PERANCANGAN SISTEM PAKAR DIAGNOSA PENYAKIT LEUKEMIA DENGAN METODE FORWARD CHAINING SKRIPSI
Oleh :
MELISA 1145060
PROGRAM STUDI SISTEM INFORMASI SEKOLAH TINGGI MANAJEMEN INFORMATIKA DAN KOMPUTER STMIK TIME MEDAN 2015
ABSTRAK Sistem pakar diagnosa penyakit leukemia merupakan suatu sistem pakar yang dirancang sebagai alat bantu untuk mendiagnosa jenis – jenis penyakit leukemia. Jenis penyakit leukemia yang dipakai ada 4 jenis, yaitu Leukemia Limfositik Akut (LLA), Leukemia Mielositik Akut (LMA), Leukemia Mielositik Kronik (LMK) dan Leukemia Limfositik Kronik (LLK). Sistem pakar yang dibuat hanya sebagai diagnosa awal, bukan sebagai rujukan utama untuk diagnosa penyakit leukemia. Metode yang digunakan untuk menarik kesimpulan adalah Forward Chaining. Proses kerja dari algoritma akan dimulai dari proses pengecekan input dari user. Setelah itu, akan diberikan pertanyaan selanjutnya yang berhubungan dengan pertanyaan awal. Terakhir, perangkat lunak akan menampilkan solusi dari permasalahan yang dihadapi oleh user. Dengan adanya sistem pakar ini, maka pasien dapat melakukan diagnosa tahapan awal terlebih dahulu, sehingga dokter hanya melakukan pemeriksaan terhadap pasien yang memiliki kemungkinan menderita penyakit leukemia sesuai dengan hasil diagnosa dari sistem pakar. Hal ini dapat meningkatkan efisiensi waktu dokter. Akurasi dari sistem pakar ini tergantung sepenuhnya pada pengetahuan yang diberikan kepada sistem, sehingga dokter harus selalu melakukan peng-update-an data gejala dan penyakit terbaru. Kata Kunci : sistem pakar, forward chaining, penyakit leukemia
i
ABSTRACT Leukemia disease expert system is an expert system that is designed as a tool to diagnose leukemia disease. The software supports 4 kinds of leukemia disease, they are Acute Lymphoblastic Leukemia (ALL), Acute Myeloblastic Leukemia (AML), Chronic Lymphoblastic Leukemia (CLL) and Chronic Myeloid Leukemia (CML). The expert system is just designed as initial diagnose, not as main reference for diagnosing leukemia disease. The method used for conclusion making is Forward Chaining method. The process of the algorithm begins with checking the user input. Then, the system will continue to the related next questions. Finally, the system will show the solution for the problems faced by user. With this expert system, the patient could diagnose first, so that the doctor only check patient with higher possibility of leukemia disease according to diagnose result from expert system. It will increase the efficiency time of doctor. The accuracy of this expert system is fully depended on the knowledge given to system so that the doctor should always update the data. Keywords : expert system, forward chaining, leukemia disease
ii
KATA PENGANTAR
Puji dan syukur penulis panjatkan kehadirat Tuhan Yang Maha Esa yang telah memberikan hidayah-Nya sehingga penulis dapat menyelesaikan skripsi ini dengan judul “Perancangan Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Leukemia Dengan Metode Forward Chaining” Skripsi ini disusun untuk melengkapi persyaratan studi program Strata 1 (S-1) Sekolah Tinggi Manajemen Informatika Komputer (STMIK) TIME Medan. Penulis menyadari bahwa dalam penulisan skripsi ini banyak menemukan kesulitan-kesulitan dan kekurangan pada penulisan. Namun berkat bantuan dan dorongan dari berbagai pihak akhirnya penulis dapat menyelesaikannya dengan baik. Oleh karena itu, dalam kesempatan ini penulis ingin mengucapkan terima kasih yang sebesar-besarnya kepada : 1. Bapak Dodi Siregar, M. Kom selaku Pembimbing I yang telah memberikan saran dan masukan, pendidikan serta bimbingan dalam penulisan skripsi ini maupun pemrograman skripsi ini. 2. Ibu Feriani Astuti, M. Kom, selaku Pembimbing II yang telah memberikan saran dan masukan, pendidikan serta bimbingan dalam penulisan skripsi ini. 3. Bapak Simon Kanggali, selaku Ketua Yayasan STMIK TIME Medan 4. Bapak Prof. Chainur Arrasyid, S. H. , selaku Ketua BPH STMIK TIME Medan
iii
iv
5. Bapak Prof. Harlem Marpaung, Ph. D, selaku Ketua STMIK TIME Medan 6. Bapak Jackri Hendrik, S. T, M. Kom, selaku Pembantu Ketua I STMIK TIME Medan 7. Ibu Feriani Astuti Tarigan, S. Kom, M. Kom, selaku Ketua Program Studi Sistem Informasi STMIK TIME Medan 8. Kepada dokter dan suster yang selama ini telah membantu penulis dalam menyelesaikan penulisan skripsi 9. Orangtua dan teman-teman mahasiswa serta seluruh dosen di STMIK TIME yang telah banyak memberikan dukungan dan saran untuk penulis Penulis menyadari tanpa adanya dukungan dari teman-teman sekalian semua ini tidak akan terwujud. Hanya dengan doa kepada Tuhan Yang Maha Esa penulis memohon agar kebaikan dan bimbingan dari teman-teman semua dapat dibalas dengan kebahagiaan dan kesehatan. Akhir kata, penulis mengucapkan terimakasih sebesar-besarnya kepada semua pihak yang telah membantu terhadap penyelesaian penulisan skripsi ini.
Medan, 5 April 2015 Penulis,
Melisa
DAFTAR ISI
ABSTRAK..............................................................................................
i
ABSTRACT ...........................................................................................
ii
KATA PENGANTAR ...........................................................................
iii
DAFTAR ISI ..........................................................................................
v
DAFTAR GAMBAR .............................................................................
ix
DAFTAR TABEL..................................................................................
xii
DAFTAR LAMPIRAN .........................................................................
xiii
BAB I PENDAHULUAN ......................................................................
1
1.1 Latar Belakang Masalah......................................................
1
1.2 Identifikasi Masalah ............................................................
3
1.3 Batasan Masalah..................................................................
3
1.4 Tujuan dan Manfaat Penelitian ..........................................
4
1.5 Sistematika Penulisan .........................................................
4
BAB II LANDASAN TEORI ...............................................................
6
2.1 Perancangan ........................................................................
6
2.2 Sistem..................................................................................
8
2.3 Sistem Pakar........................................................................
11
2.3.1 Keuntungan dan Kelemahan Sistem Pakar ................
12
2.3.2 Konsep Dasar Sistem Pakar .......................................
13
2.3.3 Struktur Sistem Pakar .................................................
15
2.3.4 Komponen Sistem Pakar ............................................
16
v
2.3.5 Representasi Pengetahuan ..........................................
20
2.3.6 Metode Bayes ............................................................
22
2.4 Darah ...................................................................................
28
2.4.1 Leukemia ...................................................................
30
2.4.2 Leukemia Limfositik Akut ........................................
31
2.4.3 Leukemia Mielositik Akut.........................................
32
2.4.4 Leukemia Limfositik Kronik.....................................
32
2.4.5 Leukemia Mielositik Kronik .....................................
32
2.4.6 Penyebab Penyakit Leukemia ...................................
33
2.4.7 Tanda dan Gejala Penyakit Leukemia.......................
34
2.5 Flowchart ............................................................................
35
2.6 Data Flow Diagram ............................................................
38
2.7 ERD (Entity Relationship Diagram) ...................................
43
2.8 Microsoft Visual Basic 2010 ...............................................
45
2.8.1 IDE (Integrated Development Environment) Visual Studio .NET 2010 ..........................................
45
2.8.2 Menu..........................................................................
46
2.8.3 Toolbar ......................................................................
47
2.8.4 Toolbox......................................................................
47
2.8.5 Server Explorer .........................................................
48
2.8.6 Solution Explorer ......................................................
49
2.8.7 Properties Window ....................................................
49
2.8.8 Form ..........................................................................
50
2.8.9 Kode Editor ...............................................................
51
vi
BAB III METODE PENELITIAN ......................................................
52
3.1 Tempat dan Jadwal Penelitian.............................................
52
3.2 Kerangka Kerja ...................................................................
53
3.2.1 Metode Pengumpulan Data .........................................
54
3.2.2 Analisa Sistem .............................................................
56
3.2.3 Perancangan Sistem.....................................................
58
3.2.4 Pembangunan Sistem ..................................................
59
3.2.5 Uji Coba Sistem...........................................................
60
3.2.6 Implementasi Sistem ...................................................
60
BAB IV ANALISA DAN PERANCANGAN ......................................
61
4.1 Analisis................................................................................
61
4.1.1 Analisis Proses ..........................................................
61
4.1.2 Desain Algoritma untuk Pencarian Data ...................
65
4.1.3 Pemilihan Mekanisme Inferensi ................................
65
4.1.4 Basis Pengetahuan .....................................................
67
4.2 Perancangan ........................................................................
69
4.2.1 Rancangan Proses........................................................
69
4.2.2 Rancangan Input..........................................................
74
4.2.3 Perancangan Basis Data ..............................................
80
4.2.4 Rancangan Laporan ....................................................
83
BAB V HASIL DAN PEMBAHASAN ................................................
85
5.1 Tampilan Hasil ....................................................................
85
5.1.1 Spesifikasi Hardware dan Software ...........................
85
5.1.2 Tampilan Perangkat Lunak ........................................
86
vii
5.1.3 Analisa Sistem Pakar..................................................
98
5.2 Pembahasan......................................................................... 101 BAB VI KESIMPULAN DAN SARAN............................................... 103 6.1 Kesimpulan ......................................................................... 103 6.2 Saran.................................................................................... 103 DAFTAR PUSTAKA ............................................................................
viii
xiv
DAFTAR GAMBAR
Gambar 2.1 Struktur Sistem Pakar ..........................................................
16
Gambar 2.2 Diagram Forward Chaining ................................................
18
Gambar 2.3 Diagram Backward Chaining ..............................................
19
Gambar 2.4 Sel Darah Merah..................................................................
28
Gambar 2.5 Sel Darah Putih....................................................................
29
Gambar 2.6 Keping Darah ......................................................................
29
Gambar 2.7 Entitas Luar .........................................................................
39
Gambar 2.8 Notasi Proses .......................................................................
39
Gambar 2.9 Notasi Data Store ................................................................
40
Gambar 2.10 Notasi Arus Data ...............................................................
41
Gambar 2.11 Tampilan Menu .................................................................
46
Gambar 2.12 Tampilan Menu Untuk Membuat Project Baru ................
47
Gambar 2.13 Tampilan Toolbar..............................................................
47
Gambar 2.14 Tampilan Toolbox..............................................................
48
Gambar 2.15 Tampilan Server Explorer .................................................
48
Gambar 2.16 Tampilan Solution Explorer ..............................................
49
Gambar 2.17 Tampilan Properties Window............................................
50
Gambar 2.18 Tampilan Form..................................................................
50
Gambar 2.19 Tampilan Kode Editor.......................................................
51
Gambar 3.1 Kerangka Kerja Penelitian...................................................
53
Gambar 4.1 Algoritma Pencarian Data ...................................................
65
ix
Gambar 4.2 Proses Pelacakan ke Depan .................................................
66
Gambar 4.3 Bentuk Pencarian Kesimpulan tentang Leukemia...............
68
Gambar 4.4 Diagram Konteks Sistem.....................................................
69
Gambar 4.5 Data Flow Diagram (DFD) Level 0 dari Sistem ................
70
Gambar 4.6 DFD Level 1 Proses 1.0 Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Leukemia .............................................................
71
Gambar 4.7 DFD Level 1 Proses 2.0 Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Leukemia .............................................................
72
Gambar 4.8 DFD Level 1 Proses 3.0 Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Leukemia .............................................................
73
Gambar 4.9 Rancangan Form Main ........................................................
74
Gambar 4.10 Rancangan Form Pilih User .............................................
75
Gambar 4.11 Rancangan Form Login ....................................................
75
Gambar 4.12 Rancangan Form Pasien ...................................................
76
Gambar 4.13 Rancangan Form Tamu ....................................................
77
Gambar 4.14 Rancangan Form Dokter ..................................................
77
Gambar 4.15 Rancangan Form About....................................................
78
Gambar 4.16 Rancangan Form Input Data Penyakit .............................
78
Gambar 4.17 Rancangan Form Input Data Gejala .................................
79
Gambar 4.18 Rancangan Form Hasil Daignosa......................................
79
Gambar 4.19 Relasi Antar Tabel.............................................................
82
Gambar 4.20 Rancangan Daftar Dokter ..................................................
83
Gambar 4.21 Rancangan Daftar Pasien...................................................
83
Gambar 4.22 Rancangan Daftar Tamu....................................................
84
x
Gambar 4.23 Rancangan Laporan Hasil Diagnosa .................................
84
Gambar 5.1 Tampilan Form Pilih Jenis User .........................................
86
Gambar 5.2 Tampilan Login ...................................................................
87
Gambar 5.3 Tampilan Main untuk Tipe User Admin .............................
88
Gambar 5.4 Tampilan Main untuk Tipe User Dokter .............................
88
Gambar 5.5 Tampilan Main untuk Tipe User Pasien..............................
89
Gambar 5.6 Tampilan Form Pendaftaran Pasien ....................................
90
Gambar 5.7 Tampilan Form Pendaftaran Dokter...................................
91
Gambar 5.8 Tampilan Form Informasi Penyakit ....................................
92
Gambar 5.9 Tampilan Form Input Data Penyakit...................................
93
Gambar 5.10 Tampilan Form Input Data Gejala dan Aturan Penyakit ..
93
Gambar 5.11 Tampilan Form Proses Diagnosa ......................................
94
Gambar 5.12 Tampilan Form Hasil Diagnosa ........................................
95
Gambar 5.13 Tampilan Form Kesimpulan .............................................
95
Gambar 5.14 Tampilan Form Input Data Tamu Baru ............................
96
Gambar 5.15 Tampilan Laporan Hasil Pemeriksaan ..............................
96
Gambar 5.16 Tampilan Laporan Daftar Dokter ......................................
97
Gambar 5.17 Tampilan Laporan Daftar Pasien.......................................
97
Gambar 5.18 Tampilan Laporan Daftar Tamu........................................
98
xi
DAFTAR TABEL
Tabel 2.1 Jenis – Jenis Leukemia............................................................
30
Tabel 2.2 Flow Direction Symbol ...........................................................
35
Tabel 2.3 Processing Symbol ..................................................................
36
Tabel 2.4 Input-Output Symbol ...............................................................
37
Tabel 2.5 Simbol yang Digunakan Dalam Entity Relationship Diagram .................................................................................
44
Tabel 3.1 Jadwal Penelitian.....................................................................
52
Tabel 3.2 Hasil Wawancara dan Observasi Dengan Dokter ...................
55
Tabel 3.3 Gejala Penyakit Leukemia ......................................................
57
Tabel 4.1 Struktur tabel Penyakit ............................................................
80
Tabel 4.2 Struktur tabel Gejala ...............................................................
80
Tabel 4.3 Struktur tabel Aturan...............................................................
80
Tabel 4.4 Struktur tabel Pasien ...............................................................
81
Tabel 4.5 Struktur tabel Dokter...............................................................
81
Tabel 4.6 Struktur tabel Tamu.................................................................
82
Tabel 4.7 Struktur tabel HDiagnosa ........................................................
82
xii
BAB I PENDAHULUAN
1.1.
Latar Belakang Masalah Kesehatan merupakan hal yang paling penting bagi manusia dan
kebutuhan manusia akan pelayanan medis yang lebih baik pada saat ini sangat dibutuhkan. Kesehatan yang dimaksud tentunya melibatkan seluruh tubuh termasuk darah. Darah merupakan salah satu unsur dalam tubuh manusia yang memiliki peranan penting dalam tubuh manusia. Dalam tubuh manusia salah satu sistem adalah sistem peredaran darah. Mendengar kata kanker, maka yang terlintas dalam pikiran kita adalah hal-hal yang buruk semata. Belum lagi biaya pengobatannya yang tidak kecil, akibatnya banyak masyarakat yang memutuskan untuk tidak ke dokter dan memilih pengobatan yang biayanya relatif lebih rendah seperti pengobatan alternatif. Berdasarkan catatan International Confederation of Childhood Cancer Parent Organizations (ICCCPO) tahun 2007, jumlah anak penderita kanker diseluruh dunia diperkirakan berjumlah 250.000 atau sekitar empat persen dari seluruh penderita kanker, dan menurut catatan Departemen Kesehatan (Depkes) penderita kanker setiap tahunnya diperkirakan mencapai 100 penderita baru diantara 100.000 penduduk. Dengan jumlah penduduk 200 juta, maka diperkirakan setiap tahunnya sekitar 200.000 penderita kanker baru di Indonesia, dari jumlah tersebut ditemukan 4.000 anak yang menderita kanker. Penyakit kanker darah (leukemia) menduduki peringkat tertinggi kanker pada anak. Namun, penanganan kanker pada anak di Indonesia masih sangat lambat. Leukemia atau
1
2
kanker darah harus segera diobati jika tidak, maka penderita tidak bisa tertolong. Karena hal itu, maka dibutuhkan suatu alat yang dapat digunakan untuk mendiagnosa penyakit leukemia yakni berupa sistem pakar. Sistem pakar merupakan salah satu cabang dari kecerdasan buatan yang mempelajari bagaimana cara seorang berpikir dalam menyelesaikan masalah. Pada dasarnya sistem pakar diterapkan untuk mendukung aktivitas pemecahan masalah. Beberapa pemecahan aktivitas yang dimaksud seperti pembuatan keputusan (decision making), pemanduan pengetahuan
(knowledge fusing), pembuatan
desain (designing), perencanaan (planning), prakiraan (forecasting), pengaturan (regulating), pengendalian (controling), diagnosa (diagnosing), perumusan (prescribing), penjelasan (explaining), pemberian nasihat (advising), dan pelatihan (tutoring). Dalam bidang kesehatan, sistem pakar biasanya digunakan untuk konsultasi, melakukan analisis dan diagnosa serta membantu dalam pengambilan keputusan, salah satu implementasi sistem pakar pada bidang kesehatan yaitu untuk mendiagnosa penyakit kanker darah. Pada penelitian ini, digunakan metode penelusuran forward chaining. Metode forward chaining diartikan suatu metode pelacakan ke depan, dimana penelusuran diawali dari fakta-fakta yang diberikan user kemudian dicari rule yang sesuai dengan fakta-fakta yang ada. Setelah itu diadakan hipotesis untuk memperoleh kesimpulan. Berdasarkan uraian di atas, peneliti tertarik untuk menyusun skripsi dengan judul “Perancangan Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Leukemia dengan Metode Forward Chaining”.
