Sistem Pakar Menentukan Alat Kontrasepsi untuk Pasangan Suami Istri Menggunakan Metode Bayes dan Forward Chaining

(1)

PASANGAN SUAMI ISTRI MENGGUNAKAN METODE

BAYES DAN FORWARD CHAINING

SKRIPSI

RIKA RENTIKA

131421042

PROGRAM STUDI EKSTENSI S1 ILMU KOMPUTER

FAKULTAS ILMU KOMPUTER DAN TEKNOLOGI INFORMASI

UNIVERSITAS SUMATERA UTARA

MEDAN

(2)

SKRIPSI

Diajukan untuk melengkapi tugas akhir dan memenuhi syarat memperoleh ijazah Sarjana Ilmu Komputer

Oleh :

RIKA RENTIKA

131421042

PROGRAM STUDI EKSTENSI S1 ILMU KOMPUTER

FAKULTAS ILMU KOMPUTER DAN TEKNOLOGI INFORMASI

UNIVERSITAS SUMATERA UTARA

MEDAN

(3)

PERSETUJUAN

Judul : Sistem Pakar Menentukan Alat Kontrasepsi Untuk Pasangan Suami Istri Menggunakan Metode Bayes Dan Forward Chaining Kategori : SKRIPSI

Nama : RIKA RENTIKA

Nomor Induk Mahasiswa : 131421042

Program Studi : EKSTENSI S1 ILMU KOMPUTER Departemen : ILMU KOMPUTER

Fakultas : ILMU KOMPUTER DAN TEKNOLOGI INFORMASI UNIVERSITAS SUMATERA UTARA

Diluluskan di

Medan, Agustus 2015

Komisi Pembimbing :

Pembimbing 2 Pembimbing 1

Handrizal, S.Si, M.Comp. Sc Dr. Poltak Sihombing, M.Kom

NIP. - NIP. 19620317 199103 1 001

Diketahui/Disetujui oleh

Program Studi S1 Ilmu Komputer Ketua,

(4)

PERNYATAAN

SISTEM PAKAR MENENTUKAN ALAT KONTRASEPSI UNTUK PASANGAN SUAMI ISTRI MENGGUNAKAN METODE

BAYES DAN FORWARD CHAINING

SKRIPSI

Saya mengakui bahwa skripsi ini adalah hasil karya saya sendiri, kecuali beberapa kutipan dan ringkasan yang masing-masing telah disebutkan sumbernya.

Medan, Agustus 2015

(5)

PENGHARGAAN

Alhamdulillah segala puji dan syukur atas nikmat kepada Allah Yang Maha Esa 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.

Pada kesempatan ini penulis mengucapkan terima kasih kepada pihak yang telah banyak membimbing, mengarahkan, membantu, dan memberikan dukungan semangat dan kasih sayang dalam menyelesaikan skripsi ini. Penulis mengucapkan terima kasih kepada :

dan Teknologi Informasi Universitas Sumatera Utara.

3. Bapa

k Dr. Poltak Sihombing, M.Kom selaku Ketua Program Studi S1 Ilmu Komputer Universitas Sumatera Utara dan Dosen pembimbing I yang telah memberikan kritik dan saran dalam penyempurnaan skripsi ini.

4. Ibu

Maya Silvi Lydia, B.Sc, M.Sc selaku Sekretaris Program Studi S1 Ilmu Komputer Universitas Sumatera Utara.

5. Bapa

k Handrizal, S.Si, M.Comp. Sc selaku Dosen Pembimbing II yang telah memberikan kritik dan saran dalam penyempurnaan skripsi ini.

6. Bapa memberikan kritik dan saran dalam penyempurnaan skripsi ini.

8. Semu

a dosen dan semua pegawai di Program Studi S1 Ilmu Komputer Fakultas Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi Universitas Sumatera Utara.

9. Bapa

k Dr. Raymond Ginting SpOG selaku Pakar yang telah memberikan pemahaman tentang pemilihan alat kontrasepsi dalam penyempurnaan skripsi ini.

(6)

11. Tema n-teman seperjuangan mahasiswa Ekstensi S1-Ilmu Komputer stambuk 2013, terutama Dwi Septiana Sari dan Rabani Damanik telah memberikan dukungan dan kerja sama yang baik kepada penulis..

12. Semu

a 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, Agustus 2015

(7)

ABSTRAK

Pertumbuhan penduduk yang tidak terkontrol menimbulkan dampak negatif bagi Indonesia. Salah satu cara untuk mengendalikan jumlah penduduk adalah dengan menggunakan kontrasepsi. Namun, jumlah pakar kontrasepsi yang terbatas menjadi salah satu pemicu masyarakat mendapatkan sedikit informasi mengenai kontrasepsi. Maka, dibangunlah sistem pakar dengan mengaplikasikan metode Bayes untuk menghitung nilai kepastian dan forward chaining dalam proses perunutan untuk membantu pasangan suami istri dalam menentukan alat kontrasepsi. Penentuan alat kontrasepsi berdasarkan pada evidence yang dipilih user berupa jawaban dari pertanyaan yang diajukan sistem, dimana semua evidence tersebut akan dihitung dengan teorema Bayes untuk mencari nilai kepastian terbesar. Probabilitas alat kontrasepsi pria tanpa evidence apapun, yaitu kondom 80% dan MOP 20%. Probabilitas alat kontrasepsi wanita tanpa evidence apapun, yaitu pil 6%, suntik 4%, AKDR 35%, AKBK 15% dan MOW 40%. Berdasarkan hasil dari penelitian ini, diketahui bahwa evidence mengenai kondisi kesehatan user memiliki bobot yang berbeda terhadap tiap alat kontrasepsi sehingga evidence yang dipilih akan mempengaruhi nilai kepastian tiap alat kontrasepsi.

(8)

EXPERT SYSTEM SELECTION OF APPROPRIATE CONTRACEPTION FOR MARRIED COUPLE USE BAYES THEOREM

AND FORWARD CHAINING

ABSTRACT

Uncontrolled population growth have a negative impact for Indonesia. One way to control the population is using contraceptives. However, a limited of contraceptive experts to be one of the triggers so that society get a bit of information about contraception. Then, expert systems built by applying Bayes method to calculate the value of certainty and forward chaining in the process of tracing to assist couples in determining contraceptive. Determination of contraceptives based on evidence that selected by user as answers from questions posed by system, where all the evidence will be calculated by Bayes theorem to find the biggest certainty value. The probability of male contraception without evidence, there are 80% of condoms and 20% of vasectomy. The probability of female contraception without evidence, there are 6% of pills, 4% of injection, 35% of IUD, 40% implant and 15% of tubektomi. Based on the results of this research, it is known that the evidence concerning of user's health condition has a different weight to each of contraceptives so that the evidence is chosen will affect the value of the certainty of each contraceptives.

(9)

DAFTAR ISI

2.2.1. Perbandingan Sistem Pakar dengan

Sistem Konvensional 7

2.2.2. Perbandingan Sistem Pakar dengan

Sistem Pendukung Keputusan 8

2.2.3. Kelebihan dan Kelemahan

Sistem Pakar 9

2.2.4. Arsitektur Sistem Pakar 10

2.3. Forward Chaining 13

2.4. Teorema Bayes 13

2.5. Kontrasepsi 14

2.5.1. Coitus Intteruptus 16

2.5.2. Metode Ovulasi Billings (MOB) 16

2.5.3. Kondom 16

2.5.4. Kontrasepsi Oral / Pil 17

2.5.5. Suntikan Kombinasi 17

2.5.6. Alat Kontrasepsi Bawah Kulit

(AKBK) / Implan 17

2.5.7. Alat Kontrasepsi Dalam Rahim

(10)

2.5.8. Metode Operasi Pria (MOP) /

3.1.2. Analisis Kebutuhan Sistem 20

3.2. Permodelan Sistem 21

3.2.1. Use Case Diagram 21

3.2.2. Entity Relationship Diagram (ERD) 25

3.2.3. Struktur Basis Data 26

3.2.4. Diagram Konteks 28

3.2.4.1. Data FlowDiagram 29

3.3. Perancangan Flowchart 30

3.3.1. Flowchart Sistem 30

3.4. Analisis Permasalahan Teorema Bayes 32 3.5. Perancangan Antar Muka Sistem (User Interface) 34

3.5.1. Halaman Utama 34

3.5.2. Halaman Konsultasi 35

3.5.3. Halaman Daftar Alat Kontrasepsi 38

3.5.4. Halaman Admin 39

BAB 4 IMPLEMENTASI DAN PENGUJIAN SISTEM 43

4.1. Implementasi Sistem 43

4.1.1. Spesifikasi Perangkat Keras dan

Perangkat Lunak 43

4.2. Antarmuka Pengguna (User Interface) 44

4.2.1. Halaman Beranda 44

4.2.2. Halaman Konsultasi 45

4.2.3. Halaman Daftar Alat Kontrasepsi 47

4.2.4. Halaman Admin 49

4.3. Pengujian 51

4.3.1. Pengujian dengan Sampel Pria 51 4.3.2. Pengujian dengan Sampel Wanita 55

BAB 5 KESIMPULAN DAN SARAN 61

5.1. Kesimpulan 61

5.2. Saran 62

Daftar Pustaka 63

(11)

