i
SISTEM PENDUKUNG PENGAMBILAN KEPUTUSAN
BERBASIS PENGETAHUAN
PEMILIHAN METODE KONTRASEPSI
SKRIPSI
Diajukan untuk Memenuhi Salah Satu Syarat Memperoleh Gelar Sarjana Komputer
Program Studi Teknik Informatika
Disusun oleh :
Johanes Babtista Mahendra Prabharajasa 055314033
JURUSAN TEKNIK INFORMATIKA
FAKULTAS SAINS DAN TEKNOLOGI
UNIVERSITAS SANATA DHARMA
YOGYAKARTA
ii
KNOWLEDGE BASED
DECISION SUPPORT SYSTEM
TO SELECT CONTRACEPTION METHOD
THESIS
Presented as Partial Fulfillment of the Requirements to Obtain Sarjana Komputer Degree
in Informatics Engineering Department
By :
Johanes Babtista Mahendra Prabharajasa 055314033
DEPARTMENT OF INFORMATICS ENGINEERING
FACULTY OF SCIENCE AND TECHNOLOGY
SANATA DHARMA UNIVERSITY
YOGYAKARTA
v
HALAMAN PERSEMBAHAN
”
Dunia takkan menjanjikan apapun,
jika kita tidak berusaha untuk melakukan kebajikan
”
viii
ABSTRAKSI
Kesadaran akan pentingnya kontrasepsi di Indonesia saat ini masih perlu ditingkatkan guna menurunkan angka kelahiran atau fertilitas. Saat ini masih banyak pasangan suami istri yang bingung dalam menentukan metode kontrasepsi apa yang sebaiknya mereka gunakan. Hal ini biasa dialami oleh pasangan suami istri yang belum mempunyai pengalaman dalam hal keluarga berencana (KB). Sebenarnya ketidaktahuan ini dapat dihindari, bila para pasangan suami istri mau berusaha mencari informasi ke tempat-tempat pelayanan kesehatan, tempat pelayanan KB, petugas kesehatan atau kader-kader KB setempat (BKKBN, 2006). Namun pencarian informasi tersebut sering terkendala oleh waktu, mungkin karena kesibukan masing-masing pasangan suami istri dalam berkarier. Oleh karena itu, diperlukan sebuah sistem untuk membantu mempermudah pemilihan metode kontrasepsi.
Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sebuah sistem pendukung keputusan yang dapat membantu para pasangan untuk memilih metode kontrasepsi terbaik. Sistem ini menggunakan metode brute force yang diperkaya untuk subsistem modelnya. Sistem dibangun berbasis web menggunakan bahasa pemrograman personal home page (PHP).
ix
ABSTRACT
The awareness of contraception in Indonesia needs to be improved in order to decrease the birth rate or fertility. Currently, there are many couples confused in determining what is the best method of contraception they should use. This is common in couples who have not experienced in family planning (Keluarga Berencana). Actually, couples could overcome this problem if they tried to find information. They could obtain information from places of health care, family planning services, health workers or local family planning cadres (BKKBN, 2006). Unfortunately, some couples were too busy with their career. Therefore, a system that can assist couples in selecting contraception methods can be a solution.
This research aims to develop a decision support system that can help couples to choose the best contraception method. This system uses enriched brute force method for its model subsystem. The system was developed as a web based application using personal home page (PHP) programming language.
x
KATA PENGANTAR
Puji syukur kepada Tuhan Yesus Kristus karena atas segala berkat, karunia, kasih, dan rahmat-Nya penulis dapat menyelesaikan skripsi dengan judul
“Sistem Pendukung Pengambilan Keputusan Berbasis Pengetahuan Pemilihan Metode Kontrasepsi”.
Penulisan skripsi ini diajukan untuk memenuhi salah satu syarat memperoleh gelar Sarjana Komputer Jurusan Teknik informatika Universitas Sanata Dharma Yogyakarta.
Skripsi ini tidak akan tersusun dan selesai dengan lancar tanpa bantuan, saran, dan nasehat dari berbagai pihak. Oleh karena itu, penulis mengucapkan terima kasih kepada :
1. Tuhan Yesus Kristus dan Bunda Maria yang senantiasa melindungi sehingga penulis dapat menyelesaikan skripsi ini.
2. Ibu Paulina Heruningsih Prima Rosa, S.Si., M.Sc., selaku dosen pembimbing skripsi atas kesabaran, bimbingan, saran, dan dukungan kepada penulis selama proses penyelesaian skripsi ini.
3. Ibu Ridowati Gunawan, S.Kom., M.T. dan Ibu Anastasia Rita Widiarti, S.Si., M.Kom., selaku dosen penguji yang telah memberikan saran untuk menyempurnakan skripsi ini.
4. Bapak Yosef Agung Cahyanta, S.T., M.T., selaku Dekan Fakultas Sains dan Teknologi Universitas Sanata Dharma Yogyakarta.
5. Bapak Puspaningtyas Sanjoyo Adi, S.T., M.T., selaku Ketua Jurusan Teknik Informatika Fakultas Sains dan Teknologi Universitas Sanata Dharma Yogyakarta.
xi
7. Ibu dr. Ny. F.X. Noeroel Soeherman, selaku narasumber sekaligus pakar KB atas waktu, bimbingan, dan arahan.
8. Kepala Badan Pemberdayaan Perempuan dan Keluarga Berencana Kabupaten Klaten, atas data-data yang diberikan.
9. Kedua orang tua penulis, Mikael Baswendra Tunjung Jati Utama, S.H., M.M., dan Dra. Yustina Dwi Cintawati atas dukungan moral, spiritual maupun material selama masa studi.
10. Eyang alm. Neo Supeno dan Eyang Christina Sri Moersantini atas dukungan moral, spiritual maupun material selama masa studi.
11. Keluarga Nicodemus Atibrata Fuun, keluarga Ignatius Andika Wirapati, keluarga Robertus Widi Harsanta, seluruh om dan bulik, serta segenap keluarga besar Neo Supeno atas dukungan moral, spiritual maupun material selama masa studi.
12. Segenap keluarga besar Eyang Sucinto atas dukungan moral, spiritual maupun material selama masa studi.
13. Mahendra Dita Smaratama dan Mikael Mahendra Buyung Wirasukma, kakak dan adikku tersayang, atas dukungan moral, spiritual maupun material selama masa studi.
14. Rosa Agnes Nugrahayuningsih Patremsagegalihmeikiat Herukosaputri atas segala doa, kasih sayang, dan motivasi yang telah diberikan.
xii
16. Seluruh rekan Teknik Informatika angkatan 2005 atas persahabatan yang terjalin selama kuliah di Universitas Sanata Dharma.
17. Semua pihak yang telah membantu dalam penyusunan skripsi ini, yang tidak dapat disebutkan satu-persatu.
Akhirnya, mengingat kesempurnaan adalah milik Tuhan, sebagai manusia yang tak lepas dari kesalahan tentu karya tulis ini memiliki kelemahan yang menuntut penyempurnaan. Oleh karena itu, penulis mohon maaf apabila ada kesalahan dalam tulisan ini, semoga sumbangsih pembaca dalam bentuk saran dan kritik yang konstruktif turut menyempurnakan isi karya ilmiah ini.
