RANCANG BANGUN SISTEM PAKAR UNTUK MENDETEKSI GIZI BURUK PADA BALITA

RANCANG BANGUN SISTEM PAKAR UNTUK MENDETEKSI GIZI BURUK PADA BALITA

Disusun Oleh : Azis Sukma Dhiana 105093003049

PROGRAM STUDI SISTEM INFORMASI FAKULTAS SAINS DAN TEKNOLOGI UNIVERSITAS ISLAM NEGERI SYARIF HIDAYATULLAH JAKARTA 2010 M / 1431 H

ABSTRAK

AZIS SUKMA DHIANA, Rancang Bangun Sistem Pakar Untuk Mendeteksi Gizi Buruk Pada Balita, di bawah bimbingan DITDIT NUGRAHA UTAMA dan NIA KUMALADEWI. Keadaan gizi buruk sudah seharusnya dapat dipantau sedini mungkin, salah satu caranya dengan pemantauan rutin melalui Posyandu (Pos Pelayanan Terpadu) dan Puskesmas menggunakan Kartu Menuju Sehat (KMS). Karena tidak adanya indikator pasti yang menentukan bahwa balita tersebut dinyatakan kurang gizi atau gizi buruk, maka sering terjadi human error atau kesalahan manusia dalam menganalisa terjadinya gejala awal gizi buruk pada balita dikarenakan berbagai faktor, diantaranya kurangnya SDM yang terlatih dan jumlahnya terbatas. Seiring dengan perkembangan komputer dewasa ini yang mengalami banyak perubahan maka perlu dikembangkannya sistem pakar untuk mendeteksi gizi buruk pada balita agar dapat membantu hal tersebut. Penelitian difokuskan pada bagaimana cara kerja sistem pakar memproses sebuah domain permasalahan sehingga tercapai sebuah simpulan atau jawaban atas gizi buruk pada balita. Dengan menggunakan inference engine yang merupakan modul yang berisi model penalaran forward chaining dan teknik penelusuran depth first search, konsistensi pada rule atau aturan – aturan akan terjaga dengan baik sesuai dengan keahlian pakarnya karena tersimpan di dalam blakcboard atau area kerja memori yang disimpan sebagai database untuk deskripsi persoalan terbaru yang ditetapkan oleh fakta yang terjadi. Pemodelan yang digunakan adalah metodologi pengembangan sistem melalui pendekatan metodologi berorientasi objek (Object Oriented Modelling) serta menggunakan tools pengembangan sistem Unified Modelling Language (UML) yang dikembangkan menggunakan model Expert System Development Life Cycle dengan menggunakan bahasa pemrograman Java dan database MySQL. Dengan adanya sistem pakar ini diharapkan dapat membantu para petugas KB, petugas Posyandu, serta para ibu yang mempunyai anak balita untuk mendeteksi terjadinya gejala gizi buruk pada balita sejak dini dengan mengacu kepada Kartu Menuju Sehat (KMS) sehingga langkah pencegahan segera dilakukan. Kata Kunci: Sistem Pakar, Gizi Buruk, Kartu Menuju Sehat (KMS), Mesin Inferensi, Expert System Development Life Cycle, Unified Modelling Language (UML), Forward Chaining, Depth First Search. V Bab + xxiii Halaman + 225 Halaman + 46 Gambar + 26 Tabel + Daftar Pustaka + 4 Lampiran. Daftar Pustaka: 32 (1996 – 2009)

i


Skripsi Sebagai Salah Satu Syarat Untuk Memperoleh Gelar Sarjana Komputer Pada Fakultas Sains dan Teknologi Universitas Islam Negeri Syarif Hidayatullah Jakarta

Disusun Oleh : Azis Sukma Dhiana 105093003049

PROGRAM STUDI SISTEM INFORMASI FAKULTAS SAINS DAN TEKNOLOGI UNIVERSITAS ISLAM NEGERI SYARIF HIDAYATULLAH JAKARTA 2010 M / 1431 H

i

Even numbered pages not converted in the evaluation version

To purchase AllPDF go to our website at http://www.bcltechnologies.com/

BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Definisi Rancang Bangun ................................................................................. 7 2.2 Definisi Deteksi ................................................................................................ 7 2.3 Konsep Sistem Informasi .................................................................................. 7 2.3.1 Konsep Dasar Sistem .................................................................................. 7 2.3.1.1 Definisi Sistem ...................................................................................... 7 2.3.1.2 Karakteristik Sistem .............................................................................. 8 2.3.1.3 Klasifikasi Sistem ................................................................................. 9 2.3.2 Konsep Dasar Informasi ............................................................................. 9 2.3.2.1 Definisi Informasi ................................................................................. 9 2.3.2.2 Kualitas Informasi ................................................................................ 10 2.3.2.3 Nilai Informasi ..................................................................................... 10 2.3.3 Konsep Dasar Sistem Informasi ................................................................. 11 2.3.3.1 Pengertian Sistem Informasi ................................................................. 11 2.3.3.2 Komponen Sistem Informasi ................................................................ 11 2.4 Kecerdasan Buatan ............................................................................................. 13 2.4.1 Definisi Kecerdasan Buatan ........................................................................ 13 2.4.2 Karakteristik Kecerdasan Buatan ............................................................... 13 2.4.3 Bidang – Bidang Kecerdasan Buatan ......................................................... 14 2.5 Sistem Pakar ...................................................................................................... 15 2.5.1 Definisi Sistem pakar ................................................................................. 15 2.5.2 Konsep Dasar Sistem Pakar ....................................................................... 17 2.5.3 Fitur-Fitur Sistem Pakar ............................................................................ 20

iii



2.10.1.1 Definisi Gizi ....................................................................................... 39 2.10.1.2 Dalil Tentang Gizi / Kesehatan Anak ............................................... 39 2.10.2 Gizi Buruk ............................................................................................... 42 2.10.2.1 Definisi Gizi Buruk ........................................................................... 42 2.10.2.2 Faktor Penyebab Gizi Buruk .............................................................. 43 2.10.2.3 Ciri – Ciri Gizi Buruk ........................................................................ 44 2.10.2.4 Akibat Gizi Kurang Pada Proses Tubuh ............................................ 45 2.10.3 Kartu Menuju Sehat (KMS) .................................................................... 46 2.10.3.1 Definisi KMS .................................................................................... 46 2.10.3.2 Cara Penggunaan KMS ...................................................................... 48 2.10.3.3 Pola Pertumbuhan Anak Pada KMS .................................................. 49 2.10.3.4 Tindakan Hasil Penimbangan ............................................................ 51

BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1 Pengumpulan Data ............................................................................................ 52 3.2 Metodologi Pengembangan Sistem ................................................................... 53 3.2.1 Inisialisasi Kasus ........................................................................................ 54 3.2.2 Analisa dan Desain Sistem / Konseptualisasi ............................................ 55 3.2.3 Prototipe Dasar Kasus / Formalisasi .......................................................... 55 3.2.4 Pengembangan Sistem ............................................................................... 59 3.2.5 Implementasi Sistem .................................................................................. 59

v



4.5.1 Konstruksi Sistem Pakar ............................................................................ 135 4.5.2 Pengujian Sistem Pakar .............................................................................. 135

BAB V PENUTUP 5.1 Simpulan ........................................................................................................... 137 5.2 Saran .................................................................................................................. 138

DAFTAR PUSTAKA .............................................................................................. 140 LAMPIRAN ............................................................................................................. 144

vii



4.7

Activity Diagram Untuk Use Case Login ............................................ 91

4.8

Activity Diagram Untuk Use Case Mengisi Basis Pengetahuan ......... 92

4.9

Activity Diagram Untuk Use Case Mengisi Basis Aturan ................... 93

4.10

Activity Diagram Untuk Use Case Rekomendasi ................................ 94

4.11

Activity Diagram Untuk Use Case Menelusuri Kasus ......................... 95

4.12

Statechart Diagram Untuk Use Case Login ........................................ 96

4.13

Statechart Diagram Untuk Use Case Mengisi Basis Pengetahuan….. 97

4.14

Statechart Diagram Untuk Use Case Mengisi Basis Aturan ............... 98

4.15

Statechart Diagram Untuk Use Case Mengisi Rekomendasi .............. 99

4.17

Statechart Diagram Untuk Use Case Menelusuri Kasus .................... 100

4.16

Daftar Obyek Potensial Sistem Pakar Untuk Mendeteksi Gizi Buruk Balita .................................................................................................... 102

4.18

Class Diagram Sistem Pakar Untuk Mendeteksi Gizi Buruk Balita.... 106

4.19

Sequence Diagram Untuk Use Case Login ......................................... 108

4.20

Sequence Diagram Untuk Use Case Mengisi Basis Pengetahuan …... 109

4.21

Sequence Diagram Untuk Use Case Mengisi Basis Aturan ................ 112

4.22

Sequence Diagram Untuk Use Case Mengisi Rekomendasi ............... 113

4.23

Sequence Diagram Untuk Use Case Menelusuri Kasus ...................... 114

4.24

Physical Database Schema Sistem Pakar Untuk Mendeteksi Gizi Buruk Balita ......................................................................................... 124

4.25

Rancangan User Interface Masuk ........................................................ 127

4.26

Rancangan User Interface Form Login................................................ 127

4.27

Rancangan User Interface Form Menu Utama Knowledge Engineer.. 128

ix



DAFTAR TABEL

TABEL

ISI

HALAMAN

2.1

Perbandingan Sistem Konvensional Dan Sistem Pakar ....................... 18

2.2

Perbedaan Pakar Manusia dan Sistem Pakar ....................................... 19

4.1

Tabel Identifikasi Actor ....................................................................... 84

4.2

Tabel Identifikasi Use Case ................................................................. 83

4.3

Narasi Use Case Login ......................................................................... 86

4.4

Narasi Use Case Mengisi Basis Pengetahuan ...................................... 87

4.5

Narasi Use Case Mengisi Basis Aturan ............................................... 88

4.6

Narasi Use Case Mengisi Rekomendasi .............................................. 89

4.7

Narasi Use Case Menelusuri Kasus ..................................................... 90

4.8

Analisis Daftar Obyek Potensial .......................................................... 103

4.9

Daftar Class yang Diusulkan ............................................................... 105

4.10

Tabel Identifikasi Database ................................................................. 116

4.11

Tabel Aturan ........................................................................................ 117

4.12

Tabel Umur .......................................................................................... 118

4.13

Tabel Warna ......................................................................................... 118

4.14

Tabel Posisi .......................................................................................... 119

4.15

Tabel Tingkat ...................................................................................... 119

4.16

Tabel Kondisi ....................................................................................... 120

4.17

Tabel Cek gejala .................................................................................. 120

4.18

Tabel Gejala ......................................................................................... 121

xi



DAFTAR SIMBOL UML

Simbol

Keterangan

Actor

Use Case

Association

Inheritance

Class, Attributes, dan Behaviour

State

Tranasition Path

Initial State

Final State

Activity

xiii



DAFTAR ISTILAH

Istilah

Keterangan

AI

Artificial Intelligent

ES

Expert System

KE

Knowledge Engineer

UML

Unified Modelling Language

ASI

Air Susu Ibu

BGM

Bawah Garis Merah

MEP

Malnutrisi Energi Protein

KEP

Kurang Energi Protein

KMS

Kartu Menuju Sehat

Marasmikmik

Penyakit Kekurangan Energi

Kwashiorkor

Penyakit Kekurangan Protein

Marasmikmik-Kwashiorkor

Penyakit Kekurangan Energi - Protein

xv



BAB I PENDAHULUAN

1.1 Latar Belakang Perkembangan teknologi informasi berkembang dengan sangat pesat seiring dengan perkembangan teknologi komputer yang terus meningkat dalam hitungan perhari. Perkembangan komputer dewasa ini telah mengalami banyak perubahan yang sangat pesat, seiring dengan kebutuhan manusia yang semakin banyak dan kompleks. Komputer yang pada awalnya hanya digunakan oleh para akademisi dan militer, kini telah digunakan secara luas di berbagai bidang, misalnya bisnis, kesehatan, pendidikan, permainan dan sebagainya. Hal ini mendorong para ahli untuk semakin mengembangkan komputer agar dapat membantu kerja manusia atau bahkan melebihi kemampuan kerja manusia (Wardiana, 2007). Sistem Pakar (Expert System) adalah program berbasis pengetahuan yang menyediakan solusi-solusi dengan kualitas pakar untuk problema - problema dalam suatu domain yang spesifik. Sistem pakar merupakan program komputer yang meniru proses pemikiran dan pengetahuan pakar dalam menyelesaikan suatu masalah tertentu. Implementasi sistem pakar banyak digunakan dalam bidang kesehatan karena sistem pakar dipandang sebagai cara penyimpanan pengetahuan pakar pada bidang tertentu dalam program komputer sehingga keputusan dapat diberikan dalam melakukan penalaran secara cerdas. Umumnya pengetahuannya diambil dari seorang manusia yang pakar dalam domain tersebut dan sistem pakar

1



menyebabkan status ekonomi masyarakat ikut terpuruk sehingga daya beli masyarakat untuk memenuhi kebutuhan zat gizi juga ikut kurang. Keadaan gizi buruk sudah seharusnya dapat dipantau sedini mungkin, salah satu caranya dengan pemantauan rutin melalui Posyandu (Pos Pelayanan Terpadu) dan Puskesmas menggunakan Kartu Menuju Sehat (KMS) (Syafiq, 2006). Posyandu yang sering dilakukan di Indonesia adalah sebagai sarana pemantauan gizi balita. Karena tidak adanya indikator pasti yang menentukan bahwa balita tersebut dinyatakan kurang gizi atau gizi buruk, maka sering terjadi human error atau kesalahan manusia dalam menganalisis terjadinya gejala awal gizi buruk pada balita dikarenakan berbagai faktor diantaranya kurangnya SDM yang terlatih, faktor sikologis petugas akibat banyaknya kasus yang ditangani, jumlah SDM terbatas dan aspek – aspek lain yang mempengaruhi tingkat konsistensi berfikir dalam keadaan normal, sehingga hal ini akan sangat berpengaruh terhadap hasil analisis kasus yang sedang ditangani (Syafiq, 2006). Beranjak dari hal di atas, penelitian ini dimaksudkan untuk membuat suatu pembahasan penelitian berupa analisis dan pengembangan aplikasi sistem komputer yaitu sistem pakar untuk mendeteksi gejala gizi buruk pada balita, untuk membantu para petugas KB, petugas posyandu di lapangan, serta para ibu yang mempunyai anak balita sebagai langkah awal pencegahan gizi buruk pada balita.

