SISTEM PAKAR DIAGNOSA KANKER PAYUDARA
MENGGUNAKAN METODE CERTAINTY
FACTOR BERBASIS ANDROID
SKRIPSI
DHITA PRATIWI
131421030
PROGRAM STUDI EKSTENSI S1 ILMU KOMPUTER
FAKULTAS ILMU KOMPUTER DAN TEKNOLOGI INFORMASI
UNIVERSITAS SUMATERA UTARA
SISTEM PAKAR DIAGNOSA KANKER PAYUDARA MENGGUNAKAN METODE CERTAINTY FACTOR BERBASIS ANDROID
SKRIPSI
Diajukan untuk melengkapi tugas akhir dan memenuhi syarat memperoleh ijazah Sarjana Ilmu Komputer
Oleh : DHITA PRATIWI
131421030
PROGRAM STUDI EKSTENSI S1 ILMU KOMPUTER FAKULTAS ILMU KOMPUTER DAN TEKNOLOGI INFORMASI
UNIVERSITAS SUMATERA UTARA MEDAN
PERSETUJUAN
Judul : SISTEM PAKAR DIAGNOSA KANKER PAYUDARA MENGGUNAKAN METODE CERTAINTY FACTOR BERBASIS ANDROID
Kategori : SKRIPSI
Nama : DHITA PRATIWI
Nomor Induk Mahasiswa : 131421030
Program Studi : EKSTENSI S1 ILMU KOMPUTER
Fakultas : ILMU KOMPUTER DAN TEKNOLOGI INFORMASI UNIVERSITAS SUMATERA UTARA
Diluluskan di
Medan, 20 Agustus 2015
Komisi Pembimbing :
Pembimbing 2 Pembimbing 1
Amer Sharif, S.Si, M.Kom Dr. Poltak Sihombing, M.Kom
NIP. - NIP. 19620317 199103 1 011
Diketahui/Disetujui oleh
Program Studi S1 Ilmu Komputer Ketua,
PERNYATAAN
SISTEM PAKAR DIAGNOSA KANKER PAYUDARA MENGGUNAKAN METODE CERTAINTY FACTOR BERBASIS ANDROID
SKRIPSI
Saya menyatakan bahwa skripsi ini adalah hasil karya saya sendiri, kecuali beberapa kutipan dan ringkasan yang masing-masing telah disebutkan sumbernya.
Medan, 20 Agustus 2015
PENGHARGAAN
Alhamdulillah segala puji dan syukur atas nikmat yang luas kepada Allah SWT sehingga penulis dapat menyelesaikan penyusunan skripsi ini, sebagai syarat untuk memperoleh gelar Sarjana Komputer, pada Program Studi S1 Ilmu Komputer Fakultas Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi Universitas Sumatera Utara.
Ucapan terima kasih Penulis sampaikan kepada semua pihak yang telah membantu Penulis dalam menyelesaikan skripsi ini baik secara langsung maupun tidak langsung, teristimewa orangtua penulis yang sangat mengasihi dan menyayangi penulis dan memberi dukungan tiada henti. Pada kesempatan ini penulis ingin mengucapkan terima kasih yang sebesar-besarnya kepada:
1. Bapak Prof. Dr. dr. Syahril Pasaribu, DTM&H, M.Sc(CTM), Sp.A(K) selaku Rektor Universitas Sumatera Utara.
2. Bapak Prof. Dr. Muhammad Zarlis selaku Dekan Fakultas Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi Universitas Sumatera Utara.
3. Bapak Dr. Poltak Sihombing, M.Kom selaku Ketua Program Studi S1 Ilmu Komputer Universitas Sumatera Utara dan sebagai Dosen Pembimbing I yang telah memberikan ilmu, bimbingan, saran, dan masukan kepada penulis dalam penyempurnaan skripsi ini.
4. Ibu Maya Silvi Lydia, B.Sc, M.Sc selaku Sekretaris Program Studi S1 Ilmu Komputer Universitas Sumatera Utara.
5. Bapak Amer Sharif, S.Si, M.Kom selaku Dosen Pembimbing II yang telah memberikan ilmu, bimbingan, saran, dan masukan kepada penulis dalam penyempurnaan skripsi ini.
7. Bapak Handrizal, S.Si, M.Comp. Sc selaku Dosen Pembanding II yang telah memberikan kritik dan saran dalam penyempurnaan skripsi ini.
8. Dr. Suyatno, SpB (K) Onk yang telah bersedia menjadi seorang Pakar dalam penelitian ini.
9. Semua dosen dan semua pegawai di Program Studi S1 Ilmu Komputer Fakultas Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi Universitas Sumatera Utara.
10. Keluarga besar penulis, Orang tua Karyanto, S.Sos dan Rosmaini yang senantiasa mendoakan dan mendukung serta keluarga tersayang Syafrial Azis SE, Vina Mardiana SE, Adrian Syaputra ST, Putri Rianita SE, Hidayat SH, MH , dan keluarga lainnya
11. Nugraha Adhi Kesuma, SST.Pel yang telah banyak mendukung dan memberi motivasi kepada penulis
12. Teman-teman seperjuangan mahasiswa Ekstensi S1-Ilmu Komputer stambuk 2013, Saskia Mabrura, Ammazizzaky Tarigan, Yakhdi, Nurdin, Masyita Rismadi, Irina, Dimas, Sutandi, Arifin, M. Iqbal
13. Semua pihak yang terlibat langsung ataupun tidak langsung yang tidak dapat penulis ucapkan satu per satu yang telah membantu penyelesaian skripsi ini.
Penulis menyadari bahwa skripsi ini masih terdapat kekurangan. Oleh karena itu, kepada pembaca agar kiranya memberikan kritik dan saran yang bersifat membangun demi kesempurnaan skripsi ini. Sehingga dapat bermanfaat bagi kita semuanya.
Medan, 20 Agustus 2015 Penulis,
SISTEM PAKAR DIAGNOSA KANKER PAYUDARA MENGGUNAKAN METODE CERTAINTY FACTOR BERBASIS ANDROID
ABSTRAK
Kanker payudara merupakan karsinoma yang berasal dari epitel duktus atau labulus payudara, merupakan masalah global dan isue kesehatan internasional yang penting. Kanker payudara merupakan salah satu jenis penyakit yang paling banyak diderita khususnya para wanita. Tanpa pengetahuan yang baik dapat menyebabkan penanganan yang salah terhadap kanker payudara, bisa jadi semakin parah atau dapat menyebabkan kematian. Sistem Pakar adalah sebuah program komputer yang mencoba meniru pengetahuan dari seorang pakar. Android adalah sebuah sistem operasi pada smartphone dengan ribuan aplikasi, fitur yang siap digunakan oleh penggunanya, baik itu untuk komunikasi, hiburan atau membuat sebuah sistem pakar. Pada penelitian ini penulis membangun sebuah aplikasi sistem pakar yang bertujuan untuk melakukan diagnosa terhadap kanker payudara dengan menggunakan metode
certainty factor (CF). Hasil diagnosa berdasarkan gejala yang telah dipilih oleh user, Setiap gejala telah diberi nilai oleh seorang Dokter kanker payudara dalam range nilai 0 sampai 1. Dalam penelitian ini Dr. Suyatno, SpB(K)Onk sebagai seorang pakar kanker payudara. Berdasarkan gejala yang telah dipilih maka sistem dapat melakukan Diagnosa apakah pasien terkena kanker payudara atau tidak dan ada nilai kepastian dan sistem dapat memberikan solusi. Dari penelitian ini dihasilkan sebuah aplikasi sistem pakar berbasis android yang dapat membantu seseorang dalam mendiagnosa kanker payudara sedari dini dan sistem dapat digunakan dimana saja dan kapan saja.
EXPERT SYSTEM FOR DIAGNOSIS BREAST CANCER USING CERTAINTY FACTOR METHOD BASED ANDROID
ABSTRACT
Breast cancers are carcinomas that originate from ductal epithelium or breast labulus, is a global problem and an important international health isue. Breast cancer is one of the most common diseases, especially the women. Without a good knowledge can lead to mishandling of breast cancer, it could be worse or it can cause death.An expert system is a kind of computer program which is trying to imitate the knowledge of an expert. Android is a kind of operation system in a smartphone in which thousand of application, feature which are ready to be used by the user for communication, entertainment or for making an expert system. In this research, the writer creates an expert application system which aim to diagnose breast cancer by applying Certainty Factor (CF) method. The result of the diagnose bases on the sympton selected by the user. Every sympton has been marked by a breast cancer doctor at the range of 0 to 1. In this research, Dr. Suyatno, Sp. B (K) Onk as the expert of breast cancer.Based on the selected symptoms, the system can diagnose whether the patient suffered by breast cancer or not attached with the exact mark and the system can give the solutions. By this research an android-base expert application system which can help somebody in diagnosing breast cancer early and it can be used anywher and anytime.
