SISTEM PAKAR PENGATURAN DIET SEHAT BERDASARKAN GOLONGAN DARAH

JURNAL TEKNOLOGI Fakultas Teknologi Industri, Volume 4, No. 1

ISSN : 2301-4474

SISTEM PAKAR PENGATURAN DIET SEHAT BERDASARKAN GOLONGAN DARAH Firna Yenila, S.Kom, M.Kom, Fakultas Ilmu Komputer Universitas Putra Indonesia YPTK Padang e-mail : [email protected]

Abstract - This type of diet is strongly influenced by the background of the individual origin or faith of a particular community. Although humans are omnivores, a group of people usually have a preference or prohibition against certain types of food. A alternative is the die bloodtype diet. Application more efficiently is to use a expert system applications. The results of the manufacture of applications will result in applications that are easier to use bymany users because the application is installed on the personal computer so that users cancarry anywhere, so users do not bother to bring books everywhere. The authors therefore make this thesis entitled "The Expert SystemtoHealthy diet Based On Blood Type With Forward Chaining Methods". Keywords: Expert System, Forwardchaining, blood type diet, I. Latar Belakang 1.1 Pendahuluan Diet merupakan usaha seseorang dalam mengatur pola makan dan mengurangi makan untuk mendapatkan berat badan yang ideal. Dalam kamus Gizi Pelengkap Kesehatan Keluarga 2009 keluaran Persatuan Ahli Gizi Indonesia (Persagi), diet memiliki arti sebagai pengaturan pola dan konsumsi makanan serta minuman yang dilarang, dibatasi jumlahnya, dimodifikasi, atau diperolehkan dengan jumlah tertentu untuk tujuan terapi penyakit yang diderita, kesehatan, atau penurunan berat badan. Namunpadaumumnya, diet memilikibanyakjenisdari diet rendahkalori, diet rendah protein, diet jantung, diet rendahgula, diet rendahgaram, hingga diet rendahpurin (untuk penderita gout atau asam urat). Metode diet berdasarkan golongan darah ini dipilih karena golongan darah merupakan kunci dari seluruh sistem kekebalan tubuh, dan merupakan faktor penjelas yang penting dalam profil kesehatan. Diet sehat berdasarkan golongan darah juga merupakan cara untuk mengembalikan fungsi penjagaan alami dari kekebalan tubuh, memperbaiki jam metabolisme, dan membersihkan darah dari lektin berbahaya (D’Adamo, 2005). Teknologi sistem pakar adalah solusi yang paling potensial untuk memberikan solusi dari permasalahan tersebut. Sistem ini akan memberikan otomatisasi dan memberikan pengetahuan oleh komputer dalam penentuan makanan yang sesuai bagi pengguna berdasarkan golongan darah. Metode yang digunakan dalam pemecahan Sistem Pakar Pengaturan Diet . . .

masalah ini adalah Forward Chaining. Forward Chaining adalah penalaran yang dimulai dari fakta untuk mendapatkan kesimpulan dari fakta bahwa inferensi Forward Chaining dapat dianggap sebagai strategi yang berasal dari sejumlah fakta yang dikenal. Pencarian dilakukan dengan menggunakan aturan premis yang cocok dengan fakta-fakta yang diketahui untuk memperoleh fakta-fakta baru dan melanjutkan proses sampai tujuan tercapai (Sasmito, et al. 2011). 1.2 Tujuan Tujuan dari penelitian ini adalah menghasilkan suatu sistem yang dapat digunakan untuk mengetahui pola diet sehat berdasarkan golongan darah user yang mampu membuat suatu keputusan yang sama, sebaik dan seperti pakar. 1.2 BatasanMasalah Pnulis membatasi ruang lingkup permasalahan sebagai berikut sistem pakar ini hanya membahas identifikasi untuk menentukan makanan diet sehat berdasarkan golongan darah menggunakan metode Forward Chaining. II. TINJAUAN PUSTAKA A. Sistem pakar sistem pakar (expert system) adalah sistem yang berbasis komputer yang menggunakan pengetahuan, fakta, dan teknik penalaran dalam memecahkan masalah yang biasanya hanya dapat dipecahkan oleh seorang pakar (Fitrianti, Soebroto, Henryranu, 2012). B. Komponen Sistem Pakar