3
1.2
Identifikasi Masalah Berdasarkan uraian latar belakang di atas maka yang menjadi identifikasi
masalah adalah bagaimana merancang sistem pakar untuk mendiagnosa penyakit leukemia dengan metode forward chaining?
1.3
Batasan Masalah Adapun batasan masalah dalam penelitian ini adalah :
1. Interaksi antara sistem dan user menggunakan pertanyaan daftar gejala umum dan tanda yang sudah tampak berdasarkan kondisi fisik tidak berdasarkan hasil tes dari laboratorium. 2. Tidak terdapat komplikasi diantara gejala-gejala yang diderita. 3. Hanya sebagai diagnosa awal, bukan sebagai rujukan utama untuk diagnosa penyakit leukemia. 4. Jenis penyakit leukemia yang dipakai ada 4 jenis, yaitu Leukemia Limfositik Akut (LLA), Leukemia Mielositik Akut (LMA), Leukemia Mielositik Kronik (LMK) dan Leukemia Limfositik Kronik (LLK). 5. Metode yang digunakan untuk menarik kesimpulan adalah Forward Chaining 6. Bahasa pemrograman yang digunakan adalah Microsoft Visual Basic.NET 2010. 7. Database dibuat dalam bentuk Microsoft SQL Server 2005. 8. Output yang akan dihasilkan dari sistem pakar ini berupa informasi jenis penyakit leukemia yang diderita pasien.
4
1.4
Tujuan dan Manfaat Penelitian Adapun tujuan penelitian ini adalah:
1.
Merancang suatu program sistem pakar untuk diagnosa penyakit leukemia yang dapat dikembangkan lebih lanjut.
2.
Menganalisa kinerja kerja sistem pakar menggunakan metode Forward Chaining Manfaat dari penelitian ini yaitu:
1.
Memberikan informasi dan penjelasan kepada orang awam tentang diagnosa penyakit leukemia serta solusi pencegahannya menyangkut penyakit leukemia.
2.
Membantu dalam melakukan identifikasi penyakit leukemia menggunakan sistem pakar, sehingga penanganan lebih lanjut terhadap penyakit tersebut dapat dilakukan dengan cepat.
1.5.
Sistematika Penulisan Agar pembahasan lebih sistematis, maka skripsi ini dibuat dalam enam
bab, yaitu: BAB I
: PENDAHULUAN Berisi tentang latar belakang, identifikasi masalah, batasan masalah, tujuan dan manfaat penelitian dan sistematika penulisan.
BAB II
: LANDASAN TEORI Berisi landasan teori yang digunakan pada topik yang dibahas dimana pada bab ini diuraikan mengenai teori yang berhubungan dengan topik yang dibahas.
5
BAB III
: METODE PENELITIAN Berisi tentang metode pengumpulan data yang digunakan dalam penyusunan skripsi.
BAB IV
: ANALISA DAN PERANCANGAN Berisi tentang analisis proses kerja dari sistem dan perancangan terhadap sistem usulan.
BAB V
: HASIL DAN PEMBAHASAN Berisi tentang tampilan output sistem dan penjabaran singkat mengenai kelebihan dan kelemahan sistem.
BAB VI
: KESIMPULAN DAN SARAN Berisi
tentang
kesimpulan
yang
menyelesaikan skripsi ini dan saran-saran.
dapat
ditarik
setelah
BAB II LANDASAN TEORI
2.1
Perancangan Analisis dan perancangan sistem seperti yang ditampilkan oleh
penganalisis sistem berupaya menganalisis input data atau aliran data secara sistematika, memproses atau mentransformasikan data, menyimpan data dan menghasilkan output informasi dalam konteks bisnis khusus. (Kenneth E. Kendall dan Julie E. Kendall, 2010:7) Di dalam tahap analisis sistem terdapat langkah-langkah dasar yang harus dilakukan oleh analisis sistem sebagai berikut : 1. Identify yaitu mengidentifikasi masalah. Mengidentifikasi (mengenal) masalah merupakan langkah pertama yang dilakukan dalam tahap analisis sistem. Masalah dapat diidentifikasikan sebagai suatu pernyataan yang diinginkan untuk dipecahkan. Masalah inilah yang menyebabkan sasaran dari sistem tidak dapat dicapai. 2. Understand yaitu memahami cara kerja dari sistem yang ada. Langkah kedua dari tahap analisis sistem adalah memahami kerja dari sistem yang ada. Langkah ini dapat dilakukan dengan mempelajari secara rinci bagaimana sistem yang ada beroperasi. 3. Analyze yaitu menganalisa sistem. Langkah ini dilakukan berdasarkan data yang telah diperoleh dari hasil penelitian yang telah dilakukan. Menganalisis hasil penelitian sering kali dilakukan oleh analis sistem yang masih baru.
6
7
4. Report yaitu membuat laporan hasil analisis. Setelah proses analisis sistem ini dilakukan, tugas berikutnya dari analis sistem adalah membuat laporan hasil analisis. Laporan ini diserahkan kepada panitia pengarah yang nantinya akan diteruskan ke manajemen. Pihak manajemen bersama-sama dengan panitia pengarah dan pemakai sistem akan mempelajari temuan-temuan dan analisis yang telah dilakukan oleh analis sistem yang disajikan dalam laporan ini. Perancangan
sistem
merupakan
penggambaran,
perencanaan
dan
pembuatan sketsa atau pengaturan dari beberapa elemen yang terpisah ke dalam satu kesatuan yang utuh dan berfungsi. (Jogiyanto Hartono, 2009:197) Tahap perancangan sistem mempunyai dua maksud atau tujuan utama yaitu: 1. Untuk memenuhi kebutuhan kepada pemakai sistem. 2. Untuk memberikan gambaran yang jelas dan rancang bangun yang lengkap kepada pemrograman komputer dan ahli-ahli teknik lainnya yang terlibat. Untuk memahami tujuan ini, analisis sistem harus dapat mencapai sasaransasaran sebagai berikut: 1. Perancangan sistem harus berguna, mudah dipahami dan nantinya mudah digunakan. 2. Perancangan sistem harus dapat mendukung tujuan utama perusahaan sesuai dengan yang didefinisikan pada tahap perencanaan sistem yang dilanjutkan pada tahap analisis sistem.
8
2.2
Sistem Sistem berasal dari bahasa Yunani yang artinya kesatuan. Di dalam
mendefinisikan pengertian sistem ada dua kelompok pendekatan yang harus diperhatikan yaitu menekankan pada prosedur dan menekankan pada komponen atau elemennya. Berikut diberikan pengertian sistem menurut beberapa ahli: 1. Menurut Jogiyanto (2009:3), “sistem adalah suatu kesatuan yang terdiri dari dua komponen atau lebih atau subsistem yang berinteraksi untuk mrncapai suatu tujuan.” 2. Menurut Mulyadi (2009:6), “sistem adalah suatu jaringan prosedur yang dibuat menurut pola yang terpadu untuk melaksanakan kegiatan pokok perusahaan.” 3. Menurut Kenneth E. Kendall dan Julie E. Kendall (2010:523), “suatu sistem adalah serangkaian subsistem yang saling terkait dan tergantung satu sama lain, bekerja bersama-sama untuk mencapai tujuan dan sasaran yang sudah ditetapkan sebelumnya. Semua sistem memiliki input, proses, output, dan umpan balik.” Sistem adalah “kumpulan dari berbagai macam komponen yang saling berhubungan dimana berfungsi secara bersama-sama untuk mencapai suatu hasil tertentu” (Satzinger, 2008:6). Menurut Sutabri (2008:14), sistem dapat juga diartikan sebagai: kumpulan dari entitas seperti manusia, saran, menentukan proses secara teratur, saling mempengaruhi atau saling bersaing satu dengan yang lainnya, dimana keseluruhannya merupakan satu kesatuan untuk mencapai tujuan yang telah ditetapkan bersama.
9
Dari definisi di atas dapat dirinci lebih lanjut pengertian sistem secara umum, yaitu: 1. Setiap sistem terdiri dari berbagai unsur. 2. Unsur-unsur tersebut merupakan bagian yang tidak terpisahkan dari sistem yang bersangkutan. 3. Unsur-unsur di dalam sistem tersebut bekerja sama untuk mencapai tujuan sistem. 4. Suatu sistem merupakan bagian dari sistem lain yang lebih besar.
Berdasarkan definisi di atas, sistem dapat diartikan sebagai kumpulankumpulan unsur-unsur yang saling mempengaruhi dan bersama-sama bekerja untuk mencapai suatu tujuan. Sistem ini dikontrol oleh manusia dan diatur dalam aturan-aturan operasi sistem yang terdiri dari masukan, proses, keluaran, serta suatu totalis yang digerakkan oleh suatu subsistem yang tidak terlepas kaitannya dengan sistem yang lebih luas. Suatu sistem mempunyai karakteristik atau sifat-sifat yang tertentu, seperti: 1. Komponen-komponen (Components) Suatu sistem terdiri dari sejumlah komponen yang saling berinteraksi yang artinya saling bekerja sama membentuk satu kesatuan. Komponen-komponen sistem dapat berupa suatu subsistem atau bagian dari sistem. Setiap sistem tidak peduli betapapun kecilnya, selalu mengandung komponen-komponen.
10
2. Batas sistem (Boundary) Batas sistem merupakan daerah yang membatasi antara suatu sistem dengan sistem yang lainnya atau dengan lingkungan luarnya. Batas sistem ini memungkinkan suatu sistem dipandang sebagai satu kesatuan. Batas suatu sistem menunjukkan ruang lingkup (scope) dari sistem tersebut. 3. Lingkungan luar sistem (Environment) Lingkungan luar dari suatu sistem adalah apapun di luar batas dari sistem yang mempengaruhi operasi sistem. Lingkungan luar sistem dapat bersifat menguntungkan dan dapat juga bersifat merugikan sistem tersebut. Lingkungan luar yang menguntungkan merupakan energi dari sistem dan dengan demikian harus tetap dijaga dan dipelihara. Sedangkan lingkungan luar yang merugikan harus ditahan dan dikendalikan, kalau tidak maka akan mengganggu kelangsungan hidup dari sistem. 4. Penghubung (Interface) Penghubung merupakan media penghubung antara satu subsistem dengan yang lainnya. Melalui penghubung ini memungkinkan sumber-sumber daya mengalir dari satu subsistem ke subsistem yang lainnya. Keluaran dari satu sistem akan menjadi masukan untuk subsistem yang lainnya dengan melalui penghubung. 5. Masukan (Input) Masukan adalah energi yang dimasukkan ke dalam sistem. Masukan dapat berupa masukan perawatan (maintenance input) dan masukan sinyal (signal input). Maintenance input adalah energi yang dimasukkan supaya sistem
11
tersebut dapat beroperasi. Signal input adalah energi yang diproses untuk mendapat keluaran. 6. Keluaran (Output) Keluaran adalah hasil dari energi yang diolah dan diklasifikasikan menjadi keluaran yang berguna dan sisa pembuangan. Keluaran dapat merupakan masukan untuk subsistem yang lain atau kepada supra sistem. 7. Pengolah (Process) Suatu sistem dapat mempunyai suatu bagian pengolah yang akan merubah masukan menjadi keluaran. Suatu sistem produksi akan mengolah masukan berupa bahan baku dan bahan-bahan yang lain menjadi keluaran berupa barang jadi. 8. Sasaran (Objectives) Suatu sistem pasti mempunyai tujuan atau sasaran. Kalau suatu sistem tidak mempunyai sasaran, maka operasi sistem tidak akan ada gunanya. Sasaran dari sistem sangat menentukan sekali masukan yang dibutuhkan sistem dan keluaran yang akan dihasilkan sistem. Suatu sistem dikatakan berhasil bila mengenai sasaran atau tujuannya. (Sutabri, 2008:14)
2.3
Sistem Pakar Sistem pakar pertama kali dikembangkan oleh komunitas Artificial
Intelligence pada pertengahan tahun 1960. Sistem pakar yang muncul pertama kali adalah General Purpose Problem Solver (GPS) yang dikembangkan oleh Newel & Simon. (Kusrini, 2008:70)
12
Sistem pakar adalah suatu sistem yang berusaha mengadopsi pengetahuan manusia ke dalam komputer agar komputer dapat menyelesaikan masalah seperti yang biasa dilakukan oleh para pakar (Kusrini 2008:74), sedangkan menurut (Sutabri, 2008:7) sistem pakar adalah “ a computer program designed to model the problem-solving ability of a human expert, “ Sistem pakar dibangun untuk mencoba menyerupai kemampuan manusia dalam menyelesaikan masalah tertentu dalam bentuk heuristik. Pada dasarnya sistem pakar diterapkan untuk mendukung aktivitas pemecahan masalah. Beberapa aktivitas pemecahan yang dimaksud seperti pembuatan keputusan (decision making), pemanduan pengetahuan (knowledge fusing), pembuatan desain (designing), perencanaan (planning), prakiraan (forecasting), pengaturan (regulating), pengendalian (controlling), diagnosa (diagnosing),
perumusan (prescribing), penjelasan (explaining), pemberian
nasihat (advising) dan pelatihan (tutoring) (Kusrini, 2008:28).
2.3.1
Keuntungan dan Kelemahan Sistem Pakar Secara garis besar, ada banyak keuntungan bila menggunakan sistem pakar,
diantaranya adalah:
1.
Menjadikan pengetahuan dan nasihat lebih mudah didapat.
2.
Meningkatkan output dan produktivitas.
3.
Menyimpan kemampuan dan keahlian pakar.
4.
Meningkatkan penyelesaian masalah yaitu menerusi panduan pakar, penerangan, sistem pakar khas.
5.
Meningkatkan reliabilitas.
13
6.
Memberikan respond (jawaban) yang cepat.
7.
Merupakan panduan yang intelligent (cerdas).
8.
Intelligent database (basis data cerdas), bahwa sistem pakar dapat digunakan untuk mengakses basis data dengan cara cerdas. Disamping memiliki beberapa keuntungan, sistem pakar juga memiliki
beberapa kelemahan, antara lain: 1.
Biaya yang diperlukan untuk membuat dan memeliharanya sangat mahal.
2.
Sulit dikembangkan sistem pakar yang benar-benar berkualitas tinggi. Hal ini tentu saja erat kaitannya dengan ketersediaan pakar di bidangnya.
3.
Sistem pakar tidak dapat 100% bernilai benar.
4.
Terkadang sistem tidak dapat membuat keputusan.
5.
Pengetahuan tidak selalu didapat dengan mudah karena pendekatan tiap pakar berbeda. (Arhami, 2010:30).
2.3.2
Konsep Dasar Sistem Pakar Sistem pakar mencakup beberapa persoalan mendasar, antara lain siapa
yang disebut pakar, apa yang dimaksud dengan keahlian, bagaimana keahlian dapat ditransfer dan bagaimana sistem bekerja. Konsep-konsep dasar sistem pakar terdiri atas : 1.
Kepakaran (Expertis) Kepakaran merupakan penguasaan pengetahuan dibidang tertentu yang diperoleh dari serangkaian pelatihan, membaca atau pengalaman. Bentuk pengetahuan tersebut adalah: 1) Fakta-fakta dalam lingkup permasalahan.
14
2) Teori-teori dalam lingkup permasalahan. 3) Aturan dan prosedur baku berkenaan dengan lingkup permasalahan. 4) Strategi untuk menyelesaikan permasalahan. 5) Meta Knowledge. 2.
Pakar (Expert) Seorang pakar adalah orang yang memiliki pengetahuan, penilaian, pengalaman, metode khusus, serta kemampuan untuk menerapkan bakat ini dalam memberi nasihat dan memecahkan masalah pakar memiliki beberapa konsep umum, yaitu: 1) Harus mampu memecahkan persoalan dan mencapai tingkat performa secara signifikan yang lebih baik daripada orang kebanyakan. 2) Pakar adalah relatif. Pakar pada satu waktu atau satu wilayah mungkin tidak menjadi pakar diwaktu atau wilayah lain. Misalnya, mahasiswa hukum
mungkin
disebut
pakar
dalam
permasalahan
hukum
dibandingkan petugas administrasi, tetapi bukan pakar di pengadilan. 3.
Pengalihan Kepakaran Tujuan utama sistem pakar adalah mengalihkan kepakaran seorang pakar ke dalam komputer yang akan digunakan oleh pihak lain yang bukan pakar, untuk menemukan solusi atas permasalahan. Pengetahuan yang disimpan dalam mesin disebut dengan nama basis pengetahuan.
4.
Penalaran Salah satu fitur yang harus dimiliki oleh sistem pakar adalah kemampuan untuk menalar. Jika kepakaran sudah tersimpan sebagai basis pengetahuan
15
dan tersedia program yang mampu mengakses basis data, maka komputer harus dapat diprogram untuk dapat dibuat (inference). 5.
Aturan-aturan (Rule) Sebagian besar sistem pakar adalah sistem berbasis aturan. Aturan tersebut biasanya berbentuk IF – THEN. Aturan digunakan sebagai prosedur untuk memecahkan permasalahan.
6.
