Prosiding Seminar Nasional Aplikasi Sains & Teknologi (SNAST) Periode III Yogyakarta, 3 November 2012
ISSN: 1979-911X
SISTEM PAKAR UNTUK MENDIAGNOSA PENYAKIT THT BERDASARKAN GEJALANYA UNTUK MENENTUKAN ALTERNATIF PENGOBATAN MENGGUNAKAN TANAMAN OBAT
Suraya Jurusan Teknik Informatika, Institut Sains & Teknpologi AKPRIND Yogyakarta Email:
[email protected] ABSTRACT This research was conducted based on the need of a tool for community user in diagnosing the Otolaryngology ( Ear Nose Throat ) disease in human being. This tool is an expert system which using Visual Basic 6.0. This expert system is used to diagnose and also able to provide medical advice. This expert system in the consultation process is based on yes or no question. The patience has to answer all questions given by the expert system. Inference method used in this expert system is forward chaining with the model of Depth First Search. The output of this system is the name of the disease, treatment suggestions, and medical record. Keywords : Expert System, Disease Ear Nose Throat, Depth First Search, Visual Basic
ABSTRAK Penelitian ini dilakukan berdasarkan kebutuhan akan adanya alat bantu bagi masyarakat pengguna dalam mendiagnosis penyakit THT (Telinga Hidung Tenggorokan) pada manusia. Alat bantu tersebut berupa system pakar dengan memanfaatkan Visual Basic 6.0., system pakar ini sebagai alat bantu untuk mendiagnosis dan juga memberikan saran-saran pengobatannya. Sistem pakar ini dalam konsultasinya dapat dijalankan dengan menjawab setiap pertanyaan dengan yes atau no, semua jawaban disesuaikan dengan keluhan yang dirasakan oleh pasien. Metode inferensi yang digunakan adalah forward chaining dengan model Depth First Search. Keluaran dari sistem ini berupa nama penyakit, saran pengobatan, dan rekam pasien. Kata kunci : Sistem Pakar, Penyakit THT, Depth First Search, Visual Basic
PENDAHULUAN Penyakit merupakan penyebab gangguan kesehatan pada tubuh manusia dan semua itu tidaklah asing lagi bagi masyarakat, ini semua merupakan kendala yang sering dihadapi oleh masyarakat. Semua manusia sudah tahu kalau tubuhnya mengalami gangguan kesehatannya, tetapi sebagian besar masyarakat tidak tahu penyakit apa yang sedang menyerang tubuhnya serta bagaimana cara mengobatinya. Sehingga untuk mengetahui penyakit yang sedang menyerang tubuh manusia dibutuhkan seorang ahli yang memahami masalah kesehatan (dokter, bidan, atau perawat). Berdasarkan kemajuan dalam bidang komputer dan informatika, kerumitan dan kesulitan dapat ditanggulangi dengan menyediakan suatu perangkat lunak (sistem pakar). Sistem pakar (expert system) adalah sistem yang berusaha mengadopsi pengetahuan manusia ke komputer, agar komputer dapat menyelesaikan masalah seperti layaknya para pakar (expert). Sistem pakar yang baik dirancang agar dapat menyelesaikan suatu permasalahan tertentu dengan meniru kerja dari para pakar/ahli. Dengan pengembangan sistem pakar, diharapkan bahwa orang awampun dapat menyelesaikan masalah yang cukup rumit yang sebenarnya hanya dapat diselesaikan dengan bantuan para ahli. Bagi para ahli, sistem pakar ini juga akan membantu aktifitasnya sebagai asisten yang sangat berpengalaman. Pengalihan keahlian dari para ahli ke komputer untuk kemudian dialihkan lagi ke orang lain yang bukan ahli, merupakan tujuan utama dari sistem pakar. Proses ini membutuhkan 4 aktifitas, yaitu: tambahan pengetahuan, representasi pengetahuan, inferensi pengetahuan dan pengalihan pengetahuan ke pengguna. Pengetahuan yang disimpan ke komputer disebut sebagai basis pengetahuan. Sistem pakar dikembangkan dalam berbagai bidang, termasuk dalam bidang medis. Saat ini kebutuhan manusia akan pelayanan medis yang lebih baik sangat mendesak, yang berarti dukungan instrumentasi dan informatika medis modern (telemedis) menjadi sangat dibutuhkan termasuk metode untuk membantu analisisnya sehingga dihasilkan diagnosis yang lebih optimal. B-337
Prosiding Seminar Nasional Aplikasi Sains & Teknologi (SNAST) Periode III Yogyakarta, 3 November 2012
ISSN: 1979-911X