23


Komponen sistem pakar menurut Bambang Yuwono (2010) terdiri atas komponenkomponen yang dijelaskan berikut ini:

User

Fakta-fakta tentang kejadian khusus

Antarmuka

ISSN : 2301-4474

pengetahuan dan dalam memori kerja untuk merumuskan kesimpulan. Dalam prosesnya, mesin inferensi menggunakan strategi penalaran dan strategi pengendalian.

Basis Pengetahuan Fakta : Apa yang diketahui tentang area domain Aturan : Logical Reference

Fasilitas Penjelasan Rekayasa Pengetahuan

Aksi Yang Direkomendasikan

Motor Inferensi

Rencana Solusi

BLACKBOARD Agenda Deskripsi

- Interpreter - Scheduler - Consitency Enforcer

Penambahan Pengetahuan Pengetahuan Ahli

Penyaring Pengethuan

Gambar 2.2. Struktur Sistem Pakar 1. Antar muka pengguna (user interface) Adalah mekanisme yang digunakan oleh pengguna sistem pakar untuk berkomunikasi. Menurut McLeod, 1995, cit Sasmito et al., (2011), bagian dialog yang terjadi antara sistem pakar dan penguna yang memungkinkan pengguna untuk menerima instruksi dan informasi dari sistem, juga menyediakan informasi kepada pengguna. 2. Basis pengetahuan (knowledge base) Basis pengetahuan merupakan kumpulan pengetahuan bidang tertentu pada tingkatan pakar dalam format tertentu. Ada dua bentuk pendekatan basis pengetahuan yang sangat umum digunakan: a. Rule Base Reasoning (Penalaran Berbasis Aturan) b. Case Based Reasoning (Penalaran Berbasis Kasus) 3. Fasilitas Akuisisi Pengetahuan (Knowledge Acquisition) Akuisisi pengetahuan adalah proses pengumpulan, perpindahan dan transformasi dari keahlian pemecahan masalah yang bersal dari beberapa sumber pengetahuan kedalam bentuk yang dimengerti oleh komputer 4. Mesin inferensi (Inference Engine) Mesin inferensi merupakan program komputer yang menyediakan suatu metodologi untuk penalaran tentang informasi dalam basis Sistem Pakar Pengaturan Diet . . .

Gambar 2.2. Inference Engine 5. Memori Kerja Memori kerja yang digunakan untuk menyimpan fakta-fakta yang diperoleh saat dilakukan proses konsultasi. Fakta-fakta inilah nantinya akan diolah oleh mesin inferensi berdasarkan pengetahuan yang disimpan dalam basis pengetahuan untuk menentukan suatu keputusan pemecahan masalah 6. Fasilitas Penjelas (Explaining Facility ) Fasilitas penjelas berfungsi untuk memberikan informasi kepada pemakai mengenai jalananya penalaran sehingga dihasilkan suatu keputusan. Tujuan adanya fasilitas penjelas dalam sistem adalah untuk membuat sistem lebih cerdas, menunjukan adanya proses analisa dan mampu memuaskan spikologis pemakai.

