i
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN OBAT DEMAM
SKRIPSI
Diajukan untuk Memenuhi Salah Satu Syarat Memperoleh Gelar Sarjana Komputer
Program Studi Teknik Informatika
Oleh : Windia Sahara
135314072
PROGRAM STUDI TEKNIK INFORMATIKA JURUSAN TEKNIK INFORMATIKA FAKULTAS SAINS DAN TEKNOLOGI
UNIVERSITAS SANATA DHARMA YOGYAKARTA
ii
DECISION SUPPORT SYSTEM TO CHOOSE FEVER MEDICINE
THESIS
Presented as Partial Fulfillment of The Requirements To Obtain Sarjana Komputer Degree
In Informatics Engineering Study Program
By : Windia Sahara
135314072
INFORMATICS ENGINEERING STUDY PROGRAM DEPARTMENT OF INFORMATICS ENGINEERING
FACULTY OF SCIENCE AND TECHNOLOGY SANATA DHARMA UNIVERSITY
iii
HALAMAN PERSETUJUAN
SKRIPSI
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN OBAT DEMAM
Oleh : Windia Sahara
135314072
Telah Disetujui Oleh :
Dosen Pembimbing,
iv
HALAMAN PENGESAHAN SKRIPSI
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN OBAT DEMAM
Di persiapkan dan ditulis oleh : Windia Sahara
135314072
Telah dipertahankan didepan panitia penguji Pada tanggal 5 juni 2017
Dan dinyatakan memenuhi syarat Susunan Panitia Penguji
Nama Lengkap Tanda Tangan
Ketua : Iwan Binanto, M.Cs. ………
Sekertaris : Paulina Heruningsih Prima Rosa, M.Sc. ……… Anggota : Agnes Maria Polina, S.Kom., M.Sc. ……… Anggota : Aris Widayati, M.Si., Apt., PhD. ………
Yogyakarta, ………
Fakultas Sains dan Teknologi Universitas Sanata Dharma
Dekan
v
HALAMAN PERSEMBAHAN
Tugas akhir ini saya persembahkan untuk :
Ibu saya tercinta.
Terimakasih atas do’a dan kasih sayang yang tiada pernah henti.
Terimakasih atas cinta kasih dan pengorbanan luar biasa yang selalu menyertai
setiap langkah yang saya ambil.
Adik dan nenek yang saya cintai.
Terimakasih karena telah menjadi motivasi terbesar saya untuk dapat
menyelesaikan tugas akhir ini dengan tepat waktu.
Keluarga Besar Sambiyo yang selalu memberikan semangat yang amat berarti
vi
PERNYATAAN KEASLIAN KARYA
Saya menyatakan dengan sesungguhnya bahwa skripsi yang saya tulis ini tidak memuat karya atau bagian karya orang lain, kecuali yang telah disebutkan dalam kutipan daftar pustaka, sebagaimana layaknya karya ilmiah.
Yogyakarta, ………2017 Penulis,
vii ABSTRAK
Demam merupakan gejala dari suatu penyakit. Saat ini sudah banyak obat demam yang dijual bebas di pasaran. Masyarakat umum diberikan kebebasan dalam memilih obat demam. Setiap obat demam memiliki kontradiksi yaitu kondisi dimana obat itu tidak dapat digunakan. Kurangnya pengetahuan yang dimiliki oleh masyarakat umum mengenai kontradiksi yang terdapat dalam suatu obat demam secara lengkap mengakibatkan obat tidak bekerja secara efektif dan dapat menyebabkan kondisi semakin buruk apabila obat demam yang dipilih ternyata salah. Sistem pendukung keputusan ini dibangun untuk membantu masyarakat dalam menentukan pemilihan obat demam yang tepat. Metode yang digunakan dalam sistem ini adalah metode forward chaining. Berdasarkan pengujian yang telah dilakukan terhadap pengguna diperoleh kesimpulan bahwa sistem mampu berfungsi dengan baik dalam memberikan rekomendasi obat demam kepada pengguna. Pengujian yang dilakukan memberikan hasil yang baik dengan tingkat kemudahan penggunaan sistem sebesar 4.22 dari skala 1-5, manfaat yang didapatkan dari sistem sebesar 4.33 dari skala 1-5, dan tingkat kepercayaan penggunaan sistem sebesar 4.13 dari skala 1-5.
viii ABSTRACT
ix
LEMBAR PERNYATAAN PERSETUJUAN PUBLIKASI KARYA ILMIAH UNTUK KEPERLUAN KEPENTINGAN AKADEMIS
Yang bertanda tangan di bawah ini, saya mahasiswa Universitas Sanata Dharma : Nama : Windia Sahara
NIM : 135314072
Demi pengembangan ilmu pengetahuan, saya memberikan kepada Perpustakaan Universitas Sanata Dharma karya ilmiah saya yang berjudul :
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN OBAT DEMAM Beserta perangkat yang diperlukan (bila ada). Dengan demikian saya memberikan kepada Perpustakaan Universitas Sanata Dharma hak untuk menyimpan, mengalihkan dalam bentuk media lain, mengelola di internet atau media lain untuk kepentingan akademis tanpa perlu meminta ijin dari saya maupun memberikan royalti kepada saya selama tetap mencantumkan nama saya sebagai penulis. Demikian pernyataan ini saya buat dengan sebenarnya
Dibuat di Yogyakarta
Pada tanggal ……….. 2017
Yang menyatakan,
x
KATA PENGANTAR
Puji syukur penulis panjatkan kepada Tuhan Yang Maha Esa karena atas berkat, rahmat dan karunianya, penulis dapat menyelesaikan Tugas Akhir ini dengan baik. Tugas akhir ini disusun sebagai salah satu syarat untuk memperoleh gelar Sarjana Komputer Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Sains dan Teknologi, Universitas Sanata Dharma.
Penulis sangat menyadari bahwa dalam penulisan Tugas Akhir ini banyak sekali pihak yang ikut serta membantu baik dari segi moral maupun material. Atas segala bantuan yang diberikan maka pada kesempatan kali ini penulis ingin mengucapkan terimakasih kepada :
1. Bapak Sudi Mungkasi, S.Si, M.Math.Sc.,Ph.D. selaku Dekan Fakultas Sains dan Teknologi.
2. Ibu Dr. Anastasia Rita Widiarti, selaku Kepala Prodi Teknik Informatika. 3. Bapak Albert Agung Hadhiatama M.T. sebagai dosen pembimbing
akademik, yang telah memberikan bimbingan dan saran selama penulis menempuh studi.
4. Ibu Agnes Maria Polina S.Kom., M.Sc. selaku dosen pembibing tugas akhir yang telah memberikan kesabaran, waktu dan saran kepada penulis selama penyusunan tugas akhir ini.
5. Seluruh Dosen dan Staff yang telah mendidik dan membina penulis selama belajar di Universitas Sanata Dharma.
6. Sahabat terkasih Medi, Valen, Rini, Bagus, Kasih dan Kris yang telah memberikan canda tawa dan kesenangan selama menjalani proses belajar di Universitas Sanata Dharma.
7. Teman-teman Teknik Informatika 2013 atas kebersamaan selama menjalani masa perkuliahan ini.
xi
9. Serta semua pihak yang secara langsung maupun tidak langsung telah membantu penulis dalam menyelesaikan tugas akhir ini.
Penulis menyadari bahwa dalam penyusunan laporan Tugas Akhir ini masih terdapat banyak kesalahan dan kekurangan, oleh sebab itu penulis mengharapkan kritik dan saran untuk perbaikan di masa yang akan datang. Penulis berharap laporan Tugas Akhir ini dapat bermanfaat dan berguna bagi semua pihak.