Penelitian tentang pembuatan sistem pakar diagnosa penyakit THT menggunakan Visual Basic 6.0. ini, sangatlah berguna untuk menghilangkan ketergantungan masyarakat terhadap para medis, memberikan informasi tentang diagnose penyakit THT, alternative pengobatannya dan bisa melihat rekam medis yang dengan mudah bisa dipahami oleh masyarakat, dengan demikian program ini akan memberikan pembelajaran kepada masyarakat akan pentingnya teknologi informasi yang bisa dimanfaatkan sebagai penyedia informasi tentang berbagai macam penyakit dan solusi pengobatan. Sistem pakar ini tidak berarti menggantikan kedudukan dokter, tetapi hanya membantu dalam mengkonfirmasikan keputusannya dan mempermudah dalam pengambilan keputusan, karena mungkin bisa terdapat banyak alternatif yang harus dipilih secara tepat. Proses Diagnosis Penyakit Proses diagnostik merupakan perpaduan dari aktifitas intelektual dan manipulatif. Diagnosis sendiri didefinisikan sebagi suatu proses penting pemberian nama dan pengklasifikasian penyakitpenyakit pasien, yang menunjukkan kemungkinan nasib pasien dan yang mengarahkan pada pengobatan tertentu. Diagnosis ditegakkan berdasarkan gejala dan hasil pemeriksaan fisik. Dengan metode hipotesis ini menjadikan penyakit-penyakit begitu mudah dikenali hanya dengan suatu kesimpulan diagnostik. Diagnosis dimulai sejak permulaan wawancara medis dan berlangsung selama melakukan pemeriksaan fisik. Dari diagnosis tersebut akan diperoleh pertanyaan-pertanyaan yang terarah, perincian pemeriksaan fisik yang dilakukan untuk menentukan pilihan tes-tes serta pemeriksaan khusus yang akan dikerjakan. Data yang berhasil dihimpun, akan dipertimbangkan dan diklasifikasikan berdasarkan keluhan-keluhan dari pasien serta hubungannya terhadap penyakit tertentu. Berdasarkan gejala-gejala serta tanda-tanda yang dialami oleh penderita, maka penegakkan diagnosis akan lebih terpusat pada bagian-bagian tubuh tertentu. Dengan demikian penyebab dari gejala-gejala dan tanda-tanda tersebut dapat diketahui dengan mudah dan akhirnya diperoleh kesimpulan awal mengenai penyakit tertentu. Jenis Penyakit THT dan gejala-gejalanya. Daftar jenis penyakit THT (Telinga Hidung dan Tenggorokan) beserta gejala-gejalanya, yang digunakan untuk membangun sistem pakar yang dijelaskan pada paper ini disajikan pada Tabel 1. Pada tabel ini, terdapat 23 jenis penyakit THT yang diberikan notai A, B, C....W dengan 38 gejala. Jenis penyakit A, B, C.…W berturut-turut adalah (A) contract ulcers, (B) abses parafaringeal, (C)abses peritonsiler (penimbunan nanah disekitar amandel), (D)barotitis media, (E) deviasi septum (pergeseran dinding hidung), (F) faringitis (radang tenggorokkan), (G) kanker laring, (H) kanker leher dan kepala, (I) kanker leher metastatik, (J) kanker nasofaring, (K) kanker tonsil, (L) laryngitis (radang pita suara), (M) neuronitis vestibularis, (N) osteosklerosis, (O) otitis media akut, (P) meniere, (Q) tonsillitis, (R) tumor syaraf pendengaran, (S) vertigo postular, (T) sinusitis (infeksi saluran hidung) maksilaris, (U) sinusitis frontalis, (V) sinusitis etmoidalis, dan (W) sinusitis sfenoidalis. Sebagai contoh, penyakit Faringitis (F) mempunyai gejala: demam, nyeri saat bicara atau menelan, nyeri tenggorokan, nyeri leher, pembengkakan kelenjar getah bening. Beberapa penelitian yang menggunakan sistem pakar telah dilakukan, antara lain (Mutaqin, 2002) mengimplementasikan sistem pakar dalam dunia medis : suatu pengembangan sistem diagnosis kesehatan gigi dan mulut. Sistem ini dapat memberikan informasi tentang hasil diagnosis jenis penyakit gigi dan mulut berdasarkan gejal-gejala yang diderita oleh pasien yang dimasukkan sebagai entri data melalui disain dialog yang diberikan ke sistem. (Yuwono, 2007) membuat sistem pakar untuk diagnosa penyakit ayam menggunakan program prolog. (Martono, 2008) sistem pakar berbasis web untuk mendiagnosa penyakit dalam pada manusia dengan terapi herbal sebagai obat, membahas tentang nama penyakit yang menyerang pada bagian tubuh manusia terutama organ dalam manusia.
