1
USULAN PENELITIAN MANDIRI
Implementasi Metode Certainty Factor untuk
Menentukan Penyakit Mata Berbasis Web
TIM PENGUSUL:
1. YOPI HENDRO,S.T,MKOM (KETUA)
NIDN. 0115018102
2. WIDIA MAYA RISTA,S.T ,M.KOM (ANGGOTA)
NIDN. 0102128603
PRODI MANAJEMEN INFORMATIKA
STMIK TRIGUNA DHARMA
HALAMAN PENGESAHAN PROPOSAL
1.Judul Penelitian: Implementasi Certainty Factor Untuk Menetukan Penyakit Mata Berbasis Web
2.Ketua Peneliti
a. Nama Lengkap : Yopi Hendro,S.T,M. Kom
b. Jenis Kelamin : Laki-laki
c. NIDN : 0115018102
d. Jabatan Fungsional : Dosen Tetap
e. Jabatan Struktural :
f. Bidang keahlian : Komputer
g. Fakultas/Jurusan : Manajemen Informatika
h. Perguruan Tinggi : STMIK Triguna Dharma
i. Tim peneliti
No Nama Bidang
keahlian
Fakultas/jurusan Perguruan Tinggi
1 Yopi Hendro,S.T,M. Kom Komputer Manajemen
Informatika
STMIK Triguna Dharma 2 Widia Rista Maya, ST,
M.Kom
Komputer Sistem Komputer STMIK
Triguna Dharma
Pendanaan dan jangka waktu penelitian
a. Jangka waktu penelitian yang diusulkan: 1 tahun
b. Biaya total yang diusulkan : Rp. 25.200.000,- (Dua Puluh Lima Juta Dua Ratus Ribu Rupiah)
Mengetahui Medan, 24 Desember 2015
Ketua STMIK TGD Ketua Peneliti
Saiful Nur Arif, SE.,S.Kom,M.Kom Yopi Hendro,ST,M.Kom.
NIP. 2120040104097601 NIDN. 0115018102
Menyetujui,
Ketua Lembaga Penelitian dan Pengabdian Masyarakat
Zulfian Azmi., S.T, M.Kom
Penyakit Mata merupakan penyakit yang bisa menyerang siapa saja. Apabila penyakit mata tidak segera ditangani maka akan menjadi lebih parah dan serius penanganannya. Oleh karena itu diperlukan suatu alat atau sistem yang memiliki kemampuan layaknya seorang dokter dalam mendiagnosa penyakit Mata tersebut. Secara umum aplikasi berbasis webbase ini diharapkan bisa digunakan sebagai alat bantu dalam penegakan diagnosis penyakit Mata.Metode Certainty factor merupakan suatu metode untuk membuktikan apakah suatu fakta itu pasti ataukah tidak pasti. Metode ini memberikan ruang pada pakar dalam memberikan nilai keyakinan pada pengetahuan yang diungkapkannya.Hasil perhitungan dari metode certainty factor akan dimasukkan dan dirancang dalam sebuah aplikasi yang berbasis wabbase yaitu PHP dan MYSQL.
DAFTAR ISI
Halaman HALAMAN PENGESAHAN ... i DAFTAR ISI ... ii RINGKASAN ... iii BAB.1 PENDAHULUAN ... 1 1.1.Latar Belakang... 2 1.2.Perumusan Masalah ... 2 1.3.Tujuan Penelitian... . 3 1.4.Kegunaan Penelitian... 3BAB.2 KAJIAN PUSTAKA ... 4
2.1. Penyakit mata ... 4
2.2. Sistem Pakar ... 4
2.3. Web Server ... 11
BAB.3 METODOLOGI PENELITIAN ... 13
3.1.Variabel Penelitian ... 13
3.2.Desain Penelitian ... 13
3.3.Model Penelitian ... 13
3.4.Teknik Analisis Data ... 13
BAB.4 ANALISIS DAN PERANCANGAN ... 15
4.3.Use Case Diagram ... 21
4.4.Activity Diagram ... 22
4.5.Flowchart Sistem ... 26
4.6.Perancangan Antar Muka ... 28
BAB.5 IMPLEMENTSI DAN PENGUJIAN ... 29
5.1 Kebutuhan Sistem ... 29
5.2 Implementasi Sistem ... 30
5.3 Pengujian ... 39
5.4 Kelebihan dan Kelemahan Sistem ... 40
BAB. 6 BIAYA & JADWAL PELAKSANAAN PENELITIAN... 41
6.1.Anggaran Biaya Penelitian ... 41
6.2. Jadwal Penelitian... 41
BAB. 7 KESIMPULAN... ... 42
DAFTAR PUSTAKA... 43
LAMPIRAN: 1. JUSTIFIKASI ANGGARAN PENELITIAN... 44
2. SARANA DAN PRASARANA PENUNJANG... ... 45
3. SUSUNAN ORGANISASI TIM PENELITI & PEMBAGIAN TUGAS ... 45
3.1.BIO DATA KETUA PENELITI ... 46
PENDAHULUAN
1.1
Latar BelakangMata merupakan indra yang paling penting dan sensitif dalam kehidupan
manusia. Sering kali kita mengabaikan keluhan pada penglihatan dan menganggap
keluhan tersebut dapat hilang dengan sendirinya. Tentunya keluhan tersebut
merupakan gejala awal dari penyakit mata. Penyakit mata merupakan kelainan
pada mata yang dapat mempengaruhi penglihatan. Kejernihan penglihatan atau
ketajaman visual berkisar dari kemampuan penglihatan penuh hingga tanpa
penglihatan sama sekali. Apabila ketajaman menurun maka penglihatan menjadi
kabur atau dapat menyebabkan kebutaan. Beberapa jenis penyakit mata
diantaranya Edelma Palpebra, Konjungtivitis dan Kalazion. Banyak masyarakat
yang mengalami gangguan pada mata, jika dilihat dari data Kementrian Kesehatan
2012 memperlihatkan angka di Indonesia sebesar 1,5% penduduk Indonesia atau
sekitar 3,6% juta jiwa mengalami gangguan pada mata. Sedangkan jika dilihat
dari data Sistem Informasi Rumah Sakit (SIRS), angka ini dipertegas dengan
jumlah pasien rawat jalan penyakit mata di Indonesia pada 2011 yang mencapai
672.168 jiwa . Dari data tersebut masih banyak warga indonesia yang belum
memeriksakan penyakit matanya ke dokter/pakar penyakit mata. Hal ini
disebabkan karena minimnya informasi–informasi yang didapat mengenai
4
pada dokter/para ahli mengenai penyakit mata yang dideritanya, ataupun
dikarenakan keterbatasan biaya. Dalam mengambil keputusan mengenai penyakit
mata yang diderita , sistem dapat mencari solusi informasi yang dapat membantu
si penderita. Dan sistem ini nantinya dapat dipasang diruang tunggu pasien pada
rumah sakit umum/klinik yang dapat membantu penderita dalam pengambilan
keputusan sendiri secara tepat agar efektif dan efisien bagi mereka yang menderita
penyakit mata tersebut maka pada penelitian ini mengangkat judul “
Implementasi Certainty Factor Untuk Menentukan Penyakit Mata Manusia Berbasis Web “.
1.2. Perumusan Masalah
Berdasarkan uraian pada latar belakang masalah, maka perumusan masalah dapat
dirumuskan yaitu:
1. Bagaimana sistem pakar dapat memberikan diagnosa penyakit mata?
2. Bagaimana metode Certaity factor diterapkan untuk mendiagnosa penyakit
mata berbasis Web ?