Gambar 2.3. Inference Engine

24


1. Forward chaining Forward Chaining adalah metode inference engine yang mencocokan fakta atau pernyataan dimulai dari bagian sebelah kiri (if dulu). Dengan kata lain, penalaran dimulai dari fakta terlebih dahulu untuk menguji kebenaran hipotesis. (Sri Kusumadewi, 2003) 2. Backward Chaining Backward Chaining adalah kebalikan dari Forward Chaining. Hal ini digunakan untuk mundur dari tujuan jalur yang mengarah ke gawang. Dalam hal ini, tujuan ditentukan dan sistem pakar mencoba untuk mengetahui kondisi apa yang dibutuhkan untuk sampai pada tujuan yang ditetapkan (Gupta & Ritika Singhal, 2013) C. Metode Pencarian Ada dua teknik pencarian dan pelacakan yang digunakan yaitu pencarian buta (blind search) dan pencarian terbimbing (heuristic search) seperti dibawah ini: 1. Pencarian Buta (Blind Search) 2. Pencarian Mendalam Pertama (Depth-First search) 3. Pencarian Heuristik ( Heuristik Search) 4. D. Diet Berdasarkan Golongan darah Golongan darah merupakan ciri khusus darah dari suatu individu karena adanya perbedaan jenis karbohidrat dan protein pada permukaan membran sel darah merah. Golongan darah ditentukan oleh jumlah zat (antigen) yang terkandung di dalam sel darah merah (Power, 2008). Setiap jenis makanan bisa mempengaruhi metabolisme dan komposisi darah sehingga berpengaruh terhadap keseimbangan daya tahan tubuh, di mana darah mempunyai dua komponen utama, yaitu antigen dan antibodi. Diet berdasarkan golongan darah merupakan kunci dari seluruh sistem kekebalan tubuh, dan merupakan faktor penjelas yang penting dalam profil kesehatan. Diet sehat berdasarkan golongan darah juga merupakan cara untuk mengembalikan fungsi penjagaan alami dari kekebalan tubuh, memperbaiki jam metabolisme, dan membersihkan darah dari lektin berbahaya (D’Adamo, 2005)

ISSN : 2301-4474

golongan darah dilihat dari berat badan relatif dimulai dengan pembuatan sebuah basis pengetahuan. Pengetahuan yang berasal dari pakar tersebut dipresentasikan ke dalam bentuk-bentuk suatu pengetahuan. Proses penalaran dimulai dari sekumpulan data yang menuju pada suatu kesimpulan. Penalaran maju dimulai dengan user menentukan gejala-gejala yang ditemukan. Berdasarkan gejala tersebut user dapat melihat masalah yang ditemukan. Kemudian user dapat menemukan hasil/kesimpulan dari permasalahan yang dihadapi berdasarkan sistem tersebut. Dengan maksud untuk mengidentifikasikan dan mengevaluasi permasalahan-permasalahan yang ada, seperti keterbatasan tenaga kesehatan dalam bidang gizi dan keterbatasan waktu sering terjadi suatu masalah di mana seseorang ingin mengetahui tentang menu sehat yang baik dikonsumsi dalam proses penormalan berat badan (Diet). Untuk itu,disini peneliti mencoba membuat program sistem pakar dengan metode pelacakan maju (Fordward Chaining). Di mana pengumpulan data dilakukan dengan cara wawancara dan konsultasi dengan pakar gizi yang mana nantinya diharapkan dapat membantu peneliti dalam pembuatan program sistem pakar yang dapat ditujukan untuk menganalisa penentuan menu makanan sehat berdasarkan golongan darah yang menghasilkan kesimpulan dan saran. Dalam pengambilan keputusan, seorang pakar atau non pakar sering tidakmempertimbangkan keadaan dan situasi. Sistem pakar ini merupakan software yang berusaha menduplikasikan fungsi seorang pakar dalam satu bidang keahliannya, yang bertindak sebagai konsultan yang cerdas atau penasehat yang dapat memberikan suatu hasil/kesimpulan dan saran dalam lingkungan keahlian tertentu. dari sistem struktur tersebut dapat dilihat masalah yang ditemukan. Kemudian dapat menemukan kesimpulan, solusi atau saran dari permasalahan yang dihadapi seseorang pada analisa penentuan menu sehat sehat yang dapat dilihat pada Tabel 3.1

III. ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM Pada sistem pakar untuk analisa penentuan menu makanan sehat berdasarkan Sistem Pakar Pengaturan Diet . . .