DAFTAR ISI
1.6. Metodologi Penelitian 4
1.7. Sistematika Penulisan 5
BAB 2 LANDASAN TEORI
2.1. Kecerdasan Buatan 6
2.2. Sistem Pakar 7
2.2.1. Ciri-ciri Sistem Pakar 8
2.2.2. Keuntungan Sistem Pakar 8
2.2.3. Struktur Sistem pakar 9
2.2.4. Elemen Manusia pada Sistem Pakar 13 2.2.5. Tahap Pengembangan Sistem Pakar 15
2.3 Metode Certainty Factor 17
2.3.1. Kelebihan Metode Certainty Factor 18 2.3.2. Kekurangan Metode Certainty Factor 18
2.4. Kanker Payudara 19
2.4.1. Pengertian Kanker Payudara 19
2.4.2. Faktor Risiko 19
2.4.4. Ultrasonografi (USG) Payudara 24
2.4.5. Mamografi 25
2.4.6. Bone scan, foto, toraks, USG Abdomen 26
2.4.7. Penatalaksanaan 26
2.4.8. Operasi (Pembedahan) 27
2.4.9. Kemotrapi 28
2.5. Android 29
2.5.1. Sejarah Android 29
2.5.2. Pengertian Android 30
2.5.3. Versi Android 30
2.5.4. Arsitektur Android 33
2.6. Eclipse 35
2.7. Flowchart 36
BAB 3 ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM
3.1. Analisis Sistem 39
3.2. Analisis Permasalahan 40
3.3. Analisis Kebutuhan Sistem 40
3.3.1. Kebutuhan fungsional 41
3.3.2. Kebutuhan non fungsional 42
3.4. Perancangan Sistem 42
3.4.1. Perancangan Flowchart 43
3.4.2. Use Case Diagram 43
3.4.3. Skenario Use Case 44
3.4.4. Activity Diagram 47
3.4.5. Sequence Diagram 47
3.5. Analisis Proses 48
3.5.1. Analisis proses metode Certainty Factor 48 3.6. Perancangan Antar Muka Sistem (Interface) 50
3.6.1. Halaman Utama 51
3.6.2. Rancangan Halaman Register 52
3.6.3 Rancangan Halaman About 53
3.6.4. Rancangan Halaman Help 54
3.6.5. Rancangan Halaman Cek Gejala 55
3.6.6. Rancangan Halaman Hasil 56
3.6.7. Rancangan Halaman Info Kanker Payudara 57
BAB 4 IMPLEMENTASI DAN PENGUJIAN
4.1. Implementasi 58
4.1.1. Tampilan Halaman Utama 58
4.1.3. Tampilan Halaman Cek Gejala 60
4.1.4. Tampilan Halaman Hasil 60
4.1.5. Tampilan Halaman Info Kanker Payudara 61
4.1.6. Tampilan Halaman About 62
4.1.7. Tampilan Halaman Help 62
4.2. Pengujian 63
4.2.1. Pengujian sistem Metode Certainty Factor 64
BAB 5 KESIMPULAN DAN SARAN
5.1. Kesimpulan 65
5.2. Saran 65
DAFTAR TABEL
Hal.
Tabel 2.1. Pemakai 15
Tabel 2.2. Autosomal Dominant Inheritance Yang Meningkatkan Risiko
Kanker Payudara 21
Tabel 2.3. Flowchart Program 36
Tabel 2.4. Flowchart System 37
Tabel 3.1. Use Case 44
Tabel 3.2. Scenario-01 44
Tabel 3.3. Scenario-02 45
Tabel 3.4. Scenario-03 45
Tabel 3.5. Scenario-04 46
Tabel 3.6. Scenario-05 46
Tabel 3.7. Gejala-gejala Kanker Payudara 48
Tabel 3.8. Nilai CF yang telah diisi oleh pakar Dr. Suyatno, SpB(K)Onk berdasarkan gejala yang sering di derita pasien 49 Tabel 3.9. Keterangan Nilai CFuser untuk input gejala yang dipilih 50
Tabel 3.10. Keterangan Bagian-Bagian Rancangan Halaman Utama 51 Tabel 3.11. Keterangan Bagian-Bagian Rancangan Halaman Register 53 Tabel 3.12. Keterangan Bagian-Bagian Rancangan Halaman About 54 Tabel 3.13. Keterangan Rancangan Halaman Help 55 Tabel 3.14. Keterangan Rancangan Halaman Cek Gejala 55 Tabel 3.15. Keterangan Rancangan Halaman Hasil 56 Tabel 3.16. Keterangan Rancangan Halaman Info Kanker Payudara 57 Tabel 4.1. Inputan user berdasarkan Gejala yang dirasakannya dan Nilai CF
yang telah diisi oleh pakar Dr. Suyatno, SpB(K)Onk
DAFTAR GAMBAR
Halaman
Gambar 2.1. Struktur Sistem Pakar 10
Gambar 2.2. Struktur Sistem Pakar Berbasis Kaidah Produksi 12 Gambar 2.3. Tahap Pengembangan Sistem Pakar 17 Gambar 2.4. Teknik melakukan inspeksi saat lengan disamping, diatas
kepala dan kacak pinggang dan palpasi parenkim payudara untuk identifikasi kelainan primer
23
Gambar 2.5. Teknik melakukan palpasi aksila, infraklavikula, dan supraklavikula untuk identifikasi pembesaran getah bening regional
24
Gambar 2.6. Diagram Arsitektur Android 33
Gambar 3.1. Diagram Ishikawa Untuk Analisis Masalah 39
Gambar 3.2. Flowchart Menu Utama 43
Gambar 3.3. Use Case Metode CertaintyFactor 44 Gambar 3.4. Activity Diagram Metode Certainty Factor 47 Gambar 3.5. Sequence System Aplikasi Sistem Pakar 48
Gambar 3.6. Rancangan Halaman Utama 51
Gambar 3.7. Rancangan Halaman Register 52
Gambar 3.8. Rancangan Halaman About 53
Gambar 3.9. Rancangan Halaman Help 54
Gambar 3.10. Rancangan Halaman Cek Gejala 55
Gambar 3.11. Rancangan Halaman Hasil 56
Gambar 3.12. Rancangan Halaman Info Kanker Payudara 57
Gambar 4.1. Tampilan Halaman Utama 59
Gambar 4.2. Tampilan Halaman Register 59
Gambar 4.3. Tampilan Halaman Gejala 60
Gambar 4.4. Tampilan Halaman Hasil 61
Gambar 4.5. Tampilan Halaman Info Kanker Payudara 61
Gambar 4.6. Tampilan Halaman About 62
Gambar 4.7. Tampilan Halaman Help 63
SISTEM PAKAR DIAGNOSA KANKER PAYUDARA MENGGUNAKAN METODE CERTAINTY FACTOR BERBASIS ANDROID
ABSTRAK
Kanker payudara merupakan karsinoma yang berasal dari epitel duktus atau labulus payudara, merupakan masalah global dan isue kesehatan internasional yang penting. Kanker payudara merupakan salah satu jenis penyakit yang paling banyak diderita khususnya para wanita. Tanpa pengetahuan yang baik dapat menyebabkan penanganan yang salah terhadap kanker payudara, bisa jadi semakin parah atau dapat menyebabkan kematian. Sistem Pakar adalah sebuah program komputer yang mencoba meniru pengetahuan dari seorang pakar. Android adalah sebuah sistem operasi pada smartphone dengan ribuan aplikasi, fitur yang siap digunakan oleh penggunanya, baik itu untuk komunikasi, hiburan atau membuat sebuah sistem pakar. Pada penelitian ini penulis membangun sebuah aplikasi sistem pakar yang bertujuan untuk melakukan diagnosa terhadap kanker payudara dengan menggunakan metode
certainty factor (CF). Hasil diagnosa berdasarkan gejala yang telah dipilih oleh user, Setiap gejala telah diberi nilai oleh seorang Dokter kanker payudara dalam range nilai 0 sampai 1. Dalam penelitian ini Dr. Suyatno, SpB(K)Onk sebagai seorang pakar kanker payudara. Berdasarkan gejala yang telah dipilih maka sistem dapat melakukan Diagnosa apakah pasien terkena kanker payudara atau tidak dan ada nilai kepastian dan sistem dapat memberikan solusi. Dari penelitian ini dihasilkan sebuah aplikasi sistem pakar berbasis android yang dapat membantu seseorang dalam mendiagnosa kanker payudara sedari dini dan sistem dapat digunakan dimana saja dan kapan saja.
EXPERT SYSTEM FOR DIAGNOSIS BREAST CANCER USING CERTAINTY FACTOR METHOD BASED ANDROID
ABSTRACT
Breast cancers are carcinomas that originate from ductal epithelium or breast labulus, is a global problem and an important international health isue. Breast cancer is one of the most common diseases, especially the women. Without a good knowledge can lead to mishandling of breast cancer, it could be worse or it can cause death.An expert system is a kind of computer program which is trying to imitate the knowledge of an expert. Android is a kind of operation system in a smartphone in which thousand of application, feature which are ready to be used by the user for communication, entertainment or for making an expert system. In this research, the writer creates an expert application system which aim to diagnose breast cancer by applying Certainty Factor (CF) method. The result of the diagnose bases on the sympton selected by the user. Every sympton has been marked by a breast cancer doctor at the range of 0 to 1. In this research, Dr. Suyatno, Sp. B (K) Onk as the expert of breast cancer.Based on the selected symptoms, the system can diagnose whether the patient suffered by breast cancer or not attached with the exact mark and the system can give the solutions. By this research an android-base expert application system which can help somebody in diagnosing breast cancer early and it can be used anywher and anytime.