1.3. Tujuan Penelitian
Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui dan mendeskripsikan :
1. Untuk membuat suatu sistem pakar yang berisi pengetahuan dari seorang
pakar/dokter yang diyakini kebenarannya yang memiliki kemampuan untuk
dapat mendiagnosa penyakit dari gejala-gejala yang dirasakan oleh pasien
secara cepat dan tepat seperti seorang pakar dengan menggunakan Algoritma
2. Untuk meraancang sistem pakar penyakit mata yang dapat menghasilkan
suatu informasi yang mudah, akurat, efektif dan efisien bagi setiap
pengunjung yang ingin mendeteksi penyakit mata yang diderita tanpa harus
konsultasi langsung pada ahlinya.
1.4. Kegunaan Penelitian
Kegunaan penelitian ini sangat bermanfaat dan berguna, baik secara teoritis maupun praktis, yaitu :
1. Kegunaan Teoritis
a. Sebagai sumbangan penting dan memperluas bagi kajian ilmu komputer dalam sistem Pendukung Keputusan untuk dijadikaan rujukan untuk pengembangan dalam kasus yang berbeda di masa yang akan datang.Memberikan sumbangan penting dan memperluas kajian ilmu komputer yang berkaitan dengan metode Certainty Factor.
b. Menambah konsep baru yang dapat dijadikan sebagai bahan rujukan penelitian lebih lanjut bagi pengembangan ilmu komputer.
2. Kegunaan Praktis
a. Hasil penelitian dapat dijadikan sumbangan pikiran bagi perkembangan ilmu komputer untuk menyempurnakan software yang berhubungan dengan Sistem Pakar.
b. Hasil penelitian ini dapat digunakan sebagai tolok ukur kinerja dari komputer untuk diagnosa penyakit mata.
6
BAB. II
TINJAUAN PUSTAKA
2.1 Penyakit Mata
Penyakit mata sangat beragam dan tidak semuanya dapat menular. Jika
penyakit mata disebabkan virus atau bakteri maka bisa menular, sedangkan jika
penyebabnya alergi tidak akan menular. Cara penanganan dan pencegahan
macam-macam penyakit mata ini pun berbeda, tergantung penyebabnya.
2.1.1 Bagian-bagian pada Mata dan Fungsinya
Adapun bagian-bagian pada Mata dan fungsinya sebagai berikut:
1. Aliss yaitu rambut-rambut halus yang terdapat diatas mata. Alis berfungsi mencegah masuknya air atau keringat dari dahi ke mata.
2. Bulu Mata
Bulu mata yaitu rambut-rambut halus yang terdapat di tepi kelopak mata.
Berfungsi untuk melindungi mata dari benda asing.
3. Kelopak Mata
Kelopak mata terdiri atas kelopak atas dan kelopak bawah. Bagian ini untuk
membuka dan meutup mata. Kelopak mata berfungsi untuk melindungi bola
mata bagian depan dari benda-benda asing dari luar. Benda-benda tersebut
misalnya debu, asap, dan goresan. Kelopak mata juga berfungsi untuk
menyapu permukaan bola mata dengan cairan.
4. Fovea
15
sel-sel kerucut. Fungsi fovea adalah memberikan ketajaman pengelihatan
yang tinggi.
5. Kelenjar Air Mata
Kelenjar air mata terletak dibagian dalam kelopak mata. Kelenjar air mata
berfungsi untuk menghasilkan cairan yang disebut air mata. Air Mata berguna
untuk menjaga bola mata agar tetap basah. Contoh benda asing adalah debu,
asap, uap, bawang merah, dan zat-zat yang berbahaya bagi mata. Oleh karena
itu, jika mata terkena benda-benda asing tersebut, maka akan basah oleh air
mata.
6. Lapisan Choroid/Lapisan Tengah
Lapisan koroid atau lapisan tengah terletak diantara sklera dan retina,
berwarna cokelat kehitaman sampai hitam. Lapisan tengah(lapisan koroid)
berfungsi memberi nutrisi pada retina luar, sedangkan warna gelap koroid
berfungsi untuk mencegah pemantulan sinar. Lapisan yang amat gelap juga
berfungsi mencegah berkas cahaya dipantulkan di sekeliling mata.
7. Retina/Selaput Jala
Retina adalah lapisan terdalam dari dinding bola mata. Retina mengandung
sel-sel reseptor yang peka terhadap cahaya. Bagian yang sangat peka terhadap
cahaya pada retina disebut bintik kuning (fovea). Bagian yang tidak peka terhadap
cahaya dan merupakan tempat keluarnya saraf mata menuju otak disebut bintik
buta.
8. Lensa
Lensa terletak ditengah bola mata, dibelakang anak mata(pupil) dan selaput
yang masuk ke mata agar jatuh tepat pada retina(selaput jala). Dengan demikian
mata dapat melihat dengan jelas. Lensa mata mempunyai kemampuan untuk
memfokuskan jatuhnya cahaya. Kemampuan lensa mata untuk mengubah
kecembungannya disebut daya akomodasi. Bila kita mengamati benda yang
letaknya dekat, maka mata berakomodasi dengan kuat. Akibatnya, lensa mata
menjadi lebih cembung, dan bayangan dapat jatuh tepat diretina. Dan apabila kita
mengamati benda yang letaknya jauh, maka mata tidak berakomodasi. Akibatnya,
lensa mata berbentuk pipih.
9. Pupil (Anak Mata)
Pupil berupa celah yang berbentuk lingkaran terdapat ditengah-tengah iris .
Pupil berfungsi sebagai tempat untuk mengatur banyak sedikitnya cahaya yang
masuk kedalam mata. Pupil juga Lubang di dalam Iris yang dilalui berkas cahaya.
Pupil merupakan tempat lewatnya cahaya menuju retina.
10. Saraf Optik/Optic nerve
Saraf Mata berfungsi untuk meneruskan rangsang cahaya yang telah
diterima. Rangsang cahaya tersebut diteruskan kesusunan saraf pusat yang berada
di otak. dengan demikian kita dapat melihat suatu benda. Saraf Optik atau saraf
mata juga berfungsi Mengirim informasi visual ke otak atau meneruskan
informasi tentang kuat cahaya dan warna ke otak.
11. Selaput Bening (Cornea)
Selaput Bening (Kornea) sangat penting bagi ketajaman penglihatan kita.
Fungsi utama selaput bening (kornea) adalah meneruskan cahaya yang masuk
kemata. Cahaya tesebut diteruskan kebagian mata yang lebih dalam dan berakhir
mempunyai beberapa sifat, yaitu tidak berwarna(bening) dan tidak mempunyai
pembuluh darah. Kornea merupakan bagian mata yang dapat disumbangkan untuk
penyembuhan orang dari kebutaan. Selaput being(kornea) brupa Piringan
Transparan di depan bola mata dan tidak berpembuluh darah. Selaput
Bening(kornea) juga berfungsi sebagai pelindung mata bagian dalam.
12. Sclera/Selaput Putih
Sklera atau selaput putih terletak di lapisan luat. SkleraLapisan luar yang
keras / keras. Lapisan ini berwarna putih, kecuali dibagian depan yaitu tidak
berwarna atau bening. Lapisan Sklera berwarna putih terdiri atas serabut kolagen
yang tidak teratur dan tidak berpembuluh darah, kecuali bagian episklera. Lapisan
sklera berfungsi melindungi bola mata. Sklera bagian mata depan tampak
bergelembung dan transparan disebut kornea.