3



3. Membuat Inference Engine yang merupakan modul yang berisi program tentang bagaimana mengendalikan proses mendapatkan simpulan dengan menggunakan model penalaran forward chaining dan teknik penelusuran depth first search. 4. Merumuskan basis

pengetahuan

berisi

pengetahuan

relevan

yang

diperlukan untuk memahami, merumuskan, dan memecahkan persoalan.

1.5 Manfaat Penelitian Adapun manfaat yang dapat menjadi inti dari penelitian ini antara lain: 1. Menjadi referensi bagi penelitian berikutnya di bidang sistem pakar. 2. Memberikan pemahaman yang menyeluruh mengenai rancang bangun suatu sistem pakar. 3. Memberikan pemahaman lebih dalam tentang konsep sistem pakar pada domain masalah tertentu.

1.6 Metodologi Penelitian Metodologi yang digunakan untuk penelitian ini terdiri dari metodologi pengumpulan data dan metodologi pengembangan sistem. Metodologi yang digunakan dalam mengumpulkan data dalam penelitian ini terdiri dari observasi, wawancara, dan studi literatur. Sedangkan untuk metodologi

pengembangan

sistem

berorientasi objek (Object Oriented

pakar

ini

menggunakan

metodologi

Modelling) dengan menggunakan tools

pengembangan sistem Unified Modelling Language (UML) yang dikembangkan

5



BAB II LANDASAN TEORI

2.1 Definisi Rancang Bangun Kata “rancang” merupakan kata kerja dari “merancang”, yakni mengatur segala sesuatu (sebelum bertindak, mengerjakan, atau melakukan sesuatu) atau merencanakan. Sedangkan perancangan merupakan kata benda yang memiliki arti proses, perbuatan merancang. Sedangkan “rancang bangun” dapat bermakna sebagai merancang atau mendesain suatu bangunan (Pusat Bahasa Depdiknas, 2008).

2.2 Definisi Deteksi Kata deteksi yaitu usaha menentukan keberadaan, anggapan, atau kenyataan. Adapun mendeteksi adalah menemukan atau menentukan keberadaaan atau kenyataan sesuatu (Pusat Bahasa Depdiknas, 2008).

2.3 Konsep Sistem Informasi 2.3.1 Konsep Dasar Sistem 2.3.1.1 Definisi Sistem Sistem adalah kumpulan dari komponen atau elemen yang saling berhubungan satu dengan yang lainnya membentuk satu kesatuan untuk mencapai tujuan tertentu (Jogiyanto, 2005).

7



2.3.1.3 Klasifikasi Sistem Sistem dapat diklasifikasikan dari berbagai sudut pandang, diantaranya sebagai berikut (Jogiyanto, 2005): a. Sistem abstrak (abstract system) dan sistem fisik (physical system) b. Sistem alamiah (natural system) dan sistem buatan (human made system) c. Sistem tertentu (deterministic system) dan sistem tak tentu (probabilistic system) d. Sistem tertutup (clossed system) dan sistem terbuka (open system)

2.3.2 Konsep Dasar Informasi 2.3.2.1 Definisi Informasi Informasi dapat didefinisikan sebagai hasil dari pengelolaan data dalam bentuk lebih berguna dan lebih berarti bagi penerimanya yang menggambarkan suatu kejadian nyata yang digunakan untuk pengambilan keputusan (Jogiyanto, 2005). Informasi merupakan hasil dari pengolahan data menjadi bentuk yang lebih berguna bagi yang menerimanya yang menggambarkan suatu kejadian – kejadian nyata dan dapat digunakan sebagai alat bantu untuk pengambilan keputusan (Wahyono, 2003).

9



untuk memperolehnya, karena sebagian besar informasi dinikmati tidak hanya oleh satu pihak di dalam perusahaan (Jogiyanto, 2005).

2.3.3 Konsep Dasar Sistem Informasi 2.3.3.1 Pengertian Sistem Informasi Sistem informasi adalah suatu cara tertentu untuk menyediakan informasi yang dibutuhkan oleh organisasi untuk beroperasi dengan cara yang sukses dan untuk organisasi bisnis dengan cara yang menguntungkan (Wahyono, 2003). Sistem informasi adalah suatu sistem di dalam suatu organisasi yang mempertemukan kebutuhan pengolahan transaksi harian, mendukung operasi, bersifat manajerial dan kegiatan strategi dari suatu organisasi dan menyediakan pihak luar tertentu dengan laporan - laporan yang diperlukan (Jogiyanto, 2005).

2.3.3.2 Komponen Sistem Informasi Sistem informasi terdiri dari komponen - komponen yang disebut dengan istilah blok bangunan (building block) yaitu blok masukan, blok model, blok keluaran, blok teknologi, blok basis data, dan blok kendali. Sebagai sebuah sistem, keenam blok tersebut masing - masing saling berinteraksi satu dengan yang lainnya membentuk satu kesatuan untuk mencapai sasarannya (Jogiyanto, 2005).

11



6. Blok Kendali Untuk upaya sistem informasi dapat berjalan sesuai dengan yang diinginkan, maka perlu diterapkan pengendalian - pengendalian di dalamnya.

2.4

Kecerdasan Buatan

2.4.1 Definsi Kecerdasan Buatan Definsi Kecerdasan Buatan AI (Artificial Intelligent) adalah suatu area dalam ilmu komputer. Istilah tersebut mencakup banyak definisi (Raynor dalam Turban, 2005). Sebagian besar pakar setuju bahwa AI (Artificial Intelligent) berkaitan dengan dua ide dasar. Pertama ide yang melibatkan pembelajaran proses pemikiran manuasia (untuk memahami apa yang dimaksud dengan kecerdasan buatan), kedua berkaitan dengan representasi dan duplikasi proses tersebut melalui mesin (misalnya komputer dan robot). Satu definisi AI (Artificial Intelligent) yang telah dikenal dengan baik adalah “Kecerdasan Buatan adalah studi tentang bagaimana membuat komputer melakukan hal yang pada saat itu lebih baik dilakukan oleh manusia.” dinyatakan oleh (Rich dalam Turban, 2005).

2.4.2 Karakteristik Kecerdasan Buatan Berikut ini adalah beberapa karakteristik kecerdasan buatan yang biasa terkandung dalam sistem tersebut (Turban, 2005), yaitu: 1. Pemrosesan Simbolik Pemrosesan simbolik adalah karakteristik esensial pada kecerdasan buatan, sebagaimana direfleksikan dalam definisi berikut: kecerdasan tiruan adalah

13



2.4.3 Bidang – Bidang Kecerdasan Buatan Kecerdasan buatan adalah kumpulan konsep dan ide yang berkaitan dengan perkembangan sistem cerdas. Konsep dan ide tersebut dapat dikembangkan dalam area yang berbeda dan diterapkan untuk domain yang berbeda (Turban, 2005), yaitu: a. Sistem Pakar (Expert System) b. Pemrosesan Bahasa Alami / NLP (Natural Language Procces) c. Speech (voice) Understanding d. Sistem Robotik dan Sistem Sensor e. Computer Vision dan Scene Recognition f. Intelligent Computer - Aided Instruction g. Komputasi Saraf h. Game Playing i. Penerjemahan Bahasa j. Fuzzy Logic k. Algoritma Genetika l. Agen Cerdas

2.5 Sistem Pakar 2.5.1 Definisi Sistem pakar Sistem

pakar

adalah

sistem

informasi berbasis

komputer

yang

menggunakan pengetahuan pakar untuk mencapai performa keputusan tingkat tinggi dalam domain persoalan yang sempit (Nedovic dalam Turban, 2005).

15



pengetahuan yang sensitif yang menjadi hak milik organisasi, maka sangat penting untuk memiliki mekanisme keamanan yang baik.”

2.5.2 Konsep Dasar Sistem Pakar Konsep dasar sistem pakar mencakup beberapa persoalan antara lain apa yang dimaksud keahlian, siapa yang disebut pakar, bagaimana keahlian dapat ditransfer dan bagaimana sistem bekerja. Pakar adalah orang yang memiliki pengetahuan, penilaian, pengalaman dan metode khusus, serta kemampuan untuk menerapkan bakat ini dalam memberi nasihat dan memecahkan persoalan (Turban, 2005). Sejauh ini, tidak ada definisi standar untuk pakar, akan tetapi performa keputusan dan tingkat pengetahuan orang adalah kriteria umum dalam menentukan apakah seseorang adalah pakar. Pakar pada suatu waktu atau suatu wilayah mungkin tidak menjadi pakar di waktu atau wilayah yang lain. Misalnya, pengacara di New York mungkin bukan pakar resmi di Beijing, Cina. Pakar memiliki keahlian yang dapat memecahkan persoalan dan menjelaskan fenomena tertentu dalam domain persoalan. Keahlian adalah pengetahuan ekstensif dan spesifik terhadap tugas yang dimiliki oleh pakar. Tingkat keahlian menentukan peforma keputusan. Keahlian sering dicapai melalui pelatihan, membaca dan mempraktikan. Keahlian mencakup pengetahuan eksplisit, misalnya teori yang dipelajari dari buku teks kelas atau kelas dan pengetahuan implisit yang diperoleh dari pengalaman. Biasanya, pakar manusia mampu melakukan hal berikut:

17



10. Efisiensi tujuan

menjadi 10. Efektifitas adalah tujuan utama.

biasanya utama.

Efektifitas

penting hanya untuk DSS 11. Mudah

menangani

data 11. Mudah menangani data kualitatif

kuantitatif 12. Menggunakan

representasi 12. Menggunakan

pengetahuan simbolik dan numerik

data numerik.

13. Menyerap, memperbesar, dan 13. Menyerap, mendistribusikan

representasi

akses

memperbesar,

dan

mendistribusikan akses ke penilaian

ke

atau pengetahuan.

data atau informasi numerik. (Sumber: Turban, 2005)

Tabel 2.2 Perbedaan Pakar Manusia Dan Sistem Pakar Fitur a. Mortalitas

Ya

Pakar manusia

Sistem pakar Tidak

b. Tranfer pengetahuan

Sulit

Mudah

c. Dokumentasi pengetahuan

Sulit

Mudah

d. Konsistensi keputusan

Rendah

Tinggi

e. Unit biaya pengguanaan

Tinggi

Rendah

f. Kreativitas

Tinggi

Rendah

g. Adaptabilitas

Tinggi

Rendah

h. Lingkup pengetahuan

Luas

Sempit

i. Tipe pengetahuan

Umum dan teknis

Teknis

j. Isi pengetahuan

Pengalaman

Simbol

( Sumber: Turban, 2005 )

19



2.5.4 Struktur Sistem Pakar Sistem pakar dapat ditampilkan dengan dua lingkungan: lingkungan pengembangan dan lingkungan konsultasi (runtime). Lingkungan pengembangan digunakan oleh ES builder untuk membangun komponen dan memasukan pengetahuan kedalam basis pengetahuan. Lingkungan konsultasi digunakan nonpakar untuk memperoleh pengetahuan dan nasehat pakar. Lingkungn ini dapat dipisahkan setelah sistem lengkap. Tiga komponen yang tampak secara virtual di setiap sistem pakar adalah basis pengetahuan, mesin inferensi, dan antarmuka pengguna. Sistem pakar yang berinteraksi dengan pengguna dapat pula berisi komponen tambahan berikut. 1. Subsistem akuisi pengetahuan 2. Blackboard (tempat kerja) 3. Subsistem penjelasan (justifier) 4. Subsistem perbaikan pengetahuan

21



penggunaan pengetahuan untuk memecahkan persoalan khusus dalam domain tertentu. 3. Mesin Inferensi “Otak” ES adalah mesin inferensi, yang dikenal juga sebagai struktur kontrol atau penerjemah aturan (dalam ES berbasis aturan). 4. Antar Muka Pengguna Sistem pakar berisi prosesor bahasa untuk komunikasi berorientasi persoalan yang mudah antara pengguna dan komputer. Komunikasi ini paling baik dilakukan dalam bahasa alami. 5. Balckboard (tempat kerja). Blakcboard adalah area kerja memori yang disimpan sebagai database untuk deskripsi persoalan terbaru yang ditetapkan oleh data input. 6. Subsistem Penjelasan (Justifier) Kemampan untuk melacak tanggung jawab suatu kesimpulan terhadap sumbernya adalah penting untuk transfer keahlian dan dalam pemecahan masalah. 7. Sistem Perbaikan Pengetahuan Pakar manusia mempunyai sistem perbaikan - pengetahuan; yakni mereka dapat menganalisis pengetahuannya sendiri dan kegunaannya, belajar darinya, dan meningkatkannya untuk konsultasi mendatang.

23



2.5.6 Keterbatasan Sistem Pakar Metodologi ES yang tersedia mungkin tidak langsung dan efektif, bahkan untuk banyak aplikasi dalam kategori umum. Persoalan - persoalan berikut yang memperlambat penyebaran komersial ES (Turban, 2005): 1. Pengetahuan tidak selalu siap tersedia. 2. Akan sulit mengekstrak keahlian dari manusia. 3. Pendekatan setiap pakar pada suatu penilaian situasi mungkin berbeda tetapi benar 4. Sulit, bahkan bagi pakar berkemampuan tinggi, untuk mengikhtisarkan penilaian situasi yang baik pada saat berbeda dalam tekanan waktu. 5. Pengguna sistem pakar memiliki keterbatasan kognitif alami. 6. ES bekerja dengan baik hanya dalam domain pengetahuan sempit 7. Kebanyakan pakar tidak memiliki sarana sendiri untuk memeriksa apakah kesimpulannya masuk akal. 8. Kosakata atau jargon yang digunakan pakar terbatas sehingga tidak dapat dipahami oleh pakar lain. 9. Acapkali dibutuhkan bantuan dari knowledge engginer yang langka dan mahal suatu fakta yang menjadikan konstruksi ES mahal. 10. Kekurangan kepercayaan pada bagian pengguna akhir menjadi penghalang penggunaan ES. 11. Transfer pengetahuan adalah subjek terhadap sekumpulan bias perseptual dan penilaian.

