• Tidak ada hasil yang ditemukan

PEMBUATAN SISTEM PAKAR DETEKSI DINI GANGGUAN MASA KEHAMILAN DENGAN METODE PROBABILITAS KLASIK NASKAH PUBLIKASI

N/A
N/A
Protected

Academic year: 2021

Membagikan "PEMBUATAN SISTEM PAKAR DETEKSI DINI GANGGUAN MASA KEHAMILAN DENGAN METODE PROBABILITAS KLASIK NASKAH PUBLIKASI"

Copied!
7
0
0

Teks penuh

(1)

PEMBUATAN SISTEM PAKAR DETEKSI DINI GANGGUAN MASA

KEHAMILAN DENGAN METODE PROBABILITAS KLASIK

NASKAH PUBLIKASI

diajukan oleh

Juliati

12.12.6501

kepada

FAKULTAS ILMU KOMPUTER UNIVERSITAS AMIKOM YOGYAKARTA

YOGYAKARTA 2017

(2)
(3)

1

PEMBUATAN SYSTEM PAKAR DETEKSI DINI GANGGUAN MASA

KEHAMILAN DENGAN METODE PROBABILITAS KLASIK

Juliati

1)

,Armadyah Amborowati

2)

,

1)

Sistem Informasi

Universitas AMIKOM Yogyakarta

2)

Fakultas Teknik Elektro Universitas Gajah Mada

Jl Ringroad Utara, Condongcatur, Depok, Sleman, Yogyakarta Indonesia 55283

Email : juliati.j@students.amikom.ac.id1), armadyah.a@amikom.ac.id2)

Abstract - Most women experience problems during their pregnancy, to help diagnose and find solutions created an application that can be used midwife / midwives candidates quickly and efficiently serve and address the problems that occur in pregnant women. An expert system for early detection of pregnancy disorders that are implemented with classical probability methods.

The probability is very useful opportunity to study the possibility of making the right decision, because life in the world there is no certainty that it is necessary to find out how likely an event will occur. Benefits of probability in everyday life is to help us in making decisions, and predict events that may occur. In everyday life, we are often faced with solving the problems associated with determining or calculating how many ways that may occur from an event. The problem can be solved by using the rules of enumeration. Rule enumeration is a way to calculate all the chances of that happening so that they can take the right decision.

Making an expert system for early detection of pregnancy disorders with this classical probability methods based desktop so hopefully midwife / prospective midwives can determine opportunities that will occur in disorders of pregnancy.

Keyword: expert systems, classical probability, diagnosis of pregnancy.

Keywords – expert systems, classical probability, diagnosis of pregnancy.

1. Pendahuluan

1.1 Latar Belakang Masalah

Angka kematian ibu bersalin di Indonesia masih sangat tinggi kematian ibu yang tinggi ini erat hubungannya dengan pelayanan obstetric yang masih sangat terbatas cakupannya sehingga belum mampu menanggulangi ibu hamil. Resiko tinggi dan kasus gawat darurat serta minimnya informasi pada ibu hamil peluang yang terjadi mengenai gejala-gejala penyakit yang muncul pada masa kehamilan dan bahaya dari kehamilan resiko tinggi, selain resiko tinggi tersebut tidak selalu pakar saat dibutuhkan ada ditempat kerja maka berdasarkan permasalahan tersebut maka dibuat sebuah sistem yang dapat membantu mendiagnosa penyakit pada masa kehamilan berdasarkan gejala-gejala yang ada sehingga ibu hamil mengetahui peluang yang kemungkinan akan terjadi pada proses kehamilannya.

Oleh karena itu, dibuatlah sebuah sistem yang dapat mendiagnosis gangguan-gangguan dini pada masa kehamilan. Sistem yang dibuat adalah sebuah sistem yang dapat menirukan keahlian/kepakaran seorang pakar dalam memecahkan suatu permasalahan. Sistem tersebut dalam bidang teknologi komputer dinamakan sistem pakar (Expert

System).