Yogyakarta, ………… 2017
Penulis,
xii DAFTAR ISI
HALAMAN JUDUL ... i
HALAMAN JUDUL ... ii
HALAMAN PERSETUJUAN ... iii
HALAMAN PENGESAHAN ... iv
HALAMAN PERSEMBAHAN ... v
PERNYATAAN KEASLIAN KARYA ... vi
ABSTRAK ... vii
ABSTRACT ... viii
LEMBAR PERNYATAAN ... ix
KATA PENGANTAR ... x
DAFTAR ISI ... xii
DAFTAR GAMBAR ... xvi
DAFTAR TABEL ... xx
1.6 Sistematika Penulisan ... 5
BAB II LANDASAN TEORI ... 7
2.1 Sistem Pendukung Keputusan (SPK) ... 7
2.1.1 Definisi ... 7
2.1.2 Tujuan ... 7
2.1.3 Karakteristik dan Kemampuan SPK ... 9
2.1.4 Komponen-komponen SPK ... 11
2.1.5 Kriteria Sistem Pendukung Keputusan ... 13
2.1.6 Langkah-langkah Pemodelan dalam SPK ... 14
2.2 Metode Forward Chaining ... 15
2.2.1 Definisi ... 15
xiii
2.2.3 Bahasa Pemrograman PHP ... 16
2.3 Rational Unified Process (RUP) ... 18
2.4 MySQL ... 19
2.5 Penelitian Terkait ... 20
BAB III METODOLOGI PENELITIAN... 22
3.1 Gambaran Umum Penelitian ... 22
3.2 Studi Literatur ... 22
3.3 Pengumpulan Data ... 22
3.4 Pengembangan Perangkat Lunak ... 22
3.5 Analisis Hasil ... 23
3.6 Spesifikasi Alat ... 23
BAB IV ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM ... 25
4.1 Analisis Sistem ... 25
4.1.1 Gambaran Umum Sistem Lama ... 25
4.1.2 Definisi Ruang Lingkup ... 25
4.1.1.1 Perumusan Masalah ... 25
4.1.1.2 Pernyataan Masalah ... 27
4.2 Analisis Masalah ... 28
4.2.1 Analisis Sebab Akibat ... 28
4.2.2 Gambaran Umum Sistem Baru ... 30
4.3 Analisis Kebutuhan Sistem ... 31
4.3.1 Diagram Use Case ... 32
4.3.2 Definisi Aktor ... 34
4.4 Desain Proses ... 35
4.4.1 Diagram Aktivitas ... 35
4.1.1.1 Pengunjung dan Member ... 35
4.1.1.2 Admin ... 35
4.4.2 Diagram Kolaborasi ... 36
4.4.3 Diagram Sequence ... 36
4.5 Desain Manajemen Data ... 37
4.5.1 Kelas Diagram ... 37
4.5.2 Desain Fisikal Basis Data... 38
4.5.3 Perancangan Struktur Data ... 44
xiv
4.7 Desain Manajemen Pengetahuan ... 53
4.7.1 Representasi Data ... 53
4.7.2 Perancangan Basis Pengetahuan ... 54
4.6.2.1 Data Fakta ... 54
4.6.2.2 Aturan ... 58
4.8 Perancangan Antarmuka Sistem ... 65
4.8.1 Perancangan Antarmuka Untuk Pengunjung ... 65
4.8.2 Perancangan Antarmuka Untuk Member ... 69
4.8.3 Perancangan Antarmuka Dokter ... 74
4.8.4 Perancangan Antarmuka Untuk Administrator ... 76
BAB V IMPLEMENTASI SISTEM ... 81
5.1 Implementasi Software dan Hardware ... 81
5.2 Implementasi Manajemen Data ... 81
5.3 Implementasi Manajemen Model ... 89
5.4 Implementasi Manajemen Pengetahuan ... 91
5.5 Implementasi Antarmuka Pengguna... 93
4.5.1 Pengunjung ... 93
4.5.2 Member ... 100
4.5.3 Administrator ... 110
4.5.4 Dokter ... 147
4.5.5 Login dan Sign Up ... 150
BAB VI PENGUJIAN DAN ANALISA HASIL ... 152
6.1 Analisis Hasil Pengujian SPK ... 152
6.1.1 Pengujian SPK ... 152
6.1.2 Kelebihan Sistem ... 157
6.1.3 Kekurangan Sistem ... 157
6.2 Analisa Hasil Uji Coba Sistem Terhadap Pengguna ... 158
6.2.1 Kemudahan Penggunaan Teknologi (perceived ease of use) ... 159
6.2.2 Manfaat (perceived usefulness)... 164
6.2.3 Kepercayaan (trust) ... 168
6.2.4 Rangkuman Analisa Hasil ... 174
6.3 Analisa Hasil Uji Coba Sistem Terhadap Pakar ... 177
6.3.1 Manfaat Manfaat (perceived usefulness) ... 180
xv
6.3.3 Rangkuman Analisa Hasil ... 187
6.4 Analisa Hasil Output ... 189
BAB VII PENUTUP ... 192
7.1 Kesimpulan ... 192
7.2 Saran ... 192
DAFTAR PUSTAKA ... 193
xvi
DAFTAR GAMBAR
Gambar 2. 1 Komponen SPK ... 12
Gambar 2. 2 Proses Forward Chaining (Kusrini, 2010)... 15
Gambar 4. 1 1 Use Case Admin dan Dokter ... 32
Gambar 4. 2 Use Case Pengunjung dan Member ... 34
Gambar 4. 3 Kelas Diagra ... 37
Gambar 4. 4 Ilustrasi array 2 dimensi ... 45
Gambar 4. 5 Ilustrasi Array ... 47
Gambar 4. 6 Contoh jawaban benar ... 48
Gambar 4. 7 Contoh data obat terpilih ... 48
Gambar 4. 8 Model keputusan pemilihan obat ... 49
Gambar 4. 9 Halaman Utama ... 65
Gambar 4. 10 Halaman About ... 66
Gambar 4. 11 Halaman Main Menu ... 66
Gambar 4. 12 Halaman Cari Obat ... 67
Gambar 4. 13 Halaman Konsultasi ... 67
Gambar 4. 14 Halaman Hasil ... 68
Gambar 4. 15 Halaman Artikel ... 68
Gambar 4. 16 Halaman Help ... 69
Gambar 4. 17 Halaman Login ... 69
Gambar 4. 18 Halaman Utama ... 70
Gambar 4. 19 Halaman Cari Obat Member ... 70
Gambar 4. 20 Halaman Konsultasi Member ... 71
Gambar 4. 21 Halaman Hasil Member ... 71
Gambar 4. 22 Halaman Riwayat ... 72
Gambar 4. 23 Halaman Pesan Masuk ... 72
Gambar 4. 24 Halaman Tanya Dokter ... 73
Gambar 4. 25 Halaman Profil ... 73
Gambar 4. 26 Halaman Home Dokter... 74
Gambar 4. 27 Halaman Profil Dokter ... 74
Gambar 4. 28 Halaman Pesan Masuk ... 75
Gambar 4. 29 Halaman Posting Info ... 75
Gambar 4. 30 Halaman Admin ... 76
Gambar 4. 31 Halaman Member Admin ... 76
Gambar 4. 32 Halaman Dokter Admin ... 77
Gambar 4. 33 Halaman Obat Admin... 77
Gambar 4. 34 Halaman Fakta ... 78
Gambar 4. 35 Halaman Aturan ... 78
Gambar 4. 36 Halaman Diagnosa ... 79
Gambar 4. 37 Halaman Kelola Pesan ... 79
Gambar 4. 38 Halaman Kelola Info ... 80
xvii
Gambar 5. 1 Daftar tabel pada database... 81
Gambar 5. 2 Tabel admin ... 82
Gambar 5. 3 Tabel alergi ... 82
Gambar 5. 4 Tabel aturan ... 83
Gambar 5. 5 Tabel aturan obat ... 83
Gambar 5. 6 Tabel diagnosa... 84
Gambar 5. 7 Tabel Dokter ... 84
Gambar 5. 8 Tabel fakta ... 85
Gambar 5. 9 Tabel informasi ... 85
Gambar 5. 10 Tabel member ... 86
Gambar 5. 11 Tabel obat ... 86
Gambar 5. 12 Tabel pertanyaan ... 87
Gambar 5. 13 Tabel pesan ... 87
Gambar 5. 14 Tabel riwayat ... 88
Gambar 5. 15 Tabel riwayat detail ... 88
Gambar 5. 16 Tabel usia ... 89
Gambar 5. 17 Halaman model cari obat... 89
Gambar 5. 18 Halaman model konsultasi ... 90
Gambar 5. 19 Halaman model hasil ... 90
Gambar 5. 20 Halaman aturan ... 91
Gambar 5. 21 Halaman tambah aturan alergi... 91
Gambar 5. 22 Halaman pertanyaan aturan ... 92
Gambar 5. 23 Halaman tambah aturan usia ... 92
Gambar 5. 24 Halaman aturan ... 93
Gambar 5. 25 Halaman Utama Pengunjung ... 93
Gambar 5. 26 Halaman Cari Obat Pengunjung ... 94
Gambar 5. 27 Halaman Cari Obat Pengunjung ... 95
Gambar 5. 28 Halaman Hasil Pengunjung ... 95
Gambar 5. 29 Halaman Info ... 98
Gambar 5. 30 Halaman About ... 98
Gambar 5. 31 Halaman Help ... 99
Gambar 5. 32 Halaman Help Pengunjung... 99
Gambar 5. 33 Halaman Help Pengunjung... 100
Gambar 5. 34 Halaman Utama Member ... 100
Gambar 5. 35 Halaman Cari Obat Member ... 101
Gambar 5. 36 Halaman Cari Obat Member ... 101
Gambar 5. 37 Halaman Hasil Member ... 102
Gambar 5. 38 Halaman Tanya Dokter ... 105
Gambar 5. 39 Halaman Pesan Masuk ... 105
Gambar 5. 40 Halaman Riwayat ... 106
Gambar 5. 41 Halaman Riwayat Detail ... 106
Gambar 5. 42 Halaman Profil ... 107
Gambar 5. 43 Halaman Info ... 107
Gambar 5. 44 Halaman About ... 108
Gambar 5. 45 Halaman Help Member ... 109
xviii
Gambar 5. 47 Halaman Help member... 110
Gambar 5. 48 Halaman Home ... 110
Gambar 5. 49 Halaman Data Member ... 111
Gambar 5. 50 Halaman Ubah Data Member ... 111
Gambar 5. 51 Halaman Tambah Data Member ... 112
Gambar 5. 52 Hapus Data Member... 112
Gambar 5. 53 Tampil Data Dokter ... 113
Gambar 5. 54 Ubah Data Dokter ... 113
Gambar 5. 55 Tambah Data Dokter ... 114
Gambar 5. 56 Hapus Data Dokter ... 114
Gambar 5. 57 Tampil Data Obat ... 115
Gambar 5. 58 Ubah Data Obat ... 115
Gambar 5. 59 Tambah Data Obat ... 116
