SISTEM PAKAR UNTUK MENENTUKAN MAKANAN DIET SEHAT PADA PENYAKIT JANTUNG BERDASARKAN GOLONGAN DARAH DENGAN MENGGUNAKAN NAIVE BAYES.

(1)

BERDASARKAN GOLONGAN DARAH DENGAN

MENGGUNAKAN NAIVE BAYES

SKRIPSI

Oleh :

NIRMALA MAHANING

0534 010 061

Kepada

PROGRAM STUDI TEKNIK INFORMATIKA FAKULTAS TEKNOLOGI INDUSTRI

UNIVERSITAS PEMBANGUNAN NASIONAL “ VETERAN” JAWA TIMUR SURABAYA

(2)

Nama: Nirmala Mahaning, NPM: 0534010061, Jurusan Teknik Informatika Dosen Pembimbing I: Hj. Asti Dwi Irfianti, S.Kom, M.Kom

Dosen Pembimbing II: Fetty Try Anggraeny S.Kom

Abstrak

Pola makanan yang bermacam-macam dan mengandung lemak tinggi merupakan salah satu faktor yang dapat memicu timbulnya suatu penyakit, dan mayoritas masyarakat tidak menyadari kebiasaan buruk ini. Pola makan seperti ini dapat menyebabkan timbulnya berbagai penyakit di dalam tubuhnya seperti penyempitan pembuluh darah, hipertensi, diabetes yang akhirnya menyebabkan penyakit jantung.

Dengan menjaga pola makanan yang baik maka dapat mengurangi munculnya penyakit jantung, oleh sebab itu diperlukan adanya sebuah sistem untuk membantu dalam menentukan makanan diet sehat penyakit jantung sesuai golongan darah. Sistem yang dimaksud adalah suatu sistem pakar yang mampu menirukan kerja seorang pakar atau dokter, seperti mendiagnosa makanan diet sehat penyakit jantung sesuai golongan darah. Mendiagnosa penyakit jantung tersebut berdasarkan gejala klinis yang dirasakan penderita dengan cara menginputkan ke dalam komputer kemudian komputer akan memberitahukan perkiraan makanan yang sesuai pola makanan yang dikonsumsi oleh penderita jantung tersebut.

Metode naive bayes berfungsi sebagai classifier dari beberapa kondisi atribut dari suatu kasus gejala yang diderita pasien atau user untuk dapat menentukan lingkup resep makanan yang cocok. Dalam membangun sistem pakar ini digunakan suatu software compiler dan sistem database yaitu PHP dan database MySQL

Dari hasil pengujian 60 kasus data pada sistem dengan diagnosa dokter yang memiliki persamaan 42 data maka diperoleh hasil bahwa penggunaan metode naive bayes untuk menentukan makanan diet sehat pada penyakit jantung berdasarkan golongan darah telah menghasilkan tingkat keakuratan sekitar 70 %.

Kata Kunci: Sistem Pakar, Diet Sehat Golongan Darah,Naive Bayes

(3)

KATA PENGANTAR

Puji dan syukur penulis panjatkan kepada Allah SWT atas berkat nikmat dan rahmat yang diberikan, sehingga penulis dapat menyelesaikan laporan tugas akhir dengan judul “Rancang Bangun Sistem Pakar Untuk Menentukan Makanan Diet Sehat pada Penyakit Jantung Berdasarkan Golongan Darah”

Selama penulisan laporan Tugas Akhir, penulis menyadari banyak pihak yang telah memberikan waktunya untuk mendorong dan membantu dalam penyelesaian Tugas Akhir ini, untuk semua itu penulis ingin mengucapkan terima kasih tulus kepada:

1. Bapak Prof. Dr. Ir. Teguh Soedarto, MP, selaku Rektor UPN “Veteran” Jatim. 2. Bapak Ir. Sutiyono, MT, selaku DEKAN FTI UPN “VETERAN” Jatim.

3. Ibu Asti Dwi Irfianti, S.Kom, M.Kom dan Ibu Fetty Tri Anggraeny S.Kom selaku Dosen Pembimbing yang telah membimbing dan memberikan saran selama pengerjaan Tugas Akhir ini.

4. dr. Ponco dan dr. Cut, selaku pembimbing lapangan serta staf Dinas Kesehatan Kota Surabaya, yang membantu memperoleh data-data yang diperlukan.

5. Seluruh Staf pengajar Teknik Informatika atas ilmu yang diberikan selama proses perkuliahan, semoga menjadi amal sholeh yang bermanfaat.

6. Staf Tata Usaha Jurusan atas segala pelayanan administrasi selama perkuliahan ini.

(4)

7. Bapak, Ibu, tante dr. Edyana Durman serta saudara penulis untuk doa dan dukungannya selama ini yang telah diberikan tanpa pamrih.

8. Untuk Iwan, Fitrasiwi, Maya, Dhyta Arie, Angga, Reski, Herfagus, Ayin, yang memberi dukungan, bantuan dan doa.

9. Teman-teman seperjuangan Teknik Informatika Angkatan 2005 di Universitas Pembangunan Nasional”Veteran” Surabaya.

Dan berbagai pihak yang tidak dapat penulis sebutkan di sini. Semoga Tuhan Yang Maha Esa memberkati dan membalas semua kebaikan yang telah dilakukan.

Penulis menyadari masih banyak yang dapat dikembangkan pada tugas akhir ini. Oleh karena itu penulis menerima setiap masukan dan kritik yang diberikan. Semoga tugas akhir ini dapat memberikan manfaat.

Surabaya, 17 November 2010

Penulis

(5)

vii

Halaman

ABSTRAKSI ... iv

KATA PENGANTAR ... v

DAFTAR ISI... vii

DAFTAR GAMBAR ... xii

DAFTAR TABEL... xiv

BAB I PENDAHULUAN ... 1

1.1 Latar Belakang M asalah ... 1

1.2 Perumusan M asalah ... 2

1.3 Batasan M asalah ... 3

1.4 Tujuan ... 3

1.5 M anfaat Sistem Bagi Pengguna ... 3

1.6 M etodologi Penelitian ... 4

1.7 Sistematika Penulisan ... 5

BAB II TINJAUAN PUSTAKA ... 8

2.1 Sistem Pakar ... 8

(6)

viii

2.1.4 Kelemahan Sistem Pakar ... 12

2.1.5 Struktur Sistem Pakar ... 12

2.1.6 Kategori M asalah Sistem Pakar ... 14

2.2 Pengertian Naive Bayes Classifier... 15

2.3 Block Diagram ... 19

2.4 Dependency Diagram... 20

2.5 Decision Table ... 21

2.6 Hubungan Diet dan Golongan Darah... 21

2.6.1 Faktor-Faktor yang Mengakibatkan Penyakit Jantung Terhadap Golongan Darah... 22

2.6.2 Makanan Berdasarkan Golongan Darah O ... 23

2.6.3 Makanan Berdasarkan Golongan Darah A ... 23

2.6.4 Makanan Berdasarkan Golongan Darah B... 24

2.6.5 Makanan Berdasarkan Golongan Darah AB... 25

2.6.6 Pengelompokan Makanan ... 25

2.7 Penyakit Jantung... 26

2.7.1 Gejala jantung koroner... 26

2.7.2 Gejala jantung rematik ... 27

2.8 PHP ... 27

(7)

ix

3.2 Perancangan Sistem ... 29

3.2.1 Block Diagram ... 29

3.2.2 Dependency Diagram... 31

3.2.3 Desain Arsitektur ... 32

3.2.4 Struktur Tabel ... 34

3.3 Perancangan Proses... 37

3.3.1 Proses Sistem Pakar Untuk Desain Admin ... 37

3.3.2 Proses Sistem Pakar Untuk Desain User... 38

3.3.3 Perancangan proses Perhitungan Naive Bayes ... 38

3.4 Desain Interface ... 39

3.4.1 Tampilan Login... 40

3.4.2 Tampilan Register ... 40

3.4.3 Tampilan Dataset ... 41

3.4.4 Tampilan Data Testing... 41

BAB IV IMPLEMENTASI DAN ANALISA ... 42

4.1 Kebutuhan Sistem ... 42

4.1.1 Perangkat Sistem... 42

4.2 Implementasi ... 43

4.2.1 Tampilan Halaman Utama ... 43

(8)

x

4.2.2.3 Halaman Tanda-Tanda Gejala Dada... 46

4.2.2.4 Halaman Kondisi Badan... 47

4.2.2.5 Halaman Gejala Pernafasan... 47

4.2.2.6 Halaman Jenis Resep ... 48

4.2.2.7 Halaman Daftar Jenis Rsep... 48

4.2.2.8 Halaman Manage Dataset ... 49

4.2.2.9 Halaman Treeview... 50

4.3 Tampilan Halaman Admin... 50

4.4 Tampilan Halaman User... 51

4.4.1 Halaman Registrasi Konsultasi ... 52

4.4.2 Tampilan Konsultasi User... 52

BAB V IMPLEMENTASI SISTEM ... 54

5.1 Ujicoba ... 54

5.1.1 Uji Coba Aplikasi Pakar... 54

5.1.1.1 Uji coba Menu Manage Inputan ... 55

5.1.1.2 Ujicoba Menu Jenis Resep ... 56

5.1.1.3 Ujicoba Menu Manage Dataset ... 57

5.1.1.4 Ujicoba pada Tree view ... 58

5.1.2 Uji Coba Konsultasi ... 59

(9)