Kemampuan Penjelasan (Explanation Capability) Kemampuan menjelaskan merupakan komponen tambahan dari sistem pakar yang berfungsi untuk memberikan penjelasan kepada user mengapa suatu pertanyaan ditanyakan oleh sistem pakar, bagaimana kesimpulan dapat diperoleh, kenapa solusi tertentu ditolak, dan apa rencananya untuk mencapai solusi. (Arhami, 2010:38)
2.3.3
Struktur Sistem Pakar Sistem pakar disusun oleh dua bagian utama yaitu lingkungan
pengembangan (development enviroment) dan lingkungan konsultasi (consultation enviroment) (Sri Kusumadewi, 2009:81-85). Lingkungan pengembangan digunakan sebagai pembangun sistem pakar baik dari segi pembangun komponen maupun basis pengetahuan. Lingkungan konsultasi digunakan oleh seseorang yang bukan untuk memperoleh pengetahuan pakar. Lihat pada gambar 2.1.
16
Lingkungan Konsultasi User
Lingkungan Pengembangan
Fakta-fakta tentang kejadian khusus
Antarmuka
Basis Pengetahuan Fakta: Apa yang diketahui tentang area domain Aturan: logical reference
Fasilitas Penjelasan Rekayasa Pengetahuan
Motor Inference o Interpreter o Schedular o Consistency Enforcer
Aksi yang direkomendasikan
Pengetahuan Ahli BLACKBOARD Rencana Agenda Solusi Deskripsi
Penyaring Pengetahuan
Gambar 2.1 Struktur Sistem Pakar Sumber: Sri Kusumadewi (2009:81-85)
2.3.4
Komponen Sistem Pakar Komponen-komponen yang terdapat dalam sistem pakar adalah :
1.
Antarmuka pengguna (User Interface) User interface merupakan mekanisme yang digunakan untuk pengguna dan sistem pakar untuk berkomunikasi. Antarmuka menerima informasi dari pemakai dan mengubahnya ke dalam bentuk yang dapat diterima oleh sistem. Selain itu antarmuka menerima informasi dari sistem dan menyajikannnya dalam bentuk yang dapat dimengerti oleh pemakai. Pada bagian
ini
terjadi
dialog
antara
program
dan
pemakai,
yang
17
memungkinkan sistem pakar menerima instruksi dan informasi (input) dan program juga memberikan informasi (output) kepada pemakai. 2.
Basis pengetahuan 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 objek dalam area permasalahan tertentu, sedangkan aturan merupakan informasi tentang cara bagaimana memperoleh fakta baru dari fakta yang telah diketahui (Arhami, 2010:40). 3.
Akuisisi pengetahuan Akusisi pengetahuan adalah akumulasi, transfer dan transformasi keahlian dalam menyelesaikan masalah dari sumber pengetahuan ke dalam program komputer. Dalam tahap ini knowledge engineer berusaha menyerap pengetahun untuk selanjutnya ditransfer ke dalam basis pengetahuan. Pengetahuan diperoleh dari pakar, dilengkapi dengan buku, basis data, laporan penelitian dan pengalaman pemakai (Arhami, 2010:40).
4.
Mesin inferensi Komponen ini mengandung mekanisme pola pikir dan penalaran yang digunakan oleh pakar dalam menyelesaikan suatu masalah. Mesin inferensi adalah program komputer yang memberikan metodologi untuk penalaran tentang informasi yang ada dalam basis pengetahuan dan dalam workplace, dan untuk memformulasikan kesimpulan (Arhami, 2010:40). Inferensi merupakan proses menghasilkan kesimpulan berdasarkan fakta atau pengetahuan yang diketahui atau diasumsikan. Terdapat dua
18
pendekatan untuk mengontrol inferensi dalam sistem pakar berbasis aturan yaitu pelacakan ke depan (forward chaining) dan pelacakan ke depan (backward chaining). 1) Pelacakan ke Depan (Forward Chaining) Metode forward chaining di artikan suatu metode pelacakan ke depan, dimana penelusuran diawali dari fakta-fakta yang diberikan user kemudian dicari rule yang sesuai dengan fakta-fakta yang ada. Setelah itu, diadakan hipotesis untuk memperoleh kesimpulan. Proses pelacakan pada forward chaining dapat ditunjukkan oleh gambar 2.2.
Gambar 2.2 Diagram Forward Chaining Sumber: Sri Kusumadewi (2009:81-85)
2) Pelacakan ke belakang (Backward Chaining) Metode backward chaining adalah suatu metode pengambilan keputusan yang juga umum digunakan dalam sistem pakar. Metode backward chaining adalah kebalikan dari forward chaining. Percobaan fakta atau pernyataan dimulai dari bagian sebelah kanan (THEN dulu). Dengan kata lain, penalarannya dimulai dari hipotesis terlebih dahulu dan untuk menguji kebenaran hipotesis tersebut harus dicari faktafakta yang ada dalam basis pengetahuan. Proses pencarian dengan metode backward chaining berangkat dari kanan ke kiri, metode ini
19
sering disebut “goal driven”. Proses pelacakan pada backward chaining dapat ditunjukkan oleh gambar 2.3.
Gambar 2.3 Diagram Backward Chaining Sumber: Sri Kusumadewi (2009:81-85)
5.
Blackboard Blackboard adalah area kerja memori yang disimpan sebagai database untuk deskripsi persoalan terbaru yang ditetapkan oleh data input, digunakan juga untuk perekaman hipotesis dan keputusan sementara. Tiga tipe keputusan dapat direkam dalam blackboard, yaitu : 1) Rencana
:
bagaimana mengatasi persoalan
2) Agenda
:
tindakan potensial sebelum eksekusi
3) Solusi
:
hipotesis kandidat dan arahan alternatif yang telah dihasilkan sistem sampai saat ini.
6.
Fasilitas penjelasan Fasilitas penjelasan untuk komponen tambahan yang akan meningkatkan kemampuan sistem pakar. Komponen ini menggambarkan penalaran sistem kepada pemakai. Fasilitas penjelasan dapat menjelaskan perilaku sistem pakar dengan menjawab pertanyaan-pertanyaan sebagai berikut (Arhami, 2010:80): 1) Mengapa pertanyaan tertentu ditanyakan oleh sistem pakar?
20
7.
2)
Bagaimana kesimpulan tertentu diperoleh?
3)
Mengapa alternatif tertentu ditolak?
4)
Apa rencana untuk memperoleh penyelesaian?
Perbaikan pengetahuan Pakar memiliki kemampuan untuk menganalisis dan meningkatkan kinerjanya serta kemampuan untuk belajar dan kinerjanya. Kemampuan tersebut adalah penting dalam pembelajaran terkomputerisasi, sehingga program akan mampu menganalisis penyebab kesuksesan dan kegagalan yang dialaminya.
2.3.5
Representasi Pengetahuan Representasi
pengetahuan
adalah
suatu
bentuk
teknik
untuk
merepresentasikan basis pengetahuan yang diperoleh kedalam suatu skema diagram tertentu sehingga dapat diketahui relasi/keterhubungan antara suatu data dengan data lainnya (Arhami, 2010:53) Beberapa model representasi yang penting adalah : 1.
Jaringan Semantik (Semantic Nets) Jaringan semantik adalah teknik representasi pengetahuan yang digunakan untuk informasi proporsional, sedangkan yang dimaksudkan dengan informasi proposional adalah pernyataan yang mempunyai nilai benar atau salah.
21
2.
Bingkai (Frame) Bingkai
berupa
kumpulan
slot-slot
yang
berisi
atribut
untuk
mendeskripsikan pengetahuan. Pengetahuan yang termuat dalam slot dapat berupa kejadian, lokasi, situasi ataupun elemen-elemen lainnya 3.
Logika Predikat (Predicate Logic) Logika predikat adalah logika yang digunakan untuk menganalisis struktur internal kalimat. Logika predikat ditinjau berdasarkan pada kebenaran dan kaidah inferensi untuk merepresentasikan simbol dan hubungan satu dengan yang lain. Logika predikat digunakan untuk menentukan kebenaran atau kesalahan sebuah pernyataan, selain itu logika predikat digunakan untuk merepresentasikan pernyataan tentang objek tertentu.
4.
Kaidah Produksi (Production Rule) Cara merepresentasikan pengetahuan berbasis kaidah adalah dengan menggunakan pernyataan if – then. Di mana bagian then akan bernilai benar jika satu atau lebih sekumpulan fakta atau hubungan antar fakta diketahui benar, memenuhi bagian if. Secara umum, dalam bentuk kaidah produksi IF premis Then konklusi; maka untuk premis yang lebih dari satu dapat dihubungkan dengan operator and atau or. Sedangkan bagian konklusi dapat berupa kalimat tunggal, beberapa kalimat yang dihubungkan dengan and dan dimungkinkan dikembangkan dengan else (Sri Kusumadewi, 2009:22). Contoh kaidah : Kaidah : IF komputer memiliki tampilan setelah dihidupkan AND kualitas tampilan baik
22
AND komputer tidak menunjukkan pesan kesalahan apapun AND komputer tidak dapat booting AND komputer memiliki hardisk THEN panggil HARDISK.EXE Kecepatan dan ketepatan sistem pakar melakukan penalaran untuk memberikan keluaran banyak tergantung pada kaidah - kaidah yang disimpan sebagai basis pengetahuan dan mekanisme inferensi yang memiliki kaidah yang tepat untuk menghasilkan keluaran. Dalam pembangunan sistem berbasis pengetahuan, pengetahuan yang telah diekstrak dimasukkan kedalam program komputer oleh proses yang disebut representasi pengetahuan (knowledge representation). Sistem representasi pengetahuan merupakan gabungan dari dua elemen yakni struktur data dan prosedur menafsirkan (interpretive procedure) untuk pemakaian pengetahuan yang dimasukkan dalam struktur data (Sri Kusumadewi, 2009:68).
2.3.6
Metode Bayes Probabilitas Bayes merupakan salah satu cara yang baik untuk mengatasi
ketidakpastian data dengan menggunakan formula bayes yang dinyatakan dengan rumus :
Keterangan : P(H | E)
: probabilitas hipotesis H jika diberikan
23
evidence E P(E | H)
: probabilitas munculnya evidence apapun
P(E)
: probabilitas evidence E
Dalam bidang kedokteran teorema Bayes sudah dikenal tapi teorema ini lebih banyak diterapkan dalam logika kedokteran modern. Berikut ini adalah contoh penghitungan probabilitas menggunakan probabilitas Bayes : Penyakit : Leukemia Limfositik Akut (L-001) G1 = 0.46 = P(E|H1) G2 = 0.46 = P(E|H2) G3 = 0.65 = P(E|H3) G4 = 0.69 = P(E|H4) G5 = 0.54 = P(E|H5) G6 = 0.67 = P(E|H6) G7 = 0.84 = P(E|H7) G8 = 0.68 = P(E|H8) G9 = 0.41 = P(E|H9) Semesta = 0.46 + 0.46 + 0.65 + 0.69 + 0.54 + 0.67 + 0.84 + 0.68 + 0.41 + Semesta = 5.4 P(H1) = 0.46 / 5.4 = 0.0851851851851852 P(H2) = 0.46 / 5.4 = 0.0851851851851852 P(H3) = 0.65 / 5.4 = 0.12037037037037 P(H4) = 0.69 / 5.4 = 0.127777777777778 P(H5) = 0.54 / 5.4 = 0.1 P(H6) = 0.67 / 5.4 = 0.124074074074074 P(H7) = 0.84 / 5.4 = 0.155555555555556 P(H8) = 0.68 / 5.4 = 0.125925925925926 P(H9) = 0.41 / 5.4 = 0.0759259259259259 P(H10) = 0.46 / 5.4 = 0.0851851851851852 P(H11) = 0.46 / 5.4 = 0.0851851851851852 P(H12) = 0.65 / 5.4 = 0.12037037037037 P(H13) = 0.69 / 5.4 = 0.127777777777778 P(H14) = 0.54 / 5.4 = 0.1 P(H15) = 0.67 / 5.4 = 0.124074074074074 P(H16) = 0.84 / 5.4 = 0.155555555555556 P(H17) = 0.68 / 5.4 = 0.125925925925926 P(H18) = 0.41 / 5.4 = 0.0759259259259259 Probabilitas = (0.0851851851851852 * 0.46) + (0.0851851851851852 * 0.46) + (0.12037037037037 * 0.65) + (0.127777777777778 * 0.69) + (0.1 * 0.54) + (0.124074074074074 * 0.67) + (0.155555555555556 * 0.84) + (0.125925925925926 * 0.68) + (0.0759259259259259 * 0.41) + (0.0851851851851852 * 0.46) + (0.0851851851851852 * 0.46) + (0.12037037037037 * 0.65) + (0.127777777777778 * 0.69) + (0.1 * 0.54) + (0.124074074074074 * 0.67) + (0.155555555555556 * 0.84) + (0.125925925925926 * 0.68) + (0.0759259259259259 * 0.41)
24
Probabilitas = 1.25866666666667 P(H1|E) = (0.46 * 0.0851851851851852) / 1.25866666666667 = 0.0311322975517891 P(H2|E) = (0.46 * 0.0851851851851852) / 1.25866666666667 = 0.0311322975517891 P(H3|E) = (0.65 * 0.12037037037037) / 1.25866666666667 = 0.0621616054613936 P(H4|E) = (0.69 * 0.127777777777778) / 1.25866666666667 = 0.0700476694915254 P(H5|E) = (0.54 * 0.1) / 1.25866666666667 = 0.0429025423728814 P(H6|E) = (0.67 * 0.124074074074074) / 1.25866666666667 = 0.0660457862523541 P(H7|E) = (0.84 * 0.155555555555556) / 1.25866666666667 = 0.103813559322034 P(H8|E) = (0.68 * 0.125925925925926) / 1.25866666666667 = 0.0680320150659134 P(H9|E) = (0.41 * 0.0759259259259259) / 1.25866666666667 = 0.0247322269303201 P(H10|E) = (0.46 * 0.0851851851851852) / 1.25866666666667 = 0.0311322975517891 P(H11|E) = (0.46 * 0.0851851851851852) / 1.25866666666667 = 0.0311322975517891 P(H12|E) = (0.65 * 0.12037037037037) / 1.25866666666667 = 0.0621616054613936 P(H13|E) = (0.69 * 0.127777777777778) / 1.25866666666667 = 0.0700476694915254 P(H14|E) = (0.54 * 0.1) / 1.25866666666667 = 0.0429025423728814 P(H15|E) = (0.67 * 0.124074074074074) / 1.25866666666667 = 0.0660457862523541 P(H16|E) = (0.84 * 0.155555555555556) / 1.25866666666667 = 0.103813559322034 P(H17|E) = (0.68 * 0.125925925925926) / 1.25866666666667 = 0.0680320150659134 P(H18|E) = (0.41 * 0.0759259259259259) / 1.25866666666667 = 0.0247322269303201 Bayes = (0.46 * 0.0311322975517891) + (0.46 * 0.0311322975517891) + (0.65 * 0.0621616054613936) + (0.69 * 0.0700476694915254) + (0.54 * 0.0429025423728814) + (0.67 * 0.0660457862523541) + (0.84 * 0.103813559322034) + (0.68 * 0.0680320150659134) + (0.41 * 0.0247322269303201) + (0.46 * 0.0311322975517891) + (0.46 * 0.0311322975517891) + (0.65 * 0.0621616054613936) + (0.69 * 0.0700476694915254) + (0.54 * 0.0429025423728814) + (0.67 * 0.0660457862523541) + (0.84 * 0.103813559322034) + (0.68 * 0.0680320150659134) + (0.41 * 0.0247322269303201) Bayes = 0.656806144067797 Penyakit : Leukemia Mielositik Akut (L-002) G1 = 0.36 = P(E|H1) G2 = 0.64 = P(E|H2) G3 = 0.61 = P(E|H3) G4 = 0.51 = P(E|H4) G5 = 0.52 = P(E|H5) Semesta = 0.36 + 0.64 + 0.61 + 0.51 + 0.52 + Semesta = 2.64 P(H1) = 0.36 / 2.64 = 0.136363636363636 P(H2) = 0.64 / 2.64 = 0.242424242424242 P(H3) = 0.61 / 2.64 = 0.231060606060606 P(H4) = 0.51 / 2.64 = 0.193181818181818 P(H5) = 0.52 / 2.64 = 0.196969696969697 P(H6) = 0.36 / 2.64 = 0.136363636363636 P(H7) = 0.64 / 2.64 = 0.242424242424242 P(H8) = 0.61 / 2.64 = 0.231060606060606 P(H9) = 0.51 / 2.64 = 0.193181818181818 P(H10) = 0.52 / 2.64 = 0.196969696969697
25