Berdasarkan hal tersebut, penulis ingin membuat aplikasi sistem pakar tentang “Pembuatan Sistem Pakar Deteksi Dini Gangguan Masa Kehamilan Dengan Metode Probabilitas Klasik”.

1.2 Rumusan Masalah

Melihat latar belakang masalah tersebut, maka permasalahan yang akan dibahas adalah:

1) Bagaimana metode Probabilitas Klasik yang diterapkan pada sistem pakar pada deteksi dini gangguan kehamilan dapat membantu pengguna atau user dalam mendiagnosa dan memberikan solusi penyakit tersebut?

2) Bagaimana mengaplikasikan sistem pakar untuk deteksi dini gangguan kehamilan berbasis desktop dengan menggunakan metode probabilitas klasik?

1.3 Maksud dan Tujuan Penelitian

Adapun maksud dan tujuan penelitian ini antara lain: 1) Membangun sebuah aplikasi berbasis desktop yang

mampu memberikan informasi pemahaman dan pengetahuan dalam pengenalan suatu penyakit, serta mampu bekerja dan berfikir selayaknya pakar kebidanan.

2) Memberikan kemudahan bagi calon-calon bidan yang ingin mengetahui peluang penyakit yang kemungkinan terjadi serta solusi yang cepat untuk melakukan tindakan.

1.4 Manfaat Penelitian Adapun manfaat antara lain : 1. Bagi mahasiswa:

Untuk menambah wawasan dalam ilmu pengetahuan diluar lingkungan kampus yang berhubungan dengan progran studi yang diambil.

2. Bagi masyarakat umum:

Sistem pakar ini diharapkan dapat membantu mendeteksi secara dini gangguan kehamilan dan dapat memberikan kesimpulan dan solusi terhadap ibu-ibu hamil.

(4)

2

P(A) = X/n

3. Bagi kalangan kesehatan :

a. Memudahkan pakar dalam menentukan penyakit berdasarkan gejala yang ada.

b. Membantu pakar dalam mengatasi masalah kehamilan dan dalam mendiagnosa dan memberikan solusi.

2. Landasan Teori

2.1 Pengertian Sistem Pakar

Menurut Martin dan Oxman (1998), Sistem pakar adalah sistem berbasis komputer yang menggunakan pengetahuan, fakta, dan teknik penalaran dalam memecahkan masalah yang biasanya hanya dapat dipecahkan oleh seorang pakar dalam bidang tersebut. [1]

2.2 Ketidakpastian (Uncertainly)

Dalam menghadapi suatu masalah, sering ditemukan jawaban yang tidak memiliki kepastian penuh. ketidakpastian ini bisa berupa probabilitas atau kebolehjadian yang bergantung pada hasil suatu kejadian. hasil yang tidak pasti disebabkan oleh dua faktor, yaitu aturan yang tidak pasti dan jawaban pengguna yang tidak pasti atas suatu pertanyaan yang diajukan sistem. Sistem pakar harus mampu bekerja dalam ketidakpastian (Giarattano dan Riley, 1994). salah satu teori telah ditemukan untuk menyelesaikan ketidakpastian diantaranya probabilitas klasik (classical

probability).

2.3 Probabilitas Klasik

Probabilitas diartikan sebagai hasil bagi dari banyaknya peristiwa yang dimaksud dengan seluruh peristiwa yang mungkin menurut pendekatan klasik, probabilitas dirumuskan:[2]

keterangan:

P(A) = probabilitas terjadinya kejadian A. x = peristiwa yang dimaksud.

n = banyaknya peristiwa Rumus:

2.4 Tanda-Tanda Bahaya Kehamilan [3]

1) Sakit kepala berlebihan

Sakit kepala ini bisa terjadi apabila ibu kurang istirahat, kecapean, atau menderitan tekanan darah tinggi. Sakit kepala yang menunjukkan suatu masalah yang serius adalah sakit kepala hebat yang menetap dan tidak hilang dengan beristirahat. 2) Mual muntah berlebih

Ibu hamil bisa mengalami mual dan muntah secara berlebihan, yang disebut dengan hiperemesis gravidarum. Jika sudah demikian, biasanya ibu

sampai tidak bisa makan dan minum sama sekali, kekurangan cairan, gangguan elektrolit, lemah dan tidak bertenaga, hingga mengganggu aktivitas sehari-hari, dan membahayakan janin.