DAFTAR TABEL

Tabel 2.1. Perbandingan Sistem Konvensional dengan

Sistem Pakar 8

Tabel 2.2. Perbandingan Sistem Pakar Sistem Sistem dengan

Pendukung Keputusan 9

Tabel 3.1. Skenario Use Case Daftar Alat 22 Tabel 3.2. Skenario Use Case Daftar User 23 Tabel 3.3. Skenario Use Case Konsultasi 23

Tabel 3.4. Skenario Use Case Login 24

Tabel 3.5. Skenario Use Case Pengolahan Basis Data 25

Tabel 3.6. Rancangan Tabel User 26

Tabel 3.7. Rancangan Tabel Admin 27

Tabel 3.8. Rancangan Tabel Fakta 27

Tabel 3.9. Rancangan Tabel User 28

Tabel 3.10. Nilai Probabilitas Diisi oleh

(12)

DAFTAR GAMBAR

Gambar 2.1. Arsitektur Sistem Pakar 11

Gambar 3.1. Use Case Diagram Sistem Pakar

Menentukan Alat Kontrasepsi 21

Gambar 3.2. ERD Sistem Pakar Menentukan Alat Kontrasepsi 25 Gambar 3.3. Diagram Konteks Sistem Pakar

Gambar 3.4. DFD Level 1 Sistem Pakar

Gambar 3.5. Flowchart Sistem Pakar

Gambar 3.6. Halaman Utama 34 Gambar 4.15. Lanjutan Daftar Pertanyaan yang

Diajukan Kepada User 58

Gambar 4.16. Hasil Konsultasi 59

(13)

ABSTRAK

Pertumbuhan penduduk yang tidak terkontrol menimbulkan dampak negatif bagi Indonesia. Salah satu cara untuk mengendalikan jumlah penduduk adalah dengan menggunakan kontrasepsi. Namun, jumlah pakar kontrasepsi yang terbatas menjadi salah satu pemicu masyarakat mendapatkan sedikit informasi mengenai kontrasepsi. Maka, dibangunlah sistem pakar dengan mengaplikasikan metode Bayes untuk menghitung nilai kepastian dan forward chaining dalam proses perunutan untuk membantu pasangan suami istri dalam menentukan alat kontrasepsi. Penentuan alat kontrasepsi berdasarkan pada evidence yang dipilih user berupa jawaban dari pertanyaan yang diajukan sistem, dimana semua evidence tersebut akan dihitung dengan teorema Bayes untuk mencari nilai kepastian terbesar. Probabilitas alat kontrasepsi pria tanpa evidence apapun, yaitu kondom 80% dan MOP 20%. Probabilitas alat kontrasepsi wanita tanpa evidence apapun, yaitu pil 6%, suntik 4%, AKDR 35%, AKBK 15% dan MOW 40%. Berdasarkan hasil dari penelitian ini, diketahui bahwa evidence mengenai kondisi kesehatan user memiliki bobot yang berbeda terhadap tiap alat kontrasepsi sehingga evidence yang dipilih akan mempengaruhi nilai kepastian tiap alat kontrasepsi.

(14)

EXPERT SYSTEM SELECTION OF APPROPRIATE CONTRACEPTION FOR MARRIED COUPLE USE BAYES THEOREM

AND FORWARD CHAINING

ABSTRACT

Uncontrolled population growth have a negative impact for Indonesia. One way to control the population is using contraceptives. However, a limited of contraceptive experts to be one of the triggers so that society get a bit of information about contraception. Then, expert systems built by applying Bayes method to calculate the value of certainty and forward chaining in the process of tracing to assist couples in determining contraceptive. Determination of contraceptives based on evidence that selected by user as answers from questions posed by system, where all the evidence will be calculated by Bayes theorem to find the biggest certainty value. The probability of male contraception without evidence, there are 80% of condoms and 20% of vasectomy. The probability of female contraception without evidence, there are 6% of pills, 4% of injection, 35% of IUD, 40% implant and 15% of tubektomi. Based on the results of this research, it is known that the evidence concerning of user's health condition has a different weight to each of contraceptives so that the evidence is chosen will affect the value of the certainty of each contraceptives.

(15)

BAB 1

PENDAHULUAN

Bab ini membahas latar belakang pemilihan judul tugas akhir, rumusan masalah,

tujuan penelitian, batasan masalah, manfaat penelitian, metode penelitian dan

sistematika penulisan.

1.1 Latar Belakang

Saat ini Indonesia menempati urutan ke-4 negara dengan jumlah penduduk terpadat di

dunia. Dikutip dari Geohive.com, yaitu sebuah website yang mengumpulkan berbagai statistik jumlah penduduk mencatat pada tanggal 4 Mei 2015 jumlah penduduk dunia

mencapai 7.306.210.060penduduk. Berikut adalah 5 negara dengan jumlah penduduk

terpadat di dunia, yaitu China di urutan pertama dengan 1.400.414.238 penduduk,

India di urutan kedua dengan 1.279.709.363 penduduk, Amerika Serikat di urutan

ketiga dengan 324.632.477 penduduk, Indonesia di urutan keempat dengan

255.221.539 pendudukdan Brazil di urutan kelima dengan 203.379.209 penduduk.

Pertumbuhan jumlah penduduk yang tidak terkendali ini ternyata

menimbulkan dampak negatif bagi negara itu sendiri. Contohnya Indonesia, jumlah

lapangan kerja yang tersedia saat ini belum mampu menampung semua penduduk

Indonesia yang akhirnya mengakibatkan semakin meningkatnya jumlah

pengangguran. Para pengangguran jika dalam waktu lama belum juga menemukan

pekerjaan sebagai sumber pendapatannya, maka akan mulai kehilangan tempat tinggal

dan akan menjadi gelandangan. Gelandangan juga harus hidup dengan memenuhi

kebutuhan sehari-hari seperti makanan, namun dengan tidak adanya sumber

pendapatan atau pekerjaan, maka tidak jarang para gelandangan terpaksa melakukan

tindak kriminal dalam pemenuhan kebutuhan hidupnya. Jadi dapat disimpulkan bahwa

meningkatnya jumlah penduduk juga sebanding dengan meningkatnya angka

(16)

Indonesia berinisiatif membentuk BKKBN, yaitu Badan Koordinasi Keluarga

Berencana Nasional sebagai lembaga pemerintah di Indonesia yang mempunyai tugas

untuk mengendalikan pertumbuhan penduduk Indonesia melalui pendekatan 4 (empat)

pilar program, yaitu Program Keluarga Berencana (KB), Kesehatan Reproduksi (KR),

Kelurga Sejahtera (KS) dan Pemberdayaan Keluarga (PK). Selain BKKBN, ada

sebuah asosiasi professional independen yang secara khusus fokus pada keamanan

kontrasepsi yang bernama Perkumpulan Kontrasepsi Mantap Indonesia (PKMI).

Keluarga Berencana (KB) dicanangkan pertama kali pada akhir 1970,

merupakan gerakan untuk membentuk keluarga yang sehat dan sejahtera dengan

membatasi jumlah kelahiran dan pengendalian fertilitas atau menekan pertumbuhan

penduduk tersebut menggunakan kontrasepsi. Adapun tujuan umum gerakan ini yaitu

meningkatkan kesejahteraan ibu, mengurangi angka kelahiran bayi, meningkatkan

kesehatan keluarga berencana dengan penjarangan kelahiran, juga meningkatkan

jumlah penduduk untuk menggunakan alat kontrasepsi. Ada dua macam metode

kontrasepsi yang dikenal di masyarakat, antara lain:

1. Metode sederhana yaitu tanpa alat (metode ovulasi billing, coitus interruptus, dan lain-lain) dan menggunakan alat (kondom, diafragma, dan lain-lain);

2. Metode modern yaitu kontrasepsi hormonal (pil, suntikan, implan), Intra Uterin Devices (IUD) atau alat kontasepsi dalam rahim (AKDR), kontrasepsi mantap (vasektomi dan tubektomi).

Sudah 44 tahun program KB berjalan namun pertumbuhan penduduk semakin

tidak terkontrol tiap tahunnya. Terbatasnya ahli atau pakar kontrasepsi menjadikan

salah satu pemicu sehingga masyarakat sendiri juga masih kurang mendapatkan

informasi tentang apa itu kontrasepsi bagaimana menggunakan alat kontrasepsi yang

baik , apa efek samping dari alat kontrasepsi, dan alat kontrasepsi apa yang tepat bagi

masyarakat.

