gejala), status ubah data yang mewakili dari dua status ubah data yang ada (master penyakit dan master gejala), dan status hapus data yang mewakili dari dua status hapus data yang ada (master penyakit dan master gejala). Setiap data yang melalui tiga data proses yang ada (tambah data, ubah data dan hapus data) akan di simpan pada masingamsing penyimpan data (master penyakit dan master gejala).
3.4. Teknik Penalaran Forward Chaning Teknik penalaran (inferensi) yang di gunakan untuk mencapai kesimpulan yang sesuai dengan kebutuhan. Mekanisme inferansi untuk diagnosa penyakit gigi yaitu menggunakan teknik forward chaining (penalaran maju) yang memulai penelusurannya dari sekumpulan data menuju kesimpulan. Gambar teknik penalaran dengan forward chaining dapat diliahat pada gambar 2.3. pada perancangan sistem pakar ini proses forward chaining diawali dengan proses observasi melalui pengumpulan data dan fakta diagnosa, faktor penyebab dan penanganannya. Tiap fakta dan data penyebab penyakit saliang memiliki keterkaitan sehingga menghasilkan kesimpulan berupa diagnosa dan proses penanganan. Hal ini dapat divisualisasikan dalam bentuk reprensi pengetahuan yang salah satu tekniknya adalah kaidah produksi, pada umumya memuat sebuah kondisi (if) dan aksi (then). 3.5.Pola Penelusuran Best First Search Teknik penelusuran yang digunakan dalam penelitian ini adalah best first search yang mencari beberapa solusi dari satu hasil diagnosa sebagai penyelesaian masalah atau pemberian diagnosa dari gejala yang diajukan user. Pemilihan teknik ini dikarnakan dalam pendiagnosaan penyakit gigi diharapkan dapat memberikan solusi diagnosa sebagai pertimbangan dalam pendiagnosaan penyakit yang ada. Hal ini tidak mungkin dilakukan dengan teknik penalaran best first search yang tidak mungkin menghasilkan dua solusi sebagai perbandingan (Desiani, 2006:31). Sementara best first search sangat diharapkan pada solusi lebih dari satu akan mengerucutkan pada satu kesimpulan saja yang bernilai minimum (Desiana, 2006:28).
Diagram pohon dari teknik best first search pada penelitian ini dapat di lihat pada gambar 3.4 dibawah ini.
3.5.1.Manual Proses Bagian ini menggambarkan contoh kasus dalam pendiagnosaan satu penyakit gigi dari awal pemilihan gejala sampai menemukan diagnosa yang di tuju sesuai dengan teknik penelusuran yang telah di tetapkan pada sub 3.1.3. Awal mula user memasukan pilihan gejala misalnya; Gejala 1 : Bau Mulut Tak Sedap. Gejala 2 : Gusi Mudah Berdarah. Gejala 3 : Terdapat Endapan Plak. Gejala 4 : Terdapat Karang Gigi. Pilihan gejala 1 (bau mulut tak sedap) terdeteksi ada pada empat kelompok gejala dari empat diagnosa yaitu kelompok gejala; gangren pulpa (KG7), Gangren radik (KG8), kalkulus (KG9), dan abses priodontal (KG10) penelusuran awal terlihat pada gambar 3.5.
Kemudian mesin program mengecek rangkaian infutan gejala 1 dan gejala 2 (bau mulut tak sedap dan mudah berdarah) yang ternyata hanya ada pada kelompok gejala KG9 dan KG10. Begitupun saat pilihan gejala 3 menjadi bagian dari kelompok gejala yang di proses, hasil deteksinya tetap pada 2 kelompok gejala tersebut (KG9 dan KG10). Prose tersebut terlihat pada gambar 3.6.
Hasil diagnosa akhir dari penelusuran ini di dapat setelah keempat gejala diproses oleh mesin inferensi dan hasil ada kecocokan pada satu kelompok gejala yaitu KG9 yang dimiliki oleh diagnosa apses kalkulus (D1). Ini menghasilkan program memberikan output diagnosa hanya kalkulus, penelusuran akhir ini terlihat pada gambar 3.7. hasil ini juga menunjukan bahwa program ini dengan pola penelusuran best first search sudah mampu memberikan hasil diagnosa.
3.6.Flowchart Aplikasi Flowchart aplikasi akan menggambarkan langkah awal pembuatan program, dengan adanya program menjadi lebih jelas. Flowchart aplikasi gambaran secara rinci tentang urutan instruksi yang ke komputer.
alur suatu sistem, flowchart merupakan program flowchart maka urutan proses di sistem pakar di bawah ini memberikan di susun oleh pemrogram untuk diterapkan
IV. HASIL DAN PEMBAHASAN 4.1.Pembahasan Tampilan Halaman Website Pada sistem pakar penyakit gigi memiliki beberapa halaman, yang mana tipe halamannya masing-masing memiliki link, yang tiap isi halaman web menunjukkan setiap informasi yang berbeda-beda. Diantaranya home, profile, informasi, daftar dan login. Adapun halaman – halaman yang ada di website sistem pakar penyakit gigi dapat kita lihat seperti gambar dibawah ini : 4.2.1. Tampilan Halaman Home tampilan halaman home ini merupakan impelmentasi dari rancangan home. Pada gambar ini untuk menjelaskan menu apa saja yang ada pada website sistem pakar ini, halan home berisi menu utama s yang meliputi menu home, menu profil, menu informasi, menu daftar, menu login. Bentuk halaman home ini dapat dilihat pada gambar 4.1
Gambar 4.1 Menu Home 4.2.2.