Gambar 5. 60 Hapus Data Obat ... 116
Gambar 5. 61 Tampil Data Alergi... 120
Gambar 5. 62 Ubah Data Alergi ... 120
Gambar 5. 71 Tambah Data Fakta ... 129
Gambar 5. 72 Hapus Data Fakta ... 129
Gambar 5. 73 Tampil Data Aturan ... 132
Gambar 5. 74 Ubah Aturan Fakta ... 132
Gambar 5. 75 Ubah Aturan Obat ... 133
Gambar 5. 76 Tambah Aturan Fakta ... 133
Gambar 5. 77 Tambah Aturan Obat ... 134
Gambar 5. 78 Tampil Data Diagnosa ... 139
Gambar 5. 79 Tampil Data Diagnosa ... 139
Gambar 5. 80 Tambah Data Diagnosa ... 140
Gambar 5. 81 Tampil Data Pertanyaan ... 143
Gambar 5. 82 Tampil Data Obrolan ... 143
Gambar 5. 83 Tampil Data Artikel ... 144
Gambar 5. 84 Ubah Data Artikel ... 144
Gambar 5. 85 Tambah Data Artikel ... 145
Gambar 5. 86 Hapus Data Artikel ... 145
Gambar 5. 87 Tampil Data Riwayat Member ... 146
Gambar 5. 88 Tampil Data Riwayat Member Detail ... 146
Gambar 5. 89 Halaman Home Dokter... 147
Gambar 5. 90 Halaman Profil Dokter ... 147
Gambar 5. 91 Halaman Pesan Masuk ... 148
xix
Gambar 5. 93 Lihat Obrolan ... 149
Gambar 5. 94 Posting Artikel ... 150
Gambar 5. 95 Halaman Login ... 150
Gambar 5. 96 Halaman Login ... 151
Gambar 6. 1 Halaman Cari Obat ... 154
Gambar 6. 2 Halaman Konsultasi ... 155
xx
Tabel 4. 32 Data Aturan Pencarian Obat ... 59
Tabel 6. 1 Aturan Pencarian Obat ... 153
Tabel 6. 2 Bobot Pertanyaan ... 158
Tabel 6. 3 Hasil Kuesioner Pertanyaan 1 ... 159
Tabel 6. 4 Hasil Kuesioner Pertanyaan 2 ... 160
Tabel 6. 5 Hasil Kuesioner Pertanyaan 3 ... 161
Tabel 6. 6 Hasil Kuesioner Pertanyaan 4 ... 162
Tabel 6. 7 Hasil Kuesioner Pertanyaan 5 ... 163
Tabel 6. 8 Hasil Kuesioner Pertanyaan 6 ... 164
xxi
Tabel 6. 10 Hasil Kuesioner Pertanyaan 8 ... 166
Tabel 6. 11 Hasil Kuesioner Pertanyaan 9 ... 167
Tabel 6. 12 Hasil Kuesioner Pertanyaan 10 ... 169
Tabel 6. 13 Hasil Kuesioner Pertanyaan 11 ... 170
Tabel 6. 14 Hasil Kuesioner Pertanyaan 12 ... 171
Tabel 6. 15 Hasil Kuesioner Pertanyaan 13 ... 172
Tabel 6. 16 Hasil Kuesioner Pertanyaan 14 ... 173
1 BAB 1 PENDAHULUAN 1.1Latar Belakang
Populasi penduduk di dunia semakin meningkat. Menurut CIA World Factbook, tahun 2015 jumlah penduduk di dunia ini sebesar
7.323.187.457 jiwa. Republik Rakyat China menempati urutan pertama sebagai negara yang memiliki penduduk paling padat sedangkan Indonesia menempati urutan ke-4 dengan jumlah penduduk sebesar 258.316.051jiwa (sekitar 258 juta jiwa) atau sekitar 3,5% dari keseluruhan Jumlah Penduduk Dunia. Jumlah ini meningkat sekitar 1.1182% dari tahun sebelumnya yang diperkirakan sebesar 7.243.784.121 jiwa. Peningkatan penduduk ini membawa pengaruh terhadap berbagai bidang kehidupan manusia terutama pada bidang kesehatan. Kesehatan menjadi hal yang penting bagi manusia karena kesehatan merupakan syarat bagi manusia untuk melakukan aktivitas secara optimal. Sehat membuat tubuh bebas dari berbagai gangguan penyakit sehingga tubuh tidak akan menderita sakit apapun. Dengan memperhatikan pentingnya kesehatan bagi tubuh membawa peningkatan drastis dalam kualitas keseluruhan hidup kita.
2
peningkatan thermoregulatory set point dari pusat hipotalamus yang diperantarai oleh interleukin 1 (IL-1). Sedangkan secara klinis demam adalah peningkatan suhu tubuh 1oC atau lebih besar di atas nilai rerata suhu normal di tempat pencatatan. Demam harus segera ditangani agar tidak menyebabkan timbulnya penyakit yang lebih serius oleh sebab itu sangat penting malakukan pertolongan pertama bagi pasien sakit demam. Salah satu upaya pertolongan pertama yang dapat dilakukan adalah melalui pengobatan sendiri atau dikenal dengan swamedikasi. The International Pharmaceutical Federation (FIP) mendefinisikan swamedikasi atau
self-medication sebagai penggunaan obat-obatan tanpa resep oleh seorang
individu atas inisiatifnya sendiri (FIP, 1999). Sedangkan definisi swamedikasi menurut WHO adalah pemilihan dan penggunaan obat modern, herbal, maupun obat tradisional oleh seorang individu untuk mengatasi penyakit atau gejala penyakit (WHO, 1998). Swamedikasi boleh dilakukan untuk kondisi penyakit yang ringan, umum dan tidak akut. Dari data World Health Organization (WHO), di banyak negara sampai 80% episode sakit dicoba diobati sendiri oleh penderita (Suryawati, 1997).
anak-3
anak, orang yang memiliki gangguan pencernaan seperti maag dan lain-lain. Namun kurangnya pengetahuan masyarakat tentang berbagai jenis obat demam ini membuat mereka terkadang kurang tepat dalam menentukan pilihan obat demam. Para penjual obat juga terkadang lalai dalam memberikan obat demam yang sesuai dengan kondisi pasien. Hal ini menjadi masalah tersendiri dalam dunia medis sebab jika terjadi kesalahan dalam memberikan penangan maka tidak menutup kemungkinan akan terjadi hal yang lebih buruk bagi pasien. Di sisi lain pemilihan obat demam secara manual dirasa kurang efektif sebab dapat dimungkinkan terjadi kesalahan serta kelalaian para pegawai toko obat atau apoteker dalam menentukan pemilihan obat bagi pasien. Berdasarkan masalah tersebut, untuk membantu masyarakat dalam menentukan obat demam yang tepat maka penulis membuat sebuah sistem pendukung keputusan (SPK) untuk pemilihan obat demam.
Penelitian sebelumnya yang dilakukan oleh Yunus dan Setyowibowo (2011) dengan judul Aplikasi Sistem Pendukung Keputusan Diagnosa Penyakit Paruparu dengan Metode Forward Chaining menyimpulkan bahwa metode forward chaining mampu menelusuri penyakit paru-paru berdasarkan gejala yang sudah terdefinisi dan dapat digunakan oleh masyarakat umum sebagai deteksi dini sebelum ke dokter. Penelitian yang dilakukan oleh Bachri (2015) dalam jurnal Digit dengan judul Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Obat dengan Metode
Analytic Hierarchy Process untuk Toko Obat Mandjur Cirebon
menyimpulkan bahwa Metode AHP dapat digunakan untuk menyelesaikan masalah Multiple Decision Making pemilihan obat di Toko Obat Mandjur Cirebon. Proses dari penentuan pemilihan obat yang tepat untuk penderita penyakit yang dilakukan dengan menggunakan metode Analytic Hierachy Process, dimulai dengan pembobotan kriteria kemudian perhitungan dan
4
Pada penelitian ini penulis membuat sebuah Sistem Pendukung Keputusan berbasis web dengan menggunakan metode Foward Chaining. Metode ini dipilih karena memiliki karakteriktik yang cocok dengan data yang digunakan. Metode ini memberikan kesimpulan yang sama dari aturan yang berbeda. Selain itu metode ini dianggap mampu mencari solusi terbaik dalam pemilihan obat demam berdasarkan aturan yang telah dibuat.
Penggunaan metode ini diharapkan dapat memberikan rekomendasi terbaik untuk pengguna dalam menentukan pilihan obat demam. Namun terlepas dari itu keputusan akhir tetap akan diputuskan oleh pengguna. 1.2Rumusan Masalah
Berdasarkan latar belakang di atas maka dapat disimpulkan suatu rumusan masalah yang akan diselesaikan yaitu :
1. Bagaimana membangun sebuah Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Obat Deman dengan menggunakan Medode Foward Chaining agar sistem ini dapat dengan tepat memberikan rekomendasi
obat demam bagi pengguna?
2. Apakah Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Obat Deman yang dibangun bermanfaat, mudah digunakan, dan memberikan kepercayaan terhadap penggunanya?
