APLIKASI SISTEM PAKAR UNTUK MENDIAGNOSA OSTEOPOROSIS MENGGUNAKAN METODE NAIVE BAYES
Indri Oktaviani Rahman, Agus Lahinta, Manda Rohandi Prodi Sistem Informasi / Jurusan Teknik Informatika
Intisari
INDRI OKTAVIANI RAHMAN.Osteoporosis merupakan suatu keadaan tulang yang menjadi keropos, tanpa mengubah bentuk atau struktur tulang luar, tetapi daerah dalamnya yang berlubang sehingga mudah patah namun banyak yang tidak mengetahui tentang gejala dini dari osteoporosis. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan membangun sistem pakar untuk mendiagnosa osteoporosis dengan
menerapkan Metode Naive Bayes. Metode Naive Bayes merupakan suatu metode
untuk menghasilkan estimasi parameter dengan menggabungkan informasi dari sampel dan informasi lain yang telah tersedia sebelumnya. Sistem dengan metode
Naive Bayes ini dapat mengklasifikasi dalam menentukan osteoporosis atau tidak
osteoporosis.
PENDAHULUAN
Indonesia adalah negara yang penderita osteoporosisnya meningkat pada tiap tahun, ini merupakan salah satu permasalahn yang ada di Indonesia hal ini sebabkan karena kurangnya pengetahuan tentang gejala dini osteoporosis karena masyarakat berpendapat bahwa osteoporosis akan terkena pada seseorang yang berumur 30 tahun ke atas namun teryata osteoporosis ini bisa terkena pada remaja bahkan anak-anak. Sehingga untuk mengatasi permasalahan tersebut dibutuhkan suatu sistem yang dapat meniru seorang pakar dalam menentukan apakah seseorang terkena osteoporosis atau tidak.
Sistem pakar menurut Kusumadewi (2003) merupakan sistem yang berusaha mengadopsi pengetahuan manusia ke komputer, agar komputer dapat menyelesaikan masalah seperti yang dilakukan oleh para ahli. Sistem pakar baik dirancang agar dapat menyelesaikan suatu permasalahan tertentu dengan meniru kerja para ahli seperti mendiagnosa osteoporosis.
Osteoporosis merupakan suatu keadaan tulang yang menjadi keropos, tanpa mengubah bentuk atau struktur tulang luar, tetapi daerah dalamnya yang berlubang sehingga mudah patah. Menurut WHO (World Health Organization), osteoporosis adalah suatu penyakit yang ditandai dengan berkurangnya massa tulang dan adanya perubahan mikroaksitektur jaringan tulang, mengakibatkan menurunya kekuatan tulang, meningkatnya kerapuhan tulang dan resiko terjadinya patah tulang. Osteoporosis juga merupakan penipisan massa tulang sehingga tulang menjadi rapuh (fragil) dan mudah patah. (Nurrahmani, 2012)
Dalam menangani sebuah sistem dengan meniru seorang pakar diperlukan sebuah metode untuk menunjang sistem tersebut, salah satunya metode Naive
Bayes digunakan untuk mendiagnosa osteoporosis di Indonesia. Tujuan dari
penelitian ini yaitu menerapkan metode Naive Bayes untuk menentukan apakah seseorang terkena osteoporosis atau tidak dengan harapan sistem ini dapat
membantu masyarakat dalam mendiagnosa osteoporosis. Naive Bayes merupakan
suatu metode untuk menghasilkan estimasi parameter dengan menggabungkan informasi dari sampel dan informasi lain yang telah tersedia sebelumnya.
Adapun rumus naïve bayes yaitu (Prasetyo, 2012 ): P(Y|X) = P(Y)𝑞 ⁱ₌₁ P(X 𝑞 ⁱ| Y ) Dimana:
P(Y|X) = probabilitas data dengan vector X pada kelas Y P(Y) = probailitas awal kellas Y
𝑞
ⁱ₌₁ P(Xⁱ| Y ) = probabilitas independen kelas Y dari semua fitur dalam vector X.
Tahapan penelitian yang dilakukan penulis dalam penelitian ini adalah (Sujadi. 2003): (1) . . . . . Analisis Sistem Perancangan Sistem Implementasi Sistem Pengujian Sistem Penyusunan laporan Persiapan dan pengumpulan data Wawancara Studi Kepustakaan
Adapun tahapan penelitian yang dilakukan oleh penulis dalam penelitian, antara lain :
1. Persiapan dan Pengumpulan Data
Dalam hal ini penulis melakukan persiapan sebelum melakukan pengumpulan data, dalam pengumpulan data penulis terlebih dahulu melakukan studi pustaka untuk mempelajari atau mencari tahu tentang sistem pakar, metode naïve bayes dan tentang osteoporosis itu sendiri, setelah melakukan studi pustaka penulis melakukan wawancara kepada dokter spesialis tulang tentang osteoporosis dan melakukan pengamatan secara langsung kegiatan yang dilakukan dokter dan pasien.
a. Studi Kepustakaan (Literature)
Menurut Miller dkk (2010) Tinjauan literatur adalah bagian penting dari setiap proyek penelitian yang baik, dan jika tidak dilakukan dengan benar, proyek dapat berakhir sia-sia dengan mereplikasi penelitian sebelumnya. Metode ini dilakukan untuk mendapatkan data literatur tambahan dari buku acuan mengenai sistem pakar berbasis komputer dan metode naive bayes, sumber yang digunakan berupa buku, jurnal, karya ilmiah, dan situs-situs penunjang yang dapat membantu dalam penyelesaian laporan penelitian.
b. Wawancara (interview)
Menurut Jogiyanto (2007) Wawancara adalah Komunikasi dua arah untuk mendapatkan data dari responden. Wawancara dapat berupa personal, wawancara intersep, wawancara telepon. Dalam penelitian ini penulis melakukan wawancara secara langsung dengan dokter spesialis tulang mengenai osteoporosis dan penderita osteoporosis. Dari hasil wawancara yang dilakukan dapat diperoleh keterangan tentang jenis dan sebab-sebab dari osteoporosis.
