PROS Rissal E Indrastanti RW Perancangan sistem pakar Full text

(1)

Konferensi Nasional Sistem Informasi 2013, STMIK Bumigora Mataram 14-16 Pebruari 2013

291

Makalah Nomor: KNSI-73

PERANCANGAN SISTEM PAKAR PENYAKIT PARU-PARU

MENGGUNAKAN METODE VCIRS

Rissal Efendi 1, Indrastanti Ratna Widiasari2

1_{Program Studi Teknik Informatika, STMIK PROVISI, Jl. Kyai Saleh 12 -14 Semarang} 2_{Fakultas Teknologi Informasi, UKSW, Jl. Diponegoro 52 – 60 Salatiga}

1_{[email protected]}_,2_{[email protected]}

1. Pendahuluan

Perkembangan teknologi aplikasi komputer semakin maju, bahkan telah merambah pada seluruh aspek kehidupan manusia. Komputer telah berkembang menjadi alat pengolah data, penghasil informasi, dan juga dapat membantu dalam proses pengambilan keputusan, bahkan para ahli terus mengembangkan kecanggihan komputer agar komputer dapat memiliki kemampuan seperti manusia. Ilmu komputer yang mempelajari kemampuan komputer untuk bertindak dan memiliki kecerdasan seperti manusia yang dikenal sebagai kecerdasan buatan, yang termasuk dalam kecerdasan buatan antara lain: penglihatan komputer, pengolahan bahasa alami, robotika, sistem syaraf buatan, sistem pakar(expert system).

Sistem pakar adalah sistem berbasis komputer yang menggunakan pengetahuan, fakta dan teknik penalaran dalam memecahkan masalah yang biasanya hanya dapat dipecahkan oleh seorang pakar dalam bidang tersebut [1]. Program ini bertindak sebagai seorang konsultan yang cerdas atau penasihat dalam suatu lingkungan keahlian tertentu. Sistem pakar dibangun bukan berdasarkan algoritma tertentu melainkan berdasarkan basis pengetahuan dan basis aturan.

Salah satu penerapan sistem pakar adalah dalam bidang medis. Untuk penyakit-penyakit khusus diperlukan keahlian seorang dokter spesialis dalam bidang tersebut untuk melakukan diagnosa dan pemeriksaan, sehingga pengobatan yang dilakukan

benar-benar tepat dan akurat. Namun masalahnya, saat ini penyebaran dokter spesialis belum merata di Indonesia, sehingga di wilayah-wilayah tertentu masih kekurangan tenaga medis, khususnya dokter spesialis. Akibatnya pasien mengalami kesulitan bila ingin memeriksakan ke dokter spesialis.

Untuk menangani masalah tersebut, dibutuhkan suatu sistem yang bisa melakukan diagnosa terhadap penyakit-penyakit khusus, serta dapat memberikan solusi mengenai pengobatan yang tepat, sehingga dapat membantu paramedis untuk mendiagnosa penyakit lebih tepat dengan cara melakukan dialog interaktif mengenai gejala-gejala penyakit yang diderita oleh pasien.

2. Sistem Pakar

(2)

Konferensi Na

Gambar 1 Konsep Dasa

Sistem pakar disusun d lingkungan pengembangan konsultasi. Lingkungan penge untuk memasukkan pengetahu lingkungan sistem pakar, seda konsultasi digunakan pengguna untuk memperoleh pengetahuan p

Sistem pakar dirancang agar suatu permasalahan tertentu dan m dari suatu masalah sesuai den fakta-fakta yang ada dan dapat Tujuan dari sebuah sistem pakar kepakaran yang dimiliki seora komputer, sehingga dapat digu banyak (non expert).

Sistem pakar mempunyai b utama, yaitu antarmuka penggu basis data sistem pakar (expert akuisisi pengetahuan (knowledg mekanisme inferensi (inference itu ada satu komponen yang beberapa sistem pakar, yaitu (explanation facility).

