SISTEM PAKAR DIAGNOSA PENYAKIT PADA
ANAK BALITA MENGGUNAKAN METODE
FORWARD CHAINING
SKRIPSI
Oleh :
FAIQ ANURAGA RUSTIQI
NPM. 0734010066
JURUSAN TEKNIK INFORMATIKA
FAKULTAS TEKNOLOGI INDUSTRI
UNIVERSITAS PEMBANGUNAN NASIONAL “VETERAN”
JAWA TIMUR
SISTEM PAKAR DIAGNOSA PENYAKIT PADA
ANAK BALITA MENGGUNAKAN METODE
FORWARD CHAINING
SKRIPSI
Diajukan Untuk Memenuhi Sebagai Persyaratan Dalam Memperoleh Gelar Sarjana Komputer
Jurusan Teknik Informatika
Oleh :
FAIQ ANURAGA RUSTIQI
NPM. 0734010066
JURUSAN TEKNIK INFORMATIKA
FAKULTAS TEKNOLOGI INDUSTRI
UNIVERSITAS PEMBANGUNAN NASIONAL “VETERAN”
JAWA TIMUR
SKRIPSI
SISTEM PAKAR DIAGNOSA PENYAKIT PADA
ANAK BALITA MENGGUNAKAN METODE
FORWARD CHAINING
Disusun Oleh :
FAIQ ANURAGA RUSTIQI
NPM. 0734010066
Telah dipertahankan di hadapan dan diterima oleh Tim Penguji Skripsi Jurusan Teknik Informatika Fakultas Teknologi Industri
Universitas Pembangunan Nasional “Veteran” Jawa Timur Pada Tanggal 10 Juni 2011
Pembimbing : 1.
Hj. Asti Dwi Irfianti, S.Kom, M.Kom NPT. 37302 060 2131
Tim Penguji : 1.
Barry Nuqoba, S.Si, MT
2.
Fetty Tri Anggraeny, S.Kom NPT. 38202 060 2081
2.
Delta Ardy Prima, S.ST, MT NPT. 38608 100 2971
3.
James F Tomasouw, S.Kom, M.Kom
Mengetahui,
Dekan Fakultas Teknologi Industri
Universitas Pembangunan Nasional “Veteran” Jawa Timur
LEMBAR PENGESAHAN
SISTEM PAKAR DIAGNOSA PENYAKIT PADA
ANAK BALITA MENGGUNAKAN METODE
FORWARD CHAINING
Disusun Oleh :
FAIQ ANURAGA RUSTIQI
NPM. 0734010066
Telah disetujui untuk mengikuti Ujian Negara Lisan Gelombang V Tahun Akademik 2010/2011
Dosen Pembimbing I
Hj. Asti Dwi Irfianti, S.Kom, M.Kom NPT. 37302 060 2131
Dosen Pembimbing II
Fetty Tri Anggraeny, S.Kom NPT. 38202 060 2081
Mengetahui,
Ketua Jurusan Teknik Informatika Fakultas Teknologi Industri UPN ”Veteran” Jawa Timur
YAYASAN KESEJAHTERAAN PENDIDIKAN DAN PERUMAHAN UNIVERSITAS PEMBANGUNAN NASIONAL “VETERAN” JAWA TIMUR
FAKULTAS TEKNOLOGI INDUSTRI
Jl. Raya Rungkut Madya Gunung Anyar Telp. (031) 8706369 (Hunting). Fax. (031) 8706372 Surabaya 60294
KETERANGAN REVISI
Mahasiswa dibawah ini :
Nama : Faiq Anuraga Rustiqi
NPM : 0734010066
Jurusan : Teknik Informatika
Telah mengerjakan revisi / tidak ada revisi *) PRA RENCANA (DESIGN) / SKRIPSI / TUGAS AKHIR Ujian Lisan Gelombang V, TA. 2010/2011 dengan judul :
“ SISTEM PAKAR DIAGNOSA PENYAKIT PADA ANAK
BALITA MENGGUNAKAN METODE
FORWARD CHAINING
”
Surabaya, 14 Juni 2011
Dosen Penguji yang memerintahkan Revisi :
1. Barry Nuqoba, S.Si, MT (_______________________)
2. Delta Ardy Prima, S.ST, MT NPT. 38608 100 2971
(_______________________)
3. James F Tomasouw, S.Kom, M.Kom
Mengetahui,
(_______________________)
Dosen Pembimbing I
Hj. Asti Dwi Irfianti, S.Kom, M.Kom NPT. 37302 060 2131
Dosen Pembimbing II
YAYASAN KESEJAHTERAAN PENDIDIKAN DAN PERUMAHAN UNIVERSITAS PEMBANGUNAN NASIONAL “VETERAN” JAWA TIMUR
FAKULTAS TEKNOLOGI INDUSTRI
Pembimbing I : Hj. Asti Dwi Irfianti, S.Kom, M.Kom Pembimbing II : Fetty Try Anggreny, S.Kom
Penyusun : Faiq Anuraga Rustiqi
i
ABSTRAK
Sistem pakar untuk diagnosa penyakit anak ini merupakan suatu sistem pakar
yang dirancang sebagai alat bantu untuk mendiagnosa jenis penyakit tropis khususnya
pada balita dengan basis pengetahuan yang dinamis. Pengetahuan ini didapat dari
berbagai sumber diantaranya penelitian dan seminar yang dilakukan pakar dalam
bidangnya serta buku yang berhubungan dengan penyakit anak.
Penarikan kesimpulan dalam sistem pakar ini menggunakan metode inferensi
forward chaining. Sistem pakar ini akan menampilkan pilihan gejala yang dapat
dipilih oleh user, dimana setiap pilihan gejala akan membawa user kepada pilihan
gejala selanjutnya sampai mendapatkan hasil akhir. Pada hasil akhir system pakar
akan menampilkan pilihan gejala user, jenis penyakit yang diderita, penyebab dan
penanggulangannya. Disamping itu, sistem pakar ini juga memberikan informasi
penyakit.
ii
KATA PENGANTAR
Puji syukur penyusun panjatkan kehadirat Allah SWT yang telah melimpahkan rahmat
serta hidayah-Nya, sehingga pelaksanaan skripsi dapat dilaksanakan dengan lancar, sehingga
laporan ini dapat diselesaikan tepat pada waktunya.
Adapun tujuan daripada pembuatan laporan Skripsi ini adalah untuk menambah wawasan,
kreatifitas, ilmu pengetahuan mahasiswa dan untuk mempelajari lebih dalam lagi tentang sistem
kepegawaian dan absensi.
Penulis menyadari bahwa laporan Skripsi ini jauh untuk dikatakan sempurna baik isi
maupun penyajiannya. Oleh karena itu, penulis mengharapkan saran dan kritik yang bersifat
membangun bagi perbaikan laporan di masa yang akan datang.
Akhir kata semoga laporan Skripsi ini dapat memberikan manfaat bagi semua pihak yang
berkepentingan .
Surabaya, 14 Juni 2011
iii
UCAPAN TERIMA KASIH
Laporan ini dapat terselesaikan tidak lepas dari bimbingan, pengarahan, serta bantuan
dan dukungan baik bersifat material maupun spiritual dari berbagai pihak. Oleh karena itu,
penulis tidak lupa untuk menyampaikan terima kasih yang sebesar-besarnya kepada semua
pihak yang terkait, antara lain :
1. Keluarga saya, yang selalu memberikan dukungan serta doa untuk saya.
2. Bapak Ir. Sutiyono, MT selaku Dekan Fakultas Teknologi Industri UPN “Veteran”
Jawa Timur.