13. Iris/Selaput Pelangi
Iris adalah jaringan berbentuk cakram melingkar yang terdapat persis di
depan lensa. Jaringan ini tersusun atas serabut otot sirkuler dan radial. Di bagian
ini terdapat pigmen yang mengatur warna mata. Fungsi iris adalah mengatur
jumlah cahaya yang masuk ke mata dengan mengatur ukuran pupil.
14. Badan Siliaris (Ciliary Body)
Ciliary body adalah otot-otot melingkar dan menjari yang membentuk
suatu cincin di sekeliling lensa pada bagian depan mata, dan biasanya melekat
pada lensa melalui ligamen suspensor. Fungsi badan siliaris adalah mengatur
cembung-pipihnya lensa untuk menyesuaikan pemusatan/pemfokusan cahaya.
Gambar 2.1 Kerangka Mata
Sumber: http://www.tabloidnova.com/Nova/Kesehatan/Umum/8-Ragam
Gambar 2.2 Bagian-bagian Mata
(Http://www.tabloidnova.com/Nova/Kesehatan/Umum/8-Ragam)
2.2. Sistem Pakar
a. Basis pengetehuan (knowledge base) terpisah dari mekanisme pemrosesan
(inference).
b. Program bisa melakukan kesalahan.
d. Data tidak harus lengkap.
e. Perubahan pada rules dapat dilakukan dengan mudah.
f. Sistem bekerja secara heuristik dan logik.
2.2.1 Ciri-Ciri Sistem Pakar
Suatu sistem dikatakan sistem pakar apabila memiliki ciri-ciri sebagai
berikut:
1. Terbatas pada domain keahlian tertentu.
2. Dapat memberikan penalaran untuk data-data yang tidak pasti.
3. Dapat mengemukakan rangkaian alasan-alasan yang diberikannya dengan cara
yang dapat dipahami.
4. Berdasarkan pada kaidah atau rule tertentu.
5. Dirancang untuk dikembangkan sacara bertahap.
6. Keluarannya atau output bersifat anjuran.
2.2.2. Struktur Sistem Pakar
Sistem pakar memiliki dua bagian utama, yaitu :
1. Lingkungan pengembangan yaitu bagian yang digunakan untuk memasukkan
pengetahuan pakar ke dalam lingkungan sistem pakar.
2. Lingkungan konsultasi (consultation environment). (T.Sutojo.dkk.2010)
2.2.3. Faktor Kepastian (Certainty Factor)
Faktor kepastian diperkenalkan oleh Shortliffe Buchanan dalam pembuatan
MYCIN. Certainty factor (CF) merupakan nilai parameter klinis yang diberikan
MYCIN untuk menunjukkan besarnya kepercayaan. Rumus dasar faktor kepastian
Keterangan:
CF(H,E) : certainty factor dari hipotesis H yang dipengaruhi oleh gejala
(evidence) E. Besarnya CF berkisar antara –1 sampai dengan 1. Nilai –1
menunjukkan ketidakpercayaan mutlak sedangkan nilai 1 menunjukkan
kerpercayaan mutlak. MB(H,E) : ukuran kenaikan kepercayaan (measure of
increased belief) terhadap hipotesis H yang dipengaruhi oleh gejala E. MD(H,E):
ukuran kenaikan ketidakpercayaan (measure of increased disbelief) terhadap
hipotesis H yang dipengaruhi oleh gejala E. (Siti Aisyah.2015)
Suatu sistem pakar seringkali memiliki kaidah lebih dari satu dan terdiri dari
beberapa premis yang dihubungkan dengan AND atau OR. Pengetahuan mengenai
premis dapat juga tidak pasti, hal ini dikarenakan besarnya nilai (value) CF yang
diberikan oleh pasien saat menjawab pertanyaan sistem atas premis (gejala) yang
dialami pasien atau dapat juga dari nilai CF hipotesa.
Formula CF untuk beberapa kaidah yang mengarah pada hipotesa yang
sama dapat dituliskan sebagai berikut :
{ [ ] [ ] [ ]
1. Nilai certainty factor kaidah yang nilainya melekat pada suatu kaidah/rule tertentu dan besarnya nilai diberikan oleh pakar.
2. Nilai certainty factor yang diberikan oleh pengguna untuk mewakili derajat kepastian/keyakinan atas premis (misalnya gejala, kondisi, ciri) yang dialami
pengguna.
Pada implementasi sistem pakar diagnosa penyakit mata ini akan
menggunakan rumus :
CF (CF1,CF2) = CF1 + CF2 * [1- CF1]
karena nilai CF yang diberikan bernilai positif. Rumus tersebut kemudian dapat
diterapkan pada beberapa rule yang berbeda secara bertingkat.
Nilai CF setiap premis/gejala merupakan nilai yang diberikan oleh seorang pakar
maupun literaturyang mendukung. (T.Sutojo.dkk.2010)
2.3. Web Server
Web server adalah software yang menjadi tulang belakang dari world wide
web (www). Web server menunggu permintaan dari client yang menggunakan
browser seperti Netscape Navigator, Internet Explorer, Modzilla, dan program
browser lainnya. Jika ada permintaan dari browser, maka web server akan
memproses permintaan itu kemudian memberikan hasil prosesnya berupa data
yang diinginkan kembali ke browser. Data ini mempunyai format yang standar,
disebut dengan format SGML (Standar General Markup Language). Data yang
berupa format ini kemudian akan ditampilkan oleh browser sesuai dengan
browser yang hanya mampu menampilkan teks (misalnya lynx) tidak akan mampu
menampilkan gambar tersebut, dan jika ada akan menampilkan alternatifnya saja.
Web server, untuk berkomunikasi dengan client-nya (web browser) mempunyai
protokol sendiri, yaitu HTTP (Hypertext Transfer Protocol). Dengan protokol ini,
komunikasi antar web server dengan client-nya dapat saling dimengerti dan lebih
mudah. Seperti telah dijelaskan diatas, format data pada world wide web adalah
SGML. Tapi para pengguna internet saat ini lebih banyak menggunakan format
HTML (Hypertext Markup Language) karena penggunaannya lebih sederhana dan
mudah dipelajari. Kata HyperText mempunyai arti bahwa seorang pengguna
internet dengan web browsernya dapat membuka dan membaca
dokumen-dokumen yang ada dalam komputernya atau bahkan jauh tempatnya sekalipun.
Hal ini memberikan cita rasa dari suatu proses yang tridimensional, artinya
pengguna internet dapat membaca dari satu dokumen ke dokumen yang lain
hanya dengan mengklik beberapa bagian dari halaman - halaman dokumen (web)
itu.Proses yang dimulai dari permintaan webclient (browser), diterima web server,
diproses, dan dikembalikan hasil prosesnya oleh web server ke web client lagi
dilakukan secara transparan. Setiap orang dapat dengan mudah mengetahui
apa yang terjadi pada tiap-tiap proses. Secara garis besarnya web server hanya
memproses semua masukan yang diperolehnya dari web clientnya. (Simarmata
dkk. 2007)
BAB. III
METODOLOGI PENELITIAN
3.1. Variabel Penelitian
Variabel dalam penelitian ini terdiri dari variabel bebas dan 1 variabel
terikat. Instrumen yang digunakan sekaligus menjadi variable dalam listing
program. Untuk Variabel bebas yaitu 36 gejala penyakit matayang merupakan
instrument dari sistem. Dan 12 penyakit mata sebagai variable terikat.