25



atau problem organisasi atau untuk memanfaatkan kesempatan yang terjadi. Adapun beberapa prinsip dasar pengembangan sistem antara lain (Indrajani, 2009): 1. Pemilik dan pengguna sistem harus terlibat 2. Menggunakan pendekatan pemecahan masalah 3. Menentukan tahapan pengembangan 4. Menetapkan standar untuk pengembangan dan dokumentasi yang konsisten 5. Jangan takut membatalkan atau mengubah lingkup pekerjaan 6. Memecahkan masalah menjadi bagian - bagian yang terkecil 7. Merancang sistem untuk pertumbuhan dan perkembangan

2.7 Tools Pengembangan Sistem 2.7.1 Unified Modelling Language (UML) Unified Modelling Language (UML) adalah salah satu alat bantu yang sangat handal di dunia pengembangan sistem berorientasi objek, hal ini disebabkan karena UML menyediakan bahasa pemodelan visual

yang

memungkinkan bagi pengembang sistem untuk membuat cetak biru atas visi mereka dalam bentuk baku, mudah dimengerti serta dilengkapi dengan mekanisme yang efektif untuk berbagi dan sharing dan mengkomunikasikan rancangan mereka dengan yang lain (Munawar, 2005). UML merupakan suatu kumpulan konvensi pemodelan yang digunakan untuk menentukan atau menggambarkan sebuah sistem software yang terkait dengan objek (Whitten, 2004).

27



1. Use Case Model Diagram Use Case diagram adalah diagram yang menggambarkan interaksi antara sistem dengan sistem eksternal dan pengguna. Dengan kata lain, secara grafis menggambarkan siapa yang akan mengggunakan sistem dan dengan cara apa pengguna mengaharapkan untuk berinteraksi dengan sistem. Dalam use case diagram memiliki pemodelan sebagai berikut: a. Use Case Pemodelan use case mengidentifikasi dan menggambarkan fungsi-fungsi sistem dari sudut pandang pengguna eksternal dan dalam sebuah cara dan terminologi yang mereka pahami. Use case merupakan urutan langkahlangkah yang secara tindakan saling terkait (scenario), baik otomatis ataupun manual. b. Actor Actor merupakan segala sesuatu yang perlu berinterakasi dengan sistem untuk pertukaran informasi. Actor dapat berupa orang, peralatan, atau sistem lain yang berinteraksi dengan sistem yang sedang dibangun. c. Relationship Pada diagram use case, relationship digambarkan sebagai sebuah garis antara dua simbol. 2. Activity Diagram Activity diagram secara grafis digunakan untuk menggambarkan rangkaian aliran aktivitas baik proses bisnis atau use case. Diagram ini

29



2.8 Database 2.8.1 Pengertian Database Menurut McLeod (2001), database adalah suatu koleksi data komputer yang terintegrasi, diorganisasikan dan disimpan dengan suatu cara yang memudahkan pengambilan kembali. Database dapat dinyatakan sebagai suatu sistem yang memiliki karakteristik, antara lain : a. Merupakan suatu kumpulan interrelated data yang disimpan bersama tanpa mengganggu satu sama lain atau membentuk kerangkapan data. b. Kumpulan data dalam database dapat digunakan oleh sebuah program aplikasi atau lebih secara optimal. c. Penambahan data baru, penghapusan data, modifikasi dan pengambilan kembali data dapat dilakukan dengan mudah dan terkontrol. d. Data merupakan suatu sumber yang sangat berguna bagi hampir di semua organisasi.

2.8.2 Struktur Database Penting

untuk

dimengerti

bagaimana

data

ditampilkan

sebelum

mempertimbangkan kegunaan database. Berikut adalah hirarki/jenjang data:

31



c. Record menggambarkan suatu unit data individu tertentu. Kumpulan dari record membentuk suatu file. Misalnya file personalia, tiap-tiap record dapat mewakili data tiap-tiap karyawan. d. File terdiri dari record - record yang menggambarkan satu kesatuan data yang sejenis. Misalnya file mata pelajaran berisi tentang semua mata pelajaran yang ada.

2.8.3 DBMS (Database Management System) Menurut Whitten (2004), DBMS (Database Management System) adalah software khusus yang disediakan untuk membuat, mengontrol, dan mengelola database. Menurut Hariyanto (2004) tujuan utama dari DBMS adalah menyediakan lingkungan yang nyaman dan efisien untuk penyimpanan dan pengambilan data dari database. Terdapat arsitektur DBMS yang terdiri dari tiga level yaitu: view 1

view 2

view 3

Conceptual level

Physical level

(Sumber : Hariyanto, 2004) Gambar 2.3 Arsitektur Database

33



yang memungkinkan program Java dijalankan di browser Netscape yang kemudian diikuti Internet Explorer. Karena keunikannya dan kelebihanya, teknologi Java mulai menarik banyak vendor seperti IBM, Symantec, dan Inprise. Sun merilis versi awal Java secara resmi pada awal tahun 1996 yang kemudian terus berkembang hingga muncul JDK 1.1, kemudian JDK 1.2 yang mulai disebut sebagai versi Java2 karena banyak mengandung peningkatan dan perbaikan. Perubahan utama adalah adanya Swing yang merupakan teknologi GUI (Graphical User Interface) yang mampu menghasilkan window yang portabel. Pada tahun 1998 – 1999 lahirlah teknologi J2EE (Java 2 Enterprise Edition) yang berbasis J2SE yang diawali dengan Servlet dan EJB kemudian diikuti JSP. Java juga menjadi lebih cepat populer di lingkungan server side dikarenakan kelebihanya di lingkungan network dan terdistribusi serta kemampuan multi threading. Sedangkan J2ME (Java 2 Micro Edition) dapat menghasilkan aplikasi mobile baik games maupun software yang dapat dijalankan di peralatan mobile seperti ponsel (Somantri, 2004).

2.9.1.2 Karakteristik Java Sintaks Java merupakan pengembangan dari bahasa C/C++. Berikut adalah beberapa hal tentang pemrograman Java (Somantri, 2004): 1. Bersifat portable dan platform independent. Program java yang telah ditulis akan dapat dieksekusi di mesin apapun dan sistem operasi apapun tanpa harus mengubah sedikitpun dari program tersebut.

35



2.9.1.3 Fitur – Fitur Java yang Menarik Beberapa fitur yang ditawarkan Java API antara lain sebagai berikut : a. Applet Program Java yang dapat berjalan di atas browser, yang dapat membuat halaman HTML lebih dinamis dan menarik. b. Java Networking Sekumpulan API (Application Programming Interface) yang menyediakan fungsi – fungsi untuk aplikasi – aplikasi jaringan, seperti penyediaan akses untuk TCP, UDP, IP Adrress dan URL. Tetapi Java Networking tidak menyediakan akses untuk ICMP dikarenakan alasan security dan pada kondisi umum hanya administrator (root) yang bisa memanfaatkan protokol ICMP. c. Java Database Connectivity (JDBC) JDBC menyediakan sekumpulan API yang dapat digunakan untuk mengakses database seperti Oracle, MySQL, PostgreSQL, Microsoft SQL Server. d. Java Security Java Security menyediakan sekumpulan API untuk mengatur security dari aplikasi Java baik secara high level atau low level, seperti public/private key management dan certificates. e. Java Swing Java Swing menyediakan sekumpulan API untuk membangun aplikasi – aplikasi GUI (Graphical User Interface) dan model GUI yang diinginkan bisa bermacam – macam, bisa model Java, model Motif/CDE atau model yang dependent terhadap platform yang digunakan.

37



2.10 Domain Masalah 2.10.1 Gizi 2.10.1.1 Definisi Gizi Istilah “gizi” dan ilmu gizi di Indonesia mulai dikenal sekitar tahun 19521955 sebagai tejemahan bahasa Inggris nutrition. Kata gizi berasal dari bahasa Arab ‘ghidza” yang berarti makanan. Menurut dialek Mesir, ghidza dibaca ghizi. Selain itu orang mulai menterjemahkan nutrition dengan mengejanya sebagai “ nutrisi’. Ilmu makanan ternak disebut “ilmu nutrisi ternak”. Namun yang lazim dan resmi, baik dalam tulisan ilmiah maupun dokumen pemerintah seperti dalam buku repelita, hanya digunakan kata gizi. (Yuniastuti, 2008). Definisi ilmu gizi yaitu ilmu yang mempelajari nasib makanan sejak ditelan sampai diubah menjadi bagian tubuh dan energi atau diekskresikan sebagai zat sisa (Sediaoetama, 2000). WHO menggartikan ilmu gizi sebagai ilmu yang mempelajari proses yang terjadi pada organisme hidup. Proses tersebut mencakup pengambilan dan pengolahan zat padat dan cair dari makanan (proses pencernaan, transport, dan ekskresi)

yang

diperlukan

untuk

memelihara

kehidupan,

pertumbuhan,

berfungsinya organ, dan menghasilkan energi (Yuniastuti, 2008).

2.10.1.2 Dalil Tentang Gizi / Kesehatan Anak Air Susu Ibu (ASI) adalah ungkapan kasih sayang Allah SWT. sekaligus anugerah yang luar biasa terhadap setiap bayi yang terlahir ke muka bumi.

39



maka tidak ada dosa bagimu apabila kamu memberikan pembayaran menurut yang patut. Bertakwalah kamu kepada Allah dan ketahuilah bahwa Allah Maha Melihat apa yang kamu kerjakan.” Ayat ini sangat erat kaitannya dengan masalah gizi dan kesehatan anak. Bahwa pada dasarnya Tuhan telah menciptakan makanan yang paling baik sesuai untuk bayi yaitu Air Susu Ibu (ASI). Ada beberapa alasan mengapa para ahli kesehatan dan ahli gizi sangat menganjurkan agar bayi disusui oleh ibunya sampai usia satu tahun, terutama pada usia beberapa minggu setelah lahir (Moehyi, 2008). 1. ASI adalah makanan cair yang secara khusus diciptakan untuk memenuhi kebutuhan bayi akan berbagai zat gizi yang diperlukan untuk tubuh dan berkembangan disamping memenuhi kebutuhan bayi akan energi. 2. Kandungan zat gizi dalam ASI tidak dipengaruhi oleh makanan apa yang dimakan oleh ibu. Apabila kandungan zat gizi dalam makanan ibu tidak mencukupi, maka untuk memenuhi kandungan zat gizi dalam ASI, tubuh akan mengambil cadangan zat gizi yang ada dalam tubuh ibu. Artinya, selama jumlah asi yang dapat dihasilkan oleh ibu dapat mencukupi jumlahnya, maka kecukupan zat gizi bagi anak akan lebih terjamin. 3. Kadar laktose dalam ASI jauh lebih tinggi dibandingkan dalam susu sapi dan susu kerbau. 4. ASI mengandung sejumlah zat menolak bibit penyakit (antibodies) dan zat lain yang melindungi bayi dari berbagai penyakit infeksi seperti infeksi rongga telinga, pneumonia, infeksi saluran pencernaan, dan sebagainya.

41



2.10.2.2 Faktor Penyebab Gizi Buruk Kualitas dan kuantitas makanan yang dikonsumsi seseorang akan sangat tergantung pada kandungan zat gizi yang ada dalam bahan makanan. Ada tidaknya pemberian makanan di luar keluarga, daya beli keluarga dan kebiasaan makan, pemeliharaan kesehatan serta lingkungan fisik dan sosial. Persatuan Ahli Gizi Indonesia (Persagi) telah merumuskan faktor yang menyebabkan gizi kurang seperti bagan di bawah ini (Persagi, 1999): Gizi Kurang

Asupan Makanan

Persediaan Makanan Dirumah

Perawatan Anak dan Ibu Hamil

Penyakit Infeksi

Penyebab Langsung

Pelayanan Kesehatan

Penyebab Tidak Langsung

Kemiskinan Kurang Pendidikan Kurang Keterampilan

Pokok Masalah

Krisis Ekonomi Langsung

(Sumber: Persagi, 1999) Gambar 2.4 Faktor Yang Menyebabkan Gizi Kurang

43



4. Perut cekung 5. Kulit keriput 6. Sering disertai diare kronik atau konstipasi/susah buang air, serta penyakit kronik 7. Tekanan darah, detak jantung, dan pernafasan berkurang. c. Tanda - Tanda Marasmic-Kwashiorkor Tanda – tanda marasmic–kwashiorkor merupakan gabungan dari tanda-tanda kedua jenis KEP di atas.

2.10.2.4 Akibat Gizi Kurang Pada Proses Tubuh Anak yang status gizinya kurang akan memiliki perkembangan tubuh yang terhambat, sehingga tidak ada keseimbangan antara berat dan tinggi badan. kualitas hidup dari seseorang salah satunya ditentukan oleh komposisi dan jenis makanan yang termasuk zat gizi. Sehingga jika ingin mendapatkan generasi muda yang berkualitas maka sejak dalam kandungan janin harus diberikan asupan makanan yang bergizi. Keadaan gizi pada masa bayi berpengaruh besar terhadap keadaan kesehatan pada masa dewasa. Bayi dalam keadaan gizi baik akan tumbuh menjadi anak dewasa yang sehat, cerdas, produktif, dan berprestasi. Bayi dalam keadaan gizi kurang atau gizi buruk akan mengalami gangguan kesehatan pada masa depan (Atmarita, 2005). Kekurangan gizi secara umum (makanan kurang dalam kualitas dan kuantitas) menyebabkan gangguan pada proses – proses berikut:

45



(Sumber : BKKBN, 2006) Gambar 2.5 Kartu Menuju Sehat (KMS)

Kartu Menujuh Sehat (KMS) itu hanya difungsikan untuk pemantauan pertumbuhan/perkembangan balita dan promosinya, bukan untuk penilaian status gizi, Pada KMS tidak dibedakan menurut jenis kelamin, balita laki-laki dan perempuan sama saja. Pita gambar yang ada pada KSM berdasarkan persen (%) median, artinya tidak disesuaikan dengan hasil berat badan balita dan kemudian ditentukan statu gizinya atau jelasnya berat badan yang tercantum pada KMS hanya menggambarkan pola pertumbuhan berat badan balita bukan berat badan per umur. Berat Badan di Bawah Garis Merah (BGM) bukan menunjukkan keadaan gizi buruk tetapi sebagai “warning” untuk konfirmasi dan tindak lanjutnya tetapi perlu diingat tidak berlaku pada anak dengan berat badan awalnya memang sudah

47



2.10.3.3 Pola Pertumbuhan Anak Pada KMS Bertambahnya ukuran fisik dari waktu kewaktu. Sedangkan perkembangan adalah bertambahnya fungsi tubuh seperti pendengaran, penglihatan, kecerdasan, tanggung jawab dan lain - lain. Anda juga harus tahu bahwa setiap anak memiliki garis pertumbuhan yang berbeda-beda, anak tersebut akan tumbuh mengikuti pola pertumbuhan normalnya. Demikian pula dengan perkembangan fungsi tubuh, setiap anak memiliki tahapan perkembangan menujuh ke fungsi yang lebih baik. Cirinya adalah dapat diukur secara kuantitatif, mengikuti perjalanan waktu dan dalam keadaan normal (tidak ada kelainan/sakit) setiap anak memiliki jalur pertumbuhan tertentu.