xi

BAB VI PENUTUP ... 63

6.1 Kesimpulan ... 63

6.2 Saran... 64

DAFTAR PUSTAKA ... 65

(10)

xii

Halaman

Gambar 2.1Arsitektur sistem pakar ... 14

Gambar 2.4 Block Diagram... 20

Gambar 2.5 Dependency Diagram... 20

Gambar 3.1 Block Diagram... 30

Gambar 3.2 Dependency Diagram... 31

Gambar 3.3 Desain Arsitektur... 32

Gambar 3.4 Diagram Alir Sistem Pakar Untuk Desain Admin... 37

Gambar 3.5 Diagram Alir Sistem Pakar Untuk Desain User... 38

Gambar 3.6 Perancangan Proses Perhitungan Naive Bayes... 39

Gambar 3.7 Tampilan Login Pakar... 40

Gambar 3.8 Tampilan Register... 40

Gambar 3.9 Tampilan Input Dataset... 41

Gambar 3.10 Tampilan Data Testing... 41

Gambar 4.1 Halaman Home... 43

Gambar 4.2 Halaman Login... 44

Gambar 4.3 Message box username... 44

Gambar 4.4 Halaman Pakar... 45

Gambar 4.5 Halaman Manage inputan... 45

Gambar 4.6 Halaman golongan darah... 46

Gambar 4.7 List Tanda-tanda Gejala Dada... 46

(11)

xiii

Gambar 4.11 Halaman Dataset... 49

Gambar 4.12 Halaman Treeview... 50

Gambar 4.13 Halaman Admin... 51

Gambar 4.14 Halaman User... 51

Gambar 4.15 Inputan Register User... 52

Gambar 4.16 Halaman Inputan User... 52

Gambar 4.17 Halaman Konsultasi... 53

Gambar 5.1 Menu Login... 54

Gambar 5.2 Message box jika isian... 55

Gambar 5.3 Input Golongan Darah... 55

Gambar 5.4 Daftar Manage Golongan Darah... 55

Gambar 5.5 Input Jenis Resep... 56

Gambar 5.6 Daftar Jenis Resep... 56

Gambar 5.7 Manage Dataset... 57

Gambar 5.8 Daftar Dataset... 57

Gambar 5.9 massage box... 58

Gambar 5.10 Daftar treeview... 58

Gambar 5.11 Form Pendaftaran... 59

Gambar 5.12 Form Pertanyaan... 59

(12)

xiv

Halaman

Tabel 2.1 Decision... 21

Tabel 2.2 Penggolongan... 22

Tabel 3.1 Tabel Admin... 35

Tabel 3.2 Golongan Darah... 35

Tabel 3.3 Gejala Pernafasan... 35

Tabel 3.4 Gejala Dada... 36

Tabel 3.5 Kondisi... 36

Tabel 3.6 Bahan Makanan... 36

Tabel 3.7 Kasus... 37

Tabel 4.1 Halaman Jenis Resep... 48

Tabel 5.1 Dataset... 61

(13)

BAB I

PENDAHULUAN

1.1. Latar Belakang

Kemajuan teknologi komputer yang pesat dapat membantu kehidupan manusia bahkan di dalam bidang-bidang di luar disiplin ilmu komputer. Salah satunya adalah program sistem pakar. Program ini dapat membantu dan mempermudah dalam beberapa hal sesuai dengan fungsinya. Pengertian dari sistem pakar adalah suatu program komputer yang mengandung pengetahuan dari satu atau lebih pakar manusia mengenai suatu bidang spesifik.

Sekarang ini ada kecenderungan mayoritas masyarakat lebih gemar mengkonsumsi makanan yang mengandung lemak yang tinggi namun rendah akan serat, misalnya beberapa makanan cepat saji (fast Food). Banyak makanan yang menampilkan bentuk dan sajian yang menarik namun komposisi makanannya tidak seimbang, apabila makanan seperti ini dijadikan makanan favorit dan di konsumsi dalam jangka waktu yang lama maka tidak dapat dipungkiri makanan-makanan tersebut dapat membahayakan kesehatan tubuh manusia.

Pola makanan yang serba cepat dan mengandung lemak tinggi merupakan salah satu faktor yang dapat memicu timbulnya suatu penyakit, dan mayoritas masyarakat tidak menyadari kebiasaan buruk ini. Pola makan seperti ini dapat menyebabkan berbagai penyakit dalam tubuhnya seperti penyakit jantung.

Dari berbagai macam - macam cara diet yang benar dan aman yang telah diuji oleh banyak peneliti salah satunya adalah menentukan makanan diet sehat berdasarkan golongan darah. Cara ini memanfaatkan cara kerja darah yang dapat

(14)

memberikan informasi jenis makanan apa saja yang bermanfaat dan sehat untuk di konsumsi, serta jenis makanan yang kurang baik dikonsumsi dalam melakukan diet sehat sesuai dengan golongan darah khususnya pada penderita penyakit jantung. Dengan cara diet ini user dapat menentukan jenis makanan apa saja yang bermanfaat yang dapat dikonsumsi oleh tubuh.

Dengan demikian diperlukan adanya rancang bangun Sistem Pakar untuk menentukan makanan diet sehat pada penyakit jantung berdasarkan golongan darah dengan menggunakan metode Naïve Bayes. Sistem Pakar ini bertujuan untuk membantu orang-orang yang ingin melakukan diet sehat agar mendapatkan hasil yang lebih baik dan dapat terhindar dari berbagai penyakit khususnya pada penyakit jantung.

1.2. Perumusan Masalah

Berdasarkan latar belakang yang telah diuraikan diatas, didapatkan perumusan masalah sebagai berikut:

1) Bagaimana merancang sistem pakar dengan menggunakan metode Naive Bayes untuk membantu dan mempermudah user dalam menentukan makanan diet sehat berdasarkan golongan darah yang berbasis web khususnya pada penderita penyakit jantung.

(15)

1.3. Batasan Masalah

1) Sistem pakar ini hanya membahas identifikasi untuk menentukan makanan diet sehat berdasarkan golongan darah khususnya penyakit jantung.

2) Pengambilan keputusan pada sistem ini berdasarkan data gejala yang telah ada dengan hasil berupa user yang terkena penyakit jantung.

3) Penggunaan sistem ini ditujukan kepada masyarakat yang mengalami penyakit jantung.

4) Sistem pakar ini menggunakan metode Naive bayes.

1.4. Tujuan

Rancang bangun Sistem Pakar untuk Menentukan Makanan diet sehat pada penyakit Jantung berdasarkan golongan darah ini memiliki tujuan :

1) Membuat aplikasi berbasis web pada Sistem Pakar Untuk Menentukan Makanan Diet Sehat pada penyakit jantung Berdasarkan Golongan Darah. 2) Untuk membantu para user dalam menjalankan program dietnya sesuai

dengan golongan darah yang diinginkan khususnya pada penyakit jantung. 3) Aplikasi untuk membantu melakukan diet sehat bagi penderita suatu

penyakit khususnya penyakit jantung.

1.5. Manfaat

(16)

1) Agar hasil penelitian ini dapat memberikan tambahan pengetahuan dan wawasan tentang cara menentukan makanan diet sehat pada penyakit jantung berdasarkan golongan darah.

2) Dapat mempermudah masyarakat pada umumnya untuk dapat mengetahui jenis makanan diet secara sehat berdasarkan golongan darah khususnya pada penyakit jantung tanpa harus ke pakarnya langsung.

3) Agar sistem pakar ini dapat dipergunakan oleh masyarakat, mahasiswa, instansi kesehatan atau instansi pendidikan/ fakultas sebagai pelengkap atau alat bantu dalam menentukan jenis makanan diet sehat pada penyakit jantung berdasarkan golongan darah.

1.6. Metodologi Penelitian

1) Studi Literatur.

Pada tahap ini dipelajari literature dan perencanaan serta konsep awal untuk membentuk program yang akan dibuat yaitu di dapat dari referensi buku, internet, maupun dari sumber- sumber yang lainnya.

2) Pengumpulan Data dan Analisis.

Pada tahap ini adalah proses pengumpulan data yang dibutuhkan untuk pembuatan program serta melakukan analisis atau pengamatan pada data yang sudah terkumpul untuk selanjutnya diolah lebih lanjut.

3) Analisa dan Perancangan.

(17)

tahap ini adalah proses perancangan dari sistem yang akan dibuat untuk selanjutnya akan diproses lebih lanjut.

4) Pembuatan Program.