Yogyakarta, 31 Januari 2011
xiii
DAFTAR ISI
HALAMAN JUDUL ... i
HALAMAN JUDUL (ENGLISH) ... ii
HALAMAN PERSETUJUAN ... iii
HALAMAN PENGESAHAN ... iv
HALAMAN PERSEMBAHAN ... v
PERNYATAAN KEASLIAN KARYA ... vi
LEMBAR PERNYATAAN PERSETUJUAN ... vii
ABSTRAKSI... ... viii
ABSTRACT... ... ix
KATA PENGANTAR ... x
DAFTAR ISI…….. ... xiii
DAFTAR TABEL.. ... xxi
DAFTAR GAMBAR ... xxiii
DAFTAR SINGKATAN ... xxv
BAB I PENDAHULUAN ... 1
1.1. Latar Belakang Masalah ...1
1.2. Perumusan Masalah ...4
1.3. Batasan Masalah ...4
1.4. Tujuan ...6
1.5. Luaran yang Diharapkan ...6
xiv
1.6.1. Bagi Pengembangan Ilmu Pengetahuan ... 6
1.6.2. Bagi Remaja dan Kaum Muda ... 6
1.6.3. Bagi Masyarakat ... 7
1.6.4. Bagi Agama, Bangsa dan Negara ... 7
BAB II TINJAUAN PUSTAKA ... 8
2.1. Pengertian Sistem Pendukung Pengambilan Keputusan ...8
2.1.1. Keputusan ... 8
2.1.2. Pengambilan Keputusan ... 8
2.1.3. Sistem Pendukung Pengambilan Keputusan ... 9
2.1.4. Karakteristik Sistem Pendukung Pengambilan Keputusan ... 10
2.1.5. Komponen Sistem Pendukung Pengambilan Keputusan ... 12
2.1.6. Pengembangan Sistem Pendukung Pengambilan Keputusan ... 17
2.2. Sistem Pakar dan Basis Pengetahuan ...19
2.2.1. Pengetahuan ... 19
2.2.2. Manajemen Pengetahuan ... 20
2.2.3. Kedudukan Sistem Pakar dan Basis Pengetahuan ... 21
2.2.4. Akuisisi Pengetahuan ... 23
2.2.5. Mesin Inferensi ... 25
2.3. Struktur Data ...26
2.3.1. Array dan String ... 27
2.4. Metode Brute Force ...29
2.4.1. Metode Brute Force yang Diperkaya... 32
2.5. Model Prototyping ...36
xv
2.6.1. Metode Amenorea Laktasi ... 39
2.6.1.1. Profil ... 39
2.6.1.2. Efektivitas ... 40
2.6.1.3. Aturan ... 40
2.6.2. Keluarga Berencana Alamiah ... 41
2.6.2.1. Profil ... 41
2.6.2.2. Efektivitas ... 41
2.6.2.3. Aturan ... 41
2.6.3. Sanggama Terputus ... 42
2.6.3.1. Profil ... 42
2.6.3.2. Efektivitas ... 43
2.6.3.3. Aturan ... 43
2.6.4. Kondom ... 44
2.6.4.1. Profil ... 44
2.6.4.2. Efektivitas ... 44
2.6.4.3. Aturan ... 44
2.6.5. Diafragma ... 45
2.6.5.1. Profil ... 45
2.6.5.2. Efektivitas ... 46
2.6.5.3. Aturan ... 46
2.6.6. Spermisida ... 47
2.6.6.1. Profil ... 47
2.6.6.2. Efektivitas ... 47
xvi
2.6.7. Pil Kombinasi ... 48
2.6.7.1. Profil ... 48
2.6.7.2. Efektivitas ... 49
2.6.7.3. Aturan ... 49
2.6.8. Suntikan Kombinasi ... 51
2.6.8.1. Profil ... 51
2.6.8.2. Efektivitas ... 51
2.6.8.3. Aturan ... 51
2.6.9. Kontrasepsi Suntikan Progestin ... 52
2.6.9.1. Profil ... 52
2.6.9.2. Efektivitas ... 53
2.6.9.3. Aturan ... 53
2.6.10. Kontrasepsi Pil Progestin (Minipil) ... 55
2.6.10.1. Profil ... 55
2.6.10.2. Efektivitas ... 55
2.6.10.3. Aturan ... 55
2.6.11. Kontrasepsi Implan ... 57
2.6.11.1. Profil ... 57
2.6.11.2. Efektivitas ... 57
2.6.11.3. Aturan ... 57
2.6.12. Alat Kontrasepsi Dalam Rahim dengan Progestin ... 59
2.6.12.1. Profil ... 59
2.6.12.2. Efektifitas ... 59
xvii
2.6.13. Alat Kontrasepsi Dalam Rahim ... 61
2.6.13.1. Profil ... 61
2.6.13.2. Efektivitas ... 61
2.6.13.3. Aturan ... 61
2.6.14. Tubektomi ... 64
2.6.14.1. Profil ... 64
2.6.14.2. Efektivitas ... 64
2.6.14.3. Aturan ... 65
2.6.15. Vasektomi ... 66
2.6.15.1. Profil ... 66
2.6.15.2. Efektivitas ... 66
2.6.15.3. Aturan ... 66
BAB III METODOLOGI PENELITIAN ... 68
3.1. Wawancara ...68
3.1.1. Wawancara I ... 68
3.1.2. Wawancara II ... 69
3.1.3. Wawancara III ... 70
3.2. Pembuatan Sistem Pendukung Pengambilan Keputusan Berbasis Pengetahuan ...71
3.2.1. Identifikasi Prototipe ... 71
3.2.1.1. Analisis Masalah ... 71
3.2.1.2. Analisis Kebutuhan ... 72
3.2.1.2.1. Diagram Use Case ...72
xviii
3.2.2.1. Disain Umum ... 74
3.2.2.1.1. Diagram Konteks ...74
3.2.2.1.2. Diagram Aliran Data...75
3.2.2.2. Manajemen Pengetahuan ... 75
3.2.2.2.1. Disain Inferensi ...76
3.2.2.2.1.1. Inferensi Metode Kontrasepsi Laki-laki ... 76
3.2.2.2.1.2. Inferensi Metode Kontrasepsi Perempuan... 80
3.2.2.2.2. Disain Struktur Data bagi Basis Pengetahuan ...90
3.2.2.3. Manajemen Model ... 98
3.2.2.3.1. Diagram Blok...98
3.2.2.3.2. Algoritma dengan Metode Brute Force yang Diperkaya ...98
3.2.2.3. Manajemen Dialog... 101
3.2.2.4.1. Disain Antarmuka Pengguna ...101
3.2.2.4.1.1. Halaman Utama ... 101
3.2.2.4.1.2. Halaman Pemilihan ... 102
3.2.2.4.1.3. Halaman Rekomendasi Kontrasepsi ... 103
3.2.2.4.1.4. Halaman Detail Rekomendasi Kontrasepsi ... 104
3.2.2.4.1.5. Halaman Menu Aturan Metode Kontrasepsi ... 105
3.2.2.4.1.6. Halaman Menu Galeri Metode Kontrasepsi ... 106
3.2.3. Pengujian Prototipe ... 107
3.2.4. Evaluasi Prototipe ... 107
3.2.5. Penerapan dan Pembangunan Prototipe ... 108
BAB IV IMPLEMENTASI ... 109
xix
4.1.1. Implementasi Manajemen Pengetahuan... 109
4.1.1.1. Implementasi Tabel Aturan Metode Kontrasepsi Laki-laki ... 109
4.1.1.2. Implementasi Tabel Aturan Metode Kontrasepsi Perempuan 111 4.1.2. Implementasi Manajemen Dialog ... 114
4.1.2.1. Tampilan Halaman Utama ... 114
4.1.2.2. Tampilan Halaman Pemilihan ... 116
4.1.2.3. Tampilan Halaman Pesan Kesalahan... 117
4.1.2.4. Tampilan Halaman Rekomendasi ... 118
4.1.2.5. Tampilan Halaman Detail Rekomendasi ... 119
4.1.2.6. Tampilan Halaman Menu Aturan ... 120
4.1.2.7. Tampilan Halaman Menu Galeri ... 122
4.1.3. Implementasi Manajemen Model... 123
BAB V ANALISIS HASIL ... 141
5.1. Analisis Sistem ...141
5.2. Ujicoba Sistem ...156
5.2.1. Pengumpulan Data ... 156
5.2.2. Tujuan Penyebaran Kuesioner ... 156
5.2.3. Sasaran Penyebaran Kuesioner ... 157
5.2.4. Form Kuesioner ... 158
5.2.5. Hasil dan Pembahasan ... 160
5.2.5.1. Hasil Kuesioner Berdasarkan Jawaban Responden Pakar KB ... 160
5.2.5.2. Hasil Kuesioner Berdasarkan Jawaban Responden Pengguna ... 164
xx
BAB VI PENUTUP ... 170
6.1. Kesimpulan ...170
6.2. Saran ...170
DAFTAR PUSTAKA ... 171
xxi
DAFTAR TABEL
Tabel 2.1. Kelompok Model (Turban, 1995) ...14
Tabel 2.2. Tabel tabValidPattern ...33
Tabel 2.3. Tabel tabRuntimePattern ...33
Tabel 2.4. Tabel tabValidTeks ...33
Tabel 3.5. Ringkasan Use Case Pengguna ...73
Tabel 3.6. Tabel Inferensi Metode Kontrasepsi Laki-laki ...78
Tabel 3.7. Tabel Inferensi Metode Kontrasepsi Perempuan ...87
Tabel 3.8. Keterangan Array Metode ...90
Tabel 3.9. Urutan Indeks Pertama Array metodelaki ...91
Tabel 3.10. Urutan Indeks Pertama Array metodepere ...92
Tabel 3.11. Format dan Isi Array metodepere ...93
Tabel 3.12. Format Input Pengguna Perempuan ...94
Tabel 3.13. Keterangan Array Tampung ...95
Tabel 3.14. Format Array tampungpere ...97
Tabel 5.15. Array metodepere...144
Tabel 5.16. Input Pengguna Perempuan ...144
Tabel 5.17. Array tampungpere ...145
Tabel 5.18. Hasil Pengujian Black Box 1 ...148
Tabel 5.19. Array metodepere...151
Tabel 5.20. Input Pengguna Perempuan ...151
Tabel 5.21. Array tampungpere ...152
xxii
xxiii
DAFTAR GAMBAR
xxiv
xxv
DAFTAR SINGKATAN
AKB : Angka Kematian Bayi
AKDR : Alat Kontrasepsi Dalam Rahim AKB : Angka Kematian Bayi
AKI : Angka Kematian Ibu ASI : Air Susu Ibu
BKKBN : Badan Koordinasi Keluarga Berencana Nasional
HIV/AIDS : Human Immunodeficiency Virus/Acquired Immune Deficiency Syndrome
IMS : Infeksi Menular Seksual KB : Keluarga Berencana
KBA : Keluarga Berencana Alamiah MAL : Metode Amenorea Laktasi MOB : Metode Ovulasi Billing
1
BAB I
PENDAHULUAN
1.1. Latar Belakang Masalah
Situasi dan kondisi kependudukan di negara kita pada saat ini merupakan suatu fenomena yang memerlukan perhatian dan penanganan secara seksama, lebih sungguh-sungguh, dan berkelanjutan. Salah satu upaya yang telah dan perlu terus dilakukan oleh pemerintah, bersama-sama dengan seluruh lapisan masyarakat, adalah dengan pengendalian jumlah penduduk dan peningkatan kualitasnya melalui program keluarga berencana (KB) (Badan Koordinasi Keluarga Berencana Nasional/BKKBN, 2009).