(Sumber : BKKBN, 2006) Gambar 2.6 Diagram Pertumbuhan dan Perkembangan Anak

49



ANAK BALITA

HASIL PENIMBANGAN

GARIS PERTUMBUHAN NAIK

GARIS PERTUMBUHAN TIDAK NAIK

1T

2T

GARIS PERTUMBUHAN DIBAWAH GARIS MERAH

3T

+

 Beri pujian kepada anak dan ibu.  Anjurkan agar meneruskan cara pemberian makan kepada anaknya tapi lebih banyak, agar bulan berikutnya berat badannya naik lagi.

 Tanyakan riwayat makanandan penyakit (jika ada)  Nasehat makanan  Manajemen terpadu  Tindakan sesuai temuan

Rujuk ke Puskesmas/ Rumah Sakit

Tanda klinis

Tanda klinis

Nasehat makanan dan penyembuhan penyakit

Kembali ke keluarga :  Konseling gizi  Tata laksana pemberian makanan lokal/RT pasca rawat inap  10 langakah tata laksana gizi buruk  Obati penyakit penyerta

PMT penuh

(Sumber: Departemen Kesehatan RI, 2005) Gambar 2.7 Alur Tindakan Hasil Penimbangan

BAB III

51



Posyandu di Kelurahan Jatisampurna, Kecamatan Jatisampurna Kota Bekasi, Yaitu dengan bapak Suyanto juga dilakukan kepada Ibu Suwarti, AM. Keb. Alat yang digunakan untuk wawancara berupa alat tulis, dan alat perekam suara yaitu mp3 EXE dengan kapasita memori 4Gb. c. Studi Literatur Pengumpulan data biasanya diawali dengan mengumpulkan informasi yang berhubungan dengan masalah penelitian. Informasi – informasi tersebut dapat diperoleh melalui peninjauan literature yang relevan (Gulo, 2002). Studi literatur dalam penelitian ini dilakukan dengan cara mempelajari buku karangan dari para pakar ahli gizi diantaranya Prof. DR. Achmad Djaeni Sediaoetama, M.Sc, Sjahmien Moehyi (Ahli Gizi), Ir.Ahmad Syafiq, M.Sc, Ph.D dan sumber – sumber lain untuk menunjang dalam pembangunan sistem pakar ini. Adapun daftar buku - buku dan sistus-situs web yang menjadi referensi dalam penelitian ini dapat dilihat pada daftar pustaka.

3.2 Metodologi Pengembangan Sistem Pengembangan sistem dapat diartikan sebagai sebuah proses pengembangan terstandarisasi yang mendefinisikan satu set aktivitas, metode, praktik terbaik, dan perangkat terotomatisasi yang akan digunakan oleh para pengembang sistem dan manajer proyek untuk mengembangkan dan berkesinambungan memperbaiki sistem informasi dan perangkat lunak (Whitten, 2004).

53



sebuah sistem pakar. Masalah yang diidentifikasikan dicari solusi serta fasilitas yang akan dikembangkan.

3.2.2 Analisis dan Desain Sistem / Konseptualisasi Desain konseptual pada ES serupa dengan sketsa arsitektural rumah. Desain tersebut memberikan ide umum bagaimana tampilan sistem dan bagaimana sistem memecahkan masalah (Turban, 2005). Tahapan ini merupakan tahapan dimana Knowledge Engginer dan pakar menentukan konsep terjadinya gizi buruk yang akan dikembangkan menjadi sistem pakar. Tahapan konseptualisasi yang dilakukan dalam penelitian ini adalah menguraikan indikator dan gejala klinis apa saja yang dapat dijadikan faktor bahwa seorang balita berpotensi gizi buruk.

3.2.3 Prototipe Dasar Kasus / Formalisasi Prototyping ES meliputi representasi pengetahuan yang ditangkap dengan sebuah cara yang memungkinkan inferensi dan kreasi cepat dari komponen utama pada ES pada basis elementer (Turban, 2005). Dalam tahapan ini dilakukan beberapa tahapan yaitu: 1. Mekanisme Inferensi Proses penggabungan banyak aturan berdasarkan data yang tersedia, disebut inferensi, komponen yang melakukan inferensi dalam sistem pakar disebut mesin inferensi. Dua pendekatan populer untuk menarik kesimpulan adalah forwad chaining dan backward chaining (Turban, 2005).

55



(Sumber : Turban, 2005). Gambar 3.3 Forward Chaining

Forward cahining adalah pendekatan data-driven mulai dari data yang tersedia atau ide dasar, dan kemudian kita mencoba menarik kesimpulan (Turban, 2005). Pada tahapan forward chaining dilakukan dengan membuat pohon inferensi untuk memudahkan mencari bagian JIKA terlebih dahulu dari parameter gizi buruk, Setelah semua kondisi JIKA dipenuhi, aturan atau rule dipilih untuk mendapatkan kesimpulan. Proses ini akan berlanjut hingga dicapai kesimpulan akhir. b. Depth First Search Depth First Search adalah teknik penelusuran data pada node – node secara vertikal dan sudah terdefinisikan, misalnya dari kiri ke kanan. Keuntungan pencarian data dengan teknik ini adalah bahwa penelusuran masalah dapat digali secara mendalam sampai ditemukannya kepastian suatu solusi yang optimal (Andi, 2003).

57



merupakan bagian yang menyatakan suatu tindakan tertentu yang diharapkan jika suatu situasi bernilai benar (pernyataan berawalan THEN).

3.2.4 Pengembangan Sistem Pengembangan sistem di sini lebih kepada system design atau perancangan perangkat lunak sistem pakar itu sendiri. Desain sistem adalah sebuah teknik pemecahan masalah yang saling melengkapi (dengan analisis sistem) yang merangkai kembali bagian – bagian komponen menjadi sebuah sistem yang lengkap, sebuah sistem yang diperbaiki (Whitten, 2004) Setelah indikator-indikator serta gejala klinis diformulasikan secara lengkap, kemudian diimplementasikan dengan membuat perancangan sistem yang akan dibangun. Perancangan sistem ini terdiri atas perancangan sistem, perancangan database, dan perancangan antarmuka pemakai (user interface). Dalam pengembangan sistem ini dilakukan beberapa tahapan, yakni: 1. Merancang Use Case Model Diagram, narasi Use Case, Statechart Diagram, Activity Diagram, serta Class Diagram. 2. Merancang database sistem pakar untuk mendeteksi gizi buruk 3. Merancang Graphic User Interface

3.2.5 Implementasi Sistem System implentation atau implementasi sistem merupakan konstruksi, instalasi, pengujian, dan pengiriman sistem kedalam produksi.

59



BAB IV PEMBAHASAN

4.1 Inisialisasi Kasus Dalam tahapan ini ditentukan permasalahan yaitu gejala gizi buruk serta gejala klinisnya. Berangkat hasil observasi yang dilakukan kemudian dilakukan pengkajian dan pembatasan masalah yang akan diimplementasikan ke dalam sebuah sistem pakar. Masalah yang diidentifikasikan dicari solusi serta fasilitas yang akan dikembangkan untuk proses pengembangan sistem pakar.

4.1.1 Analisis Masalah 1. Aquisi Pengetahuan Analisis Gizi Buruk Gizi buruk adalah suatu kondisi dimana seseorang dinyatakan kekurangan nutrisi, atau dengan ungkapan lain status nutrisinya berada di bawah standar rata rata. Nutrisi yang dimaksud bisa berupa protein, karbohidrat, dan kalori. Kurang Energi Protein (KEP) adalah seorang yang dinyatakan kurang gizi disebabkan oleh rendahnya konsumsi energi protein dalam sehari - hari dan atau gangguan penyakit tertentu. Analisis kasus berdasar kepada pemaparan pakar, dalam hal ini merujuk kepada Kartau Menuju sehat (KMS) menjadi acuaan untuk menetukan pola berfikir sistem yang akan dibuat. Hasil uraian para pakar yaitu : 1. Apabila garis tersebut berada di Bawah Garis Merah (BGM), artinya balita tersebut berada dalam kondisi gizi kurang.

61



4. Perubahan grafik pada KMS Perubahan grafik menunjukan perubahan garis berat badan balita pada KMS. Hal ini diklasifikasikan menjadi 3 bagian, yaitu; 1T (satu tingkat), 2T (dua tingkat), 3T (tiga tingkat). 5. Gejala klinis penyerta. Gejala klinis penyerta yang dimaksud adalah: b. Tanda-tanda Kwashiorkor 

Edema (pembengkakan) pada tubuh khususnya pada kaki (dorsum pedis)



Wajah membulat dan sembab



Otot-otot mengecil, lebih nyata apabila diperiksa pada posisi berdiri dan duduk, anak berbaring terus menerus.



Perubahan status mental



Anak sering menolak segaka jenis makanan



Sering disertai infeksi, kekurangan darah dan diare/mencret



Rambut berwarna kusam dan mudah dicabut



Gangguan kulit berupa bercak merah yang meluas dan berubah menjadi hitam (crazy pavment dermatosis)



Pandangan mata anak tampak layu

d. Tanda-tanda Marasmus 

Anak tampak sangat kurus, tinggal tulang terbungkus kulit



Wajah seperi orang tua



Cengeng dan rewel

63



4. Bila grafik tersebut berada di atas garis merah (terletak pada pelangi kuning/hijau), maka balita tersebut digolongkan dalam gizi sedang. Hal ini ada dua kemungkinan: a. Bila pada penimbangan berat badan bulan berikutnya terjadi kenaikan berat badan, maka anak tersebut gizinya baik. b. Sebaliknya gizinya dianggap tidak baik apabila terjadi penurunan berat badan dibandingkan penimbangan berat badan bulan lalu. c. Bila grafik terletak di atas pelangi hijau tua, maka anak tersebut masuk dalam kategori gizi baik. Dapat diambil beberapa paramater tetap dari hal di atas sebagai indikator analisis gizi buruk, yaitu diantaranya: 1. Umur balita 2. Letak berat badan pada warna KMS 3. Perubahan berat badan pada KMS 4. Perubahan grafik pada KMS 5. Gejala klinis penyerta. Dengan menggunakan proses mekanisme inferensi pada rancangan sistem pakar, perumusan kesimpulan akan diketahui berdasarkan parameter/indikator gizi di atas serta akan menghasilkan sebuah simpulan dan rekomendasi yang dianjurkan.

65



4.2 Analisis dan Desain Sistem Berdasarkan hasil analisis masalah dapat dirancang kerangka sistem yang menggambarkan kebutuhan sistem pakar di atas. Gambaran untuk sistem pakar ini dapat dilihat pada gambar di bawah ini: Pengetahuan

Simpan Aturan Tersebut

Cek Dalam Basis Aturan

Cek Aturan Berikutnya

Benar

Laporkan Aturan

Benar

Cek Apakah Ada Aturan Yang Sesuai

Salah

Cari Aturan Berikutnya

Salah

Selesai

(Sumber: Andi, 2003) Gambar 3.5 Kerangka Sistem Pakar

Dalam penalaran maju, aturan - aturan diuji satu demi satu dalam urutan tertentu, dalam hal ini penelusuran depth first search ke dalam basis aturan oleh user. Saat aturan diuji, sistem pakar akan mengevaluasi apakah kondisinya benar atau salah. Jika kondisinya benar, maka aturan itu akan dilaporkan dan disimpan kemudian aturan selanjutnya diuji. Proses ini akan berulang (iterative) sampai seluruh basis aturan teruji dengan berbagai kondisi (Andi, 2003).

67



4.3.1 Mekanisme Inferensi SP DETEKSI GIZI BURUK BALITA

1

2 3

5 4

6

7 8

9

B

10

B

11

B

9

C

12

14

M

15

K

10

C

13

16

MK

11

12

14

C

M

15

K

C

12

13

16

MK

C

14

15

M

K

A

6

16

MK

C

8

9

10

11

9

10

11

A

A

B

B

B

C

12

13

7

6

7

8

A

13

14

15

16

M

K

MK

C

9

10

C

B

12

11

A

15

16

M

K

MK

C

10

11

C

C

C

12

13

14

9

12

13

14

15

16

M

K

MK

C

12

13

14

15

16

M

K

MK

C

C

12

13

14

15

16

M

K

MK

C

13

14

15

16

M

K

MK

Gambar 4.1 Pohon Inferensi Sistem Pakar Untuk Mendeteksi Gizi Buruk Pada Balita

69

D

C



disertai diare kronik atau konstipasi/susah buang air, serta penyakit kronik, Tekanan darah, detak jantung, dan pernafasan berkurang 15

: Gejala klinis (B): Edema (pembengkakan) pada tubuh khususnya pada kaki, wajah membulat dan sembab, otot-otot mengecil, anak berbaring terus menerus, perubahan status mental, anak sering menolak segala jenis makanan, sering disertai infeksi, kekurangan darah dan diare/mencret, rambut berwarna kusam dan mudah dicabut, gangguan kulit berupa bercak merah yang meluas dan berubah menjadi hitam,pandangan mata anak tampak layu

16

: Gejala klinis A dan B

5. Teknik Penelusuran (Depth First Search) a. Penelusuran Data Pada Node Umur Balita SP. GIZI BURUK BALITA

1

3

4

2

5

Gambar 4.2 Penelusuran Node Umur Balita

71



d. Penelusuran Data Berdasarkan Warna BGM Pada KMS 1

5

7

6

8

9

10

C

B

12

11

9

10

11

A

C

C

C

12

13

14

15

16

M

K

MK

C

12

13

14

15

16

M

K

MK

C

12

13

14

15

16

M

K

MK

C

C 12

13

14

15

16

M

K

MK

C

13

14

15

16

M

K

MK

Gambar 4.5 Penelusuran Data Berdasarkan Warna BGM Pada KMS

4.3.2 Representasi Pengetahuan Teknik representasi pengetahuan dalam sistem pakar untuk mendeteksi gizi buruk pada balita adalah dengan menggunakan kaidah produksi. Representasi pengetahuan dengan kaidah produksi pada dasarnya berupa aplikasi aturan (rule) yang berupa IF (kondisi) THEN (aksi) dimana kondisi merupakan bagian dari awal yang mengekspresikan situasi atau premis (pernyataan berawal IF) dan aksi merupakan bagian yang menyatakan suatu tindakan tertentu atau konklusi yang diharapkan jika suatu situasi atau premis bernilai benar (pernyataan berawalan THEN).