Setelah tahap perancangan sistem maka tahap selanjutnya adalah pembuatan program. Pada tahap ini sistem yang sebelumnya telah dibuat akan diterapkan pada program yang akan dibuat. Pembuatan program ini menggunakan pemrograman PHP dan mySQL dengan menggunakan metode naive bayes sebagai metode penalaran pada program ini.

5) Uji Coba Program.

Setelah program selesai dibuat maka dilakukan pengujian program untuk mengetahui apakah program tersebut telah bekerja dengan benar.

6) Pembuatan Kesimpulan.

Pada tahap akhir ini adalah pembuatan kesimpulan dari laporan skripsi yang dibuat yang diperoleh sesuai dengan dasar teori yang mendukung dalam pembuatan skripsi ini yang telah dikerjakan secara keseluruhan.

1.7. Sistematika Penulisan

(18)

BAB I : PENDAHULUAN

Berisi latar belakang yang menjelaskan tentang latar belakang permasalahan, ruang lingkup, tujuan, manfaat, dan sistematika penulisan yang digunakan dalam laporan Tugas Akhir ini.

BAB II : TINJAUAN PUSTAKA

Pada bab kedua akan dijelaskan mengenai landasan teori yang terkait dengan tugas akhir ini. Semua penjelasan tersebut terkait dengan berbagai disiplin ilmu yang diterapkan, mulai dari konsep sampai definisi tiap istilah yang dipakai.

BAB III : ANALISA PERANCANGAN SISTEM

Pada bab ketiga diuraikan mengenai perancangan sistem yang terdiri atas penjelasan dari analisa permasalahan, desain sistem, prosedur identifikasi makanan diet sehat pada penyakit jantung berdasarkan golongan darah serta aplikasinya.

BAB IV : IMPLEMENTASI SISTEM

Pada bab ini berisi implementasi dari Rancang Bangun Sistem Pakar Untuk Menentukan Makanan Diet Sehat pada Penyakit Jantung Berdasarkan Golongan Darah.

(19)

Bab ini menjelaskan uji coba dari implementasi Rancang Bangun Sistem Pakar untuk menentukan makanan diet sehat pada penyakit jantung berdasarkan golongan darah dengan menggunakan naive bayes, beserta evaluasi dari hasil uji coba.

BAB VI : KESIMPULAN DAN SARAN

(20)

BAB II

TINJAUAN PUSTAKA

2.1. Sistem Pakar

Menurut Martin dan Oxman sistem pakar adalah sistem berbasis komputer yang menggunakan pengetahuan, fakta, dan teknik penalaran dalam memecahkan masalah yang biasanya hanya dapat dipecahkan oleh seorang pakar dalam bidang tersebut. (Arhami,2005:11).

Sistem pakar (expert system) adalah salah satu cabang dari AI yang membuat penggunaaan secara luas knowledge yang khusus untuk penyelesaian masalah tingkat manusia yang pakar. Seorang pakar adalah orang yang mempunyai keahlian dalam bidang tertentu, yaitu pakar yang mempunyai knowledge atau kemampuan khusus yang orang lain tidak mengetahui atau mampu dalam bidang yang dimilikinya. Ketika sistem pakar dikembangkan pertama kali sekitar tahun70-an sistem pakar hanya berisi knowledge yang ekslusif. Namun demikian sekarang ini istilah sistem pakar sudah digunakan untuk berbagai macam sistem yang menggunakan teknologi sistem pakar itu. Teknologi sistem pakar meliputi bahasa sistem pakar, program,dan perangkat keras yang dirancang untuk pengembangan dan pembuatan sistem pakar. (Arhami,2005:13).

Pada dasarnya sistem pakar diterapkan untuk mendukung aktivitas pemecahan masalah. Beberapa aktivitas pemecahan yang dimaksud antara lain :

a. Pembuatan keputusan (decision making) b. Pemaduan pengetahuan (knowledge fusing) c. Pembuatan desain (designing)

(21)

d. Perencanaan (planning) e. Prakiraan (forecasting) f. Pemberian nasehat (advising) g. Pengaturan (regulating) h. Pengendalian (controlling) i. Diagnosis (diagnosing) j. Perumusan (prescribing) k. Penjelasan (explaining) l. Pelatihan (tutoring)

Selain itu sistem pakar juga dapat berfungsi sebagai asisten yang pandai dari seorang pakar.

Sistem pakar dibuat pada wilayah pengetahuan tertentu untuk suatu kepakaran tertentu yang mendekati kemampuan manusia di salah satu bidang. Sistem pakar mencoba mencari solusi yang memuaskan sebagaimana yang dilakukan seorang pakar. Selain itu sistem pakar juga dapat memberikan penjelasan terhadap langkah yang diambil dan memberikan alasan atas saran atau kesimpulan yang ditemukannya.

Biasanya sistem pakar hanya digunakan untuk memecahkan masalah yang memang sulit untuk dipecahkan dengan pemrograman biasa, mengingat biaya yang diperlukan untuk membuat sistem pakar jauh lebih besar dari pembuatan sistem biasa.

(22)

2.1.1 Konsep Sistem Pakar

1) Keahlian merupakan suatu penguasaan pengetahuan di bidang tertentu yang di dapatkan dari pelatihan, membaca atau pengalaman.

2) Ahli. seorang yang mempunyai pengetahuan tertentu dan mampu menjelaskan suatu tanggapan, mempelajari hal-hal baru seputar topic permasalahan (domain), menyusun kembali pengetahuan jika dipandang perlu, memilah aturan jika dibutuhkan, dan menentukan relevan atau tidaknya keahlian mereka.

3) Pengalihan keahlian. Ilmu yang dimiliki dari para ahli dialihkan ke komputer kemudian dialihkan lagi ke orang lain yang bukan ahli.

4) Inferensi. Kemampuan untuk melakukan penalaran dengan menggunakan pengetahuan yang ada untuk menghasilkan suatu kesimpulan atau hasil akhir.

5) Aturan. Pengetahuan disimpan dalam bentuk aturan-aturan, sebagian besar sistem pakar dibuat dalam bentuk rule-based system.

6) Kemampuan menjelaskan. menjelaskan proses pengambilan keputusan oleh sistem (bagaimana suatu keputusan dapat diperoleh).

2.1.2 Ciri-ciri Sistem Pakar

1) Terbatas pada bidang yang spesifik.

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

3) Dapat mengemukakan rangkaian alasan yang diberikannya dengan cara yang dapat dipahami.

(23)

5) Dirancang untuk dapat dikembangkan secara bertahap. 6) Outputnya bersifat nasihat atau anjuran.

7) Output tergantung dari dialog dengan user.

8) Knowledge base dan inference engine yang terpisah (Kusrini,2006:14).

2.1.3 Keuntungan Pemakaian Sistem Pakar

1) Membuat seorang yang awam dapat bekerja seperti layaknya seorang pakar.

2) Dapat bekerja dengan informasi yang tidak lengkap atau tidak pasti. 3) Meningkatkan output dan produktivitas. Sistem pakar dapat bekerja

lebih cepat dari manusia. Keuntungan ini berarti mengurangi jumlah pekerja yang dibutuhkan, dan akhirnya akan mereduksi biaya.

4) Meningkatkan kualitas.

5) Sistem pakar menyediakan nasihat yang konsisten dan dapat mengurangi tingkat kesalahan.

6) Membuat peralatan yang kompleks lebih mudah dioperasikan Karena sistem pakar dapat melatih pekerja yang tidak berpengalaman.

7) Handal (reliability).

8) Sistem pakar tidak dapat lelah atau bosan. Juga konsisten dalam memberi jawaban dan selalu memberikan perhatian penuh.

9) Memiliki kemampuan untuk memecahkan masalah yang kompleks. 10)Memungkinkan pemindahan pengetahuan ke lokasi yang jauh serta

(24)

sehingga user seolah-olah berkonsultasi langsung dengan sang pakar meskipun mungkin sang pakar sudah pensiun. (Kusrini,2006:15).

2.1.4 Kelemahan Sistem Pakar

1) Masalah dalam mendapatkan pengetahuan di mana pengetahuan tidak selalu bisa didapatkan dengan mudah, karena kadangkala pakar dari masalah yang kita buat tidak ada, dan kalaupun ada kadang-kadang pendekatan yang dimiliki pakar berbeda-beda.

2) Untuk membuat suatu sistem pakar yang benar-benar berkualitas tinggi sangatlah sulit dan memerlukan biaya yang sangat besar untk pengembangan dan pemeliharaannya.

3) Boleh jadi sistem tak dapat membuat keputusan.

4) Sistem pakar tidaklah 100% menguntungkan, walaupun seorang tetap tidak sempurna atau tidak selalu benar. Oleh karena itu perlu di uji ulang secara teliti sebelum digunakan. (Arhami,2005:10).