1.3Tujuan
Tujuan dari pembuatan tugas akhir ini adalah :
1. Membangun sebuah sistem pendukung keputusan pemilihan obat demam dengan menggunakan metode Foward Chaining.
5 1.4Manfaat
1. Membantu masyarakat dalam memberikan rekomendasi pemilihan obat demam yang tepat.
1.5Batasan Masalah
Batasan masalah dari dari sistem pendukung keputusan ini adalah : 1. Data yang digunakan adalah data obat demam meliputi indikasi obat,
kontraindikasi obat, usia, alergi, kondisi tubuh dan riwayat penyakit. 2. Sistem ini ditujukan untuk masyarakat awam yang belum memiliki
pengetahuan banyak tentang obat demam.
3. Sitem dibuat berbasis web dengan menggunakan bahasa pemrograman PHP dan MySQL.
1.6Sistematika Penulisan
Sistematika penulisan dalam tugas akhir ini dibagi menjadi beberapa bab yaitu :
BAB 1. Pendahuluan
Bab 1 menguraikan tentang latar belakang masalah, rumusan masalah, batasan masalah, tujuan penelitian dan sistematika penulisan.
BAB 2. Landasan Teori
Bab 2 berisi tentang penjelasan teori-teori yang digunakan dalam melakukan penelitian.
BAB 3. Metodologi Penelitian
Bab 3 berisi tentang gambaran umum penelitian, metodolologi yang akan digunakan, tahap perencanaan, pengumpulan data, survei awal, studi literatur, pengembangan sistem, dan metodologi pengembangan sistem. BAB 4 Analisis dan Perancangan Sistem.
6 BAB 5. Implementasi Sistem
Bab 5 berisi tentang rancangan dan implementasi sitem berdasarkan analisis yang telah dibuat sebelumnya.
BAB 6. Analisa Hasil danPembahasan
Bab 6 berisi tentang hasil implementasi sistem pendukung keputusan pemilihan obat demam dan hasil uji coba terhadap user.
BAB 7. Penutup
7 BAB II
LANDASAN TEORI 2.1 Sistem Pendukung Keputusan (SPK)
2.1.1 Definisi
Little (1970) mendefinisikan Sistem Pendukung Keputusan sebagai sebuah himpunan/kumpulan prosedur berbasis model untuk memproses data dan pertimbangan untuk membantu manajemen dalam pembuatan keputusannya.
Turban & Aronson (1998) mendefinisikan Sistem Pendukung Keputusan sebagai sistem yang digunakan untuk mendukung dan membantu pihak manajemen melakukan pengambilan keputusan pada kondisi semi terstruktur dan tidak terstruktur. Pada dasarnya konsep Sistem Pendukung Keputusan hanyalah sebatas pada kegiatan membantu para manajer melakukan penilaian serta menggantikan posisi dan peran manajer.
2.1.2 Tujuan
Tujuan dari Sistem Pendukung Keputusan adalah sebagai berikut (Turban, 2005) :
1. Membantu manajer dalam pengambilan keputusan atas masalah semi terstruktur.
2. Memberikan dukungan atas pertimbangan manajer dan bukannya di maksudkan untuk menggantikan fungsi manajer. 3. Meningkatkan efektivitas keputusan yang di ambil manajer lebih
daripada perbaikan efisiensinya.
4. Kecepatan komputasi. Komputer memungkinkan para pengambil keputusan untuk melakukan banyak komputasi secara cepat dengan biaya yang rendah.
8
Pendukung terkomputerisasi bisa mengurangi ukuran kelompok dan memungkinkan para anggotanya untuk berada di berbagai lokasi yang berbeda-beda (menghemat biaya perjalanan). Selain itu, produktivitas staf pendukung (misalnya analisis keuangan dan hukum) bisa di tingkatkan. Produktivitas juga bisa di tingkatkan menggunakan peralatan optimasi yang menentukan cara terbaik untuk menjalankan sebuah bisnis.
6. Dukungan kualitas. Komputer bisa meningkatkan kualitas keputusan yang di buat. Sebagai contoh, semakin banyak data yang di akses, makin banyak juga alernatif yang bisa di evaluasi. Analisis resiko bisa di lakukan dengan cepat dan pandangan dari para pakar (beberapa dari mereka berada di lokasi yang jauh) bisa dikumpulkan dengan cepat dan dengan biaya yang lebih rendah. Keahlian bahkan bisa di ambil langsung dari sebuah sistem komputer melalui metode kecerdasan tiruan. Dengan komputer, para pengambil keputusan bisa melakukan simulasi yang kompleks, memeriksa banyak skenario yang memungkinkan dan menilai berbagai pengaruh secara cepat dan ekonomis. Semua kapabilitas tersebut mengarah kepada keputusan yang lebih baik.
9
baik secara cepat, bahkan jika mereka memiliki pengetahuan yang kurang.
8. Mengatasi keterbatasan kognitif dalam pemrosesan dan penyimpanan. Menurut Simon (1977), otak manusia memiliki kemampuan yang terbatas untuk memproses dan menyimpan informasi. Orang-orang kadang sulit mengingat dan menggunakan sebuah informasi dengan cara yang bebas dari kesalahan.
2.1.3 Karakteristik dan Kemampuan SPK
Menurut Turban (2005), karakteristrik dan kemampuan Sistem Pendukung Keputusan adalah sebagai berikut :
1. Dukungan kepada pengambil keputusan, terutama pada situasi semi terstruktur dan tak terstruktur, dengan menyertakan penilaian manusia dan informasi terkomputerisasi. Masalah-masalah tersebut tidak bisa di pecahkan oleh sistem komputer lain atau oleh metode atau alat kuantitatif standar.
2. Dukungan untuk semua level manajerial, dari eksekutif puncak sampai manajer lini.
3. Dukungan untuk semua individu dan kelompok. Masalah yang kurang terstruktur sering memerlukan keterlibatan individu dari departemen dan tingkat organisasional yang berbeda atau bahkan dari organisasi lain
4. Dukungan untuk keputusan independen dan atau sekuensial. Keputusan bisa di buat satu kali, beberapa kali, atau berulang (dalam interval yang sama)
5. Dukungan di semua fase proses pengambilan keputusan: intelegensi, desain, pilihan, dan implementasi.
10
mengadaptasi Sistem Pendukung Keputusan untuk memenuhi perubahan tersebut. Sistem Pendukung Keputusan bersifat fleksibel. Oleh karena itu, pengguna bisa menambahkan, menghapus, menggabungkan, mengubah, atau menyusun kembali elemen-elemen dasar. Sistem Pendukung Keputusan juga fleksibel dalam hal ini bisa di modifikasi untuk memecahkan masalah lain yang sejenis.
8. Ramah pengguna, kapabilitas grafis yang sangat kuat, dan antarmuka manusia-mesin yang interaktif dengan satu bahasa alami bisa sangat meningkatkan efektivitas Sistem Pendukung Keputusan .
9. Peningkatan efektivitas pengambilan keputusan (akurasi, timeliness, kualitas) ketimbang pada efisiennya (biaya pengambilan keputusan). Ketika Sistem Pendukung Keputusan disebarkan, pengambilan keputusan sering membutuhkan waktu yang lebih lama, tetapi hasilnya lebih baik
10.Kontrol penuh oleh pengambil keputusan terhadap semua langkah proses pengambilan keputusan dalam memecahkan suatu masalah. Sistem Pendukung Keputusan secara khusus menekankan untuk mendukung pengambilan keputusan, bukannya menggantikan
11.Pengguna akhir bisa mengembangkan dan memodifikasi sendiri sistem sederhana. Sistem yang lebih besar bisa di bangun dengan bantuan ahli sistem informasi. Perangkat lunak OLAP dalam kaitannya dengan data warehouse memperbolehkan pengguna untuk membangun Sistem Pendukung Keputusan yang cukup besar dan komplek
11
13.Akses di sediakan untuk berbagi sumber data, format, dan tipe, mulai dari sistem informasi geografis (GIS) sampai sistem berorientasi objek.
14.Dapat di gunakan sebagai alat standalone oleh seorang pengambil keputusan pada satu lokasi atau di distribusikan di suatu organisasi secara keseluruhan dan di beberapa organisasi sepanjang rantai persediaan. Dapat di integrasikan dengan Sistem Pendukung Keputusan lain dan atau aplikasi lain, serta bisa di distribusikan secara internal dan eksternal menggunaka networking dan teknologi Web.
Karakteristik dari Sistem Pendukung Keputusan tersebut memungkinkan para pengambil keputusan untuk membuat keputusan yang lebih baik dan lebih konsisten dalam satu car yang dibatasi oleh waktu.
2.1.4 Komponen-komponen SPK
Menurut Turban (1999), komponen Sistem Pendukung Keputusan dapat dibangun dari subsistem berikut ini:
1. Subsistem Manajemen Data (Data Management Subsystem), meliputi basis data-basis data yang berisi data yang relevan dengan keadaan dan dikelola perangkat lunak yang disebut DBMS (Database Management System).
2. Subsistem Manajemen Model (Model Management Subsystem), berupa sebuah paket perangkat lunak yang berisi model-model finansial, statistik, management science, atau model kuantitatif, yang menyediakan kemampuan analisa dan perangkat lunak manajemen yang sesuai.