Undang-undang nomor 10 tahun 1992 tentang Perkembangan Kependudukan dan Pembangunan Keluarga Sejahtera menyebutkan bahwa Keluarga Berencana adalah upaya peningkatan kepedulian dan peran serta masyarakat melalui pendewasaan usia perkawinan, pengaturan kelahiran, pembinaan ketahanan keluarga, serta peningkatkan kesejahteraan keluarga untuk mewujudkan keluarga kecil, bahagia, dan sejahtera.
Menurunnya perkembangan program KB nasional tidak terlepas dari pengaruh diterapkannya sistem pemerintahan berdasarkan otonomi daerah di tingkat kabupaten/kota. Konsekuensi dari penerapan sistem tersebut adalah diserahkannya sebagian besar wewenang atau urusan pemerintah pusat kepada pemerintah kabupaten/kota, termasuk di dalamnya program KB. Akibatnya, berjalan atau tidaknya program KB di lapangan tergantung kepada kebijakan strategis pemangku jabatan yang ada di daerah (BKKBN, 2009).
Kesadaran akan pentingnya kontrasepsi di Indonesia saat ini masih perlu ditingkatkan guna menurunkan angka kelahiran atau fertilitas yang dalam beberapa tahun terakhir tidak mengalami penurunan. Maka sudah sepantasnya jika kontrasepsi ditempatkan sebagai suatu kebutuhan krusial bagi pasangan suami istri sekaligus dapat meningkatkan derajat kesehatan ibu, bayi, dan anak serta memberikan kontribusi terhadap penurunan Angka Kematian Ibu (AKI) dan Angka Kematian Bayi (AKB) sehingga membantu terwujudnya keluarga kecil, bahagia, dan sejahtera.
Sebagai suatu kebutuhan, kontrasepsi terkait dengan kebutuhan fisik dan sosial. Sebagai kebutuhan fisik, kontrasepsi memiliki peranan dalam setiap fase reproduksi, yaitu untuk menunda kehamilan, menjarangkan serta mencegah kehamilan. Sedangkan sebagai kebutuhan sosial, kontrasepsi terkait dengan upaya mewujudkan program pembangunan nasional.
Tingkat kehidupan yang berbeda, diantaranya menyangkut kondisi kesehatan, tingkat ekonomi, latar belakang pendidikan, pekerjaan, status sosial, dan gaya hidup akan memunculkan kebutuhan yang berbeda pula dalam hal kontrasepsi. Oleh karena itu, kontrasepsi merupakan pilihan individu. Diperlukan sosialisasi kesadaran dan edukasi mengenai kontrasepsi untuk memberdayakan masyarakat dengan informasi yang benar, edukasi, dan komunikasi untuk memberikan kesempatan untuk membuat pilihan kontrasepsi dengan penuh kesadaran.
biasa dialami oleh pasangan suami istri yang baru menikah atau pasangan suami istri yang belum mempunyai pengalaman ber-KB sebelumnya. Sebenarnya ketidaktahuan ini dapat dihindari, bila para pasangan suami istri mau berusaha mencari informasi ke tempat-tempat pelayanan kesehatan, tempat pelayanan KB, petugas kesehatan atau kader-kader KB setempat (BKKBN, 2006).
Namun pencarian informasi tersebut sering terkendala oleh waktu, yang mungkin disebabkan karena kesibukan masing-masing pasangan suami istri dalam berkarier. Apabila pasangan suami istri telah berusaha mendapatkan informasi mengenai kontrasepsi dari sumber-sumber tersebut, pasangan suami istri masih harus membandingkan antara metode-metode kontrasepsi yang ada sesuai dengan kondisi dan kebutuhan mereka. Oleh karena itu, diperlukan sebuah sistem untuk membantu mempermudah pemilihan metode kontrasepsi.
Sebuah sistem pendukung pengambilan keputusan (SPPK) kiranya tepat dibangun untuk mengatasi permasalahan ini. Dalam membangun SPPK ini penulis mencoba memadukan antara SPPK dengan basis pengetahuan yang berupa aturan-aturan. Sistem akan dibangun dengan metode brute force yang diperkaya. Sedangkan metodologi pengembangan sistem yang digunakan adalah model prototyping, yaitu salah satu pendekatan dalam rekayasa perangkat lunak yang secara langsung mendemonstrasikan bagaimana sebuah perangkat lunak atau komponen-komponen perangkat lunak akan bekerja dalam lingkungannya sebelum tahapan konstruksi aktual dilakukan (Howard, 1997).
1.2. Perumusan Masalah
Bagaimana membuat SPPK berbasis pengetahuan yang disajikan dalam bentuk halaman web untuk membantu memberikan rekomendasi pengambilan keputusan pemilihan metode kontrasepsi yang sesuai dengan kondisi dan kebutuhan pengguna dengan metode brute force yang diperkaya?
1.3. Batasan Masalah
Berdasarkan latar belakang masalah yang telah diuraikan di atas, maka penelitian ini dibatasi hanya pada :
1. Pembuatan sistem yang dapat digunakan untuk mendukung pengambilan keputusan pemilihan metode kontrasepsi berdasarkan kondisi dan kebutuhan pengguna.
2. Jumlah metode kontrasepsi dibatasi hanya 15 metode saja, yaitu Metode Amenorea Laktasi (MAL), Keluarga Berencana Alamiah (KBA), Sanggama Terputus, Kondom, Diafragma, Spermisida, Pil Kombinasi, Suntikan Kombinasi, Kontrasepsi Suntikan Progestin, Kontrasepsi Pil Progestin (Minipil), Kontrasepsi Implan, Alat Kontrasepsi Dalam Rahim (AKDR) dengan Progestin, AKDR, Tubektomi, dan Vasektomi.
3. Sistem ini dibangun menggunakan algoritma pencarian string dengan metode brute force yang diperkaya.
4. Sistem ini disajikan dalam bentuk halaman web statis.
5. Bahasa pemrograman yang digunakan adalah personal home page (PHP). Fitur-fitur yang disediakan oleh sistem, yaitu :
1. Memberikan rekomendasi pengambilan keputusan pemilihan metode kontrasepsi berdasarkan kondisi dan kebutuhan pengguna.
a. Apabila pengguna laki-laki, input yang dibutuhkan sistem berupa jawaban dari pertanyaan-pertanyaan mengenai kondisi :
Ejakulasi dini, kerjasama dengan pasangan saat sanggama, kontrasepsi sementara, alergi kondom, partisipasi dalam KB, proteksi Infeksi Menular Seksual (IMS), usia, jumlah anak, memiliki jumlah anak yang dikehendaki, kehamilan pasangan, infeksi sistemik, hidrokel/varikokel, hernia ingunalis, filariasis, undesensus, massa intraskrotalis, anemia berat, dan persetujuan prosedur vasektomi.
b. Apabila pengguna perempuan, input yang dibutuhkan sistem berupa jawaban dari pertanyaan-pertanyaan mengenai kondisi :
Masa reproduksi, menyusui eksklusif, perokok, kontrasepsi efektivitas tinggi, migrain/epilepsi, tekanan darah, jantung/stroke, kanker payudara, gangguan pembekuan darah, pascapersalinan, minum pil teratur, pendarahan vagina, gangguan haid, diabetes mellitus/komplikasi, tuberkulosis panggul, epilepsi, miom uterus/miomsubmukosum, vaginitis/salpingitis/endometritis, kongenital rahim, riwayat kehamilan di luar rahim, trofoblas, ganti pasangan, proteksi Infeksi Menular Seksual (IMS), tumor jinak, ukuran rongga rahim, usia, jumlah anak, jumlah anak yang dikehendaki, masalah kesehatan jika hamil, infeksi sistemik/pelvik, infeksi saluran uretra, persetujuan prosedur tubektomi, umur bayi, haid pascapersalinan, siklus haid, sindrom syok akibat keracunan, vulva/vagina, masa subur, pantang sanggama, dan kondisi psikis. 3. Output dari sistem adalah rekomendasi pengambilan keputusan pemilihan
yang paling mendekati dengan kondisi dan kebutuhan pengguna beserta peringatan berupa aturan-aturan yang tidak terpenuhi.