BAB 1 PENDAHULUAN
1.1Latar Belakang
Di Indonesia, kanker payudara merupakan kanker dengan insiden tertinggi nomor 1 dan terdapat kecenderungan dari tahun ke tahun insidennya meningkat. Sebagian besar keganasan payudara datang pada stadium lanjut. Jumlah kanker payudara di Indonesia didapatkan kurang lebih 23140 kasus baru setiap tahun (200 juta populasi). Muchlis Ramli dkk pada penelitiannya di RSCM (Rumah Sakit Cipto Mangunkusumo), mendapatkan stadium IIIA dan IIIB sebanyak 43,3%, stadium IV sebanyak 14,3%, berbeda dengan negara maju dimana kanker payudara ditemukan lebih banyak pada stadium dini. Ini mungkin karena kurangnya informasi, letak geografis, pendidikan, banyaknya iklan yang menerangkan tentang pengobatan alternatif, kurangnya alat diagnostik seperti mamografi, USG dan kurangnya ketrampilan tenaga mediis dalam mendiagnosis keganasan payudara. (Suyatno, Pasaribu E.T, 2014)
Kanker payudara merupakan karsinoma yang berasal dari epitel duktus atau labulus payudara, merupakan masalah global dan isue kesehatan internasional yang penting. Kanker payudara adalah keganasan paling sering pada wanita di negara maju no. 2 setelah kanker servik di negara berkembang dan merupakan 29% dari seluruh kanker yang di diagnosa setiap tahun. Secara keseluruhan merupakan penyebab kematian no. 2 karena kanker, setelah kanker paru. Insiden kanker payudara terus meningkat, saat ini lebih dari 170.000 kasus ditemukan pertahun. Insidennya bervariasi ditiap negara, (Suyatno, Pasaribu E.T, 2014)
hanya dapat diperoleh dengan bantuan para ahli di bidangnya. Sistem pakar ini juga dapat membantu aktivitas para pakar sebagai asisten yang berpengalaman dan mempunyai pengetahuan yang dibutuhkan. Dalam penyusunannya, sistem pakar mengkombinasikan kaidah-kaidah penarikan kesimpulan (inference rules) dengan basis pengetahuan tertentu yang diberikan oleh satu atau lebih pakar dalam bidang tertentu. Kombinasi dari kedua hal tersebut disimpan dalam komputer, yang selanjutnya digunakan dalam proses pengambilan keputusan untuk penyelesaian masalah tertentu.
Sistem pakar yang dirancang adalah sistem pakar yang dapat digunakan untuk mendiagnosis kanker payudara. Sistem pakar yang dirancang ini berdasarkan atas proses berpikir seorang pakar kanker payudara sehingga sistem pakar ini dapat mengikuti alur diagnosis dari seorang pakar dalam mendeteksi kanker payudara. Kebanyakan wanita kurang pengetahuan tentang gejala awal kanker payudara, ini menyebabkan wanita mendiagnosa kanker payudara. Prediksi seseorang terkena penyakit tersebut dapat diketahui dari perhitungan probabilitas menggunakan metode
Certainty factor.
Faktor kepastian (certainty factor) menyatakan kepercayaan dalam sebuah kejadian (atau fakta atau hipotesis) berdasarkan bukti atau penilaian pakar (Turban, 2005). Certainty factor menggunakan suatu nilai untuk mengasumsikan derajat keyakinan seorang pakar terhadap suatu data. Certainty factor memperkenalkan konsep keyakinan dan ketidakyakinan
Oleh karena itu, pada penelitian ini, penulis memilih judul yaitu “Sistem Pakar diagnosa kanker payudara menggunakan metode Certainty factor berbasis Android”.
1.2Rumusan Masalah
Berdasarkan latar belakang, maka perumusan yang akan dibuat dalam penelitian ini adalah bagaimana mendiagnosa kanker payudara pada wanita dengan menggunakan metode Certainty Factor berbasis Android
1.3Batasan Penelitian
Berdasarkan rumusan masalah yang telah ditetapkan, maka dibuat batasan masalah adalah sebagai berikut:
1. Penyakit yang dibahas hanya kanker payudara pada wanita mulai dari umur 12 tahun
2. Pembuatan Aplikasi ini berdasarkan gejala-gejala umum yang sering dialami seseorang.
3. Pembuatan Aplikasi ini ditujukan kepada Dokter muda, Dokter umum, mahasiswi dan masyarakat khususnya para wanita
4. Metode yang digunakan adalah Metode Certainty factor
5. Sistem yang akan dibangun adalah Sistem Pakar berbasis Android
6. Interaksi yang digunakan antar pemakai dan sistem berupa text tanya-jawab dari pertanyaan yang telah diberikan kepada user bukan dalam bentuk gambar, user hanya menjawab ya atau tidak dan berakhir pada suatu kesimpulan.
7. Sistem dibangun dengan menggunakan Eclipse SDK.
1.4Tujuan Penelitian
Tujuan penelitian ini adalah untuk mebuat sebuah perangkat lunak berbasis Android
dengan menerapkan metode Certainty factor. Maka sistem ini akan memperoleh suatu sistem pakar sederhana untuk diagnosa kanker payudara pada wanita dan dapat memberikan kemudahan bagi orang awam dalam penanganan kanker payudara disertai dengan penjelasan yang sederhana.
1.5Manfaat Penelitian
1.6Metodologi Penelitian
Penelitian ini dilakukan dengan menerapkan beberapa metode penelitian sebagai berikut:
1. Studi Literatur
Pada tahap ini dilakukan pengumpulan referensi yang diperlukan dalam penelitian. Hal ini dilakukan untuk memperoleh informasi dan data yang diperlukan untuk penulisan skripsi ini. Referensi yang digunakan dapat berupa konsultasi dengan Seorang pakar kanker payudara yaitu Dr. Suyatno, SpB (K) Onk, jurnal, artikel, situs internet yang berkaitan dengan penelitian ini.
2. Pengumpulan dan Analisa Data
Pada tahap ini dilakukan pengumpulan dan analisa data seperti data gejala kanker payudara pada wanita dan data lainnya yang berkaitan dengan penilitian ini.
3. Perancangan Sistem
Pada tahap ini akan dilakukan perancangan sistem pakar diagnosa kanker payudara. Termasuk didalamnya yaitu perancangan flowchart, Use Case Diagram, Activity Diagram, Sequence Diagram, dan desain Interface.
4. Pengkodean
Pada tahap ini rancangan yang akan dibuat dan diimplementasikan ke dalam bentuk kode program Eclipse SDK
5. Pengujian Sistem
Setelah proses pengkodean selesai maka akan dilakukan proses pengujian terhadap program yang dihasilkan untuk mengetahui apakah program sudah berjalan sesuai dengan perancangan yang dilakukan.
Tahap akhir dari penelitian yang dilakukan yaitu membuat kesimpulan dan laporan tentang penelitian yang telah dilakukan.
1.7Sistematika Penelitian
Adapun langkah-langkah dalam menyelesaikan penelitian ini adalah sebagai berikut:
BAB 1 PENDAHULUAN
Bab ini menjelaskan latar belakang judul skripsi ”Sistem Pakar Diagnosa Kanker Payudara Menggunakan Metode Certainty factor Berbasis Android”,
rumusan masalah, batasan masalah, tujuan penelitian, manfaat penelitian, metode penelitian dan sistematika penulisan.
BAB 2 LANDASAN TEORI
Bab ini berisi tentang penjelasan singkat mengenai definisi kecerdasan buatan, membahas teori sistem pakar, metode certainty factor, kanker payudara dan Android.
BAB 3 ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM
Bab ini membahas analisis terhadap masalah penelitian dan perancangan terhadap sistem yang akan dibangun.
BAB 4 IMPLEMENTASI DAN PENGUJIAN SISTEM
Bab ini berisi implementasi perancangan sistem dari hasil analisis dan perancangan yang sudah dibuat serta hasil pengujian.
BAB 5 KESIMPULAN DAN SARAN
BAB 2
LANDASAN TEORI
2.1 Kecerdasan Buatan
Kecerdasan buatan (Artifical Intelligence) adalah “ide-ide untuk membuat suatu perangkat lunak komputer yang memiliki kecerdasan sehingga perangkat lunak komputer tersebut dapat melakukan suatu pekerjaan yang dilakukan manusia” (Artanti, 2004), dengan kata lain membuat sebuah komputer dapat berfikir dan bernalar seperti manusia. Tujuan dari kecerdasan buatan ini adalah membuat komputer lebih cerdas, mengerti tentang kecerdasan, dan membuat mesin lebih berguna bagi manusia. Kecerdasan yang dapat membantu meringankan beban kerja manusia misalnya dalam membuat keputusan, mencari informasi yang lebih akurat, atau membuat komputer lebih mudah digunakan dengan tampilan yang mudah dipahami. Cara kerja kecerdasan buatan adalah menerima input, kemudian diproses dan kemudian mengeluarkan output yang berupa suatu keputusan.