3. Bapak Basuki Rachmat, S.Kom selaku Ketua Jurusan Teknik Informatika UPN
“Veteran” Jawa Timur.
4. Ibu Asti Dwi I, S.Kom, M.Kom dan Ibu Fetty Tri Anggraeny, S.Kom selaku Dosen
Pembimbing yang telah membimbing penulis dalam menyelesaikan laporan
SKRIPSI ini.
5. Bapak Dosen Penguji Skripsi dari jurusan.
6. Bapak dan Ibu Dosen Jurusan Teknik Informatika yang telah memberikan bekal ilmu
pengetahuan.
7. Teman-teman kampung yang selalu mendukung dan menyemangati saya.
8. Someone special yang ada dihati saya, terima kasih juga atas dukungan dan semangat
serta perhatian yang telah kamu berikan buat saya.
9. Teman-teman UKKI, yang selalu setia dalam dukungan dan doa untuk saya.
10.Teman-teman Teknik Informatika 07 : Hayu, Sisca, Chanif, Liana, Nyoman, Aldo,
Adi, Didit, Rizal, Novi, Ghora, Arif, Sanggra, Rhina, Atik, dan yang lainnya yang
iv
1.6.Metode Penelitian ... 3
1.7.Sistematika Penulisan ... 5
BAB II TINJAUAN PUSTAKA ... 6
2.1.Kecerdasan Buatan ... 6
2.2.Sistem Pakar ... 8
2.2.1.Sejarah Sistem Pakar ... 9
2.2.2.Ciri – cirri sistem pakar ... 10
2.2.3.Arsitektur sistem pakar ... 10
2.2.4.Representasi Pengetahuan ... 13
2.2.5.Metode Inferensi ……… 15
2.3.Pediatri ... 17
2.4.VB.Net ... 18
BAB III ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM ... 19
3.1.Analisis Penyakit ... 19
3.2.Perancangan Aturan Penyakit Pada Anak Balita ... 20
v
3.5. Perancangan Basis Pengetahuan ... 28
BAB IV IMPLEMENTASI PERANGKAT LUNAK ... …….. 32
4.1. Lingkungan Pemrograman ... 32
4.2. Implementasi Aplikasi Desain Antar Muka ... 32
4.2.1. Form Akses User ... 32
4.2.10.Form Diagnosa (tingkat kesadaran)... 37
4.2.11.Form Diagnosa (kondisi fisik) ... 38
vi
5.4. Uji Coba Form Diagnosa (nyeri) ... 44
5.5. Uji Coba Form Diagnosa (kotoran) ... 44
5.6. Uji Coba Form Diagnosa (bintik merah) ... 45
5.7. Uji Coba Form Diagnosa (mata) ... 45
5.8. Uji Coba Form Diagnosa (tingkat kesadaran) ... 46
5.9. Uji Coba Form Diagnosa (kondisi fisik) ... 46
5.10. Uji Coba Form Kesimpulan ... 47
5.11. Uji Coba Form Detail ... 48
5.12. Uji Coba Form Info ... 48
5.13. Uji Coba Form Bantuan ... 49
5.14. Uji Coba Form Login Admin ... 50
5.15. Uji Coba Form Menu Utama (perawat / admin) ... 50
5.16. Uji Coba Form Pengelolahan Info ... 51
5.17. Uji Coba Form Rubah Admin ... 51
BAB VI PENUTUP ... 52
6.1. Kesimpulan ... 52
6.2. Saran ... 52
vii
DAFTAR GAMBAR
Gambar 2.1. Representasi Jaringan Semantik ... 13
Gambar 2.2. Diagram Penyakit Anak ... 18
Gambar 4.10. Form Diagnosa (tingkat kesadaran) ... 37
viii
Gambar 5.3. Uji Coba Form Diagnosa (nyeri) ... 44
Gambar 5.4. Uji Coba Form Diagnosa (kotoran) ... 44
Gambar 5.5. Uji Coba Form Diagnosa (bintik merah) ... 45
Gambar 5.6. Uji Coba Form Diagnosa (mata) ... 45
Gambar 5.7. Uji Coba Form Diagnosa (tingkat kesadaran) ... 46
Gambar 5.8. Uji Coba Form Diagnosa (kondisi fisik) ... 47
Gambar 5.9. Uji Coba Form Kesimpulan ... 47
Gambar 5.10. Uji Coba Form Detail... 48
Gambar 5.11. Uji Coba Form Info ... 49
Gambar 5.12. Uji Coba Form Bantuan ... 49
Gambar 5.13. Uji Coba Form Login Admin ... 50
Gambar 5.14. Uji Coba Form Menu Utama (perawat / admin) ... 50
Gambar 5.15. Uji Coba Form Pengelolahan Info ... 51
ix
DAFTAR TABEL
Tabel 2.1. Representasi OAV ... 14
Tabel 2.2. Representasi bingkai pada bingkai penyakit ... 14
Tabel 3.1. Decision Table Rule set 4 ... 23
Tabel 3.2. Reduced Decison table rule set 4 ... 23
Tabel 3.3. Tabel Gejala ... 29
Tabel 3.4. Tabel Penyakit ... 29
Tabel 3.5. Tabel Aturan... 29
Tabel 3.6. Tabel Info ... 30
Tabel 3.7. Tabel Password ... 30
1
P E N D A H U L U A N
1.1. Latar Belakang
Perkembangan ilmu kedokteran mengalami kemajuan pesat yang ditandai
dengan ditemukannya penyakit-penyakit tropis baru yang belum teridentifikasi
sebelumnya. Para dokter ahli terus mencoba menemukan solusi untuk mengatasi
penemuan baru dan selalu mencoba memberikan pelayanan terbaik terhadap para
pasien.
Kesehatan merupakan hal yang berharga bagi manusia, karena siapa saja
dapat mengalami gangguan kesehatan. Anak sangat rentan terhadap kuman
penyakit dan kurangnya kepekaan terhadap gejala suatu penyakit merupakan
ketakutan tersendiri bagi orang tua. Orang tua merupakan orang awam yang
kurang memahami kesehatan. Apabila terjadi gangguan kesehatan terhadap anak
maka mereka lebih mempercayakannya kepada pakar atau dokter ahli yang sudah
mengetahui lebih banyak tentang kesehatan, tanpa memperdulikan apakah
gangguan tersebut masih dalam tingkat rendah atau kronis. Namun dengan
kemudahan dengan adanya para
pakar atau dokter ahli, terkadang terdapat pula kelemahannya seperti jam kerja
(praktek) terbatas dan banyaknya pasien sehingga harus menunggu antrian. Dalam
hal ini, orang tua selaku pemakai jasa lebih membutuhkan seorang pakar yang
bisa memudahkan dalam mendiagnosa penyakit lebih dini agar dapat melakukan
pencegahan lebih awal yang sekiranya membutuhkan waktu jika berkonsultasi
dengan dokter ahli. Karena hal tersebut, maka dibutuhkan suatu alat bantu yang
2
Sistem pakar merupakan salah satu cabang kecerdasan buatan yang
mempelajari bagaimana “mengadopsi” cara seorang pakar berfikir dan bernalar
dalam menyelesaikan suatu permasalahan, dan membuat suatu keputusan maupun
mengambil kesimpulan dari sejumlah fakta yang ada. Dasar dari sistem pakar
adalah bagaimana memindahkan pengetahuan yang dimiliki oleh seorang pakar ke
dalam komputer, dan bagaimana membuat keputusan atau mengambil kesimpulan
berdasarkan pengetahuan itu.