Maka dari itu diperlukan sebuah sistem pakar yang fungsinya nanti membantu

(17)

mengenai kontrasepsi khususnya dalam pemilihan alat kontrasepsi yang sesuai bagi

pasangan suami istri. Dengan begitu permasalahan masyarakat Indonesia tentang

kurangnya informasi alat kontrasepsi dapat teratasi. Efek lebih luasnya nanti akan

mengurangi peledakan penduduk yang terjadi di Indonesia sehingga pengangguran

dapat berkurang dan kesejahteraan rakyat dapat meningkat.

1.2 Rumusan Masalah

Bagaimana menentukan alat kontrasepsi yang tepat untuk pasangan suami istri

menggunakan teorema Bayes dan forward chaining.

1.3 Tujuan Penelitian

Penelitian ini bertujuan untuk membangun sistem pakar dengan mengaplikasikan

teorema Bayes dan forward chaining untuk membantu pasangan suami istri dalam pemilihan alat kontrasepsi yang tepat dan sesuai dengan kondisi mereka.

1.4 Batasan Masalah

1. Alat kontrasepsi yang dibahas ada tujuh yaitu kondom, pil, suntikan, alat

kontrasepsi bawah kulit (AKBK), alat kontrasepsi dalam rahim (AKDR), dan

strerilisasi (tubektomi dan vasektomi). Selain itu juga menggunakan dua metode

kontrasepsi tanpa alat yaitu coitus interruptus dan metode ovulasi billings (MOB). 2. Sistem pakar ini menggunakan metode teorema Bayes untuk menghitung derajat

kepercayaan dan metode forward chaining pada proses inferensi.

3. Sistem berbasis web dengan bahasa pemrograman PHP dan MySQL sebagai basis data .

4. Informasi untuk menyusun rule merupakan fakta yang diperoleh dari pakar (dokter Spesialis Obstetri dan Ginekologi).

(18)

Manfaat dari penelitian ini adalah mempermudah ahli kontrasepsi dan membantu

masyakarat awam dalam menentukan alat kontrasepsi untuk suami istri sehingga

proses pemilihan menjadi lebih cepat dan efisien juga mengurangi tingkat kesalahan.

1.6 Metodologi Penelitian

Dalam penulisan tugas akhir ini, penulis menggunakan metode penelitian sebagai

berikut :

1. Studi Literatur

Pada tahap studi literatur, kegiatan yang dilakukan adalah mempelajari

bahan-bahan ataupun buku-buku referensi, skripsi, jurnal dan sumber lain yang

berkaitan dengan penulisan tugas akhir.

2. Pengumpulan Data

Tahapan selanjutnya adalah pengumpulan data, dimana data yang akan

digunakan diperoleh secara langsung dari pakar (dokter Spesialis Obstetri dan

Ginekologi).

3. Analisis dan Perancangan

Pada tahan analisis dan perancangan dilakukan analisis sesuai dengan

kebutuhan seperti cara membangun aplikasi yang mengimplementasikan

metode teorema Bayes dan metode forward chaining, jenis perangkat yang digunakan, pembuatan desain interface, target pengguna, dan hasil yang diinginkan.

4. Implementasi Sistem

Implementasi sistem dilaksanakan dengan mengimplementasikan rancangan

sistem yang telah dibuat pada analisis dan perancangan sistem kedalam

program komputer dengan menggunakan bahasa pemrograman PHP dan

MySQL sebagai basis data.

5. Pengujian Sistem

Tahan pengujian sistem dilaksanakan dengan mengimplementasikan metode

teorema Bayes dan metode forward chaining dalam pemilihan alat kontrasepsi yang sesuai untuk pasangan suami istri. Hasil program diuji kemudian

dianalisis perbandingan ketepatan keputusan dengan keputusan pakar.

(19)

Pada tahap terkahir yaitu dokumentasi, membuat laporan dan kesimpulan

akhir dari hasil analisis dan pengujian dalam bentuk penulisan tugas akhir

beserta kesimpulannya dan menampilkan data-data sebagai bukti dalam bentuk

hard copy.

1.7 Sistematika Penulisan

Sistematika penulisan tugas akhir ini dibagi menjadi lima bab, yaitu sebagai berikut:

BAB 1 : PENDAHULUAN

Bab ini membahas latar belakang pemilihan judul tugas akhir, rumusan

masalah, tujuan penelitian, batasan masalah, manfaat penelitian, metode

penelitian dan sistematika penulisan.

BAB 2 : TINJAUAN PUSTAKA

Bab ini membahas teori-teori dasar sistem pakar, metode forward chaining, teorema Bayes dan kontrasepsi yang mendukung pembahasan pada bab selanjutnya.

BAB 3 : ANALISI DAN PERANCANGAN SISTEM

Bab ini membahas analisa teorema Bayes dan forward chaining dalam pemilihan alat kontrasepsi serta perancangan sistem dan desain interface.

BAB 4 : IMPLEMENTASI DAN PENGUJIAN SISTEM

Bab ini membahas implementasi sistem dan pengujian terhadap sistem yang

sudah dibangun.

BAB 5 :KESIMPULAN DAN SARAN

Bab ini membahas tentang kesimpulan dari sistem yang telah dibangun serta saran

(20)

BAB 2

TINJAUAN PUSTAKA

Bab ini membahas teori-teori dasar sistem pakar, metode forward chaining, teorema Bayes dan kontrasepsi yang mendukung pembahasan pada bab selanjutnya.

2.1 Kecerdasan Buatan

Kecerdasan buatan adalah suatu ilmu yang mempelajari cara membuat komputer

melakukan sesuatu seperti yang dilakukan oleh manusia (Minsky, 1989). Kecerdasan

buatan adalah ilmu tentang sistem yang melakukan sesuatu hal kepada setiap

pengamat sehingga menjadikannya cerdas (Ben, 2004). Menurut Rich dan Knight

(1991), kecerdasan buatan adalah sebuah studi tentang bagaimana membuat komputer

melakukan hal-hal yang pada saat ini dapat dilakukan lebih baik oleh manusia

(Kusrini, 2006).

Tujuan utama kecerdasan buatan adalah membuat komputer untuk lebih

berguna dan mengerti prinsip-prinsip yang memungkinkan untuk menjadi cerdas.

Prinsip-prinsip tersebut termasuk penggunaan struktur data di dalam representasi ilmu

pengetahuan, algoritma-algoritma yang diperlukan dalam penerapan ilmu

pengetahuan, bahasa beserta teknik-teknik pemrograman yang digunakan dalam

implementasinya. Selain itu, tujuan dari kecerdasan buatan adalah untuk

mengembangkan kerja sistem komputer yang benar-benar mampu melakukan

tugas-tugas yang memerlukan kecerdasan tinggi (Kristanto, 2004).

2.2 Sistem Pakar

Sistem pakar adalah sistem yang menggunakan pengetahuan manusia yang

dimasukkan ke dalam komputer untuk memecahkan masalah-masalah yang biasanya

diselesaikan oleh pakar (Turban dan Aronson ,2001). Menurut Giarratano dan Riley

(21)

pengetahuan-pengetahuan khusus yang dimiliki oleh seorang ahli untuk

menyelesaikan suatu masalah tertentu. Sistem pakar merupakan program kecerdasan

buatan yang menggabungkan basis pengetahuan (knowledge base) dengan sistem inferensi (Kristanto, 2004).

Ciri-ciri sistem pakar adalah sebagai berikut (Kusrini, 2006):

1. Terbatas pada bidang spesifik,

2. Dapat memberikan penalaran untuk data-data yang tidak lengkap atau tidak

pasti,

3. Dapat mengemukakan rangkaian alasan yang diberikan dengan cara dapat

dipahami,

4. Berdasarkan pada rule atau kaidah tertentu,

5. Dirancang untuk dapat dikembangkan secara bertahap,

6. Output bersifat nasihat atau anjuran,

7. Output tergantung dari dialog dengan user, dan 8. Knowledge base dan inference engine terpisah.

2.2.1 Perbandingan Sistem Pakar dengan Sistem Konvensional

Kecerdasan buatan berbeda dengan program konvensional. Pemrograman

konvensional berbasis pada algoritma yang mendefinisikan setiap langkah dalam

penyelesaian masalah. Lain halnya dengan pemrograman dalam kecerdasan buatan

yang berbasis pada representasi simbol dan manipulasi. Berikut adalah perbandingan

sistem kovensional dan sistem pakar ditunjukkan di tabel 2.1 pada halaman

(22)

Tabel 2.1. Perbandingan Sistem Konvensional dan Sistem Pakar (Kusrini, 2006).