Implementasi dari kecerdasan buatan saat ini dapat ditemui dalam bidang :
1. Fuzzy logic: Suatu metode kecerdasan buatan yang banyak terdapat pada alat elektronik dan robot. Diama alat-alat elektronikatau robot mampu berpikir dan bertingkah laku sebagaimana layaknya manusia.
2. Computer vision: Suatu metode kecerdasan buatan yang memungkinkan sebuah sistem komputer mengenali gambar sebagai inputnya. Contohnya adalah mengenali dan membaca tulisan yang ada gambarnya
3. Artificial intelligence dalam game: Suatu metode kecerdasan buatan yang berguna untuk meniru cara berfikir seorang manusia dalam bermain game. Contohnya adalah program Deep Blue yang mampu berfikir setara dengan seorang grandmaster
5. Expert system: suatu metode kecerdasan buatan yang berguna untuk meniru cara berfikir dan penalaran seorang ahli dalam mengambil keputusan berdasarkan situasi yang ada.
2.2 Sistem Pakar
An expert system is one designed to model the behavior of an expert in some field, such as medicine or geology. Rule-based expert systems are designed to be able to use the same rules that the expert would use to draw conclusions from a set of facts that are presented to the system.(Ben Coppin, 2004)
Sistem pakar adalah paket perangkat lunak pengambilan keputusan atau pemecahan masalah yang dapat mencapai tingkat performa yang setara, atau bahkan lebih dengan pakar manusia di beberapa bidang khusus dan biasanya mempersempit area masalah (Turban, 2005).
Menurut Muhammad Arhami dalam bukunya yang berjudul Konsep Dasar Sistem Pakar, ada beberapa definisi sistem pakar, antara lain (Muhammad Arhami, 2005):
1. Sistem pakar adalah salah satu cabang dari Artificial Intelligence (AI) yang membuat penggunaan secara luas knowledge yang khusus untuk penyelesaian masalah tingkat manusia yang pakar.
2. Suatu sistem pakar adalah suatu sistem komputer yang menyamai (emulates) kemampuan pengambilan keputusan dari seorang pakar.
3. Sistem pakar (Expert system) merupakan paket perangkat lunak atau paket
2.2.1. Ciri-ciri Sistem Pakar
Sistem pakar memiki ciri-ciri sebagai berikut : 1. Terbatas pada bidang yang spesifik
2. Dapat memberikan penalaran untuk data-data yang tidak lengkap atau tidak pasti
3. Dapat mengemukakan rangkaian alasan yang diberikannya dengan cara yang dapat dipahami
4. Berdasarkan rule atau kaidah tertentu
5. Dirancang untuk dapat dikembangkan secara bertahap 6. Outputnya tergantung dari dialog dengan user
7. Knowledge base dan inference engine terpisah
2.2.2. Keuntungan dan Kelemahan Sistem Pakar
Menurut Muhammad Arhami (2004 : 9), secara garis besar banyak keuntungan yang didapatkan dengan adanya system pakar, antara lain :
1. Menjadikan pengetahuan dan nasihat lebih mudah didapat. 2. Meningkatkan output dan produktivitas.
3. Menyimpan kemampuan dan keahlian pakar.
4. Meningkatkan penyelesaian masalah – menerusi paduan pakar, penerangan, system pakar khas.
5. Meningkatkan reliabilitas.
6. Memberikan respon (jawaban) yang cepat. 7. Merupakan panduan yang intelligence (cerdas).
8. Dapat bekerja dengan informasi yang kurang lengkap dan mengandung ketidakpastian.
Selain kelebihan-kelebihan diatas, sistem pakar seperti hal lainnya, juga memiliki kelemahan, dianataranya adalah:
2. Untuk membuat suatu sistem pakar yang benar-benar berkualitas tinggi sangatlah sulit dan memerlukan biaya yang sangat besar untuk pengembangan dan pemeliharaannya.
3. Boleh jadi sistem tak dapat membuat keputusan.
4. Sistem pakar tidaklah 100% menguntungkan, walaupun seorang tidak
sempurna atau tidak terlalu benar. Oleh karena itu perlu diuji ulang secara teliti sebelum digunakan.
Kelemahan-kelemahan atau kekurangan dari sistem pakar tersebut bukanlah sama sekali tidak bisa diatasi, tetapi dengan terus melakukan perbaikan dan pengolahan berdasarkan pengalaman yang telah ada maka hal itu diyakini akan dapat diatasi, walaupun dalam waktu yang panjang dan terus menerus.
2.2.3. Struktur Sistem Pakar
Sistem pakar sebagai sebuah program yang difungsikan untuk menirukan pakar manusia harus bisa melakukan hal-hal yang dapat dikerjakan oleh seorang pakar. Untuk membagun sistem yang seperti itu maka komponen-komponen yang harus dimiliki adalah sebagai berikut : (Giarratano dan Riley, 2005)
a. Antar Muka Pengguna (User Interface)
Sistem pakar menggantikan seorang pakar dalam suatu situasi tertentu, maka sistem harus menyediakan pendukung yang diperlukan oleh pemakai yang tidak memahami masalah teknis. Sistem Pakar juga menyediakan komunikasi antar sistem dan pemakainya, yang disebut sebagai antar muka. Antar muka yang efektif dan ramah pengguna (user-friendly) penting sekali terutama bagi pemakai yang tidak ahli dalam bidang yang diterapkan pada sistem pakar.
b. Basis Pengetahuan (Knowledge Base)
dari waktu ke waktu. Perkembangan ini disebabkan karena pengetahuan selalu bertambah. Pada sistem pakar basis pengetahuan terpisah dari mesin inferensi. Pemisahan ini bermanfaat untuk pengembangan sistem pakar secara leluasa disesuaikan dalam perkembangan dan pengetahuan pada suatu domain. Penambahan dan pengurangan dapat dilakukan pada basis pengetahuan ini tanpa menganggu mesin inferensi.
c. Mekanisme Inferensi (Inference Machine)
Mesin Inferensi merupakan otak sistem pakar, berupa perangkat lunak yang melakukan tugas inferensi penalaran sistem pakar, biasa dikatakan sebagai mesin pemikir (Thingking Machine). Pada suatu perinsipnya mesin inferensi inilah yang akan mencari solusi dari suatu permasalahan.
d. Memori Kerja (Working Memori)
Memori kerja merupakan bagiandari sistem pakar yang menyimpan fakta-fakta yang diperoleh saat dilakukan proses konsultasi. Fakta-fakta inilah yang nantinya akan diolah mesin inferensi berdasarkan pengetahuan yang disimpan dalam basis pengetahuan untuk menentukan suatu keputusan pemecah masalah. Konklusinya bisa berupa hasil diagnosa, tindakan, akibat.
Hasil pemrosesan yang dilakukan oleh mesin inferensi dari sudut pandang pengguna non pakar berupa aksi/konklusi yang direkomendasikan oleh sistem pakar atau dapat juga berupa penjelasan jika memang dibutuhkan oleh pengguna. Dari sudut pandang pembangun sistem dalam lingkungan pengembangan, mesin inferensi terdiri dari 3 elemen penting : (Turban, 2002)
1. Interpreter/interpreter (Interpreter kaidah terdapat pada sebagian besar sistem), elemen ini mengeksekusi item-item agenda yang dipilih dengan menggunakan kaidah pengetahuan yang bersesuaian.
2. Penjadwalan/Scheduler, elemen ini mengelola pengontrolan terhadap agenda. Penjadwalan memperkirakanpengaruh-pengaruh dari penggunaan kaidah inferensipada prioritas-prioritas item atau kriteria lain pada agenda.
3. Pelaksana konsistensi/Consistency enforcer, elemen ini berusaha untuk mengelola penyajian solusi secara konsisten.
Sedangkan untuk menjadikan sistem pakar menjadi lebih menyerupai seorang pakar yang berinteraksi dengan pemakai, maka dilengkapi dengan fasilitas berikut: a. Fasilitas Penjelasan (Explanation Facility)
Proses menentukan keputusan yang dilakukan oleh mesin inferensi selama sesi konsultasi mencerminkan proses penalaran seorang pakar. Karena pemakai kadangkala bukanlah ahli dalam bidang tersebut maka dibuatlah fasilitas penjelasan. Tujuan adanya fasilitas penjelasan dalam sistem pakar antara lain membuat sistem menjadi lebih cerdas, menunjukkan adanya proses analisa dan yang tidak kalah pentingnya adalah memuaskan psikologis pemakai.
b. Fasilitas Akuisisi Pengetahuan (Knowledge Acquistion Facility)
Gambar 2.2 Struktur sistem pakar berbasis kdah produksi
(Firebaugh,1988)
Struktur sistem pakar berbasis kaidah produksi terdiri dari empat komponen, yaitu : a. Antar muka pemakai, antar muka penghubung antara pemakai dan sistem pakar b. Basis pengetahuan, berisi sekumpulan kaidah yang berasal dari pengetahuan
dalam domain tertentu. Kaidah ini secara umum disajikan dalam bentuk kaidah produksi (IF . . . THEN . . . )
c. Struktur kontrol,merupakan interpreter kaidah atau mesin inferensi yang menggunakan pengetahuan-pengetahuan yang tersimpan dalam basis pengetahuan untuk memecahkan/menyelesaikan permasalahan yang ada.
d. Working memory atau basis data gobal, mencatat status problem saat ini dan histori solusi.