1.4. Tujuan
Membuat sebuah sistem yang dapat digunakan untuk membantu memberikan rekomendasi pengambilan keputusan pemilihan metode kontrasepsi yang sesuai dengan kondisi dan kebutuhan pengguna secara mudah, murah, cepat, dan tepat menggunakan metode brute force yang diperkaya.
1.5. Luaran yang Diharapkan
Sebuah SPPK berbasis pengetahuan yang dapat memberikan rekomendasi pengambilan keputusan dalam pemilihan metode kontrasepsi sesuai dengan kondisi dan kebutuhan secara mudah, murah, cepat, dan tepat. Dengan demikian masalah pemilihan metode kontrasepsi dapat diselesaikan dengan mudah, biaya yang murah, dan waktu yang relatif singkat serta memberikan rekomendasi yang tepat.
1.6. Kegunaan
1.6.1. Bagi Pengembangan Ilmu Pengetahuan
SPPK ini digunakan untuk mempermudah dan mempercepat proses pengambilan keputusan dalam memilih metode kontrasepsi yang tepat, sesuai dengan kondisi dan kebutuhan. Selain itu, sistem dapat digunakan kapanpun dan dimanapun karena sistem ini berbasis web.
1.6.2. Bagi Remaja dan Kaum Muda
1.6.3. Bagi Masyarakat
SPPK ini digunakan untuk pemenuhan terhadap tuntutan pelayanan yang berkualitas dengan meningkatkan pengetahuan masyarakat terhadap kesehatan, termasuk KB dan kesehatan reproduksi.
1.6.4. Bagi Agama, Bangsa dan Negara
8
BAB II
TINJAUAN PUSTAKA
Bab ini akan menguraikan landasan teori dan konsep-konsep yang relevan dari sistem yang dibangun, yang meliputi pengertian sistem pendukung pengambilan keputusan (SPPK), sistem pakar dan basis pengetahuan, struktur data, metode brute force, model prototyping, dan berbagai metode kontrasepsi.
2.1. Pengertian Sistem Pendukung Pengambilan Keputusan 2.1.1. Keputusan
Beberapa ahli mendefinisikan tentang definisi keputusan. Keputusan adalah suatu pilihan tentang suatu bagian tindakan (Firhburn, 1964), dalam bukunya yang berjudul “Strategy in Action”. Ahli lain mendefinisikan, keputusan adalah aktifitas pemilihan tindakan dari sekumpulan alternatif untuk memecahkan suatu masalah (Burch dan Srater, 1984).
2.1.2. Pengambilan Keputusan
Pengambilan keputusan merupakan aktivitas manajemen berupa tindakan dari sekumpulan alternatif yang telah dirumuskan sebelumnya untuk memecahkan suatu masalah atau konflik dalam manajemen (Chruchman, 1986).
1. Penelusuran (Intelligence)
Merupakan tahap pendefinisian masalah serta identifikasi informasi yang dibutuhkan berkaitan dengan persoalan yang dihadapi serta keputusan yang diambil. Sebelum suatu langkah penyelesaian masalah diambil, tentunya persoalan yang dihadapi harus dirumuskan terlebih dahulu secara jelas.
2. Perancangan (Design)
Merupakan tahap analisa dalam kaitan mencari atau merumuskan alternatif pemecahan masalah. Setelah permasalahan dirumuskan dengan baik, maka tahap berikutnya adalah merancang atau membangun model pemecahan masalahnya dan menyusun berbagai alternatif pemecahan masalah.
3. Pemilihan (Choice)
Dengan mengacu pada rumusan tujuan serta hasil, selanjutnya langkah yang diambil adalah memilih alternatif solusi yang paling sesuai. Pemilihan alternatif ini akan mudah dilakukan kalau hasil yang diinginkan terukur atau memiliki nilai kuantitas tertentu. 4. Implementasi (Implementation)
Merupakan tahap pelaksanaan dari keputusan yang telah diambil. Pada tahap ini perlu disusun serangkaian tindakan yang terencana, sehingga hasil keputusan dapat dipantau dan disesuaikan apabila diperlukan perbaikan.
2.1.3. Sistem Pendukung Pengambilan Keputusan (SPPK)
Menurut Keen dan Scott Morton, sistem pendukung pengambilan keputusan merupakan beberapa sistem pengambilan keputusan yang bersumberdaya intelektual yang berasal dari kemampuan individu pada komputer untuk memperbaiki kemampuan keputusan tersebut (Turban, 1995).
2.1.4. Karakteristik Sistem Pendukung Pengambilan Keputusan
Sebagian besar SPPK memiliki beberapa karakteristik berikut ini (Turban, 1995) :
1. SPPK dirancang untuk membantu pengambilan keputusan dalam memecahkan masalah yang sifatnya semi terstruktur atau tidak terstruktur.
2. SPPK dapat digunakan oleh semua tingkat manajer, mulai dari eksekutif tertinggi sampai manajer-manajer dibawahnya.
3. SPPK dapat digunakan untuk individu ataupun kelompok. Banyak permasalahan organisasi melibatkan kelompok pengambilan keputusan. Masalah-masalah yang kurang terstruktur seringkali membutuhkan beberapa individu di departemen dan tingkat organisasi yang berbeda untuk menyelesaikannya.
4. SPPK dapat mendukung keadaan keputusan yang saling tergantung atau berurutan.
5. SPPK mendukung semua langkah pada proses pengambilan keputusan yaitu penelusuran, perancangan, pemilihan, dan implementasi.
6. SPPK mendukung berbagai macam proses pengambilan keputusan dan gaya pengambilan keputusan, sehingga ada kesesuaian antara sistem pendukung pengambilan keputusan dan atribut-atribut yang digunakan individu pengambil keputusan.
pengambilan keputusan dengan perubahan tersebut. Sistem pendukung pengambilan keputusan bersifat fleksibel, sehingga pengguna dapat menambahkan, menghapus, mengkombinasikan, merubah atau mengurutkan ulang elemen-elemen dasarnya (memberikan respon yang cepat terhadap situasi yang tidak diinginkan).
8. SPPK mudah dipakai. Pengguna harus merasa “at home” dengan sistem, mudah digunakan (user friendly), fleksibel, kemampuan grafis yang kuat, dan bahasa antar user interface dengan mesin menggunakan bahasa yang dipakai oleh pengguna, sehingga hal ini dapat meningkatkan efektivitas SPPK.
9. SPPK lebih ditekankan untuk meningkatkan efektivitas dari keputusan (hasil yang akurat, ketepatan waktu, termasuk biaya), daripada efisiensi.
10. Pengambilan keputusan memegang sepenuhnya setiap tahap dari pengambilan keputusan. Sistem pendukung pengambilan keputusan ditujukan untuk mendukung bukan menggantikan pengambilan keputusan. Pengambil keputusan dapat menolak setiap rekomendasi komputer pada setiap waktu dalam proses.
11. Menuntun proses belajar, terutama pada saat muncul permintaan baru dan perbaikan sistem, yang menuntut untuk belajar lebih, dimana proses belajar yang harus terus menerus akan meningkatkan dan mengembangkan sistem pendukung pengambilan keputusan. 12. Pengguna (end user) harus mampu membangun sendiri SPPK yang
sederhana. Sistem yang lebih besar dapat dibangun dalam kelompok pengguna dengan sedikit bantuan dari pakar sistem informasi.
14. SPPK tingkat lanjut dilengkapi dengan komponen pengetahuan yang memungkinkan untuk membuat solusi yang efektif dan efisien dari setiap masalah yang sulit.
2.1.5. Komponen Sistem Pendukung Pengambilan Keputusan
Menurut Turban (1995), SPPK memiliki 4 subsistem utama yang menentukan kapabilitas teknis dari SPPK tersebut, yaitu :
1. Manajemen Data
Subsistem manajemen data merupakan komponen SPPK yang menyediakan data bagi sistem. Data tersebut disimpan dalam suatu basis data yang diorganisasikan oleh sistem yang disebut DBMS (Database Management System). Subsistem ini disusun oleh komponen yang terdiri dari :
a. Basis Data
Basis data adalah komponen data yang direlasikan dan diatur sesuai kebutuhan organisasinya, dan dapat digunakan oleh banyak orang dalam banyak aplikasi. Basis data SPPK terdiri dari beberapa jenis data yaitu :
Data Internal
Data ini berasal dari sistem proses transaksi dalam suatu organisasi. Data tersebut seperti data akuntansi, keuangan, pemasaran, produksi, pribadi dan lain sebagainya, tergantung kebutuhan dari SPPK tersebut.