Sistem Konvensional Sistem Pakar

Informasi dan pemrosesan umumnya digabung dalam satu program sequential

Knowledge base terpisah dari mekanisme pemrosesan (inference)

Program tidak pernah salah (kecuali pemrogramnya yang salah)

Program bisa saja melakukan kesalahan

Tidak menjelaskan mengapa input dibutuhkan atau bagaimana hasil diperoleh

Penjelasan (explanation) merupakan bagian dari sistem pakar

Data harus lengkap Data tidak harus lengkap

Perubahan pada program merepotkan Perubahan pada rules dapat dilakukan dengan mudah

Sistem bekerja jika sudah lengkap Sistem dapat bekerja hanya dengan rules yang sedikit

Eksekusi secara algoritmik (step-by-step) Eksekusi dilakukan secara heuristic dan logic

Manipulasi efektif pada database yang besar

Manipulasi efektif pada knowledge base yang besar

Efisiensi adalah tujuan utama Efektivitas adalah tujuan utama

Data kuantitatif Data kualitatif

Representasi data dalam numeric Representasi pengetahuan dalam simbol Menangkap, menambah dan

mendistribusikan data numeric dan informasi

Menangkap, menambah dan mendistribusikan pertimbangan (judgement) dan pengetahuan.

2.2.2. Perbedaan Sistem Pakar dengan Sistem Pendukung Keputusan

Sistem pendukung keputusan adalah sistem berbasis komputer yang membantu para

pengambil keputusan mengatasi berbagai masalah melalui interaksi langsung dengan

sejumlah database dan perangkat lunak analitik (Wibisono, 2003).

Ada beberapa perbedaan antara sistem pakar dengan sistem pendukung

keputusan. Perbedaan tersebut dapat dilihat pada tabel 2.2 pada halaman selanjutnya.

(23)

Sistem Pendukung Keputusan Sistem Pakar

Sistem berbasis komputer yang dirancang untuk mempertinggi efektifitas pengambilan keputusan dari masalah semi terstruktur.

Aplikasi komputer yang ditujukan untuk membantu pengambilan keputusan atau pemecahan persoalan dalam bidang yang spesifik.

Merefleksikan keyakinan manajer dalam caranya memecahkan masalah.

Memberikan peluang bagi manajer untuk mendapatkan kemampuan dalam membuat keputusan melebihi kemampuan yang dimilikinya.

Tidak memiliki kemampuan memberikan alasan.

Memiliki kemampuan menjelaskan.

Manusia dan atau sistem sebagai pembuat keputusan.

Sistem sebagai pembuat keputusan.

Input berupa informasi dan semua tipe data.

Input berupa informasi.

Output berupa grafik dan informasi (bersifat aktif, sistem mampu berfikir out of the box, namun sebatas sebagai sistem pendukung keputusan saja dan tidak meniadakan keputusan dari seorang pengambil keputusan/manajer).

Output berupa informasi (bersifat pasif, sistem hanya mampu berfikir sesuai dengan pengetahuan dari pakar, yang digunakan untuk menggantikan keberadaan seorang pakar).

2.2.3. Kelebihan dan Kelemahan Sistem Pakar

Sistem pakar jelas berbeda dibandingkan dengan sistem konvensional, sehingga

dengan begitu sistem pakar sendiri memiliki kelebihan dan kelemahan pula. Berikut

adalah kelebihan sistem pakar yaitu:

1. Pekerjaan para ahli (pakar) dapat dikerjakan oleh orang awam,

2. Proses yang berulang dapat dilakukan secara otomatis,

3. Keahlian para ahli (pakar) dapat diambil dan dilestarikan,

4. Sistem pakar akan menyimpan pengetahuan dan keahlian para ahli (pakar),

(24)

7. Mampu beroperasi dalam lingkungan berbahaya,

8. Memiliki kemampuan untuk mengakses pengetahuan,

9. Memiliki realibilitas,

10. Meningkatkan kapabilitas sistem komputer,

11. Memiliki kemampuan untuk bekerja dengan informasi yang tidak lengkap

dan mengandung ketidakpastian,

12. Sebagai media pelengkap dalam pelatihan,

13. Meningkatkan kapabilitas dalam penyelesaian masalah, dan

14. Menghemat waktu dalam pengambilan keputusan.

Selain memiliki beberapa kelebihan, sistem pakar juga memiliki kelemahan

yaitu :

1. Dalam proses pembuatan dan pemeliharaan sistem, dibutuhkan biaya yang

cukup mahal,

2. Sistem pakar sulit dikembangkan karena erat kaitannya dengan

ketersediaan pakar dalam bidangnya, dan

3. Sistem pakar tidak 100% bernilai benar.

2.2.4. Arsitektur Sistem Pakar

Menurut Turban, sistem pakar terdiri dari dua bagian pokok, yaitu : lingkungan

pengembangan (development environment) dan lingkungan konsultasi (consultation environment) (Arhami, 2004). Pakar menggunakan lingkungan pengembangan untuk memasukan pegetahuannya, dan pengguna yang bukan pakar menggunakan

lingkungan konsultasi untuk memperoleh pengetahuan pakar. Arsitektur sistem pakar

(25)

Antar Muka

Aksi yang Direkomendasikan

Fasilitas Penjelasan

Mesin Interfensi

Workplace

Basis Pengetahuan : fakta dan aturan

Knowledge Engineer

Pakar

Perbaikan Pengetahuan Pemakai

Lingkungan

Konsultasi Lingkungan Pengembangan

Fakta tentang kejadian tertentu

Gambar 2.1. Arsitektur Sistem Pakar (Arhami,2004)

1. Antarmuka Pengguna (User Interface)

Antar muka (user interface) merupakan media yang dibutuhkan oleh pengguna agar dapat berkomunikasi dengan sistem. Antarmuka menerima informasi dari pengguna

dan mengubahnya ke dalam bentuk yang dapat diterima oleh sistem. Selain itu,

antarmuka menerima dari sistem dan menyajikannya ke dalam bentuk yang dapat

dimengerti oleh pengguna.

2. Basis Pengetahuan

Basis pengetahuan mengandung pengetahuan untuk pemahaman, formulasi dan

penyelesaian masalah. Komponen sistem pakar ini disusun atas dua elemen dasar,

yaitu:

a. Fakta

(26)

b. Aturan

Aturan adalah informasi tentang cara bagaimana memperoleh fakta baru

dari fakta yang telah diketahui.

3. Akusisi Pengetahuan (Knowledge Acquisition)

Akusisi pengetahuan adalah akusisi, transfer dan transformasi keahlian dalam menyelesaikan masalah dari sumber pengetahuan ke dalam program komputer. Dalam

tahap ini knowledge engineer berusaha menyerap pengetahuan untuk selanjutnya di-transfer ke dalam basis pengetahuan. Pengetahuan diperoleh dari pakar, dilengkapi dengan buku, basis data, laporan penelitian dan pengalaman pengguna.

4. Mesin/Motor Inferensi (Inference Engine)

Inferensi merupakan proses untuk menghasilkan informasi dari fakta yang diketahui

atau diasumsikan. Inferensi adalah konklusi logis (logical conclusion) atau implikasi berdasarkan informasi yang tersedia. Dalam sistem pakar proses inferensi dilakukan

dalam suatu modul yang disebut Inference Engine atau mesin inferensi (Kusrini, 2008).

Mesin/motor inferensi adalah komponen yang mengandung mekanisme pola

pikir dan penalaran yang digunakan oleh pakar dalam menyelesaikan suatu masalah.

Mesin inferensi adalah program komputer yang memberikan metodologi untuk

penalaran tentang informasi yang ada dalam basis pengetahuan dan dalam workplace untuk memformulasikan kesimpulan.

5. Workplace/Blackboard

Workplace/blackboard merupakan area dari sekumpulan memori kerja (working memory) yang digunakan untuk merekam kejadian yang sedang berlangsung termasuk keputusan sementara.

6. Fasilitas Penjelasan

Fasilitas Penjelasan adalah komponen tambahan yang akan meningkatkan kemampuan

sistem pakar. Digunakan untuk melacak respon dan memberikan penjelasan tentang

(27)

7. Perbaikan Pengetahuan

Pakar memiliki kemampuan untuk menganalisis dan meningkatkan kinerjanya serta

kemampuan untuk belajar dari kinerjanya. Kemampuan tersebut adalah penting dalam

pembelajaran terkomputerisasi, sehingga program akan mampu menganalisis

penyebab kesuksesan dan kegagalan yang dialaminya dan juga mengevaluasi apakah

pengetahuan-pengetahuan yang ada masih cocok untuk digunakan di masa mendatang.