3. VCIRS (Variable-Centered

System)

Variable-Centered Intellige

(VCIRS) merupakan gabungan Berbasis Aturan-Rule Base Syste

Down Rule). VCIRS merupa

melakukan modifikasi terhadap ada yaitu SBA dan RDR, deng melakukan pembangunan rule mengambil keunggulan dar kemampuan inferensia yang cepa

Nasional Sistem Informasi 2013, STMIK Bumigora Mat

292

asar Sistem Pakar

dua bagian, yaitu dan lingkungan ngembang digunakan ahuan pakar dalam edangkan lingkungan na yang bukan pakar

n pakar.

ar dapat memecahkan n mencari solusi akhir dengan data-data dan at diimplementasikan. ar adalah mentransfer orang pakar kedalam u fasilitas penjelasan

ered Intelligent Rule

ligent Rule System

an dari SBA(Sistem

stem) dan RDR(Ripple

upakan sistem yang yang selanjutnya dikemb Pengembangan ini dila memiliki keunggulan-keu belum dimiliki oleh SBA t arsitektur VCIRS ditamp Asitektur dari VCIRS ini dengan arsitektur SBA trad

Gambar 4 Arsitektur Sis

VCIR

VCIRS digunakan un

Knowledge Base (KB) da module untuk mengelola

Gambar 6 menjelaskan t dimana dipresentasikan ol ke memori kerja selama pe disimpan secara perman

centered Rule Structure

informasi rule dan mengh hal yang dipresentasikan. tersimpan digunakan oleh mendapatkan important de digunakan oleh Value Ana

usage degree. Usage deg

sebagai garis pedoman s inferensia pengetahuan u

ataram 14-16 Pebruari 2013

tur SBA Tradisional [6] tektur dari SBA tradisional mbangkan menjadi VCIRS. dilakukan karena VCIRS

keunggulan tertentu yang A tradisional. Penjelasan dari mpilkan pada Gambar 3 ni lebih detail dibandingkan radisional.

Sistem Pakar Menggunakan

IRS [2]

untuk merepresentasikan dan mendukung refinement lola KB yang up-to-date. n tentang arsitektur VCIRS oleh pengguna dan menuju pembangunan pengetahuan, anen ke dalam

disaat sistem menyimpan ghitung kejadian dari setiap n. Informasi rule yang telah leh Variable Analysis untuk

degree. Kejadian dari setiap Analysis untuk mendapatkan degree membantu pengguna

(3)

293

mana yang diinginkan untuk dikunjungi pertama kalinya. Usage degree bersama important degree akan mendukung Rule Generation untuk memproduksi rule baru.

Arsitektur sistem dari VCIRS mendukung tiga operasi yang berhubungan dengan KB, yaitu [7]: 1. Pembangunan pengetahuan yang

memperbolehkan pengguna untuk membuat KB dari tidak ada sama sekali atau untuk melakukan perbaikan KB yang telah ada. VCIRS

membangun KB baru berdasarkan kasus yang disediakan oleh pengguna.

2. Perbaikan pengetahuan, memperbolehkan pengguna untuk mendapatkan important degree (derajat kepentingan) dan usage degree (derajat kegunaan) dari suatu rule, atau untuk membangkitkan rule baru.

3. Inferensia pengetahuan untuk melakukan inferensia dari KB. Inferensia dapat dilakukan menggunakan metode inferensia RDR atau RBS. Ada dua pendekatan inferensia yang dipakai dalam operasi ini, yaitu pendekatan RBS dan RDR. Inferensia pengetahuan secara mudah adalah proses pembangunan pengetahuan tanpa aksi yang dilakukan oleh pengguna. Pengguna memasukkan dan sistem berjalan melalui penelusuran proses, saat

VCIRS melakukan proses forward chaining

sederhana. Setiap variabel disimpan bersama dengan posisinya, proses inferensia dapat berjalan sangat cepat karena VCIRS menemukan sebuah variabel,

rule dengan mudah melalui posisinya.

Selama proses inferensia, VCIRS memperlakukan sebuah rule sebagai rangkaian dari node (rule dalam RBS). Ia mengabaikan isi konklusi dari setiap node, kecuali konklusi pada node terakhir sebagai konklusi dari rule. Inferensia memperlakukan sebuah rule sebagai rule (besar) dimana clause part-nya mengandung semua clause part dalam setiap node dari rangkaian dan conclusion part-nya adalah konklusi dari node terakhir. Sehingga dari sini, operator clause adalah operator AND (dari semua

clauses), yang juga merupakan jenis operator

konklusi jika ada lebih dari satu nilai konklusi dalam suatu node. ID dari sebuah rule sama dengan <Node

ID> terkecil dari setiap rule.