1.2. Rumusan Masalah
Permasalahan yang akan dibahas dalam penulisan tugas akhir ini adalah
bagaimana merancang suatu sistem pakar yang dapat digunakan untuk
mendiagnosa suatu jenis penyakit tropis (campak, difteri, demam tanpa sebab,
demam tifoid, demam dengue, DBD, malaria, tetanus) berdasarkan gejala yang
dirasakan user, sehingga user menemukan solusi atas permasalahan yang
dihadapi.
1.3. Batasan Masalah
Batasan-batasan masalah yang digunakan dalam tugas akhir ini adalah:
1. Sistem pakar yang akan dirancang untuk komputer PC (stand alone).
2. Data-data penunjang penyakit yang digunakan hanya pada usia balita (kurang
dari 5 tahun) saja.
3. Menggunakan metode inferensi forward chaining untuk penarikan kesimpulan.
4. Interaksi antara sistem dan user menggunakan pertanyaan berupa daftar gejala
user akan diminta untuk memilih gejala pada setiap daftar gejala berdasarkan
kondisi anak tersebut.
5. Jenis penyakit yang didiagnosa hanya penyakit yang umum terjadi pada anak di
daerah tropis, seperti Indonesia.
6. Tidak terdapat komplikasi diantara gejala-gejala yang diderita.
7. Output yang dihasilkan dari software ini adalah jenis penyakit anak.
1.4. Tujuan Penelitian
Tujuan dari penelitian ini adalah membuat program sistem pakar dalam
mendiagnosa penyakit anak yang dapat dikembangkan lebih lanjut dan
memberikan kemudahan bagi pemakainya.
1.5. Manfaat Penelitian
Manfaat dari penulisan tugas akhir ini adalah:
1. Untuk memberikan kemudahan bagi orang awam maupun pakar sehingga dapat
lebih memudahkan dalam mendapatkan penanganan lebih dini pada gangguan
kesehatan anak.
2. Bagi ibu rumah tangga atau orang tua selaku user dapat menggunakan system
ini untuk mengetahui jenis penyakit anak berdasarkan gejala-gejala yang ada.
1.6. Metodologi Penelitian
Penelitian ini dilakukan dengan beberapa tahapan, yaitu:
4
Metode ini dilaksanakan dengan melakukan studi kepustakaan melalui
membaca buku-buku maupun artikel-artikel yang dapat mendukung penulisan
Tugas Akhir.
2. Analisis
Pada tahap ini dilakukan pengumpulan fakta-fakta yang mendukung
perancangan sistem dengan mengadakan konsultasi dengan seorang pakar
(dokter spesialis anak) dan membandingkan hasil penelitian dengan yang ada
pada buku penuntun.
3. Perancangan
Pada tahap ini akan dilakukan perancangan sistem pakar untuk diagnose
penyakit anak.
4. Pengkodean
Pada tahap ini rancangan yang akan dibuat dan dimplementasikan ke dalam
bentuk kode program Visual Basic.
5. Pengujian
Setelah proses pengkodean selesai maka akan dilakukan proses pengujian
terhadap program yang dihasilkan untuk mengetahui apakah program sudah
berjalan dengan benar dan sesuai dengan perancangan yang dilakukan.
6. Penyusunan laporan dan kesimpulan akhir
Membuat laporan hasil analisa dan perancangan ke dalam format penulisan
1.7. Sistematika Penulisan
Penulisan tugas akhir ini disajikan dengan sistematika sebagai berikut:
BAB I : PENDAHULUAN
Berisi latar belakang, rumusan masalah, batasan masalah,
tujuan penelitian, manfaat penelitian, metodologi penelitian
dan sistematika penulisan.
BAB II : TINJAUAN TEORI
Pada bab ini dijelaskan teori yang mendukung dalam
perancangan system pakar untuk diagnosa penyakit anak.
BAB III : ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM
Menjabarkan tentang penyakit anak berupa nama penyakit,
gejala klinis dan penyebabnya serta tahapan-tahapan dalam
merancang program sistem pakar.
BAB IV : IMPLEMENTASI SISTEM
Pada bab ini dijelaskan tentang implementasi dari
perancangan system pakar yang telah dirancang pada bab
sebelumnya.
BAB V : UJICOBA DAN EVALUASI
Dalam bab ini berisi tentang uji coba pada sistem yang telah jadi
dan mengadakan evaluasi atau pengecekkan terhadap sistem
yang sudah berjalan.
BAB VI : KESIMPULAN DAN SARAN
Pada bab ini dijelaskan tentang kesimpulan dan saran dari
6
BAB II
TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Kecerdasan Buatan
Kecerdasan buatan (Artificial Intelligence) adalah “ide-ide untuk membuat
suatu perangkat lunak komputer yang memiliki kecerdasan sehingga perangkat lunak
komputer tersebut dapat melakukan suatu pekerjaan yang dilakukan oleh manusia”
(Artanti, 2004), dengan kata lain membuat sebuah komputer dapat berpikir dan
bernalar seperti manusia. Tujuan dari kecerdasan buatan ini adalah membuat
komputer lebih cerdas, mengerti tentang kecerdasan, dan membuat mesin lebih
berguna bagi manusia. Kecerdasan buatan dapat membantu meringankan beban kerja
manusia misalnya dalam membuat keputusan, mencari informasi secara lebih akurat,
atau membuat komputer lebih mudah digunakan dengan tampilan yang mudah
dipahami. Cara kerja kecerdasan buatan adalah menerima input, untuk kemudian
diproses dan kemudian mengeluarkan output yang berupa suatu keputusan.
Kecerdasan buatan memungkinkan komputer untuk berpikir dengan cara
menyederhanakan program. Dengan cara ini, kecerdasan buatan dapat menirukan
proses belajar manusia sehingga informasi baru dapat diserap dan digunakan sebagai
acuan di masa-masa mendatang.
Kecerdasan atau kepandaian itu didapat berdasarkan pengetahuan dan
pengalaman, untuk itu agar perangkat lunak yang dikembangkan dapat mempunyai
kemampuan untuk menalar dari pengetahuan yang telah didapat dalam menemukan
solusi atau kesimpulan layaknya seorang pakar dalam bidang tertentu yang bersifat
spesifik.
Kecerdasan buatan menawarkan media dan uji teori kecerdasan. Teori ini
dapat dinyatakan dalam bahasa program komputer dan dibuktikan melalui
eksekusinya pada komputer nyata.
Implementasi dari kecerdasan buatan saat ini dapat ditemui dalam bidangbidang
antara lain:
1. Fuzzy logic: suatu metode kecerdasan buatan yang banyak terdapat pada alat
elektronik dan robot. Dimana alat-alat elektronik atau robot tersebut mampu
berpikir dan bertingkah laku sebagaimana layaknya manusia.