3. Subsistem Manajemen Pengetahuan (Knowledge Management Subsystem), merupakan subsistem (optional) yang dapat
12
4. Subsistem Antarmuka Pengguna (User Interface Subsystem), merupakan subsistem yang dapat dipakai oleh pengguna untuk berkomunikasi dan memberi perintah (menyediakan user interface).
Gambar 2. 1 Komponen SPK
Sedangkan menurut Jogiyanto (2003), Komponen Sistem Pendukung Keputusan terdiri dari tiga komponen utama, yaitu:
1. Dialog Management atau user interface, yaitu komponen untuk
berdialog dengan pemakai sistem. Komponen ini didalam sistem informasi merupakan komponen input dan komponen output.
2. Model management yaitu komponen yang mengubah data
menjadi informasi yang relevan. Model model yang banyak digunakan di sistem penunjang keputusan adalah model matematika optimasi seperti linear progaramming, dynamic programming, dan lain lain.
3. Data management yaitu komponen basis data yang terdiri dari
13
antaralain adalah spreadsheet, databased management system, dan query language.
2.1.5 Kriteria Sistem Pendukung Keputusan
Sistem pendukung keputusan dirancang secara khusus untuk mendukung seseorang yang harus mengambil keputusan-keputusan tertentu. Berikut ini beberapa karakteristik sistem pendukung keputusan menurut Oetomo (2002), yaitu :
1. Interaktif
Sistem pendukung keputusan memiliki user interface yang komunikatif sehingga pemakai dapat melakukan akses secara cepat ke data dan memperoleh informasi yang dibutuhkan. 2. Fleksibel
Sistem pendukung keputusan memiliki sebanyak mungkin variabel masukkan, kemampuan untuk mengolah dan memberikan keluaran yang menyajikan alternatif-alternatif keputusan kepada pemakai.
3. Data Kualitas
Sistem pendukung keputusan memiliki kemampuan menerima data kualitas yang dikuantitaskan yang sifatnya subyektif dari pemakainya, sebagai data masukkan untuk pengolahan data. Misalnya : penilaian terhadap kecantikan yang bersifat kualitas, dapat dikuantitaskan dengan pemberian bobot nilai seperti 75 atau 90.
4. Prosedur Pakai
14
2.1.6 Langkah-langkah Pemodelan dalam SPK
Dalam melakukan pemodelan dalam pembangunan Sistem Pendukung Keputusan, dilakukan langkah-langkah (Kusrini, 2006), yaitu sebagai berikut:
1. Studi kelayakan (Intelligence)
Dalam langkah ini sasaran ditentukan, dilakukan pencarian prosedur, pengumpulan data, identifikasi masalah, identifikasi kepemilikan masalah, klasifikasi masalah hingga akhirnya terbentuk sebuah pernyataan masalah.
Kepemilikan masalah berkaitan dengan bagian apa yang akan dibangunkan Sistem Pendukung Keputusan, apa tugas dari bagian tersebut sehingga model tersebut dapat relevan dengan kebutuhan si pemilik masalah.
2. Perancangan (Design)
Pada tahap ini akan diformulasikan model yang akan digunakan dan kriteria-kriteria ditentukan. Setelah itu dicari alternatif model yang dapat menyelesaiakan permasahan tersebut. Langkah selanjutnya adalah memprediksi keluaran yang mungkin. Kemudian variabel-variabel model ditentukan. 3. Pemilihan (Choice)
Setelah pada tahap design ditentukan berbagai alternatif model beserta variabel-variabelnya pada tahap ini akan dilakukan pemilihan modelnya, termasuk solusi dari model tersebut. Selanjutnya dilakukan analisis sensitifitas yaitu dengan mengganti beberapa variabel.
4. Membuat Sistem Pendukung Keputusan
15 2.2 Metode Forward Chaining
2.2.1 Definisi
Metode forward chaining adalah metode pancarian atau teknik pelacakan kedepan yang dimulai dengan informasi yang ada dan penggabungan rule untuk menghasilkan suatu kesimpulan atau tujuan (Russel P, 2003). Runut maju (forward chaining) berarti menggunakan himpunan aturan kondisi-aksi. Dalam metode ini, data digunakan untuk menentukan aturan mana yang akan dijalankan, kemudian aturan tersebut dijalankan. Mungkin proses menambahkan data ke memori kerja. Proses diulang sampai ditemukan suatu hasil (Kusrini, 2006).
Dalam metode ini pelacakan diawali dari fakta – fakta yang diberikan user kemudian dicari dibasis pengetahuan lalu dicari aturan yang sesuai dengan fakta – fakta. Setelah itu diadakan hipotesa untuk memperoleh kesimpulan. Pencocokan fakta atau pernyataan dimulai dari bagian sebelah kiri. Dengan kata lain, penalaran dimulai dari fakta terlebih dahulu, lalu dicari aturan yang sesuai dengan fakta – fakta yang diberikan untuk menguji kebenaran hipotesa. Pada metode forward chaining, data dipakai untuk menentukan aturan mana yang akan dijalankan.
Forward chaining merupakan grup dari multipel inferensi
yang melakukan pencarian dari suatu masalah kepada solusinya. Jika klausa premis sesuai dengan situasi (bernilai TRUE), maka proses akan menyatakan konklusi. Pelacakan ke depan mencari fakta yang sesuai dari bagian IF dari aturan IF-THEN.
16
2.2.2 Kelebihan dan Kelemahan Metode Forward Chaining
Adapun kelemahan dan kelebihan forward chaining menurut DUR (1994) yaitu :
Kelebihan :
1. Kelebihan utama dari forward chaining yaitu metode ini akan bekerja dengan baik ketika masalah bermula dari mengumpulkan/ menyatukan informasi lalu kemudian mencari kesimpulan apa yang dapat diambil dari informasi tersebut.
2. Metode ini mampu menyediakan banyak sekali informasi dari jumlah data yang kecil.
Kelemahan :
1. Kelemahan utama metode ini yaitu kemungkinan tidak adanya cara untuk mengenali dimana beberapa fakta lebih penting dari fakta lainnya.
2. Sistem bisa saja menanyakan pertanyaan yang tidak berhubungan. Walaupun jawaban dari pertanyaan tersebut penting. Namun hal ini akan membingungkan user untuk menjawab pada subjek yang tidak berhubungan.
2.2.3 Bahasa Pemrograman PHP
Menurut Nugroho (2006) “PHP atau singkatan dari Personal Home Page merupakan bahasa skrip yang tertanam dalam HTML
untuk dieksekusi dan bersifat server side”. PHP termasuk dalam open source product, sehingga source code PHP dapat diubah dan
didistribusikan secara bebas. Seiring dengan perkembangan bahasa pemrograman PHP, kepanjangan dari PHP berubah menjadi sebuah singkatan recursive yaitu PHP: Hypertext Preprocessor.
17
web dinamis sederhana. MySQL adalah basis data yang paling poopuler
yang digunakan bersama dengan PHP. PHP dapat dihubungankan dengan MySQL meskipun berada pada platform yang berbeda, misalnya PHP berada pada sistem operasi Windows, sementara MySQL berada di Linux. Adapaun kelebihan dan kekurangan PHP adalah sebagai berikut :
Kelebihan :
1. Bisa membuat Web menjadi Dinamis.
2. PHP bersifat Open Source yang berarti dapat digunakan oleh siapa saja secara gratis.
3. Program yang dibuat dengan PHP bisa dijalankan oleh Semua Sistem Operasi karena PHP berjalan secara Web Base yag artinya semua Sistem Operasi bahkan HP yang mempunyai Web Browser dapat menggunakan program PHP.
4. Aplikasi PHP lebih cepat dibandingkan dengan ASP maupun Java. 5. Mendukung banyak paket basis data seperti MySQL, Oracle,
PostgrSQL, dan lain-lain.
6. Bahasa pemrograman PHP tidak memerlukan Kompilasi / Compile dalam penggunaannya.
7. Banyak Web Server yang mendukung PHP seperti Apache, Lighttpd, IIS dan lain-lain.
8. Pengembangan Aplikasi PHP mudah karena banyak Dokumentasi, Refrensi & Developer yang membantu dalam pengembangannya. 9. Banyak bertebaran aplikasi dan program PHP yang gratis dan siap pakai
seperti WordPress, PrestaShop, dan lain-lain.
Kekurangan :
1. PHP Tidak mengenal package.
18
3. PHP memiliki kelemahan keamanan. Jadi Programmer harus jeli & berhati-hati dalam melakukan pemrograman & Konfigurasi PHP. 2.3 Rational Unified Process (RUP)
Menurut Rosa (2011) RUP menggunakan konsep object oriented, dengan aktifitas yang berfokus pada pengembangan model dengan menggunakan Unified Model Language (UML). Rational Unified Process (RUP) merupakan suatu metode rekayasa perangkat lunak yang
dikembangkan dengan mengumpulkan berbagai best practises yang terdapat dalam industri pengembangan perangkat lunak. Ciri khas metode ini adalah menggunakan use-case driven dan pendekatan iteratif untuk siklus pengembangan perangkat lunak. RUP menggunakan konsep object oriented, dengan aktifitas yang berfokus pada pengembangan model dengan menggunakan Unified Model Language(UML). Pada metode Rational Unified Process (RUP) terdapat 4 fase dalam pengembangan sistem:
a. Fase Inception
Pada tahap dilakukan pemodelan proses bisnis yang dibutuhkan (business modeling) dan mendefinisikan kebutuhan akan sistem yang akan dibuat (requirements).
b. Fase Elaboration
Pada tahap ini dilakukan perancangan perangkat lunak mulai dari menspesifikasikan fitur perangkat lunak hingga perilisan prototipe versi Betha dari perangkat lunak.
c. Fase Construction
Pengimplementasian rancangan perangkat lunak yang telah dibuat dilakukan pada tahap ini. Pada akhir tahap ini, perangkat lunak versi akhir yang sudah disetujui administrator dirilis beserta dokumentasi perangkat lunak.