2.1.5 Struktur Sistem Pakar

Sistem pakar disusun oleh dua bagian utama,yaitu:

1) Lingkungan pengembangan (development environment)

Lingkungan pengembangan sistem pakar digunakan untuk memasukkan pengetahuan pakar ke dalam lingkungan sistem pakar. 2) Lingkungan konsultasi (consultation environment)

(25)

Komponen-komponen yang diperlukan untuk membangun sistem pakar yang baik sebagi berikut :

1) Antar muka (User interface) adalah perangkat lunak yang menyediakan komunikasi antara pengguna dengan sistem.

2) Basis pengetahuan (Knowledge base) mengandung pengetahuan untuk pemahaman, formulasi, dan penyelesaian masalah. Komponen sistem pakar ini terdiri dari 2 elemen dasar :

a. Fakta merupakan informasi tentang obyek dalam area permasalahan tertentu.

b. Aturan merupakan informasi tentang bagaimana cara memperoleh fakta baru dari fakta yang telah diketahui.

1) Fasilitas akuisisi (Knowledge acquisition) pengetahuan merupakan perangkat lunak yang menyediakan fasilitas dialog antara pakar dengan sistem.

2) Mesin inferensi (Inference engine) merupakan perangkat lunakyang melakukan penalaran dengan menggunakan pengetahuan yang ada untuk menghasilkan suatu kesimpulanatau hasil akhir.

3) Workplace merupakan area dari sekumpulan memori kerja (working memory).

(26)

Mesin Inferensi

5) Sistem perbaikan pengetahuan (Knowledge refining system) pakar memiliki kemampuan untuk menganalisis dan meningkatkan kinerjanya serta kemampuan untuk belajar dari kinerjanya.

LINGKUNGAN KONSULTASI LINGKUNGANPENGEMBANGAN Fakta tentang

kejadian tertentu

Akuisisi pengetahuan

Gambar 2.1 Arsitektur sistem pakar (sumber: Arhami (2005))

2.1.6 Kategori Masalah Sistem Pakar

Masalah-masalah yang dapat diselesaikan dengan sistem pakar, di antaranya:

1) Interpretasi,Membuat kesimpulan atau deskripsi dari sekumpulan data mentah.

2) Prediksi, Memproyeksikan akibat-akibat yang dimungkinkan dari situasi-situasi tertentu.

3) Diagnosis,Menentukan sebab malfungsi dalam situasi kompleks yang didasarkan pada gejala-gejala yang teramati.

Pemakai

Basis Pengetahuan : Fakta dan atauran

(27)

4) Desain, Menetukan konfigurasi komponen-komponensistem yang cocok dengan tujuan-tujuan kinerja tertentu yang memenuhi kendala-kendala tertentu.

5) Perencanaan, Merencanakan serangkaian tindakan yang akan dapat mencapai sejumlah tujuan dengan kondisi awal tertentu.

6) Debugging dan repair, Menetukan dan menginterpretasikan cara-cara untuk mengatasi malfungsi.

7) Instruksi, Mendeteksi dan mengoreksi defisiensi dalam pemahaman domain subyek.

8) Pengendalian Mengatur tingkah laku suatu environment yang kompleks.

9) Selection, Mengidentifikasi pilihan terbaik dari sekumpulan(list) kemungkinan.

10)Simulation, Pemodelan interaksi antara komponen-komponen sistem. 11)Monitoring, Membandingkan hasil pengamatan dengan yang

diharapkan. (Kusrini,2006:21).

2.2. Pengertian Naive Bayes Classifier

Teorema Bayes adalah sebuah pendekatan untuk sebuah ketidaktentuan yang diukur dengan probabilitas. Teorema bayes dikemukakan oleh Thomas Bayes. Thomas Bayes hidup pada abad 18 yang merupakan orang yang sangat

terkenal dalam bidang probabilitas.

(28)

….. (1)

Keterangan :

VMAP Probabilitas tertinggi

a1, a2, a3, …, an Atribut (inputan)

Teorema Bayes sendiri berawal dari rumus :

... (2)

Keterangan :

P(A | B) Peluang A jika diketahui keadaan B A Kriteria

B Resep

P(B) Peluang inputan

P(B ) Peluang B intersection terhadap A

Kemudian dari persamaan rumus diatas kita mendapatkan bahwa ... (3)

Keterangan :

P(B | A) A B P(A) P(B )

Peluang B jika diketahui keadaan A Resep

Kriteria Peluang resep

Peluang B intersection terhadap A sehingga didapatkan teorema bayes :

... (4)

(29)

... (5)

Keterangan :

VMAP

P(Vj)

P(a1, a2, a3,...an)

P(a1, a2, a3,....an Vj)

Probabilitas tertinggi Peluang resep ke j

Peluang atribut-atribut (inputan) Peluang atribut-atribut (inputan) jika diketahui keadaan Vj (resep) ke j

Karena nilai P(a1, a2, a3, …, an)konstan untuk semua vj, maka persamaan ini dapat

ditulis menjadi:

... (6)

Keterangan :

VMAP Probabilitas tertinggi

P(Vj) Peluang resep ke j

P(a1, a2, a3,....an Vj) Peluang atribut-atribut (inputan) jika diketahui keadaan Vj

(gejala) ke j

Untuk menghitung P(a1, a2, a3, …, an | vj) bisa jadi semakin sulit karena

jumlah gejala P(a1, a2, a3, …, an | vj) bisa jadi sangat besar. Hal ini disebabkan

jumlah gejalatersebut sama dengan jumlah semua kombinasi gejala dikali dengan jumlah kategori yang ada.

(30)

Dengan men-substitusikan persamaan ini dengan persamaan diatas akan menghasilkan:

Kemunculan ai (atribut) terhadap vj

jumlah kemunculan vj pada dataset

Jumlah tiap vj

Teori perkiraan untuk P(ai|vj) Ukuran

sample yang sama

P(vj) dapat diartikan peluang resep kategori j. Dapat ditulis seperti: dimana |resepj|

adalah jumlah resep pada kategori j dan |tot_resep| adalah jumlah resep yang digunakan dalam pelatihan. Sedangkan P(ai|vj) adalah peluang ai jika diketahui

keadaan vj, dalam artian, peluang gejala ke i, dalam resep kategori j [10]. Dapat

(31)

dimana ni adalah jumlah kemunculan resep ai pada kategori vj. Dan |resep_ vj|

adalah jumlah resep yang ada pada kategori vj.

j Kelebihan Naïve Bayes Classifier, diantaranya :

1. Relatif mudah untuk diimplemetasikan karena tidak menggunakan optimasi numerik, perhitungan matriks dan lainnya.

2. Efisien dalam pelatihan dan penggunaannya. 3. Bisa menggunakan data binary atau polinom.

4. Karena diasumsikan independen maka memungkinkan metode ini diimplementasikan dengan berbagai macam data set.

5. Akurasi yang dihasilkan relatif tinggi. Kekurangan Naïve Bayes Classifier, diantaranya :

Karena diasumsikan bahwa Naïve Bayes itu bersifat independen maka memiliki konsekuensi yaitu diantaranya :

1. Perkiraan kemungkinan kelas yang tidak akurat.

2. Batasan atau threshold harus ditentukan secara manual dan bukan secara analitis. (www.ittelkom.ac.id).

2.3. Block Diagram

(32)

Gambar 2.4 Block Diagram

2.4 Dependency Diagram

Dependency Diagram dalam sistem pakar bersifat untuk menunjukkan hubungan atau ketergantungan antara inputan pertanyaan. Rule-rule dan rekomendasi yang dibuat oleh prototype sistem berbasis pengetahuan. Dari gambar Block Diagram di atas dapat diteruskan menjadi Dependency Diagram, seperti yang terlihat pada gambar 2.5 di bawah ini :

(33)

2.5 Decision Table

Decision table merupakan tabel yang menunjukkan semua kombinasi inputan dan hasilnya. Dimana setiap bagian segitiga pada dependency diagram akan dibuatkan decision table.Nantinya tiap decision table ini akan dimasukkan sebagai basis data atau knowledge base dari sistem pakar yang dibuat.

Sebagai contoh pembuatan decision table dapat dilihat pada tabel 2.1 dibawah

ini:

Step 1 : Plan

Tabel 2.1 Decision

2.6. Hubungan Diet dan Golongan Darah

Ada banyak alasan mengapa terdapat studi tentang makanan dan keberlangsungan penyakit. Golongan darah adalah kunci bagi keseluruhan sistem kekebalan tubuh, dan hal ini adalah faktor penjelas yang essensial di dalam profil kesehatan. Antigen golongan darah berfungsi sebagai penjaga gerbang, yang menciptakan antibodi mengenali antigen dari mikroba penyerbu. Terjadilah serangkaian reaksi yang disebut aglutinasi maupun menggumpal.antibodi akan menempel pada antigen dari virus maupun mikroba itu dan mendeteksi begitu erat. Ketika sel-sel, virus, parasit dan bakteri menggumpal proses penghilangannya pun menjadi lebih mudah.