2. Computer vision: suatu metode kecerdasan buatan yang memungkinkan sebuah
sistem komputer mengenali gambar sebagai inputnya. Contohnya adalah
mengenali dan membaca tulisan yang ada gambarnya.
3. Artificial intelligence dalam game: suatu metode kecerdasan buatan yang berguna
untuk meniru cara berpikir seorang manusia dalam bermain game. Contohnya
adalah program Deep Blue yang mampu berpikir setara dengan seorang
grandmaster catur.
4. Speech recognition: suatu metode kecerdasan buatan yang berguna untuk
mengenali suara manusia dengan cara dicocokkan dengan acuan atau pattern yang
telah diprogramkan sebelumnya. Contohnya adalah suara dari user dapat
8
5. Expert system: suatu metode kecerdasan buatan yang berguna untuk meniru cara
berpikir dan penalaran seorang ahli dalam mengambil keputusan berdasarkan
situasi yang ada.
2.2. Sistem Pakar
Sistem pakar (expert system) adalah sistem yang berusaha mengadopsi pengetahuan
manusia ke komputer yang dirancang untuk menyelesaikan masalah seperti layaknya
seorang pakar.
Menurut Turban (2005), keahlian dipindahkan dari pakar ke suatu komputer.
Pengetahuan ini kemudian disimpan di dalam komputer. Pada saat pengguna
menjalankan komputer untuk mendapatkan informasi, sistem pakar menanyakan
fakta-fakta dan dapat membuat penalaran (inferensi) dan sampai pada suatu
kesimpulan. Kemudian, sistem pakar memberikan penjelasan (memberikan
kesimpulan atas hasil konsultasi yang telah dilakukan sebelumnya).
Dengan sistem pakar ini, orang awam pun dapat menyelesaikan masalahnya
atau hanya sekedar mencari suatu informasi berkualitas yang sebenarnya hanya dapat
diperoleh dengan bantuan para ahli dibidangnya. Sistem pakar ini juga dapat
membantu aktivitas para pakar sebagai asisten yang mempunyai pengetahuan yang
dibutuhkan.
Pada dasarnya sistem pakar diterapkan untuk mendukung aktivitas pemecahan
masalah. Beberapa ativitas pemecahan yang dimaksud seperti pembuatan keputusan
(designing), perencanaan (planning), prakiraan (forescating), pengaturan
(regulating), pengendalian (controlling), diagnosa (diagnosing), perumusan
(prescribing), penjelasan (explaining), pemberian nasihat (advising) dan pelatihan
(tutoring) (Kusrini, 2006).
2.2.1. Sejarah Sistem Pakar
Sistem pakar mulai dikembangkan pada pertengahan tahun 1960-an oleh Artificial
Intelligence Corporation. Periode penelitian kecerdasan buatan ini didominasi oleh
suatu keyakinan bahwa nalar yang digabung dengan komputer canggih akan
menghasilkan presatasi pakar atau bahkan manusia super. Suatu usaha ke arah ini
adalah General Purpose Problem Solver (GPS) yang dikembangkan oleh Allen
Newell, John Cliff Shaw, dan Herbert Alexander Simon. GPS merupakan sebuah
percobaan untuk menciptakan mesin yang cerdas.
Sistem pakar untuk melakukan diagnosa kesehatan telah dikembangkan sejak
pertengahan tahun 1970 yang untuk pertama kali dibuat oleh Bruce Buchanan dan
Edward Shortliffe di Standford University diberi nama MYCIN. MYCIN merupakan
program interaktif yang melakukan diagnosa penyakit meningitis dan infeksi
bacremia serta memberikan rekomendasi terapi antimikrobia. MYCIN mampu
memberikan penjelasan atas penalarannya secara detail. Dalam uji coba, program ini
10
2.2.2. Ciri-Ciri Sistem Pakar
Adapun ciri-ciri sistem pakar seperti:
1. Mudah dimodifikasi, yaitu dengan menambah atau menghapus suatu pengetahuan
dari basis pengetahuannya.
2. Memiliki kemampuan untuk beradaptasi.
3. Terbatas pada bidang spesifik.
4. Output tergantung dialog dengan pengguna (user).
5. Knowledge base dan inferensi terpisah.
2.2.3. Arsitektur Sistem Pakar
Sistem pakar terdiri dari dua bagian utama, yaitu linkungan pengembangan
(development environment) dan linkungan konsultasi (consultation environment).
Development Environment dipakai oleh pembangun sistem pakar untuk membangun
komponen-komponen dan mengenalkan suatu pengetahuan kepada knowledge base.
Consultation Environment dipakai oleh user untuk mendapatkan suatu pengetahuan
yang berhubungan dengan suatu keahlian (Setiawan, 2003).
Komponen-komponen yang biasanya terdapat dalam sebuah sistem pakar terdiri dari:
1. Antarmuka pengguna (user interface)
Pada komponen ini terjadi dialog antara program dan user, dimana system
menerima input berupa informasi dan instruksi dari user, dan system memberikan
2. Basis pengetahuan (knowledge base)
Basis pengetahuan dapat dikatakan sebagai kumpulan informasi dan pengalaman
seorang ahli pada suatu bidang tertentu.
3. Akuisisi pengetahuan (knowledge acqusition)
Akuisisi pengetahuan merupakan tranformasi keahlian dalam menyelesaikan
masalah dari sumber pengetahuan kedalam program komputer.
4. Mesin inferensi
Mesin inferensi merupakan otak dari sistem pakar yang mengandung mekanisme
fungsi berpikir dan pola-pola penalaran sistem yang digunakan oleh seorang pakar.
Mesin inferensi bertindak sebagai penarik kesimpulan dan mengkontrol
mekanisme dari sistem pakar.
5. Memori kerja (working memory)
Memori kerja merupakan tempat penyimpanan fakta-fakta yang diketahui dari
hasil menjawab pertanyaan.
6. Subsistem penjelasan (explanation subsystem)
Komponen ini merupakan komponen tambahan yang akan meningkatkan
kemampuan sistem pakar. Komponen ini menggambarkan penalaran system
kepada pemakai dengan cara menjawab pertanyaan-pertanyaan.
7. Perbaikan pengetahuan
Pakar memiliki kemampuan untuk menganalisa dan meningkatkan kinerjanya serta
12
2.2.4. Representasi Pengetahuan
Representasi pengetahuan adalah suatu teknik untuk merepresntasikan basis
pengetahuan yang diperoleh kedalam suatu skema/diagram tertentu sehingga dapat
diketahui relasi/keterhubungan antara suatu data dengan data lainnya (Natalia, 2006).
Pengetahuan dapat direpresentasikan dalam berbagai model, beberapa model
representasi pengetahuan seperti:
1. Logika
Logika merupakan suatu pengkajian ilmiah tentang serangkaian penalaran,
sistem kaidah, dan prosedur yang membantu proses penalaran. Bentuk logika
komputasional ada 2 macam, yaitu:
a. Logika Proposional
Logika proposional merupakan suatu pernyataan yang menyatakan benar
(TRUE) atau salah (FALSE) yang dihubungkan dengan menggunakan
operator logika seperti konjungsi (AND), disjungsi (OR), negasi (NOT),
implikasi/kondisional (If...Then), equivalensi/bikondisional (If and only If).