B-338
Prosiding Seminar Nasional Aplikasi Sains & Teknologi (SNAST) Periode III Yogyakarta, 3 November 2012
ISSN: 1979-911X
Tabel 1 Jenis Penyakit THT dan Gejala-gejalanya No 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17
18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32
Penyakit Gejala Demam Sakit kepala Nyeri saat bicara atau menelan Batuk Hidung tersumbat Nyeri telinga Nyeri tenggorokan Hidung meler Letih dan lesu Mual dan muntah Selaput lender merah dan bengkak Ada benjolan di leher Nyeri leher Pembengkakan kelenjar getah bening Pendarahan hidung Suara serak Bola mata bergerak tanpa sadar Dahi sakit Leher bengkak Tuli Ada yang tumbuh dimulut Air liur menetes Berat badan turun Bunyi nafas abnormal Infeksi sinus Nyeri antara mata Nyeri pinggir hidung Nyeri pipi di bawah mata Nyeri wajah Perubahan kulit Perubahan suara Radang gendang telinga
A
B
C
D
E
F
G
H
I
J
K
L
M
N
O
P
U
V
W
T
S
R
Q
B-339
Prosiding Seminar Nasional Aplikasi Sains & Teknologi (SNAST) Periode III Yogyakarta, 3 November 2012 33 34 35 36 37 38
Sakit gigi Serangan vertigo Telinga berdengir Telinga terasa penuh Tenggorokan gatal Tubuh tak seimbang
ISSN: 1979-911X
Penelitian-penelitian tersebut di atas, tidak sama dengan penelitian yang akan dipakai dalam pengembangan sistem pakar diagnosa penyakit THT (Telinga Hidung Tenggorokan). Untuk menentukan alternatif pengobatan dengan menggunakan jenis-jenis tanaman obat, pada penelitian ini dilengkapi form rekam medis. Metode inferensi yang digunakan adalah forward chaining dengan model Depth First Search. Perbedaannya antara penelitian ini dengan penelitian-penelitian di atas diantaranya pemanfaatan berbagai jenis tanaman obat sebagai alternatif pengobatannya dan dilengkapi dengan form rekam medis untuk melengkapi diagnose penyakit supaya lebih akurat dan memberikan alternative pengobatan yang tepat bagi penyakit pasien. Tapi secara umum aspek-aspek yang diperoleh peneliti-peneliti terdahulu memberi dukungan informasi yang diperlukan. Sistem Pakar Secara umum, sistem pakar (Expert system) adalah sistem yang berusaha mengadopsi pengetahuan manusia ke komputer, agar komputer dapat menyelesaikan masalah seperti yang biasa dilakukan oleh para ahli (Kusumadewi, 2003). Sistem pakar yang baik dirancang agar dapat menyelesaikan suatu permasalahan tertentu dengan meniru kerja dari para ahli. Dengan sistem pakar ini, orang awampun dapat menyelesaikan masalah yang cukup rumit yang sebenarnya hanya dapat diselesaikan dengan bantuan para ahli. Bagi para ahli, sistem pakar ini juga akan membantu aktivitasnya sebagai asisten yang sangat berpengalaman. Menurut Turban (1995) konsep dasar sistem pakar mengandung keahlian (expertise), pakar (expert), pengalihan keahlian (transfering expertise), inferensi (inferencing), aturan (rules) dan kemampuan menjelaskan (explanation capability). Keahlian (expertise) adalah suatu kelebihan penguasaan pengetahuan di bidang tertentu yang diperoleh dari pelatihan, membaca atau pengalaman. Pengetahuan tersebut memungkinkan para ahli untuk dapat mengambil keputusan lebih cepat dan lebih baik daripada seseorang yang bukan ahli. Pakar (Expert) adalah seseorang yang mampu menjelaskan suatu tanggapan, mempelajari halhal baru seputar topik permasalahan (domain), menyusun kembali pengetahuan jika dipandang perlu, memecah aturan-aturan jika dibutuhkan, dan menentukan relevan tidaknya keahlian mereka. Pengalihan keahlian (transfering expertise) dari para ahli ke komputer untuk kemudian dialihkan lagi ke orang lain yang bukan ahli, hal inilah yang merupakan tujuan utama dari sistem pakar. Proses ini membutuhkan 4 aktivitas yaitu : a. Tambahan pengetahuan (dari para ahli atau sumber-sumber lainnya) b. Representasi pengetahuan (ke komputer) c. Inferensi pengetahuan d. dan pengalihan pengetahuan ke user. Pengetahuan yang disimpan di