Data Eksternal
Data Pribadi
Data ini berupa aturan-aturan pokok yang digunakan oleh para pembuat keputusan tertentu atau dalam keadaan-keadaan tertentu. Untuk membangun sebuah basis data SPPK, sering dilakukan pengambilan data dari berbagai sumber data. Operasi ini disebut ekstraksi. Operasi ini melakukan pengambilan data berupa arsip, kesimpulan, data yang sudah disaring dan ringkasan data. Ekstraksi dapat terjadi pada saat pengguna membuat laporan data yang ada dalam basis data.
b. Sistem Manajemen Basis Data
c. Basis data dapat dibuat, diakses dan diperbaharui dengan menggunakan sistem ini. Sistem manajemen basis data memiliki banyak kemampuan dalam pengelolaan data, dan sangat kompleks, sehingga sedikit pengguna yang dapat membuat program dan mengembangkan perangkat lunak sistem manajemen basis data. Sistem manajemen basis data memiliki tiga fungsi dasar yaitu penyimpanan data, pencari data, dan pengontrol data.
d. Fasilitas Query
Fasilitas ini memberikan dasar-dasar untuk mengakses data. Fasilitas ini menerima permintaan data, menentukan bagaimana permintaan tersebut dapat dipenuhi, merumuskan perincian permintaan, dan memberikan hasilnya.
e. Direktori
2. Manajemen Model
Model merupakan suatu peniruan dari alam nyata. Kendala yang kadang dihadapi dalam merancang suatu model adalah bahwa model yang disusun ternyata tidak mampu mencerminkan seluruh variabel alam nyata. Sehingga keputusan yang diambil yang didasarkan pada model tersebut menjadi tidak akurat, dan tidak sesuai dengan kebutuhan. Oleh karena itu, dalam menyimpan berbagai model pada subsistem model harus tetap dijaga fleksibilitasnya. Artinya harus ada fasilitas yang mampu membantu pengguna untuk memodifikasi atau menyempurnakan model, seiring dengan perkembangan pengetahuan. Turban (1995) mengelompokkan model-model yang digunakan dalam sistem pendukung pengambilan keputusan. Pengelompokan model dapat dilihat pada tabel 2.1. berikut :
Tabel 2.1. Kelompok Model (Turban, 1995)
4. Simulasi Mencari penyelesaian
5. Heuristik Mencari penyelesaian yang cukup baik
menemukan “what-if” dengan menggunakan
3. Manajemen Dialog
Melalui subsistem ini pengguna dapat berkomunikasi dengan sistem yang dibangun. Subsistem ini menyediakan fasilitas antarmuka pengguna (user interface) yang terdiri dari 3 komponen yaitu :
a) Bahasa aksi (Action Language), yaitu suatu perangkat lunak yang digunakan pengguna untuk berkomunikasi dengan sistem.
b) Bahasa tampilan (Display atau Presentation Language), yaitu suatu perangkat yang berfungsi sebagai sarana untuk menampilkan sesuatu.
Kombinasi dari berbagai kemampuan di atas dikenal sebagai Gaya Dialog (Dialog Style). Gaya dialog terdiri dari :
a) Dialog Tanya Jawab
Dalam dialog ini, sistem bertanya kepada pengguna, dan pengguna menjawab, kemudian dari hasil dialog ini sistem akan menawarkan alternatif keputusan yang dianggap memenuhi keinginan pengguna.
b) Dialog perintah
Dalam dialog ini, pengguna memberikan perintah-perintah yang tersedia pada sistem untuk menjalankan fungsi yang ada pada SPPK.
c) Dialog Menu
Dialog ini merupakan gaya dialog yang paling popular dalam SPPK. Dalam hal ini pengguna dihadapkan pada berbagai alternatif menu yang disiapkan sistem. Menu ini akan ditampilkan pada monitor. Pengguna cukup menekan tombol-tombol tertentu, dan setiap pilihan akan menghasilkan respon atau jawaban tertentu. d) Dialog Masukan/Keluaran
Model dialog ini menggunakan form input atau masukan. Disamping form masukan, juga disediakan form keluaran yang merupakan respon dari sistem.
4. Manajemen Pengetahuan
Gambar 2.1. berikut merupakan hubungan antarkomponen dalam SPPK :
Sistem Berbasis Komputer yang Lain
MANAJEMEN PENGETAHUAN
MANAJEMEN DATA MANAJEMEN MODEL
MANAJEMEN DIALOG
Manajer (Pengguna) Data Internal &
Eksternal
Gambar 2.1. Hubungan Komponen SPPK (Turban, 1995)
2.1.6. Pengembangan Sistem Pendukung Pengambilan Keputusan Pada dasarnya pengembangan SPPK terbagi atas 8 tahapan (Turban, 1995), yaitu:
1. Perencanaan (Planning)
Pada tahap ini yang penting adalah perumusan masalah dan penentuan tujuan, karena akan menetukan pemilihan jenis SPPK yang akan dirancang dan metode pendekatan yang digunakan.
2. Penelitian (Research)
3. Analisis dan Perancangan Konsep (Analysis and Conseptual Design) Pada tahap ini ditentukan teknik pendekatan terbaik dan sumber daya yang dibutuhkan untuk membangun SPPK. Hal ini meliputi tenaga teknis, staff kantor, keuangan, dan sumber lain dari organisasi.
4. Perancangan (Design)
Spesifikasi dari komponen sistem, struktur, dan feature sistem yang dibangun, ditentukan secara rinci pada tahap ini. Pada tahap ini dilakukan perancangan empat subsistem SPPK yaitu manajemen data, manajemen model, manajemen dialog, dan manajemen pengetahuan. 5. Konstruksi (Construction)
Tahap ini merupakan implementasi secara teknis dari perancangan, dimana semua sistem yang sudah ada dirancang akan digabungkan menjadi suatu SPPK.
6. Implementasi (Implementation)
Tahap ini merupakan penerapan SPPK yang dibangun. Pada tahap ini beberapa tugas yang harus dilakukan yaitu :
a) Pengujian
Pada tahap ini data-data keluaran sistem dikumpulkan, dan dibandingkan kembali, apakah sudah sesuai dengan spesifikasi rancangan yang diinginkan.
b) Evaluasi
Merupakan tahap untuk mengetahui apakah sistem yang dibangun sudah sesuai dengan keinginan pengguna.
c) Demonstrasi
Pada tahap ini kemampuan operasional sistem akan didemonstrasikan pada komunitas pengguna.
d) Orientasi
e) Pelatihan
Merupakan tahap untuk melatih pengguna dalam mengoperasikan sistem. Pada tahap ini pengguna juga dilatih untuk perawatan sistem.
f) Penyebaran
Pada tahap ini, cara mengoperasikan sistem secara penuh diperkenalkan pada seluruh anggota pengguna.
7. Pemeliharaan dan Dokumentasi (Maintenance and Documentation) Merupakan tahap yang harus dilakukan terus-menerus untuk mempertahankan keadaan sistem.
8. Adaptasi (Adaptation)
Dalam tahap ini dilakukan pengulangan terhadap tahapan-tahapan di atas, untuk memberi tanggapan perubahan kebutuhan pengguna.
2.2. Sistem Pakar dan Basis Pengetahuan 2.2.1. Pengetahuan
Pengetahuan adalah informasi yang memiliki nilai-nilai tambah terkini, relevan, dan dapat diterapkan untuk mencapai tujuan seseorang, kelompok, atau organisasi secara optimal berdasarkan aktivitas tindakan langsung dari pengetahuan yang telah dimiliki tersebut (Taboada, et.al., 2000). Pengetahuan adalah sebuah kata yang sangat luas dan umum digunakan dalam kehidupan sehari-hari, bahkan dalam setiap percakapan. Setiap percakapan antara individu-individu, suatu kelompok orang, atau bahkan antarkelompok orang adalah suatu proses pertukaran dan transfer pengetahuan (Anna, 2004).
Pengetahuan, menurut kamus Bahasa Inggris (Webster Dictionary) adalah kondisi segala sesuatu yang diketahui dengan baik yang diperoleh melalui pengalaman atau yang saling terkait.
atau tujuan dari entitas tersebut. Atau dapat juga merupakan rekaman seseorang yang disimpan dalam bentuk pengalaman, proses-proses, produk-produk, fasilitas-fasilitas, sistem, dan dokumentasi secara organisasi, dan sebagainya (Alun, 2001; Amrit, 1999; Marwick, 2001).
2.2.2. Manajemen Pengetahuan
Manajemen pengetahuan merupakan suatu cara baru dalam menangani informasi dan memanfaatkan kembali menjadi pengetahuan bagi setiap orang sesuai dengan pola dan minat ketertarikan yang diinginkannya (Marwick, 2001).
Definisi lain dari manajemen pengetahuan adalah mengenai teori, tool, dan metodologi yang membantu perorangan, kelompok-kelompok, dan organisasi-organisasi dalam mengelola pengetahuan yang mereka miliki serta dapat dimanfaatkan dalam kehidupan sehari-hari (Amrit, 1999).
Jadi, sebuah model manajemen pengetahuan pada dasarnya merupakan proses sistematis dari penemuan, penciptaan, pemilihan, pengorganisasian, penyaringan, dan penyajian dari data, informasi, dan pengetahuan dengan cara lebih terpola secara komprehensif bagi setiap pengguna dalam bidang minat ketertarikan tertentu. Manajemen pengetahuan diperlukan karena :
Dalam lingkungan organisasi memacu meningkatkan kompetisi dalam pasar global, mengefisiensi para pekerja yang kurang memadai dalam pemanfaatan sumber informasi, dan penyebaran informasi secara geografi atau globalisasi (Richard, 2001).