2.3 Forward Chaining

Proses perunutan yang dimulai dengan menampilkan kumpulan data atau fakta yang

meyakinkan menuju konklusi akhir. Disebut juga dengan penalaran forward (forward chaining) atau pencarian yang dimotori data (data driven search). Menurut Giarattano dan Riley (1994), metode inferensi runut maju cocok digunakan untuk menangani

masalah pengendalian (controlling) dan peramalan (prognosis) (Kusrini, 2008).

Forward chaining atau runutan maju adalah metode yang disajikan untuk masa depan dimana data memandu penalaran dari bawah ke atas, bekerja ke depan untuk

menghasilkan solusi yang mengikuti fakta yang sudah ada sebelumnya dengan

penjelasan yang tidak difasilitasi.

2.4 Teorema Bayes

Teorema Bayes, diambil dari nama Rev. Thomas Bayes. Pada abad ke 18 Thomas Bayes, seorang pendeta Presbyterian Inggris, mengajukan pertanyaan berikut ;

“Apakah Tuhan benar-benar ada?”. Karena ketertarikannya pada ilmu matematika,

dia mencoba mengembangkan sebuah rumus untuk menentukan probabilitas Tuhan

benar-benar ada berdasarkan fakta-fakta yang terdapat di bumi. Kemudian Laplace

menyempurnakan hasil penemuan tersebut dan memberikannya nama “Teorema

(28)

P (H|E) =

dimana,

P (H|E) : probabilitas hipotesa H jika terdapat evidence E

P (E|H) : probabilitas munculnya evidence E jika diketahui hipotesa H P (H) : probabilitas hipotesa H tanpa memandang evidence apapun P (E) : probabilitas evidence E

Penerapan teorema Bayes untuk mengatasi ketidakpastian, jika muncul lebih dari satu evidence dituliskan sebagai berikut :

P (H|E,e) = P (H|E)

dimana,

e : evidence lama

E : evidence baru

P (H|E,e) : probabilitas adanya hipotesa H, jika muncul evidence baru E dari evidence lama e

P (e|E,H) : probabilitas kaitan antara e dan E jika hipotesa H benar

P (e|E) : probabilitas kaitan anatara e dan E tanpa memandang hipotesa apapun

2.5 Kontrasepsi

Menurut Johan Suban Tukan (1993), keluarga berencana tidak hanya berarti

membatasi jumlah anak. Keluarga berencana berarti mengatur waktu kelahiran,

perbedaan usia antara anak–anak, mendidik anak dan peningkatan kebahagiaan

pasangan suami-istri. Terdapat beberapa metode keluarga berencana, antara lain :

a. Cara Radikal

(29)

b. Kontraseptive (mencegah kehamilan)

Pil anti hamil, kondom, diafragma, pesarium spremiside dan sanggama terputus atau coitus interruptus. Kontrasepsi dianggap ideal harus memenuhi syarat-syarat sebagai berikut :

1. Dapat dipercaya,

2. Tidak menimbulkan efek yang menganggu kesehatan,

3. Daya kerjanya dapat diatur menurut kebutuhan,

4. Tidak menimbulkan gangguan sewaktu melakukan koitus,

5. Tidak memerlukan motivasi terus menerus,

6. Mudah pelaksanaannya,

7. Murah harganya sehingga dapat dijangkau oleh seluruh lapisan

masyarakat, dan

8. Dapat diterima penggunaannya oleh pasangan bersangkutan.

c. Cara Alamiah

Dengan cara mengukur suhu basal, mengamati lendir kesuburan dan perabaan

leher rahim. Cara alamiah berpedoman bahwa pria selalu subur namun wanita

subur hanya sekali dalam setiap daur hidupnya. Oleh karena itu, kalau tidak

mau mendapatkan anak, maka kebersamaan seksual jangan dilakukan saat

wanita sedang mengalami ovulasi.

Dalam pemilihan metode kontrasepsi tersebut, ada beberapa faktor dalam

pencocokannya terhadap klien, yaitu (Brahm U, 2007) :

a. Faktor Pribadi,

b. Faktor Kesehatan Umum,

c. Faktor Ekonomi dan Aksesibilitas, dan

d. Faktor Budaya.

Selain kecocokan, kontasepsi yang dipilih juga harus sesuai dengan kondisi

klien. Adapun ciri-ciri kontrasepsi yang sesuai, (Pinem, 2009):

a. Reversibilitas cukup tinggi karena peserta mungkin mengharapkan punya

anak lagi,

(30)

c. Dapat dipakai 2 sampai 4 tahun yaitu sesuai dengan jarak kehamilan anak

yang direncanakan, dan

d. Tidak menghambat air susu ibu (ASI), karena ASI adalah makanan terbaik

sampai anak usia 2 tahun dan akan mempengaruhi angka kesakitan dan

kematian anak.

2.5.1 Coitus Intteruptus

Coitus intteruptus juga dikenal dengan metode senggama terputus. Teknik ini dapat mencegah kehamilan dengan alat kelamin (penis) dikeluarkan sebelum ejakulasi

sehingga sperma tidak masuk ke dalam vagina, maka tidak ada pertemuan antara

sperma dan ovum, dan kehamilan dapat dicegah (Melani, 2010).

2.5.2 Metode Ovulasi Billings (MOB)

Pasangan secara sukarela menghindari sanggama pada masa subur Ibu (ketika Ibu

tersebut dapat menjadi hamil), atau sanggama pada masa subur untuk mencapai

kehamilan. Metode Lendir Servics atau lebih dikenal sebagai Metode Ovulasi Billing

(MOB) adalah paling efektif. Cara yang kurang efektif misalnya Sistem Kalender atau

Pantang Berkala dan Metode Suhu Basal yang sudah tidak dianjurkan lagi

dikarenakan kegagalan yang cukup ringgi (>20%) dan waktu pantang yang lebih lama.

Untuk menggunakan MOB, seorang perempuan harus belajar mengenai Pola

Kesuburan dan Pola Dasar ke-Tidak-Suburan-nya. Untuk menghindari kekeliruan dan

untuk menjamin keberhasilan pada awal masa belajar, pasangan diminta secara penuh

tidak bersenggama pada satu siklus haid, untuk mengenali pola kesuburan dan pola

ketidaksuburan (Saifuddin et al, 2003).

2.5.3 Kondom

Kondom merupakan selubung/sarung karet yang dapat terbuat dari berbagai bahan

diantaranya lateks (karet), plastik (vinil) atau bahan alami (produksi hewani) yang dipasang pada penis saat berhubungan seksual. Kondom menghalangi terjadinya

(31)

karet yang dipasang pada penis sehingga sperma tersebut tidak tercurah ke dalam

saluran reproduksi perempuan. Kondom juga melindungi pemakainya dari penyakit

menular seksual dan dapat mencegah perubahan pra-kankertertentu pada sel-sel leher

rahim (Saifuddin et al, 2003).

2.5.4 Kontrasepsi Oral / Pil

Kontrasepsi oral/pil mencakup pil kombinasi dan sekuensial yang berisi estrogen dan

progesteron dan pil yang berisi progesteron saja dikenal dengan istilah mini pil. Pil ini

pada tahun 1930-an Dr. Kurzrok menunjukkan bahwa estrogen oral dapat meredakan

dismenorhea dan menghambat ovulasi (Melani, 2010).

2.5.5 Suntikan Kombinasi

Cara kerja suntikan kombinasi ini pada prinsipnya sama dengan cara kerja pil

kombinasi. Yang membedakan adalah lebih secara teknis karena isi dari kontrasepsi

suntik ini tidak mengandung etinilestradiol maka risiko terhadap hipertensi dan vaskularisasi yang disebabkan oleh hormon ini praktis tidak terjadi. Maka kontrasepsi

suntikan ini lebih aman untuk perempuan dengan hipertensi. Demikian juga pada

perempuan yang mempunyai migrain (Melani, 2010)

2.5.6 Alat Kontrasepsi Bawah Kulit (AKBK) / Implan

Kontrasepsi implan adalah kapsul plastik yang mengandung hormon progesteron,

yang bekerja dengan cara mencegah ovulasi dan menghalangi masuknya sperma

melalui lendir serviks yang kental. Enam kapsul dimasukkan ke bawah kulit lengan

atas. Setelah diberi obat bius, dibuat sayatan dan dengan bantuan jarum dimasukkan

(32)

2.5.7 Alat Kontrasepsi Dalam Rahim (AKDR)

Alat Kontrasepsi Dalam Rahim (AKDR) adalah cara pencegahan kehamilan yang

sangat efektif, aman dan reversible bagi wanita tertentu, terutama yang tidak terjangkit Pra-Menstruation (PMS) dan sudah pernah melahirkan. AKDR adalah suatu alat plastik atau logam kecil yang dimasukkan ke uterus melalui kanalis

servikalis. Walaupun mekanisme kerja pasti tidak diketahui, dihipotesiskan bahwa

AKDR mengganggu motilitas sperma dan perjalanan ovum. Efektivitas AKDR

dipengaruhi oleh karakteristik alat, keterampilan penyedia layanan (dalam memasang

alat) dan karakteristik pemakai (misalnya usia dan paritas) (Wulansari & Hartanto,

2007).