komputer disebut dengan nama basis pengetahuan. Ada dua tipe pengetahuan, yaitu fakta dan prosedur (biasanya berupa aturan). Salah satu fitur yang harus dimiliki oleh sistem pakar adalah kemampuan untuk menalar, Jika keahlian-keahlian sudah tersimpan sebagai basis pengetahuan dan sudah tersedia program yang mampu mengakses basisdata, maka komputer harus dapat diprogram untuk membuat inferensi. Proses inferensi ini dikemas dalam bentuk motor inferensi (inference engine). Sebagian besar sistem pakar komersial dibuat dalam bentuk rule based systems, yang mana pengetahuan disimpan dalam bentuk aturan-aturan. Aturan tersebut biasanya berbentuk IF-THEN. Fitur lainnya dari sistem pakar adalah kemampuan untuk memberikan nasehat B-340
Prosiding Seminar Nasional Aplikasi Sains & Teknologi (SNAST) Periode III Yogyakarta, 3 November 2012
ISSN: 1979-911X
atau merekomendasi. Kemampuan inilah yang membedakan sistem pakar dengan system konvensional. Motor Inferensi Mesin inferensi adalah bagian yang mengandung mekanisme fungsi berpikir dan pola-pola penalaran sistem yang digunakan oleh seorang pakar (Turban, 1995). Mekanisme ini akan menganalisa suatu masalah tertentu dan selanjutnya akan mencari jawaban atau kesimpulan terbaik. Ada dua teknik yang dapat dikerjakan dalam melakukan inferensi, yaitu : a. Forward Chaining Pencocokan fakta atau pernyataan dimulai dari bagian sebelah kiri (IF dulu). Dengan kata lain, penalaran dimulai dari fakta terlebih dahulu untuk menguji kebenaran hipotesis. b. Backward Chaining Pencocokan fakta atau pernyataan dimulai dari bagian sebelah kanan (THEN dulu). Dengan kata lain, penalaran dimulai dari hipotesis terlebih dahulu, dan untuk menguji kebenaran hipotesis tersebut harus dicari fakta-fakta yang ada dalam basis pengetahuan. Kedua metode inferensi tersebut dipengaruhi oleh tiga macam penelusuran, yaitu Depth-first search, Breadth-first search dan Best-first search. 1) Breadth-first search, Pencarian dimulai dari simpul akar terus ke level 1 dari kiri ke kanan dalam 1 level sebelum berpindah ke level berikutnya. 2) Depth-first search, Pencarian dimulai dari simpul akar ke level yang lebih tinggi. Proses ini dilakukan terus hingga solusinya ditemukan atau jika menemui jalan buntu. 3) Best-first search, bekerja berdasarkan kombinasi kedua metode sebelumnya. METODE Metodologi yang digunakan pada penelitian yaitu ; Studi Literatur dan SDLC (System Development Life Cycle) yang meliputi tahap Analysis, Design, Implementation, Testing dan Maintenance, (Pressman, 2002). Studi Literatur Tahap ini merupakan tahap pengumpulan informasi dan literatur yang diperlukan untuk pembuatan sistem. Adapun informasi dan literatur yang dipergunakan diantaranya mengenai diagnosis penyakit, sistem pakar, forward chaining. Analisis Dan Perancangan Pada tahap ini dilakukan analisis serta desain yang diperlukan dalam membuat sistem, diantaranya akuisisi pengetahuan, representasi pengetahuan, mekanisme inferensi, perancangan basisdata dan perancangan user interface Akuisisi pengetahuan adalah proses pengumpulan pengetahuan. Pada penelitian ini informasi mengenai diagnosis penyakit ini diperoleh dari seorang pakar yang dilengkapi dengan buku-buku mengenai penyakit dan kesehatan. Pengetahuan yang diperoleh meliputi : Gejala-gejala yang diderita, Jenis penyakit dan cara pengobatannya. Setelah akuisisi pengetahuan diperoleh, selanjutnya dilakukan representasi pengetahuan yang dikumpulkan. Tujuan representasi pengetahuan adalah untuk mengembangkan suatu struktur yang akan membantu pengkodean pengetahuan ke dalam program. Dalam penelitian ini basis pengetahuan direpresentasikan dengan menggunakan kaidah produksi, yaitu berupa IF – THEN. IF Kondisi1 (AND Kondisi2 …) THEN Kesimpulan Kaidah produksi merupakan statemen dua bagian yang disatukan menjadi sepenggal kecil pengetahuan. Kaidah bagian pertama IF yang menyatakan premis, kondisi atau antecedent, dan kaidah bagian kedua THEN yang menyatakan suatu kesimpulan atau konklusi. Pada contoh berikut diberikan beberapa inputan antecedent dan memberikan satu kesimpulan berdasarkan premis yang ada untuk menentukan jenis atau nama penyakit yang diderita pada manusia. IF Demam AND Nyeri saat bicara atau menelan AND Nyeri tenggorokan AND Nyeri leher B-341