25


ISSN : 2301-4474

lebih meningkatkan keamanan dari istem pakar ini. 1. Explaining Facilities (Fasilitas Penjelasan) Fasilitas penjelas pada sistem pakar dirancang dengan tujuan untuk memberikan penjelasan user bagaimana sistem pakar ini dijalankan. Bentuk penjelasannya Tabel 3.2. Tabel Menu Makanan

Tabel 3.3. Fakta 1. Desain Aktivitas Sistem a. User Interface Rancangan antar muka layanan (interface) sistem pakar penentuan menu makanan diet sehat berdasarkan jenis golongan darah yang didukung dengan berat badan relatif user terdiri dari halaman : 1. Halaman penjelasan SP (Explaination Facilities) 2. Halaman Input Berat Badan Relatif User 3. Halaman inputkondisi user 4. Halaman urai menu makanan sehat berdasarkan golongan darah dan berat badan relatifuser

Tabel 3.4. Golongan Darah

Pada saat login sebagai user hanya dapat menginputkan sistem struktur dan input kondisi berat badan relatif user saat itu, user tidak bisa mengedit ataupun menghapus, hal ini dilakukan untuk

Gambar 4.2. Menu Berat Badan Relatif

Sistem Pakar Pengaturan Diet . . .

26


i.

Form Diagnosa Form ini berguna untuk melihat kondisi user pada saat menggunakan sistem. Pada form diagnosa, user diminta untuk mengklik perintah diagnosa sehingga terhubung ke form lain, seperti pada

ISSN : 2301-4474

Saat user menjawab ”Ya” maka sistem akan melanjutkan pada kegiatan berikutnya.

Setelah semua pertanyaan dari sistem terjawab, maka user akan di berikan solusi terhadap permasalah yang dihadapi user dalam menentukan makanan sehat berdasarkan golongan darah, seperti pada gambar 4.5

gambar 4.3 Gambar 4.3. Form Diagnosa ii.

Form Daftar Pertanyaan Form ini berisikann daftar pertanyaan yang merupakan pertanyaan-pertanyaan yang berhubungan dengan kondisi user saat menggunakan sistem, seperti pada gambar 4.4. Dari pertanyaan yang diajukan kepada user hanya diperbolehkan menjawab ”YA” atau ”TIDAK”. Jika user menjawab ”YA” maka sistem akan berlanjut pada pertanyaan selanjutnya begitu sebaliknya. Seperti pada tampilan dibawah ini:

Gambar 4.4 Form Pertanyaan


Gambar 4.5 Form Penentuan Solusi Form solusi yang diarahkan kepada user seperti pada gambar 4.6

Gambar 4.6 Form Makanan sehat sesuai golongan darah Untuk bisa mendapatkan hasil/solusi dalam bentuk hardcopy, user cukup dengan mengklik icon print dan menghubungkan personal computer ke printer, output yang didapatkan seperti gambar 4.7 27


ISSN : 2301-4474

mungkin bermanfaat dan membantu bagi siapa yang berminat untuk menggunakan sistem ini : 1. Rancangan sistem pakar untuk menentukan menu sehat bagi user dalam melakukan program diet ini penulis rasakan masih jauh dari kesempurnaan, dan perancangan sistem ini juga terbatas hanya untuk menentukan menu makanan sehat berdasarkan golongan darah yang dilihat dari berat badan relatif saja, untuk itu penulis mengharapkan ada pihak atau penelitian yang mau mengembangkan dan melanjutkan penelitian. 2. Semakin berkembangnya teknologi komputer, diharapkan segala bentuk pelayanan publik sudah dapat diaplikasikan kedalam bentuk sistem (Sistem Komputer) yang dapat dengan mudah digunakan masyarakat.