3.2. Desain Penelitian.
User dapat mengiput gejala-gejala yang dialami penderita. Dan sistem
memproses sesuai dengan metode Certainty Factor dalam listing programnya
untuk menghasilkan jenis penyakit hasil diagnose sistem . Sistem menyediakan
antar muka (user interface) tampilan saran kepada si penderita penyakit mata.
3.3. Model Penelitian
Model yang digunakan dalam penelitian ini adalah model overfitting. Error
yang dilakukan oleh suatu model terdiri dari:
- Training error adalah kesalahan yang terjadi pada training.
- Generalization Error adalah kesalahan yang terjadi pada tes (pengujian).
Dan model yang baik harus mempunyai training error dan generalization error
yang rendah.
3.4. Teknik Analisis data
Teknik digunakan dengan metode certainty factor berisikan tahapan-tahapan yang
pakar bersama dengan aturan dan faktor kepastian yang diberikan oleh pengguna.
Dalam diagnosa suatu penyakit, teknik ini menghasilkan satu hipotesis.
Perhitungan diperlukan sebanyak CF gejala yang dipilih dari user. Penginputan
dimulai dengan pemberian bobot / nilai keyakinan (CF) untuk masing-masing
fakta pasien. Pada sesi konsultasi gejala, user diberi pilihan untuk menceklis
gejala-gejala apa yang sedang dialaminya. Masing-masing memiliki gejala
memiliki bobot cf. Sehingga pengguna (user) mendapat informasi dan konsulasi
BAB. IV
ANALISA DAN PERANCANGAN
4.1 Analisis Permasalahan
Mata adalah salah satu panca indera yang sangat penting bagi manusia, yaitu
untuk melihat. Ketika mata mengalami gangguan maka seseorang akan merasa
tidak nyaman, bahkan akan mengalami kesulitan untuk melakukan berbagai
aktifitas dalam kehidupannya. Oleh karena itu kesehatan mata perlu dijaga dengan
baik.
Kesehatan mata merupakan hal yang berkaitan dengan bidang kedokteran.
Dengan perkembangan teknologi yang saat ini cukup pesat, bidang kedokteran
pun memanfaatkan teknologi untuk membantu memberikan pelayanan kesehatan
dengan menggunakan suatu sistem yang disebut sebagai expert system (sistem
pakar).
Sistem pakar merupakan suatu program aplikasi komputerisasi yang
berusaha menirukan proses penalaran dari seorang expert (ahli) dalam bidang
tertentu untuk memecahkan suatu masalah yang spesifik, atau dapat dikatakan
sistem pakar merupakan duplikat dari seorang pakar karena pengetahuannya
disimpan dalam basis pengetahuan untuk diproses dalam pemecahan masalah.
Dalam hal ini, sistem pakar yang dimaksud adalah sistem pakar untuk
mendiagnosis penyakit mata pada manusia. Jadi, data yang tersimpan pada
database akan menginformasikan keluhan pasien dengan akurat dan dapat
Ada istilah yang mengatakan bahwa mengobati pasien adalah seni. Pola
pikir dan cara mengobati pasien pada setiap dokter tidaklah sama, bergantung
pada pengetahuan dan pengalaman dokter tersebut dalam mengobati pasien.
Sistem pakar untuk diagnosa penyakit mata ini bekerja dengan mengadaptasi
pengetahuan dan “kreativitas” dokter dalam mengobati pasien serta didukung dengan literatur-literatur yang berkaitan dengan penyakit mata, baik dari
buku-buku kedokteran maupun dari internet.
Setelah mengamati dan mencari informasi baik dari pakar (dokter) maupun
pengguna (pasien), diketahui bahwa jenis penyakit mata sangat banyak dan gejala
yang menyertainya sangat kompleks dan beberapa penyakit memiliki gejala yang
hampir sama.
Sistem pakar ini dibuat untuk memberikan pengetahuan diagnosa awal
kepada pengguna tentang penyakit yang diderita serta juga sebagai alat bantu bagi
seorang dokter untuk dapat mengambil keputusan atau diagnosa yang tepat
terhadap suatu gejala sehingga diperoleh pengobatan yang tepat. Perancangan
sistem ini meliputi:
a. Sistem mengadaptasi pemikiran pakar dalam mendiagnosa penyakit mata yang
dituangkan dalam suatu kaidah diagnosa.
b. Sistem menganalisa masukan pengguna dengan aturan yang ditetapkan.
c. Sistem dapat mengambil keputusan berdasarkan masukan dari pengguna.
d. Sistem memberikan informasi berupa pengetahuan kepada pengguna mengenai
angka kemungkinan penyakit mata yang diderita berdasarkan kerluaran
certainty factor dari masukan gejala yang dialami.
Sistem dibuat dengan menggunakan bahasa pemrograman PHP dan basis
data MySQL supaya “user friendly” atau mudah dalam penggunaan dan mudah
Algoritma sistem berisikan tahapan-tahapan yang dilakukan dalam
membuat sistem, sehinga dapat sesuai dengan yang diharapkan. Kepakaran di
bidang yang berkaitan dengan penyakit mata menggunakan Faktor kepastian, Ada
2 macam faktor kepastian yang digunakan, yaitu faktor kepastian yang diisikan
oleh pakar bersama dengan aturan dan faktor kepastian yang diberikan oleh
pengguna. Adapun aturan yang dipakai dalam memperhatikan nilai CF (Certainty
Factor) adalah sebagai berikut:
CF[H,E] = MB[H,E] – MD[H,E]
dengan
CF[h,e] certainty factor dari hipotesis h yang dipengaruhi oleh gejala
(evidence) e. Besarnya CF berkisar antara –1 sampai dengan 1. Nilai –1
menunjukkan ketidak percayaan mutlak sedangkan nilai 1 menunjukkan
kerpercayaan mutlak.
MB(h,e) adalah ukuran = ukuran kepercayaan terhadap hipotesis h, jika
diberikan evidence e(antara 0 dan 1)
MD(h,e) adalah ukuran kenaikan ketidakpercayaan terhadap hipotesis h
yang dipengaruhi oleh gejala e.
Pada sistem pakar diagnosa penyakit mata ini, ukuran ketidak percayaan
diabaikan atau dianggap nol. Nilai CF diberikan pada tiap gejala yang menyertai
suatu penyakit, sehingga didapat banyak nilai CF untuk tiap gejala. Untuk
menentukan nilai CF akhir pada suatu diagnosa maka menggunakan rumus CF
paralel sebagai berikut:
dengan
CF[h,e1^e2] = faktor kepastian paralel
CF[h,e1] = ukuran kepercayaan terhadap hipotesis h, jika diberikan evidence
e pertama (antara 0 dan 1)
CF[h,e2] = ukuran kepercayaan terhadap hipotesis h, jika diberikan evidence
e kedua (antara 0 dan 1)
Dalam diagnosa suatu penyakit, sangat dimungkinkan beberapa aturan
yang menghasilkan satu hipotesis dan suatu hipotesis menjadi evidence bagi
aturan lain. Dengan demikian perhitungan diperlukan sebanyak CF gejala yang
dipilih sesuai dengan masukan pengguna program ini. Hasil penghitungan
presentase keyakinan dimulai dengan pemberian bobot / nilai keyakinan (CF)
untuk masing-masing fakta pasien dan gejala oleh pakar.
Pada sesi konsultasi fakta user , pilihan jawaban hanya ada 2 yaitu jika
mengalami atau memilih fakta tersebut (v) maka CF = 1, jika fakta tersebut tidak
dialami atau tidak diplih user maka CF = 0. Pada sesi konsultasi gejala, user
diberi pilihan untuk menceklis gejala-gejala apa yang sedang dialaminya.