19
Instanlasi, deployment dan sosialisasi perangkat lunak dilakukan di tahap ini.
2.4 MySQL
MySQL adalah sistem manajemen basis data SQL yang bersifat Open Source. Sistem Basis Data MySQL mendukung beberapa fitur
seperti multithreaded, multi-user dan SQL database managemen sistem (DBMS). Basis data ini dibuat untuk keperluan sistem basis data yang cepat, handal dan mudah digunakan. MySQL adalah Relational Database Management System (RDBMS) yang didistribusikan secara gratis dibawah
lisensi GPL (General Public License). Dimana setiap orang bebas untuk menggunakan MySQL, namun tidak boleh dijadikan produk turunan yang bersifat komersial. MySQL merupakan turunan salah satu konsep utama dalam basis data, yaitu SQL (Structured Query Language). SQL adalah sebuah konsep pengoperasian basis data, diantaranya mendefinisikan tabel, menampilkan data dengan kriteria tertentu, menambahkan data hingga menghapus data tertentu, yang memungkinkan pengoperasian data dikerjakan dengan mudah secara otomatis.Beberapa kelebihan MySQL antara lain adalah sebagai berikut :
1. Gratis sehingga MySQL dapat dengan mudah untuk mendapatkannya.
2. MySQl stabil dan tangguh dalam pengoperasiannya. 3. My SQl mempunyai sistem keamanan yang cukup baik.
4. Sangat mendukung transaksi dan mempunyai banyak dukungan dari komunitas.
20 2.5 Penelitian Terkait
Setelah menelaah beberapa penelitian, terdapat beberapa penelitian yang memiliki keterkaitan dengan penelitian yang dilakukan oleh peneliti. Penelitian pertama adalah penelitian yang dilakukan oleh Yunus dan Setyowibowo (2011) dengan judul Aplikasi Sistem Pendukung Keputusan Diagnosa Penyakit Paruparu dengan Metode Forward Chaining. Data penderita penyakit paru dan studi literatur di dapat atau dilakukan di Rekam Medik Rumah Sakit Saiful Anwar. Hasil dari pengambilan data, diketahui bahwa gejala awal yang paling sering muncul sebagai ciri khusus penyakit paru adalah batuk yang lebih dari dua minggu dan sesak napas. Analisa data yang dilakukan adalah dengan cara mengklasifikasi beberapa jenis gejala, kemudian digolongkan kepada jenis penyakit tertentu. Kesimpulan dari penelitian ini adalah metode forward chaining mampu menelusuri penyakit paru-paru berdasarkan gejala yang sudah terdefinisi dan dapat digunakan oleh masyarakat umum sebagai deteksi dini sebelum ke dokter.
21
22 BAB III
METODOLOGI PENELITIAN 3.1 Gambaran Umum Penelitian
Penelitian yang dilakukan adalah penelitian mengenai cara pemilihan obat demam. Pada penelitian ini akan dibangun sebuah sistem pendukung keputusan. Sistem ini dibuat berbasis web dengan bahasa pemrograman php. Hasil keluaran dari sistem yang dibuat dalam penelitian ini adalah rekomendasi obat demam yang tepat. Nantinya sistem ini diharapkan dapat membantu masyarakat dalam menentukan pilihan obat demam.
3.2 Studi Literatur
Studi literatur yang dilakukan adalah dengan mencari referensi teori yang relefan dengan penelitian dan kasus yang ditemukan. Referensi ini didapatkan dari membaca buku, jurnal, artikel, laporan penelitian dan situs-situs di internet. Tujuan dari studi literatur ini adalah untuk memperkuat dasar teori dalam melakukan penelitian.
3.3 Pengumpulan Data
Data yang di gunakan dalam penelitian ini adalah data berbagai macam obat demam yang dujual bebas dan bebas terbatas meliputi indikasi, kontraindikasi, efek samping, dosis, cara penggunakaan, peringatan dan perhatian. Teknik pengumpulan data dilakukan dengan wawancara dan studi literatur. Wawancara dilakukan dengan melakukan tanya jawab kepada Apoteker.
3.4 Pengembangan Perangkat Lunak
Metode pengembangan sistem yang dipakai dalam penelitian ini adalah Metode Rational Unified Process (RUP). Terdapat 4 fase pada metode Rational Unified Process (RUP) yang digunakan yaitu :
23
Pada tahap ini penulis mendefinisikan batasan kegiatan, melakukan analisis kebutuhan pengguna, melakukan perancangan awal perangkat lunak, pemodelan diagram UML (use case diagram), dan pembuatan dokumentasi.
b. Fase Elaboration
Pada tahapan ini penulis melakukan desain secara lengkap berdasarkan hasil analisis ditahap inception. Pada tahap ini penulis membuat desain komponen sistem pendukung keputusan yaitu subsistem manajemen data, subsistem manajemen model, subsistem menejemen pengetahuan dan subsistem menejemen antarmuka. c. Fase Construction
Pada tahapan ini penulis melakukan implementasian rancangan sistem pendukung keputusan yang telah diuraikan dalam fase elaboration. Pada akhir tahap ini, dilakukan pembuatan program
atau coding. d. Fase Transition
Pada tahap ini penulis akan menyerahkan perangkat lunak kepada pemakai, melakukan pengujian serta pelatihan.
3.5 Analisis Hasil
Analisis hasil dari sitem yang dibangun dilakukan dengan cara uji coba terhadap pengguna. Uji coba pengguna dilakukan dengan cara evaluasi. Evaluasi yang di maksud adalah dengan memberikan kuisioner kepada masyarakat umum. Tujuan dari evaluasi ini yaitu untuk mengetahui apakah sistem yang dibangun bermanfaat, mudah digunakan dan memberikan kepercayaan terhadap penggunanya.
3.6 Spesifikasi Alat
24 a. Perangkat Lunak
- Sistem Operasi Windows 7 64 bit.
- Aplikasi pengembang perangkat lunak Sublime Text 3 - Sistem manajemen basis data mySQL
b. Perangkat Keras
- Processor Intel Core i5 - HDD 500 GB
25 BAB IV
ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM 4.1 Analisis Sistem
4.1.1 Gambaran Umum Sistem Lama
Pemilihan obat demam oleh masyarakat umum saat ini masih dilakukan secara manual. Pada umumnya masyarakat yang ingin membeli obat demam tidak tau obat demam yang sesuai dengan kondisi yang di alami, oleh sebab itu biasanya mereka akan datang ke apotek, kemudian mereka melakukan konsultasi kepada apoteker yang sedang berjaga lalu apoteker tersebut akan memberikan obat demam yang sesuai. Jika masyarakat membeli obat demam di warung atau mini market biasanya mereka akan datang ke warung atau minimarket lalu memilih sendiri obat demam yang mereka inginkan. Cara ini kurang efektif karena dengan banyaknya obat demam yang dijual di pasaran membuat masyarakat menjadi bingung untuk memilih obat demam yang sesuai, apalagi jika pada akhirnya pemilihan obat demam dilakukan secara asal maka obat tidak bekerja secara efektif dan dapat menyebabkan kondisi semakin buruk apabila obat demam yang dipilih ternyata salah.
4.1.2 Definisi Ruang Lingkup 4.1.1.1Perumusan Masalah
Peredaran obat demam saat ini semakin luas dan dengan mudah bisa didapatkan. Calon embeli di hadapkan kepada banyaknya pilihan obat demam dengan berbagai merk. Masalah utama yang dihadapi oleh calon pembeli
26
asal dalam memilih obat demam. Mereka juga terkadang malas membaca petunjuk obat demam yang berada pada kemasan obat. Jika mereka membeli obat demam di apotek, mereka dapat konsultasi terlebih dahulu pada apoteker mengenai keluhan yang di rasakan sebelum membeli obat, namun hal ini di rasa belum cukup karena biasanya apoteker hanya akan memilihkan obat demam berdasarkan keluhan yang dirasakan oleh calon pembeli saja tidak berdasarkan kondisi tubuh yang dialami oleh calon pembeli yang sesungguhnya seperti riwayat penyakit atau alergi. Oleh sebab itu calon pembeli akan merasa kesulitan saat memilih obat demam yang tepat. Kesulitan ini dapat di lihat dari :
1. Performance : Saat ini belum ada sistem yang
membandingkan obat demam secara spesifikasi sehingga pengambilan keputusan menjadi lebih lama dan kurang efektif.
2. Information : Mencari informasi mengenai obat-obat
27
ini tentu belum memberikan alternatif yang tepat dalam memilih obat demam.
3. Economics : Pencarian informasi mengenai
obat-obat demam lewat berbagai website pada internet menambah biaya pengeluaran bagi calon pembeli.