Berikut adalah contoh model representasi pengetahuan logika proposional:
Jika hujan turun sekarang maka saya tidak akan ke pasar
Dapat ditulis dalam bentuk p q
b. Logika Predikat
Logika predikat merupakan suatu logika yang seluruhnya menggunakan
yang memberi tambahan kemampuan untuk merepresentasikan pengetahuan
dengan sangat cermat dan rinci.
Berikut adalah contoh model representasi pengetahuan logika predikat:
x = Rojali
y = Juleha
Dapat ditulis dalam bentuk Suka(x,y)
2. Jaringan Semantik
Jaringan semantik merupakan representasi yang menggambarkan grafis dari
pengetahuan yang memperlihatkan hubungan hirarkis dari objek-objek yang terdiri
atas simpul (node) dan penghubung (link).
Berikut adalah contoh gambar model representasi pengetahuan jaringan semantik:
Gambar 2.1 Representasi Jaringan Semantik
3. Object-Atributte-Value (OAV)
Object dapat berupa bentuk fisik atau konsep. Attribute adalah karakteristik atau
sifat dari object tersebut. Value (nilai) - besaran spesifik dari attribute tersebut
yang berupa numerik, string atau boolean.
PC kom put er Alat elekt ronik
m onit or
merupakan merupakan
14
Berikut adalah contoh tabel model representasi pengetahuan Object-Atributte-Value
(OAV):
Tabel 2.1 Representasi OAV
Object Attribute Value
Mangga Warna Hijau, orange
Mangga Biji Tunggal
Mangga Rasa Asam, manis
Mangga Bentuk Oval
Pisang Warna Hijau, kuning
Pisang Bentuk lonong
4. Bingkai (Frame)
Bingkai berupa ruang (slots) yang berisi atribut untuk mendeskripsikan pengetahuan
yang berupa kejadian, lokasi, situasi ataupun elemen-elemen lain.
Berikut adalah contoh tabel model representasi pengetahuan bingkai (frame):
Tabel 2.2 Representasi Bingkai Pada Bingkai Penyakit
Ruang (slots) Isi (filters)
Nama Flu
Gejala a. Bersin
b. Pusing
Obat a. Ultraflu
b. Mixagrib
5. Kaidah Produksi
Kaidah menyediakan menyediakan cara formal untuk merepresentasikan
rekomendasi, arahan, atau strategi dalam bentuk jika-maka (if-then) yang
menghubungkan anteseden dengan konsekuensi.
Berikut adalah contoh model representasi pengetahuan kaidah poduksi:
JIKA bersin
DAN pusing
DAN demam
MAKA terserang penyakit flu
2.2.5. Metode Inferensi
Metode inferensi merupakan suatu cara penarikan kesimpulan yang dilakukan oleh
mesin inferensi untuk menyelesaikan masalah. Ada dua metode inferensi yang umum
dalam sistem pakar, yaitu:
1. Forward Chaining (Runut Maju)
Forward chaining adalah suatu strategi pengambilan keputusan yang dimulai dari
bagian premis (fakta) menuju konklusi (kesimpulan akhir) (Kusrini, 2006). Metode
inferensi ini yang akan digunakan dalam sistem pakar yang akan dibangun dengan
16
IF Sulit bernafas
AND Pilek
AND Batuk kering
AND Tarikan nafas berbunyi kasar dan penghembusan nafas berbunyi mengi
THEN Laringitis
Secara sederhana dapat dijelaskan bahwa untuk kaidah diatas, agar system
mencapai konklusi, harus diinput terlebih dahulu fakta sulit bernafas, pilek, tarikan
nafas berbunyi kasar dan penghembusan nafas berbunyi mengi. Baru sistem dapat
mengeluarkan konklusi bahwa penyakit yang diderita adalah laringitis.
2. Backward Chaining (Runut Balik)
Backward chaining adalah suatu strategi pengambilan keputusan dimulai dari
pencarian solusi dari kesimpulan kemudian menulusuri fakta-fakta yang ada
hingga menemukan solusi yang sesuai dengan fakta-fakta yang diberikan
pengguna (Kusrini, 2006). Contoh penalaran backward chaining adalah:
Lampu 1 rusak,
IF Lampu 1 dinyalakan
AND Lampu 1 tidak menyala
AND Lampu 1 dihubungkan dengan sekering
AND sekering masih utuh
Secara sederhana dapat dijelaskan bahwa untuk kaidah diatas, sistem terlebih
dahulu menduga bahwa lampu 1 rusak. Kebenaran praduga ini dibuktikan dengan
dan sekering masih utuh. Kemudian sistem mengeluarkan kesimpulan bahwa
lampu 1 rusak. Namun apabila ada fakta tidak terpenuhi berarti praduga sistem
salah, selanjutnya sistem akan mengecek konklusi berikutnya.
2.3. Pediatri
Pediatri berasal dari bahasa Yunani, yaitu pedos yang berarti anak dan iatrica yang
berarti pengobatan. Arti bahasa Indonesia yang sebenarnya ialah Ilmu Pengobatan
Anak dan pengertian ini lebih tepat daripada Ilmu Penyakit Anak yang ternyata masih
sering dipakai (Gilbert, 1986).
Pediatri telah berkembang pesat sekali terutama dalam 20 tahun terakhir ini. Di luar
negeri, seperti pula dianjurkan oleh World Health Organization (WHO) timbul
kecendrungan mengubah nama Pediatri menjadi Child Health. Di Indonesia sejak
1963 telah diubah menjadi Ilmu Kesehatan Anak, yaitu karena Pediatri sekarang tidak
hanya mengobati anak sakit, tetapi mencakup hal-hal yang lebih luas (Staf Pengajar
IKA FK UI, 1985). Ruang lingkup Pediatri yang akan dibahas disini berdasarkan
pembagian ilmunya, yaitu pediatri pada penyakit tropis dan infeksi yang dapat dilihat
pada Gambar 2.2. Penyakit tropis adalah penyakit yang terjadi di negara-negara yang
18
Keterangan: = lingkup yang akan dibahas
Gambar 2.2 Diagram Penyakit Anak
2.4. Visual Basic
Visual Basic merupakan bahasa pemrograman yang secara cepat dan mudah dapat
digunakan untuk membuat aplikasi pada Microsoft Windows. Beberapa keuntungan
menggunakan Visual Basic 6.0 diantaranya adalah:
1. Visual Basic dapat menangani bermacam-macam format database seperti format
database Microsoft Access, Microsoft Excel, dan SQL Server. Dengan database
jumlah besar dan akses yang cepat.
2. Mudah digunakan karena dasar pembuatan visual basic adalah form, sehingga
19
ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM
3.1. Analisis Penyakit
Untuk mendiagnosa suatu penyakit perlu diketahui terlebih dahulu
gejala-gejala yang ditimbulkan. Meskipun hanya dari gejala-gejala klinis (gejala-gejala-gejala-gejala yang
terlihat langsung maupun yang dirasakan oleh penderita), dokter dapat mengambil
suatu kesimpulan berupa penyakit yang diderita. Tetapi ada kalanya diperlukan
pemeriksaan lebih lanjut melalui pemeriksaan laboratorium untuk penyakit
tertentu.