Masing-masing memiliki gejala memiliki bobot cf. Nilai CF(Rule) didapat dari
interpretasi term dari pakar menjadi nilai MD/MB tertentu.
Certain Term MD/MB
0 - 0.2, Tidak Tahu/Tidak Ada
0.4, Mungkin
0.6, Kemungkinan Besar
0.8, Hampir Pasti
1. Kalazion:
a.Gangguan Refleksi > CF1 = 0.9
b.Jaringan Granulasi Menonjol Keluar Fuzzy > CF2 = 0.6
c.Ujung Kelenjar meiboom terdapar masa = 0.7
yang kuning dari sekresi > CF3
d.Pembengkakkan Sebesar Kacang > CF4 = 0.8
Perhitungan nilai CF nya adalah:
CF(A) = CF(1) + CF(2) * [ 1 – CF(1) ]= 0,9 + 0,6 * (1 – 0,9) = 0,96 CF(B) = CF(3) + CF(A) * [ 1 – CF(3) ]= 0,9 + 0,96 * (1 – 0,9) = 0,996 CF(C) = CF(4) + CF(B) * [ 1 – CF(4) ]= 0,8 + 0,99* (1 – 0,8) = 0.998
Didapatkan nilai faktor kepastian dari masukan gejala yang mengarah ke
penyakit Kalazion adalah 0,998.
2. Edema Palpebra Inflamatoir
a.Alergi > CF1 = 0.7
b.Glaukoma >CF2 = 0.8
c.Peradangan Mata >CF3 = 0.9
CF(A) = CF(1) + CF(2) * [ 1 – CF(1) ]= 0,7 + 0,6 * (1 – 0,8) = 0,82 CF(B) = CF(3) + CF(A) * [ 1 – CF(3) ]= 0,9 + 0, * (1 – 0,9) = 0,982
Didapatkan nilai faktor kepastian dari masukan gejala yang mengarah ke
penyakit Edema Palpebra Inflamatoir adalah 0,982.
3. Edema Palpebra non Inflamatoir
a. Terkena Gigitan Serangga >CF1 = 0.9
b. Alergi >CF2 = 0.7
CF(A) = CF(1) + CF(2) * [ 1 – CF(1) ]= 0,9 + 0,7 * (1 – 0,9) = 0,97
Didapatkan nilai faktor kepastian dari masukan gejala yang mengarah ke
Semakin user yakin bahwa gejala tersebut memang dialaminya maka semakin tinggi pula hasil persentase keyakinan total yang diperoleh. Nilai yang diproses oleh sistem hanya nilai yang lebih besar dari nol (cf user > 0). Alasannya, nilai 0 menunjukkan bahwa gejala tersebut tidak teramati atau memang tidak terjadi pada user, sehingga perhitungan tidak perlu dilakukan. Proses penghitungan presentase keyakinan diawali dengan penelusuran rule yang sesuai dengan hasil konsultasi yang telah dilakukan oleh user. Rule yang telah ditemukan kemudian dihitung CF nya dengan menggunakan rumus CF. Berikut Jenis-jenis penyakit mata dan Gejala-gejalanya:
Tabel 4.1 Jenis-jenis Penyakit Mata
Kode Nama Penyakit
A1 Edema Palpebra Inflamatoir
A2 Edema palpebra non inflamatoir
A3 Delmatitis Palpebra A4 Blefaritis A5 Blefaritis ulserativa A6 Blefaritis nonulserativa A7 Hordeolum A8 Konjungtivitis A9 Keratitis superficial
A10 Hordeleum Internum
A11 Hordeleum Externum
A12 Kalazion
Tabel Pengetahuan
KD Gejala Mata A1 A2 A3 A4 A5 A6 A7 A8 A9 A10 A11 A12
B1 Gangguan Reflaksi v
B2 Jaringan Granulasi Menonjol
Keluar v
B3 Ujung Kelenjar meiboom terdapar masa yang kuning dari sekresi v B4 Pembengkakkan Sebesar Kacang v B5 G1 Zeis v B6 G1 Meiboom v v B7 Acne Vulgaris v v B8 Anemia v v
4.3 Use Case Diagram
Untuk mengenal proses dari sistem yang lama atau sistem yangsekarang ini
digunakan diagram use case. Dengan diagram use case ini dapat diketahui proses
yang terjadi pada aktivitaslaboratorium. Dengandiagram ini juga dapat diketahui
fungsi yang digunakan oleh sistem yang sekarang. Gambar use case bisa dilihat
dibawah ini:
B9 Konjungtivitis yang menahun v v
B10 Blefaritis v v
B11 Terdapat tonjolan pada
palpebra v v
B12 Mata merah dan sakit v v
B13 Palbebra bengkak v v
B14 Mata lekas lelah apabila kerja
dekat v v v
B15 Mata Tidak Tahan terhadap
cahaya v v v
B16 Mata Terasa Gatal v v v
B17 Mata Terasa Panas v v v
B18 Bulu Mata Jatuh Dan Diganti
Baru v
B19 Mata Kering v
B20 Pagi hari mata terasa lengket v v v
B21 Terdapat ketombe pada mata
dan telinga v
B22 Terdapat ketombe di kepala v
B23 Tidak tanpak krusta v
B24 Bulu Mata Jatuh Dan Tidak
Diganti Baru v
B25 Krusta V v
B26 Edema V
B27 Skwama V
B28 Mata Kemerahan V
B29 Terjadi Sekret Konjungtiva V
B30 Sistimik v
B31 Terkena Gigitan Serangga v
B32 Alergi v v v V
B33 Glaukoma v V
B34 Peradangan Mata v V
B35 Merasa Kelilipan v v
Registrasi Pasien Pilih Gejala Proses Diagnosa Lihat Hasil Diagnosa Pasien Beri Komentar Login Admin Masukan Gejala Setting Rule Lihat Diagnosa Pasien Admin Logout <<include>> <<include>> <<include >>
Gambar 4.1 Use case diagram
4.4 Activity Diagram
Activity diagram untuk aplikasi Penyakit Mata digambarkan dalam enam
kategori yaitu:
1. Activity Diagram dari Use Case Login
Activity Diagram dari use case login ini digunakan bagi admin yang telah
terdaftar sebagai admin dan mempunyai username dan password, dapat
melakukan login ke halaman admin. Apabila username dan password yang
diimasukkan tervalidasi pada basisdata maka sistem akan menampilkan halaman
utama untuk admin. Gambar activity diagram login dapat dilihat pada gambar 3.2
berikut ini:
Gambar 4.2 Activity Diagram dari Use Case Login Admin
User Sistem
Membuka Aplikasi
Input Username dan Password
ya tidak
Menampilkan Halaman Utama Menampilkan Form Login admin
Aktifitas dalam manajemen Gejala dimulai pada saat admin login untuk
manambah dan mengedit Data Gejala dengan memasukkan kdgejala dan
nmgejala. Mengenai alur activity diagram sistem pada manajemen gejala dapat
dilihat pada gambar 4.3 berikut ini:
Gambar 4.3 Activity Diagram dari Use Case Manajemen Gejala
3. Activity Diagram Manajemen Penyakit Oleh Admin
Aktifitas dalam manajemen Penyakit dimulai pada saat admin login untuk
manambah dan mengedit Data Penyakit dengan memasukkan kdpenyakit dan
nmpenyakit. Activity diagramnya dapat dilihat pada gambar 3.4 berikut ini:
User Sistem
Gambar 4.4 Activity Diagram dari Use Case Manajemen Penyakit
User Sistem
ya tidak Masukkan kdgejala,nmgejala
Sistem Login
Menmpilkan Data Baru Menampilkan Menu yang dipilih
Masukkan kdpenyakit, nmpenyakit
ya tidak Sistem Login
Menampilkan Data Baru
4. Activity Diagram Manajemen Role Oleh Admin
Aktifitas dalam manajemen Role dimulai pada saat admin login untuk
manambah dan mengedit Data Penyakit dengan memasukkan kdpenyakit,kdgejala
dan nilaicf. Mengenai alur activity diagram sistem pada manajemen Role dapat
dilihat pada gambar 3.5 berikut ini:
User Sistem
Gambar 4.5 Activity Diagram dari Use Case Manajemen Rule
5. Activity Diagram Registrasi Pasien
Aktifitas dalam Registrasi Pasien dimulai pada saat pasien membuka