3) Terdapat bengkak pada muka dan tangan Bengkak bisa menunjukkan adanya masalah yang serius jika muncul pada muka dan tangan, tidak hilang setelah beristirahat, dan disertai dengan keluhan fisik lain. Asessmen yang mungkin adalah gejala dari anemia, gagal jantung, atau pre eklampsia. 4) Pendarahan pervaginam

Perdarahan dapat keluar sedikit-sedikit tetapi terus menerus, lama-lama ibu menderita anemia berat. Perdarahan dapat juga keluar sekaligus banyak yang menyebabkan ibu syok, lemas/ nadi kecil dan tekanan darah menurun.

2.5 Konsep Permodelan Sistem 2.5.1 Flowchart Sistem

Flowchart sistem merupakan diagram dengan

simbol-simbol grafis yang menyatakan aliran algoritma atau proses yang menampilkan langkah-langkah yang disimbolkan dalam bentuk kotak, beserta urutannya dengan menghubungkan masing-masing langkah tersebut menggunakan tanda panah.[4]

2.5.2 Data Flow Diagram (DFD)

Menggambarkan aktivitas-aktivitas yang dilakukan dan bagaimana data berpindah diantara aktivitas-aktivitas tersebut.[4]

2.5.3 Diagram Konteks

Sistem digambarkan dengan sebuah proses saja, kemudian entitas luar yang berinterkasi dengan prosses tunggal tadi diidentifikasi.[4]

2.5.4 Entity Relationship Diagram (ERD)

ERD merupakan model untuk menjelaskan hubungan atar data data basis data berdasarkan obyek-obyek dasar data yang mempunyai hubungan antar relasi.

3. Analisis dan Perancangan Sistem 3.1 Analisis Masalah

Permasalahan yang akan dibahas dalam tugas akhir ini adalah membuat suatu sistem yang dapat memiliki kepastian berdasarkan data yang valid. Penerapan sistem pakar dalam mendeteksi dini gangguan pada kehamilan meliputi pengumpulan data jenis gangguan, data gejala, data penyakit dan cara penangannya. Untuk kepastian hipotesis gangguan pada kehamilan diterapkan metode probabilitas klasik.

3.2 Identifikasi Masalah

Langkah pertama dalam pembuatan sistem pakar adalah mengidentifikasi masalah yang akan dikaji, dalam hal ini adalah mengidentifikasi permasalahan dalam

(5)

3

membangun sistem pakar untuk mendeteksi dini gangguan pada kehamilan serta cara penangannya.

3.3 Objek Penelitian

Penelitian ini dilakukan di Bidan Praktek Mandiri Siti Sujalmi di Desa Socokangsi RT. 14 No. 48 kec. Jatinom, Kabupaten Klaten.

3.4 Analisis Kebutuhan Sistem

3.4.1 Analisis Kebutuhan Perangkat keras

Kebutuhan perangkat keras untuk membuat aplikasi ini yaitu:

1. Prosessor : Intel Pentium 2. Hard disk : 500 GB 3. RAM : 2 GB

4. VGA : NVIDIA Geforce

3.4.2 Analisis Kebutuhan Perangkat Lunak

Kebutuhan perangkat lunak untuk membuat palikasi ini yaitu:

1. Sistem Operasi : Windows 7 2. Aplikasi : Netbeans 8.0.2 3. XAMPP

4. DIA

5. Corel Draw X5

3.4.3 Analisis Kebutuhan Pengguna

Kebutuhan pengguna dimana user dapat mengakses sistem apa saja yang tersedia secara optimal. Didalam kebutuhan pengguna ini antara lain:

1. Pakar/Admin

2. User

3.5 Perancangan Sistem 3.5.1 Flowchart

Gambar 1. Flowchart 3.5.2 Data Flow Diagram (DFD) 3.5.2.1 Diagram Konteks

Gambar 2. Diagram Konteks (DFD Level 0)

3.5.2.2 DDF Level 1

Gambar 3. DFD Level 1

3.5.3 Entity Relationship Diagram (ERD)

Gambar 4. Entity Relationship Diagram (ERD) 3.6 Perancangan Tampilan

Gambar 5. Perancangan Tampilan Diagnosa

(6)

4

4. Implementasi dan Pembahasan 4.1 Implementasi

4.1.1 Uji Coba Sistem

Uji coba sistem bertujuan untuk memastikan bahwa semua elemen sistem bekerja sesuai dengan yang diharapkan. Berikut adalah metode yang digunakan untuk uji coba sistem ini:

4.1.1.1 Uji Black Box

Uji coba black box berfokus pada unit program memenuhi kebutuhan yang disebutkan dalam spesifikasi. Pada uji coba black box, cara pengujian hanya dilakukan dengan menjalankan atau mengeksekusi unit atau modul, kemudian diamati apakah hasil dari unit itu sesuai dengan proses yang diinginkan. Sebagai contoh:

Gambar 7. Peringatan Username dan Password Salah

4.1.1.2 Uji White Box

Uji coba white box adalah cara pengujian dengan melihat kedalam modul untuk meneliti kode-kode program yang ada dan menganalisis apakah ada kesalahan atau tidak.

Gambar 8. Kesalahan Kode Program (Syntax Error) 4.2 Pembahasan

4.2.1 Pembahasan Database

Untuk membuat sistem pakar berbasis java ini, penulis menggunakan database “sistempakar” yang dibuat menggunkan PhpMyAdmin. PhpMyAdmin dapat

diakses dengan mengetik

http://localhost/phpmyadmin/index.php/ pada web browser. Database ‘sistempakar’ terdiri dari 8 tabel yaitu table pengguna, gangguan, gejala, penyakit, gejala gangguan, gejala gangguan penyakit, pasien dan hasil.

a. Tabel Gangguan

Gambar 9. Tabel Data Gangguan b. Tabel Gejala

Gambar 10. Tabel Data Gejala c. Tabel Penyakit

Gambar 11. Tabel Data Penyakit 4.2.2 Pembahasan Antar Muka (Interface) a. Tampilan Utama Pakar

Gambar 12. Tampilan Utama Pakar b. Tampilan Input Pakar

Gambar 13. Tampilan Utama Pakar 5. Penutup

5.1 Kesimpulan

1) Sistem pakar deteksi dini gangguan kehamilan ini ditunjukan untuk proses pengenalan gangguan kehamilan bagi para pengguna yang berlaku sebagai pakar atau proses untuk menjadi pakar itu sendiri serta masyarakat pada umumnya yang ingin mengetahui gangguan pada kehamilan.

2) Sistem pakar deteksi dini gangguan pada kehamilan ini dilengkapi dengan menu pakar yang berfungsi untuk melakukan proses simpan, edit dan hapus data. 3) Untuk menghasilkan sistem pakar yang baik, maka

dibuatlah pohon pelacakan menggunakan alur probabilitas klasik berdasarkan pengetahuan yang ada.

4) Sistem pakar ini dapat membantu para calon bidan atau bidan dalam mendeteksi dini gangguan kehamilan pada ibu hamil.

(7)

5

5.2 Saran

Penelitian yang dilakukan ternyata tidak lepas dari kekurangan dan kelemahan. Oleh sebab itu, untuk kebaikan pembangunan sistem lebih lanjut, maka penulis menyarankan beberapa hal, diantaranya:

1) Tampilan sistem pakar yang dibangun masih tampak sederhana sehingga dapat dikembangkan lebih menarik dengan dilengkapi dengan suara maupun animasi gambar.