Probabilitas = (0.136363636363636 * 0.36) + (0.242424242424242 * 0.64) + (0.231060606060606 * 0.61) + (0.193181818181818 * 0.51) + (0.196969696969697 * 0.52) + (0.136363636363636 * 0.36) + (0.242424242424242 * 0.64) + (0.231060606060606 * 0.61) + (0.193181818181818 * 0.51) + (0.196969696969697 * 0.52) Probabilitas = 1.09227272727273 P(H1|E) = (0.36 * 0.136363636363636) / 1.09227272727273 = 0.0449438202247191 P(H2|E) = (0.64 * 0.242424242424242) / 1.09227272727273 = 0.142044666389236 P(H3|E) = (0.61 * 0.231060606060606) / 1.09227272727273 = 0.129040088777916 P(H4|E) = (0.51 * 0.193181818181818) / 1.09227272727273 = 0.0901997503121099 P(H5|E) = (0.52 * 0.196969696969697) / 1.09227272727273 = 0.0937716742960189 P(H6|E) = (0.36 * 0.136363636363636) / 1.09227272727273 = 0.0449438202247191 P(H7|E) = (0.64 * 0.242424242424242) / 1.09227272727273 = 0.142044666389236 P(H8|E) = (0.61 * 0.231060606060606) / 1.09227272727273 = 0.129040088777916 P(H9|E) = (0.51 * 0.193181818181818) / 1.09227272727273 = 0.0901997503121099 P(H10|E) = (0.52 * 0.196969696969697) / 1.09227272727273 = 0.0937716742960189 Bayes = (0.36 * 0.0449438202247191) + (0.64 * 0.142044666389236) + (0.61 * 0.129040088777916) + (0.51 * 0.0901997503121099) + (0.52 * 0.0937716742960189) + (0.36 * 0.0449438202247191) + (0.64 * 0.142044666389236) + (0.61 * 0.129040088777916) + (0.51 * 0.0901997503121099) + (0.52 * 0.0937716742960189) Bayes = 0.561131918435289 Penyakit : Leukemia Mielositik Kronik (L-003) G1 = 0.32 = P(E|H1) G2 = 0.57 = P(E|H2) G3 = 0.58 = P(E|H3) G4 = 0.51 = P(E|H4) G5 = 0.45 = P(E|H5) G6 = 0.56 = P(E|H6) G7 = 0.65 = P(E|H7) G8 = 0.74 = P(E|H8) Semesta = 0.32 + 0.57 + 0.58 + 0.51 + 0.45 + 0.56 + 0.65 + 0.74 + Semesta = 4.38 P(H1) = 0.32 / 4.38 = 0.0730593607305936 P(H2) = 0.57 / 4.38 = 0.13013698630137 P(H3) = 0.58 / 4.38 = 0.132420091324201 P(H4) = 0.51 / 4.38 = 0.116438356164384 P(H5) = 0.45 / 4.38 = 0.102739726027397 P(H6) = 0.56 / 4.38 = 0.127853881278539 P(H7) = 0.65 / 4.38 = 0.148401826484018 P(H8) = 0.74 / 4.38 = 0.168949771689498 P(H9) = 0.32 / 4.38 = 0.0730593607305936 P(H10) = 0.57 / 4.38 = 0.13013698630137 P(H11) = 0.58 / 4.38 = 0.132420091324201 P(H12) = 0.51 / 4.38 = 0.116438356164384 P(H13) = 0.45 / 4.38 = 0.102739726027397 P(H14) = 0.56 / 4.38 = 0.127853881278539 P(H15) = 0.65 / 4.38 = 0.148401826484018 P(H16) = 0.74 / 4.38 = 0.168949771689498
26
Probabilitas = (0.0730593607305936 * 0.32) + (0.13013698630137 * 0.57) + (0.132420091324201 * 0.58) + (0.116438356164384 * 0.51) + (0.102739726027397 * 0.45) + (0.127853881278539 * 0.56) + (0.148401826484018 * 0.65) + (0.168949771689498 * 0.74) + (0.0730593607305936 * 0.32) + (0.13013698630137 * 0.57) + (0.132420091324201 * 0.58) + (0.116438356164384 * 0.51) + (0.102739726027397 * 0.45) + (0.127853881278539 * 0.56) + (0.148401826484018 * 0.65) + (0.168949771689498 * 0.74) Probabilitas = 1.14611872146119 P(H1|E) = (0.32 * 0.0730593607305936) / 1.14611872146119 = 0.020398406374502 P(H2|E) = (0.57 * 0.13013698630137) / 1.14611872146119 = 0.0647211155378486 P(H3|E) = (0.58 * 0.132420091324201) / 1.14611872146119 = 0.0670119521912351 P(H4|E) = (0.51 * 0.116438356164384) / 1.14611872146119 = 0.0518127490039841 P(H5|E) = (0.45 * 0.102739726027397) / 1.14611872146119 = 0.0403386454183267 P(H6|E) = (0.56 * 0.127853881278539) / 1.14611872146119 = 0.0624701195219124 P(H7|E) = (0.65 * 0.148401826484018) / 1.14611872146119 = 0.0841633466135458 P(H8|E) = (0.74 * 0.168949771689498) / 1.14611872146119 = 0.109083665338645 P(H9|E) = (0.32 * 0.0730593607305936) / 1.14611872146119 = 0.020398406374502 P(H10|E) = (0.57 * 0.13013698630137) / 1.14611872146119 = 0.0647211155378486 P(H11|E) = (0.58 * 0.132420091324201) / 1.14611872146119 = 0.0670119521912351 P(H12|E) = (0.51 * 0.116438356164384) / 1.14611872146119 = 0.0518127490039841 P(H13|E) = (0.45 * 0.102739726027397) / 1.14611872146119 = 0.0403386454183267 P(H14|E) = (0.56 * 0.127853881278539) / 1.14611872146119 = 0.0624701195219124 P(H15|E) = (0.65 * 0.148401826484018) / 1.14611872146119 = 0.0841633466135458 P(H16|E) = (0.74 * 0.168949771689498) / 1.14611872146119 = 0.109083665338645 Bayes = (0.32 * 0.020398406374502) + (0.57 * 0.0647211155378486) + (0.58 * 0.0670119521912351) + (0.51 * 0.0518127490039841) + (0.45 * 0.0403386454183267) + (0.56 * 0.0624701195219124) + (0.65 * 0.0841633466135458) + (0.74 * 0.109083665338645) + (0.32 * 0.020398406374502) + (0.57 * 0.0647211155378486) + (0.58 * 0.0670119521912351) + (0.51 * 0.0518127490039841) + (0.45 * 0.0403386454183267) + (0.56 * 0.0624701195219124) + (0.65 * 0.0841633466135458) + (0.74 * 0.109083665338645) Bayes = 0.594547410358566 Penyakit : Leukemia Limfositik Kronik (L-004) G1 = 0.59 = P(E|H1) G2 = 0.75 = P(E|H2) G3 = 0.51 = P(E|H3) G4 = 0.43 = P(E|H4) G5 = 0.51 = P(E|H5) G6 = 0.64 = P(E|H6) Semesta = 0.59 + 0.75 + 0.51 + 0.43 + 0.51 + 0.64 + Semesta = 3.43 P(H1) = 0.59 / 3.43 = 0.17201166180758 P(H2) = 0.75 / 3.43 = 0.21865889212828 P(H3) = 0.51 / 3.43 = 0.14868804664723 P(H4) = 0.43 / 3.43 = 0.12536443148688 P(H5) = 0.51 / 3.43 = 0.14868804664723 P(H6) = 0.64 / 3.43 = 0.186588921282799
27
P(H7) = 0.59 / 3.43 = 0.17201166180758 P(H8) = 0.75 / 3.43 = 0.21865889212828 P(H9) = 0.51 / 3.43 = 0.14868804664723 P(H10) = 0.43 / 3.43 = 0.12536443148688 P(H11) = 0.51 / 3.43 = 0.14868804664723 P(H12) = 0.64 / 3.43 = 0.186588921282799 Probabilitas = (0.17201166180758 * 0.59) + (0.21865889212828 * 0.75) + (0.14868804664723 * 0.51) + (0.12536443148688 * 0.43) + (0.14868804664723 * 0.51) + (0.186588921282799 * 0.64) + (0.17201166180758 * 0.59) + (0.21865889212828 * 0.75) + (0.14868804664723 * 0.51) + (0.12536443148688 * 0.43) + (0.14868804664723 * 0.51) + (0.186588921282799 * 0.64) Probabilitas = 1.18093294460641 P(H1|E) = (0.59 * 0.17201166180758) / 1.18093294460641 = 0.0859378857453217 P(H2|E) = (0.75 * 0.21865889212828) / 1.18093294460641 = 0.138868315805066 P(H3|E) = (0.51 * 0.14868804664723) / 1.18093294460641 = 0.0642127092282625 P(H4|E) = (0.43 * 0.12536443148688) / 1.18093294460641 = 0.0456475583864119 P(H5|E) = (0.51 * 0.14868804664723) / 1.18093294460641 = 0.0642127092282625 P(H6|E) = (0.64 * 0.186588921282799) / 1.18093294460641 = 0.101120821606676 P(H7|E) = (0.59 * 0.17201166180758) / 1.18093294460641 = 0.0859378857453217 P(H8|E) = (0.75 * 0.21865889212828) / 1.18093294460641 = 0.138868315805066 P(H9|E) = (0.51 * 0.14868804664723) / 1.18093294460641 = 0.0642127092282625 P(H10|E) = (0.43 * 0.12536443148688) / 1.18093294460641 = 0.0456475583864119 P(H11|E) = (0.51 * 0.14868804664723) / 1.18093294460641 = 0.0642127092282625 P(H12|E) = (0.64 * 0.186588921282799) / 1.18093294460641 = 0.101120821606676 Bayes = (0.59 * 0.0859378857453217) + (0.75 * 0.138868315805066) + (0.51 * 0.0642127092282625) + (0.43 * 0.0456475583864119) + (0.51 * 0.0642127092282625) + (0.64 * 0.101120821606676) + (0.59 * 0.0859378857453217) + (0.75 * 0.138868315805066) + (0.51 * 0.0642127092282625) + (0.43 * 0.0456475583864119) + (0.51 * 0.0642127092282625) + (0.64 * 0.101120821606676) + Bayes = 0.609394657581593 Penyakit : a (L-005) Semesta = 0 Semesta = 0 Probabilitas = 0 Probabilitas = 0 Bayes = 0 Bayes = 0
28
2.4 Darah Darah merupakan gabungan dari cairan, sel-sel dan partikel yang menyerupai sel yang mengalir melalui pembuluh-pembuluh darah. Terdapat dua jenis pembuluh darah, yaitu arteri dan vena. Arteri adalah pembuluh yang membawa darah yang mengandung oksigen dari jantung dan paru-paru menuju ke seluruh tubuh. Sedangkan vena adalah pembuluh yang membawa darah mengalir kembali ke jantung dan paru-paru. Darah terdiri atas dua jenis komponen utama, yaitu cairan dan sel. Komponen cairan sebagian besar mengandung garam-garam terlarut dan protein seperti albumin, antibodi (imunoglobulin) dan protein pembekuan, sedangkan komponen sel terdiri atas tiga jenis sel, yaitu sel darah merah, sel darah putih, dan keping darah.
1.
Sel Darah Merah (Eritrosit) Sel darah merah merupakan sel yang paling banyak dengan jumlahnya
mencapai hampir separuh dari volume darah pada keadaan normal. Sel darah merah mengandung hemoglobin, yang akan mengikat oksigen untuk dibawa dari paru-paru ke seluruh jaringan tubuh.
Gambar 2.4 Sel Darah Merah Sumber: Medicastore. http://www.medicastore.com/med/detail_pyk.php?idktg=12&judul=Leukemia&i ddtl=45&UID=2007123019215061.5.16.31
29
2.
Sel Darah Putih (Leukosit) Jumlah sel darah putih lebih sedikit dibandingkan sel darah merah dengan
perbandingan sekitar 1:660. Terdapat beberapa jenis sel darah putih yang bekerja sama membangun mekanisme pertahanan tubuh, antara lain Neutrofil, Limfosit, Monosit, Eosinofil, Basofil.
Gambar 2.5 Sel Darah Putih Sumber: Medicastore. http://www.medicastore.com/med/detail_pyk.php?idktg=12&judul=Leukemia&i ddtl=45&UID=2007123019215061.5.16.31
3.
Keping Darah (Trombosit) Keping darah merupakan partikel yang menyerupai sel dengan ukuran
lebih
kecil daripada sel darah merah atau sel darah putih. Keping darah
merupakan bagian dari mekanisme pembekuan darah.
Gambar 2.6 Keping Darah Sumber: Medicastore. http://www.medicastore.com/med/detail_pyk.php?idktg=12&judul=Leukemia&i ddtl=45&UID=2007123019215061.5.16.31
30
2.4.1
Leukemia Leukemia adalah penyakit akibat terjadinya proliferasi sel leukosit yang
abnormal dan ganas serta sering disertai adanya jumlah leukosit yang berlebihan yang dapat menyebabkan terjadinya anemia trombositopenia. Leukemia terjadi jika proses pematangan dari sistem sel menjadi sel darah putih mengalami gangguan dan menghasilkan perubahan kearah keganasan. Perubahan tersebut seringkali melibatkan penyusunan kembali bagian dari kromosom (bahan genetik sel yang kompleks). Penyusunan kembali kromosom (translokasi kromosom) tidak terkendali dan menjadi ganas. Jadi, dapat disimpulkan bahwa leukemia adalah penyakit akibat terjadinya proliferasi sel leukosit yang berlebihan dan ganas dan leukosit yang berlebihan dari sel pembuat darah yang dapat menyebabkan anemia trombositopenia bahkan kematian. Terdapat 4 jenis utama leukemia yang diberi nama berdasarkan kecepatan perkembangan penyakit dan jenis sel darah putih seperti pada tabel 2.1. Tabel 2.1. Tabel Jenis–Jenis Leukemia Perkembangan
Sel Darah Putih
Penyakit
yang terkena
Cepat
Limfosit
Cepat
Mielosit
Jenis Leukemia Limfositik (Limfoblastik ) Akut
Leukemia Mieloid (Mielositik, Mielogenous, Mieloblastik, Mielomonositik) Akut
31
Leukemia Limfositik Kronik
Lambat
Limfosit
Lambat
Mielosit
(tersmasuk sindroma Sézary dan leukemia sel berambut)
Leukemia Mielositik (Mieloid, Mielogenous, Granulositik) Kronik Sumber: Medicastore.
http://www.medicastore.com/med/detail_pyk.php?idktg=12&judul=Leukemia&i ddtl=45&UID=2007123019215061.5.16.31
2.4.2
Leukemia Limfositik Akut Leukemia Limfositik (Limfoblastik) Akut atau Acute Lymphoblastic
Leukemia (ALL) adalah leukemia di mana sel-sel yang dalam keadaan normal berkembang menjadi limfosit berubah menjadi ganas dan dengan segera menggantikan sel-sel normal di dalam sumsum tulang. ALL dapat diketahui dari pemeriksaan darah rutin seperti penghitungan darah komplit. Jumlah total sel darah putih dapat berkurang, normal ataupun bertambah, tetapi jumlah sel darah merah dan trombosit hampir selalu berkurang. Sel darah putih yang belum matang (sel blast) akan terlihat dalam contoh darah yang diperiksa dengan mikroskop.
32
2.4.3
Leukemia Mielositik Akut Leukemia
Mielomonositik)
Mielositik
(Mielositik,
Mielogenous,
Mieloblastik,
Akut atau Acute Myeloblastic Leukemia (AML)
adalah
leukemia dimana mielosit (yang dalam keadaan normal berkembang menjadi granulosit) berubah menjadi
ganas dan dengan segera menggantikan sel-sel
normal di sumsum tulang. Hasil perhitungan jenis darah merupakan langkah awal diagnosa untuk mengetahui bahwa seseorang menderita leukemia. Sel darah putih muda akan terlihat dalam darah yang diperiksa dengan mikroskop.
2.4.4
Leukemia Limfositik Kronik Leukemia Limfositik Kronik atau Chronic Lymphoblastic Leukemia (CLL)
adalah leukemia yang ditandai dengan adanya sejumlah besar limfosit matang yang bersifat ganas dan terdapat pembesaran kelenjar getah bening. CLL terkadang ditemukan secara tidak sengaja pada pemeriksaan penghitungan jenis darah. Jumlah limfosit meningkat sampai lebih dari 5.000 sel/mikroliter. Biasanya dilakukan biopsi sumsum tulang dan hasilnya akan menunjukkan adanya sejumlah besar limfosit di dalam sumsum tulang. Selain itu, pemeriksaan darah juga dapat menunjukkan adanya anemia, berkurangnya jumlah trombosit dan berkurangnya kadar antibodi.
2.4.5
Leukemia Mielositik Kronik Leukemia Mielositik (Mieloid, Mielogenous, Granulositik) Kronik atau
Chronic Myeloid Leukemia (CML) adalah leukemia di mana sel darah putih di
33
dalam sumsum tulang berubah menjadi ganas dan menghasilkan sejumlah besar granulosit yang abnormal. CML sering terdiagnosis pada pemeriksaan darah rutin. Jumlah sel darah putih sangat tinggi, dapat mencapai 5.000-1.000.000 sel/mikroliter darah (normal kurang dari 11.000). Pada pemeriksaan darah, akan terlihat sel darah putih muda yang dalam keadaan normal hanya ditemukan di dalam sumsum tulang. Jumlah sel darah putih lainnya (eosinofil dan basofil) juga meningkat dan ditemukan bentuk sel darah merah yang belum matang.
2.4.6
Penyebab Penyakit Leukemia Sampai saat ini penyebab penyakit leukemia belum diketahui secara pasti,
akan tetapi ada beberapa faktor yang diduga mempengaruhi frekuensi terjadinya leukemia. 1.
Radiasi. Hal ini ditunjang dengan beberapa laporan dari beberapa riset yang menangani kasus leukemia bahwa para pegawai radiologi lebih sering menderita leukemia. Leukemia ditemukan pada korban hidup kejadian bom atom Hiroshima dan Nagasaki, Jepang.
2.
Leukemogenik. Beberapa zat kimia dilaporkan telah diidentifikasi dapat mempengaruhi frekuensi leukemia, misalnya racun lingkungan seperti benzena, bahan kimia inustri seperti insektisida, obat-obatan yang digunakan untuk kemoterapi.
3.
Herediter. Penderita Down Syndrom memiliki insidensi leukemia akut 20 kali lebih besar dari orang normal.
34
4.
Virus. Beberapa jenis virus dapat menyebabkan leukemia, seperti retrovirus, virus leukemia feline, HTLV-1 pada dewasa.
2.4.7
Tanda dan Gejala Penyakit Leukemia Gejala leukemia yang ditimbulkan umumnya berbeda diantara penderita,
namun demikian secara umum dapat digambarkan sebagai berikut: 1.
Anemia. Penderita akan menampakkan cepat lelah, pucat dan bernafas cepat (sel darah merah dibawah normal menyebabkan oksigen dalam tubuh berkurang, akibatnya penderita bernafas cepat sebagai kompensasi pemenuhan kekurangan oksigen dalam tubuh)
2.
Pendarahan. Ketika platelet (sel pembeku darah) tidak terproduksi dengan wajar karena didominasi oleh sel darah putih, maka penderita akan mengalami pendarahan dijaringan kulit (banyaknya jentik merah lebar/kecil dijaringan kulit).