halaman aplikasi untuk mendaftarkan data pasien dengan memasukkan
nmpas,almt, jenkel, telepon dan umur. Mengenai alur activity diagram sistem
pada Registrasi Pasien dapat dilihat pada gambar 3.6 berikut ini:
Masukkan kdpenyakit, kdgejala,nilaicf
tidak
ya Sistem Login
Menampilkan Data Baru Menampilkan Menu yang dipilih
Gambar 4.6 Activity Diagram dari Use Case Registrasi Pasien
6. Activity Diagram Diagnosa Penyakit
Aktifitas dalam Diagnosa Penyakit dimulai pada saat pasien membuka
halaman aplikasi untuk mendaftarkan data pasien kemudian menuju diagnosa
dengan memasukkan gejala. Mengenai alur activity diagram sistem pada
Diagnosa Penyakit dapat dilihat pada gambar 3.7 berikut ini:
User Sistem
Gambar 4.7 Activity Diagram dari Use Case Diagnosa Penyakit
Halaman Utama Menampilkan Link Pilihan
Pilih Diagnosa
Menampilkan Data Pasien Baru ya
tidak Input nmpas, almt, telp, jenkel, umur
Melakukan diagnosa Menampilkan Daftar
Gejala Pilih Gejala
Menampilkan hasil penyakit ya
tidak Ceklis gejala yang dimiliki
4.5 Flowchart Program
Flowchart program merupakan keterangan yang lebih rinci tentang
bagaimana prosedur sesungguhnya yang dilakukan oleh suatu program. Flowchart
ini menggambarkan urutan logika dari suatu prosedur pemecahan masalah.
Flowchart program atau diagram alir juga digunakan untuk menggambarkan
secara grafik langkah-langkah dan urut-urutan prosedur dari suatu program untuk
menolong dan memecahkan masalah kedalam segmen-segmen yang lebih kecil
dan menolong dalam menganalisis alternatif-alternatif lain dalam pengoperasian.
29 4.6 Perancangan Antar Muka
Dalam pembuatan program, dirancang antar muka yang terdiri dari beberapa
form. Pembagian ke dalam beberapa form ini dimaksudkan untuk mempermudah
pengguna dalam penggunaannya, sehingga pengguna tidak mengalami kesulitan.
Dalam program ini terdiri dari 4 form sistem yaitu form halaman administrator,
form gejala penyakit mata, form penyakit mata, dan form basis aturan, sedangkan
untuk form user terdiri dari 3 form yaitu form registrasi pasien, form konsultasi
gejala, dan form hasil diagnosa. Berikut dapat adalah rancangan dari form sistem:
1. Form Halaman administrator
Sistem Pakar Penyakit Mata
Master Form Gejala Form Penyakit Form Basis Aturan Diagnosa Konsultasi Logout Halaman Administrator User Login : xxxxxxxxxxx
2. Form Gejala Penyakit Mata
Sistem Pakar Penyakit Mata
User Login : xxxxxxxxxxx Form Gejala
Kode Gejala : Nama Gejala :
Simpan Close
List Data Gejala Kode Gejala Nama Gejala
Edit | Delete
Gambar 4.10 Rancangan Form Gejala Penyakit Mata
3. Form Penyakit Mata
Sistem Pakar Penyakit Mata
User Login : xxxxxxxxxxx Form Penyakit
Kode Penyakit : Nama Penyakit :
Simpan Close
List Data Penyakit
Kode Penyakit Nama Penyakit
Gambar 4.11 Rancangan Form Penyakit Mata
4. Form Basis Aturan
Sistem Pakar Penyakit Mata
User Login : xxxxxxxxxxx
Form Basis Aturan
Kode Penyakit : -Pilih-Nama Penyakit : Otomatis
Simpan Close
Kode Penyakit : Nama Penyakit :
-Pilih-Otomatis
Nilai Fuzzy : Input 0.00 – 0.99
List Basis Aturan
Penyakit Gejala Nilai Fuzzy
Edit | Delete
Gambar 4.12 Rancangan Form Basis Aturan
Rancangan form user dapat dilihat dibawah ini:
Home Gejala Penyakit Diagnosa Username Password Login SITI AISYAH 200911300611 STMIK TRIGUNA DHARMA Sistem Pakar Penyakit Mata
Gambar 4.13 Rancangan Form Interface Halaman User
6. Form Registrasi Pasien
Sistem Pakar Penyakit Mata
Biodata Pasien No.Diagnosa : Otomatis Tgl.Diagnosa : Mulai Konsultasi Nama Pasien : Alamat : Input No.Telepon : Input Input
-Pilih-Gambar 4.14 Rancangan Registasi Pasien
Sistem Pakar Penyakit Mata
Daftar Gejala
Mulai Diagnosa Gangguan Reflaksi
Jaringan Granulasi menonjol Keluar fuzzy
Ujung kelenjar meiboom terdapar masa yang kuning dari sekresi Pembengkakan sebesar kacang
G1 Zeis G1 Meiboom Acne Vulgaris Dst.
Catatan : Checklist Gejala
No.Diagnosa : xxxxxx Nama Diagnosa : xxxxxx
8. Form Hasil Diagnosa
xxxxxx
Sistem Pakar Penyakit Mata
Hasil Diagnosa Biodata Pasien No.Diagnosa : Tgl.Diagnosa : Nama Pasien : xxxxxx xxxxxx xxxxxx
Gejala Yang Anda Alami
Gejala Gejala Gejala Dst. Hasil Diagnosa Kode Penyakit : xxxxxx xxxxxx Nama Penyakit : Nilai Fuzzy Penyakit : 99
Saran/Solusi
BAB. V
IMPLEMENTASI DAN PENGUJIAN
5.1 Kebutuhan Sistem
Pada dasarnya penggunaan komputer sebagai alat pengolah data terdiri dari
beberapa fasilitas pendukung yang harus diperhatikan dan harus memenuhi aspek
teknis yang dibutuhkan oleh sistem pengolah data. Fasilitas pendukung ini terdiri
dari 2 spesifikasi, yaitu:
1. Perangkat keras (hardware)
2. Perangkat lunak (software)
5.1.1 Kebutuhan Perangkat Keras (Hardware) dan Perangkat Lunak (Software)
Dalam penerapan sistem yang dibuat tidak terlepas dari perangkat keras dan
perangkat lunak. Untuk menguji program atau sistem informasi, digunakan
komputer dengan spesifikasi sebagai berikut:
1. Perangkat Keras (Hardware)
a. Minimal Intel (R) Pentium (R) III CPU
b. RAM 128 MB c. Hardisk Minimal 20 GBs d. USB e. Mouse f. Keyboard 102 Key g. Monitor
a. Sistem Operasi Microsoft Windows (XP, Millenium Edition)
b. Microsoft Office 2007
c. Bahasa Pemrograma php
d. Css
e. Mysql
f. Editor yang digunakan notepad++
5.2 Implementasi Sistem
Implementasi sistem adalah prosedur yang dilakukan untuk menyelesaikan
desain yang ada dalam sebuah aplikasi. Dalam implementasi ini akan
menampilkan implementasi perancangan antarmuka. Berikut adalah rancangan
antarmuka dari sistem yang dibuat:
1. Halaman Link Home
Halaman ini akan tampil pertama sekali sewaktu user masuk ke halaman
website dengan alamat http://localhost/cfmata di web browser seperti mozilla, adapun fungsi dari halaman ini adalah sebagai penghubung ke halaman – halaman
Gambar 5.1 Halaman Link Home
2. Halaman Administrator
Halaman ini akan tampil jika user mempunyai hak sebagai administrator
dengan melakukan login di halaman utama, di halaman administrator ini seorang
user dapat manage data-data yang dibutuhkan dalam pembuatan Algoritma
Certainty Factor (CF) Untuk Menentukan Penyakit Mata Manusia Berbasis Client
Server (WebBase).