Prosiding Seminar Nasional Aplikasi Sains & Teknologi (SNAST) Periode III Yogyakarta, 3 November 2012
ISSN: 1979-911X
AND Pembengkakan kelenjar getah bening THEN penyakit Faringitis (Demam, Nyeri saat bicara atau menelan, Nyeri tenggorokan, Nyeri leher, dan Pembengkakan kelenjar getah bening) benar, maka mesin inferensi mengambil kesimpulan bahwa pasien menderita penyakit Faringitis. Setelah representasi selesai dilakukan, langkah selanjutnya adalah menentukan mekanisme inferensi atau sistem pelacakan. Dalam penelitian ini sistem pelacakan yang dilakukan adalah menggunakan forward chaining dengan metode penelusuran Depth First Search. Proses pelacakan ini bermula dari simpul akar dan bergerak ke bawah ke tingkat dalam yang berurutan. Proses ini berlangsung terus sampai kesimpulan ditemukan. Implementasi Pada tahap ini, rancangan sistem yang telah dibuat diimplementasikan menggunakan Visual Basic 6.0, dan Microsoft Access. Uji Coba Dan Evaluasi Pada tahap ini, akan dilakukan uji coba dan evaluasi terhadap sistem serta akan dilakukan perbaikan-perbaikan yang diperlukan. PEMBAHASAN Aplikasi program telah diujicobakan dengan cara memasukkan beberapa data atau jawaban berdasarkan pertanyaan sistem yang ada. Sistem dapat menjalankan fungsinya sebagaimana yang diharapkan. Dengan berbagai variasi jawaban yang diperlihatkan pada masukan data berupa jawaban pendek “ya” atau “tidak” ke sistem, ternyata sistem telah dapat bekerja dengan baik. Jika jawaban pertanyaan yang diberikan ke sistem dengan memasukkan jawaban ya atau tidak yang disesuaikan dengan kondisi atau gejala yang ada memenuhi syarat terhadap salah satu jenis penyakit tertentu, maka sistem akan memberikan kesimpulan tentang jenis penyakit tertentu dan dibagian bawahnya disertai dengan saran cara pengobatannya. Demikian sebaliknya, jika jawaban tidak memenuhi syarat atas gejala yang ditanyakan sistem kepada pemakai, maka sistem akan memberikan kesimpulan, “penyakit tidak ditemukan”. Pemakai bisa melakukan konsultasi dengan sistem untuk mengetahui kondisi berdasarkan keluhan yang dialami oleh pasien. Pemakai cukup menjawab dengan mengatakan yes atau No atau memilih tombol ‘ya’ atau ’Tidak’. Halaman muka sistem pakar yang telah didesain untuk diagnosis penyakit THT (Telinga Hidung Tenggorokan) sesuai dengan gejala-gejalanya untuk menentukan alternatif pengobatan dengan menggunakan jenis-jenis tanaman obat, terdiri dari menu Pesan, menu Diagnosa, menu relasi, menu About, Menu Exit, ditunjukkan pada Gambar 1. Mesin inferensi akan melakukan penelusuran aturan dengan kombinasi runut-balik dan runutmaju. Runut-balik digunakan untuk menentukan aturan yang hendak dibuktikan untuk menyelesaikan goal serta pertanyaan yang akan diajukan ke pengguna, sementara runut maju digunakan untuk mencoba beberapa aturan yang ada ketika sebuah masukan diperoleh dari pengguna. Penelusuran dihentikan ketika jawaban terhadap goal sudah ditemukan dan sistem pakar kemudian menampilkan hasil akhir. System pakar ini juga dilengkapi dengan rekam medis untuk membantu diagnose agar diperoleh kesimpulan akhir yang valid, dalam rangka memberikan solusi pengobatan bagi pasien. Setelah semua pertanyaan oleh system dijawab oleh pengguna/pasien maka kita tinggal meng klik tombol “Diagnosa”, maka pada form “Hasil Diagnisa” akan dimunculkan jenis penyakit yang diderita si pasien. pada form hasil diagnose bisa diperlihatkan pada Gambar 2.