Gambar 6 Rule Structure[6]

4. Penyakit Paru-Paru

Berbagai macam penyakit paru-paru yang ada, penelitian ini membahas tentang beberapa penyakit paru-paru diantaranya Bronkitis Akut, Bronkitis Kronis, Empisema, Penyakit Paru Obstruktif Kronik (PPOK)/Chronic Obstructive Pulmonary Disease

(COPD), Bronkiektasis, Pneumoni, Pneumocystis Pneumonia, Abses Paru, Tuberkulosis Paru, Penyakit paru karena Jamur, Efusi Pleura (Pleuritis

Exudativa), Pneumotoraks, Pneumomediastinum,

Tumor Paru, Penyakit Paru karena Pekerjaan

(Occupational Lung Diseases), Edema Paru,

Kegagalan Pernapasan, Sindrom Lobus Medialis,

Sindroma Vena Kava Superior (SVKS), Keracunan

Oksigen, Sindrom Goodpasture [8].

5. Aplikasi Sistem Pakar Penyakit Paru

Pada sistem pakar untuk mendiagnosa penyakit paru-paru ini membutuhkan dua hal yang penting untuk dapat menentukan suatu penyakit yang diderita pengguna, dua hal tersebut adalah basis pengetahuan dan mesin inferensi. Basis pengetahuan berisi fakta-fakta yang dibutuhkan sistem, sedangkan mesin inferensi digunakan untuk menganalisa fakta-fakta yang dimasukkan pengguna hingga dapat ditemukan suatu kesimpulan. Basis pengetahuan yang diperlukan sistem terdiri dari gejala penyakit, jenis penyakit, dan saran terapi. Data yang menjadi

input bagi sistem adalah data gejala yang didapat

dari pemeriksaan yang dilakukan oleh paramedis. Data tersebut digunakan oleh sistem untuk menentukan jenis penyakit yang diderita pasien. Aturan-aturan penentuan penyakit diatur menurut gejala-gejala yang dimasukkan. Aturan-aturan tersebut ada pada Tabel 1.

(4)

294

Tabel 2 Jenis Terapi

Data-data yang menjadi output bagi sistem adalah data jenis penyakit, dan data saran terapi. Jenis-jenis penyakit yang menjadi output antara lain: Bronkitis Akut, Bronkitis Kronis, Empisema, Penyakit Paru Obstruktif Kronik (PPOK) = Chronic Obstructive Pulmonary Disease (COPD), Bronkiektasis, Pneumoni, Pneumocystis Pneumonia, Abses Paru, Tuberkulosis Paru, Penyakit paru karena Jamur, Efusi Pleura (Pleuritis Exudativa), Pneumotoraks, Pneumomediastinum, Tumor Paru, Penyakit Paru karena Pekerjaan (Occupational Lung Diseases), Edema Paru, Kegagalan Pernapasan, Sindrom Lobus Medialis, Sindroma Vena Kava Superior (SVKS), Keracunan Oksigen, dan Sindrom Goodpasture. Tabel 2 menunjukkan saran terapi jika penyakit telah diketahui.

Sistem yang dibangun ini mengikuti rancangan diagram alir seperti ditunjukkan pada Gambar 7. Dari gambar diagam alir data level 0 dapat diketahui bahwa sistem pakar ini berinteraksi dengan dua

external entity, yaitu pakar kesehatan dan pengguna

(user). Seorang pakar dapat melakukan input data baik itu data terapi, aturan gejala maupun aturan terapi serata dapat memperoleh informasi kepakaran dari sistem tersebut, sedangkan pengguna hanya dapat melakukan konsultasi dengan sistem, yaitu dengan memilih gejala-gejala penyakit kepada sistem dan memperoleh hasil kesimpulan yang berupa jenis penyakit dan saran terapi solusi pencegahannya.

Gambar 7 Diagram Alir Data Level 0

Gambar 8 Diagram Alir Data Level 1

Turunan dari diagram alir data level 0 yaitu diagram alir data level 1 dan level 2 dapat dilihat pada Gambar 8 dan Gambar 9. Aliran data yang bersumber dari pakar kesehatan, berupa data-data gejala penyakit, nama penyakit, saran terapi, serta aturan-aturan yang menghasilkan info gejala, dan saran terapi, serta info penyakit.