2.5.8 Metode Operasi Pria (MOP) / Vasektomi

Vasektomi adalah metode kontrasepsi permanen bagi pria yang sudah memutuskan

tidak ingin mempunyai anak lagi. Klien harus mempertimbangkan secara matang

sebelum mengambil keputusan. Vasektomi adalah operasi yang aman, mudah dan

hanya memerlukan beberapa menit dirumah sakit atau klinik yang tersandar untuk

melakukan pembedahan ringan. Secara umum vasektomi tidak ada efek samping

jangka panjang (Melani, 2010).

2.5.9 Metode Operasi Wanita (MOW) / Tubektomi

Tubektomi dilakukan dengan menyumbat tuba falopii melalui bedah sehingga telur

dan sperma tidak dapat bertemu. Metode-metode yang dilakukan untuk tubektomi

berbeda-beda sesuai dengan pendekatan teknik bedah yang digunakan untuk mencapai

tuba. Penyedia pelayanan harus membuat keputusan mengenai pendekatan dan teknik

oklusi yang akan ditawarkan sesuai dengan kebutuhan dan sumber daya yang dimilki

(33)

BAB 3

ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM

Bab ini membahas analisa teorema Bayes dan forward chaining dalam pemilihan alat kontrasepsi serta perancangan sistem dan desain interface.

3.1 Analisis Sistem

Analisis sistem adalah sebuah istilah yang secara kolektif mendeskripsikan fase-fase

awal pengembang sistem. Analisis sistem adalah teknik pemecah masalah yang

menguraikan bagian-bagian komponen tersebut bekerja dan berinteraksi untuk

mencapai tujuan (Al Fatta, 2007).

Analisis sistem merupakan kegiatan menguraikan sistem informasi menjadi

beberapa bagian untuk mengidentifikasi dan mengevaluasi kembali permasalahan,

kesempatan dan hambatan yang dihadapi serta kebutuhan yang diharapkan sehingga

memberikan kemudahan dalam perbaikan sistem nantinya.

3.1.1 Analisis Permasalahan Sistem

Analisis permasalahan sistem merupakan langkah pertama dalam analisis sistem.

Masalah dapat didefinisikan sebagai suatu pertanyaan yang diinginkan untuk

dipecahkan. Masalah ini yang menyebabkan sasaran dari sistem tidak dapat dicapai.

Adapun permasalahan dalam sistem ini yaitu : “Bagaimana menentukan alat

(34)

3.1.2 Analisis Kebutuhan Sistem

Tahap kedua dari tahap analisis sistem adalah memahami kerja dari sistem yang ada.

Langkah ini dapat dilakukan dengan mempelajari secara rinci bagaimana sistem yang

ada beroprasi. Tahap analisis kebutuhan sistem dibagi menjadi dua, yaitu analisis

kebutuhan fungsional sistem dan analisis kebutuhan non-fungsional sistem.

1. Kebutuhan Fungsional Sistem

Kebutuhan fungsional sistem menunjukkan aktifitas apa yang dibutuhkan serta

aktifitas apa saja yang terjadi dalam sistem. Adapun kebutuhan sistem pakar

pemilihan alat kontrasepsi antara lain sebagai berikut :

a. Sistem memberikan hasil pemilihan alat kontrasepsi berdasarkan jawaban

dari pertanyaan yang diberikan langsung kepada user, yaitu kondisi kesehatan yang sebenarnya dimiliki oleh user,

b. Dalam pemilihan alat kontrsepsi, sistem menggunakan teorema bayes dalam menghitung derajat kepastian tiap alat terhadap kondisi user dan forward chaining dalam proses perunutannya, dan

c. Sistem menampilkan informasi mengenai petunjuk penggunaan sistem

untuk mempermudah user dalam menggunakan sistem ini.

2. Kebutuhan Non-Fungsional Sistem

Kebutuhan non-fungsional memberikan batasan suatu sistem dan

mendeskripsikan beberapa fitur dalam sistem. Berikut adalah kebutuhan

non-fungsional sistem pakar pemilihan alat kontrasepsi , yaitu :

a. Data yang digunakan dalam penghitungan nilai kepastian dari pemilihan

alat kontrasepsi didapat dari pakar (dokter Spesialis Obstetri dan

Ginekologi) untuk menghasilkan informasi yang benar,

b. Sistem yang telah dirancang nantinya masih dapat dikembangkan kembali

oleh pakar untuk menghasilkan informasi yang lebih akurat, dan

(35)

3.2 Pemodelan Sistem

Permodelan sistem adalah proses membangun atau membentuk sebuah model dari

suatu sistem nyata dalam bahasa formal tertentu. Berikut karakteristik permodelan

sistem :

1. Dibuat dalam bentuk grafis dan tambahan keterangan secara tekstual,

2. Dapat diamati dengan pola top-down dan portioned, 3. Memenuhi persyaratan minimal redundancy, dan

4. Dapat mempresentasikan tingkah laku sistem dengan cara yang transparan.

3.2.1 Use Case Diagram

Use case yaitu model fungsional sebuah sistem yang menggunakan actor dan use case. Use case adalah layanan (services) atau fungsi-fungsi yang disediakan oleh sistem untuk penggunaanya (Henderi, 2008).

Use-case dari sistem pakar pemilihan alat kontrasepsi dapat dilihat pada gambar 3.1. dibawah ini:

Gambar 3.1. Use Case Diagram Sistem Pakar Menentukan Alat kontrasepsi

User Admin

Login

Konsultasi Daftar

Sebagai User

Pengolahan Basis Data

Informasi

Alat

<<extends>>

(36)

Berikut adalah skenario dari use-case pada gambar 3.1, yaitu: Nama Use Case : Informasi Alat

Aktor : User

Deskripsi : Use case ini berfungsi untuk menampilkan keterangan lengkap mengenai alat kontrasepsi.

Pre-condition : Keterangan alat kontrasepsi belum ditemukan. Post-condition : Keterangan alat kontrasepsi ditemukan.

Skenario : Skenario use case informasi alat dapat dilihat pada tabel 3.1 di bawah ini.

Tabel 3.1. Skenario Use Case Informasi Alat

Aksi Aktor Reaksi Sistem

Skenario Normal

1. Memilih alat kontrasepsi yang diinginkan

2. Menampilkan halaman keterangan alat kontrasepsi.

Skenario Alternatif

- -

Nama Use Case : Daftar Sebagai User

Aktor : User

Deskripsi : Use case ini berfungsi untuk mendaftar sebagai user sebelum melakukan konsultasi.

Pre-condition : User belum meng-input data pribadi. Post-condition : User sudah meng-input data pribadi.

(37)

Tabel 3.2. Skenario Use Case Daftar Sebagai User

Skenario Normal

1. Meng-input data pribadi

2. Menampilkan halaman “Konsultasi”

1. Meng-input data pribadi

2. Menampilkan pesan “Data yang input masih ada yang kosong, mohon isi

kembali!”

Nama Use Case : Konsultasi

Aktor : User

Deskripsi : Use case ini berfungsi untuk memulai konsultasi pemilihan alat kontrasepsi.

Pre-condition : User sudah menginput data pribadi. User berada di halaman

“konsultasi”.

Post-condition : User menjawab semua pertanyaan yang diajukan.

Skenario : Skenario use case konsultasi dapat dilihat pada tabel 3.3 di bawah ini.

Tabel 3.3. Skenario Use Case Konsultasi

Skenario Normal

1. Memasukkan pilihan jawaban dari pertanyaan-pertanyaan yang diajukan

2. Menampilkan hasil konsultasi, yaitu alat kontrasepsi dengan nilai kepastian tertinggi.

3. Memilih menu “detail”

4. Menampilkan detail evidence yang dipilih dan persentasi tiap alat kontrsepsi.

(38)

Nama Use Case : Login

Aktor : Admin

Deskripsi : Use case ini berfungsi untuk mengauthentifikasi user ketika akan masuk kedalam sistem dengan menggunakan username dan password. Username dan password dihasilkan oleh administator. Tujuan utama use case ini adalah agar hanya user terdaftar saja yang dapat memasuki sistem.

Pre-condition : Admin belum login kedalam sistem. Post-condition : Admin sudah login kedalam sistem.

Skenario : Skenario use caselogin dapat dilihat pada tabel 3.4 di bawah ini.