Tampilan Halaman Daftar Tampilan ini merupakan implementasi dari rancangan menu daftar. Halaman ini berisi tentang langkah-langkah pendaftaran. Bentuk halaman daftar ini dapat dilihat pada gambar 4.2
Gambar 4.2 Daftar 4.2.3 Tampilan Halaman Home Pasien Tampilan halaman home pasien ini merupakan impelmentasi dari rancangan home pasien. Pada gambar ini untuk menjelaskan menu apa saja yang ada pada website sistem pakar ini, halaman home pasien berisi menu utama pasien yang meliputi profil, keluhan pasien, ganti password, menu logut. Bentuk halaman home pasien ini dapat dilihat pada gambar 4.3
Gambar 4.3 Menu Home Pasien 4.2.4. Tampilan Halaman Profil pasien Tampilan ini merupakan implementasi dari rancangan menu profil pasien. Halaman ini berisi tentang profil pasien. Bentuk halaman profil pasien ini dapat dilihat pada gambar 4.4
Gambar 4.4 Profil Pasien 4.2.5. Tampilan Halaman Diagnosa Tampilan ini merupakan implementasi dari rancangan diagnosa penyakit gigi. Halaman ini berisi tentang diagnosa penyakit gigi. Bentuk halaman diagnosa pasien ini dapat dilihat pada gambar 4.5
Gambar 4.5 Diagnosa 4.2.6. Tampilan Hasil Tampilan ini merupakan implementasi dari rancangan menu hasil keluhan pasien. Halaman ini berisi tentang hasil keluhan pasien. Bentuk halaman hasil keluhan pasien ini dapat dilihat pada gambar 4.6
Gambar 4.6 Tampilan Hasil V.KESIMPULAN DAN SARAN 5.1. Kesimpulan Dari analisa dan pembahasan yang telah dilakukan pada bab-bab sebelumnya, penulis dapat menarik kesimpulan bahwa : 1. Pembuatan aplikasi dengan konsep sisitem pakar yang menggunakan web dalam pendiagnosaan penyakit gigi dapat membantu pendiagnosaan awal penyakit yang berkaitan dengan gigi. 2. Alikasi sistem pakar dapat dijadiakn sebagai media penerapan intelegensi seorang ahli atau pakar dalam menganalisis dan mendeteksi suatu penyakit. 3. Sisitem pakar penyakit gigi ini dapat dijadikan sebagai alat bantu untuk pembelajaran tentang penyakit gigi. 5.2. Saran Penulis berharap agar sisitem pakar ini dapat dikembangkan lebih lanjut, sehingga dapat menjadi lebih sempurna lagi. 1. Aplikasi sistem pakar ini dapat dikembangkan cakupanya, sehingga topik yang di bahas tidak hanya penyakit gigi, tetapi akan mencangkup semua jenis penyakit yang ada di mulut. 2. Agar sistempakar ini lebih berguna maka diperlukannya sosialisasi pemanfaatan sisitem pakar bagi dunia kedokteran, kehususnya penyakit gigi. 3. Untuk pengembangan selanjutnya sisitem pakar yang akan dibangun nantinya bisa dibuat dengan tingkatan level yang lebih baik, supaya peroses analisa penyakit lebih mendalam. 4. Semua kekurangan yang tidak disadari oleh penulis, dapat disempurnakan lagi.
DAFTAR PUSTAKA Arhami Muhammad. 2005. Konsep dasar sisitem pakar. Andi : Yogyakarta. E. Walton Richard, Torabinejat Mahmoud. Prinsip Dan Praktek Ilmu Endodonsia. Jakarta. Kurniawan budi. 2008. Aplikasi Sistem Pakar Berbasis Web Untuk Diagnosa Penyakit Gigi Dan Mulut. ISSN : 1907-5002. Mastering CMS Programming With PHP & MySQL. Andi. Yogyakarta. Noor juliansyah. 2011. Metode penelitian. Kencana Penada Media Grup : jakarta. Priyo Utomo Eko. 2013. Mobile Web Perogramming HTML, CSS3, jQUERRY : Mobile. Andi : Yogyakarta. S. Pressman Roger . 2012. Rekayasa Perangkat Lunak. Andi : Yogyakarta. Sutojo T, Mulyanto Edy, Suhartono Vincent. 2011. Kecerdasan Buatan. Andi : Yogyakarta.