2.2.4. Elemen Manusia Pada Sistem Pakar
Sistem pakar tidak lepas dari elemen manusia yang terkait didalamnya. Personil yang terkait dengan sistem pakar ada 4 yaitu :
1. Pakar (Expert)
Pakar adalah seseorang individu yang memiliki pengetahuan khusus, pemahaman, pengalaman, dan metode-metode yang digunakan untuk
Antar Muka Pemakai
Struktur Control (Interpreter Kaidah)
Basis Pengetahuan (kumpulan kaidah)
memecahkan persoalan dalam bidang tertentu. Seorang pakar memiliki kemampuan kepakaran, yaitu :
a. Dapat mengenali dan merumuskan suatu masalah b. Menyelesaikan masalah dengan cepat dan tepat c. Menjelaskan solusi dari suatu masalah
d. Restrukturisasi pengetahuan e. Belajar dari pengalaman f. Memahami batas kemampuan
2. Pembangun pengetahuan (knowledge engineer)
Pembangun pengetahuan memiliki tugas utama menerjemahkan dan merepresentasikan pengetahuan yang diperoleh dari pakar, baik berupa pengalaman pakar dalam menyelesaikan masalah maupun sumber terdokumentasi lainnya ke dalam bentuk yang bisa diterima oleh sistem pakar.
3. Pembangun sistem (system engineer)
Pembangun sistem adalah orang yang bertugas untuk merancang antar muka pemakai sistem pakar, merancang pengetahuan yang sudah diterjemahkan oleh pembangun pengetahuan ke dalam bentuk yang sesuai dan dapat diterima oleh sistem pakar dan mengimplementasikannya ke dalam mesin inferensi. Selain hal tersebut pembangun sistem juga bertanggung jawab apabila sistem pakar akan diintegrasikan dengan sistem komputerisasi lain. Alat pembangun (tool builder)
dapat dipakai utnuk menyajikan atau membangun tool yang spesifik. Penjual (vendor) dapat memberikan tool dan saran, dan staff pendukung dapat memberikan saran dan bantuan secara teknis dalam proses pembangun sistem pakar.
4. Pemakai (user)
menggunakan sistem pakar. Pakar dan pembangun sistem harus mengantisipasi kebutuhan-kebutuhan pengguna dan membuat batasan-batasan ketika mendesain sistem pakar. Paling tidak terdapat dua komponen orang atau lebih, berpartisipasi dalam pembangunan dan penggunaan
Tabel 2.1 Pemakai
Pengguna Kepentingan Fungsi Sistem Pakar
Klien bukan pakar Mencari saran/nasehat Konsultan/Penasehat
Mahasiswa Belajar Instruktur
Pembangun sistem
Memperbaiki/menambah basis pengetahuan
Rekan (partner)
Pakar Membantu analisis rutin atau proses komputasi, mencari (mengklasifikasi) informasi, alat bantu diagnosa.
Rekan kerja atau asisten
2.2.5. Tahapan Pengembangan Sistem Pakar
Tahapan yang dilakukan dalam megembangkan sistem pakar, diantaranya (Durkin, 1994) :
1. Penilaian (Assessment)
Merupakan proses untuk menentukan kelayakan dan justifikasi atas permasalahan yang akan diambil. Setelah itu masalah diperiksa lebih lanjut untuk menentukan tujuan keseluruhan dari proyek. Upaya ini dilakukan untuk menentukan fitur-fitur penting dan ruang lingkup dari proyek, dan juga untuk menetapkan sumber daya yang diperlukan termasuk proyek personal. Sumber pengetahuan yang diperlukan, termasuk diantaranya para pakar dan juga berbagai laporan harus diidentifikasi. Setelah tahap inisialisasi dilakukan persyaratan-persyaratan proyek harus ditetapkan.
2. Akuisisi pengetahuan
Pengetahuan ini digunakan untuk memberikan informasi tentang permasalahan yang menjadi bahan dalam mendesain sistem pakar. Tahap ini meliputi studi dengan diadakannya pertemuan dengan pakar untuk membahas apsek dari permasalahan.
3. Desain
Pengetahuan yang diperoleh selama tahap akuisisi pengetahuan digunakan sebagai pendekatan dalam merepresentasikan pengetahuan pakar dan strategi pemecahan masalah ke dalam sistem pakar. Selama tahap desain, keseluruhan struktur dan organisasi dari sistem pengetahuan harus ditetapkan. Pada tahap desain, sebuah sistem prototype dibangun. Tujuan dari pembanguan prototype
tersebut adalah untuk memberikan pemahaman yang lebih baik atas masalah.
4. Pengujian
Merupakan tahap dimana dilakukan pengujian terhadap sistem pakar yang telah dibangun.
5. Dokumentasi
Tahap dokumentasi diperlukan untuk mengkompilasi seluruh informasi proyek kedalam bentuk dokumen yang dapat memenuhi persayaratan pengguna dan pengembang dari sistem pakar. Dokumentasi dibutuhkan untuk mengakomodasi kebutuhan pengguna yang memenuhi persyaratan yang ditemukan pada sebagian besar proyek perangkat lunak. Dokumentasi tersebut menjelaskan tentang bagaimana mengoperasikan sistem dan menyediakan tutorial dalam mengoperasikan fitur utama dari sistem. Dokumentasi juga harus mendukung pengetahuan pengembang selama proses pengembangan sistem.
6. Pemeliharaan
Tahap pengembangan sistem pakar yang sudah diutarakan sebelumnya dapat
Gambar 2.3 Tahap pengembangan sistem pakar (Durkin, 1994).
2.3Metode Certainty Factor
Faktor kepastian (certainty Factor) diperkenalkan oleh Shortliffe Buchanan dalam pembuatan MYCIN (Wesley 1984), Certainty factor (CF) merupakan nilai parameter klinis yang diberikan MYCIN untuk menunjukkan besarnya kepercayaan.
Berikut rumus untuk melakukan perhitungan CF gabungan
Keterangan :
CFkomb = Certainty Factor (CF) kombinasi CF1 = nilai certainty factor awal
CF2 = nilai certainty factor selanjutnya
2.3.1. Kelebihan Metode Certainty Factor :
a. Metode ini cocok dipakai dalam sistem pakar untuk mengukur sesuatu apakah pasti atau tidak pasti dalam mendiagnosa penyakit sebagai salah satu contohnya.
b. Perhitungan dengan menggunakan metode ini dalam sekali hitung hanya dapat mengelola dua data saja sehingga keakuratan data dapat terjaga.
2.3.2. Kekurangan Metode Certainty Factor
a. Ide umum dari pemodelan ketidakpastian manusia dengan menggunakan numerik metode certainty Factor biasanya diperdebatkan. Sebagian orang akan membantah pendapat bahwa formula untuk metode certainty factor diatas memiliki sedikit kebenaran.
b. Metode ini hanya dapat mengolah ketidakpastian/kepastian hanya dua data saja. Perlu dilakukan beberapa kali pengolahan data untuk data yang lebih dari dua buah.
c. Nilai Certainty Factor (CF) yang diberikan bersifat subyektif karena penilaian setiap pakar bisa saja berbeda-beda tergantung pengetahuan dan pengalaman pakar.
CF1 + CF2 * (1-CF1) kedua – duanya > 0 CF1 + CF2 salah satu < 0
1-min(|CF1|,|CF2|)
2.4Kanker Payudara
2.4.1. Pengertian Kanker Payudara
Kanker payudara merupakan karsinoma yang berasal dari epitel duktus atau labulus payudara, merupakan masalah global dan isue kesehatan internasional yang penting. Kanker payudara adalah keganasan paling sering pada wanita di negara maju no. 2 setelah kanker servik di negara berkembang dan merupakan 29% dari seluruh kanker yang di diagnosa setiap tahun. Secara keseluruhan merupakan penyebab kematian no. 2 karena kanker, setelah kanker paru. Insiden kanker payudara terus meningkat, saat ini lebih dari 170.000 kasus ditemukan pertahun. Insidennya bervariasi ditiap negara. .(Suyatno & Pasaribu E.T, 2014)
2.4.2. Faktor Risiko
Penyebab secara pasti belum diketahui, Namun risiko untuk menderita kanker payudara meningkat pada wanita yang mempunyai faktor risiko. Yang termasuk faktor risiko kanker payudara adalah :
Jenis kelamin wanita : Insiden kanker payudara pada wanita dibanding pria lebih
dari 100:1 secara umum 1 dari 9 wanita Amerika serikat akan menderita kanker payudara sepanjang hidupnya.
Usia. Menurut National Cancer Institue’s Surveillance, Epidemiology End
Result Program, insiden kanker payudara meningkat cepat selamat dekade ke-4 kehidupan. Puncak insiden pada abad ke-5 dan ke-6 dan level terendah payudara berusia kurang dari 45 tahun dan berkisar 2/3 penderita kanker payudara berusia lebih dari 55 tahun
Riwayat Keluarga: Pasien dengan tingkat pertama (ibu dan saudara kandung)
mempunyai resiko 4-6 kali dibanding wanita yang tidak mempunyai faktor resiko ini. Usia saat terkena juga mempengaruhi faktor risiko, pasien dengan ibu didiagnosis kanker payudara saat usia kurang dari 60 tahun risiko meningkat 2 kali. Pasien dengan keluarga tingkat pertama premenopouse menderita bilateral
Usia melahirkan anak pertama, jika usia 30 atau lebih risiko 2 kali dibanding
wanita yang melahirkan usia kurang dari 20 tahun.