5.1 Rancangan Basis Data

Basis data merupakan bagian dari implementasi sistem pakar yang digunakan untuk menyimpan semua data, baik basis pengetahuan maupun basis aturan. Entitas-entitas yang terlibat di dalam sistem pakar ini antara lain: (1) Penyakit, (2) Gejala, dan (3) Terapi. Dari entitas-entitas yang terlibat dapat dibuat suatu diagram hubungan antar entitas, seperti yang ditunjukkan pada Gambar 10.

(5)

Konferensi Na

Gambar 10 Entity Relatio

Adapun relasi antar tabel yang pada Gambar 11

Gambar 11 Relasi An

5.2 Rancangan Antar Muka

Fasilitas menu utama pa merupakan tampilan awal yang pengguna setelah melakukan p utama untuk pengguna berbeda d untuk pakar. Dari menu utam mengakses seluruh fasilitas yan pakar ini, kecuali fasilitas basi basis aturan. Fasilitas ini hanya pengguna yang mempunyai sta Tampilan menu utama ini dapat d 12.

Fasilitas konsultasi pad dapat digunakan untuk melakuka penyakit yang menyerang pasien dari dua form, yaitu form kons dan diagnosa jenis penyakit.

295

ational Diagram

ng terjadi ditunjukkan

Antar Tabel

pada sistem pakar ini g akan ditemui setiap proses login. Menu a dengan menu utama ama, pengguna dapat yang ada pada sistem asis pengetahuan dan ya dapat diakses oleh status sebagai pakar. at dilihat pada Gambar pada sistem pakar ini kan diagnosa terhadap ien. Fasilitas ini terdiri onsultasi (pertanyaan)

Gambar 12 Menu Utam

5.2.1 Form Konsultasi

Pada form ini dapat d saat konsultasi, user dim gejala-gejala yang dirasak nantinya akan dijadikan b untuk menarik keputu dijelaskan pada Gambar 13

Gambar 13 Form Konsul

5.2.2 Form Hasil Konsulta

Form ini merupak

diagnosa yang telah konsultasi. Form ini akan jenis penyakit beserta daft ditunjukkan pada Gam pengguna menganggap ke dengan kenyataan, maka

form hasil konsultasi ini

sebelumnya, yaitu form ko (a)

tama (a)Pemakai (b)Pakar

at dilakukan konsultasi. Pada diminta untuk mencentang sakan. Gejala-gejala tersebut bahan pertimbangan sistem utusan. Form konsultasi 13.

sultasi (a) Pemakai (b)Pakar

ltasi

pakan kesimpulan akhir dari dilakukan pada proses an menampilkan data suatu aftar saran terapinya, seperti ambar 14. Jika ternyata kesimpulan ini tidak sesuai a pengguna dapat menutup ini untuk kembali ke form

konsultasi.

(b) (b)

(a)

(6)

Konferensi Na

Gambar 14 Form Hasil

Gambar 15 Form Hasil Konsu

5.2.3 Log Out

Fasilitas log out

pengguna hanya ingin keluar mengakhiri program atau ingin pengguna lain yang berbeda harus keluar dari program.

5.2.4 Exit

Fasilitas ini digunakan program.

5.3 Menu Pakar

Menu pakar ini hanya pengguna yang terdaftar dalam diperlukan untuk mencegah pe pengetahuan dan data basis atu yang tidak berhak. VCIRS dig pakar, agar seorang pakar kelebihan dari VCIRS, yaitu pak pembaharuan KB dengan pengguna bukan pakar tidak fasilitas dari VCIRS, kar keunggulannya hanya dapat dira perubahan data, karena yang ber perubahan data hanya pakar se merasakan keunggulan VCIRS sebagai pakar.

5.4 Basis Pengetahuan

Untuk dapat mengakse basis pengetahuan, pengguna har

296

sil Konsultasi

nsultasi Explanation

digunakan apabila ar dari sistem tanpa perubahan data basis aturan oleh pengguna igunakan pada menu dapat menggambil akar dapat melakukan cepat. Sedangkan ak dapat merasakan arena VCIRS ini irasakan ketika proses berwenang melakukan sehingga yang dapat S hanya yang login

kses fasilitas akuisisi harus melakukan login

terlebih dahulu sebagai se mengakses fasilitas untu pengetahuan dengan me Pengetahuan. Fasilitas i pengelolaan data basis pe penyakit, data gejala, dan d Operasi pengelolaan da meliputi operasi pena pembatalan, dan penghapu dikelola pada form ini b pada basis aturan, sehing dan penghapusan data pe terhadap semua data atura basis aturan.