4. Eficiency : Pemilihan obat demam yang dilakukan
secara manual kurang efisien karena calon pembeli harus mencari informasi terlebih dahulu lewat internet, bertanya pada apoteker atau membaca pada kemasan obat sebelum membeli obat demam.
5. Services : Sistem manual saat ini belum mampu
membantu calon pembeli dalam memilih obat demam yang tepat karena berbagai keluhan dan perbedaan kondisi setiap individu yang berbeda-beda.
4.1.1.2Pernyataan Masalah
Tabel 4. 1 Pernyataan Masalah
No Masalah Solusi
1 Calon pembeli bingung memilih obat demam yang sesuai dengan keluhan dan kondisi yang di alami.
Membuat Sistem Pendukung Keputusan yang dapat memberikan rekomendasi dalam memilih obat demam.
2 Pemilihan obat masih dilakukan secara menual sehingga kurang efisien dan efektif.
Membuat sistem berbasis web yang secara cepat dapat memberikan alternatif pilihan obat demam yang sesuai dengan kebutuhan calon pembeli. 3 Calon pembeli belum
memiliki pengetahuan
28 lebih menganai obat-obatan demam
lengkapi dengan berbagai macam informasi mengenai obat demam secara lengkap.
4.2 Analisis Masalah
Sistem ini bertujuan untuk membantu masyarakat umum dalam memilih obat demam yang tepat. Terdapat beberapa fungsi dalam sistem ini yaitu, membantu pencarian obat demam, memberikan informasi tentang berbagai obat demam, dan memberikan rekomendasi obat demam. Penulis akan menganalisis dan merancang kebutuhan-kebutuhan dari sistem ini agar fungsi-fungsi di atas dapat terintegrasi.
4.2.1 Analisis Sebab Akibat
Tabel 4. 2 Analisis Sebab Akibat
Analisis Penyebab dan Akibat Tujuan Memperbaiki Sistem Masalah Sebab dan
Akibat sesuai dengan keluhan dan jual di berbagai tempat dengan berbagai merk dan khasiat (indikasi). Calon pembeli kesulitan menentukan
Membantu calon pembeli untuk memilih obat demam yang tepat sesuai dengan kebutuhan dan kondisi
konsumen sebagai bahan pertimbangan dalam
29 pilihan obat demam yang sesuai dengan konsisi bekerja kurang efektif. atau alternatif kepada calon pembeli
mengenai obat demam yang
kebutuhan dan
30 kondisi calon pembeli. untuk mencari informasi mengenai obat demam
terbatas. Akibat : Calon pembeli tidak mendapatkan informasi yang diinginkan dengan benar.
Memudahkan calon pembeli mendapatkan
4.2.2 Gambaran Umum Sistem Baru
Sistem baru yang akan dibangun adalah sistem pendukung keputusan yang akan membantu dalam memberikan rekomendasi kepada calon pembeli dalam memilih obat demam. Sistem ini akan dibuat dengan menggunakan metode forward chaining dan bahasa pemrograman PHP.
31
Dokter adalah salah satu aktor yang akan menjalankan sistem. Tugas yang dijalankan dokter yaitu membalas pesan dari member dan memposting artikel yang berisi tentang informasi obat demam. Untuk masuk ke sistem dokter harus login dengan memasukan username dan password. Jika proses login berhasil dokter dapat menjalankan sistem.
Pengunjung adalah aktor yang akan menjalankan sistem yang telah dibangun. Terdapat 2 tipe pengunjung yaitu pengunjung biasa dan member. Pengunjung biasa hanya dapat melakukan konsultasi dan membaca artikel tentang informasi obat demam sedangkan member dapat melakukan konsultasi , membaca artikel tentang informasi obat demam, mengirim pesan kepada dokter dan dapat melihat riwayat pencarian obat. Konsultasi dilakukan dengan menjawab pertanyaan yang di tampilkan oleh sistem dengan jawaban ya atau tidak. Jawaban dari konsultasi yang telah dilakukan tadi sistem akan memberikan obat demam yang tepat dan sesuai berdasarkan keluhan-keluhan yang dipilih pengguna.
4.3 Analisis Kebutuhan Sistem
32 4.3.1 Diagram Use Case
Diagram Use Case Administrator
33
34 Diargram Use Case Pengguna
Gambar 4. 2 Use Case Pengunjung dan Member
4.3.2 Definisi Aktor
Tabel 4. 3 Definisi Aktor
No Actor Deskripsi
1 Host (
Administrator )
Aktor dengan role ini mempunyai wewenang untuk menjalankan sistem meliputi menambahkan, menghapus, mengubah data obat, fakta, member, dokter, diagnose, aturan, aturan obat, melihat riwayat pengunjung, melihat pesan pengunjung dan posting artikel mengenai informasi tentang obat-obat demam.
2 Guest
(Pengunjung)
35
melihat hasil analisa dan melihat informasi mengenai obat-obat demam. 3 Member Aktor dengan role ini mempunyai
wewenang untuk melakukan konsultasi, melihat hasil analisa dan melihat
informasi mengenai obat-obat demam, melihat riwayat dan mengirim pesan atau membuat obrolan dengan dokter 4 Dokter Aktor dengan role ini mempunyai
wewenang untuk menjawab atau membalas pesan dari member dan melakukan posting artikel mengenai informasi tentang demam.
4.4 Desain Proses
4.4.1 Diagram Aktivitas
4.1.1.1Pengunjung dan Member
Pada aktor pengunjung dan member terdapat satu diagram aktivitas dari use case cari obat. Diagram aktivitas sistem terlampir pada lampiran 2.
4.1.1.2Admin
36 4.4.2 Diagram Kolaborasi
Terdapat dua diagram kolaborasi dari aktor pengunjung dan admin. Diagram kolaborasi terlampir pada lampiran 4.
4.4.3 Diagram Sequence
37 4.5 Desain Manajemen Data
4.5.1 Kelas Diagram
38 4.5.2 Desain Fisikal Basis Data
Tabel Alergi
Tabel 4. 4 Tabel Alergi
Nama Field Tipe Keterangan
id_alergi (*) Integer Id alergi (Primary Key)
kode_alergi Char Kode alergi
nama_alergi Varchar Nama alergi
Tabel Usia
Tabel 4. 5 Tabel Usia
Nama Field Tipe Keterangan
id_usia (*) Integer Id usia (Primary Key)
kode_usia Char Kode usia
kelompok_usia Varchar Kelompok usia
Tabel Fakta
Tabel 4. 6 Tabel Fakta (Indikasi)
Nama Field Tipe Keterangan
id_fakta (*) Integer Id fakta (Primary Key)
kode_fakta Char Kode fakta
39 Tabel Aturan
Tabel 4. 7 Tabel Aturan
Nama Field Tipe Keterangan
id_aturan (*) Integer Id aturan (Primary
Nama Field Tipe Keterangan
id_obat (*) Integer Id obat (Primary Key)
kode_obat Char Kode obat
nama_obat Varchar Nama obat
nama_generic_obat varchar Nama generic obat
kemasan_obat varchar Keterangan
kemasan obat
dosis_obat text Dosis obat
bahaya_obat text Cara penggunaan
obat dan info yang perlu di perhatikan sebelum
40
Foto_obat varchar Foto obat
Tabel Aturan Obat Tabel 4. 9 Tabel Aturan Obat
Nama Field Tipe Keterangan
id_aturan_obat (*) integer Id aturan_obat (Primary Key)
Tabel 4. 10 Tabel Pertanyaan
Nama Field Tipe Keterangan
id_pertanyaan (*) integer Id
pertanyaan(Primary Key)
pertanyaan varchar Isi pertanyaan
id_member (**) integer Id member (Foreign Key)
Tgl_pertanyaan (**) date Tanggal pertanyaan Id_dokter (**) integer Id dokter (Foreign
Key)
41 Tabel Pesan
Tabel 4. 11 Tabel Pesan
Nama Field Tipe Keterangan
id_pesan (*) integer Id pesan(Primary Key)
Id_pertanyaan (**) integer Id pertanyaan (Foreign Key)
Tgl_pesan date Tanggal pesan
pesan varchar Isi pesan
User_id (**) integer Id member (Foreign Key)
Status_pesan varchar Status pesan
Status_pertanyaan varchar Status pertanyaan
Tabel Dokter
Tabel 4. 12 Tabel Dokter
Nama Field Tipe Keterangan
id_dokter (*) integer Id dokter(Primary Key)
Nama_dokter integer Nama dokter
Jenis_kelamin_dokter date Jenis kelamin dokter
Pendididkan_terakhir_dokter varchar Pendidikan terakhir dokter Tempat_praktek_dokter integer Tempat praktek
dokter
42
Password_dokter varchar Password dokter
Foto_dokter varchar Foto dokter
Tabel Member
Tabel 4. 13 Tabel Member
Nama Field Tipe Keterangan
id_sistem_member (*) integer Id member(Primary Key)
Identitas_member integer Identitas member
Nama_member varchar Nama member
Username_dokter varchar Username member Password_dokter varchar Password member
Foto_dokter varchar Foto member
Tabel Admin
Tabel 4. 14 Tabel Admin
Nama Field Tipe Keterangan
id_admin (*) integer Id member(Primary Key)
Nomor_pegawai_admin integer Nomor pegawai admin
Nama_admin varchar Nama admin
Username_admin varchar Username admin
Password_admin varchar Password admin
43 Tabel Riwayat
Tabel 4. 15 Tabel Riwayat
Nama Field Tipe Keterangan
id_riwayat (*) integer Id riwayat (Primary Key)
Id_member integer Id member(Foreign
Key)
Tanggal_diagnosa date Tanggal diagnosa
Tabel Riwayat Detail
Tabel 4. 16 Tabel Riwayat Detail
Nama Field Tipe Keterangan
id_riwayat_detail (*) integer Id riwayat_detail (Primary Key) id_riwayat (**) integer Id riwayat(Foreign
Key)
Id_obat integer Id obat(Foreign
Key)
Tabel Informasi
Tabel 4. 17 Tabel Informasi
Nama Field Tipe Keterangan
id_informasi integer Id informasi
44
Tgl_upload_informasi integer Tanggal upload informasi
Isi_informasi varchar Isi informasi
Foto_informasi varchar Foto informasi
Tabel Diagnosa
Tabel 4. 18 Tabel Diagnosa
Nama Field Tipe Keterangan
id_diagnosa integer Id informasi
(Primary Key)
Id_obat integer Id obat (Foreign
Key)
Id_fakta integer Id fakta(Foreign
Key)
4.5.3 Perancangan Struktur Data
45
Gambar 4. 4 Ilustrasi array 2 dimensi
Array 2 dimensi ini merupakan representasi dari data alergi, usia, aturan 1 dan aturan 2.