73

C



KMS berwarna kuning AND Perubahan berat badan turun AND Perubahan 1 tingkat pada KMS AND Disertai gejala klinis AND Gejala klinis A dan B THEN Kondisi gizi buruk dengan gejala Kondisi gizi balita anda buruk dengan gejala Marasmikmik-Kwashiorkor Rule 7

IF Umur anak di bawah 5 tahun AND Letak berat badan bulan lalu pada KMS berwarna kuning AND Perubahan berat badan turun AND Perubahan 1 tingkat pada KMS AND Tidak disertai gejala klinis THEN Kondisi gizi balita anda kurang

Rule 8

IF Umur anak di bawah 5 tahun AND Letak berat badan bulan lalu pada KMS berwarna kuning AND Perubahan berat badan turun AND Perubahan 2 tingkat pada KMS AND Disertai gejala klinis AND Gejala klinis (A) THEN Kondisi gizi balita anda buruk dengan gejala Marasmik

Rule 9

IF Umur anak di bawah 5 tahun AND Letak berat badan bulan lalu pada KMS berwarna kuning AND Perubahan berat badan turun AND Perubahan 2 tingkat pada KMS AND Disertai gejala klinis AND Gejala klinis (B) THEN Kondisi gizi balita anda buruk dengan gejala Kwashiorkor

Rule 10 IF Umur anak di bawah 5 tahun AND Letak berat badan bulan lalu pada KMS berwarna kuning AND Perubahan berat badan turun AND Perubahan 2 tingkat pada KMS AND Disertai gejala klinis AND Gejala klinis A dan B THEN Kondisi gizi buruk dengan gejala Kondisi gizi balita anda buruk dengan gejala Marasmikmik-Kwashiorkor

75



Rule 16 IF Umur anak di bawah 5 tahun AND Letak berat badan bulan lalu pada KMS berwarna kuning AND Perubahan berat badan tetap THEN Kondisi gizi balita anda baik Rule 17 IF Umur anak di bawah 5 tahun AND Letak berat badan bulan lalu pada KMS berwarna hijau AND Perubahan berat badan naik AND Perubahan 1 tingkat pada KMS THEN Kondisi gizi balita anda baik Rule 18 IF Umur anak di bawah 5 tahun AND Letak berat badan bulan lalu pada KMS berwarna hijau AND Perubahan berat badan naik AND Perubahan 2 tingkat pada KMS THEN Kondisi gizi balita anda baik Rule 19 IF Umur anak di bawah 5 tahun AND Letak berat badan bulan lalu pada KMS berwarna hijau AND Perubahan berat badan naik AND Perubahan 3 tingkat pada KMS THEN Kondisi gizi balita anda sedang Rule 20 IF Umur anak di bawah 5 tahun AND Letak berat badan bulan lalu pada KMS berwarna hijau AND Perubahan berat badan turun AND Perubahan 1 tingkat pada KMS THEN Kondisi gizi balita anda sedang Rule 21 IF Umur anak di bawah 5 tahun AND Letak berat badan bulan lalu pada KMS berwarna hijau AND Perubahan berat badan turun AND Perubahan 2 tingkat pada KMS THEN Kondisi gizi balita anda sedang Rule 22 IF Umur anak di bawah 5 tahun AND Letak berat badan bulan lalu pada KMS berwarna hijau AND Perubahan berat badan turun AND Perubahan 3 tingkat pada KMS AND Disertai gejala klinis AND Gejala klinis (A) THEN Kondisi gizi balita anda buruk dengan gejala Marasmik

77



KMS berwarna BGM (Bawah Garis Merah) AND Perubahan berat badan naik AND Perubahan 1 tingkat pada KMS AND Disertai gejala klinis AND Gejala klinis (B) THEN Kondisi gizi balita anda buruk dengan gejala Kwashiorkor Rule 29 IF Umur anak di bawah 5 tahun AND Letak berat badan bulan lalu pada KMS berwarna BGM (Bawah Garis Merah) AND Perubahan berat badan naik AND Disertai gejala klinis AND Gejala klinis A dan B THEN Kondisi gizi buruk dengan gejala Kondisi gizi balita anda buruk dengan gejala Marasmikmik-Kwashiorkor Rule 30 IF Umur anak di bawah 5 tahun AND Letak berat badan bulan lalu pada KMS berwarna BGM (Bawah Garis Merah) AND Perubahan berat badan naik AND Perubahan 1 tingkat pada KMS AND Tidak disertai gejala klinis THEN Kondisi gizi balita anda kurang Rule 31 IF Umur anak di bawah 5 tahun AND Letak berat badan bulan lalu pada KMS berwarna BGM (Bawah Garis Merah) AND Perubahan berat badan naik AND Perubahan 2 tingkat pada KMS THEN Kondisi gizi balita anda sedang Rule 32 IF Umur anak di bawah 5 tahun AND Letak berat badan bulan lalu pada KMS berwarna BGM (Bawah Garis Merah) AND Perubahan berat badan naik AND Perubahan 3 tingkat pada KMS THEN Kondisi gizi balita anda baik Rule 33 IF Umur anak di bawah 5 tahun AND Letak berat badan bulan lalu pada KMS berwarna BGM (Bawah Garis Merah) AND Perubahan berat

79



Rule 38 IF Umur anak di bawah 5 tahun AND Letak berat badan bulan lalu pada KMS berwarna BGM (Bawah Garis Merah) AND Perubahan berat badan turun AND Perubahan 2 tingkat pada KMS AND Disertai gejala klinis AND Gejala klinis (B) THEN Kondisi gizi balita anda buruk dengan gejala Kwashiorkor Rule 39 IF Umur anak di bawah 5 tahun AND Letak berat badan bulan lalu pada KMS berwarna BGM (Bawah Garis Merah) AND Perubahan berat badan turun AND Perubahan 2 tingkat pada KMS AND Disertai gejala klinis AND Gejala klinis A dan B THEN Kondisi gizi buruk dengan gejala Kondisi gizi balita anda buruk dengan gejala MarasmikmikKwashiorkor Rule 40 IF Umur anak di bawah 5 tahun AND Letak berat badan bulan lalu pada KMS berwarna BGM (Bawah Garis Merah) AND Perubahan berat badan turun AND Perubahan 2 tingkat pada KMS AND Tidak disertai gejala klinis THEN Kondisi gizi balita anda kurang Rule 41 IF Umur anak di bawah 5 tahun AND Letak berat badan bulan lalu pada KMS berwarna BGM (Bawah Garis Merah) AND Perubahan berat badan turun AND Perubahan 3 tingkat pada KMS AND Disertai gejala klinis AND Gejala klinis (A) THEN Kondisi gizi balita anda buruk dengan gejala Marasmik Rule 42 IF Umur anak di bawah 5 tahun AND Letak berat badan bulan lalu pada KMS berwarna BGM (Bawah Garis Merah) AND Perubahan berat badan turun AND Perubahan 3 tingkat pada KMS AND Disertai gejala

81



THEN Kondisi gizi buruk dengan gejala Kondisi gizi balita anda buruk dengan gejala Marasmikmik-Kwashiorkor Rule 48 IF Umur anak di bawah 5 tahun AND Letak berat badan bulan lalu pada KMS berwarna BGM (Bawah Garis Merah) AND Perubahan berat badan tetap AND Tidak disertai gejala klinis THEN Kondisi gizi balita anda kurang Rule 49 IF Umur anak di atas 5 tahun THEN Kondisi gizi balita anda tidak terditeksi sistem

4.4 Pengembangan Sistem 4.4.2 System Design 4.4.2.1 Identifikasi actor Actor di dalam sistem pakar untuk mendeteksi gizi buruk pada balita ini diklasifikasikan menjadi dua yaitu Knowledge Engineer (KE) dan Civil. Knowledge Engineer mempunyai wewenang khusus untuk melakukan perubahan pada sistem, baik melakukan perubahan data setelah melakukan konsultasi dengan pakar ataupun melakukan perubahan koding – koding program. Actor civil disini lebih merupakan user umum pemakai aplikasi, dimana semua orang - orang yang berkepentingan dapat malakukan pelacakan / pendeteksian gizi buruk pada balita. Di bawah ini dapat dilihat identifikasi untuk actor pada sistem pakar untuk mendeteksi gizi buruk pada balita.

83



Pada use case di atas terdapat case login yang di dalamnya terdapat objek yaitu user. User di sini merupakan actor dari sistem pakar untuk mendeteksi gizi buruk pada balita yang dibagi menjadi dua yaitu civil dan knowledge engineer. Kemudian di dalam use case mengisi basis pengetahuan terdapat beberapa objek potensial diantaranya umur, warna, posisi, tingkat, kondisi, cek gejala, gejala, dan penyakit. Pada use case mengisi basis aturan terdapat di dalamya objek potensial yaitu aturan. Pada aturan ini merupakan kumpulan rule sistem pakar yang merepresentasikan pengetahuan. Pada use case menelusuri kasus terdapat di dalamnya terdapat objek potensial yaitu question. Question ini merupakan sarana penelusuran kasus bagi user dengan cara mengisi pertanyaan yang disediakan sistem untuk dicocokan dengan aturan yang tersedia pada basis aturan. Use case mengisi rekomendasi dilakukan oleh knowledge engineer. Terdapat objek rekomendasi pada use case ini. Rekomendasi mempunyai kaitan dengan kasus – kasus yang mungkin terditeksi oleh hasil penelususran kasus

4.4.2.2.1 Identifikasi Use Case

Tabel 4.2 Tabel Identifikasi Use Case No

Use Case Name

1 Login

Description

Actor

Use Case ini digunakan untuk Knowledge Engineer masuk ke dalam sistem pakar untuk dan Civil mendeteksi gizi buruk pada balita.

2 Mengisi Basis Pengetahuan Use Case ini digunakan untuk Knowledge Engineer

85



password yang benar 2. Jika username dan password diterima sistem, maka sistem akan menuju form menu utama Pre Condition

Actor telah memiiliki hak akses berupa username, password.

Post Condition

Melakukan pilihan menu pada masing – masing status user.

2. Use Case Mengisi Basis Pengetahuan Tabel 4.4 Narasi Use Case Mengisi Basis Pengetahuan Use Case Name

Mengisi Basis Pengetahuan

Actor

Knowledge engineer

Description

Use Case ini digunakan untuk mengubah data pengetahuan atau basis pengetahuan sistem pakar

References

Gambar 4.6 Actor Action

Typical Course of Events

System Response

Step 1 : Knowledge

Step 2 : Sistem

Engineer memilih menu

menampilkan form

basis pengetahuan

pengetahuan

Step 3 : Knowledge

Step 4 : Sistem

Engineer memilih data yang menampilkan data yang akan di-edit

akan di-edit

Step 5 : Actor meng-edit,

Step 6 : Sistem

menyisipkan, atau

menjalankan request

menghapus data pada form

penyimpanan

perbaikan basis pengetahuan Alternative Course

-

Pre Condition

Actor melakukan login

87



4. Use Case Mengisi Rekomendasi Tabel 4.6 Narasi Use Case Mengisi Rekomendasi Use Case Name

Mengisi Rekomendasi

Actor

Knowledge Engineer dan Civil

Description

Use Case ini digunakan Knowledge Engineer untuk mengubah isi dari rekomendasi dan bagi user Civil digunakan untuk melihat rekomendasi dari kasus yang terjadi.

References

Gambar 4.6 Actor Action

Typical Course of Events

System Response

Step 1 : Actor memilih

Step 2 : Sistem

menu rekomendasi

menampilkan form

Step 3 : Actor melihat.

rekomendasi

meng-edit, menyisipkan,

Step 4 : Sistem

atau menghapus data pada

menjalankan request

form rekomendasi

penyimpanan

Alternative Course

-

Pre Condition

Actor melakukan login

Post Condition

Actor melakukan penyimpanan

89



4.4.2.3 Activity Diagram 1. Activity Diagram Untuk Use Case Login

Gambar 4.7 Activity Diagram Untuk Use Case Login

Pada activity diagram untuk use case login, user pertama – tama menjalankan aplikasi, setelah aplikasi terbuka form login akan muncul dan meminta user untuk memasukan username dan password. Jika username dan password yang dimasukan salah, maka sistem akan kembali lagi ke form login untuk meminta user memasukan password yang benar. Apabila username dan password benar maka user akan masuk ke dalam sistem pakar.

91



3. Activity Diagram Untuk Use Case Mengisi Basis Aturan

Gambar 4.9 Activity Diagram Untuk Use Case Mengisi Basis Aturan

Pada activity diagram untuk use case mengisi basis aturan, user dalam hal ini knowledge engineer, login terlebih dahulu dengan benar, lalu menu utama akan muncul. Kemudian pilih menu basis aturan dan kemudian isi data. User dapat meng-edit data yang telah ada, meng-input data baru, dan menghapus data aturan. Aturan atau rule disini adalah sebagai pokok atau alasan pengambilan kesimpulan dalam penelusuran sistem pakar.

93



5. Activity Diagram Untuk Use Case Menelusuri Kasus

Gambar 4.11 Activity Diagram Untuk Use Case Menelusuri Kasus

Pada activity diagram untuk use case menelusuri kasus, user dalam hal ini sebagai status civil harus login dengan benar dan akan langsung ke menu utama civil, lalu pilih menu penelusuran dan kemudian isi pertanyaan – pertanyaan yang diajukan sistem dengan memilih jawaban yang tersedia. Setelah semua pertanyaan dijawab maka laporan kasus akan ditampilkan.

95



2. Statechart Diagram Untuk Use Case Mengisi Basis Pengetahuan

Gambar 4.13 Statechart Diagram Untuk Use Case Mengisi Basis Pengetahuan

Pada statechart diagram untuk use case mengisi basis pengetahuan ini, knowledge engineer harus login dengan benar, kemudian setelah menu utama muncul maka dipilih menu pengetahuan, kemudian pilih pengetahuan yang akan di-update dan

form pengetahuan akan ditampilkan sistem. Barulah user dalam

hal ini knowledge engineer meng-update data pengetahuan.