Tabel 3.4. Skenario Use CaseLogin

Skenario Normal

1. Input username & password

2. Memeriksa input

3. Mengarahkan ke halaman main menu.

1. Input username & password

2. Menampilkan pesan “Username atau Passwordsalah”

Nama Use Case : Pengolahan Basis Data

Aktor : Admin

Deskripsi : Use case ini berfungsi untuk admin dalam memperbaharui basis pengetahuan atau melihat dan mengedit bobot alat dan

data user (pasien).

Pre-condition : Admin sudah login kedalam sistem.

Post-condition : Admin dapat melihat daftar bobot alat dan daftar pasien. Skenario : Skenario use case pengolahan basis data dapat dilihat pada

(39)

Tabel 3.5. Skenario Use Case Pengolahan Basis Data

Skenario Normal

1. Memilih menu “Daftar Bobot Alat”

2. Menampilkan halaman “Daftar Bobot

Alat”

3. Memilih menu “Daftar Data Pasien”

4. Menampilkan halaman “Daftar Data

Pasien”

Skenario Alternatif -

3.2.2 Entity Relationship Diagram (ERD)

Entity relationship diagram (ERD) adalah gambar atau diagram yang menunjukkan informasi yang dibuat, disimpan dan digunakan dalam sistem bisnis. Entitas biasanya

menggambarkan jenis informasi yang sama. Dalam entitas digunakan untuk

menghubungkan antar entitas yang sekaligus menunjukkan hubungan antar data (Al

Fatta, 2007).

ERD sistem pakar dalam menentukan alat kontrasepsi untuk pasangan suami

istri dapat dilihat pada gambar 3.2 di bawah ini.

(40)

3.2.3 Struktur Basis Data

Ada 4 tabel yang digunakan dalam sistem ini yaitu;

1. Tabel User

Primary Key (*) : id

Fungsi : untuk menyimpan data user yang melakukan konsultasi. Kamus data : {id* + nama + umur + jenis_kelamin + berat + tinggi +

MOP + MOW + Kondom + AKDR + AKBK + Suntik +

Pil}

Rancangan tabel user dapat dilihat pada tabel 3.6 di bawah ini :

Tabel 3.6. Rancangan Tabel User

Field Jenis

Id * Int (3) unsigned

Nama Text

Umur Int (3)

Jenis_kelamin Varchar (30)

Berat Int (3)

Tinggi Int (3)

MOP Float

MOW Float

Kondom Float

AKDR Float

AKBK Float

Suntik Float

(41)

2. Tabel Admin

Fungsi : untuk menyimpan username dan password yang digunakan admin untuk proses login.

Kamus data : {id* + username + password}

Rancangan tabel admin dapat dilihat pada tabel 3.7 di halaman selanjutnya.

Tabel 3.7. Rancangan Tabel Admin

Field Jenis

Username Varchar (30)

Password Varchar (9)

3. Tabel Fakta

Fungsi : untuk menyimpan bobot evidence terhadap tiap alat

kontrasepsi.

Kamus data : {id* + evidence + MOP + MOW + kondom + AKDR + AKBK + suntik + pil + keterangan}

(42)

Tabel 3.8. Rancangan Tabel Fakta

4. Tabel Pilihan

Fungsi : sebagai tabel sementara yang menyimpan evidence yang dipilih user beserta bobotnya terhadap tiap alat kontrasepsi, yang nantinya akan dihitung menggunakan

teorema Bayes.

Kamus data : {id* + evidence + MOP + MOW + kondom + AKDR + AKBK + suntik + pil + keterangan}

Rancangan tabel pilihan dapat dilihat pada tabel 3.9 di bawah ini :

Field Jenis

Evidence Varchar (50)

MOP Float

MOW Float

Kondom Float

AKDR Float

AKBK Float

Suntik Float

Pil Float

(43)

Tabel 3.9. Rancangan Tabel User

3.2.4 Diagram Konteks

Diagram konteks adalah gambaran sistem secara umum yaitu sistem dengan

lingkungan sistem. Dalam sistem pemilihan alat kontrasepsi terdapat dua entitas yang

terhubung langsung dengan sistem yaitu user dan admin. Gambaran diagram konteks dapat dilihat pada gambar 3.3 di bawah ini.

Sistem Pakar Input Jawaban Pertanyaan yang Diajukan

Info Identitas Data Pribadi User

Info Alat KB

Info Hasil Konsultasi

Data User (hapus)

Data Bobot Alat (tambah, edit, hapus)

Data login Admin

Info Bobot Alat berhasil ditambah, edit atau hapus Info Data User berhasil dihapus

Info Login Valid

Gambar 3.3 Diagram Konteks Sistem Pakar Menentukan Alat Kontrasepsi

(44)

3.2.1.1 Data Flow Diagram (DFD)

Data Flow Diagram adalah suatu diagram yang menggunakan notasi-notasi untuk menggambarkan arus dari data sistem yang penggunaannya sangat membantu untuk

memahami sistem secara logika, terstruktur dan jelas. DFD level 1 dilakukan untuk

lebih memperinci diagram konteks yang telah dibuat pada gambar 3.4 di bawah ini.

Login

- Info Bobot Alat yang berhasil ditambah, edit atau hapus

- Info Data User yang berhasil dihapus

Info Bobot yang berhasil disimpan

Data bobot yang telah ditambah, edit atau hapus

Info Identitas Data Pribadi User

Input Data Pribadi

- Info Hasil Diagnosa

Daftar Jawaban dari Pertanyaan yang Diajukan

Data User - Mengajukan Pertanyaan Kondisi

Kesehatan

(45)

3.3. Perancangan Flowchart

Flowchart adalah suatu metode yang digunakan untuk menyajikan dalam bentuk bagan alur atau sekuensi aktual serangkaian peristiwa dalam proses atau layanan yang

diberikan (Robert dan Greene, 2009).

3.3.1 Flowchart Sistem

(46)

Gambar 3.5Flowchart Sistem Pakar Menentukan Alat Kontrasepsi Flowchart sistem pada gambar 3.5 dapat dijelaskan sebagai berikut : 1. Start, program dimulai.

2. User akan berada pada halaman beranda/halaman utama. Pada halaman ini akan ada 3 menu lainnya, yaitu konsultasi, daftar alat dan admin.

3. Jika user memilih menu konsultasi, maka user selanjutnya akan masuk form input data pribadi yang harus diisi untuk dapat melakukan konsultasi pemilihan alat

kontrasepsi. Jika form tidak diisi, maka user tidak dapat melanjutkan ke halaman pengisian jawaban dari pertanyaan yang diajukan seputar kondisi kesehatan user. Setelah user menjawab seluruh pertanyaan, user akan diberikan hasil konsultasi berupa solusi alat kontrasepsi yang memiliki nilai kepastian tertinggi. Proses

perhitungan nilai kepastian menggunakan teorema Bayes .

4. Jika user memilih menu daftar alat, user diberikan link tiap alat kontrasepsi, yang jika dipilih masing-masing akan melanjutkan ke halaman detail keterangan mengenai alat kontrasepsi tersebut.

5. Jika user memilih menu admin, maka user akan berada pada halaman login. Menu admin khusus untuk admin saja, sehingga diperlukan autentifikasi berupa

username dan password saat login, agar user yang tidak berhak tidak dapat masuk ke halaman ini. Setelah berhasil login, maka akan ada 2 menu yaitu daftar bobot alat dan daftar pasien dimana data dalam tiap daftar dapat dilihat, diedit atau

dihapus untuk kepentingan admin saja.

(47)

3.4 Analisis Permasalahan Teorema Bayes

Dalam pengambilan keputusan terhadap diagnosa suatu penyakit, pakar sering kali

dihadapkan pada nilai ketidakpastian. Harold C.Sox (2013) mengungkapkan bahwa

dengan menggunakan teorema Bayes, maka para pakar dapat menghitung nilai kepastian seorang pasien mengidap suatu penyakit dengan kuantiti berikut :

1. Nilai kepastian dari tiap penyakit,

2. Nilai kepastian dari hasil tes pasien yang kondisinya ternyata mengidap

penyakit tersebut, dan

3. Nilai kepastian dari hasil tes pasien yang kondisinya ternyata tidak mengidap

penyakit tersebut. Maka dengan begitu, teorema Bayes dapat juga membantu dalam sistem pemilihan alat kontrasepsi ini.

Proses awal sistem dimulai dengan input data pribadi user, kemudian dilanjutkan dengan beberapa pertanyaan seputar kondisi kesehatan user yang berpengaruh pada penggunaaan alat kontrasepsi. Setelah menjawab semua pertanyaan,

user dapat menekan tombol submit untuk memperoleh hasil konsultasi yang memberikan solusi berupa alat kontrasepsi yang memiliki nilai kepastian paling besar

yang proses perhitungannya berdasarkan kondisi yang dipilih sebelumnya. Tiap

kondisi yang dipilih user memiliki bobot yang berbeda dan bobot inilah yang diproses sistem dengan teorema Bayes untuk menghasilkan nilai kepastiannya.