3.
Terserang Infeksi. Sel darah putih berperan sebagai pelindung daya tahan tubuh, terutama melawan penyakit infeksi. Pada penderita leukemia, sel darah putih yang terbentuk adalah tidak normal (abnormal) sehingga tidak berfungsi semestinya dan tubuh si penderita rentan terkena infeksi virus/bakteri.
4.
Nyeri Tulang dan Persendian. Hal ini disebabkan sebagai akibat dari sumsum tulang (bone marrow) mendesak padat oleh sel darah putih.
5.
Nyeri Perut. Nyeri perut juga merupakan salah satu indikasi gejala leukemia, dimana sel leukemia dapat berkumpul pada organ ginjal, hati
35
dan empedu yang menyebabkan pembesaran pada organ-organ tubuh ini dan timbullah nyeri. 6.
Pembengkakan Kelenjar Limfa. Penderita kemungkinan besar mengalami pembengkakan pada kelenjar limfa, baik itu yang dibawah lengan, leher, dada dan lainnya. Kelenjar limfa bertugas menyaring darah, sel leukemia dapat terkumpul disini dan menyebabkan pembengkakan.
7.
Kesulitan Bernafas (Dyspnea). Penderita mungkin menampakkan gejala kesulitan bernafas dan nyeri dada, apabila terjadi hal ini maka harus segera mendapatkan pertolongan medis.
2.5 Flowchart Bagan alir sistem (sistem flowchart) merupakan bagan yang menunjukkan arus pekerjaan secara keseluruhan dari sistem. Flowchart adalah bagan - bagan yang mempunyai arus yang menggambarkan langkah-langkah penyelesaian suatu masalah. Flowchart merupakan cara penyajian dari suatu algoritma. (Jogiyanto, 2009:263). Flowchart disusun dengan simbol yang dipakai sebagai alat bantu menggambarkan proses di dalam program. Simbol-simbol yang digunakan dapat dibagi menjadi 3 (tiga) kelompok, yakni sebagai berikut: 1.
Flow Direction Symbols (Simbol penghubung/alur) Tabel 2.2 Flow Direction Symbol
No. 1.
Simbol
Keterangan Simbol arus/flow: untuk menyatakan jalannya arus suatu proses.
36
2.
Simbol Communication link: untuk menyatakan bahwa adanya transisi suatu data/informasi dari satu lokasi ke lokasi lainnya.
3.
Simbol Connector: untuk menyatakan sambungan dari
satu
proses
ke
proses
lainnya
dalam
halaman/lembar yang sama. 4.
Simbol Offline Connector: untuk menyatakan sambungan dari satu proses ke proses lainnya dalam halaman/lembar yang berbeda.
Sumber : Jogiyanto (2009:796)
2.
Processing Symbols (Simbol proses) Tabel 2.3 Processing Symbols
No. 1.
Simbol
Keterangan Simbol Proses: untuk menyatakan suatu tindakan (proses) tanpa tergantung pada jenis peralatannya.
2.
Simbol Manual: untuk menyatakan suatu tindakan (proses) yang tidak dilakukan oleh komputer.
3.
Simbol Decision: untuk menunjukkan suatu kondisi tertentu yang akan menghasilkan dua kemungkinan jawaban, ya/tidak.
37
4.
Simbol Predefined Process: untuk menyatakan penyediaan tempat penyimpanan suatu pengolahan untuk memberi harga awal.
5.
Simbol Terminal: untuk menyatakan permulaan atau akhir suatu program.
6.
Simbol Keying Operation: untuk menyatakan segala jenis operasi yang diproses dengan menggunakan suatu mesin yang mempunyai keyboard.
7.
Simbol off-line storage: untuk menunjukkan bahwa data dalam simbol ini akan disimpan ke suatu media tertentu.
8.
Simbol Manual input: untuk memasukkan data secara manual dengan menggunakan online keyboard.
Sumber: Jogiyanto (2009:796)
3.
Input-Output Symbols (Simbol masukan-keluaran) Tabel 2.4 Input-Output Symbol
No. 1.
Simbol
Keterangan Simbol Input-output: untuk menyatakan proses input dan output tanpa tergantung dengan jenis peralatannya.
2.
Simbol Punched Card: untuk menyatakan input berasal dari kartu atau output ditulis ke kartu.
38
3.
Simbol Magnetic-tape unit: untuk menyatakan input berasal dari pita magnetik atau output disimpan ke pita magnetik.
4.
Simbol Disk storage: untuk menyatakan input berasal dari disk atau output disimpan ke disk.
5.
Simbol Document: untuk mencetak laporan ke printer.
6.
Simbol Display: untuk menyatakan peralatan output yang digunakan berupa layar (video, komputer).
Sumber : Jogiyanto (2009:796)
2.6 Data Flow Diagram Data Flow Diagram (DFD) merupakan alat yang digunakan pada metodologi pengembangan sistem yang terstruktur. DFD menggambarkan arus data dalam sistem yang terstruktur dengan jelas. Elemen dasar dari DFD yaitu: 1.
Entitas Luar (External Entity)/Terminator Entitas luar adalah entitas yang berada di luar sistem yang memberikan data kepada sistem atau yang menerima informasi dari sistem. Entitas ini disebut juga sumber atau tujuan data dan dianggap eksternal terhadap sistem yang sedang digambarkan. Bila suatu sistem informasi dirancang untuk satu bagian/ departemen maka bagian lain yang masih terkait menjadi entitas luar.
39
Administrator
Pelanggan
Gambar 2.7 Entitas Luar Sumber: Ladjamudin (2009:265) Pedoman pemberian nama entitas luar: 1) Nama entitas luar berupa kata benda 2) Entitas yang sama bisa digunakan lebih dari sekali atas suatu diagram aliran tertentu untuk menghindari persilangan antara jalur-jalur aliran data.
2.
Proses (Process) Proses menunjukkan suatu perubahan di dalam data. Jadi, aliran data yang meninggalkan suatu proses selalu diberi label yang berbeda dari aliran data yang masuk. Proses berfungsi mentransformasikan satu atau beberapa data masukan menjadi satu atau beberapa data keluaran sesuai dengan spesifikasi yang diinginkan. Setiap proses memiliki satu atau beberapa data masukan serta menghasilkan satu atau beberapa data keluaran.
atau Gambar 2.8 Notasi Proses Sumber: Ladjamudin (2009:266) Pedoman pemberian nama proses: 1) Nama proses berupa kata kerja atau kata benda secara detail yang mencerminkan fungsi proses tersebut, misalnya sistem kontrol inventaris, sistem hitung bonus. 2) Jangan menggunakan kata proses sebagai bagian dari nama suatu proses.
40
3) Tidak boleh ada beberapa proses yang memiliki nama yang sama. 4) Proses harus diberi nomor. Urutan nomor sedapat mungkin mengikuti aliran atau urutan proses, namun demikian urutan nomor tidak secara mutlak merupakan urutan proses secara kronologis. 5) Penomoran proses pada tingkat pertama (diagram nol) adalah 1.0, 2.0, 3.0, dan seterusnya. 6) Diagram konteks tidak perlu diberi nomor.
3.
Penyimpanan Data (Data Store) Data Store merupakan tempat penyimpanan data yang ada dalam sistem. Data store dapat disimbolkan dengan bujur sangkar dengan salah satu ujung terbuka. Penyimpanan data menandakan penyimpanan manual seperti file/lemari, ditulis dengan sebuah kata benda. atau Gambar 2.9 Notasi Data Store
Sumber: Ladjamudin (2009:267) Pedoman pemberian nama data store: 1) Nama harus mencerminkan data store tersebut. 2) Bila namanya lebih dari satu kata, maka harus diberi tanda sambung.
4.
Arus Data (Data Flow) Arus data menunjukkan perpindahan data dari satu titik ke titik lain, dan digambarkan dengan garis yang menghubungkan komponen dari sistem. Arus
41
data ditunjukkan dengan arah panah dan garis diberi nama atas arus data yang mengalir. Arus data ini mengalir di antara proses, data store dan menunjukkan arus data dari data yang berupa masukan untuk sistem atau hasil pemrosesan sistem.
Gambar 2.10 Notasi Arus Data Sumber: Ladjamudin (2009: 267) Pedoman pemberian nama aliran data: 1) Nama aliran data yang terdiri dari beberapa aliran kata dihubungkan dengan garis sambung. 2) Tidak boleh ada aliran data yang namanya sama, dan pemberian nama harus mencerminkan isinya. 3) Aliran data yang terdiri dari beberapa elemen dapat dinyatakan dengan grup elemen. 4) Hindari penggunaan kata ‘data’ dan ‘informasi’ untuk memberi nama pada aliran data. 5) Sedapat mungkin nama aliran data ditulis lengkap. Ketentuan lain: 1) Nama aliran data yang masuk ke dalam suatu proses tidak boleh sama dengan nama aliran data yang keluar dari proses tersebut. 2) Aliran data yang masuk ke atau keluar dari data store tidak perlu diberi nama bila aliran data sederhana dan mudah dipahami serta aliran data menggambarkan seluruh data item (satu record utuh).
42
3) Tidak boleh ada aliran data dari entitas luar ke data store atau sebaliknya karena entitas luar bukan bagian dari sistem. Hubungan entitas luar dengan data store harus melalui proses. (Ladjamudin, 2009:67). Ada 3 macam DFD, yaitu: 1.
Diagram Konteks Diagram konteks adalah diagram yang terdiri dari suatu proses dan menggambarkan ruang lingkup suatu sistem. Diagram konteks merupakan level tertinggi dari DFD yang menggambarkan seluruh input ke sistem atau output dari sistem. Sistem dibatasi oleh boundary (dapat digambarkan dengan garis putus). Dalam diagram konteks hanya ada satu proses. Tidak boleh ada data store dalam diagram konteks.
2.
Diagram Nol/Zero (Overview Diagram) Diagram nol adalah diagram yang menggambarkan lebih rinci proses utama yang ada pada diagram konteks, diagram nol memberikan pandangan secara menyeluruh mengenai sistem yang ditangani, menunjukkan tentang fungsifungsi utama atau proses yang ada, aliran data, dan entitas luar. Pada level ini sudah dimungkinkan adanya/digambarkannya data store yang digunakan. (Ladjamudin, 2009:64)
3.
Diagram Rinci (Level Diagram) Diagram rinci adalah diagram yang menguraikan proses apa yang ada dalam diagram zero dan diagram level di atasnya. (Ladjamudin, 2009:64).
43
2.7 ERD (Entity Relationship Diagram) ERD adalah suatu model jaringan yang menggunakan susunan data yang disimpan dalam sistem secara abstrak. ERD merupakan model jaringan data yang menekankan pada struktur-struktur dan relationship data. (Ladjamudin, 2009:64). Diagram hubungan entitas atau yang lebih dikenal dengan sebutan ER diagram, adalah notasi grafik dari sebuah model data atau sebuah model jaringan yang menjelaskan tentang data yang tersimpan dalam sistem secara abstrak. Elemen-elemen ERD adalah sebagai berikut: 1.
Entity Entity adalah sebuah benda atau objek yang dapat dibedakan dari semua objek lainnya. Entity diberi nama dengan kata benda dan dapat dikelompokkan dalam empat jenis nama, yaitu orang, benda, lokasi, kejadian (terdapat unsur waktu di dalamnya). Entity digambarkan dengan sebuah bentuk persegi panjang.
2.
Atribut Atribut adalah properti atau karakteristik yamg dimiliki oleh suatu entitas dimana properti atau karakteristik itu bermakna atau berarti bagi organisasi atau perusahaan. Setiap diagram hubungan entitas bisa terdapat lebih dari satu atribut. Atribut digambarkan dalam bentuk elips.
3.
Hubungan Relasi (Relationship) Relationship adalah hubungan alamiah yang terjadi antara entitas. Pada umumnya penghubung (relationship) diberi nama dengan
kata kerja
dasar, sehingga memudahkan untuk melakukan pembacaan relasinya. Relation digambarkan dalam bentuk belah ketupat.
44
4.
Kardinalitas Kardinalitas relasi merujuk kepada hubungan maksimum yang terdiri dari entitas yang satu ke entitas yang lain dan begitu juga sebaliknya. Terdapat 3 macam kardinalitas relasi, yaitu 1)
One to One Tingkat hubungan satu ke satu, dinyatakan dengan satu kejadian pada entitas pertama, hanya mempunyai satu hubungan dengan satu kejadian pada entitas yang ke dua dan sebaliknya.
2)
One to Many atau Many to One Tingkat hubungan satu ke banyak adalah sama dengan banyak ke satu. Tergantung dari arah mana hubungan tersebut dilihat. Untuk satu kejadian pada entitas yang pertama dapat mempunyai banyak hubungan dengan kejadian pada entitas yang ke dua.
3)
Many to Many Tingkat hubungan banyak ke banyak terjadi jika tiap kejadian pada sebuah entitas akan mempunyai banyak hubungan dengan kejadian pada entitas lainnya.
Tabel 2.5 Simbol yang Digunakan Dalam Entity Relationship Diagram No.
Simbol
Keterangan
1.
Entity
2.
Relationship
45
3.
Attribute
4.
Link
Sumber: Ladjamudin (2009:270)
2.8 Microsoft Visual Basic 2010 Microsoft Visual Basic pertama kali diluncurkan pada tahun 1991 dengan nama Thunder, yang merupakan development pertama yang berbasis visual yang dibuat oleh Microsoft, untuk menandingi bahasa pemrograman lainnya seperti pemrograman C, C++, Pascal, dan bahasa pemrograman lainnya. Microsoft Visual Basic .NET adalah sebuah alat untuk mengembangkan dan membangun aplikasi yang bergerak di atas sistem .NET Framework, dengan menggunakan bahasa BASIC. Dengan menggunakan alat ini, para programmer dapat membangun aplikasi Windows Forms, Aplikasi web berbasis ASP.NET, dan juga aplikasi command-line. Alat ini dapat diperoleh secara terpisah dari beberapa produk lainnya (seperti Microsoft Visual C++ atau Visual C#), atau juga dapat diperoleh secara terpadu dalam Microsoft Visual Studio.
2.8.1
IDE (Integrated Development Environment) Visual Studio .NET 2010 Untuk mengembangkan aplikasi menggunakan Visual Basic .NET 2010,
terlebih dahulu adalah mengenal IDE dari Visual Studio .NET 2010. Pada waktu Visual Studio .NET 2010 dijalankan, maka akan tampil sebuah tampilan awal atau Start Page dari Visual Studio .NET 2010.
46
Pada project Visual Basic untuk Windows Application secara default telah terdapat sebuah form. Form tersebut bernama Form1. Pada form inilah tempat untuk meletakkan kontrol-kontrol atau komponen-komponen untuk membuat sebuah aplikasi windows. Form dan kontrol-kontrol dari program aplikasi inilah yang biasanya disebut dengan GUI (Graphical User Interface) atau antar muka dari program. Jadi user akan berinteraksi dengan sebuah program aplikasi melalui GUI. Pada IDE Visual Basic .NET 2010 terdapat Menu, Toolbar, Toolbox, Server Explorer, Solution Explorer dan Properties Window.
2.8.2
Menu Menu adalah bagian dari IDE yang terdiri dari perintah-perintah untuk
mengatur IDE, mengembangkan, memelihara dan mengeksekusi program. Di dalam menu, perintah-perintah dikelompokkan ke dalam beberapa bagian sesuai jenis perintah tersebut.
Gambar 2.11 Tampilan Menu Sumber: Kurniawan, Erick dan Rully Yulian MF. Migrasi Visual Basic 6 ke Visual Basic .NET (2009:19-23)
Untuk menggunakan menu atau pilihan pada menu, Anda tinggal mengklik pada menu atau pilihan yang akan dijalankan. Sebagai contoh, untuk membuat sebuah project yang baru maka pilih menu File | New | Project.
47
Gambar 2.12 Tampilan Menu Untuk Membuat Project Baru Sumber: Kurniawan, Erick dan Rully Yulian MF. Migrasi Visual Basic 6 ke Visual Basic .NET (2009:19-23)
2.8.3
Toolbar Toolbar fungsinya sama seperti fungsi dari menu, hanya saja pada toolbar
pilihan-pilihan berbentuk icon untuk memilih suatu proses yang akan dilakukan.
Gambar 2.13 Tampilan Toolbar Sumber: Kurniawan, Erick dan Rully Yulian MF. Migrasi Visual Basic 6 ke Visual Basic .NET (2009:19-23)
2.8.4
Toolbox Toolbox adalah tempat dimana kontrol-kontrol dan komponen-komponen
diletakkan. Kontrol dan komponen yang terdapat pada toolbox dipakai dalam pembuatan program aplikasi. Untuk membuat objek kontrol dan komponen pada form program aplikasi diambil dari kontrol-kontrol yang ada pada toolbox.
48
Gambar 2.14 Tampilan Toolbox Sumber: Kurniawan, Erick dan Rully Yulian MF. Migrasi Visual Basic 6 ke Visual Basic .NET (2009:19-23)
2.8.5
Server Explorer Server Explorer adalah bagian tempat untuk mengatur hal-hal yang
berhubungan dengan server dan database server.
Gambar 2.15 Tampilan Server Explorer Sumber: Kurniawan, Erick dan Rully Yulian MF. Migrasi Visual Basic 6 ke Visual Basic .NET (2009:19-23)
49
2.8.6
Solution Explorer Solution Explorer memberikan tampilan daftar file-file project yang sedang
dibuat sehingga dapat diakses langsung. Pada windows solution explorer terdapat beberapa tombol pada toolbar dan tree yang berisi daftar file-file yang digunakan dalam project.
Gambar 2.16 Tampilan Solution Explorer Sumber: Kurniawan, Erick dan Rully Yulian MF. Migrasi Visual Basic 6 ke Visual Basic .NET (2009:19-23)
2.8.7
Properties Window Properties windows adalah tempat untuk daftar properti setiap objek kontrol
dan komponen. Properties window juga dipakai untuk mengatur properti objek kontrol dan komponen yang dipakai. Dengan properties window, kita dapat mengubah properti yang nantinya akan dipakai sebagai default objek kontrol dan komponen pada waktu pertama kali program dieksekusi.