Halaman ini akan tampil jika administrator memilih link master data- gejala
yang ada pada menu atas halaman administrator, pada halaman ini seorang
administrator dapat menambah, mengedit atau menghapus data gejala.
4. Halaman Form Penyakit
Halaman ini akan tampil jika administrator memilih link master data-
penyakit yang ada pada menu atas halaman administrator, pada halaman ini
seorang administrator dapat menambah, mengedit atau menghapus data penyakit.
Gambar 5.4 Halaman Form Penyakit dan Penyakit Create New
5. Halaman Form Basis Aturan
Halaman ini akan tampil jika administrator memilih link master data- basis
aturan yang ada pada menu atas halaman administrator, pada halaman ini seorang
administrator dapat menambah, mengedit atau menghapus data basis aturan,
dimana fungsi dari basis aturan ini adalah sebagai relasi antara gejala dan
6. Halaman Form Diagnosa
Halaman ini akan tampil jika administrator memilih link master data-
diagnosa yang ada pada menu atas halaman administrator, pada halaman ini
seorang administrator dapat melihat daftar pasien yang sudah diagnosa online.
Gambar 5.6 Halaman Form Diagnosa
Halaman awal bagi pengguna atau user dapat dilihat pada gambar 5.1
Halaman Link Home yang ada diatas. User dapat Memulai untuk mendiagnosa
penyakit mata yang sedang dideritanya lewat Menu Diagnosa.
7. Halaman Diagnosa
Halaman ini akan tampil jika user mengclick link diagnosa pada menu
sebelah kiri halaman website, pada halaman ini sebelum user melakukan diagnosa
dan nomor telepon kemudian user menekan tombol registrasi.
Gambar 5.7 Halaman Form Diagnosa Pasien
8. Halaman Konfirmasi Registrasi Sukses
Halaman ini akan tampil jika user mengclick tombol registrasi di halaman
registrasi pada menu sebelah kiri halaman website, pada halaman ini user akan
mendapat konfirmasi dari administrator website jika registrasi yang dilakukan
user sukses, dan untuk melanjutkan ke diagnosa user dapat mengclick tulisan
“Klik Disinni untuk Mulai Diagnosa”.
Gambar 5.8 Halaman Form Registrasi Sukses
9. Halaman Diagnosa
Halaman ini akan tampil jika user mengclick link “Klik Disini untuk Mulai
Diagnosa” di halaman registrasi sukses, pada halaman ini user dapat melakukan diagnosa online, dengan mencheck gejala yang dialami user atau pasien. Setelah
user selesai check list gejala, maka user dapat mengclick tombol “Klik Disini
Gambar 5.9 Halaman Form Diagnosa Pasien
10. Halaman Hasil Diagnosa
Halaman ini akan tampil jika user mengclick link “Klik Disini Untuk
Melihat Hasil Diagnosa” pada halaman diagnosa sebelumnya, pada halaman ini user atau pasien dapat melihat informasi pesentase penyakit yang dideritanya dari
gejala yang dipilih pasien tersebut, untuk persentase akan diurutkan mulai
persentase yang terbesar ke yang terkecil, dalam mencari persentase penyakit
Gambar 5.10 Halaman Form Hasil Diagnosa
5.3 Pengujian
Pengujian sistem menjelaskan mengenai hasil pengujian sistem yang
dilakukan pada Algoritma CF Untuk Menentukan Penyakit Mata Manusia
Berbasis Client Server (WebBase).
Metode pengujian sistem yang digunakan adalah black-box testing. Black-
box testing adalah metode pengujian yang dimana penilaian terhadap sebuah
aplikasi bukan terletak pada spesikasi logika/fungsi aplikasi tersebut, tapi
masukan (input) dan keluaran (output). Dengan berbagai masukan (input) yang
dilakukan dengan cara sebagai berikut:
1. Hasil pengujian sistem disajikan dalam bentuk tabel.
2. Pengujian ditargetkan pada setiap proses yang dimiliki Algoritma CF Untuk
Menentukan Penyakit Mata Manusia Berbasis Client Server (WebBase).
3. Pada website yang dibuat terdapat beberapa halaman yang dibuat diantaranya
user dapat melihat daftar gejala, daftar penyakit dan user juga dapat
melakukan diagnosa online.
5.4 Kelebihan dan Kelemahan Sistem 5.4.1 Kelebihan Sistem
1. Metode ini cocok dipakai dalam sistem pakar untuk mengukur sesuatu
apakah pasti atau tidak pasti dalam mendiagnosis penyakit.
2. Sistem ini dapat membantu kerja dokter dalam mengurangi jumlah pasien
penyakit mata yang ingin mengetahui jenis penyakit mata yang diderita.
5.4.2 Kelemahan Sistem
1. Ide umum dari pemodelan kepastian/ketidakpastian manusia dengan
menggunakan metode certainty factor biasanya diperdebatkan. Sebagian
orang akan membantah pendapat bahwa formula untuk metode certainty
factor diatas memiliki sedikit kebenaran.
2. Aplikasi ini dapat menampilkan beberapa jenis penyakit dari tiap gejala
yang dialami.
3. Cara perhitungan besarnya penyakit yang dialami hanya berdasarkan
BAB. VI
BIAYA & JADWAL PENELITIAN
6.1.Anggaran Biaya Penelitian
NO JENIS PENGELUARAN 1 TAHUN
(x1000)
1 Gaji dan Upah 2.000
2
Bahan Habis Pakai
( Material Penelitian untuk seminar)
1.200
4 Biaya pengeluaran lain - lain
meliputi : 4.000
4.1 Biaya Dokumentasi dan
pembuatan Laporan 1.000 4.2 Penggandaan laporan akhir
dan surat menyurat 1.000 4.3 Administrasi dan surat
menyurat 1.000
4.4 Biaya pembuatan aplikasi 1.000
JUMLAH 6.200
No Jenis Kegiatan Tahun 2015 (1 Tahun) Ket. 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 1. Perumusan ruang lingkup masalah 2. Analisis masalah 3. Survey lapangan 4. Pembelajaran literature dan studi pustaka 5. Analisis kebutuhan sistem 6. Kamus data 7. Analisa Sistem 8. Desain Program 9. Perancangan User interface 10. Perancangan Listing Program 11. Pengujian dan implementasi perangkat sistem 12. Seminar Penelitian 13. Pembuatan laporan
BAB. VII
KESIMPULAN
7.1 Kesimpulan
Berdasarkan implementasi aplikasi sistem pakar penyakit mata pada
manusia berbasis clien server, maka dapat ditarik beberapa kesimpulan sebagai
berikut :
1. Algoritma CF Untuk Menentukan Penyakit Mata Manusia Berbasis Clien
Server (WebBase) ialah dapat mempermudah melakukan identifikasi penyakit
mata kepada masyarakat umum, sehingga penanganan lebih lanjut terhadap
penyakit tersebut dapat dengan cepat dilakukan.