A (1) (Ya, Tidak) B (2) (Ya, Tidak) AB (3) (Ya, Tidak) Kondisi : Golongan Darah

Baris 24 = 2 x 2 x 2 x 2 =

(34)

Akan tetapi ada banyak hal lain yang terlibat dalam proses terjadinya penggumpalan. Ilmuwan telah mempelajari bahwa ada banyak makanan yang berpotensi menggumpalkan sel-sel pada golongan darah tertentu. Artinya suatu jenis makanan dapat berbahaya bagi sel-sel dari salah satu golongan darah tetapi bermanfaat bagi golongan darah yang lain, sehingga setiap orang akan menyadari manfaat dari diet ini, yang tergantung pada kondisi tubuh dan kelenturannya.

Ada empat jenis golongan darah, yaitu A,B,AB,O. menurut sistem ABO yang ditemukan dokter Austria, Karl Landsteiner, (1900), darah ditentukan oleh zat / antigen yang terkandung dalam sel darah merah. (D’Adamo,2008).

Tabel 2.2 penggolongan

Golongan darah Sel darah merah Plasma

A Antigen A Antibodi B B Antigen B Antibodi

AB Antigen AB Tidak ada antibodi O Tidak ada antigen Antibodi anti A dan anti

B

2.6.1 Faktor – Faktor yang Mengakibatkan Penyakit Jantung Terhadap

Golongan Darah

(35)

dapat memicu dilepaskannya hormone-hormon yang memicu penggumpalan darah. Stres melepaskan asam lemak dan glukosa ke dalam aliran darah. Asam lemak dan glukosaini dapat diubah menjadi lemakdan kolesterol alami dan disimpan pada dinding pembuluh arteri. Timbunan ini akan menciptakan hambatan terhadap aliran darah yang melewati arteri dan berkontribusi terhadap tekanan darah tinggi.

2.6.2 Makanan Berdasarkan Golongan Darah O

Golongan darah O berkembang baik untuk protein hewani. Saluran pencernaan untuk orang bergolongna darah O masih mengandung jejak purba. Makanan berprotein tinggi dan tuntutan fisik yang luar biasa pada sistem pencernaan manusia purba bergolongan darah O mungkin tetap membuat sebagian besar dari mereka tetap berada dalam keadaan ketosis-suatu keadaan dimana metabolisme makanan berprotein tinggi dan berlemak tinggi, dengan sedikit karbohidrat.

Daging organik yang beragam semangkin tersedia luas. Keberhasilan diet golongan darah O bergabung pada konsumsi daging sapi, ayam, dan ikan yang zat kimianya serta segar. (D’Adamo,2009).

2.6.3 Makanan Berdasarkan Golongan Darah A

(36)

Orang dengan golongan darah A akan berkembang baik dengan makanan berbasis sayuran (vegetarian), yaitu warisan dari nenek moyang yang sudah lebih menetap dan tidak lagi suka berperang. Bila anda keturunan orang Amerika dengan golongan darah A, Anda mungkin perlu penyesuaian besar untuk beralih dari menu daging dan kentang ke protein kedelai, serealia, dan sayuran.

Akan ditemui kesulitan untuk menghilangkan makanan yang telah diproses dan diperhalus secara berlebihan, karena makanan “beradab” kita ini semakin hari semakin banyak terbuat dari zat racun (toksin) yang dikemas dengan begitu menarik. Meski demikian, sangat penting bagi orang yang bergolongan darah A yang sensitif untuk mendapatkan makanan yang alami mungkin: segar, murni, dan organik. (D’Adamo,2009).

2.6.4 Makanan Berdasarkan Golongan Darah B

Hubungan antara diet dan golongan darah ternyata apabila kita kaji sudah terjalin sejak zaman nenek moyang kita. Hanya waktu itu belum detail seperti saat ini. Pada dasarnya gen untuk orang bergolongan darah B berkembang pada suatu titik dimana ketika peradaban manusia beralih dari hidup berpindah-pindah ke komunitas agrasi yang menetap di suatu tempat. Golongan darah ini juga memungkinkan nenek moyang kita bertahan hidup dan berkembang dengan jenis makanan berbasis daging, produk susu, serealia, dan sayuran.

(37)

terjadi antara darah Anda dengan makanan yang Anda konsumsi. Reaksi ini merupakan bagian dari warisan genetis Anda. (D’Adamo,2009).

2.6.5 Makanan Berdasarkan Golongan Darah AB

Hubungan antara diet dan golongan darah ternyata apabila kita kaji sudah terjalin sejak zaman nenek moyang kita. Hanya waktu itu belum detail seperti saat ini. Pada dasarnya gen untuk orang bergolongan darah AB berkembang pada suatu titik dimana ketika peradaban manusia beralih dari hidup berpindah-pindah ke komunitas agrasi yang menetap di suatu tempat. Golongan darah ini juga memungkinkan nenek moyang kita bertahan hidup dan berkembang dengan jenis makanan berbasis daging, produk susu, serealia, dan sayuran .

Diet golongan darah AB merupakan cara memulikan fungsi perlindungan alami dari sistem kekebalan, mengeset ulang jam biologis, dan membersihkan darah dari lektin berbahaya. Semua orang akan menyadari beberapa manfaat diet golongan darah ini, tergantung dari tingkat kondisi dan ketaatan mereka dalam menjalani program ini.

2.6.6 PENGELOMPOKAN KATEGORI MAKANAN

Makanan diet dapat dibagi menjadi beberapa kelompok makanan : 1) Daging dan unggas.

2) Makanan hasil laut. 3) Telor dan produk susu. 4) Minyak

5) Kacang-kacangan dan biji-bijian. 6) Sayuran

(38)

8) Bumbu dan rempah.

Pada setiap kelompok, makanan ini dibagi menjadi tiga kategori:

a. SANGAT BERMANFAAT adalah makanan yang beraksi seperti OBAT. b. NETRAL adalah makanan yang bereaksi seperti MAKANAN.

HINDARI adalah makanan yang bereaksi seperti RACUN. (D’Adamo,2009).

2.7. Penyakit Jantung

Penyakit jantung adalah penyakit yang mengganggu sistem pembuluh darah atau lebih tepatnya menyerang jantung dan urat-urat darah. (www.infopenyakit.com). Berikut ini beberapa gejala penyakit jantung diantaranya :

2.7.1. Gejala jantung koroner :

1) Sesak nafas

2) nyeri perut atau punggung bawah 3) mual

4) nyeri dada sebelah kiri dan kanan. 5) Keringatt dingin

6) Berdebar-debar. 7) Sakit punggung.

8) Merasa terengah-engahdisertai keringat dingin. 9) Nyeri dada kiri saja.

10) Dada serasa tertekan atau diremas-remas diikuti sesak nafas. 11) Terasa ada tekanan di bahu atau leher sperti tercekik.

(39)

13) Rahang terasa sakit akibat penyumbatan atau penyempitan pembuluh darah.

2.7.2. Gejala jantung rematik:

1) Nyeri sendi yang berpindah-pindah 2) Bercak kemerahan di kulit

3) Gerakan tangan tidak beraturan atau tidak stabil 4) Benjolan kecil dibawah kulit.

5) Nyeri perut.

6) Penurunan berat badan. 7) Cepat lelah.

8) Demam

2.8. PHP

(40)

Server Pages). Ketika menggunakan PHP sebagai server-side embedded script language maka server akan melakukan hal-hal sebagai berikut :

1) Membaca permintaan dari client/browser 2) Mencari halaman/page di server

3) Melakukan instruksi yang diberikan oleh PHP untuk melakukan modifikasi pada halaman/page.

4) Mengirim kembali halaman tersebut kepada client melalui internet atau intranet.

2.9. MySQL

MySQL adalah Relational Database Mangement Sistem (RDBMS) yang didistribusikan secara gratis dibawah lisensi GPL (General Public License), MySQL sebenarnya merupakan turunan salah satu konsep utama dalam database sejak lama, yaitu SQL (Structure Query Language), SQL adalah sebuah konsep pengoperasian database, terutama untuk pemilihan / seleksi dan pemasukan data, yang memungkinkan pengoperasian data dikerjakan dengan mudah secara otomatis. Keandalan suatu sistem database (DBMS) dapat diketahui dari cara kerja optimizer-nya dalam melakukan proses perintah-perintah SQL, yang dibuat oleh user maupun program-program aplikasinya. Sebagai database server, MySQL dapat dikatakan lebih unggul dibandingkan database server lainnya

(41)

BAB III

ANALISA DAN PERANCANGAN SISTEM

3.1. Analisa Sistem

Aplikasi sistem pakar menentukan makanan diet sehat berdasarkan golongan darah ini dikembangkan dengan menggunakan metode naive bayes dalam pembuatan mesin infernsinya. Oleh karena itu, dibuat suatu diagram yang akan memisahkan gejala-gejala dari penyakit tersebut, sehingga dapat dibuat dalam block diagram ataupub dependency diagram dependency diagram yang berguna untuk memudahkan proses analisa.