Berikut adalah rumus teorema Bayes yang digunakan dalam mencari nilai kepastian tiap saat kontrasepsi :

P (H|E) =

dimana,

(48)

Berikut adalah proses perhitungannya. Dokter memberikaan nilai probabilitas

penggunaan Pil sebagai alat kontrasepsi tanpa gejala apapun adalah 0.15 dan

probabilitas AKDR sebagai alat kontrasepsi tanpa gejala apapun adalah 0.25.

Misalnya, ada dua (2) kondisi yang dimasukkan oleh pengguna yaitu jumlah anak < 2

dan varises, dimana memiliki nilai probabilitas masing-masing terhadap alat

kontrasepsi Pil dan AKDR terdapat pada tabel 3.10 di bawah ini.

Tabel 3.10. Nilai probabilitas diisi oleh Dokter SPOG

Kondisi

Alat Kontrasepsi

Pil (A) AKDR (B)

Jumlah Anak < 2 (X) 0.95 0.95

Varises (Y) 0.95 0.75

Dimana :

P(A) : Peluang hipotesa Pil sebagai alat kontrasepsi yang sesuai tanda evidence apapun.

P(X|A) : Peluang evidence jumlah anak < 2 terhadap hipotesa Pil P(Y|A) : Peluang evidence varises terhadap hipotesa Pil

P(A|X,Y) : Peluang hipotesa Pil terhadap evidence jumlah anak < 2 dan varises. P(B) : Peluang hipotesa AKDR sebagai alat kontrasepsi yang sesuai tanda

evidence apapun.

P(X|B) : Peluang evidence jumlah anak < 2 terhadap hipotesa AKDR P(Y|B) : Peluang evidence varises terhadap hipotesa AKDR

P(B|X,Y) : Peluang hipotesa AKDR terhadap evidence jumlah anak < 2 dan varises.

Maka untuk mengetahui alat kontrasepsi mana yang paling sesuai dengan

kondisi user adalah menggunakan teorema Bayes.

1. Menghitung derajat kepastian dari alat kontrasepsi Pil dengan evidence jumlah anak < 2 dan varises.

(49)

=

P(A|X,Y) = 0.475

2. Menghitung derajat kepastian dari alat kontrasepsi AKDR dengan

evidence jumlah anak < 2 dan varises.

P(B|X,Y) =

=

P(B|X,Y) = 0.419

Dari perhitungan didapat nilai kepercayaan terbesar adalah 0.475 x 100 =

47%, maka alat kontrasepsi yang paling sesuai untuk pengguna yang mempunyai

anak < 2 dan varises adalah Pil.

3.5 Perancangan Antar Muka Sistem (Interface)

3.5.1 Halaman Utama

Halaman utama atau beranda adalah halaman yang pertama kali ditampilkan ketika

(50)

LOGO

Konsultasi Daftar Alat Admin

Selamat Datang di Sistem Pakar Menentukan Alat Kontrasepsi Bagi

Pasangan Suami Istri

Konsultasi Daftar Alat Admin

1

2 3 4

5

6 7 8

Gambar 3.6. Halaman Utama

Keterangan :

1. Logo halaman utama.

2. Menu konsultasi, mengarahkan user ke halaman konsultasi.

3. Menu daftar alat, mengarahkan user ke halaman daftar alat kontrasepsi. 4. Menu admin, mengarahkan user ke halaman admin.

5. Static text berupa judul sistem.

6. Logo konsultasi dilengkapi keterangan mengenai halaman konsultasi. Logo

ini juga mengarahkan user ke halaman konsultasi.

7. Logo daftar alat dilengkapi keterangan mengenai halaman daftar alat

kontrasepsi. Logo ini juga mengarahkan user ke halaman daftar alat kontrasepsi.

8. Logo admin dilengkapi keterangan mengenai halaman admin. Logo ini

juga mengarahkan user ke halaman admin.

3.5.2 Halaman Konsultasi

Pada halaman konsultasi adalah halaman untuk memulai konsultasi pemilihan alat

(51)

1. Form Input Data Pribadi

Sebelum memulai konsultasi, user harus mengisi data pribadi terlebih dahulu di form data pribadi. Rancangan form data pribadi dapat dilihat pada gambar 3.7. di halaman selanjutnya.

LOGO

Gambar 3.7. Halaman Konsultasi –Form Input Data Pribadi

Keterangan :

1. Logo halaman konsultasi.

2. Menu beranda, mengarahkan user ke halaman utama.

3. Menu daftar alat, mengarahkan user ke halaman daftar alat kontrasepsi. 4. Menu admin, mengarahkan user ke halaman admin.

5. Static text berupa judul form data pribadi. 6. Text filed untuk nama.

7. Text field untuk umur.

8. Radio button pilihan jenis kelamin pria. 9. Radio button pilihan jenis kelamin wanita. 10. Text field untuk berat badan.

11. Text field untuk tinggi badan.

(52)

2. Form Pertanyaan

Setelah mengisi data pribadi, user harus melanjutkan proses konsultasi dengan menjawab pertanyaan yang diajukan sistem seputar kondisi kesehatan user. Rancangan form pertanyaan dapat dilihat pada gambar 3.8. di halaman

Gambar 3.8. Halaman Konsultasi –Form Pertanyaan

Keterangan :

1. Static text untuk keterangan pertanyaan yang ditanyakan, yaitu mengenai riwayat reproduksi.

2. Radio button untuk pertanyaan pertama tentang riwayat reproduksi. 3. Radio button untuk pertanyaan kedua tentang riwayat reproduksi.

4. Static text untuk keterangan pertanyaan yang ditanyakan, yaitu mengenai penyakit kardiovaskular.

5. Radio button untuk pertanyaan pertama tentang penyakit kardiovaskular. 6. Radio button untuk pertanyaan kedua tentang penyakit kardiovaskular. 7. Tombol submit untuk melanjutkan proses ke halaman hasil konsultasi.

3. Halaman Hasil Konsultasi

(53)

selanjutnya, yaitu halaman hasil konsultasi. Halaman ini berisi data user dan menyarankan alat kontrasepsi yang sesuai dengan user. Halaman ini juga menampilkan keterangan semua nilai kepastian tiap alat kontrasepsi.

Rancangan halaman konsultasi dapat dilihat pada gambar 3.9. di halaman

selanjutnya.

LOGO

Beranda

Bapak/ Ibu _________ ,

Anda disarankan untuk memakai ___________ sebagai alat kontrasepsi.

Berikut adalah nilai prersentasi alat kontrasepsi sesuai dengan kondisi kesehatan Anda :

%

Gambar 3.9. Halaman Hasil Konsultasi

Keterangan :

1. Logo halaman konsultasi.

2. Menu beranda, mengarahkan user ke halaman utama. 3. Static text berisi sapaan kepada user.

4. Nama user yang melakukan konsultasi.

5. Alat kontrasepsi yang direkomendasikan kepada user. 6. Static text yang memberikan keterangan hasil konsultasi. 7. Detail nilai kepastian tiap alat kontrasepsi.

3.5.3 Halaman Daftar Alat Kontrasepsi

Halaman daftar alat kontrasepsi adalah halaman yang menampilkan semua alat

(54)

kontrasepsi tersebut. Rancangan halaman daftar alat kontrasepsi dapat dilihat pada

gambar 3.10 di halaman selanjutnya.

LOGO

Beranda Konsultasi Admin

Daftar Alat Kontrasepsi 1

2 3 4

6

Keterangan

5

Gambar 3.10. Halaman Daftar Alat Kontrasepsi

Keterangan :

1. Logo halaman daftar alat.

2. Menu beranda, mengarahkan user ke halaman utama. 3. Menu konsultasi, mengarahkan user ke halaman konsultasi. 4. Menu admin, mengarahkan user ke halaman admin.

5. Static text berupa judul halaman daftar alat kontrasepsi.

6. Daftar alat kontrasepsi dengan gambar dan sedikit keterangan. Gambar

tersebut bila di klik akan mengarahkan user ke halaman detail mengenai keterangan alat kontrasepsi tersebut.

3.5.4 Halaman Admin

Halaman admin adalah halaman khusus untuk administrator saja. Pada halaman ini

(55)

1. Form login

Karena halaman admin khusus untuk administrator, maka setiap user yang masuk harus login terlebih dahulu, agar yang tidak berhak tidak bisa masuk.

Rancangan form login dapat dilihat pada gambar 3.11 di bawah ini :

LOGO

Username

Password