Berdasarkan penelitian yang dilakukan IDI (Ikatan Dokter Indonesia),
terdapat beberapa jenis penyakit tropis dan menular yang sekarang ini sering
terjadi pada balita Indonesia, yaitu:
1. Campak
2. Difteri
3. Demam biasa
4. Demam Tifoid
5. Demam Dengue
6. DBD
7. Malaria
20
3.2. Perancangan Aturan Penyakit Pada Anak Balita
Perancangan perangkat lunak dari sistem, meliputi perancangan untuk
menentukan penyakit pada anak balita dan dilengkapi dengan block diagram,
dependency diagram, decision table, rule base dan data flow diagram (DFD).
3.2.1. Perancangan Block Diagram
Block diagram diperlukan untuk mengetahui urutan kerja system dalam
mencari suatu keputusan. Perancangan rule penyakit anak balita sebagai
knowledge base system diambil dari parameter gejala-gejala penyakit anak balita.
Berdasarkan parameter-parameter yang sudah ada maka disusun block diagram
penyakit anak balita seperti pada Gambar 3.1.
3.2.2. Dependency diagram
Setelah block digram dibuat beserta parameter-parameter yang telah
disusun maka langkah selanjutnya adalah membuat dependency diagram.
Dependency diagram dibuat untuk menentukan factor- factor yang mempengaruhi
dalam menetukan suatu rekomendasi penyakit yang diderita. Untuk lebih jelasnya
dapat dilihat pada Gambar 3.2 yang memberikan penjelasan tentang
22
Gambar 3.2Dependency Diagram
3.2.3. Decision table
Decision table dibuat untuk menunjukkan hubungan antar nilai-nilai pada
ini merupakan salah satu contoh rancangan decision tabel untuk rule set 4 yaitu
parameter kotoran yang didasarkan pada perancangan dependency diagram.
Tabel 3.1Decision table rule set 4
No. Berwarna gelap Diare / mencret Kotoran
1 Y Y Berwarna gelap, diare
2 Y T Berwarna gelap
3 T Y Diare / mencret
4 T T Tidak ada gangguan
3.2.4. Perancangan Reduksi
Pada system ini proses perancangan reduksi untuk setiap decision table
dilakukan secara manual. Perancangan reduksi berdasarkan decision table pada
tabel 3.1 menghasilkan parameter seperti pada tabel 3.2 sebagai berikut :
Tabel 3.2Reduced decision table rule 4
No. Berwarna gelap Diare / mencret Kotoran
1 Y T Berwarna gelap
2 T Y Diare / mencret
3 T T Tidak ada gangguan
3.2.5. Perancangan Rule Base
Pada perancangan rule base telah direpresentasikan dalam bentuk block
24
sistem pakar. Rule pada dasarnya terdiri dari dua bagian pokok, yaitu bagian IF
(premis atau kondisi) dan bagian THEN (konklusi atau kesimpulan).
Pemilihan representasi pengetahuan dengan rule base didasarkan alasan
sebagai berikut :
a. Pengembangan sistem pakar menggunakan rule base.
b. rule base dapat dengan mudah dilakukan perubahan seperti penambahan,
perubahan rule.
Contoh rule pada penyakit anak balita :
Rule 1 : If suhu tubuh = > 38°
And nyeri = nyeri tenggorokan
And Kondisi fisik = mual/muntah, sesak
Then anak balita terkena penyakit Difteri
3.3. Analisis Permasalahan
Sistem pakar merupakan sistem dengan basis pengetahuan yang dinamis.
Dimana pengetahuan tersebut dapat berubah seiring berjalannya waktu sehingga
harus dapat dilakukan pembaharuan, seperti penambahan, penghapusan maupun
perubahan terhadap data yang sudah disimpan sebelumnya tanpa harus mengubah
isi dari program secara keseluruhan. Perubahan hanya dilakukan pada bagian
basis pengetahuan saja sehingga sistem pakar ini dapat dikembangkan lebih
lanjut. Tahapan analisis terhadap suatu sistem dilakukan sebelum tahapan
perancangan, hal ini agar perangkat lunak yang dirancang sesuai dengan masalah
Suatu proses terhadap basis pengetahuan atau informasi yang didapat dari
pakar, sehingga didalam penyelesaian masalah lebih mudah dilakukan
penelusuran untuk mendapatkan solusi atau kesimpulan akhir yang terbaik.
Proses yang terjadi pada sistem secara sederhana dapat dijelaskan, dimana pada
proses diagnosa user akan dihadapkan dengan pertanyaan dan setiap pertanyaan
terdapat pilihan-pilihan gejala yang ditampilkan oleh sistem. Setelah user memilih
salah satu dari pilihan gejala yang telah disediakan, maka sistem akan membaca
pilihan yang dimasukkan oleh user yang disesuaikan dengan aturan pada basis
pengetahuan.
3.4. Model Analisis
Model representasi aliran proses perangkat lunak yang akan dirancang akan
disajikan dalam Data Flow Diagram (DFD). DFD digunakan untuk
menggambarkan aliran informasi dan proses data yang bergerak dari input data
hingga output.
DFD Level Conteks Diagram
Gambar 3.3 DFD Level Contex Diagram
Pada gambar 3.3 diatas menerangkan bahwa DFD terdiri dari 2 (dua) entity yaitu
Perawat dan Pengguna (Pasien). Perawatmemberikan input ke sistem berupa data
perawat dan tips sehat. Pasien akan memasukkan gejala-gejala yang dideritanya,
26
DFD Level 0
Gambar 3.4 DFD Level 0
Pada gambar 3.4 menjelaskan bahwa DFD memiliki 3 proses yaitu proses
penelusuran, proses login, dan proses editing data. Pada DFD level 0 ini pasien
memberikan gejala penyakit yang diderita kedalam sistem pada proses
penelusuran, lalu proses tersebut akan melakukan diagnosa berdasarkan gejala
tersebut. Lalu proses ini akan memberikan hasil diagnosa ke pasien.
Gambar 3.5DFD Level 1 dari proses penelusuran
Pada gambar 3.5 dijelaskan bahwa pasien memberikan gejala penyakit pada
proses identifikasi awal lalu dari proses tersebut akan melakukan cek gejala
penyakit pada database gejala penyakit. Selanjutnya proses ini akan mengalirkan
gejala yang berkaitan ke proses identifikasi gejala yang berkaitan, proses ini akan
melakukan identifikasi gejala dengan aturan-aturan yang berlaku, lalu proses ini
melakukan cek data penyakit pada database penyakit. Selanjutnya proses ini akan
mengalirkan data penyakit kedalam proses penyimpulan. Dalam proses
penyimpulan ini terdapat juga informasi penyakit, tips sehat. Selanjutnya proses
ini akan memberikan info penyakit dan tips sehat kepada pasien.
28
Gambar 3.6DFD Level 1 dari proses editing data
Pada gambar 3.6 dapat dijelaskan bahwa data login perawat dari proses login akan
masuk kedalam proses editing password perawat selanjutnya data editing akan
disimpan dalam database perawat. Lalu dari proses editing data, perawat dapat
memasukkan tips sehat ke dalam proses tips sehat, selanjutnya data tips sehat
mengalir masuk ke dalam proses penelusuran.
Semua data yang ada pada database perawat akan mengalir ke proses pengecekan
data perawat, dari proses ini perawat akan memperoleh data seluruhnya.
3.5. Perancangan Basis Pengetahuan
Pengetahuan atau data yang ada, disusun sedemikian rupa ke dalam bentuk table
untuk mempermudah sistem dalam pengambilan keputusan. Seluruh tabel saling
berhubungan satu dengan yang lainnya dan gambaran tabel basis pengetahuan
yang digunakan adalah sebagai berikut:
1. Tabel Gejala
Table 3.3 Tabel Gejala
Tabel ini berisi data jenis penyakit.