2. Sistem Pakar ini memudahkan pakar/dokter dalam melakukan pengolahan data
Penyakit.
3. Untuk menghasilkan Sistem Pakar yang dapat mendiagnosa Penyakit Mata
JUSTIFIKASI ANGGARAN TAHUN KE 1
NO URAIAN JUMLAH (Rupiah)
x1000 1. Gaji dan Upah
- Ketua Tim Peneliti
- Anggota Peneliti 1 Orang @ Rp. 4.000. 000,- - Programmer @Rp .@ 2000,000 Sub Total 5.000 2.000 1.000 8.000
2 Biaya Bahan Habis Pakai dan Peralatan
-Bahan Habis Pakai,Sewa Gedung untuk seminar dan Perlengkapannya ( Konsumsi)
-Beli modem dan pulsa Sub Total 8.000 1.200 9.200 3. Biaya Perjalanan Lokal:
Penelitian ke lokasi selama 12 bulan -Transfortasi Lokal (Bensin) selama 12 Bulan -Konsumsi dan Akomodasi selama12 bulan
Sub Total
1.000 1.000
4. Biaya Pengeluaran lain-lain:
- Biaya Dokumentasi dan Pembuatan Laporan: Kertas HVS A4 80 gram 10 rim
Tinta Printer Canon IP 2700 Series
- Pembuatan dan Penggandaan laporan Akhir Foto copy dan Penjilidan;
Foto copy Pengumpulan Data
Foto copy Seminar Proposal dan Hasil Foto copy Surat Menyurat
Penjilidan Proposal
- Administrasi dan surat menyurat; Survey Awal
Penyusunan Proposal
Seminar Hasil Penelitian
- Biaya Pemeliharaan Alat Sub Total 600 700 500 750 700 500 300 700 350 1000 6.200.000 TOTAL
(Terbilang:Dua Puluh Lima Juta Dua Ratus Ribu Rupiah)
SARANA DAN PRASARANA PENUNJANG PENELITIAN YANG SUDAH DIMILIKI
1 (Satu) unit Laptop 2 (Dua) buah Hand Phone 3 (tiga) buah Sepeda Motor 1 buah Modem
Lampiran.3.
Struktur Organisasi Tim Peneliti dan Pembagian Tugas
a.Ketua Peneliti : Yopi Hendro,ST,M.Kom.
Bertugas memimpin penelitian, mulai dari persiapan penelitian, pengumpulan data, analisa data sampai dengan pengiriman laporan
b.Anggota Peneliti: Widia Maya Rista,M.kom.
Bertugas membantu ketua peneliti dan bertukar pikiran , mulai persiapan penelitian, pengumpulan data, khususnya dalam analisa dan sampai pengiriman laporan.
c.Adminstrai/ Programmer :Mahasiswa.
Bertugas dalam membantu dalam menjalankan program dan menyiapkan administrasi laporan.
Lampiran 3 . BIO DATA 4.1.Biodata Ketua Peneliti
A. Identitas Diri
1 Nama Lengkap Yopi Hendro Syahputra, ST., M.Kom
2 Jenis Kelamin Laki-laki 3 Jabatan Fungsional
4 NIP
5 NIDN 0115018102
6 Tempat dan Tanggal Lahir Medan, 7 E-mail
8 No. Telepon/HP 085296308406
9 Alamat Rumah Jl.A.R. Hakim Gg.Seto No.72 Medan
10 No. Telpon/Fax 11 Lulusan yang telah
dihasilkan
S1= 2000 mahasiswa
12 Mata Kuliah yang diampu 1. Algoritma dan Pemrograman 2.Jaringan Komputer
3.SistemOperasi
4.Sisem Organisasi Komputer
Nama Perguruan Tinggi
STMIK Potensi Utama Universitas Putra Indonesia YPTK Padang
- Bidang Ilmu Tehnik Informatika Tehnik Informatika
Tahun Masuk-Lulus Judul Skripsi /Thesis/Disertasi
Nama Pembimbing 1. 1. -
Demikianlah biodata yang saya isikan dan tercantum dalam biodata ini adalah benar dan dapat dipertanggungjawabkan secara hukum.
Medan, 12 Desember 2015 Pengusul
Yopi Hendro,S.T, M.Kom 5.2.Biodata Anggota Peneliti
A. Identitas Diri
1 Nama Lengkap Widia Rista Maya., ST, M.Kom
2 Jenis Kelamin Perempuan 3 Jabatan Fungsional Dosen Tetap 4 NIP
6 Tempat dan Tanggal Lahir Medan,
7 E-mail Widia_ [email protected]
8 No. Telepon/HP 9 Alamat Rumah
10 No. Telpon/Fax 081376207372 11 Lulusan yang telah
dihasilkan
S1= 1000 mahasiswa 12 Mata Kuliah yang diampu 1.Pemograman WEB
2.Pengantar Teknologi Informasi 3.SistemOperasi B. Riwayat Pendidikan S1 S2 S3 Nama Perguruan Tinggi - Bidang Ilmu Tahun Masuk-Lulus Judul Skripsi /Thesis/Disertasi Nama Pembimbing 2. 2. -
Pengusul
Lampiran 4
Seminar Hasil Penelitian Mandiri
STMIK Triguna Dharma,Senin, 28 Desember 2015 Tim Peneliti:
Ketua : Yopi Hendro,S.T,M. Kom Anggota : Widiarti Rista Maya,M.Kom
Judul : Implementasi Certainty Factor Untuk Menentukan Penyakit Mata Berbasis Web
DAFTAR PUSTAKA
1. Arikunto, Suharsimi, 2009, Manajemen Penelitian, Cetakan Kesepuluh, Jakarta : Rineka Cipta.
2. Sasongko, Inventory Control Management (Analisis ABC, VEN, EOQ)
3. Hamizar, dan Muhammad Nuh, 2009, Intermediate Accounting, Cetakan Kedua, Jakarta : Cv Fajar dan Lembaga Pendidikan dan Pengembangan Profesi Indonesia.
4. Hendrayudi, 2011, Dasar-Dasar Pemrograman Microsoft Visual Basic 2008, Cetakan Pertama, Bandung : PT. Sarana Tutorial Nurani Sejahtera.
5. Masria, 2009, Administrasi Database dan Pemrograman SQL Server 2000, Jakarta : Dinamika Ilmu dan LP3I.
6. http://boyaction.blogspot.com/2012/07/macam-macam-bentuk-simbol-flowchart.html, Tanggal aksse 07 Mei 2014
7. http://widuri.raharja.info/index.php?title=Berkas:Daftar_Simbol_Use_Case_Di agram.png Tanggal akses 07 Mei 2014
8. http://widuri.raharja.info/index.php?title=Berkas:Daftar_Simbol_Activity_Dia gram.png Tanggal akses 07 Mei 2014