97



4. Statechart Diagram Untuk Use Case Mengisi Rekomendasi

Gambar 4.15 Statechart Diagram Untuk Use Case Mengisi Rekomendasi

Pada state ini ditampilkan berbagai rekomendasi berdasarkan penelusuran kasus yang dilakukan. Knowledge engineer dapat meng-update data rekomendasi sedangkan status civil hanya dapat melihat data rekomendasi saja, sistem akan menampilkannya pada form rekomendasi.

99



4.4.2.5 Class Diagram Sebelum melakukan perancangan class diagram, terlebih dahulu ditentukam masing - masing class dengan tahapan sebagai berikut (Whitten, 2004): 1. Menentukan Obyek Potensial Dari penjelasan use case pada gambar 4.6, dapat diketahui objek – objek potensial yang ada dalam ruang lingkup sistem pakar untuk mendeteksi gizi buruk pada balita, yaitu: Aturan Id_hasil Rule Id_rek Id_hasil Id_umur Id_warna Id_posisi Id_tingkat Id_kondisi Id_cek Id_gejala Id_penyakit Umur Id_umur Umur Warna Id_warna Warna Posisi

101



1. Menyeleksi Obyek yang Diusulkan

Tabel 4.8 Analisis Daftar Obyek Potensial Obyek Potensial

Alasan

Aturan



Aturan

Id_hasil

X

Atribut Aturan

Rule

X

Atribut Aturan

Id_rek

X

Atribut Aturan

Id_hasil

X

Atribut Aturan

Id_umur

X

Atribut Aturan

Id_warna

X

Atribut Aturan

Id_posisi

X

Atribut Aturan

Id_tingkat

X

Atribut Aturan

Id_kondisi

X

Atribut Aturan

Id_cek

X

Atribut Aturan

Id_gejala

X

Atribut Aturan

Id_penyakit

X

Atribut Aturan

Umur



Umur

Id_umur

X

Atribut Umur

Umur

X

Atribut Umur

Warna



Warna

Id_warna

X

Atribut Warna

Warna

X

Atribut Warna

Posisi



Posisi

Id_posisi

X

Atribut Posisi

Posisi

X

Atribut Posisi

Tingkat



Tingkat

Id_tingkat

X

Atribut Tingkat

Tingkat

X

Atribut Tingkat

Kondisi



Kondisi

103



Dari hasil analisis di atas maka akan ditemukan class dari sistem pakar untuk menentukan gizi buruk pada balita seperti yang pada tabel di bawah ini:

Tabel 4.9 Daftar Class yang Diusulkan Nama Class Aturan Umur Warna Posisi Tingkat Kondisi Cek_gejala Gejala Penyakit User Question Rekomendasi

Nama – nama class yang diusulkan adalah class aturan, class umur, class warna, class posisi, class tingkat, class kondisi, class cek_gejala, class gejala, class penyakit, class user, class question, class rekomendasi.

105



berbeda, hal ini merupakan interpretasi dari kewenangnan hak akses masing – masing status user. User dengan status civil berelasi dengan package penelusuran yang di dalamnya terdapat class question yang berfungsi sebagai pelacak kasus. Adapun user dengan status knowledge enginer berelasi dengan package basis pengetahuan yang di dalamnya terdapat class – class pengetahuan, yaitu; terdiri dari class warna, class umur, class posisi, class tingkat, class kondisi, class cek_gejala, class gejala, dan class penyakit. Class aturan terdapat pada package basis aturan yang merupakan kumpulan dari rule case / aturan kasus sistem pakar yang data – datanya berasal dari package basis pengetahuan. Package ini juga berelasi dengan package rekomendasi yang di dalamnya terdapat class rekomendasi, hal ini dikarenakan ada keterkaitan antara kasus yang terjadi dengan rekomendasi yang dianjurkan.

107



2. Sequence Diagram Untuk Use Case Mengisi Basis Pengetahuan

109



Pada sequence diagram untuk mengisi basis pengetahuan ini, pertama user dalam hal ini knowledge engineer memilih menu basis pengetahuan, lalu sistem merespon dengan menampilkan menu basis pengetahuan. Pada menu basis pengetahuan terdapat beberapa menu pengetahuan yang merupakan basis pengetahuan sistem pakar untuk mendeteksi gizi buruk balita, yaitu menu pengetahuan umur, warna, posisi, tingkat, kondisi, cek gejala, gejala, dan penyakit. Masing – masing menu harus diisi oleh user dengan cara memilih salah satu menu pengetahuan lalu form pengetahuan akan dimunculkan dan user melakukan update data, baik itu meng-input, update, delete data pengetahuan yang dipilih.

111



4. Sequence Diagram Untuk Use Case Mengisi Rekomendasi

Gambar 4.22 Sequence Diagram Untuk Use Case Mengisi Rekomendasi

Pada sequence diagram untuk use case ini menggambarkan interaksi user dengan sistem pada saat memilih rekomendasi. Pertama sistem akan menampilkan masing – masing menu utama user, lalu user memilih menu rekomendasi, sistem merespon dengan menampilkan form rekomendasi. Setelah form rekomendasi ditampilkan maka user KE dapat melakukan pengisian data rekomendasi. Kemudian hasil dari pengsisian data oleh KE dilakukan user civil pun dapat melihat hasil rekomendasi tersebut.

113



Di dalam sequence diagram menelusuri kasus ini, teknik penelusuran depth first search dan model penalaran forward chaining dilakukan. Pertanyaan – pertanyaan di atas merupakan bagian dari penelusuran kasus dengan teknik depth first search, penelusuran data pada node – node secara vertikal dan sudah terdefinisikan, sehingga masalah dapat digali secara mendalam sampai ditemukannya kepastian suatu solusi yang optimal. Penalaran forward chaining mencari bagian JIKA terlebih dahulu. Setelah semua kondisi JIKA dipenuhi, aturan dipilih untuk mendapatkan kesimpulan. Proses ini akan berlanjut hingga dicapai kesimpulan akhir. User civil dalam hal ini yang melakukan interaksi dengan sistem. Setelah menu utama civil ditampikan oleh sistem maka user memilih menu penelusuran. Sistem merespon dengan memunculkan form menu pertanyaan – pertanyaan yaitu pertanyaan mengenai umur, warna, posisi, tingkat, cek gejala, dan gejala. Setelah itu user haru menjawab pertanyaan - pertanyaan yang di tampilkan sistem. Masing – masing pertanyaan harus dipilih jawaban yang disediakan oleh sistem. sistem menampilkan laporan kasus setelah semua kondisi rule terpenuhi.

115



tingkat, tabel kondisi, tabel cek gejala, tabel gejala, tabel penyakit, tabel question, tabel rekomendasi, dan tabel User. Masing – masing tabel akan dirancang dengan nilai yang berbeda.

1. Tabel Aturan File Name

: Aturan

Primary Key : Id_hasil File Type

: Master_Files

Tabel 4.11 Tabel Aturan No

Field

Type

Size

Null

Keterangan

Int

5

No

Kode hasil

Varchar

100

No

Nama Rule

1

Id_hasil

2

Rule

3

Id_umur

Int

5

No

Kode umur

4

Id_warna

Int

5

No

Kode warna

5

Id_posisi

Int

5

No

Kode posisi

6

Id_tingkat

Int

5

No

Kode tingkat

7

Id_kondisi

Int

5

No

Kode kondisi

8

Id_cek

Int

5

No

Kode cek

9

Id_gejala

Int

5

No

Kode gejala

10

Id_penyakit

Int

5

No

Kode penyakit

11

Id_rek

Int

5

No

Kode Rekomendasi

117



4. Tabel Posisi File Name

: Posisi

Primary Key : Id_posisi File Type

: Master_Files

Tabel 4.14 Tabel Posisi No

Field

1

Id_posisi

2

Posisi

Type

Size

Null

Keterangan

Int

5

No

Kode posisi

Varchar

100

No

Nama posisi

5. Tabel Tingkat File Name

: Tingkat

Primary Key : Id_tingkat File Type

: Master_Files

Tabel 4.15 Tabel Tingkat No

Field

1

Id_tingkat

2

Tingkat

Type

Size

Null

Keterangan

Int

5

No

Kode tingkat

Varchar

100

No

Jumlah tingkat

119



8. Tabel Gejala File Name

: Gejala

Primary Key : Id_gejala File Type

: Master_Files

Tabel 4.18 Tabel Gejala No

Field

1

Id_gejala

2

Gejala

Type

Size

Null

Int

5

No

Varchar

100

No

Keterangan Kode gejala Gejala yg terjadi

9. Tabel Penyakit File Name

: Penyakit

Primary Key : Id_penyakit File Type

: Master_Files

Tabel 4.19 Tabel Penyakit No

Field

1

Id_penyakit

2

Penyakit

Type

Size

Null

Keterangan

Int

5

No

Kode penyakit

Varchar

100

No

Nama penyakit

121



12. Tabel User File Name

: User

Primary Key : Id File Type

: Master_Files

Tabel 4.22 Tabel User No

Field

Type

Size

Null

Keterangan

Int

5

No

Kode User

1

Id

2

Username

Varchar

45

No

Username User

3

Password

Varchar

45

No

Password User

123



Tabel 4.23 Tabel CRUD Database

Location

Knowledge Engineer

Civil

Entity_attribute Aturan

ALL

R

Id_hasil

CRUD

R

Rule

CRUD

R

Id_rek

CRUD

R

Id_hasil

CRUD

R

Id_umur

CRUD

R

Id_warna

CRUD

R

Id_posisi

CRUD

R

Id_tingkat

CRUD

R

Id_kondisi

CRUD

R

Id_cek

CRUD

R

Id_gejala

CRUD

R

Id_penyakit

CRUD

R

Umur

ALL

R

Id_umur

CRUD

R

Umur

CRUD

R

Warna

ALL

R

Id_warna

CRUD

R

Warna

CRUD

R

Posisi

ALL

R

Id_posisi

CRUD

R

Posisi

CRUD

R

Tingkat

ALL

R

Id_tingkat

CRUD

R

Tingkat

CRUD

R

125



4.4.2.8 Rancangan User Interface 1. Form Masuk

IMAGE

SISTEM PAKAR UNTUK MENDETEKSI GIZI BURUK PADA BALITA

ENTER

Gambar 4.25 Rancangan User Interface Masuk

Form ini adalah tampilan utama sistem sebelum menuju ke form selanjutnya yaitu form login.

2. Form Login

Username Password IMAGE login Leanguage

English

close Indonesia

Gambar 4.26 Rancangan User Interface Form Login

127



4. Form Menu Utama Civil

PENELUSURAN

REKOMENDASI

Help

Status :

Leanguage :

IMAGE

About Logout

Gambar 4.28 Rancangan User Interface Form Menu Utama Civil

User dengan status civil akan langsung masuk ke form menu utama pakar ini, dalam form ini terdapat menu basis pengetahuan, menu basis aturan, menu penjelasan, dan menu help. Apabila user ingin keluar dari program tinggal mengklik tombol keluar.

129



6. Form Basis Aturan

PENGETAHUAN

ATURAN

REKOMENDASI

HELP

Status :

Rule / Aturan Basis Pengetahuan

Rule : Leanguage : <<

confirm

>>

About

Logout Add

Save

Delete

Close

Gambar 4.30 Rancangan User Interface Form Basis Aturan

Pada form menu basis aturan user, dalam hal ini pakar user dapat mengubah aturan atau rule yang telah ada sebelumnya. User dapat melakukan malihat aturan-aturan yang telah ada dan dapat melakukan penambahan, penghapusan, dan edit data aturan. Apabila user ingin keluar dari program tinggal meng-klik tombol keluar.

131



8. Form Rekomendasi Rekomendasi : Jika balita anda terdeteksi :

Status :

Leanguage : No

Kasus

Rekomendasi

Help About Logout

Back

Gambar 4.32 Rancangan User Interface Form Rekomendasi

Form rekomendasi ini digunakan oleh user civil. Di dalamnya terdapat informasi rekomendasi tindakan yang harus diakukan ketika hasil penelusuran anak balita terdeteksi sebuah kondisi tertentu.

133



4.5 System Implementation 4.5.2 Konstruksi Sistem Pakar Dalam fase konstruksi, bahasa yang digunakan adalah Java dengan menggunakan database MySQL serta menggunakan model penalaran forward chaining dan teknik penelusuran depth first search. Instalasi yang digunakan pada fase ini dilakukan pada PC komputer pegawai puskesmas dan BKKBN kelurahan Jatisampurna, Bekasi. Dalam proses instalasi, piranti lunak yang digunakan dan dilakukan penginstalan adalah XAMPP Ver 1.7.3 dan JDK 6u17. XAMPP Ver 1.7.3 digunakan untuk mengontrol databse MySQL pada sistem, sedangkan JDKversi 6u17 untuk menjalankan sistem dan mengeksekusi rule – rule yang menggunakan bahasa pemograman Java.

4.5.3 Pengujian Sistem Pakar Pada tahapan pengujian sistem pakar, pengujian dilakukan dengan cara blackbox testing. Cara pengujian dilakukan dengan menjalankan aplikasi sistem pakar dan melakukan input data serta melihat input-nya apakah sesuai dengan domain masalah serta kesimpulan yang diharapkan. Hasil pengujian blackbox testing disajikan dalam tabel di bawah ini:

135



BAB V PENUTUP

5.1 Simpulan Berdasarkan uraian dan pembahasan yang telah diuraikan pada bab-bab sebelumnya, maka dapat ditarik simpulan antara lain: 1. Sistem pakar untuk mendeteksi gizi buruk yang dibuat dapat membantu para pakar gizi khususnya petugas Posyandu di lapangan, serta para ibu yang mempunyai anak balita, untuk mendeksi indikasi terjadinya gizi buruk pada anak balita. 2. User, dalam hal ini petugas Posyandu di lapangan, serta para ibu yang mempunyai anak balita dapat mengetahui indikasi terjadinya gizi buruk pada balita dengan indikator - indikator yang telah dibahas pada bab sebelumnya, yaitu: perubahan berat badan, perubahan grafik pertumbuhan pada KMS, gejala klinis yang terjadi, serta tingkat perubahan grafik pada KMS. 3. Dengan adanya sistem pakar untuk mendeteksi gizi buruk pada balita, didapati beberapa indikator baku dalam menentukan gizi buruk balita dengan merujuk pada Kartu Menuju Sehat (KMS) sehingga dapat mengurangi human error dalam mendeteksi kemungkinan balita mengalami gizi buruk. Dalam perancangan sistem pakar ini dihasilkan kaidah produksi sebanyak 49 rule dan terciptanya activitiy diagram, class diagram, state diagram, dan sequence diagram untuk use case diagram sebanyak 5 use case yang berbeda yaitu; use case login, use case mengisi basis pengetahuan, use case mengisi basis aturan,

137



sehingga masalah gizi buruk yang sering meresahkan masyarakat khususnya para ibu yang mempunyai anak balita dapat diminimalisasi dan dilakukan pencegahan secara dini. Serta melakukan tahap lanjut dari pengembangan sistem pakar.