50
Gambar 2.17 Tampilan Properties Window Sumber: Kurniawan, Erick dan Rully Yulian MF. Migrasi Visual Basic 6 ke Visual Basic .NET (2009:19-23)
2.8.8
Form Form adalah tempat Anda membuat tampilan (user interface) untuk
program aplikasi Anda. Pada form, Anda dapat meletakkan atau menambahkan objek kontrol maupun komponen.
Gambar 2.18 Tampilan Form Sumber: Kurniawan, Erick dan Rully Yulian MF. Migrasi Visual Basic 6 ke Visual Basic .NET (2009:19-23)
51
2.8.9
Kode Editor Kode editor adalah tempat dimana Anda meletakkan atau menuliskan kode
program dari program aplikasi anda. Pada kode editor juga terdapat bagian objek dan event dari kontrol.
Gambar 2.19 Tampilan Kode Editor Sumber: Kurniawan, Erick dan Rully Yulian MF. Migrasi Visual Basic 6 ke Visual Basic .NET (2009:19-23)
BAB III METODE PENELITIAN
3.1.
Tempat dan Jadwal Penelitian Jadwal penelitian dimulai dari tanggal 17 November 2014 dan berakhir
pada tanggal 10 Maret 2015. Berikut dijabarkan jadwal penelitian selengkapnya: Tabel 3.1 Jadwal Penelitian
Waktu Kegiatan
November
Desember
Januari
Februari
Maret
2014
2014
2015
2015
2015
1 2 3 4 1 2 3 4 1 2 3 4 1 2 3 4 1 2 3 4
Pengumpulan Data dan Analisa Sistem Perancangan DFD Perancangan Database Perancangan Output Perancangan Input Penulisan Laporan Skripsi Pembangunan, Uji Coba dan Implementasi Sistem
52
53
3.2.
Kerangka Kerja Adapun kerangka kerja yang dibuat penulis dapat dilihat pada gambar 3.1.
Identifikasi Masalah Analisa Sistem Perancangan Sistem Pembangunan Sistem Uji Coba Sistem Hasil Penelitian Gambar 3.1 Kerangka Kerja Penelitian 1. Identifikasi Masalah Proses identifikasi masalah ini sangat diperlukan untuk mengetahui masalah yang dihadapi sekarang sekaligus mengetahui kelebihan dan kelemahan dari sistem yang diterapkan sekarang. Selain itu, dengan adanya proses identifikasi masalah ini, maka dapat diketahui kebutuhan-kebutuhan yang diperlukan dalam pembuatan sistem baru sehingga diharapkan sistem baru dapat menyelesaikan permasalahan yang dihadapi sekarang. 2. Analisa Sistem Pada tahap ini, akan dianalisis permasalahan lebih mendalam mengenai masalah yang muncul pada sistem berjalan, sehingga dapat dirancang sebuah sistem baru untuk menyelesaikan permasalahan tersebut.
54
3. Perancangan Sistem Perancangan sistem secara menyeluruh menjelaskan rancangan sistem secara detail mulai dari DFD, ERD, kamus data dan tabel pada basis data. 4. Pembangunan Sistem Proses dilanjutkan dengan melakukan coding terhadap perangkat lunak untuk melakukan koneksi ke database. Setelah itu, proses dilanjutkan dengan merancang laporan yang diperlukan dengan menggunakan aplikasi Crystal Report 10. 5. Uji Coba Sistem Setiap aplikasi perangkat lunak yang telah dibangun harus dilakukan uji coba terlebih dahulu sebelum digunakan, untuk mengetahui apakah aplikasi perangkat lunak yang dibangun sudah sesuai dengan yang diharapkan dan bekerja dengan baik atau masih terdapat kesalahan (error). Setiap kesalahan (error) yang terjadi akan diperbaiki kembali. 6. Hasil Penelitian Hasil penelitian sistem ini berupa sebuah kesimpulan apakah sistem mampu menyelesaikan permasalahan yang dihadapi oleh user atau tidak. Selain itu diberikan juga solusi untuk menyelesaikan permasalahan tersebut.
3.2.1. Metode Pengumpulan Data Dalam melaksanakan penelitian ini, peneliti mencari dan mengumpulkan data dan informasi yang berhubungan dalam menyelesaikan penelitian ini melalui beberapa tahapan proses pengumpulan data, yaitu : 1.
Studi Literatur
55
Peneliti mempelajari dan mengumpulkan bahan berupa buku di perpustakaan berupa buku sistem pakar dan pengembangannya, aplikasi Sistem Pakar, Artificial Intelligence, Analisis dan Desain Sistem Informasi, dan sumber dari internet berupa topik sistem pakar seperti dalam mengindetifikasi penyakit kanker pada anak (Jurnal SAINTIKOM Vol.10/No.02/Mei2011). 2.
Wawancara dan Observasi Peneliti melakukan wawancara kepada dokter tentang penyakit darah, untuk memperoleh data yang diperlukan untuk penelitian dan perancangan sistem seperti pada tabel 3.2. Tabel 3.2. Hasil Wawancara dan Observasi Dengan Dokter No 1.
Pertanyaan
Jawaban
Apa penyebab
Penyebab leukemia bersifat multifaktorial
seseorang bisa
yaitu genetik, virus, makanan tidak sehat,
terkena leukemia?
faktor lingkungan seperti radiasi, menderita sindrome atau merokok.
2.
Apa saja gejala
Gejala anemia merupakan gejala paling
leukemia pada
umum. Demam dan berkeringat dimalam hari,
umumnya?
mudah memar dan berdarah, merasa lemas dan lesu, sering terkena infeksi, sakit kepala, pembengkakan pada kelenjar limfa ketiak, leher dan lipatan paha, berat badan menurun.
3.
Bisakah leukemia
Sampai
sekarang
tingkat
kesembuhan
disembuhkan?
leukemia sangat kecil, kecuali penderita usia muda dapat dilakukan dengan transplantasi sumsum tulang. Untuk tipe akut, jika tidak diobati dan ditanggulangi dapat memburuk dengan sangat cepat bahkan hanya dalam
56
hitungan minggu dan bulan. Untuk tipe kronik jika tidak ditanggulangi dan diobati juga akan semakin memburuk dan bisa berakibat kematian, namun perlu waktu yang cukup lama hingga satu tahun bahkan lebih. 4.
Apakah penyakit
Leukemia bukanlah penyakit menular tetapi
leukemia dapat
kanker darah, dan kanker tidak ditularkan.
menular?
Kanker terjadi akibat pertumbuhan sel yang tak terkontrol.
5.
Ada berapa jenis
Terdapat 4 jenis, yaitu Leukemia Limfositik
penyakit leukemia?
Akut, Leukemia Mielositik Kronik, Leukemia Mielositik Akut dan Leukemia Limfositik Kronik.
3.2.2. Analisa Sistem Penelitian ini dilakukan dengan melakukan wawancara dengan dokter untuk mendapatkan informasi tentang penyakit kanker darah yang dialami oleh pasien. Informasi pasien yang didapat dari semua kelompok umur antara umur 01 tahun sampai dengan umur 50 tahun ke atas. Untuk menghasilkan sistem pakar diagnosa penyakit leukemia yang baik, diperlukan pembuatan basis aturan dan basis pengetahuan yang lengkap dan baik agar proses inferensi berjalan dengan baik. Mekanisme inferensi pada sistem pakar ini adalah
melakukan penalaran maju dengan menggunakan aturan
berdasarkan urutan dan pola tertentu. Selama proses konsultasi antar sistem dan pemakai mekanisme inferensi menguji gejala sesuai dengan aturan secara satu per satu untuk memperoleh hasil diagnosa berupa penyakit yang diderita seperti pada tabel 3.3.
57
Tabel 3.3. Gejala Penyakit Leukemia
No 1
LLA Gejala Amenorrhea (tidak atau terhentinya menstruasi)
2 3
Anemia Anoreksia (tidak ada atau kehilangan selera terhadap makanan)
4 5 6
Benjolan pada kulit Demam Dyspepsia (gangguan fungsi pencernaan)
7 8 9
Gangguan kesadaran Gelisah Hepatomegali (pembesaran hati)
10
Herpes zoster pruritus (infeksi kulit akut)
11
Infeksi bakteri, virus, dan jamur
12 13 14
Infeksi mulut Infeksi saluran nafas atas Infeksi saluran nafas bawah Keringat pada malam hari Limfadenopati Meningitis Menorrhagi (menstruasi hebat) Mudah memar Muntah Nyeri dada Nyeri pada tulang dan atau sendi
v v v
Pendarahan gusi Pendarahan (mimisan) Pendarahan kulit Pendarahan otak Pendarahan retina
v
v v
v v
v
15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27
v v
Leukemia LMA LLK
v
v
v v
v
LMK v v
v v v
v v v
v v v
v v v v
v v v
v
v v v
hidung
v
v
58
28 29 30 31
Pendarahan saluran cerna Pendarahan urin Penurunan berat badan Penurunan kemampuan olahraga
32
Perasaan berdebar-debar atau denyut jantung yang cepat / tidak teratur
33
Priapismus (ereksi penis yang abnormal)
34 35 36
Ruam pada kulit Sesak nafas Splenomegali (pembesaran limfa)
v v v v
V
v
v
v v
v v
v v
v
Keterangan : LLA
: Leukemia Limfositik Akut
LMK : Leukemia Mielositik Kronik LMA : Leukemia Mielositik Akut LLK
: Leukemia Limfositik Kronik
3.2.3. Perancangan Sistem Dalam perancangan sistem pakar dibutuhkan beberapa elemen penunjang untuk mempermudah pembuatan sistem. Elemen penunjang ini dibuat secara sistematis
untuk
menjelaskan
aliran
proses
yang
terjadi
dengan
menggambarkannya ke dalam diagram konteks. Perancangan sistem ini meliputi modul:
1.
Modul pasien
59
Tujuan untuk menginformasikan tentang identitas dari pasien yang bersangkutan. 2.
Modul dokter Pada modul ini berisikan tentang identitas dari dokter.
3. Modul daftar pertanyaan Tujuan modul ini untuk mengelompokkan beberapa pertanyaan seputar gejalagejala yang dialami oleh pasien. 4. Modul data gejala dan penyakit Modul ini diperuntukkan bagi para pakar untuk menginputkan penyakit dan gejala permasalahan yang dihadapinya kedalam sistem. 5. Modul proses pengecekan penyakit Modul yang berfungsi untuk mengumpulkan informasi mengenai gejala-gejala dari masalah yang sedang dihadapi oleh user untuk kemudian diproses oleh sistem. 6. Modul pengolahan data Berfungsi untuk membantu admin dalam pengolahan data dengan bantuan daftar gejala dan proses pengecekan penyakit. 7. Modul hasil diagnosa Modul ini berfungsi untuk menjelaskan keputusan yang diambil oleh sistem.
3.2.4. Pembangunan Sistem Proses dilanjutkan dengan melakukan pembuatan coding terhadap perangkat lunak untuk melakukan koneksi ke database dan melakukan proses testing and debugging terhadap coding yang dirancang tersebut. Sistem akan
60
dibuat dengan menggunakan bahasa pemrograman Microsoft Visual Basic 2010 dengan laporan dirancang dengan menggunakan aplikasi Crystal Report 10 dan database dirancang dengan aplikasi Microsoft SQL Server 2005.
3.2.5. Uji Coba Sistem Setiap aplikasi perangkat lunak yang telah dibangun harus dilakukan uji coba terlebih dahulu sebelum digunakan, untuk mengetahui apakah aplikasi perangkat lunak yang dibangun sudah sesuai dengan yang diharapkan dan bekerja dengan baik atau masih terdapat kesalahan (error). Setiap kesalahan (error) yang terjadi akan diperbaiki kembali. Hasil uji coba sistem dapat dilihat di Bab V.
3.2.6. Implementasi Sistem Proses diakhiri dengan menampilkan laporan melalui aplikasi Crystal Report 10. Dalam proses perancangan perangkat lunak juga diperlukan beberapa buah gambar yang digunakan sebagai dekorasi pada tombol dan icon dari perangkat lunak. Gambar-gambar tersebut dicari dari berbagai sumber seperti internet, buku teks, majalah dan sebagainya. Setelah selesai merancang perangkat lunak, maka akan dibuat sebuah file executable yang dapat dijalankan secara langsung tanpa memerlukan source code program. Selain itu, juga perlu diregistrasi semua komponen yang akan digunakan sehingga dapat dipakai langsung pada saat memindahkan file executable tersebut ke komputer lain.
BAB IV ANALISA DAN PERANCANGAN
4.1.
Analisis Di dalam tahap analisis ini semua permasalahan yang saling berelasi atau
berhubungan akan diformulasikan sesuai dengan software/bahasa pemrograman yang akan digunakan untuk memaparkan hubungan relasional tersebut sesuai dengan bentuk format yang digunakan oleh sistem analisa. Dalam tahap ini sering disebut juga basis pengetahuan.
4.1.1. Analisis Proses Komponen utama pada struktur sistem pakar meliputi: 1. Basis Pengetahuan (Knowledge Base) Basis pengetahuan merupakan inti dari suatu sistem pakar, yaitu berupa representasi pengetahuan dari pakar. Basis pengetahuan tersusun atas fakta dan kaidah. Fakta adalah informasi tentang objek, peristiwa, atau situasi. Kaidah adalah cara untuk membangkitkan suatu fakta baru dari fakta yang sudah diketahui. Sistem yang dirancang akan menyediakan berbagai interface untuk pengisian data basis pengetahuan baru, seperti data leukemia dan data ciri-ciri dari setiap leukemia. 2. Mesin Inferensi (Inference Engine) Mesin inferensi berperan sebagai otak dari sistem pakar. Mesin inferensi berfungsi untuk memandu proses penalaran terhadap suatu kondisi,
61
62
berdasarkan pada basis pengetahuan yang tersedia. Di dalam mesin inferensi terjadi proses untuk memanipulasi dan mengarahkan kaidah, model, dan fakta yang disimpan dalam basis pengetahuan dalam rangka mencapai solusi atau kesimpulan. Dalam prosesnya, mesin inferensi menggunakan strategi penalaran dan strategi pengendalian. Strategi penalaran terdiri dari strategi penalaran pasti (Exact Reasoning) dan strategi penalaran tak pasti (Inexact Reasoning). Exact reasoning akan dilakukan jika semua data yang dibutuhkan untuk menarik suatu kesimpulan tersedia, sedangkan inexact reasoning dilakukan pada keadaan sebaliknya. Strategi pengendalian berfungsi sebagai panduan arah dalam melakukan proses penalaran. Terdapat tiga teknik pengendalian yang sering digunakan, yaitu forward chaining, backward chaining, dan gabungan dari kedua teknik pengendalian tersebut. Dalam penelitian ini, digunakan sistem penalaran forward chaining. Inferensi majemuk yang menghubungkan permasalahan dengan solusinya disebut sebagai “chain” (rantai). Rantai yang yang dilalui dari masalah ke solusi disebut “forward chain” (penalaran dari fakta menuju konklusi berdasarkan fakta-fakta tersebut). 3. Basis Data (Database) Basis data terdiri atas semua fakta yang diperlukan, dimana fakta-fakta tersebut digunakan untuk memenuhi kondisi dari kaidah-kaidah dalam sistem. Basis data menyimpan semua fakta, baik fakta awal pada saat sistem mulai beroperasi, maupun fakta-fakta yang diperoleh pada saat proses penarikan kesimpulan sedang dilaksanakan. Basis data digunakan untuk menyimpan data hasil observasi dan data lain yang dibutuhkan selama pemrosesan.
63
Dalam sistem ini, basis data yang digunakan akan dirancang dengan aplikasi Microsoft SQL Server 2005. Database yang dirancang akan digunakan untuk menyimpan data leukemia dan ciri-ciri dari setiap leukemia. 4. Antarmuka Pemakai (User Interface) Fasilitas ini digunakan sebagai perantara komunikasi antara pemakai dengan komputer.
Tahapan yang dilakukan dalam mengembangkan sistem pakar, diantaranya : 1. Penilaian (Assessment) Merupakan proses untuk menentukan kelayakan atas permasalahan yang akan diambil. Setelah itu masalah diperiksa lebih lanjut untuk menentukan tujuan keseluruhan dari proyek. Upaya ini dilakukan untuk menentukan fitur-fitur penting dan ruang lingkup dari proyek, dan juga untuk menetapkan sumber daya yang diperlukan termasuk proyek personal. Sumber pengetahuan yang diperlukan, termasuk diantaranya para pakar dan juga berbagai laporan harus diidentifikasi. Setelah tahap inisialisasi dilakukan, persyaratan-persyaratan proyek harus ditetapkan. 2. Akuisisi pengetahuan Merupakan proses untuk mendapatkan pengetahuan tentang permasalahan yang dibahas dan akan digunakan sebagai panduan dalam upaya pengembangan. Pengetahuan ini digunakan untuk memberikan informasi tentang permasalahan yang menjadi bahan dalam mendesain sistem pakar.