Untuk memudahkan pemanfaatan kelebihan dan perkembangan teknologi seperti internet, intelligent agent (Taboada, et.al., 2000).
2.2.3. Kedudukan Sistem Pakar dan Basis Pengetahuan
Sistem pakar yaitu sistem berbasis komputer yang menggunakan pengetahuan, fakta, dan teknik penalaran dalam memecahkan masalah yang biasanya hanya dapat dipecahkan oleh seorang pakar dalam bidang tersebut (Harjoko, dkk, 2003).
Sistem pakar memiliki beberapa komponen utama yaitu: antarmuka pengguna (user interface), basis data sistem pakar (expert system database), fasilitas akuisisi pengetahuan (knowledge acquisition facility) dan mekanisme inferensi (inference mechanism). Selain itu ada satu komponen yang ada pada beberapa sistem pakar yaitu fasilitas penjelasan (explanation facility) (Hartati, dkk, 2003). Arsitektur dasar dari sistem pakar dapat dilihat pada Gambar 2.2. berikut :
Gambar 2.2. Arsitektur Sistem Pakar (Hartati, dkk, 2003)
Fasilitas akuisisi pengetahuan merupakan perangkat lunak yang menyediakan fasilitas dialog antara pakar dengan sistem. Fasilitas akuisisi ini digunakan untuk memasukkan fakta-fakta dan kaidah-kaidah sesuai dengan perkembangan ilmu.
Mesin inferensi merupakan perangkat lunak yang melakukan penalaran dengan menggunakan pengetahuan yang ada untuk menghasilkan suatu kesimpulan atau hasil akhir.
Fasilitas penjelasan berguna dalam memberikan penjelasan kepada pengguna mengapa komputer meminta suatu informasi tertentu dari pengguna dan dasar apa yang digunakan komputer sehingga dapat menyimpulkan suatu kondisi.
Agar pengetahuan dapat digunakan dalam sistem, pengetahuan harus direpresentasikan dalam format tertentu yang kemudian dihimpun dalam suatu basis pengetahuan.
Pengetahuan dapat direpresentasikan dalam bentuk yang sederhana atau kompleks tergantung dari masalahnya.
Beberapa model representasi pengetahuan yang penting, yaitu: jaringan semantik (semantic nets), bingkai (frame), dan logika predikat (predicate logic/predicate calculus). Dalam penulisan ini model representasi pengetahuan yang digunakan adalah bingkai (frame).
Jaringan semantik (semantic nets) merupakan bentuk dari pengetahuan deklaratif, karena proporsi tersebut menunjukan fakta. Merupakan gambaran grafis yg menunjukkan hubungan antar berbagai objek, yaitu dalam bentuk nodes dan arcs yang menghubungkannya.
Bingkai (frame)
Menurut Minsky, bingkai dapat dipandang sebagai struktur data statik yang digunakan untuk merepresentasikan situasi-situasi yang telah dipahami dan stereotype.
Bingkai biasanya digunakan untuk merepresentasikan pengetahuan stereotype atau pengetahuan yang didasarkan kepada karakteristik yang sudah dikenal yang merupakan pengalaman-pengalaman.
Contoh : mekanik mobil
Mekanik mobil mendeteksi kerusakan mobil berdasarkan gejala yang biasa terjadi sesuai karakteristik mobil tersebut dari pabrikan, dan memperbaiki kerusakan berdasarkan pengetahuan serta pengalaman yang dia miliki. Logika predikat (predicate logic/predicate calculus)
Kalimat dasar dalam logika predikat adalah predikat yang diikuti dengan istilah yang berada di dalam tanda kurung dan dipisahkan oleh koma. Contoh : - likes(ani,ida)
- helps(anton,tono)
Lambang predikat dalam contoh di atas adalah likes dan helps. Lambang-lambang predikat merupakan Lambang-lambang yang dimulai dengan huruf kecil.
2.2.4. Akuisisi Pengetahuan
a. Wawancara
Wawancara adalah metode akuisisi yang paling banyak digunakan. Metode ini melibatkan pembicaraan dengan pakar secara langsung dalam suatu wawancara. Terdapat beberapa bentuk wawancara yang dapat digunakan. Masing-masing bentuk wawancara tersebut mempunyai tujuan yang berbeda.
Contoh masalah (kasus)
Dalam bentuk wawancara ini, pakar dihadapkan dengan suatu masalah nyata.
Wawancara klasifikasi
Maksud dari bentuk wawancara ini adalah untuk memperoleh wawasan pakar untuk domain permasalahan tertentu.
Wawancara terarah (direct interview)
Metode ini biasanya merupakan pelengkap bagi metode wawancara dengan menggunakan contoh masalah dan wawancara klasifikasi. Dalam bentuk wawancara ini, pakar dan knowledge engineer mendiskusikan domain dan cara penyelesaian masalah dalam tingkat yang lebih umum dari dua metode sebelumnya.
Diskusi kasus dalam konteks dari sebuah prototype sistem
b. Analisis protokol
Dalam metode akuisisi ini, pakar diminta untuk melakukan suatu pekerjaan dan mengungkapkan proses pemikirannya dengan menggunakan kata-kata. Pekerjaan tersebut direkam, dituliskan, dan dianalisis.
c. Observasi pada pekerjaan pakar
Dalam metode ini, pekerjaan dalam bidang tertentu yang dilakukan pakar direkam dan diobservasi.
d. Induksi aturan dari contoh
Metode ini dibuat untuk sistem berbasis aturan. Induksi adalah suatu proses penalaran dari khusus ke umum. Suatu sistem induksi aturan diberi contoh-contoh dari suatu masalah yang hasilnya telah diketahui.
Setelah diberikan beberapa contoh, sistem induksi aturan tersebut dapat membuat aturan yang benar untuk kasus-kasus contoh. Selanjutnya aturan dapat digunakan untuk menilai kasus lain yang hasilnya tidak diketahui.
2.2.5. Mesin Inferensi
Mesin inferensi mengandung mekanisme pola pikir dan penalaran yang digunakan oleh pakar dalam menyelesaikan suatu masalah dengan mencari jawaban atau solusi terbaik.
Ada dua jenis pelacakan dalam komponen ini, yakni rangkaian forward (forward chaining) dan rangkaian backward (backward chaining) : Rangkaian Forward (Forward Chaining)
Contoh :
Jika kita melihat bahwa hari ini akan turun hujan sebelum pergi. (fakta)
Maka kita harus membawa payung. (kesimpulan) Rangkaian Backward (Backward Chaining)
Merupakan pelacakan dengan memberikan alasan berupa hipotesa, selanjutnya hipotesa tersebut dibuktikan berdasar fakta yang ada. Apabila hipotesa tersebut terbukti, maka dapat digunakan sebagai sebuah kesimpulan.
Contoh:
Jika kita tidak melihat keluar dan seseorang masuk dengan sepatu basah dan payung. (fakta)
Hipotesa kita adalah bahwa hari hujan. (kesimpulan)
Mesin inferensi adalah program komputer yang memberikan metodologi untuk penalaran tentang informasi yang ada dalam basis pengetahuan dan dalam workplace dan untuk memformulasikan kesimpulan (Turban, 1995).
Workplace merupakan area dari sekumpulan memori kerja (working memory). Workplace digunakan untuk merekam hasil-hasil antara dan kesimpulan yang dicapai. Ada 3 tipe keputusan yang direkam, yaitu : rencana, agenda, dan solusi.
2.3. Struktur Data
struktur, tumpukan (stack), antrian (queue), pohon (tree), dan lain-lain (Utami dan Raharjo, 2004).
Struktur data dibagi menjadi dua, yaitu struktur data statis dan struktur data dinamis. Struktur data statis adalah struktur data yang jumlah elemennya tidak dapat diubah pada saat program dijalankan, jumlahnya sudah tertentu sesuai yang dideklarasikan jadi tidak ada operasi penambahan dan penghapusan. Struktur data dinamis adalah struktur data yang jumlah elemennya dapat berubah pada saat program dijalankan, jumlahnya belum dapat ditentukan pada saat dideklarasikan. Perubahan ini terjadi karena adanya operasi penambahan, dan penghapusan elemen (Utami dan Raharjo, 2004).
2.3.1. Array dan String
Dalam beberapa literatur, array sering diartikan larik. Array merupakan koleksi data dengan setiap elemen data menggunakan nama yang sama dan tiap elemen bertipe sama. Setiap elemen array dapat diakses melalui indeks array (Utami dan Raharjo, 2004).
Suatu array berdimensi satu dideklarasikan dengan bentuk umum berupa tipe nama_var[ukuran]. Selain array satu dimensi terdapat array dua dimensi, misalnya untuk implementasi operasi matriks. Ukuran array berordo dua ditentukan dahulu (memesan alokasi memori) ketika pendeklarasian. Walaupun nantinya ordo yang digunakan sesungguhnya lebih kecil dari batasan awal, hal ini dilakukan supaya matriks hasil operasi dapat dicetak dengan benar.