139

DAFTAR PUSTAKA

Afriani, Syahida. Pengembangan Aplikasi Sistem Pakar Untuk Mendiagnosis Penyakit Demam Pada Anak. Jakarta: UIN. 2007. Al Fatta, Hanif. Analisis dan Perancangan Sistem Informasi. Yogyakarta: Andi. 2007. Andi.

Pengembangan

Sistem

Pakar

Menggunakan

Visual

Basic.

Ed.

1.Yogyakarta: Andi. 2003. Atmarita. Kebutuhan Gizi Mempengaruhi Kecerdasan Anak. www.kompas.com, diakses pada 19 Agustus 2009. 2005. Badan Kordinasi Keluarga Berancana. Perawatan dan Pengasuhan Balita. Jakarta: BKKBN press. 2006. Departemen Kesehatan RI. Pedoman Tatalaksana KEP Pada Anak di Puskesmas dan di Rumah Tangga. Jakarta: Direktorat Bina Gizi Kesehatan Masyarakat Press. 2005. Glass, Michael, et. al. Beginining PHP, Apache, MySQL Web Development. Indianapolis: Wiley Publishing. 2004. Gulo, W. Metodologi Penelitian. Jakarta: Grasindo. 2002. Hariyanto, Bambang, Ir., MT. Sistem Manajemen Basisdata. Bandung: Infomatika. 2004.

1



Raynor, W. The International Dictionary of Artificial Intellegence. London: Glenlake Publishing. 1996. Rich, E., and K. Knight. Artificial Intelligent, 2 and ed. New York: McGraw-Hill. 1991. Drh.,

Sarmin,

MP.

Cara

Mendeteksi

Gizi

Buruk

Pada

Balita.

www.almawaddah.wordpress.com, diakses 2 Juli 2009. 2009. Sediaoetama, Djaeni, Achmad. Prof., Dr., M.Sc. Ilmu Gizi. Jakarta: Dian Rakyat. 2000. Somantri, Maman, ST, MT. Pemrograman Berorientasi Objek Menggunakan Java.

Semarang:

Diponegoro.

Universitas

www.geocities.com/mmsomantri. diakses 2 Juli 2009. 2004. Syafiq, Ahmad, Ir., M. Sc., Ph.D . et. al. Modul Gizi Kesehatan Masyarakat. Jakarta: UIN Jakarta Press. 2006. Turban, Efraim, et. al. Decision Support System and Intelligent System(Sistem Pendukung Keputusan dan Sistem Cerdas) Jilid 2 Ed. 7. Yogyakarta: Andi. 2005. Persatuan Ahli Gizi Indonesia. Visi dan Misi Gizi Dalam Mencapai Indonesia Sehat 2010, Jakarta: EGC. 1999. Wahyono, Teguh. Sistem Informasi. Yogyakarta: Graha Ilmu. 2003. Wardiana,

Wawan.

Perkembangan

Tenologi

Informasi

di

Indonesia,

www.informatika.lipi.go.id, diakses 5 Agustus 2009. 2007. Welling, Luke, et. al. PHP and MSQL Development. Ed 2. Indianapolis: Sams Publishing. 2003.

3




Azis Sukma Dhiana, Ditdit Nugraha Utama, Nia Kumaladewi Jurusan Sistem Informasi, Fakultas Sains Dan Teknologi, Universitas Islam Negeri Syarif Hidayatullah, Jakarta Abstrak Keadaan gizi buruk sudah seharusnya dapat dipantau sedini mungkin, salah satu caranya dengan pemantauan rutin melalui Posyandu (Pos Pelayanan Terpadu) dan Puskesmas menggunakan Kartu Menuju Sehat (KMS). Karena tidak adanya indikator pasti yang menentukan bahwa balita tersebut dinyatakan kurang gizi atau gizi buruk, maka sering terjadi human error atau kesalahan manusia dalam menganalisa terjadinya gejala awal gizi buruk pada balita dikarenakan berbagai faktor, diantaranya kurangnya SDM yang terlatih dan jumlahnya terbatas. Seiring dengan perkembangan komputer dewasa ini yang mengalami banyak perubahan maka perlu dikembangkannya sistem pakar untuk mendeteksi gizi buruk pada balita agar dapat membantu hal tersebut. Penelitian difokuskan pada bagaimana cara kerja sistem pakar memproses sebuah domain permasalahan sehingga tercapai sebuah simpulan atau jawaban atas gizi buruk pada balita. Dengan menggunakan inference engine yang merupakan modul yang berisi model penalaran forward chaining dan teknik penelusuran depth first search, konsistensi pada rule atau aturan – aturan akan terjaga dengan baik sesuai dengan keahlian pakarnya karena tersimpan di dalam blakcboard atau area kerja memori yang disimpan sebagai database untuk deskripsi persoalan terbaru yang ditetapkan oleh fakta yang terjadi. Pemodelan yang digunakan adalah metodologi pengembangan sistem melalui pendekatan metodologi berorientasi objek (Object Oriented Modelling) serta menggunakan tools pengembangan sistem Unified Modelling Language (UML) yang dikembangkan menggunakan model Expert System Development Life Cycle dengan menggunakan bahasa pemrograman Java dan database MySQL. Dengan adanya sistem pakar ini diharapkan dapat membantu para petugas KB, petugas Posyandu, serta para ibu yang mempunyai anak balita untuk mendeteksi terjadinya gejala gizi buruk pada balita sejak dini dengan mengacu kepada Kartu Menuju Sehat (KMS) sehingga langkah pencegahan segera dilakukan. Kata Kunci: Sistem Pakar, Kartu Menuju Sehat (KMS), Mesin Inferensi, Expert System Development Life Cycle, Unified Modelling Language (UML), Forward Chaining, Depth First Search.

1



Keadaan gizi buruk sudah seharusnya dapat dipantau sedini mungkin, salah satu

II. LANDASAN TEORI 2.1 Definisi Deteksi

caranya dengan pemantauan rutin melalui Posyandu

(Pos

Pelayanan Terpadu) dan

Kata deteksi yaitu usaha menentukan keberadaan, anggapan, atau kenyataan. Adapun

Puskesmas menggunakan Kartu Menuju Sehat

mendeteksi

adalah

(KMS) (Syafiq, 2006).

menentukan

keberadaaan

Posyandu yang sering dilakukan di

menemukan atau

atau

kenyataan

sesuatu (Pusat Bahasa Depdiknas, 2008).

Indonesia adalah sebagai sarana pemantauan gizi balita. Karena tidak adanya indikator pasti

2.2

yang

2.2.1 Definsi Kecerdasan Buatan

menentukan bahwa balita

tersebut

Kecerdasan Buatan

dinyatakan kurang gizi atau gizi buruk, maka

Definsi Kecerdasan Buatan AI (Artificial

sering terjadi human error atau kesalahan

Intelligent) adalah suatu area dalam ilmu

manusia dalam menganalisis terjadinya gejala

komputer. Istilah tersebut mencakup banyak

awal gizi buruk pada balita dikarenakan

definisi (Raynor dalam Turban, 2005). Sebagian

berbagai faktor diantaranya kurangnya SDM

besar

yang terlatih, faktor sikologis petugas akibat

Intelligent) berkaitan dengan dua ide dasar.

banyaknya kasus yang ditangani, jumlah SDM

Pertama ide yang melibatkan pembelajaran

terbatas dan aspek – aspek lain

yang

proses pemikiran manuasia (untuk memahami

mempengaruhi tingkat konsistensi berfikir

apa yang dimaksud dengan kecerdasan buatan),

dalam keadaan normal, sehingga hal ini akan

kedua

sangat berpengaruh terhadap hasil analisis

duplikasi

kasus yang sedang ditangani (Syafiq, 2006).

(misalnya komputer dan robot). Satu definisi AI

Beranjak dari hal di atas, penelitian ini dimaksudkan

untuk

membuat

suatu

pakar

setuju

berkaitan proses

bahwa

dengan tersebut

AI

(Artificial

representasi melalui

dan mesin

(Artificial Intelligent) yang telah dikenal dengan baik adalah “Kecerdasan Buatan adalah studi

pembahasan penelitian berupa analisis dan

tentang

pengembangan aplikasi sistem komputer yaitu

melakukan hal yang pada saat itu lebih baik

sistem pakar untuk mendeteksi gejala gizi

dilakukan oleh manusia.” dinyatakan oleh (Rich

buruk pada balita, untuk membantu para

dalam Turban, 2005).

bagaimana

membuat

komputer

petugas KB, petugas posyandu di lapangan, serta para ibu yang mempunyai anak balita sebagai langkah awal pencegahan gizi buruk pada balita.

2.2.2 Karakteristik Kecerdasan Buatan Berikut ini adalah beberapa karakteristik kecerdasan buatan yang biasa terkandung dalam sistem tersebut (Turban, 2005), yaitu:

3



4. Antar Muka Pengguna

2.3.4 Struktur Sistem Pakar Berikut di bawah ini adalah gambar

Sistem pakar berisi prosesor bahasa untuk komunikasi berorientasi persoalan yang

struktur sistem pakar: Lingkungan Konsultasi

mudah antara pengguna dan komputer.

Lingkungan Pengembang

Pengguna Fakta ten tang kejadian khusus

5. Balckboard (tempat kerja).

Basis Pengetahuan Fakta : apa yang diketahui tentang area Domain

Antarmuka pengguna

Blakcboard adalah area kerja memori yang

Aturan : referensi logika (misalnya antara gejala dan penyebab )

disimpan sebagai database untuk deskripsi

Fasilitas penjelasan

Knowledge Engineer

Tindakan yang direkomendasikan

  

Mesin Inferensi Menarik kesimpulan

persoalan terbaru yang ditetapkan oleh data Penerjemah Pembuat jadwal Penguat konsistensi

Pengetahuan terdokumentasi

input.

Akuisi pengetahuan

6. Subsistem Penjelasan (Justifier)

Pengetahuan pakar

Blackboard (tempat kerja) Rencana Agenda Solusi

Deskripsi masalah

Kemampan untuk melacak tanggung jawab

Perbaikan Pengetahuan

suatu

kesimpulan

terhadap

sumbernya

adalah penting untuk transfer keahlian dan

(Sumber: Turban, 2005)

dalam pemecahan masalah.

Gambar 2.1 Struktur Sistem Pakar

7. Sistem Perbaikan Pengetahuan Deskripsi singkat dari gambar di atas :

Pakar manusia mempunyai sistem perbaikan -

1. Subsistem Akuisi Pengetahuan

pengetahuan;

yakni

mereka

dapat

Akuisi pengetahuan adalah akumulasi,

menganalisis pengetahuannya sendiri dan

transformasi keahlian pemecahan masalah

kegunaannya,

dari pakar atau

meningkatkannya

sumber pengetahuan

belajar

darinya,

untuk

dan

konsultasi

mendatang.

terdokumentasi ke program komputer 2. Basis Pengetahuan Basis pengetahuan berisi pengetahuan yang relevan memahami,

yang diperlukan untuk merumuskan,

dan

memecahkan persoalan. 3. Mesin Inferensi

2.3.5 Manfaat dan Kemampuan Sistem Pakar Ribuan sistem pakar saat ini digunakan dihampir

setiap

industri

dan

setiap

fungsional. Berikut ini manfaat sistem pakar (Turban, 2005):

“Otak” ES adalah mesin inferensi, yang

1. Meningkatkan output dan produktivitas

dikenal juga sebagai struktur kontrol atau

2. Menurunkan waktu

penerjemah aturan (dalam ES berbasis aturan).

area

dalam pengambilan

keputusan 3. Meningkatkan kualitas proses dan produk 4. Mengurangi dowtime 5. Menyerap keahlian langka 6. Fleksibilitas

5



3.2 Metodologi Pengembangan Sistem

III. METODOLOGI PENELITIAN

Dalam pengembangan sistem pakar ini,

3.1 Pengumpulan Data

metodologi yang digunakan adalah Expert

a. Observasi Observasi pengumpulan

merupakan

teknik

System Development Life Cycle yang melibatkan

yang

untuk

enam tahap pokok seperti yang dapat terdapat

data

efektif

mempelajari sebuah sistem. Dalam observasi, dilakukan teknik penemuan fakta dimana analisi

sistem

menyaksikan

turut

berpartisipasi

seseorang

yang

pada gambar di bawah ini: Fase I

Inisialisasi Kasus

Fase II

Analisis dan Desain Sistem

Fase III

Prototipe Dasar Kasus

Fase IV

Pengembangan Sistem

Fase V

Implementasi Sistem

Fase VI

Implementasi Tahap Lanjut

atau sedang

melakukan aktivitas untuk mempelajari sistem (Whitten, 2004). b. Interview / wawancara Wawancara atau interveiw merupakan teknik penelusuran fakta dimana analis sistem mengumpulkan informasi dari individu individu

melalui

interaksi face

to

face

(Whitten, 2004). c. Studi Literatur Pengumpulan data biasanya diawali dengan

mengumpulkan

berhubungan

dengan

informasi

masalah

yang

penelitian.

(Sumber: Andi, 2003) Gambar 3.1 Fase Pengembangan Sistem Pakar

Informasi – informasi tersebut dapat diperoleh melalui peninjauan literature yang relevan (Gulo, 2002). Studi literatur dalam penelitian ini dilakukan dengan cara mempelajari buku karangan dari para pakar ahli gizi diantaranya Prof. DR. Achmad Djaeni Sediaoetama, M.Sc, Sjahmien Moehyi (Ahli Gizi), Ir.Ahmad Syafiq, M.Sc, Ph.D dan sumber – sumber lain untuk menunjang dalam pembangunan sistem pakar ini. Adapun daftar buku - buku dan sistus-situs web yang menjadi referensi dalam

Inisialisasi Kasus Tahapan ini merupakan tahapan penentuan hal - hal penting sebagai dasar permasalahan yang akan dianalisis. Tahapan ini merupakan tahap untuk mengkaji dan membatasi masalah yang akan diimplementasikan dalam sistem (Andi, 2003). Dalam

tahapan

ini

ditentukan

permasalahan yaitu gejala gizi buruk serta gajala klinisnya. Berangkat dari data hasil observasi kemudian dilakukan pengkajian dan pembatasan

penelitian ini dapat dilihat pada daftar pustaka.