3.2. Perancangan Sistem

Sebelum membuat program aplikasi, terlebih dahulu dilakukan proses perancangan sistem. Hal ini dilakukan dengan tujuan supaya sistem yang dibuat dapat berfungsi sesuai dengan yang diharapkan, yaitu mampu membantu menyelesaikan permasalahan dengan hasil perhitungan data yang akurat. Dalam bab ini dijelaskan tentang perancangan perangkat lunak dari sistem, meliputi Block Diagram, Dependency Diagram, Decision Table, perhitungan naive bayes, Diagram Alir Sistem, dan Desain Interface.

3.2.1 Block Diagram

Perancangan block Diagram ini dimaksudkan untuk mengetahui urutan kerja sistem dalam mencari suatu keputusan. Perancangan rule diet makanan golongan darah sebagai knowledge base system diambil dari parameter gejala-gejala penyakit jantung.

(42)

Berdasarkan parameter-parameter yang ada, maka disusun block diagram diet makanan golongan darah seperti yang ditunjukkan pada gambar 3.1. Pada block diagram tersebut dapat dijelaskan bahwa untuk menentukan diet makanan golongan darah terdiri dari dua level. Level 1 terdiri dari parameter objek dan pada level 2 terdiri dari parameter premis. Lihat gambar 3.1 Block Diagram.

L e v e l 0 L e v e l 1 L e v e l 2

(43)

3.2.2 Perancangan Dependency Diagram

Setelah membuat block diagram, langkah selanjutnya adalah dengan membuat dependency diagram berdasarkan block diagram yang telah dibuat. Adapun tujuan dari pembuatan dependency diagram adalah untuk menjelaskan hubungan dari faktor-faktor penentu keputusan, pertanyaan, input, dan jawaban. Yang mana akan menghasilkan suatu kesimpulan. Untuk lebih lanjutnya dapat dilihat pada gambar 3.2 yang memberikan penjelasan bahwa hasil yang didapat berdasakan parameter dengan penjabaran tiap parameter pada sub parameter. Lihat gambar 3.2 Dependency Diagram.

(44)

3.2.3 Desain Arsitektur

Desain arsitektur menggambarkan hubungan antara elemen-elemen utama yang ada dalam sistem, seperti yang ditunjukkan pada gambar di bawah ini.

Gambar 3.3 Desain Arsitektur

Berikut penjelasan dari desain arsitektur sistem di atas:

1. Tampilan Untuk Sistem Pakar

Tampilan untuk pakar adalah media yang digunakan oleh pakar untuk mengembangkan sistem. Dimana dalam merancang sistem dengan menentukan parameter dari makanan diet golongan darah dan verifikasi yang menghasilkan knowledge base system, yaitu berupa himpunan aturan-aturan (rule).

2. Login

User interface proses fitering user dan sebagai lapisan keamanan dari sebuah sistem, dalam user interface ini pengguna sistem pakar diminta untuk mengisi username dan passwordnya yang selanjutkan akan di validasi untuk melanjutkan ke proses selanjutnya.

Login Interface

(45)

a. Input Dataset Training

Memasukkan kumpulan data training ke dalam database. b. Verifikasi

Verifikasi adalah merupakan bagian yang digunakan untuk melakukan validasi terhadap parameter dan option agar tidak terjadi redundant rules, conflicting, dan circular rules. Proses verifikasi dijalankan ketika ada penambahan atau perubahan rule, karena rule tersebut sebelumnya sudah ada pada sistem dan terdapat pada tabel rule.

3. Pengetahuan Base

Pengetahuan base merupakan kumpulan fakta dan aturan (rule) serta working memory yang merupakan fakta yang diperoleh sistem selama proses berlangsung. Pengetahuan base pada sistem ini disimpan dalam tabel rule.

4. Database Pakar

Database pakar digunakan untuk mengembangkan basis pengetahuan apabila pakar ingin mengubah atau menghapus rule. Penambahan database sesuai dengan keinginan pakar.

5. Tampilan User atau pakar

(46)

6. Database User

Digunakan untuk menyimpan data-data user yang diinputkan oleh admin. Databaseuser terdiri dari:

a. Tabel User digunakan untuk menyimpan data atau informasi user b. Tabel Laporan digunakan untuk menyimpan data yang diinputkan oleh user

7. Output

Output dari sistem pakar ini adalah:

a. Output dari desain pakar, berupa kumpulan rule yang disimpan dalam database

b. Output dari desain user, berupa hasil dari proses inferensi, yaitu menentukan makanan diet sehat berdasarkan golongan darah beserta diagnosa penyakitnya.

3.2.4 Struktur Tabel

Database merupakan data yang baik dan teratur berdasarkan key tertentu yang terdiri dari beberapa tabel. Dalam pembuatan program ini diperlukan beberapa tabel, berikut ini adalah struktur tabel dan uraian yang digunakan dalam pembuatan database.

a. Tabel Admin Nama tabel : admin

(47)

b. Tabel Golongan Darah Nama tabel : golongan darah

Fungsi : Tabel untuk menyimpan data golongan darah. PK : NAMA_GOL_DARAH

c. Tabel Pernafasan

Nama tabel : gejala pernafasan

Fungsi : Tabel untuk menyimpan data gejala pernafasan. PK : ID_PERNAFASAN

d. Tabel dada

Nama tabel : gejala dada

Key Nama_Field Type Length Keterangan

PK Username_Admin varchar 20 Menyimpan Nama admin Password_Admin varchar 20 Menyimpan Password

admin

Type_User varchar 30 Menyimpan Type user

Key Nama_Field Type Length Keterangan

PK Nama_gol_darah varchar 10 Menyimpan Nama golongan darah

PK Id_Pernafasan varchar 10 Menyimpan Id gejala pernafasan

_{Nama_Pernafasan} _varchar ₂₀ _{Menyimpan Nama gejala} pernafasan

_{Keterangan varchar 30 Menyimpan}_Keterangan Tabel 3.1 Tabel Admin

Tabel 3.2 Golongan Darah

(48)

Fungsi : Tabel untuk menyimpan data gejala dada. PK : ID_DADA

e. Tabel kondisi

Nama tabel : kondisi

Fungsi : Tabel untuk menyimpan data kondisi. PK : ID_KONDISI

f. Nama tabel : bahan makanan

Fungsi : Tabel untuk menyimpan data bahan makanan. PK : ID_BAHAN MAKANAN

PK Id_Dada varchar 10 Menyimpan Id gejala dada _{Nama_Dada} _varchar ₂₀ _{Menyimpan Nama gejala}

dada

_{Keterangan varchar 30 Menyimpan}_Keterangan

PK Id_Kondisi varchar 10 Menyimpan Id kondisi _{Nama_Kondisi} _varchar ₂₀ _{Menyimpan Nama kondisi} _{Keterangan varchar 30 Menyimpan}_Keterangan

PK Id_bahan_makanan varchar 10 Menyimpan Id bahan makanan

_{Keterangan_bahan varchar} ₂₀ _Menyimpan_keterangan Tabel 3.6 Bahan Makanan

Tabel 3.4 Gejala Dada

(49)

g. Tabel kasus

Nama tabel : kasus

Fungsi : Tabel untuk menyimpan data kasus. PK : ID_KASUS

3.3 Perancangan Proses

Perancangan proses dalam sistem ini dibagi menjadi dua, yaitu perancangan proses untuk sistem secara offline dan perancangan untuk sistem secara online.

3.3.1 Perancangan Proses Sistem Pakar Untuk Desain Admin

Pada Gambar 3.4 menjelaskan diagram alir sistem di bawah ini menjelaskan aturan dari sisi user yang bertipe admin.

PK Id_kasus varchar 10 Id kasus

_{Nilai_total_bayes float} ₃₀ _Nilai_total_bayes

S t a r t Tabel 3.7 Kasus

(50)

3.3.2 Perancangan Proses Sistem Pakar Untuk Desain User

Pada gambar 3.5 menjelaskan tentang jalannya sistem pada desain user untuk melakukan registrasi.

Gambar 3.5 Diagram Alir Sistem Pakar Untuk Desain User

3.3.3 Perancangan Proses Perhitungan Naive Bayes

(51)

perhitungan atribut yaitu gejala pernafasan, gejala dada, gejala kondisi badan dan golongan darah.

3.4 Desain Interface

Desain interface dibuat untuk memudahkan user maupun pakar dalam penggunaan sistem. Form-form yang dirancang meliputi konsep interaksi manusia dengan komputer dimana seorang user hanya dengan melihat form dapat mengerti langkah apa yang harus dilakukan selanjutnya. Berikut form-form yang ada di aplikasi ini : gejala pernafasa n sudah

dihitung

D ata gejala dada

H itung P bi =

geja la dada sudah dihitung

Y

T

Y

C ek apakah sem ua data gejala kondisi badan

sudah dihitung T

Y

H itun g = total perkalia n(P ai)*total perkalia n(P bi)*total p erkalian (P ci)*P di

C ek apakah sem ua data perhitungan resep sudah

dihitung T

P ilih nilai perhitungan resep yang pa ling besar

Y

end

(52)

3.4.1. Tampilan Login

Desain interface ini dibagi menjadi dua bagian, yaitu untuk pakar dan bagian untuk user. Bagian untuk pakar difungsikan sebagai penyimpanan data. Sedangkan untuk bagian user berfungsi sebagai alat interaksi untuk mengetahui macam-macam makanan diet sehat penyakit jantung berdasarkan golongan darahnya.