Contoh data array alergi secara lengkap dapat dilihat pada tabel dibawah ini. Tabel 4. 19 Contoh data array alergi
Baris Kolom
Id_alergi Kode Alergi Alergi
0 1 AL1 Aleri Paracetamol
1 2 AL2 Aleri Paracetamol
Contoh data array usia secara lengkap dapat dilihat pada tabel dibawah ini. Tabel 4. 20 Contoh data array usia
Baris Kolom
Id usia Kode Usia Kelompok Usia
0 1 US1 Usia 0-1 tahun
1 2 US2 Usia 1-2 tahun
46
Contoh data array aturan 1 secara lengkap dapat dilihat pada tabel dibawah ini.
Tabel 4. 21 Contoh data array aturan 1
Baris Kolom
Contoh data array aturan 2 secara lengkap dapat dilihat pada tabel dibawah ini.
Tabel 4. 22 Contoh data array aturan 2
Baris Kolom
47
fungsi array_push. Array_push adalah salah satu fungsi untuk memanipulasi variabel array yang sudah disediakan oleh PHP. Fungsi Array_push ini digunakan untuk menyisipkan elemen baru ke dalam sebuah array sehingga array dapat dibuat lebih dinamis. Berikut adalah ilustrasi untuk array:
Gambar 4. 5 Ilustrasi Array
Objek B1, B2, B3, B4 merupakan representasi dari data hasil inputan pengguna yang bernilai (Benar) serta merupakan representasi dari data obat yang terpilih.
Data array hasil inputan pengguna yang bernilai (Benar) secara lengkap dapat dilihat pada tabel dibawah ini. Misalkan terdapat data fakta seperti dibawah ini :
Tabel 4. 23 Contoh data fakta
Fakta Nilai
Mual Benar
Pusing Benar
Flu Benar
Sakit Maag Benar
Sakit Migrain Benar
Batuk Salah
Sakit Gigi Salah
48
Berdasarkan data diatas maka data array yang disimpan adalah sebagai berikut :
Gambar 4. 6 Contoh jawaban benar
Selanjutnya data array hasil pencarian obat yang terpilih secara lengkap dapat dilihat pada tabel dibawah ini.
Gambar 4. 7 Contoh data obat terpilih 4.6 Desain Manajemen Model
Pada bagian ini akan digambarkan proses pengambilan keputusan secara sederhana, tujuannya yaitu untuk memudahkan dalam pemahaman. Kriteria yang digunakan dalam pengambilan keputusan pemilihan obat ini adalah alergi, usia, dan fakta-fakta yang meliputi kondisi (misal: mual, tidak sadarkan diri), riwayat penyakit dan penyakit yang sedang diderita. Alternatif yang diberikan sebagai solusi antara lain adalah obat demam. Input :
Dalam melakukan proses pencarian obat demam diperlukan data input berikut :
49
- Fakta (kondisi tubuh, riwayat penyakit, dan penyakit yang sedang diderita. )
Proses :
Gambar 4. 8 Model keputusan pemilihan obat
Gambar diatas merupakan ilustrasi dari proses pencarian obat demam yang dilakukan. Sebelumnya dibuat aturan-aturan yang akan digunakan dalam pengambilan keputusan. Aturan yang dibuat menggunakan model aturan pada metode forward chaining. Kemudian untuk implementasi digunakan model struktur data array dua dimensi, array biasa dan menggunakan fungsi array_push. Proses yang dilakukan antara lain adalah sebagai berikut :
1. Simpan data inputan user meliputi alergi dan usia dalam variabel x dan y.
50
3. Fakta yang didapat kemudian disimpan pada variabel R dan obat yang didapat disimpan pada variabel S.
4. Selanjutnya fakta di variabel R di tampilkan di sistem. Kemudian pengguna akan memilih fakta tersebut. Fakta yang dipilih pengguna kemudian disimpan dalam variabel T.
5. Lakukan pencocokan antara fakta dengan nilai T dan obat dengan nilai S. Pencocokan dilakukan berdasarkan aturan 3.
6. Hasil pencocokan yang dilakukan pada aturan 3 kemudian akan di outpukan oleh sistem sebagai hasil.
Berikut adalah contoh proses pencarian obat demam :
Misalkan pengguna mengimputkan data alergi ibuprofen dan data usia >12 tahun.
X : Alergi Ibuprofen Y : Usia >12 tahun
Data tersebut digunakan untuk mencari fakta pada aturan 1 seperti pada tabel 4.24 dibawah ini. Data alergi dan usia yang diinputkan juga digunakan untuk mencari obat di aturan 2.
51
10. Alergi Ibuprofen > 12 tahun Fakta A 11. Alergi Ibuprofen > 12 tahun Fakta E 12. Alergi Ibuprofen > 12 tahun Fakta H
Fakta yang didapat kemudian ditampilkan pada sistem. Berdasarkan data diatas maka fakta yang akan ditampilkan pada sistem adalah fakta A, fakta E dan fakta H.
R : Fakta A, Fakta E, Fakta H
Dari fakta yang ditampilkan pengguna akan memilih fakta yang dirasakan. Misal, fakta yang dipilih pengguna adalah Fakta A dan Fakta H.
52
Fakta yang bernilai T kemudian dicocokan dengan obat dengan nilai S. Pencocokan dilakukan berdasarkan aturan 3.
Tabel 4. 26 Tabel Aturan 3 outpukan oleh sistem sebagai hasil. Berdsarkan tabel aturan diatas maka hasil yang didapat adalah Obat C dan Obat E.
Output :
53 4.7 Desain Manajemen Pengetahuan
4.7.1 Representasi Data Data Obat Demam
Tabel 4. 27 Data Obat Demam
Kode Nama Obat Nama
Generic
Kemasan
B1 Dumin 125 mg/2.4 mL Paracetamol Suppositoria
B2 Sanmol Syrup Paracetamol Syrup
B3 Panadol Anak Drops 0-1 tahun Paracetamol Syrup/Tetes B4 Panadol Anak Syrup 1-6 tahun Paracetamol Syrup B5 Panadol Anak Suspension 6
tahun
Paracetamol Syrup
B6 Panadol Anak Chewable 2-12 tahun
Paracetamol Tablet
B7 Bodrexin Demam Drops Paracetamol Syrup/Tetes B8 Tempra Paracetamol Drops Paracetamol Tetes
B9 Sanmol Tablet Paracetamol Tablet
B10 Hufagrip TMP Ibuprofen Syrup
B11 Proris Suspensi Ibuprofen Syrup
B12 Bufect Tablet Ibuprofen Tablet
54
B14 Bodrexin Acetosal /
Aspirin
Tablet
B15 Contrexyn Tablet Acetosal /
Aspirin
Tablet
B16 Aspilets Chewable Tablet Acetosal / Aspirin
Tablet
B17 Aptor 100 MG Tablet Acetosal /
Aspirin
Tablet
4.7.2 Perancangan Basis Pengetahuan
Basis pengetahuan adalah dasar pengambilan keputusan dalam sistem pendukung keputusan yang dibuat. Basis pengetahuan mengandung kaidah atau aturan pengetahuan untuk memecahkan masalah. Salah satu bentuk pendekatan basis pengetahuan yang umum digunakan adalah penalaran basis aturan. Pada penalaran basis aturan (Rule-Base reaseoning), pengetahuan di representasikan dengan menggunakan aturan bentuk IF-THEN. Pengetahuan berupa fakta-fakta yang didapatkan dari hasil wawancara dengan apoteker dan sumber lain seperti buku dan internet. Berikut fakta-fakta yang disajikan dalam tabel 4.19 , tabel 4.20 dan tabel 4.21.
4.6.2.1 Data Fakta
Alergi (Fakta Penentu)
Tabel 4. 28 Data Fakta Alergi