Riwayat penderita kanker payudara, juga merupakan faktor risiko untuk payudara kontralateral, Risiko ini tergantung pada usia saat diagnosis. Resiko ini meningkat pada usia muda
Predisposisi genetikal. Risiko ini berjumlah kurang dari 10% kanker Payudara.
Autosomal dominant inheritance yang meningkatkan resiko terlihat pada Li-Fraumeni syndrome,Muir Torre syndrome, Cowden disease, Peutfz-Jeghers Syndrome dan mutasi BRCA-1 dan BRCA-2 (tabel 2.2). Ataxia telangiectasis
(Autosomal recessive inheritances), mutasi PTEN dan TP53 juga merupakan faktor risiko lain.
Tabel 2.2 Autosomal Dominant Inheritance Yang Meningkatkan Risiko Kanker Payudara
Sindroma Defek Meningkatkan Risiko untuk BRCA-1 Mutasi pada kromosom 17q Kanker Payudara, ovarium, prostat
dan usus besar
BRCA-2 Mutasi pada kromosom 13q Kanker Payudara, ovarium, prostat, laring & pankreas
Li-Fraumeni Mutasi gen p53 pada kromosom 17p
Kanker Payudara, otak, kelenjar supra renalis, sarkoma jaringan lunak
Muir-Torre Mutasi dalam DNA mismatch repair genes
Cowden disease Mutasi dalam gen PTEN pada kromosom 10q
Kanker payudara, usus besar, uterus, paru, kandung kemih, dan hamartoma, dalam saluran pencernaan
Peutz-Jeghers Mutasi dalam gen STK11 pada kromosom 19p
Kanker payudara dan pankreas, hamartoma saluran pencernaan, mucutaneous melanin desposition
Ductal Carcinoma in situ (DCIS) dan Labular Carcinoma in situ (LCIS) pada
biopsi. Hal ini merupakan marker untuk terjadinya lesi invasif
Poliferasi benigna dengan hiperplasia atipikal: faktor ini meningkatkan risiko
meningkat 10 kali. Pda tumor jinak yang menunjukkan ekspresi reseptor estorgen dan progesteron risikonya 3,2 kali (Kahn). Hiperplasia atipikal terlihat pada 10% spesimen biopsi.
Radiasi : radiasi pada usia dibawah 16 mempunyai risiko 100 kali, radiasi
sebelum umur 20 tahun mempunyai risiko 18 kali usia 20-29 tahun risiko 6 kali, radiasi setelah usia 30 tahun risiko tidak bermakna. Lebih kurang 0,1% pasien yang diradiasi akan timbul sarkoma setelah 5 tahun.
Perubahan gaya hidup: diet tinggi kalori, diet tinggi lemak, konsumsi alkohol
& merokok dan obesitas pada menopause.
Hormonal : menarche dibawah 12 tahun risiko 1,7-3,4kali, menopause diatas
usia 55 tahun risiko 1,5 kali. Penggunaan oral kontrasepsi lebih dari 8-10 tahun juga meningkatkan risiko.
2.4.3. Anamnesis dan Pemeriksaan fisik
Anamnesis bertujuan untuk mengindentifikasi identitas penderita, faktor risiko, perjalanan penyakit, tanda dan gejala kanker payudara, riwayat pengobatan dan riwayat penyakit,yang pernah diderita. Keluhan utama yang sering adalah Benjolan di payudara. Nyeri payudara dan nipple discharge adalah keluhan yang sering tapi tidak selalu pertanda kanker, kelainan jinak seperti fybrocistic disease dan papiloma intraductal juga bisa bergejala seperti ini: Malaise, nyeri tulang, dispnea dan kehilangan berat badan adalah keluhan yang jarang, tapi merupakan indikasi adanya metastasis jauh (NCCN 2012)
Sistematika Anamnesis meliputi :
1. Anamnesis pribadi: usia, jenis kelamin, status pernikahan, tempat tinggal dan pekerjaan
2. Anamnesis Penyakit :
a. Keluhan Utama : Keluhan utama pada kanker payudara umumnya adalah :
Benjolan yang padat dan keras dengan tanpa rasa sakit
Bentuk Puting berubah
- Retraksi nipple
- Eksem sekitar puting
Perubahan pada kulit
- Berkerut seperti kulit jeruk (peau d’orange) - Melekuk kedalam (dimpling)
- Borok (ulkus) - Eritema, edema
Payudara terasa panas, nyeri dengan atau ada masa dipayudara
Ada benjolan aksila dengan atau tanpa masa di payudara
b. Keluhan Tambahan merupakan menifestasi adanya metastasis regional, metastasis jauh ataupun komplikasi. Keluhan tambahan ini meliputi :
Benjolan di aksila/leher
Nyeri pinggang/punggung atau tulang belakang, lemah atau kelumpuhan
tungkai, nyeri atau patah tulang
Sesak napas atau batuk-batuk
Rasa penuh, mual, perut gembung, mata kuning
Nyeri kepala yang hebat, muntah nyemprot (proyektil), kesadaran
menurun
Penurunan berat badan tanpa sebab yang jelas.
Gambar 2.4 Teknik melakukan inspeksi saat lengan disamping, diatas kepala dan kacak pinggang dan palpasi parenkim payudara untuk
identifikasi kelainan primer. (Suyatno, & Pasaribu, ET, 2014)
Palpasi parenkim payudara dilakukan pada pasien dengan posisi tidur (supine), lengan ipsilateral diatas kepala dan punggung diganjal bantal kecil. Jaringan
subareolar dan masing-masing kuadran dari kedua payudara dipalpasi secara sistematis, menyeluruh dan overlap baik secara sirkuler ataupun radier.
Palpasi aksila dilakukan dalam posisi pasien duduk dengan lengan pasien dan pemeriksa saling menopang. Palpasi juga dilakukan pada infra dan supraklavikula
(gambar 2.5) Hasil pemeriksaan fisik dicatat dalam bentuk level kecurigaan keganasan (the level of suspicion for malignancy, Willet AM et al)
Gambar 2.5 Teknik melakukan palpasi aksila, infraklavikula, dan supraklavikula untuk identifikasi pembesaran getah bening regional
2.4.4. Ultrasonografi (USG) Payudara
USG secara umum diterima sebagai metode terpilih untuk membedakan masa kistik dengan solid dan sebagai pengarah (guide) untuk biopsi. Disamping untuk pemeriksaan skrining pasien usia muda (kurang dari 35 tahun). USG tidak dianjurkan untuk dilakukan sebagai modalitas skrining oleh karena didasarkan penelitian ternyata USG gagal menunjukkan efikasinya. Peran USG lain adalah untuk evaluasi metastasis ke organ viseral. Protokol Peraboi 2002 merekomendasikan pemeriksaan USG abdomen (hepar) secara rutin untuk penentuan stadium. (Suyatno, & Pasaribu, ET, 2014)
2.4.5. Mamografi
Mamografi memegang peranan mayordalam deteksi dini kanker payudara, sekitar 75% kanker terdeteksi paling tidak satu tahun sebelum ada gejala atau tanda. Lesi dengan ukuran 2mm sudah dapat dideteksi dengan mamografi.
Terdapat dua tipe pemeriksaan mamografi: skrining dan diagnostik. Skrining mamografi dilakukan pada wanita yang asimptomatik. Deteksi dini pada kanker payudara yang masih kecil memungkinkan pasien untuk mendapatkan kesuksesan terapi dengan kualitas hidup yang lebih baik. Skrining mamografi direkomendasikan setiap 1-2 tahun untuk wanita usia 40 tahun (misal wanita dengan keluarga tingkat pertama menderita kanker payudara). Untuk skrining mamografi, masing-masing payudara dibuat dalam posisi cranio-caudal (CC) dan medo-lateral oblique (MLO). Mamografi diagnostik dilakukan pada wanita yang siptomatik, tipe ini lebih rumit dan waktu lebih lama dibanding mamografi skrining dan digunakan untuk memnentukan ukuran yang tepat, lokasi abnormalitaspayudara, untuk evaluasi jaringan sekitar dan kelenjar getah bening sekitar payudara. Untuk evaluasi jaringan sekitar dan kelenjar getah bening sekitar payudara. Untuk mamografi diagnostik, masing-masing payudara difoto dalam posisi cranio-caudal (CC), medo-lateral (MLO) dan dapat ditambah dengan latero-medial (LM) atau medio-lateral (ML). (Suyatno, & Pasaribu, ET, 2014)
Tanda Primer berupa :
1. Dentitas yang meninggi pada tumor
2. Batas tumor yang tidak teratur oleh karena adanya proses infiltrasi ke jaringan sekitarnya atau batas yang tidak jelas (Komet sign)
3. Gambaran transusen disekitar tumor 4. Gambaran stelata
5. Adanya mikroklasifikasi sesuai kriteria Egan 6. Ukuran klinis tumor lebih besar dari radiologis
Tanda Sekunder :
1. Retraksi kulit atau penebalan kulit 2. Bertambahnya vaskularisasi 3. Perubahan posisi puting 4. Kelenjar getah bening aksila
5. Keadaan daerah tumor dan jaringan fibroglandular tidak teratur 6. Kepadatan jaringan sub areolar yang berbentuk utas
2.4.6. Bone scan, foto, toraks, USG Abdomen
Pemeriksaan bone scan (sidik tulang) bertujuan untuk evaluasi metastasis ditulang. Pemeriksaan ini dianjurkan pada kasus: advanced local disease, lymfe node metastases, distant metastases dan ada simptonpada tulang. Bone scan secara rutin tidak dianjurkan pada stadium dini yang asimtommatis karena berdasarkan beberapa penelitian hanya 2% hasil yang positif pada kondisi ini. Berbeda halnya pada yang
sitomatis stadium III, insiden positif bone scan mencapai 25% oleh karenanya pemeriksaan bone scan secara rutin sangat bermanfaat. Foto toraks dan USG andomen rutin dilakukan untuk melihat adanya metastasis di paru, pleura, mediastinum, tulang-tulang dada dan organ viseral (terutama hepar) (Suyatno, & Pasaribu, ET, 2014).