2) Karena ilmu pengetahuan semakin berkembang dan ditemukan hal-hal baru maka basis pengetahuan dan basis aturan sistem pakar ini perlu di update atau menambah data dan melengkapi data untuk penyakit/gangguan pada kehamilan ini.

3) Pembuatan sistem pakar ini menggunakan metode probabilitas klasik untuk mencari kesimpulan. Pembuatan sistem pakar ini selanjutnya diharapkan dapat menambahkan factor kepastian/certainly factor pada masing-masing gejala yang dimasukan.

Daftar Pustaka

[1] Kusrini. 2006. Sistem Pakar Teori dan Aplikasi. Andi Offset. Yogyakarta.

[2] http://uchiwulans.blogspot.co.id/p/teori-probabilitas.html

[3] Sujiyatini, dkk. 2009. Asuhan Patologi Kebidanan. http://drsuparyanto.blogspot.co.id/2011/08/kehamila n-patologis.html, diakses tanggal 13 mei 2016 [4] Al Fatta, Hanif. 2007. Analisis dan Perancangan

Sistem Informasi untuk Keunggulan Bersaing Perusahaan dan Organisasi Modern. Yogyakarta:

Andi.

[5]Kusrini. 2008. APLIKASI SISTEM PAKAR Menentukan Faktor Kepastian Pengguna dengan Metode Kuantifikasi Pertanyaan. Andi Offset.

Yogyakarta.

Biodata Penulis

Juliati, memperoleh gelar Sarjana Komputer (S.Kom), Program Studi Sistem Informasi, Universitas AMIKOM Yogyakarta Yogyakarta, lulus tahun 2016.

Armadyah Amborowati, memperoleh gelar Sarjana Komputer (S.Kom), Jurusan Sistem Informasi STMIK AMIKOM Yogyakarta. Memperoleh gelar Master of Engineering (M.Eng) Program Pasca Sarjana Magister Teknologi Informasi Fakultas Teknik Elektro Universitas Gajah Mada Yogyakarta. Saat ini menjadi Dosen di Universitas AMIKOM Yogyakarta.

Gambar

Gambar 1. Flowchart  3.5.2  Data Flow Diagram (DFD)  3.5.2.1  Diagram Konteks

Referensi

Dokumen terkait

Pola difraksi pada Gambar 6 adalah pola difraksi dari hidroksiapatit yang sudah berpori, dengan porogen kitosan, ternyata keberadaan kitosan selama proses terjadinya

Kemampuan Menulis Bahasa Inggris Ditinjau Dari Motivasi Belajar Siswa Kelas X SMK Restumuning “. Secara rinci, tujuan penelitian ini adalah : 1) Untuk mengetahui

Dalam membangun sebuah sistem multiagen, perancang aplikasi harus mengerti beberapa hal berikut yaitu: (1) bagaimana agen dan teknik dalam sistem cerdas dapat diaplikasikan

2011 tentang Pedoman Pemberian Hibah dan Bantuan Sosial yang Bersumber dari Anggaran Pendapatan dan Belanja Daerah sebagaimana telah diubah dengan Peraturan

Pada musim penghujan inlet kedua danau juga berasal dari anak-anak Sungai Mahakam, sehingga secara hidrologis danau mempunyai sistem yang komplek, yang dapat

Berdasarkan pembahasan mengenai algoritma Particle Swarm Optimization dan apikasinya pada masalah TSP, dalam kasus penjemputan penumpang Taxi Tiga Saudara oleh

Persediaan dan Rasio Lancar Terhadap Profitabilitas Pada Perusahaan Manufaktur Sektor Industri Barang Konsumsi Yang Terdaftar di Bursa Efek Indonesia Periode

PERUM Prasaran Perikanan Cabang Belawan selaku pihak yang memperoleh hak untuk melakukan pengelolaan atas lahan tanah di perairan perikanan Gabion Belawan tidak serta merta