3.4.2 Tampilan Register

Form pada gambar 3.8 diatas merupakan tampilan untuk input register data makanan golongan darah, di form tersebut pakar dan user dapat melakukan register terlebih dahulu untuk masuk ke dalam login.

Gambar 3.7 Tampilan Login Pakar

R e g i s t e r

R e g i s t e r

I n s e r t y o u r u s e r n a m e

I n s e r t Y o u r P a s s w o r d

I n s e r t y o u r E m a i l

L o g i n

L o g i n

I n s e r t y o u r u s e r n a m e

I n s e r t Y o u r P a s s w o r d

C a n c e l

(53)

3.4.3 Tampilan Dataset

Pada form dibawah ini merupakan tampilan dataset, di form tersebut pakar dapat memasukkan kumpulan data valid dari hasil konsultasi user yang telah ditentukan atribut inputannya dan dan hasil outputnya oleh seorang pakar.

Gambar 3.9 Tampilan Input Dataset

3.4.4 Tampilan Data Testing

Pada form dibawah ini menampilkan input data testing bagi user untuk dapat mengetahui hasil output yang dihasilkan oleh sistem pakar bahan makanan.

(54)

BAB IV

IMPLEMENTASI DAN ANALISA

4.1 Kebutuhan Sistem

Sebelum menjalankan program atau aplikasi, ada beberapa hal yang perlu diperhatikan, antara lain kebutuhan sistem perangkat keras (hardware) dan perangkat lunak (software), serta langkah-langkah yang harus dilakukan untuk dapat melakukan instalasi aplikasi agar dapat berfungsi sebagaimana mestinya.

4.1.1 Perangkat Sistem

Peralatan yang digunakan untuk semua proses dari keseluruhan transaksi yang ada termasuk pembuatan laporan adalah menggunakan perangkat keras dan perangkat lunak.

Adapun perangkat keras yang digunakan dalam pengembangan sistem ini adalah:

1. Hardisk 40 Gb

2. Monitor Wide Screen 14.1” 3. DVD-RW

4. Mouse 5. Keyboard 6. Epson T 20E 7. Memory 1 GB

Sedangkan perangkat lunak yang digunakan adalah:

1. Instalasi Windows XP

(55)

2. Instalasi XAMPP

3. Instalasi Navicat for My SQL

4. Instalasi Macromedia Dreamweaver 8 5. Instalasi MS Visio 2003

6. Instalasi Mozilla Firefox

4.2 Implementasi

Pada sub bab Implementasi aplikasi desain antarmuka menjelaskan apa saja yang terlibat dalam aplikasi tersebut yang menampilkan beberapa aplikasi bahan makanan:

4.2.1 Tampilan Halaman Utama

Pada gambar 4.1 diatas halaman utama merupakan halaman aplikasi ini. Halaman ini dapat diakses oleh pakar dan user. Untuk mengakses web ini user harus terlebih dahulu melakukan login. Menu-menu yang dapat diakses oleh user yaitu home, biodata, forum, dan konsultasi.

(56)

4.2.2 Halaman Login Pakar

Langkah awal yang harus dilakukan seorang pakar yaitu harus login terlebih dahulu. Dimana form tersebut digunakan untuk masuk kedalam sistem. Username dan password yang digunakan untuk menentukan siapa yang berhak mengoperasikan sistem.

Apabila salah satu username atau password tidak terisi, maka muncul message box yang memberitahukan username dan password harus terisi.

Setelah data pakar yang dimasukkan ke dalam form login valid maka pakar akan muncul halaman utama pakar yang terdapat menu-menu yang dapat digunakan oleh pakar meliputi manager user, manager inputan, jenis resep, manage dataset, manage info, treeview, statistik, forum.

Gambar 4.2 Halaman Login

(57)

4.2.2.1Halaman Manage Inputan

Di dalam halaman manage inputan ini terdapat fasilitas untuk memasukkan da

4.2.2.1 Halaman Manage Inputan

Di dalam halaman manage inputan ini terdapat fasilitas untuk memasukkan data dan edit data gejala golongan darah.

Gambar 4.4 Halaman Pakar

(58)

4.2.2.2 Halaman Golongan Darah

Pada tampilan halaman dibawah ini digunakan untuk menginputkan golongan darah ketika akan menentukan bahan makanan untuk penyakit jantung.

4.2.2.3 Halaman Tanda – Tanda Gejala Dada

4.2.2.3 Halaman Gejala Dada

Pada tampilan ini digunakan untuk menginputkan tanda-tanda pada gejala dada.

(59)

4.2.2.4 Halaman Kondisi Badan

Pada tampilan ini digunakan untuk menginputkan kondisi badan. Untuk dapat mengisi dan mengganti data ini hanya diperlukan seorang pakar saja.

4.2.2.5 Halaman Gejala Pernafasan

Pada tampilan ini digunakan untuk menginputkan gejala pada pernafasan. Yang dapat menginputkan hanya seorang pakar saja.

Gambar 4.8 List Kondisi Badan

(60)

4.2.2.6 Halaman Daftar Jenis Resep

Didalam halaman jenis resep ini terdapat fasilitas untuk tambah jenis resep, edit jenis resep dan hapus jenis resep.

4.2.2.7 Halaman Daftar Jenis Resep

Didalam halaman ini dapat terlihat contoh dari daftar jenis resep yang sudah dimasukkan dalam halaman jenis resep sebelumnya. Untuk lebih jelasnya dapat dilihat pada halaman lampiran daftar jenis resep.

(61)

4.2.2.8 Halaman Manage Dataset

Halaman manage dataset ini digunakan untuk menginputkan aturan-aturan rule yang akan dibuat oleh pakar. Manage dataset ini meliputi no kasus, jenis resep, golongan darah dan gejala penyakit. Untuk lebih lengkapnya dapat dilihat pada lampiran jenis resep.

(62)

4.2.2.9 Halaman Treeview

Didalam halaman treeview ini terdapat fasilitas untuk dapat melihat daftar treeview.

4.3. Tampilan Halaman Admin

Pada menu admin ini hampir sama dengan menu yang ada pada pakar. Hanya saja pada menu admin disini terdapat form pendaftaran untuk pakar, yang digunakan untuk proses pendaftaran pakar baru. Dengan kata lain admin ini berperan sebagai pengolah data pakar.

(63)

4.4. Tampilan Halaman User

Pada tampilan halaman ini dikelola oleh seorang user. Halaman ini terdapat menu

konsultasi, menu forum, menu biodata pasien dan menu logout. Untuk masuk ke dalam

menu ini seorang user terlebih dahulu harus melakukan registrasi agar dapat masuk ke

dalam menu user tersebut.

(64)

4.4.1 Halaman Registrasi Konsultasi

Sebelum pengguna konsultasi maka diharuskan terlebih dahulu mengisi form registrasi. Pengisiannya meliputi username, password, nama lengkap, jenis kelamin, usia, alamat, e-mail. Seperti yang terlihat pada gambar 4.15.

4.4.2 Tampilan Konsultasi User

Tampilan gambar dibawah ini merupakan halaman pertanyaan yang diajukan ke pengguna. pertanyaan akan muncul sesuai dengan gejala penyakit sesuai golongan darah.

Gambar 4.16 Inputan User

(65)

Setelah pengguna menjawab pertanyaan maka akan muncul form hasil diagnosa sesuai dengan pertanyaan yang telah dijawab tadi. Seperti pada gambar 4.17 dibawah ini.

(66)

BAB V

UJI COBA DAN EVALUASI PROGRAM

Pada bab ini membahas tentang ujicoba dan evaluasi program yang menerangkan bagaimana jalannya program secara detail dan hasil keakuratan dari sistem.

5.1 Ujicoba

Pada pembuatan sistem pakar untuk menentukan makanan diet sehat pada penyakit jantung berdasarkan golongan darah dilakukan ujicoba program secara detail untuk mengetahui bagaimana proses verifikasi dan inferensi.

Pada ujicoba digunakan sejumlah data untuk dapat mengetahui tingkat kebenaran/keakuratan sistem, dengan cara membandingkan hasil output diagnosa sistem dengan diagnosa dokter yang telah ditentukan. Untuk detil ujicoba pada masing-masing menu dan ujicoba pada kebenaran data dapat dijelaskan sebagai berikut.

5.1.1 Uji Coba Aplikasi Pakar

Pada form dibawah ini berisikan tentang keterangan pengguna sistem ini dimana seorang pakar atau user dapat melakukan pendaftaran dan login.