Berikut adalah contoh program array dua dimensi menggunakan bahasa pemrograman php (array.php).
<?php
//array yang isinya diinisialisasikan terlebih dahulu
array(20, 21),
array(30, 31),
array(10, 11)
);
//array yang isinya diisi satu persatu saat runtime
$data2 = array();
$temp = array(20, 21);
array_push($data2, $temp); //tambahkan isi temp ke array data2
$temp = array(30, 31);
array_push($data2, $temp);
$temp = array(10, 11);
array_push($data2, $temp);
echo($data1[0][0] . ', ' . $data1[0][1] . '<br/>');
echo($data1[1][0] . ', ' . $data1[1][1] . '<br/>');
echo($data1[2][0] . ', ' . $data1[2][1] . '<br/>');
echo('<br/><br/>');
echo($data2[0][0] . ', ' . $data2[0][1] . '<br/>');
echo($data2[1][0] . ', ' . $data2[1][1] . '<br/>');
echo($data2[2][0] . ', ' . $data2[2][1] . '<br/>');
?>
Tampilan program : 20, 21
20, 21 30, 31 10, 11
String merupakan kumpulan karakter, biasanya merupakan kumpulan huruf alphabet. String didefinisikan sebagai kumpulan tipe data char yang yang diakhiri dengan null character. Array merupakan kumpulan data yang bertipe sama. String merupakan salah satu kasus khusus array. String merupakan array dengan tipe data char (Utami dan Raharjo, 2004).
2.4. Metode Brute Force
Metode Brute force adalah sebuah pendekatan yang lempang (straight forward) untuk memecahkan suatu masalah, biasanya didasarkan pada pernyataan masalah (problem statement) dan definisi konsep yang dilibatkan (Munir, 2003). Algoritma brute force memecahkan masalah dengan sangat sederhana, langsung, dan dengan cara yang jelas (obvious way).
Adapun contoh-contoh algoritma Brute Force sebagai berikut :
3.2.2.1. Pencarian Beruntun (sequential search)
Persoalan : diberikan senarai yang berisi n buah bilangan bulat (a1, a2, …, an).
Carilah nilai x di dalam senarai tersebut. Jika x ditemukan, maka keluarannya adalah indeks elemen senarai, jika x tidak ditemukan, maka keluarannya adalah 0.
Algoritma brute force (sequential search) : setiap elemen senarai dibandingkan dengan x. Pencarian selesai jika x ditemukan atau elemen senarai sudah habis diperiksa.
procedure PencarianBeruntun(input a1, a2, ..., an : integer,
{ Mencari x di dalam elemen a1, a2, ..., an. Lokasi (indeks
elemen)
tempat x ditemukan diisi ke dalam idx. Jika x tidak ditemukan, maka idx diisi dengan 0.
Masukan: a1, a2, ..., an
3.2.2.2. Pencocokan String (String Matching) Persoalan : diberikan
a. teks (text), yaitu (long) string dengan panjang n karakter
b. pattern, yaitu string dengan panjang m karakter (asumsi: m < n) Carilah lokasi pertama di dalam teks yang bersesuaian dengan pattern. Algoritma brute force :
1. Mula-mula pattern dicocokkan pada awal teks.
2. Dengan bergerak dari kiri ke kanan, bandingkan setiap karakter di dalam pattern dengan karakter yang bersesuaian di dalam teks sampai :
– semua karakter yang dibandingkan cocok atau sama (pencarian berhasil), atau
– dijumpai sebuah ketidakcocokan karakter (pencarian belum berhasil)
Contoh-contoh Pencocokan String :
Teks : 10010101001011110101010001 10010101001011110101010001
1 001011
procedure PencocokanString(input P : string, T : string, n, m : integer, output idx : integer)
{ Masukan: pattern P yang panjangnya m dan teks T yang panjangnya n. Teks T direpresentasika sebagai string (array of character)
ketemufalse
2.4.1. Metode Brute Force yang Diperkaya
Algoritma pencarian string dengan metode brute force yang diperkaya, adalah algoritma brute force yang dilengkapi kemampuan untuk memanfaatkan hasil dari pencarian sebelumnya, dan berbasis elemen pertama pattern.
Berikut akan dijelaskan bagaimana algoritma ini bekerja, tetapi sebelumnya akan didefinisikan struktur data yang akan digunakan.
Struktur data yang akan digunakan yaitu, 2 buah tabel kontigu untuk menyimpan string Pattern dan string Teks, sedangkan untuk menyimpan hasil pemrosesan terhadap pencarian string digunakan 2 buah tabel untuk menyimpan nilai boolean dari pemrosesan string Pattern, karena itu mempunyai panjang sebesar string pattern, tabel pertama bernama tabValidPattern, tabel kedua bernama tabRuntimePattern, dan 1 buah tabel untuk menyimpan nilai boolean dari pemrosesan dari string teks, dengan panjang sesuai dengan panjang string teks, yang selanjutnya kita sebut sebagai tabValidTeks.
sedangkan untuk tabValidTeks, semuanya nilainya diisi dengan true, yang berarti bahwa apabila pencarian dimulai pada karakter ke-i pada teks, maka mungkin akan terdapat kecocokan, sedangkan jika false, tidak mungkin akan cocok, dan tabel tabRuntimePattern berisi kecocokan string pada karakter ke-i pada pattern dan karakter ke-(posisi+i) pada teks. Posisi merupakan nilai dari karakter awal pencarian pada teks.
Setelah inisialisasi, algoritma kemudian memulai proses pencocokan string. Pada pass dengan nilai posisi pada karakter ke-1, algoritma mencocokkan semua karakter pada pattern dengan karakter pada teks dengan urutan yang bersesuaian. Pencocokan ini mempunyai persamaan tes pattern[i]=teks[posisi+i]. setelah itu, akan didapatkan nilai dari
tabRuntimePattern, yang berisi true, jika Pattern[i]=teks[posisi+i] dan
false, jika tidak memenuhi persamaan. Kemudian, dari tabel itu, akan
dilakukan pencocokan dengan menggunakan operator XOR, yang dideskripsikan pada tabel 2.2., 2.3., dan 2.4. berikut :
Tabel 2.2. Tabel tabValidPattern
Indeks pattern 1 2 3
Nilai T T F
Tabel 2.3. Tabel tabRuntimePattern
Indeks pattern 1 2 3
Nilai T F F
Tabel 2.4. Tabel tabValidTeks
Indeks pattern 1 2 3
Nilai T F T
Berikut ditampilkan algoritma pencarian string dengan metode brute force yang diperkaya dalam bentuk pseudo code :
procedure SearchString(input pjgPattern, pjgTeks : integer, input Pattern : array[1..pjgPattern] of char,
input Teks : array[1..pjgTeks] of char,
input/output tabValidPattern : array[1..pjgPattern] of char,
input/output tabValidTeks : array[1..pjgTeks] of char) input/output tabRuntimePattern : array[1..pjgPattern] of char,
output idx : integer) {
Mencari kecocokan pattern Pattern di dalam teks Teks.Jika ditemukan Pattern di dalam Teks, lokasi awal kecocokan disimpan di dalam peubah idx.
Masukan: panjang pattern Pattern adalah pjgPattern dan panjang teks Teks adalah pjgTeks.Teks Teks direpresentasikan sebagai string (array of character)
Keluaran: posisi awal(idx) kecocokan pattern Patter di teks Teks. Jika Pattern tidak ditemukan, idx = -1.
}
Deklarasi
posisi, i : integer
ketemu, salahPertama : boolean
Algoritma:
{ melakukan pemeriksaan string }
posisi←0
ketemu←false
while (posisi ≤ pjgTeks-pjgPattern) and (not ketemu) do
{ cek karakter per karakter, untuk karakter ke-posisi di teks Teks }
KetemuTrue
i←1
while (i ≤ pjgPattern) do
if Pattern[i]=Teks[posisi+i] then
tabRuntimePattern[i]True
{ cek nilai kebenaran teks untuk mencari pattern } if (not ketemu) then
i1
salahPertamatrue
while (i ≤ pjgPattern) do
if tabValidPattern[i] ≠ tabRuntimePattern[i] then
tabValidTeks[i]True
else
ketemufalse
{ s > (pjgTeks-pjgPattern) or ketemu } { procedure menghasilkan nilai }
if ketemu then
idx←posisi+1
else
idx←-1 { pattern Pattern tidak ditemukan di teks T }
endif
procedure TandaiKemunculan(input pjgPattern : integer, input Pattern : array[1..pjgPattern] of char,
output tabValidPattern : array[1..pjgPattern] of integer) { Menghitung nilai b[1..m] untuk pattern P[1..m] }
Deklarasi
i : integer
Algoritma:
{ menandai kesamaan karakter pertama dgn semua karakter pada pjgPattern }
tabValidPattern[1]true
for i←2 to pjgPattern do
if Pattern[1]=Pattern[i] then
tabValidPattern[i]true
else
tabValidPattern[i]false
endif endfor
procedure inisialisasi(input pjgPattern, pjgTeks : integer, input/output tabValidPattern : array[1..pjgPattern] of char, input/output tabValidTeks : array[1..pjgTeks] of char)
{ Menghitung nilai b[1..m] untuk pattern P[1..m] }
Deklarasi
i : integer
Algoritma:
for i←1 to pjgTeks do
tabValidTeks[i]false
endfor
for i←1 to pjgPattern do
tabValidPattern[i]false
endfor
Algoritma pencarian string dengan metode brute force yang diperkaya ini adalah sebuah algoritma pencarian string metode brute force dengan menambahkan kemampuan untuk merekam hasil suatu tahap pencarian dan memanfaatkannya untuk tahap selanjutnya. Tetapi walaupun begitu, algoritma ini masih mempunyai kompleksitas yang relatif sama dengan algoritma brute force biasa, khususnya untuk pattern dan teks yang pendek. Tetapi akan mempunyai kelebihan, apabila digunakan untuk pattern dan teks dengan panjang yang lumayan besar. Selain itu, algoritma ini juga lebih banyak makan memori daripada algoritma brute force biasa, karena menggunakan lebih banyak tabel.