B-342
Prosiding Seminar Nasional Aplikasi Sains & Teknologi (SNAST) Periode III Yogyakarta, 3 November 2012
ISSN: 1979-911X
Gambar 1 Form Menu Utama system pakar diagnose penyakit
Gambar 2 Hasil Diagnosa Setelah sistem pakar berhasil menentukan jenis penyakit pasien, maka selanjutnya kita bisa melihat solusi pengobatannya dengan cara klik tombol “Solusi”, maka akan diberikan solusi pengobatan pada form “Solusi Herbal” bisa dilihat pada gambar 3, selanjutnya semua data hasil diagnose maupun solusi pengobatan kesemuanya itu kita simpan pada form rekam medis dengan cara meng klik tombol “Rekam”, maka semua data pasien sudah terekam baik kode pasien, tanggal kapan pasien berobat, penyakit apa yang diderita pasien, solusi pengobatan dengan tumbuh-tumbuhan herbal, tatacara dan aturan pengobatannya.
Gambar 3 Solusi Pengobatan B-343
Prosiding Seminar Nasional Aplikasi Sains & Teknologi (SNAST) Periode III Yogyakarta, 3 November 2012
ISSN: 1979-911X
Pengujian untuk penyakit Faringitis (Radang tenggorokkan) Misalnya terdapat kondisi (1, 3, 7, 13, 14) benar, maka mesin inferensi mengambil kesimpulan penyakit Faringitis Berikut urutan dialog yang terjadi antara sistem dan user untuk penyakit Faringitis Sistem 1. Apakah anda demam (ya/tidak)? User : ya Sistem 2. Apakah anda sakit kepala (ya/tidak)? User : tidak Sistem 3. Apakah anda nyeri saat bicara atau menelan (ya/tidak)? User : ya Sistem 4. Apakah anda batuk (ya/tidak)? User : tidak Sistem 5. Apakah hidung anda tersumbat(ya/tidak)? User : tidak Sistem 6. Apakah anda nyeri telinga (ya/tidak)? User : tidak Sistem 7. Apakah anda nyeri tenggorokan (ya/Tidak)? User : tidak Sistem 8. Apakah hidung anda meler (ya/Tidak)? User : tidak Sistem 9. Apakah anda letih dan lesu (ya/Tidak)? User : tidak Sistem 10. Apakah anda mual dan muntah (ya/Tidak)? User : tidak Sistem 11. Apakah selaput lender anda merah dan bengkak (ya/Tidak)? User : tidak Sistem 12.Apakah ada benjolan di leher (ya/Tidak)? User : tidak Sistem 13. Apakah nyeri leher (ya/Tidak)? User : ya Sistem 14. Apakah pembengkakan kelenjar getah bening (ya/Tidak)? User : ya
Pada gambar 4 telah diuji dengan memunculkan 14 pertanyaan, pertanyaan di awal kalimat diberi nomor node untuk memudahkan pembacaan sekaligus pengecekan kebenaran metode Depth First Search. Langkah penelusuran dimulai dari pertanyaan 1 dijawab ya=benar, penelusuran dilanjutkan ke pertanyaan yang ke 2 dijawab tidak=salah, karena pertanyaan ke 2 dijawab tidak=salah maka sistem melemparkan pertanyaan berikutnya yaitu pertanyan yang ke 3 dijawab ya=benar, diteruskan runut maju ke pertanyaan dibawahnya yaitu pertanyaan ke 4 dijawab tidak=salah, dilanjutkan ke pertanyaan ke 5 dijawab tidak=salah, diteruskan ke pertanyaan ke 6 dijawab tidak=salah, dilanjutkan ke pertanyaan ke 7 dijawab ya=benar, diteruskan ke pertanyaan ke 8 dijawab tidak=salah, dilanjutkan ke pertanyaan ke 9 dijawab tidak=salah, diteruskan ke pertanyaan ke 10 dijawab tidak=salah, dilanjutkan ke pertanyaan ke 11 dijawab tidak=salah diteruskan ke pertanyaan 12 dijawab tidak=salah, penelusuran dilanjutkan pertanyaan ke 13 dijawab ya=benar, dan dilanjutkan ke pertanyaan ke 14 di jawab ya=benar, sehingga sampai mencapai kesimpulan bahwa pasien tadi mengalami penyakit Faringitis. Gambar 5 menunjukkan pohon penelusuran untuk penyakit Faringitis.