2. Analisis Sistem
Pada tahap ini penulis menganalisis hal-hal yang diperlukan untuk merancang sistem sesuai dengan permasalahan yang telah diteliti sebelumnya, selanjutnya menganalisis sistem dengan menggunakan metode Naïve Bayes sehingga
keluaran dari tahapan ini yaitu mengetahui kebutuhan sistem yang akn dirancang.
3. Perancangan Sistem
Tahap ini merupakan tahap penulisan proses, data, aliran proses dan hubungan antara data yang telah dianalisis sebelumnya yang mudah di mengerti oleh programer. Sehingga keluaran dari sistem ini yaitu rancangan desain sistem dalam menetukan seseorang terkena osteoporosis atau tidak dengan
menggunakan metode Naïve Bayes.
4. Implementasi Sistem
Penulis menerjemahkan data yang telah dirancang ke dalam bahasa pemograman yang telah ditentukan sebelumnya. Sehingga dapat menghasilkan suatu sistem yang dapat menentukan apakah seseorang terkena osteoporosis atau tidak.
5. Pengujian Sistem
Tahap ini merupakan uji coba terhadap sistem yang telah dibuat serta mengevaluasi kekurangan sistem tersebut. Sehingga dapat menghasilkan keluaran yang dapat digunakan oleh masyarakat dan dokter dalam menetukan apakah seseorang terkena osteoporosis atau tidak.
6. Penyusunan Laporan
Pada tahap ini penulis melakukan penyusunan laporan apabila pada tahap-tahap sebelumnya dari penelitian serta pengujian sistem dan evaluasi sistem sudah sesuai dan tidak terjadi kesalahan, maka penulis dapat melakukan tahap akhir yaitu penulisan laporan.
HASIL DAN PEMBAHASAN Tabel 1 Data Latih Klasifikasi Osteoporosis
Berdasarkan tabel 1 ini akan ditentukan nilai dari setiap fitur pada kelas osteoporosis dan tidak osteoporosis, dilihat dari apabila nilai pada fitur Ya dibagi dengan jumlah kelas osteoporosis dan apabila nilai pada fitur Tidak dibagi juga dengan kelas osteoporosis, begitupun dengan kelas tidak osteoporosis.
Apabila nilai dari setiap kelas sudah ditentukan maka dapat ditentukan apakah seseorang terkena osteoporosis atau tidak berdasarkan dengan gejala yang mereka masukan dengan melihat hasil akhir, apabila nilai YA lebih tinggi dari nilai TIDAK maka seseorang tersebut terkena osteoporosis.
Dibawah ini merupakan tampilan dalam melakukan registrasi pada aplikasi sistem pakar untuk mendiagnosa osteoporosis :
Pada gambar 1 tersebut dimana user melakukan registrasi terlebih dahulu untuk mendapatkan username dan password, apabila username dan password sudah dibuat maka user bisa masuk pada sistem untuk melakukan konsultasi sehingga nantinya akan mendapatkan hasil konsultasi berdasarkan dengan gejala yang user masukan. Berikut ini merupakan tampilan dari halaman konsultasi
Gambar 1 Registrasi user
Pada gambar 2 dimana user memasukan gejala yang sering mereka rasakan untuk mendapatkan hasil konsultasi. Berikut ini merupakan tampilan dari hasil konsultasi
Pada gambar 3 diatas merupakan penetuan apakah user terkena osteoporosis atau tidak berdasarkan dari gejala yang user masukan.
KESIMPULAN
Berdasarkan permasalahan dan penyelesaian yang telah dibahas dalam penelitian ini, maka dapat disimpulkan adalah :
a. Bahwa aplikasi sistem pakar untuk mendiagnosa osteoporosis ini dapat membantu masyarakat (user) untuk mengetahui apakah mereka terkena osteoporosis atau tidak
b. Hasil perhitungan yang didapatkan dari perhitungan menggunakan rumus naïve bayes dengan menghitung jumlah gejala ya dan tidak kemudian dari hasil perhitungan dijadikan perbandingan untuk mendapat kesimpulan apakah seseorang terkena osteoporosis atau tidak.
c. Hasil dari perhitungan kinerja yaitu 100%
d. Pada sistem ini diharapkan dapat menentukan jenis-jenis dari osteoporosis.
DAFTAR PUSTAKA
Jogiyanto. 2007. Metode Penelitian Bisnis : Salah Kaprah dan
Pengalaman-pengalaman. Yogyakarta : BPFE
Kusumadewi, S. 2003. Artificial Inteligence Teknik dan Aplikasinya. Yogyakarta : Grahallmu.
Miller, P. G., Strang, J., & Miller, P. M. 2010. Addiction Reseach Methods.
Oxford: Blackwell Publishing Ltd.
Nurrahmani, U. 2012. Stop Osteoporosis. Yokyakarta : Familia
Prasetyo, E. 2012. Data Mining Konsep dan Aplikasi menggunakan MATLAB. Yogyakarta : Andi offset.
Rahman, O. Indri. 2014. Aplikasi Sistem Pakar Untuk Mendiagnosa Osteoporosis
Menggunakan Metode Naive Bayes. Universitas Negeri Gorontalo.
Gorontalo.