Gambar 5.1 Menu Login

(67)

Namun apabila login tidak berhasil maka akan muncul message box seperti pada Gambar 5.2 dibawah ini.

5.1.1.1 Uji coba Menu Manage Inputan

Manage inputan ini digunakan untuk pengelompokan jenis-jenis gejala. Pada ujicoba manage inputan akan dimasukkan data nama golongan darah. Untuk menginputkan manage inputan akan terlihat seperti pada Gambar 5.3.

Setelah dipilih simpan maka manage inputan golongan darah akan tampil pada daftar manage inputan. Seperti pada Gambar 5.4 dibawah ini.

Gambar 5.2 Message box jika isian

Gambar 5.3 Input Golongan Darah

(68)

5.1.1.2 Ujicoba Menu Jenis Resep

Pada uji coba jenis resep akan dimasukkan data nama jenis resep selanjutnya yaitu dengan id resep H-01, saran bahan makanan bermanfaat jembel, netral dan hindari. Untuk menginputkan jenis resep akan terlihat seperti pada Gambar 5.5.

Setelah selesai menginputkan jenis resep maka jenis resep akan muncul di

daftar jenis resep sesuai dengan inputan yang telah diisikan. Gambar 5.5 Input Jenis Resep

(69)

5.1.1.3 Ujicoba Menu Manage Dataset

Pada uji coba manage dataset seorang pakar terlebih dahulu harus memasukkan data no kasus, jenis resep, nama golongan darah dan gejala-gejala penyakit. Seperti pada Gambar 5.7 dibawah ini.

Setelah memasukkan dataset maka data dapat dilihat pada daftar dataset. Seperti pada Gambar 5.8 dibawah ini.

Gambar 5.7 Manage Dataset

(70)

Sedangkan pada Gambar 5.9 merupakan gambar message box dataset jika data tidak diisikan secara lengkap.

5.1.1.4 Ujicoba pada Treeview

Treeview ini digunakan untuk pengelompokan jenis-jenis golongan darah, gejala penyakit. Pada uji coba treeview ini hanya bisa dilihat saja. Untuk menginputkan treeview akan terlihat seperti pada Gambar 5.8.

5.1.2. Uji Coba Konsultasi

Gambar 5.9 Message box

(71)

5.1.2 Uji Coba Konsultasi

Pada uji coba konsultasi user atau pengguna terlebih dahulu harus mengisi form pendaftaran agar data user dapat diketahui dan disimpan oleh admin dan seorang user dapat mengakses sistem ini.

Setelah mengisi form pendaftaran maka pengguna harus menjawab pertanyaan, seperti pada Gambar dibawah ini.

Gambar 5.11 Form Pendaftaran

(72)

Setelah pertanyaan terjawab dan sesuai dengan dataset yang ada maka akan langsung muncul hasil diagnosa. Yang terdiri dari data pengguna yang berkonsultasi dan hasil analisa dari gejala penyakit pasien.

(73)

BAB VI

KESIMPULAN DAN SARAN

Berdasarkan uaraian dan analisa sebelumnya, pada akhir dari perancangan dan impementasi rancang bangun sistem pakar untuk menentukan makanan diet sehat pada penyakit jantung berdasarkan golongan darah dengan metode naive bayes ini menemukan beberapa kesimpulan dan saran.

6.1. Kesimpulan

Dari hasil ujicoba pada bab sebelumnya dapat disimpulkan bahwa :

1. Metode naive bayes dapat digunakan untuk menentukan makanan diet sehat pada penyakit jantung dengan cara memasukkan informasi data dari penderita yaitu data gejala pernafasan, gejala dada, kondisi badan dan jenis golongan darah sebagai atribut komponen perhitungan naive bayes. 2. Metode naive bayes dapat menghasilkan tingkat keakuratan 70 persen dari

perbandingan diagnosa dokter. Jumlah tingkat keakuratan hasil sistem bergantung pada jumlah dataset atau data knowledge base yang digunakan sebagai acuan perhitungan (classifier) naive bayes, dengan catatan dataset tersebut adalah suatu data yang valid atau benar.

(74)

6.2. Saran

Saran yang diharapkan yaitu supaya sistem pakar dengan menggunakan metode naive bayes ini dapat dikembangkan tidak hanya untuk menentukan resep bagi penderita penyakit jantung sesuai golongan darah saja, tapi juga untuk kasus kesehatan lainnya.

(75)

Arhami Muhammad, 2005, “Konsep Dasar Sistem Pakar”, Penerbit Andi, Yogyakarta

D’adamo,Peter J Dr., “Diet Sehat Golongan Darah A”, Jakarta: Bhuana Ilmu Populer, 2009

D’adamo,Peter J Dr., “Diet Sehat Golongan Darah B”, Jakarta: Bhuana Ilmu Populer, 2009

D’adamo,Peter J Dr., “Diet Sehat Golongan Darah AB”, Jakarta: Bhuana Ilmu Populer, 2008

D’adamo,Peter J Dr., “Diet Sehat Golongan Darah O”, Jakarta: Bhuana Ilmu Populer, 2008

D’adamo,Peter J Dr., “Diet Sehat Golongan Darah Untuk Mencgah dan Mengobati Penyakit Jantung dan Kardiovaskular”, Jakarta: Bhuana Ilmu Populer, 2009

Kusrini, 2006, “Sistem Pakar Teori dan Aplikasi”, Penerbit Andi, Yogyakarta www.ittelkom.ac.id/library/index.php?option=com_content&view=article&id=48

6:naive-bayes-classifier&catid=11:sistem-komunikasi&Itemid=15, diakses tanggal 19 januari 2010

www.infopenyakit.com/penyakit-jantung-rematik-pjr.html, diakses tanggal 19 januari 2010

www.sentrainfo.com/.../kenali/gejala/penyakit/jantung/koroner/stroke/pada/kaum/ hawa/business_article.htm, diakses tanggal 19 januari 2010

www.webcache.googleusercontent.com/search?q=cache:QyM8QqMHpsJ:phppem ula.ning.com/forum/topics/2343611:Topic:282+dasar+pengenalan+PHP+oleh +sutrisno+hadi&cd=1&hl=id&ct=clnk&gl=id&client=firefox-a,

(76)

5.1.3 Ujicoba DataSet

Dibawah ini merupakan contoh data dari hasil survey yang kemudian ditentukan hasil diagnosanya oleh dokter, data ini selanjutnya digunakan sebagai dataset dalam sistem yang berguna untuk knowledge base sistem. Untuk lebih lengkapnya dapat dilihat pada halaman lampiran dataset.

Tabel 5.1 DataSet

5.1.4 Ujicoba Diagnosa Sistem dan Diagnosa Dokter

Dari hasil ujicoba dari 60 data dapat diketahui bahwa tingkat kebenaran diagnosis sistem dengan diagnosis dokter ada 42 data hasil diagnosis yang sama, berarti telah menghasilkan tingkat keakuratan sekitar 70% data yang cocok. Untuk lebih lengkapnya dapat dilihat pada halaman lampiran ujicoba diagnosa.

(77)

Tabel 5.2 Hasil Ujicoba Diagnosa Sistem dan Diagnosa Dokter

Keterangan: Pernafasan:

1. sesak nafas

2. merasa terengah-engah disertai keringat dingin Gejala dada:

1. nyeri dada sebelah kiri dan kanan 2. nyeri dada sebelah kiri saja 3. dada berdebar-debar 4. dada serasa tertekan Kondisi badan:

1. demam

2. cepat lelah 3. mual

4. berkeringat dingin

5. terdapat benjolan kecil dibawah kulit 6. penurunan berat badan

7. nyeri perut

8. gerakan tangan tak beraturan 9. bercak kemerahan

10. nyeri sendi berpindah-pindah 11. nyeri di lengan kiri sampai jari-jari 12. terasa ada tekanan di bahu dan leher 13. sakit punggung

14. rahang terasa sakit akibat penyumbatan

(78)

66 Lampiran 1. Manage Dataset

(79)

67 Lampiran 2. Halaman Daftar Jenis Resep

(80)

(81)

(82)

70 Lampiran 3. TabelDataSet

Dibawah ini adalah tabel hasil dataset yang sebagai acuan untuk menentukan jenis resep dan mencari nilai perhitungan dari naive bayes.

(83)

71

Lampiran 4. Tabel Hasil Ujicoba Diagnosa Sistem dan Diagnosa Dokter

Dibawah ini adalah tabel hasil pengujian diagnosa sistem dengan diagnosa dokter, yang memiliki 42 data yang sama dan mengahsasilkan tingkat keakuratan 70%.

(84)

(85)

73

Lampiran 4. Perhitungan dengan Naive Bayes Classifier

Contoh perhitungan dari kasus data no 4 Resep 1

n = 16 p = 1/4= 0.25 m = 8

Golongan darah B: nc = 0

Pernafasan 2:

nc = 10

Gejala dada 2: nc = 5

Kondisi badan 4:

nc = 8