Table 3.4 Tabel Penyakit
No Nama Field Tipe Ukuran Keterangan
1 KdPenyakit Varchar 4 KdPenyakit
2 NmPenyakit Varchar 50 NmPenyakit
Keterangan: Primary Key = KdPenyakit
3. Tabel Aturan
Tabel ini berisi data aturan berupa pertanyaan dan pilihan gejala yang saling
berhubungan untuk mendapatkan kesimpulan.
Table 3.5 Tabel Aturan
No Nama Field Tipe Ukuran Keterangan
1 IDAturan Varchar 4 ID Aturan
Keterangan: Primary Key = IDAturan
4. Tabel Info
Tabel ini berisi data informasi seputar penyakit anak, seperti penyebab,
30
Table 3.6 Tabel Info
No Nama Field Tipe Ukuran Keterangan
1 IDInfo Varchar 4 ID Info
2 Nama_Penyakit Varchar 20 Nama_penyakit
3 Info_penyakit Varchar 500 Informasi
4 Penyebab Varchar 500 Penyebab
5 Penanggulangan Varchar 500 Penanggulangan
Keterangan: Primary Key = IDInfo
5. Tabel Admin
Tabel ini berisi data admin selaku pengelola sistem.
Table 3.7 Tabel Password
No Nama Field Tipe Ukuran Keterangan
1 Username Varchar 10 Nama Perawat
2 Password Varchar 4 Password
CDM (Conseptual Data Model)
Gambar 3.7 CDM
PDM (Physical Data Model)
32
BAB IV
IMPLEMENTASI PERANGKAT LUNAK
Pada bab ini akan membahas tentang implementasi program dari hasil
analisa dan perancangan sistem pada bab III, serta bagaimana cara sistem tersebut
dijalankan.
4.1 Lingkungan Pemrograman
Perancangan aplikasi web dikembangkan dalam lingkungan pemrograman
dengan spesifikasi teknis sebagai berikut ini :
1. Windows XP Profesional Edition SP.2 sebagai sistem operasi.
2. Power Designer 6 untuk membuat DFD
3. Power Designer 11 untuk membuat CDM dan PDM
4. MySQL sebagai database.
4.2 Implementasi Aplikasi Desain Antar Muka
Pada sub bab implementasi desain antarmuka menjelaskan tentang form
apa saja yang terlihat dalam aplikasi, diantaranya yaitu:
4.2.1 Form Akses User
Form ini akan tampil ketika perangkat lunak di jalankan. Dalam form ini
user akan memilih akses untuk masuk ke perangkat lunak sebagai pasien atau
admin.
Gambar 4.1 Form Akses User
4.2.2. Form Login Admin
Form ini akan tampil ketika user memilih hak akses Admin. Dalam form
ini admin / perawat dianjurkan untuk memasukkan username dan password,
selanjutnya form login akan memproses otentifikasinya.
Berikut ini tampilan form login seperti pada gambar 4.2.
Gambar 4.2 Form Login
4.2.3. Form Menu Utama (Pasien)
Form ini akan tampil ketika user masuk sebagai pasien. Dalam form ini
terdapat 3 tombol yaitu Diagnosa, Info dan Bantuan.
Berikut ini merupakan tampilan form menu utama (pasien) seperti pada gambar
34
Gambar 4.3 Form menu utama (pasien)
4.2.4. Form Menu Utama (perawat / admin)
Form ini akan tampil ketika user masuk sebagai pasien. Dalam form ini
terdapat 3 tombol yaitu Diagnosa, Info dan Bantuan, Edit info, rubah admin
Berikut ini merupakan tampilan form menu utama (perawat / admin) sperti pada
gambar 4.4.
4.2.5. Form Diagnosa (Suhu tubuh)
Form ini merupakan form diagnosa bagian suhu tubuh. Dalam form ini
pasien bisa memilih suhu tubuh yang diderita oleh anak. Selanjutnya pilihan yang
terpilih akan disimpan pada suatu variabel.
Berikut ini tampilan form diagnosa (suhu tubuh) seperti pada gambar 4.5
Gambar 4.5 Form Diagnosa (suhu tubuh)
4.2.6. Form Diagnosa (nyeri)
Form ini merupakan form diagnosa bagian nyeri yang diderita pasien.
Dalam form ini pasien bisa memilih nyeri bagian mana yang diderita oleh anak.
Selanjutnya pilihan yang terpilih akan disimpan pada suatu variabel.
Berikut ini tampilan form diagnosa (nyeri) seperti pada gambar 4.6
36
4.2.7. Form Diagnosa (kotoran)
Form ini merupakan form diagnosa bagian jenis kotoran yang diderita
pasien. Dalam form ini pasien bisa memilih jenis kotoran mana yang diderita oleh
anak. Selanjutnya pilihan yang terpilih akan disimpan pada suatu variabel.
Berikut ini tampilan form diagnosa (kotoran) seperti pada gambar 4.7
Gambar 4.7 Form Diagnosa (kotoran)
4.2.8. Form Diagnosa (bintik merah)
Form ini merupakan form diagnosa bagian bintik merah yang diderita
pasien. Dalam form ini pasien bisa memilih bintik merah yang diderita oleh anak.
Selanjutnya pilihan yang terpilih akan disimpan pada suatu variabel.
Berikut ini tampilan form diagnosa (bintik merah) seperti pada gambar 4.8
4.2.9. Form Diagnosa (Mata)
Form ini merupakan form diagnosa bagian mata yang diderita pasien.
Dalam form ini pasien bisa memilih kondisi mata yang diderita oleh anak.
Selanjutnya pilihan yang terpilih akan disimpan pada suatu variabel.
Berikut ini tampilan form diagnosa (mata) seperti pada gambar 4.9
Gambar 4.9 Form Diagnosa (mata)
4.2.10.Form Diagnosa (Tingkat kesadaran)
Form ini merupakan form diagnosa tingkat kesadaran yang diderita pasien.
Dalam form ini pasien bisa memilih kondisi kesadaran yang diderita oleh anak.
Selanjutnya pilihan yang terpilih akan disimpan pada suatu variabel.
Berikut ini tampilan form diagnosa (tingkat kesadaran) seperti pada gambar 4.10
38
4.2.11.Form Diagnosa (kondisi fisik)
Form ini merupakan form diagnosa kondisi fisik yang diderita pasien.
Dalam form ini pasien bisa memilih kondisi fisik yang diderita oleh anak.
Selanjutnya pilihan yang terpilih akan disimpan pada suatu variabel.
Berikut ini tampilan form diagnosa (kondisi fisik) seperti pada gambar 4.11
Gambar 4.11 Form Diagnosa (kondisi fisik)
4.2.12.Form Kesimpulan
Form ini merupakan kesimpulan dari diagnosa yang telah di lakukan
sebelumnya. Dalam form ini terdapat textbox yang merupakan kumpulan
gejala-gejala diagnosa, terdapat juga tombol hasil untuk mengetahui penyakit apa yang
diderita, tombol lihat detail untuk melihat secara detail infromasi penyakit
tersebut, tombol kembali ke menu utama untuk kembali ke form menu utama.