64
3. Desain Pengetahuan yang diperoleh selama tahap akuisisi pengetahuan digunakan sebagai pendekatan dalam merepresentasikan pengetahuan pakar dan strategi pemecahan masalah ke dalam sistem pakar. Selama tahap desain, keseluruhan struktur dan organisasi dari sistem pengetahuan harus ditetapkan. 4. Pengujian Merupakan tahap dimana dilakukan pengujian terhadap sistem pakar yang telah dibangun. 5. Implementasi Tahap implementasi diperlukan untuk mengkompilasi seluruh informasi proyek ke dalam bentuk penyakit yang dapat memenuhi persayaratan pengguna dan pengembang dari sistem pakar. Implementasi dibutuhkan untuk mengakomodasi kebutuhan pengguna yang memenuhi persyaratan yang ditemukan pada sebagian besar proyek perangkat lunak. Implementasi tersebut menjelaskan tentang bagaimana mengoperasikan sistem dan menyediakan tutorial dalam mengoperasikan fitur utama dari sistem. Implementasi juga harus mendukung pengetahuan pengembang selama proses pengembangan sistem. Secara khusus, implementasi harus berisikan kamus pengetahuan yang memberikan persentasi secara teratur dari pengetahuan sistem dan prosedur pemecahan masalah. 6. Pemeliharaan Setelah sistem digunakan dalam lingkungan kerja, maka selanjutnya diperlukan pemeliharaan secara berkala. Pengetahuan itu sifatnya tidak statis
65
melainkan terus tumbuh dan berkembang. Pengetahuan dari sistem perlu diperbaharui atau disempurnakan untuk memenuhi kebutuhan saat ini
4.1.2. Desain Algoritma untuk Pencarian Data Alur kerja dari proses pencarian data dapat digambarkan sebagai berikut: Mulai
Input data jawaban gejala penyakit dari user
Baca data penyakit beserta gejalanya dari database Cocokkan jawaban gejala penyakit dari user dengan gejala pada database Hitung persentase kemungkinan dari setiap penyakit
Tampilkan kemungkinan solusi penyakit beserta persentasenya
Selesai
Gambar 4.1 Algoritma Pencarian Data
4.1.3. Pemilihan Mekanisme Inferensi Mekanisme inferensi adalah bagian dari sistem pakar yang melakukan penelusuran dengan menggunakan isi daftar aturan berdasarkan urutan pola tertentu. Selama proses konsultasi antar sistem dan pemakai, mekanisme inferensi menguji aturan satu demi satu sampai kondisi aturan itu benar.
66
Secara umum ada dua teknik utama yang digunakan dalam mekanisme inferensi untuk pengujian aturan, yaitu penulusuran maju (forward chaining) dan penulusuran mundur (backward chaining). Dalam penulusuran maju, aturan-aturan yang diuji satu demi satu dalam urutan tertentu. Urutan ini mungkin berupa urutan pemasukan aturan ke dalam basis aturan atau juga urutan lain yang ditentukan oleh pemakai. Saat tiap aturan diuji, sistem pakar akan mengevaluasi apakah kondisinya benar atau salah. Jika kondisi benar maka aturan itu disimpan kemudian aturan itu diuji. Namun jika kondisinya salah, aturan itu tidak disimpan dan aturan berikutnya akan diuji. Proses ini akan berulang sampai seluruh basis aturan teruji dengan berbagai kondisi. Proses pelacakan kedepan (forward chaining) pada sistem analisa ciri-ciri leukemia secara umum dapat digambarkan sebagai berikut : Mulai
Cek basis aturan
Output kemungkinan solusi
Ya
Cek apakah ada aturan yang sesuai Tidak Masih ada basis aturan
Ya
Tidak Output pesan bahwa solusi tidak diperoleh
Selesai
Gambar 4.2 Proses Pelacakan ke Depan
Cek basis aturan berikutnya
67
4.1.4. Basis Pengetahuan Basis pengetahuan merupakan tempat penyimpanan pengetahuan yang berupa informasi dari domain aplikasi dan menyediakan untuk sistem. Informasi dalam basis pengetahuan dimasukkan dalam sebuah program komputer dengan proses yang disebut representasi pengetahuan. Simpanan pengetahuan ini berupa fakta dan aturan. Fakta dan aturan disimpan dalam bentuk database. Database ini berisi rangkaian informasi tentang status masalah yang sudah dipecah-pecah. Fakta direpresentasikan dengan menetapkan kesesuaian antara representasi internal fakta dengan representasi bahasa alami. Aturan ini berisi tentang bagaimana menggunakan pengetahuan untuk memecahkan masalah khusus pada setiap domain. Aturan pada basis pengetahuan direpresentasikan sebagai perintah berpasangan atau sebagai IF kondisi THEN aksi. Bagian IF mendiskripsikan representasi situasi pasti berupa kumpulan dari pernyataan. Basis pengetahuan memperoleh pengetahuan dari pakar dan atau sumber penyakit lainnya. Pengetahuan yang masih menggunakan bahasa alami ini harus dibawa ke bahasa yang dimengerti komputer. Tahap pengembangan basis pengetahuan meliputi : Pertama, mendefinisikan kemungkinan penyelesaian. Dalam tahap ini yang dilakukan adalah menentukan domain pengetahuan ke dalam daftar kemungkinan penyelesaian jawaban, pilihan atau rekomendasi lain. Kedua, mendefinisikan data masukan. Dalam tahap ini yang dilakukan adalah identifikasi dan mendaftar semua data yang diperlukan sistem.
68
Ketiga, pengembangan garis besar. Dalam tahap ini yang dilakukan adalah menambah domain penyelesaian dan data masukan yang diperlukan untuk mengatasi kesulitan dalam menulis aturan. Keempat, membuat matrik akuisisi pengetahuan. Dalam hal ini yang dilakukan adalah membuat akuisisi basis pengetahuan pengetahuan berbentuk sebuah matrik. Kelima, pengembangan software, dalam hal ini yang dilakukan adalah menulis basis pengetahuan yang sudah ada dan siap digunakan kedalam bahasa yang dimengerti oleh komputer Mulai
Baca data gejala penyakit dari database
Susun data gejala penyakit menjadi pertanyaan
Tampilkan pertanyaan User memberikan jawaban
Cari kemungkinan penyakit berdasarkan jawaban user
Ya
Masih ada daftar pertanyaan Tidak Ambil kesimpulan penyakit berdasarkan jawaban user
Tampilkan penyakit yang diderita beserta solusinya
Selesai
Gambar 4.3 Bentuk Pencarian Kesimpulan tentang Leukemia
69
4.2.
Perancangan
4.2.1. Rancangan Proses Gambar 4.4 dan gambar 4.5 menunjukkan diagram konteks dan DFD level 0 dari sistem pakar. Daftar tamu Daftar pasien
Dokter
Data gejala penyakit Data penyakit Daftar tamu Data aturan penyakit Data diagnosa
Laporan hasil diagnosa
Pasien
Daftar dokter
0
Data pasien
Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Leukemia
Data diagnosa
Laporan hasil diagnosa
Data dokter
Informasi hasil diagnosa Data diagnosa
Admin
Tamu
Data tamu
Gambar 4.4 Diagram Konteks Sistem Pada sistem yang akan dirancang terdapat empat entitas eksternal yaitu dokter, admin, tamu dan pasien. Admin dalam hal ini berfungsi sebagai pengguna yang hanya melakukan proses registrasi dokter dan pasien yang berguna untuk mendapatkan id_dokter dan id_pasien beserta password-nya agar pemakai (dokter/pasien) dapat masuk ke dalam sistem. Dokter dapat memiliki akses penuh di dalam sistem tersebut untuk pengeditan dan penghapusan data jenis penyakit, gejala penyakit dan aturan penyakit serta malakukan proses konsultasi dan mencetak hasil diagnosa. Sedangkan pasien hanya dapat melakukan proses konsultasi dan mencetak hasil diagnosa. Terakhir, tamu juga dapat melakukan
70
proses konsultasi, namun tidak dapat mencetak hasil diagnosa. Tamu hanya dapat memperoleh informasi mengenai hasil diagnosa. Sistem pakar diagnosa ini berjalan dengan proses menampilkan pertanyaan gejala penyakit yang kemudian diteruskan dengan tanya jawab antara pasien dengan sistem untuk menghasilkan jenis leukemia yang berasal dari pilihan gejala yang sedang dialami pasien. Record pasien Record dokter
Pasien Dokter
Data pasien
Registrasi
Daftar pasien
Dokter
Daftar dokter
1.0
Data dokter
Data gejala penyakit
Admin
Data penyakit Record penyakit
2.0 Data aturan penyakit
Olah Penyakit
Penyakit
Record gejala penyakit Record aturan penyakit
Gejala Aturan
Record penyakit Record gejala penyakit
Daftar tamu
Record aturan penyakit Tamu
3.0
Daftar tamu Data diagnosa Laporan hasil diagnosa
Record tamu
Pemeriksaan
Record pasien
Pasien
Data diagnosa
Laporan hasil diagnosa
Informasi hasil diagnosa Data diagnosa
Tamu
Data tamu
Gambar 4.5 Data Flow Diagram (DFD) Level 0 dari Sistem Pada gambar DFD level 0 terdapat proses yang berjalan pada sistem pakar diagnosa leukemia seperti: 1. Proses registrasi, proses untuk mendaftarkan data dokter dan pasien ke dalam sistem agar dapat menggunakan sistem secara utuh. Proses registrasi ini dilakukan oleh admin. 2. Proses olah penyakit, yang dilakukan oleh dokter untuk melakukan pengeditan serta menambah gejala penyakit leukemia dan penyakit leukemia yang ada pada tabel database beserta aturan gejala dari setiap penyakit leukemia.
71
3. Proses pemeriksaan, adalah proses diagnosa penyakit leukemia. Proses ini dapat dilakukan oleh dokter, pasien dan tamu. Dokter dan pasien dapat memperoleh laporan hasil diagnosa pada akhir proses diagnosa, sedangkan tamu hanya memperoleh informasi hasil diagnosa dan tamu dapat mengisi daftar tamu ke dalam sistem.
1) DFD Level 1 Proses 1.0 Data pasien
Data dokter
1.1
1.2
Registrasi Dokter
Registrasi Pasien Record pasien
Record dokter
Record pasien
Record dokter
Dokter
Pasien
Record dokter
Record pasien
1.3
Cetak Daftar
Daftar pasien
Daftar dokter
Gambar 4.6 DFD Level 1 Proses 1.0 Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Leukemia
72
Proses registrasi dalam proses ini terbagi atas dua yaitu : 1) Proses registrasi dokter, pada proses ini akan dilakukan registrasi data dokter agar mendapat identitas yang berguna untuk melakukan login kedalam sistem. Proses registrasi dokter tersebut akan tersimpan kedalam tabel database dokter. Setelah proses login selesai maka dokter dapat melakukan proses-proses yang ada dalam sistem. 2) Proses registrasi pasien, yang akan menyimpan data pasien ke dalam tabel database pasien.
2) DFD Level 1 Proses 2.0 Data gejala penyakit
Data penyakit
2.1
2.2
Input Data Gejala Penyakit
Input Data Jenis Penyakit
Record gejala Gejala
Record penyakit Record gejala
Record penyakit
Penyakit
2.3 Data aturan penyakit
Input Data Aturan Penyakit Record aturan penyakit Aturan
Gambar 4.7 DFD Level 1 Proses 2.0 Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Leukemia
73
Pada proses ini, akan dilakukan proses pencatatan data jenis penyakit, gejala penyakit dan aturan dari setiap penyakit. Data aturan penyakit ini akan digunakan dalam proses diagnosa untuk mendeteksi jenis penyakit berdasarkan gejala penyakit yang diberikan.
3) DFD Level 1 Proses 3.0 3.1 Aturan
Record aturan penyakit
Data tamu
Diagnosa Penyakit
Tamu
3.3 Record hasil diagnosa
HDiagnosa
Isi Daftar Tamu
Record hasil diagnosa
Record tamu
3.2 Cetak Laporan Hasil Diagnosa
Laporan hasil diagnosa
3.4 Record hasil diagnosa
Tampilkan Informasi Hasil Diagnosa
Daftar tamu
Record tamu
Informasi hasil diagnosa
Gambar 4.8 DFD Level 1 Proses 3.0 Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Leukemia Pada proses ini terdapat proses tanya jawab dengan pasien yang menampilkan pertanyaan berdasarkan aturan gejala yang tersimpan di tabel aturan yang memiliki option “ya” dan “tidak” untuk dipilih. Setelah itu, maka hasil dari jawaban pertanyaan tersebut akan direkam untuk kemudian menghasilkan nama jenis leukemia serta proses hasil leukemia dihasilkan dari pencocokan data jawaban ke tabel aturan.
74
Sementara itu, apabila tamu melakukan proses diagnosa, maka pada akhir proses, tamu dapat melakukan pengisian daftar tamu dan terakhir memperoleh informasi mengenai hasil diagnosa yang dilakukan.
4.2.2. Rancangan Input Rancangan input dari sistem yang diusulkan mencakup: 1. Form Main Form ini merupakan form utama dari perangkat lunak yang menghubungkan semua form yang terdapat pada perangkat lunak. Rancangan form ini dapat dilihat pada gambar 4.9:
Gambar 4.9 Rancangan Form Main
2. Form Pilih User Form ini merupakan tempat pemilihan jenis user yang akan menggunakan sistem. Rancangan form ini dapat dilihat pada gambar 4.10:
75
Gambar 4.10 Rancangan Form Pilih User
3. Form Login Form ini merupakan tempat pengisian data user untuk login ke dalam sistem. Rancangan form ini dapat dilihat pada gambar 4.11:
Gambar 4.11 Rancangan Form Login
76
4. Form Pasien Form ini merupakan tempat pengisian data pasien yang akan melakukan diagnosa penyakit. Rancangan form ini dapat dilihat pada gambar 4.12: Data Pasien Data Pasien ID Pasien
...
Nama Pasien Tempat / Tanggal Lahir Jenis Kelamin
/ Pria
Wanita
Alamat
No. Telp
Baru
Simpan
Hapus
Keluar
Password Konfirmasi Password
Gambar 4.12 Rancangan Form Pasien
5. Form Tamu Form ini merupakan tempat pengisian data tamu yang akan melakukan diagnosa penyakit. Rancangan form ini dapat dilihat pada gambar 4.13:
77
Gambar 4.13 Rancangan Form Tamu
6. Form Dokter Form ini merupakan tempat pengisian data dokter yang akan melakukan pengisian data gejala dan penyakit. Rancangan form ini dapat dilihat pada gambar 4.14: Data Dokter Data Dokter
ID Dokter
...
Nama Dokter Tempat / Tanggal Lahir Jenis Kelamin
/ Pria
Wanita
Alamat
No. Telp Baru
Simpan
Hapus
Keluar
Password Konfirmasi Password
Gambar 4.14 Rancangan Form Dokter
78
7. Form About Form ini berfungsi untuk menampilkan data pribadi dari pembuat perangkat lunak. Rancangan form ini dapat dilihat pada gambar 4.15:
Gambar 4.15 Rancangan Form About
8. Form Input Data Penyakit Form ini merupakan tempat pengisian data jenis penyakit leukemia. Rancangan form ini dapat dilihat pada gambar 4.16: Data Penyakit ID Penyakit
...
Nama Penyakit Keterangan Baru
Simpan
Hapus
Keluar
Data Penyakit
Gambar 4.16 Rancangan Form Input Data Penyakit
79
9. Form Input Data Gejala Form ini merupakan tempat pengisian data gejala penyakit dan aturan penyakit. Rancangan form ini dapat dilihat pada gambar 4.17: Data Gejala dan Aturan Penyakit Gejala
Masukkan ke Daftar
Hapus dari Daftar
ID Penyakit
...
Nama Penyakit Daftar Gejala
Masukkan ke Daftar
CF Baru
Simpan
Hapus
Keluar
Hapus dari Daftar
Data Gejala & Aturan Penyakit
Gambar 4.17 Rancangan Form Input Data Gejala
10. Form Hasil Diagnosa Form ini merupakan tempat untuk menampilkan data hasil diagnosa penyakit. Rancangan form ini dapat dilihat pada gambar 4.18:
Gambar 4.18 Rancangan Form Hasil Diagnosa
80
4.2.3. Perancangan Basis Data Perancangan database meliputi perancangan struktur database dan relasi antar tabel yang dibangun dengan menggunakan Microsoft SQL Server 2005, adapun rancangan struktur database adalah sebagai berikut Tabel 4.1 digunakan untuk menyimpan data penyakit leukemia. Tabel 4.1. Struktur tabel Penyakit Nama Field
Tipe Data
Ukuran
IDPenyakit
varchar
10
NamaPenyakit
varchar
50
Keterangan
varchar
100
Tabel 4.2 digunakan untuk mencatat data gejala penyakit. Tabel 4.2. Struktur tabel Gejala Nama Field
Tipe Data
Ukuran
Gejala
varchar
50
Tabel 4.3 digunakan untuk aturan dari pertanyaan yang digunakan untuk mengolah data jenis leukemia berdasarkan gejala penyakit. Tabel 4.3. Struktur tabel Aturan Nama Field
Tipe Data
Ukuran
IDPenyakit
varchar
10
Gejala
varchar
100
CF
float
81
Tabel 4.4 digunakan untuk menyimpan data pasien. Tabel 4.4. Struktur tabel pasien Nama Field
Tipe Data
Ukuran
IDPasien
varchar
5
Nama
varchar
25
Tempat
varchar
50
TglLahir
smalldatetime
JenisKelamin
varchar
1
Alamat
varchar
100
Telp
varchar
15
Pwd
varchar
50
Tabel 4.5 digunakan untuk menyimpan data dokter. Tabel 4.5. Struktur tabel dokter Nama Field
Tipe Data
Ukuran
IDDokter
varchar
5
NamaDokter
varchar
25
Tempat
varchar
50
TglLahir
smalldatetime
JenisKelamin
varchar
1
Alamat
varchar
100
Telp
varchar
15
82
Pwd
varchar
50
Tabel 4.6 digunakan untuk menyimpan data tamu. Tabel 4.6. Struktur tabel Tamu Nama Field
Tipe Data
Ukuran
IDTamu
Varchar
5
Nama
varchar
25
Alamat
varchar
100
Telp
varchar
15
Tabel 4.7 digunakan untuk menyimpan data hasil diagnosa. Tabel 4.7. Struktur tabel HDiagnosa Nama Field
Tipe Data
Ukuran
IDPasien
varchar
5
Keterangan
text
-
Waktu
Datetime
-
Rancangan relasi antara tabel pada database data dilihat pada gambar 4.19:
83
Gambar 4.19 Relasi Antar Tabel 4.2.4.