B-344
Prosiding Seminar Nasional Aplikasi Sains & Teknologi (SNAST) Periode III Yogyakarta, 3 November 2012
ISSN: 1979-911X
R 1
2
3
8
4
7
9
5
13
10
6
14
11
Faringitis
12
Gambar 4 Pohon penelusuran penyakit Faringitis KESIMPULAN Berdasarkan hasil dan pembahasan di atas, dapat diambil kesimpulan dari penelitian ini adalah sebagai berikut: a. Sistem pakar untuk diagnosis penyakit THT, dapat bekerja sesuai yang diharapkan. Sistem dapat mengidentifikasikan 23 jenis penyakit THT berdasarkan variasi input 38 gejala yang diberikan. b. Dengan adanya aplikasi sistem pakar untuk menentukan jenis tanaman obat yang sesuai dengan gejala sakit pada tubuh manusia, maka sistim pakar ini dapat digunakan untuk mempercepat pencarian terhadap jenis obat yang dibutuhkan pasien, sehingga pengguna yang membutuhkan informasi diagnosa penyakit THT dengan menggunakan pengobatan tanaman obat bisa terpenuhi. c. Sistem juga dilengkapi dengan fasilitas yang memungkinkan Pengguna memiliki kesempatan untuk mengetahui kapan dia sakit, jenis penyakit apa yang dideritanya, dan menggunakan tanaman obat apa sakit itu disembuhkan. d. Aplikasi ini memiliki tampilan-tampilan yang user friendly sehingga pemakai dapat menggunakan aplikasi ini dengan mudah. Pembangunan ini dibangun dan dirancang sedemikian rupa dengan menggunakan bahasa pemrograman Microsoft Visual Basic 6.0 dan basis datanya menggunakan Ms. Accsess. Aplikasi ini dibuat dengan tampilan yang menarik, agar pemakai aplikasi ini tidak merasa bosan dengan tampilan-tampilan yang biasa pada program-program lain. DAFTAR PUSTAKA Giarratano, J. & Gary R., 1994, Expert Systems Principles and Programming, PWS Publishing Company, Boston. Kusumadewi, S., 2003, Artificial Intelegence (Teknik dan Aplikasinya), Graha Ilmu Yogyakarta. B-345
Prosiding Seminar Nasional Aplikasi Sains & Teknologi (SNAST) Periode III Yogyakarta, 3 November 2012
ISSN: 1979-911X
Martono, 2008, Sistem pakar berbasis web untuk mendiagnosa penyakit dalam pada manusia dengan terapi herbal sebagai obat. IST AKPRIND, Yogyakarta Microsoft, 2000, Microsoft Speech SDK 5.1, http://www.microsoft.com Murtidjo Agus Bambang, 1992, Pengendalian Hama dan Penyakit Ayam, Kanisius, Yogyakarta. Mutaqin, 2002, Implementasi Sistem Pakar dalam Dunia Medis : Suatu Pengembangan Sistem Diagnosis Kesehatan Gigi dan Mulut, Tesis, UGM, Yogyakarta. Ong, L., 2008, Tanaman Obat Dan Herbal Yang Mujarab Resep Alamiah Dari Cina,Prestasi Asia, Jakarta. Turban, Efraim, 1995, Decision Support System and Expert System, 4th ed., Prentice-Hall, Inc., New Jersey, pp 472-679 Yuwono B, 2008, Sistem Pakar Untuk Diagnosis Penyakit Ayam yang Disebabkan oleh Virus,
B-346