Gambar 4.7 laporan Menu Sehat V. KESIMPULAN DAN SARAN 5.1 Kesimpulan Berdasarkan analisis dan pembahasan yang dilakukan, maka dapat disimpulkan beberapa hal sebagai berikut : 1. Ada beberapa faktor yang dapatmenentukan menu diet sehat berdasarkan golongan darah. Faktor yang mempengaruhi tersebut diperoleh dari beberapa pilihan yang diberikan sistem, sehingga akan dihasilkan perencanaan sistem pakar untuk menentukan menu sehat berdasarkan golongan darah dalam proses diet. 2. Jenis golongan darah dan berat badan relatif sangat mempengaruhi dalam penentuan menu sehat bagi user dalam melaksanakan program diet. 3. Sistem yang dirancang dapat menentukan menu diet sehatbagi user berdasarkan data pilihan user yang dimasukan. 4. Penalaran forward chaining bisa digunakan untuk melakukan penelusuran faktor-faktor dan kriteria-kriteria untuk mendapatkan hasil dalam menentukan menu sehatbagiuser yang akanmelakukan proses diet. 5. Output dari sistem ini dalam bentuk informasi menu sehat berdasarkan jenis golongan darah yang dilihat dari berat badan relatif user pada saat menggunakan sistem yang berbentuk hard copy. 5.2 Saran-Saran Sebagai akhir dari penelitian ini, penulis ingin menyampaikan saran-saran yang Sistem Pakar Pengaturan Diet . . .

DAFTAR PUSTAKA Almatsier, Sunita (2010), “Penuntun Diet Edisi Baru”, PT. Gramedia Pustaka Utama, Jakarta. Asabere, Yaw, Nana (2012), “Integration Of Expert System In Mobile Learning”, ICT Journal, Ghana D’adamo dan Catherine (2005), “Diet Sehat Golongan Darah (Diet Tanpa Rasa Lapar)”, PT. Bhuana Ilmu Komputer, Jakarta. Fitriani, dkk (2012), “Sistem Pakar Pada Bidang Teknologi Informasi Rekomendasi Profesi Pekerjaan Berdasarkan Kepribadian Mengguanakan Pendekatan Personality Factor”, Universitas Brawijaya, Malang Gupta, Swati dan singhal, Ritika (2013). “Fundamental and Charasteristics Of an Expert System”. Shobhit University: India Hartati, Sri dan Iswanti, Sari (2008). “ImplementasiSistem Rule-Based Expert System Dalam Mendeteksi Kerusakan Jaringan Komputer Dengan Metode Backward Chaining Penanggulangannya”. Jurnal Saintikom:Medan Hermawan, Guntur (2009), “Komplikasi Obesitas Dan Upaya Penanggualangannya”, Jurnal Ilmu Penyakit Dalam Fakultas Kedokteran Univesitas Sebelas Maret: Surakarta Hernayati, Lilis (2008), “Makanan Golongan Darah B”, Niaga Swadaya, Jakarta. Kusrini (2006).“Sistem Pakar Teori Dan aplikasi”. Andi Offset: Yogyakarta

28


ISSN : 2301-4474

Kusumadewi, Sri (2003).”Artificial Intelligence (Teknik dan aplikasinya)”. Graha Ilmu: Yogyakarta Rohman dan Fauziah (2008), “Rancang Bangun Aplikasi Sistem Pakar Untuk Menentukan Jenis Gangguan Perkembangan Pada Anak”, Universitas Islam Indonesia, Yogyakarta. Sasmito, dkk (2011). “Aplication Expert System Of Forward Chaining and The Rule Base Reasoning For Simulation Diagnose Pest Disease Red Onion and Chili Plant”. ICISBC : Semarang Suyanto (2011). “Kecerdasan Buatan”. Andi: Yogyakarta Wahid, Abdul (2009), “Tuntunan Lengkap Metode Diet Cepsleng”, Garailmu, Yogyakarta


29

SISTEM PAKAR PENGATURAN DIET SEHAT BERDASARKAN GOLONGAN DARAH

Recommend Documents