Rancangan Laporan Adapun hasil keluaran sistem berupa informasi leukemia hasil diagnosa,
laporan daftar pasien, laporan daftar dokter, dan laporan hasil pemeriksaan. Keluaran sistem yang berupa laporan dapat dicetak, sedangkan keluaran berupa informasi leukemia hanya dapat dibaca. Keluaran dari sistem dapat dirincikan sebagai berikut: 1. Daftar dokter Laporan ini berfungsi untuk merincikan data dokter yang terdaftar dalam sistem. Rancangan daftar dokter dapat dilihat pada gambar 4.20:
Gambar 4.20 Rancangan Daftar Dokter 2. Daftar pasien
84
Laporan ini berfungsi untuk merincikan data pasien yang terdaftar dalam sistem. Rancangan daftar pasien dapat dilihat pada gambar 4.21:
Gambar 4.21 Rancangan Daftar Pasien
3. Daftar tamu Laporan ini berfungsi untuk merincikan data tamu yang menggunakan sistem. Rancangan daftar pasien dapat dilihat pada gambar 4.22:
Gambar 4.22 Rancangan Daftar Tamu 4. Laporan hasil diagnosa Laporan ini berfungsi untuk merincikan informasi mengenai hasil diagnosa penyakit dari setiap pasien. Rancangan laporan hasil diagnosa dapat dilihat pada gambar 4.23:
85
Gambar 4.23 Rancangan Laporan Hasil Diagnosa
BAB V HASIL DAN PEMBAHASAN
5.1.
Tampilan Hasil Pembahasan
mengenai
hasil
mencakup
spesifikasi
perangkat
keras
(hardware) dan perangkat lunak (software) serta tampilan output perangkat lunak.
5.1.1. Spesifikasi Hardware dan Software Untuk menjalankan sistem yang dirancang, diperlukan beberapa faktor pendukung sebagai berikut: 1. Kebutuhan Perangkat Keras (Hardware) Untuk bisa menjalankan sistem, maka hardware yang direkomendasikan adalah sebagai berikut: 1) Satu set lengkap perangkat komputer yang memiliki spesifikasi sebagai berikut: i. Processor Pentium IV 2.66 GHz. ii. RAM 256 Mb iii. Harddisk 40 Gb iv. Mainboard P4 v. Monitor SVGA dengan resolusi layar minimal 800 x 600 vi. Keyboard dan Mouse vii. CD ROM 2) Printer LX 1170, sebagai perangkat untuk mencetak laporan.
85
86
2. Kebutuhan Perangkat Lunak (Software) Adapun perangkat lunak untuk menjalankan program ini adalah: 1) Sistem operasi Windows 7. 2) Microsoft Visual Basic 2010. 3) Microsoft SQL Server 2005 untuk pembuatan database.
5.1.2. Tampilan Perangkat Lunak Untuk
mengakses
perangkat
lunak,
maka
dapat
mengklik
file
SistemPakar1.exe sehingga sistem akan menampilkan form ‘Login’. Ketikkan nama user dan password pada form ini. Apabila data user yang dimasukkan adalah bertipe dokter dan pasien, maka sistem akan menampilkan form ‘Main’. Sedangkan, apabila data user bertipe tamu, maka sistem akan menampilkan form ‘Diagnosa’. Tampilan form ‘Pilih Jenis User’ dapat dilihat pada gambar 5.1:
Gambar 5.1 Tampilan Form Pilih Jenis User
87
User dapat memilih jenis user yang diinginkan. Setelah itu, klik tombol ‘OK’. Apabila user mengklik radiobutton Admin, Dokter atau Pasien maka sistem akan menampilkan form Login. Sedangkan, apabila user mengklik radiobutton Tamu maka sistem akan menampilkan form Diagnosa Penyakit. Tampilan form Login dapat dilihat pada gambar 5.2 :
Gambar 5.2 Tampilan Login Isikan nama user dan password yang diinginkan. Setelah itu klik tombol ‘Login’. Tampilan form Main untuk tipe user Admin dapat dilihat pada gambar 5.3 :
88
Gambar 5.3 Tampilan Main untuk Tipe User Admin Tampilan form Main untuk tipe user Dokter dapat dilihat pada gambar 5.4 :
Gambar 5.4 Tampilan Main untuk Tipe User Dokter
89
Tampilan form Main untuk tipe user Pasien dapat dilihat pada gambar 5.5 :
Gambar 5.5 Tampilan Main untuk Tipe User Pasien Untuk mengisi data pasien baru, maka dapat mengklik link ‘Pendaftaran Pasien’ sehingga sistem akan menampilkan form ‘Pendaftaran Pasien’. Tampilan form ‘Pendaftaran Pasien’ dapat dilihat pada gambar 5.6 :
90
Gambar 5.6 Tampilan Form Pendaftaran Pasien Untuk mengisi data dokter baru, maka dapat mengklik link ‘Pendaftaran Dokter’ sehingga sistem akan menampilkan form ‘Pendaftaran Dokter’. Tampilan form ‘Pendaftaran Dokter’ dapat dilihat pada gambar 5.7 :
91
Gambar 5.7 Tampilan Form Pendaftaran Dokter Sementara itu, untuk menampilkan informasi penyakit, maka dapat mengklik link ‘Informasi Penyakit’ sehingga sistem akan menampilkan form Informasi Penyakit pada gambar 5.8 :
92
Gambar 5.8 Tampilan Form Informasi Penyakit
Untuk user bertipe dokter, user dapat mengakses data penyakit, gejala dan aturan penyakit. Setiap form tersebut dapat dilihat pada perincian berikut: 1. Form ‘Penyakit’ digunakan untuk mengisi jenis penyakit leukemia, untuk disimpan ke dalam database. Penyakit leukemia yang dimasukkan terdiri dari 4 jenis saja, yaitu Leukemia Limfositik Akut, Leukemia Mielositik Akut, Leukemia Mielositik Kronik dan Leukemia Limfositik Kronik. Tampilan dari form Penyakit dapat dilihat pada gambar 5.9 :
93
Gambar 5.9 Tampilan Form Input Data Penyakit 2. Form ‘Gejala’ digunakan untuk mengisi gejala penyakit leukemia untuk disimpan ke dalam database. Tampilan form ‘Gejala’ dapat dilihat pada gambar 5.10 :
Gambar 5.10 Tampilan Form Input Data Gejala dan Aturan Penyakit
94
Sementara itu, untuk melakukan diagnosa penyakit maka user dapat mengklik link Diagnosa Penyakit. Tampilan form ‘Diagnosa Penyakit’ dapat dilihat pada gambar 5.11 :
Gambar 5.11 Tampilan Form Diagnosa Penyakit Setelah menjawab beberapa pertanyaan yang diberikan oleh sistem, maka sistem akan menampilkan hasil diagosa penyakit. Tampilan form ‘Hasil Diagnosa’ dapat dilihat pada gambar 5.12 :
95
Gambar 5.12 Tampilan Form Hasil Diagnosa Untuk menampilkan kesimpulan dari hasil diagnosa, maka klik tombol ‘Kesimpulan’, sehingga sistem akan menampilkan tampilan pada gambar 5.13.
Gambar 5.13 Tampilan Form Kesimpulan
96
Terakhir, bagi tamu yang pertama kali menggunakan sistem, maka harus melakukan pengisian data tamu terlebih dahulu. Tampilan form ‘Data Tamu’ dapat dilihat pada gambar 5.14 :
Gambar 5.14 Tampilan Form Input Data Tamu Baru Hasil diagnosa dari setiap pasien dapat diketahui oleh staf dokter dengan melihat laporan hasil pemeriksaan seperti terlihat pada gambar 5.15 :
Gambar 5.15 Tampilan Laporan Hasil Pemeriksaan
97
Sementara itu, tampilan dari daftar dokter, daftar pasien dan daftar tamu dapat dilihat pada gambar 5.16, gambar 5.17, dan gambar 5.18 : 1. Daftar Dokter
Gambar 5.16 Tampilan Laporan Daftar Dokter
2. Daftar Pasien
Gambar 5.17 Tampilan Laporan Daftar Pasien
98
3. Daftar Tamu
Gambar 5.18 Tampilan Laporan Daftar Tamu
5.1.3. Analisa Sistem Pakar Berikut diberikan sebuah contoh sederhana untuk melakukan proses analisis terhadap sistem pakar yang dibuat. Misalkan seorang pasien menjawab gejala anemia, sesak nafas dan nyeri dada, maka hasil diagnosa penyakit dari pasien tersebut adalah: Jenis penyakit Leukemia yang didukung oleh sistem pakar adalah Leukemia Limfositik Akut, Leukemia Mielositik Kronik, Leukemia Mielositik Akut dan Leukemia Limfositik Kronik. 1. Gejala pertama yaitu anemia, dimiliki oleh keempat penyakit tersebut. 2. Berarti setelah analisa gejala pertama, maka pasien kemungkinan menderita keempat jenis penyakit tersebut. 3. Gejala kedua adalah sesak nafas, dimiliki oleh penyakit LLA dan LMA.
99
4. Berarti setelah analisa gejala kedua, maka pasien kemungkinan menderita penyakit LLA dan LMA. 5. Gejala ketiga yaitu nyeri dada, hanya dimiliki oleh penyakit LMA. 6. Berarti setelah melakukan proses diagnosa dengan menggunakan ketiga gejala tersebut, maka kemungkinan besar pasien menderita penyakit Leukemia Mielositik Akut (LMA), karena ketiga gejala dimiliki oleh penyakit LMA. Analisa berdasarkan metode Bayes dapat dirincikan sebagai berikut: Keterangan: H1
= anemia
H2
= sesak nafas
H3
= nyeri dada
Penyakit : Leukemia Limfositik Akut (L-001) G1 = 0.46 = P(E|H1) G2 = 0.65 = P(E|H3) Semesta = 0.46 + 0.65 Semesta = 1.11 P(H1) = 0.46 / 1.11 = 0.41441441441441 P(H2) = 0.65 / 1.11 = 0.58558558558559 Probabilitas = (0.41441441441441 * 0.46) + (0.58558558558559 * 0.65) Probabilitas = 0.57126126126126 P(H1|E) = (0.46 * 0.41441441441441) / 0.57126126126126 =0.33370130894181 P(H2|E) = (0.65 * 0.58558558558559) / 0.57126126126126 = 0.66629869105819 Bayes = (0.46 * 0.33370130894181) + (0.65 * 0.66629869105819) Bayes = 0.58659675130106 Penyakit : Leukemia Mielositik Akut (L-002) G1 = 0.36 = P(E|H1) G2 = 0.64 = P(E|H2) G3 = 0.81 = P(E|H3) Semesta = 0.36 + 0.64 + 0.81 Semesta = 1.81
100
P(H1) = 0.36 / 1.81 = 0.198895027624309 P(H2) = 0.64 / 1.81 = 0.353591160220994 P(H3) = 0.81 / 1.81 = 0.447513812154696 Probabilitas = (0.198895027624309 * 0.36) + (0.353591160220994 * 0.64) + (0.447513812154696 * 0.81) Probabilitas = 0.66038674033149 P(H1|E) = (0.36 * 0.198895027624309) / 0.66038674033149 = 0.10842466326445 P(H2|E) = (0.64 * 0.353591160220994) / 0.66038674033149 = 0.34267547895926 P(H3|E) = (0.81 * 0.447513812154696) / 0.66038674033149 = 0.54889985777629 Bayes = (0.36 * 0.10842466326445) + (0.64 * 0.34267547895926) + (0.81 * 54889985777629) Bayes = 0.702954070107923 Penyakit : Leukemia Mielositik Kronik (L-003) G1 = 0.32 = P(E|H1) Semesta = 0.32 P(H1) = 0.32 / 0.32 = 1 Probabilitas = (1 * 0.32) Probabilitas = 0.32 P(H1|E) = (0.32 * 1) / 0.32 = 1 Bayes = (0.32 * 1) Bayes = 0.32 Penyakit : Leukemia Limfositik Kronik (L-004) G1 = 0.59 = P(E|H1) Semesta = 0.59 P(H1) = 0.59 / 0.59 = 1 Probabilitas = (1 * 0.59) Probabilitas = 0.59 P(H1|E) = (0.59 * 1) / 1.18 = 0.5 Bayes = (0.59 * 0.5) Bayes = 0.295
101
Berdasarkan nilai Bayes yang diperoleh keempat penyakit tersebut, maka nilai Bayes tertinggi adalah Bayes = 0.702954070107923, yang dimiliki oleh penyakit Leukemia Mielositik Akut (L-002), sehingga dengan demikian pasien terdiagnosa menderita penyakit Leukemia Mielositik Akut.
5.2.
Pembahasan Perangkat lunak ini dirancang dengan menggunakan bahasa pemrograman
Microsoft Visual Basic 2010 dengan didukung oleh beberapa komponen dasar berikut: 1. Button, yang digunakan sebagai tombol eksekusi. 2. Label, yang digunakan untuk menampilkan keterangan. 3. Textbox, yang digunakan sebagai tempat pengisian data. 4. Picture box, yang digunakan untuk menampilkan gambar. 5. Combo box, yang digunakan untuk memberikan pilihan. 6. DTPicker (Date Time Picker), yang digunakan untuk memilih tanggal dan jam. Proses perancangan perangkat lunak dimulai dari merancang form dan objekobjek yang terdapat di dalamnya. Form-form tersebut digunakan untuk mengisi datadata awal yang diperlukan pada proses transaksi. Setelah selesai merancang interface dari form-form tersebut, proses dilanjutkan dengan merancang interface dari form-form proses. Setelah selesai merancang semua interface form, proses dilanjutkan dengan merancang database yang digunakan, yaitu nama tabel dan field-field yang terdapat di dalamnya. Database yang digunakan adalah database Microsoft SQL Server 2005. Kemudian, juga ditentukan hubungan antar tabel yang terdapat pada database tersebut.
102
Proses dilanjutkan dengan melakukan coding terhadap perangkat lunak untuk melakukan koneksi ke database dan melakukan proses testing and debugging terhadap coding yang dirancang tersebut. Dalam proses perancangan perangkat lunak juga diperlukan beberapa buah gambar yang digunakan sebagai dekorasi pada tombol dan icon dari perangkat lunak. Gambar-gambar tersebut dicari dari berbagai sumber seperti internet, buku teks, majalah dan sebagainya.
BAB VI KESIMPULAN DAN SARAN
6.1.
Kesimpulan Setelah menyelesaikan perancangan sistem ini, penulis menarik beberapa
kesimpulan sebagai berikut: 1. Pembuatan aplikasi sistem ini ditujukan untuk mensubstitusikan pengetahuan manusia ke dalam bentuk sistem, sehingga dapat digunakan oleh orang banyak. 2. Perangkat lunak dapat digunakan untuk melakukan diagnosa penyakit leukimia. 3. Perangkat lunak mendukung proses penambahan dan penyimpanan jenis penyakit leukimia baru beserta dengan gejala-gejalanya sehingga dapat membantu proses diagnosa. 4. Dengan adanya sistem pakar ini, maka pasien dapat melakukan diagnosa tahapan awal terlebih dahulu, sehingga dokter hanya melakukan pemeriksaan terhadap pasien yang memiliki kemungkinan menderita penyakit leukimia saja sesuai dengan hasil diagnosa dari sistem pakar. Hal ini dapat meningkatkan efisiensi waktu dokter. 5. Akurasi dari sistem pakar ini tergantung sepenuhnya pada pengetahuan yang diberikan kepada sistem, sehingga dokter harus selalu melakukan peng-update-an data gejala dan penyakit terbaru.
6.2.
Saran Adapun berbagai saran untuk melengkapi kesimpulan yang diambil adalah
sebagai berikut :
103
104
1. Perawatan juga perlu dilakukan agar program ini dapat digunakan semaksimal mungkin serta perlu dilakukan evaluasi terhadap sistem sehingga dapat dilakukan penyesuaian terhadap sistem. 2. Perangkat lunak dapat dikembangkan lebih lanjut dengan menambahkan fitur lainnya seperti pemberian solusi diagnosa yang harus dilakukan, rekomendasi dokter yang berkualitas dan sebagainya.
DAFTAR PUSTAKA
Arhami, M., 2010, Konsep Dasar Sistem Pakar, Penerbit Andi, Yogyakarta. Bin Ladjamudin, Al Bahra, 2009, Analisis dan Desain Sistem Informasi, Penerbit Graha Ilmu, Tangerang. Gulo, W., 2010, Metodologi Penelitian, Penerbit Grasindo, Yogyakarta. Jogiyanto, 2009, Sistem Teknologi Informasi, Edisi II, Penerbit Andi, Yogyakarta. Junindar, 2008, Panduan Lengkap Menjadi Programmer Membuat Aplikasi Penjualan Menggunakan VB.Net. Cetakan ke-3. Media Kita, Jakarta. Kendall, K.E., dan J.E. Kendall., 2010, Analisis dan Perancangan Sistem, Alih Bahasa oleh Thamir Abdul Hafedh AI – Hamdany, Jilid Ke-1, Edisi Ke-5, PT. Prenhallindo, Jakarta. Kurniawan, E. dan R. Yulian, 2009, Migrasi Visual Basic 6 ke Visual Basic .NET, Penerbit Andi, Yogyakarta. Kusrini, 2008, Aplikasi Sistem Pakar, Penerbit Andi, Yogyakarta. Kusumadewi, S., 2009, Artificial Intelligence (Teknik dan Aplikasinya), Penerbit Graha Ilmu, Yogyakarta. Mulyadi, 2009, Auditing, Buku Dua, Edisi Ke Enam, Salemba Empat, Jakarta. Rahayu, S, 2013, Sistem Pakar untuk Mendiagnosa Penyakit Gagal Ginjal Dengan Menggunakan Metode Bayes, STMIK Budidarma, Medan. Satzinger, 2008, System Analysis and Design, 4th Ed , Thomson Course, Canada Sutabri, T., 2008, Analisa Sistem Informasi, Edisi 1, Penerbit Andi, Yogyakarta http: // robby.c.staff.gunadarma.ac.id /Downloads/files/15425/Sistem -pakar.pdf http://www.medicastore.com/med/detail_pyk.php?idktg=12&judul=Leukemia&id dtl=45&UID=2007123019215061.5.16.31
xiv