2.4.7. Penatalaksanaan
paliatif . Terapi kuratif ditandai dengan adanya periode bebas penyakit (disease free interval), peningkatan harapan hidup (overal survival) dan peningkatan kualitas hidup, dilakukan pada kanker payudara stadium I, II, dan III. Terapi paliatif bertujuan untuk meningkatkan kualitas hidup tanpa adanya periode bebas penyakit, umumnya dilakukan pada stadium IV. Kesembuhan yang tinggi dengan kualitas hidup yang baik akan tercapai bila kanker diterapi pada stadium dini (Suyatno, & Pasaribu, ET, 2014)
Keuntungan penatalaksanaan tumor stadium dini adalah :
1. Kemungkinan tidak dialkukan kemoterapi bila tidak ada metastasis kgb aksila dan tergolong resiko rendah
2. Tidak perlu dilakukan diseksi aksilla jika sentinel negatif, sehingga resiko terjadinya limpadem berkurang.
3. Tidak diperlukan radiasi
4. Dapat dilakukan BCT bagi yang memenuhi kriteria atau dilakukan SSM/NSP sekaligus rekonstruksi sehingga bentuk dan fungsinya masih baik
5. Biaya penatalaksanaan jauh lebih ekonomis
6. Disease free interval dan overall survival lebih baik (lama)
Adapun modalitas terapi kanker payudara secara umum meliputi operasi, (pembedahan), kemoterapi, radioterapi, terapi hormonal dan terapi target.
2.4.8. Operasi (Pembedahan)
Operasi merupakan modalitas utama untuk penatalaksanaan kanker payudara. Modalitas ini memberikan kontrol lokoregional yang dapat dibuktikan dengan pemeriksaan histopatologi dan dari spesimen operasi dapat ditentukan tipe dan granding tumor, status kgb aksila, faktor prediktif dan faktor prognosis tumor (semua faktor diatas tidak bisa diperoleh dari modalitas lain) (Suyatno, & Pasaribu, ET, 2014).
CRM adalah operasi pengangkatan seluruh jaringan payudara beserta tumor,
nipple areola komplek, kulit diatas tumor, otot pektoralis mayor dan minor serta diseksi aksila level 1-III. Operasi ini dilakukan bila ada tumor ke fasia atau otot pektoral tanpa ada metastasis jauh (Suyatno, & Pasaribu, ET, 2014)
2. Modified Radical Mastectomy (MRM)
MRM adalah operasi pengangkatan seluruh jaringan payudara beserta tumor,
nipple areola komplek, kulit diatas tumor dan fasia pektoral serta disesi aksila level I-II. Operasi ini dilakukan pada kanker payudara stadium dini dan lokal lanjut (Suyatno, & Pasaribu, ET, 2014)
3. Skin Sparing Mastectomy (SSM)
SSM adalah operasi pengangkatan seluruh jaringan payudara beserta tumor dan nipple areola komplek dengan mempertahankan kulit sebanyak mungkin serta diseksi aksila level I-II. Operasi ini harus disertai rekonstruksi pyudara secara langsung yang umumnya adalah TRAM flap (transverse rektus abdominis musculotaneus flap), LD flap (latissimus dorsi flap) atau implant (silicon). Dilakukan pada tumor stadium dini dengan jarak tumor ke kulit jauh >2cm atau stadium dini tidak memenuhi sarat untuk BCT (Suyatno, & Pasaribu, ET, 2014)
4. Nipple Sparing Mastectomy (NSP)
NSP adalah operasi pengangkatan seluruh jaringan payudara beserta tumor dengan mempertahankan nipple areola kompleksdan kulit serta diseksi aksila level I-II (Suyatno, & Pasaribu, ET, 2014)
5. Breast Conserving Treatment (BCT)
BCT adalah terapi yang komponennya terdiri dari lumpektomi dan
2.4.9. Kemotrapi
Kemotrapi adalah penggunaan obat anti kanker (sitostatika) untuk menghancurkan sel kanker. Obat ini umumnya bekerja dengan menghambat atau mengganggu sintesa DNA dalam siklus sel. Pengobatan kemotrapi bersifat sistemik, berbeda dengan pembedahan atau radiasi yang lebih bersifat lokal/setempat. Obat sitostatika dibawa melalui aliran darah atau diberikan langsung kedalam tumor, jarang menembus blood-brain barrier sehingga obat ini sulit mencapai system syaraf pusat (Suyatno, & Pasaribu, ET, 2014)
2.5Android
2.5.1. Sejarah Android
Android adalah sebuah system operasi untuk perangkat mobile berbasis linux yang mencakup system operasi, middleware dan aplikasi. Android menyediakan platform
yang terbuka bagi para pengembang untuk menciptakan aplikasi mereka. Awalnya,
Google Inc. membeli Android Inc yang merupakan pendatang baru yang membuat peranti lunak untuk ponsel/smartphone . kemudian untuk mengembangkan Android
dibentuklah Open Handset Alliance, konsorsium dari 34 perusahaan peranti keras, peranti lunak, dan telekomunikasi. Termasuk Google. HTC, Intel, Motorolla,
Qualcomm, T-Mobile, dan Nvidia. (Nazruddin, 2011)
Pada saat perilisan perdana Android, 5 November 2007, Android bersama Open Hansdset Alliance menyatakan mendukung pengembangan Open source pada perangkat mobile. Di lain pihak, Google merilis kode-kode Android di bawah lisensi
Apache, sebuah lisensi perangkat lunak dan Open platform perangkat selular. (Nazruddin, 2011)
Sekitar September 2007 Google mengenalkan Nexus One, salah satu jenis
smartphone yang menggunakan Android sebagai system operasinya. Telepon selular. Pada 9 Desember 2008, diumumkan anggota baru yang bergabung dalam program
kerja Android ARM Holdings, Atheros Communications, diproduksi oleh Asustek Computer Inc, Garmin Ltd, Softbank. Sony Ericsson, Thosiba Corp, dan Vodafone Group Pls. seiring pembentukan OpenHandset alliance, OHA mengumumkan produk perdana mereka Android, perangkat mobile yang merupakan modifikasi kernel Linux 2.6. sejak Android dirilis telah dilakukan berbagai pembaharuan berupa perbaikan bug dan penambahan fitur baru. (Nazruddin, 2011)
Pada masa ini sebagian besar vendor-vendor samrtphone sudah memproduksi
smartphone berbasis Android, vendor-vendor itu antara lain HTC, Motorola, Samsung, LG, HKC, Huawei, Archos, Webstation, Camangi, Dell, Nexus, SciPhone,
Sony Ericsson, Acer, Nexian, Asus dan masih banyak lagi vendor smartphone di dunia yang memproduksi Android.Hal ini, karena Android itu adalah sistem operasi yang
Open source sehingga bebas didistribusikan dan dipakai oleh vendor manapun. (Nazruddin, 2011)
2.5.2 Pengertian Android
Android merupakan generasi baru platform mobile, platform yang memberikan pengembang untuk melakukan pengembangan sesuai dengan yang diharapkannya. Sistem operasi yang mendasari Android dilisensikan dibawah GNU, General Public Lisensi versi 2 (GPLv2), yang sering dikenal dengan istilah “copyleft” lisensi dimana setiap perbaikan pihak ketiga harus terus jatuh dibawah terms. Android didistribusikan dibawah Lisensi kedua dan seterusnya. (Nazruddin, 2011)
2.5.3. Versi Android
Adapun versi-versi Android yang pernah dirilis adalah sebagai berikut: a. Android versi 1.1
Pada 9 Maret 2009, Google merilis Android versi 1.1. Android versi ini dilengkapi dengan pembaruan estetis pada aplikasi, jam alarm, voice search
(pencarian suara), pengiriman pesan dengan Gmail, dan pemberitahuan email.
(Nazruddin, 2011)
b. Android versi 1.5 (Cupcake)
Pada 9 Maret 2009, Google merilis Android versi 1.1. Android versi ini dilengkapi dengan pembaruan estetis pada aplikasi, jam alarm, voice search
(pencarian suara), pengiriman pesan dengan Gmail, dan pemberitahuan email.