7



Forward cahining adalah pendekatan

Pada tahapan depth first search ini

data-driven mulai dari data yang tersedia atau

dilakukan penelusuran data dari parameter atau

ide dasar, dan kemudian kita mencoba menarik

indikator gizi buruk pada node – node yang

kesimpulan (Turban, 2005).

sudah terdefinisikan (pertanyaan), dari semua

Pada

tahapan

forward

chaining

dilakukan dengan membuat pohon inferensi

rangkaian

node

secara

mendalam

sampai

ditemukannya kesimpulan.

untuk memudahkan mencari bagian JIKA terlebih dahulu dari parameter gizi buruk,

2. Representasi Pengetahuan Pengetahuan yang diperoleh dari pakar

Setelah semua kondisi JIKA dipenuhi, aturan mendapatkan

atau sekumpulan data harus direpresentasikan

kesimpulan. Proses ini akan berlanjut hingga

dalam format yang dipahami oleh manusia dan

dicapai kesimpulan akhir.

dapat dieksekusi pada komputer. Terdapat

b. Depth First Search

banyak metode yang berbeda untuk repsesentasi,

atau

rule

dipilih

untuk

Depth First Search adalah teknik penelusuran data pada node – node secara

yang paling populer adalah aturan produksi (Turban, 2005). Teknik representasi pengetahuan yang

vertikal dan sudah terdefinisikan, misalnya dari kiri ke kanan. Keuntungan pencarian data

dilakukan pada

tahap

dengan teknik ini adalah bahwa penelusuran

menggunakan kaidah produksi, yaitu membuat

masalah dapat digali secara mendalam sampai

kaidah produksi berupa aturan (rule) yang

ditemukannya kepastian suatu solusi yang

berupa IF (kondisi) THEN (aksi) dimana kondisi

optimal (Andi, 2003).

merupakan

bagian

ini adalah

dari

awal

dengan

yang

mengekspresikan situasi (pernyataan berawal IF) dan aksi merupakan bagian yang menyatakan suatu tindakan tertentu yang diharapkan jika suatu

situasi

bernilai

benar

(pernyataan

berawalan THEN).

3.2.1 Pengembangan Sistem Pengembangan sistem di sini lebih kepada (Sumber: Andi, 2003) Gambar 3.4 Depth First Search

system

design

atau

perancangan

perangkat lunak sistem pakar itu sendiri. Desain sistem adalah sebuah teknik pemecahan masalah yang saling melengkapi (dengan analisis sistem)

9



menetukan pola berfikir sistem yang akan

Letak berat badan pada warna KMS

dibuat. Hasil uraian para pakar yaitu :

digambarkan dalam tiga warna, yaitu; hijau,

1. Apabila garis tersebut berada di Bawah

kuning, dan BGM (Bawah Garis Merah).

Garis

Merah

(BGM),

artinya

balita

tersebut berada dalam kondisi gizi kurang. 2. Apabila garis tersebut berada di Bawah Garis Merah (BGM) disertai gejala klinis

3. Perubahan berat badan pada KMS Perubahan berat badan digolongkan pada tiga bagian, yaitu; naik, turun, dan tetap. 4. Perubahan grafik pada KMS

penyerta dengan dan tampak kondisi badan

Perubahan grafik menunjukan perubahan

kelihatan

garis berat badan balita pada KMS. Hal ini

kurus maka anak tersebut

diklasifikasikan menjadi 3 bagian, yaitu; 1T

menalami kondisi gizi buruk. 3. Bila grafik tersebut berada di atas garis merah (terletak pada pelangi kuning/hijau), maka balita tersebut digolongkan dalam gizi

sedang.

Hal

ini

beberapa

(satu tingkat), 2T (dua tingkat), 3T (tiga tingkat). 5. Gejala klinis penyerta. Gejala

klinis penyerta

yang dimaksud

adalah:

kemungkinan: b. Bila pada penimbangan berat badan bulan berikutnya terjadi kenaikan berat

a. Tanda-tanda Kwashiorkor 

khususnya pada kaki (dorsum pedis)

badan, maka anak tersebut gizinya baik. c. Sebaliknya gizinya dianggap tidak baik

Edema (pembengkakan) pada tubuh



Wajah membulat dan sembab



Otot-otot

mengecil,

lebih

nyata

apabila terjadi penurunan berat badan

apabila diperiksa pada posisi berdiri

dibandingkan

dan duduk, anak berbaring terus

penimbangan

berat

badan bulan lalu.

menerus.

d. Bila grafik terletak di atas pelangi



Perubahan status mental

hijau tua, maka anak tersebut masuk



Anak sering menolak segaka jenis

dalam kategori gizi baik. Dengan menggunakan indikator gizi

makanan 

sebagai berikut: 1. Umur balita

darah dan diare/mencret 

Dari umur balita dapat digolongkan pada dua bagian, yaitu; di atas lima tahun dan di

Sering disertai infeksi, kekurangan

Rambut berwarna kusam dan mudah dicabut



bawah lima tahun.

Gangguan kulit berupa bercak merah yang meluas dan berubah menjadi

2. Letak berat badan pada warna KMS

hitam (crazy pavment dermatosis) 

Pandangan mata anak tampak layu

11



4.2 Analisis dan Desain Sistem

3. Studi Literatur

Berdasarkan hasil analisis masalah dapat

Dari hasil penelitian yang dilakukan oleh Afriani dapat diambil beberapa kelebihan

dirancang

dan kekurangan dari sistem pakar tersebut. Hal

menggambarkan kebutuhan sistem pakar di atas.

itu ditinjau dari penjelasan teori dari beberapa

Gambaran untuk sistem pakar ini dapat dilihat

ahli, yaitu diantaranya; kelebihan dari sistem

pada gambar di bawah ini:

kerangka

pakar ini penelitian ini diantaranya; antarmuka

sistem

yang

Pengetah

(user interface) mudah dipahami user dalam melakukan konsultasi kasus penyakit demam

Simpan Aturan

Cek Dalam Basis

Cek Aturan

pada anak. hal ini sesuai dengan apa yang Ben

disampaikan oleh Whitten (2004), yaitu “user interface menekankan semua hal dari starting

Laporkan Aturan

Benar

Cek Apakah

Cari Aturan

Sala

system sampai persentasi akhir dari output atau Sala

input yang diinginkan”. Dilengkapi dengan

Selesai

form konsultasi, informasi tentang demam sebagai penjelasan sistem, serta form basis

(Sumber: Andi, 2003)

data sebagai base knowledge sistem tersebut.

Gambar 3.5 Kerangka Sistem Pakar

Sesuai dengan yang disampaikan oleh Turban harus

Dalam penalaran maju, aturan - aturan

direpresentasikan dalam format yang dipahami

diuji satu demi satu dalam urutan tertentu, dalam

komputer dan diatur dalam basis pengetahuan

hal ini penelusuran depth first search ke dalam

sistem pakar.”

basis aturan oleh user. Saat aturan diuji, sistem

(2005),

yaitu

“pengetahuan pakar

juga

pakar akan mengevaluasi apakah kondisinya

beberapa kelemahan atau kekurangan yang

benar atau salah. Jika kondisinya benar, maka

terdapat dalam sistem ini, yaitu dalam hal

aturan itu akan dilaporkan dan disimpan

dokumentasi dan keamanan sistem. Dalam

kemudian aturan selanjutnya diuji. Proses ini

sistem ini tidak ada fasilitas atau fitur untuk

akan berulang (iterative) sampai seluruh basis

proteksi atau keamamanan data yang spesifik,

aturan teruji dengan berbagai kondisi (Andi,

padahal menurut Turban (2005), “Karena

2003).

Selain

kelebihan,

terdapat

sistem pakar berisi pengetahuan yang sensitif yang menjadi hak milik organisasi, maka sangat penting untuk memiliki mekanisme keamanan yang baik.”

4.3 Prototipe Dasar Kasus Prototyping ES meliputi representasi pengetahuan yang ditangkap dengan

sebuah

cara yang memungkinkan inferensi dan kreasi

13



awal yang mengekspresikan situasi atau

Pada use case di atas terdapat case login

premis (pernyataan berawal IF) dan aksi

yang di dalamnya terdapat objek yaitu user.

merupakan bagian yang menyatakan suatu

User di sini merupakan actor dari sistem pakar

tindakan

yang

untuk mendeteksi gizi buruk pada balita yang

diharapkan jika suatu situasi atau premis

dibagi menjadi dua yaitu civil dan knowledge

bernilai benar (pernyataan berawalan THEN).

engineer. Kemudian di dalam use case mengisi

tertentu

atau

konklusi

basis pengetahuan terdapat beberapa objek 4.4 Pengembangan Sistem

potensial diantaranya umur, warna, posisi,

4.4.2 System Design

tingkat, kondisi, cek gejala, gejala, dan penyakit.

4.4.2.1 Identifikasi actor

Pada use case mengisi basis aturan terdapat di

Actor di dalam sistem pakar untuk mendeteksi

gizi

buruk

pada

balita

ini

diklasifikasikan menjadi dua yaitu Knowledge

dalamya objek potensial yaitu aturan. Pada aturan ini merupakan kumpulan rule sistem pakar yang merepresentasikan pengetahuan.

Engineer (KE) dan Civil.

Pada use case menelusuri kasus terdapat

Tabel 4.1 Tabel Identifikasi Actor No 1

2

Actor

Keterangan

Knowledge EngineerMemiliki wewenang untuk melakukan perubahan data pada basis pengetahuan, basis aturan, dan rekomendasi hasil dari penggalian pengetahuan dari pakar. Civil Memiliki wewenang untuk melakukan penelusuran kasus dan melihat rekomendasi kasus.

di dalamnya terdapat objek potensial yaitu question.

ini

merupakan

sarana

penelusuran kasus bagi user dengan cara mengisi pertanyaan yang disediakan sistem untuk dicocokan dengan aturan yang tersedia pada

4.4.2.2 Use Case Diagram

Question

basis

rekomendasi

aturan.

Use

dilakukan

case oleh

mengisi knowledge

engineer. Terdapat objek rekomendasi pada use case ini. Rekomendasi mempunyai

kaitan

dengan kasus – kasus yang mungkin terditeksi oleh hasil penelususran kasus

Setelah didapatkan nama – nama class, lalu dapat ditentukan relasi atau hubungan antar class

yang

terdapat

dalam

sistem

pakar

mendeteksi gizi buruk pada balita dapat dilihat pada gambar di bawah ini:

Gambar Use Case Diagram

15



oleh

komputer

dengan

menggunakan

mekanisme inferensi. Mekanisme inferensi

pencegahan secara dini. Serta melakukan tahap lanjut dari pengembangan sistem pakar.

adalah sebagai mesin inferensi di dalam sistem

pakar

knowledge

yang

mengolah

(pengetahuan

tentang

base gizi

DAFTAR PUSTAKA Afriani,

Syahida.

Pengembangan

Aplikasi

buruk). Dengan teknik penelusuran depth

Sistem Pakar Untuk Mendiagnosis

first search, mesin inferensi ini melakukan

Penyakit Demam Pada Anak. Jakarta:

proses penalaran dengan metode forward

UIN. 2007.

chaining (mencari bagian JIKA terlebih

Al Fatta, Hanif. Analisis dan Perancangan

dahulu dalam hal ini indikator atau gejala

Sistem Informasi. Yogyakarta: Andi.

yang terjadi. Setelah semua kondisi JIKA

2007.

dipenuhi,

aturan

dipilih

untuk

Andi.

Pengembangan

Sistem

mendapatkan kesimpulan yang terjadi).

Menggunakan

Setelah didapat simpulan, maka akan

1.Yogyakarta: Andi. 2003.

diketahui kondisi gizi yang terjadi pada

Atmarita.

Visual

Kebutuhan

Gizi

Pakar

Basic.

Ed.

Mempengaruhi

balita. Proses penarikan kesimpulan akan

Kecerdasan Anak. www.kompas.com,

diproses dengan konsisten oleh komputer

diakses pada 19 Agustus 2009. 2005.

berdasarkan

formalisasi

yang

telah

Badan

Kordinasi

Keluarga

Berancana.

dirumuskan sebelumnya oleh pakar dan

Perawatan dan Pengasuhan Balita.

knowledge enginer.

Jakarta: BKKBN press. 2006. Departemen

Kesehatan

Tatalaksana

5.2 Saran Berdasarkan

simpulan

yang

telah

KEP

RI.

Pedoman

Pada

Anak

di

Puskesmas dan di Rumah Tangga.

dipaparkan di atas, maka saran untuk peneliti

Jakarta:

selanjutnya

Kesehatan Masyarakat Press. 2005.

agar

dapat

mengembangkan

sistem pakar untuk mendeteksi gizi buruk

Direktorat

Bina

Gizi

Glass, Michael, et. al. Beginining PHP, Apache,

pada balita yang dapat melakukan penilaian

MySQL

status gizi dengan beberapa pendekatan yaitu

Indianapolis: Wiley Publishing. 2004.

berdasarkan

pendekatan

klinis

dan

antropometri, sehingga masalah gizi buruk yang

sering

meresahkan

masyarakat

Gulo,

W.

Web

Metodologi

Development.

Penelitian.

Jakarta:

Grasindo. 2002. Hariyanto,

Bambang,

Ir.,

khususnya para ibu yang mempunyai anak

Manajemen

balita dapat diminimalisasi dan dilakukan

Infomatika. 2004.

MT.

Basisdata.

Sistem Bandung:

17



Persatuan Ahli Gizi Indonesia. Visi dan Misi Gizi Dalam Mencapai Indonesia Sehat 2010, Jakarta: EGC. 1999. Wahyono,

Teguh.

Sistem

Informasi.

Yogyakarta: Graha Ilmu. 2003. Wardiana, Wawan. Perkembangan Tenologi Informasi

di

Indonesia,

www.informatika.lipi.go.id, diakses 5 Agustus 2009. 2007. Welling, Luke, et. al. PHP and MSQL Development. Ed 2. Indianapolis: Sams Publishing. 2003. Whitten, et. al. Metode Desain dan Analisis Sistem. Ed. 6, Indonesian Translation Yogyakarta: Andi. 2004. Yuniastuti,

Ari.

Gizi

dan

Kesehatan.

Yogyakarta: Graha Ilmu. 2008.

19

RANCANG BANGUN SISTEM PAKAR UNTUK MENDETEKSI GIZI BURUK PADA BALITA

Recommend Documents