2.5. Model Prototyping
Model Prototyping atau prototyping model adalah salah satu pendekatan dalam rekayasa perangkat lunak yang secara langsung mendemonstrasikan bagaimana sebuah perangkat lunak atau komponen-komponen perangkat lunak akan bekerja dalam lingkungannya sebelum tahapan konstruksi aktual dilakukan (Howard, 1997).
Prototyping Model
Use
Level
Reusable
Throwaway
Input/Output
Processing
System
Gambar 2.3. Klasifikasi Prototyping Model (Harris, 2003)
Berikut ini adalah penjelasan singkat dari gambar klasifikasi prototyping model menurut gambar 2.3. di atas.
a. Prototyping Model dilihat dari sisi penggunaan (use) : Reusable prototype :
Prototype yang akan ditransformasikan menjadi produk final. Throwaway prototype :
Prototype yang akan dibuang begitu selesai menjalankan maksudnya. b. Prototyping Model dilihat dari sisi tingkatan (level) :
Input/output prototype :
Processing prototype :
Prototype yang meliputi perawatan file dasar dan proses-proses transaksi. System prototype :
Prototype yang berupa model lengkap dari perangkat lunak.
Strategi utama dalam prototyping adalah kerjakan yang mudah terlebih dahulu dan sampaikan hasil kepada pengguna sesegera mungkin. Harris (2003) membagi prototyping dalam enam tahapan seperti terlihat pada gambar 2.4. berikut :
Identifikasi Alternatif
Prototype
Rancang Bangun
Prototype
Uji Prototype
Siapkan
Prototype User’s System Diagram
Evaluasi dengan Pengguna
Transformasi
Prototype ke Sistem Penuh
Tahapan-tahapan prototyping menurut gambar 2.4. di atas secara ringkas dapat dijelaskan sebagai berikut:
Identifikasi kandidat prototyping Kandidat dalam kasus ini meliputi user interface (menu, dialog, input dan output), file-file transaksi utama, dan fungsi-fungsi pemrosesan sederhana.
Rancang bangun prototype dengan bantuan software seperti word processor, spreadsheet, database, pengolah grafik, dan software CASE (Computer-Aided Software Engineering).
Uji prototype untuk memastikan prototype dapat dengan mudah dijalankan untuk tujuan demonstrasi.
Siapkan prototypeUser’s System Diagram (USD) untuk mengidentifikasi bagian-bagian dari perangkat lunak yang di-prototype-kan.
Evaluasi dengan pengguna untuk mengevaluasi prototype, dan melakukan perubahan jika diperlukan.
Transformasikan prototype menjadi perangkat lunak yang beroperasi penuh dengan melakukan penghilangan kode-kode yang tidak dibutuhkan, penambahan program-program yang memang dibutuhkan, dan perbaikan dan pengujian perangkat lunak secara berulang.
2.6. Berbagai Metode Kontrasepsi (Saifuddin, dkk, 2003) 2.6.1. Metode Amenorea Laktasi (MAL)
2.6.1.1. Profil
b. MAL sebagai kontrasepsi bila perempuan menyusui secara penuh (full breast feeding), belum haid, dan umur bayi kurang dari 6 bulan.
c. Efektif sampai 6 bulan.
d. Harus dilanjutkan dengan penggunaan metode kontrasepsi lainnya.
2.6.1.2. Efektivitas
Efektivitas tinggi (keberhasilan 98% pada enam bulan pascapersalinan).
2.6.1.3. Aturan
MAL sesuai digunakan pada kondisi : a. Perempuan menyusui secara eksklusif. b. Bayinya berumur kurang dari 6 bulan. c. Belum mendapat haid setelah melahirkan.
MAL tidak sesuai digunakan pada kondisi :
a. Perempuan sudah mendapat haid setelah bersalin. b. Perempuan tidak menyusui secara eksklusif. c. Bayinya sudah berumur lebih dari 6 bulan.
2.6.2. Keluarga Berencana Alamiah (KBA) 2.6.2.1. Profil
a. Perempuan harus belajar mengetahui kapan masa suburnya berlangsung.
b. Efektif bila dipakai dengan tertib. c. Tidak ada efek samping.
2.6.2.2. Efektivitas
Efektivitas sedang (9 s.d. 20 kehamilan per 100 perempuan selama tahun pertama penggunaan.
2.6.2.3. Aturan
KBA sesuai digunakan pada kondisi :
a. Perempuan dalam masa reproduksi, baik siklus haid teratur maupun tidak teratur, tidak haid baik karena menyusui maupun pramenopause.
b. Perempuan dengan paritas berapapun termasuk nuli para. c. Perempuan kurus ataupun gemuk.
d. Perempuan yang merokok.
f. Pasangan dengan alasan agama atau filosofi untuk tidak menggunakan metode lain.
g. Perempuan yang tidak dapat menggunakan metode lain.
h. Pasangan yang ingin pantang sanggama lebih dari seminggu pada setiap siklus haid.
i. Pasangan yang ingin dan termotivasi untuk mengobservasi, mencatat, dan menilai tanda dan gejala kesuburan.
KBA tidak sesuai digunakan, pada kondisi :
a. Perempuan yang dari segi umur, paritas atau masalah kesehatannya membuat kehamilan menjadi suatu kondisi risiko tinggi.
b. Perempuan sebelum mendapat haid (menyusui, segera setelah abortus), kecuali Metode Ovulasi Billing (MOB).
c. Perempuan dengan siklus haid yang tidak teratur, kecuali MOB. d. Perempuan yang pasangannya tidak mau bekerja sama
(berpantang) selama waktu tertentu dalam siklus haid. e. Perempuan yang tidak suka menyentuh daerah genitalianya.
2.6.3. Sanggama Terputus 2.6.3.1. Profil
2.6.3.2. Efektivitas
Angka kegagalan 4 s.d. 8 kehamilan per 100 perempuan per tahun.
2.6.3.3. Aturan
Sanggama Terputus sesuai digunakan pada kondisi :
a. Pria ingin berpartisipasi aktif dalam keluarga berencana.
b. Pasangan yang taat beragama atau mempunyai alasan filosofi untuk tidak memakai metode-metode lain.
c. Pasangan memerlukan kontrasepsi dengan segera.
d. Pasangan memerlukan metode sementara, sambil menunggu metode yang lain.
e. Pasangan membutuhkan metode pendukung.
f. Pasangan melakukan hubungan seksual tidak teratur.
Sanggama Terputus tidak sesuai digunakan pada kondisi : a. Pria dengan pengalaman ejakulasi dini.
b. Pria sulit melakukan melakukan sanggama terputus. c. Pria memiliki kelainan fisik atau psikologis.
d. Perempuan mempunyai pasangan yang sulit bekerja sama. e. Pasangan kurang dapat saling berkomunikasi.
2.6.4. Kondom 2.6.4.1. Profil
Kondom tidak hanya mencegah kehamilan, tetapi juga mencegah Infeksi Menular Seksual (IMS) termasuk HIV/AIDS. Efektif bila dipakai dengan baik dan benar. Dapat dipakai bersama kontrasepsi lain untuk mencegah IMS.
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 hubungan seksual. Kondom terbuat dari karet sintetis yang tipis, berbentuk silinder, dengan muaranya berpinggir tebal, yang digulung berbentuk rata atau mempunyai bentuk seperti puting susu. Berbagai bahan telah ditambahkan pada kondom baik untuk meningkatkan efektivitasnya (misalnya penambahan spermisida) maupun sebagai aksesoris aktivitas seksual.
2.6.4.2. Efektivitas
Efektivitas cukup efektif. Secara ilmiah didapatkan hanya sedikit angka kegagalan kondom (2 s.d. 12 kehamilan per 100 perempuan per tahun).
2.6.4.3. Aturan