(Nazruddin, 2011)
c. Android versi 1.6 (Donut)
Donut (versi 1.6) dirilis pada September dengan menampilkan proses pencarian yang lebih baik dibanding sebelumnya, penggunaan baterai indicator dan kontrol Applet VPN. Fitur lainnya adalah galeri yang memungkinkan pengguna untuk memilih foto yang akan dihapus; kamera, camcorder dan galeri yang dintegrasikan; CDMA / EVDO, 802.1x, VPN , Gestures, dan Text-to-speech engine, kemampuan dial kontak, teknologi text to change speech tidak tersedia pada semua ponsel, pengadaan resolusi VWGA. (Nazruddin, 2011)
d. Android versi 2.0/2.1 (Eclair)
Pada 3 Desember 2009 kembali diluncurkan ponsel Android dengan versi 2.0/2.1 (Eclair), perubahan yang dilakukan adalah pengoptimalan hardware, peningkatan Google Maps 3.1.2, perubahan UI dengan browser baru dan dukungan HTML5, daftar kontak yang baru, dukungan flash untuk kamera 3,2 MP, digital Zoom, dan Bluetooth 2.1. (Nazruddin, 2011)
e. Android versi 2.2 (Froyo: Frozen Yoghurt)
Pada 20 Mei 2010, Android versi 2.2 (Froyo) diluncurkan. Perubahan-perubahan umumnya terhadap versi-versi sebelumnya antara lain dukungan
intergrasi V8 JavaScript engine yang dipakai Google Chrome yang mempercepat kemampuan rendering pada browser, pemasangan aplikasi dalam SD Card, kemampuan WiFi Hotspot portabel, dan kemampuan auto-Update
dalam aplikasi Android Market. (Nazruddin, 2011)
f. Android versi 2.3 (Gingerbread)
Pada 6 Desember 2010, Android versi 2.3 (Gingerbread) diluncurkan. Perubahan-perubahan umum yang didapat dari Android versi ini antara lain peningkatan kemampuan permainan (gaming), peningkatan fungsi copy paste, layar antar muka (User Interface) didesain ulang, dukungan format video VP8 dan Webcam, efek audio baru (reverb, equalization, headphone virtualization, dan bass boost), dukungan kemampuan Near Field Communication (NFC), dan dukungan jumlah kamera yang lebih dari satu. (Nazruddin, 2011)
g. Android versi 3.0 (Honeycomb)
Pada tanggal 22 Februari 2011, Android Honeycomb diluncurkan kepasar , dan hanaya digunakan untuk Tablet. Dan Tablet pertama yang menggunakan
Honeycomb yaitu Motorolla Xoom. (Nazruddin, 2011)
h. Android versi 4.0 (Ice Cream Sandwitch)
Pada tanggal 19 Oktober 2011, Android meluncurkan Ice Cream Sandwitch. Versi ini dapat bekerja secara optimal baik di Smartphone maupun Tablet.
i. Android versi 4.1 (Jelly Bean)
Pada tanggal 9 Juli 2012 Android Jelly Bean diluncurkan untuk meningkatkan apa yang sudah tersedia di IceCream Sandwitch, dengan memperbaiki bug-bug dan menambah fitur-fitur. (Nazruddin, 2011)
j. Android versi 4.2 (Jelly Bean)
Fitur photo sphere untuk panorama, daydream sebagai screensaver, power control, look screen widget, menjalankan banyak user (dalam tablet saja), widget
terbaru. Android 4.2 pertama kali dikenalkan melalui LG Google Nexus 4
k. Android versi 4.3 (Jelly Bean)
Google merilis Jelly Bean 4.3 pada Juli 2013 di San Francisco, Nexus 7 generasi kedua adalah perangkat pertama yang menggunakan sistem operasi ini, Sebuah pembaruan minor dirilis tanggal 22 Agustus 2013. (Salbino, 2014)
l. Android versi 4.4 (KitKat)
Google mengumumkan Android 4.4 KitKat (dinamai dengan izin dari Nestle dan
Hershey) pada 3 september 2013, dirilis pada tanggal 31 oktober 2013. Keunggulannya diantaranya pembaruan antarmuka dengan bar status dan navigasi transparan pada layar depan, Optimasi kinerja dengan spesifikasi perangkayt yang lebih rendah, NFC Host Card Emulation sebagai emulator kartu pintar, WebViews berbasis Chromium, Sensor batching, Step Detector, dan
Counter API, Peningkatan tampilan mode layar penuh, penyeimbangan audio, pemantauan audio, dan peningkatan suara audio, Dukungan Bluetooth Message Access Profile (MAP). (Salbino, 2014)
2.5.4.Arsitektur Android
Secara garis besar Arsitektur Android dapat dijelaskan dan digambarkan sebagai berikut:
a. Application dan Widget
Application dan Widget adalah layer di mana kita berhubungan dengan aplikasi apa saja, dimana biasanya kita download aplikasi kemudian kita lakukan instalasi dan jalankan aplikasi tersebut. Di layer terdapat aplikasi inti termasuk klien email, program SMS, kalender, peta, browser, kontak, dan lain-lain. Semua aplikasi ditulis dengan bahasa pemrograman Java.
b. Application Frameworks
Android adalah Open Development Platform yaitu Android menawarkan kepada pengembang atau memberikemampuan kepada pengembang untuk membangun aplikasi yang bagus dan inovatif. Pengembang bebas untuk mengakses perangkat keras, akses informasi resources, menjalankan service background, mengatur alarm dan menambahkan status notifications, dan sebagainya. Pengembang memiliki akses penuh menuju API framework
seperti yang dilakukan oleh aplikasi dibawah inti. Arsitektur aplikasi dirancang supaya kita dengan mudah dapat menggunakan kembali komponen-komponen yang sudah digunkaan.
c. Libraries
Libraries ini adalah layer di mana fitur-fitur Android berada, biasanya para pembuat aplikasi mengakses Libraries untuk menjalankan aplikasinya. Berjalan diatas kernel, Layer ini meliputi berbagai library C/C++ inti seperti
Libc dan SSL, serta :
Libraries media untuk pemutaran media audio dan video Libraries untuk manajemen tampilan
Libraries Graphics mencakup SGL dan OpenGL untuk grafis 2D dan 3D
Libraries SQLite untuk dukungan database
Libraries SSL dan Webkit terintegrasi dengan web browser dengan engine embededweb view
d. Android Run Time
Layer yang membuat aplikasi Android dapat dijalankan di mana dalam prosesnya menggunakan implementasi Linux. Dalvix Virtual Machine (DVM) merupakan mesin yang membentuk dasar kerangka aplikasi Android. Didalam
Android Run Time dibagi menjadi dua bagian yaitu :
Core Libraries : Aplikasi Android dibangun dalam bahasa java, sementara
Dalvik sebagai virtual mesinnya bukan Virtual Machine menterjemahkan bahasa java/c yang ditangani oleh Core Libraries
Dalvik Virtual Machine : Virtual mesin berbasis register yang
dioptimalkan untuk menjalankan fungsi-fungsi secara efisien, di mana merupakan pengembangan yang mampu membuat linux kernel untuk melakukan threading dan manajemen tingkat rendah
e. Linux Kernel
Linux Kernel adalah layer dimana inti dari operating system dari Android itu berada. Berisi file-filesystem yang mengatur sistem processing, memory, resource, drivers, dan sistem-sistem operasi Android lainnya. Linix kernel yang digunakan Android adalah linux kernel release 2.6.
2.6. Eclipse
Eclipse adalah IDE untuk pengembangan java/Android yang free dan dapat di
download, versi Eclipse yang ada sekarang sudah banyak seperti Eclipse Helious
(Versi 3.6) Eclipse Galileo (Eclipse versi 3.5) dan Eclipse Ganymede (Eclipse versi 3.4), versi Eclipse 3.4 sudah support Android Development Tools (ADT) untuk membuat Eclipse dapat digunakan untuk coding project Android. (Nazruddin, 2011)
2.7. Flowchart
Flowchart program adalah suatu bagan yang menggambarkan atau mempresentasikan suatu algoritma atau prosedur untuk menyelesaikan masalah.Flowchart terbagi menjadi dua, yaitu flowchart system dan flowchart program. (Sismoro, H. 2005)
Tabel 2.3 Flowchart Program
Simbol Kegunaan
Symbol Process
Simbol yang menunjukkan pengolahan yang dilakukan oleh komputer
Symbol Manual Operation
Simbol yang menunjukkan pengolahan yang tidak dilakukan oleh komputer.
Symbol Decision
Simbol untuk kondisi yang akan menghasilkan beberapa kemungkinan jawaban/aksi.
Symbol Predefined Process
Simbol untuk mempersiapkan penyimpanan yang digunakan sebagai tempat pengolahan di dalam storage
Symbol Terminal
Simbol untuk permulaan atau akhir dari suatu program
Input/Output
Simbol yang menyatakan proses input dan output tanpa tergantung dengan jenis peralatannya.
Predefined Process Symbol
Proses yang ditulis sebagai subprogram, yaitu prosedur/fungsi
Connector Symbol