Gambar 16 Form Pakar Basis Atura Operasi pengelolaan d meliputi operasi pen pembatalan, dan penghap dikelola pada form ini b pada basis aturan, sehingga gejala akan berpengaruh te yang tersimpan dalam basi

Gambar 17 Form

Pakar-Operasi pengelolaan d meliputi operasi pena pembatalan dan penghap dikelola pada form ini b pada basis aturan, sehingg penghapusan data terapi a semua data aturan yang aturan.

5.5 Basis Aturan Operasi pengolahan da ini meliputi operasi pen

seorang pakar. Pakar dapat ntuk mengelola data basis memilih menu Pakar-Basis ini menyediakan operasi pengetahuan, meliputi data

n data terapi.

data penyakit pada form ini enambahan, penyimpanan, apusan. Data penyakit yang i berhubungan dengan data ingga operasi penyimpanan penyakit akan berpengaruh turan yang tersimpan dalam

kar-Basis Pengetahuan dan uran-Penyakit

data gejala pada form ini penambahan, penyimpan, hapusan. Data gejala yang i berhubungan dengan data gga operasi pengubahan data terhadap semua data aturan asis aturan.

-Basis Pengetahuan Gejala data terapi pada form ini enambahan, penyimpanan, hapusan. Data terapi yang i berhubungan dengan data gga operasi pengubahan dan i akan berpengaruh terhadap ng tersimpan dalam basis

(7)

Konferensi Na

pembatalan, dan penghapusan seperti pada Gambar 17, serta o penyimpanan, dan pembatalan t gejala seperti pada Gambar 18. O dan penghapusan data aturan berpengaruh terhadap data ge penyakit yang tersimpan dalam b

Gambar 18 Form Pakar-Basis P

6. Kesimpulan

Dari uraian dan pembahasan men untuk mendiagnosa penyakit manusia menggunakan metod sebuah aplikasi yang dapat 1. Sistem mampu memberikan

gejala-gejala yang telah pengguna.

2. Sistem mampu memprediksi paru-paru dan saran terapinya

297

n data aturan gejala operasi penambahan, n tambah baru aturan . Operasi penambahan an gejala tidak akan gejala maupun data basis pengetahuan.

is Pengetahuan Terapi

engenai sistem pakar kit paru-paru pada ode VCIRS, didapat an hasil diagnosa dari h dimasukkan oleh iksikan jenis penyakit

ya.

3. Sistem pakar mamp manipulasi data pada d aturan gejala dan aturan [1] Martin, J., Oxman, S

System a Tutorial, Pre

[2] Turban, Efraim dan J Liang, 2005, Decisi

Intelligent Systems, Y

[3] Arhami, M., 2004, Ko Yogyakarta:Andi Offs [4] Anita dan M., A

Kecerdasan Buatan, Y

[5] Turban, Efraim, E Aro

Support Systems and

Edition. Pearson Educ [6] Subakti, Irfan, 2

Pengetahuan,

sby.edu/subjects/kbs/I ngetahuan.pdf. Diakse

[7] Zurianti, Rahmi, 2 Intelligent Rule www.ittelkom.ac.id/lib tanggal 13 Mei 2009. [8] Halim Mubin, A.,

Praktis Ilmu Penyak Terapi, Jakarta: Pen

EGC.

mpu melakukan beberapa a data terapi, data penyakit, ran terapi. Daftar Pustaka:

S., 1988, Building Expert rentice Hall, New Jersey n Jay E. Aronson, Ting Peng

cision Supprt Systems and

, Yogyakarta:Andi Offset.

Konsep Dasar Sistem Pakar,

ffset.

Arhami, 2005, Konsep , Yogyakarta:Andi Offset. Aronson.2001. Decision

nd Intelligence System. Sixth

ducation, New Jersey. 2006, Sistem Berbasis

http://is.its-s/Irfan_Sistem_Berbasis_Pe

kses tanggal 16 Maret 2009. 2009, Variable-Centered

e System (VCIRS), /library/index.php, Diakses

9.

., 2008, Edisi 2 Panduan

yakit Dalam Diagnosis dan