UNTUK MENDETEKSI GIZI BURUK PADA BALITA
II. LANDASAN TEORI 2.1 Definisi Deteksi
3.1 Pengumpulan Data a. Observasi
Observasi merupakan teknik pengumpulan data yang efektif untuk mempelajari sebuah sistem. Dalam observasi, dilakukan teknik penemuan fakta dimana analisi sistem turut berpartisipasi atau menyaksikan seseorang yang 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 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
Dalam pengembangan sistem pakar ini, metodologi yang digunakan adalah Expert System Development Life Cycle yang melibatkan enam tahap pokok seperti yang dapat terdapat pada gambar di bawah ini:
(Sumber: Andi, 2003)
Gambar 3.1 Fase Pengembangan Sistem Pakar
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
Fase I Inisialisasi Kasus
Fase II Analisis dan Desain Sistem
Fase III Prototipe Dasar Kasus
Fase V Implementasi Sistem
Fase IV Pengembangan Sistem
9 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).
(Sumber: Andi, 2003) Gambar 3.4Depth First Search
Pada tahapan depth first search ini dilakukan penelusuran data dari parameter atau indikator gizi buruk pada node – node yang sudah terdefinisikan (pertanyaan), dari semua rangkaian node secara mendalam sampai ditemukannya kesimpulan.
2. Representasi Pengetahuan
Pengetahuan yang diperoleh dari pakar atau sekumpulan data harus direpresentasikan dalam format yang dipahami oleh manusia dan dapat dieksekusi pada komputer. Terdapat banyak metode yang berbeda untuk repsesentasi, yang paling populer adalah aturan produksi (Turban, 2005).
Teknik representasi pengetahuan yang dilakukan pada tahap ini adalah dengan menggunakan kaidah produksi, yaitu membuat kaidah produksi berupa aturan (rule) yang berupa IF (kondisi) THEN (aksi) dimana kondisi merupakan bagian dari awal 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 system design atau perancangan perangkat lunak sistem pakar itu sendiri. Desain sistem adalah sebuah teknik pemecahan masalah yang saling melengkapi (dengan analisis sistem)
11 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. 2. Apabila garis tersebut berada di Bawah
Garis Merah (BGM) disertai gejala klinis penyerta dengan dan tampak kondisi badan kelihatan kurus maka anak tersebut 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 kemungkinan:
b. Bila pada penimbangan berat badan bulan berikutnya terjadi kenaikan berat badan, maka anak tersebut gizinya baik.
c. Sebaliknya gizinya dianggap tidak baik apabila terjadi penurunan berat badan dibandingkan penimbangan berat badan bulan lalu.
d. Bila grafik terletak di atas pelangi hijau tua, maka anak tersebut masuk dalam kategori gizi baik.
Dengan menggunakan indikator gizi sebagai berikut:
1. Umur balita
Dari umur balita dapat digolongkan pada dua bagian, yaitu; di atas lima tahun dan di bawah lima tahun.
2. Letak berat badan pada warna KMS
Letak berat badan pada warna KMS digambarkan dalam tiga warna, yaitu; hijau, kuning, dan BGM (Bawah Garis Merah). 3. Perubahan berat badan pada KMS
Perubahan berat badan digolongkan pada tiga bagian, yaitu; naik, turun, dan tetap. 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:
a. 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)
13 3. Studi Literatur
Dari hasil penelitian yang dilakukan oleh Afriani dapat diambil beberapa kelebihan dan kekurangan dari sistem pakar tersebut. Hal itu ditinjau dari penjelasan teori dari beberapa ahli, yaitu diantaranya; kelebihan dari sistem pakar ini penelitian ini diantaranya; antarmuka (user interface) mudah dipahami user dalam melakukan konsultasi kasus penyakit demam pada anak. hal ini sesuai dengan apa yang disampaikan oleh Whitten (2004), yaitu “user interface menekankan semua hal dari starting system sampai persentasi akhir dari output atau input yang diinginkan”. Dilengkapi dengan form konsultasi, informasi tentang demam sebagai penjelasan sistem, serta form basis data sebagai base knowledge sistem tersebut. Sesuai dengan yang disampaikan oleh Turban (2005), yaitu “pengetahuan pakar harus direpresentasikan dalam format yang dipahami komputer dan diatur dalam basis pengetahuan sistem pakar.”
Selain kelebihan, terdapat juga beberapa kelemahan atau kekurangan yang terdapat dalam sistem ini, yaitu dalam hal dokumentasi dan keamanan sistem. Dalam sistem ini tidak ada fasilitas atau fitur untuk proteksi atau keamamanan data yang spesifik, padahal menurut Turban (2005), “Karena sistem pakar berisi pengetahuan yang sensitif yang menjadi hak milik organisasi, maka sangat penting untuk memiliki mekanisme keamanan yang baik.”
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:
(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).