Gambar 4.12 Form Kesimpulan
4.2.13.Form Detail
Form ini merupakan form detail penyakit yang berisi penyakit, info
penyakit, penyebab, dan penanggulangan, yang semua informasi di ambil dari
database yang telah tersedia. Dalam form ini terdapat juga tombol kembali ke
menu utama untuk kembali ke form menu utama.
Berikut ini tampilan form kesimpulan seperti pada gambar 4.13
Gambar 4.13 Form Detail
4.2.14.Form Info
Form ini merupakan form info penyakit yang berisi tentang nama
40
ambil dari database yang telah tersedia. Dalam form ini pasien bisa mencari
penyakit yang ingin dia ketahui.
Berikut ini tampilan form info seperti pada gambar 4.14
Gambar 4.14 Form Info
4.2.15.Form Bantuan
Form ini merupakan form bantuan yang berisi tentang bagaimana cara
menggunakan aplikasi ini.
Berikut ini tampilan form bantuan seperti pada gambar 4.15
4.2.16.Form Pengelolahan Info
Form ini merupakan form pengelolahan info yang berisi tentang merubah,
manambah dan menghapus info yang terdapat di dalam database.
Berikut ini tampilan form pengelolahan info seperti pada gambar 4.16
Gambar 4.16 Form Pengelolahan Info
4.2.17.Form Rubah Admin
Form ini merupakan form rubah admin yang berisi tentang merubah
password admin.
Berikut ini tampilan form pengelolahan info seperti pada gambar 4.17
42
BAB V
UJI COBA DAN EVALUASI PROGRAM
Pada bab ini membahas tentang ujicoba dan evaluasi program yang
menerangkan bagaimana jalannya program secara detail dan akan dijelaskan pada
sub bab dibawah ini :
5.1 Uji Coba Sistem
Pada bagian ini akan dijelaskan mengenai proses uji coba dari aplikasi
yang telah dibuat berdasarkan dari desain sistem yang telah dijelaskan
sebelumnya. Uji coba ini dilakukan untuk melihat dari aplikasi yang telah dibuat
sesuai dengan yang diharapkan. Uji coba yang akan dijalankan adalah sebagai
berikut :
5.2 Uji Coba Form Menu Utama (Pasien)
Form ini akan tampil ketika user masuk sebagai pasien. Dalam form ini
terdapat 3 tombol yaitu Diagnosa, Info dan Bantuan.
Berikut ini merupakan tampilan form menu utama (pasien) seperti pada gambar
Gambar 5.1 Form menu utama (pasien)
5.3. Form Diagnosa (Suhu tubuh)
Form ini merupakan form diagnosa bagian suhu tubuh. Dalam form ini
pasien bisa memilih suhu tubuh yang diderita oleh anak. Selanjutnya pilihan yang
terpilih akan disimpan pada suatu variabel. Pada uji coba kali ini pasien memilih
panas > 38 derajat pada hari 1.
Berikut ini tampilan form diagnosa (suhu tubuh) seperti pada gambar 5.2
44
5.4. Form Diagnosa (nyeri)
Form ini merupakan form diagnosa bagian nyeri yang diderita pasien.
Dalam form ini pasien bisa memilih nyeri bagian mana yang diderita oleh anak.
Selanjutnya pilihan yang terpilih akan disimpan pada suatu variabel.
Berikut ini tampilan form diagnosa (nyeri) seperti pada gambar 5.3
Gambar 5.3 Form Diagnosa (nyeri)
5.5. Form Diagnosa (kotoran)
Form ini merupakan form diagnosa bagian jenis kotoran yang diderita
pasien. Dalam form ini pasien bisa memilih jenis kotoran mana yang diderita oleh
anak. Selanjutnya pilihan yang terpilih akan disimpan pada suatu variabel.
Berikut ini tampilan form diagnosa (kotoran) seperti pada gambar 5.4
5.6. Form Diagnosa (bintik merah)
Form ini merupakan form diagnosa bagian bintik merah yang diderita
pasien. Dalam form ini pasien bisa memilih bintik merah yang diderita oleh anak.
Selanjutnya pilihan yang terpilih akan disimpan pada suatu variabel.
Berikut ini tampilan form diagnosa (bintik merah) seperti pada gambar 5.5
Gambar 5.5 Form Diagnosa (bintik merah)
5.7. Form Diagnosa (Mata)
Form ini merupakan form diagnosa bagian mata yang diderita pasien.
Dalam form ini pasien bisa memilih kondisi mata yang diderita oleh anak.
Selanjutnya pilihan yang terpilih akan disimpan pada suatu variabel.
Berikut ini tampilan form diagnosa (mata) seperti pada gambar 5.6
46
5.8. Form Diagnosa (Tingkat kesadaran)
Form ini merupakan form diagnosa tingkat kesadaran yang diderita pasien.
Dalam form ini pasien bisa memilih kondisi kesadaran yang diderita oleh anak.
Selanjutnya pilihan yang terpilih akan disimpan pada suatu variabel.
Berikut ini tampilan form diagnosa (tingkat kesadaran) seperti pada gambar 5.7
Gambar 5.7 Form Diagnosa (tingkat kesadaran)
5.9. Form Diagnosa (kondisi fisik)
Form ini merupakan form diagnosa kondisi fisik yang diderita pasien.
Dalam form ini pasien bisa memilih kondisi fisik yang diderita oleh anak.
Selanjutnya pilihan yang terpilih akan disimpan pada suatu variabel.
Gambar 5.8 Form Diagnosa (kondisi fisik)
5.10. Form Kesimpulan
Form ini merupakan kesimpulan dari diagnosa yang telah di lakukan
sebelumnya. Dalam form ini terdapat textbox yang merupakan kumpulan
gejala-gejala diagnosa, terdapat juga tombol hasil untuk mengetahui penyakit apa yang
diderita, tombol lihat detail untuk melihat secara detail infromasi penyakit
tersebut, tombol kembali ke menu utama untuk kembali ke form menu utama.
Berikut ini tampilan form kesimpulan seperti pada gambar 5.9
48
5.11. Form Detail
Form ini merupakan form detail penyakit yang berisi penyakit, info
penyakit, penyebab, dan penanggulangan, yang semua informasi di ambil dari
database yang telah tersedia. Dalam form ini terdapat juga tombol kembali ke
menu utama untuk kembali ke form menu utama.
Berikut ini tampilan form kesimpulan seperti pada gambar 5.10
Gambar 5.10 Form Detail
5.12. Form Info
Form ini merupakan form info penyakit yang berisi tentang nama
penyakit, info penyakit, penyebab, dan penanggulangan, yang semua informasi di
ambil dari database yang telah tersedia. Dalam form ini pasien bisa mencari
penyakit yang ingin dia ketahui.
Gambar 5.11 Form Info
5.13. Form Bantuan
Form ini merupakan form bantuan yang berisi tentang bagaimana cara
menggunakan aplikasi ini.
Berikut ini tampilan form bantuan seperti pada gambar 5.12
Gambar 5.12 Form Bantuan
50
5.14. Form Login Admin
Form ini akan tampil ketika user memilih hak akses Admin. Dalam form
ini admin / perawat dianjurkan untuk memasukkan username dan password,
selanjutnya form login akan memproses otentifikasinya.
Berikut ini tampilan form login seperti pada gambar 5.13.
Gambar 5.13 Form Login
5.15. Form Menu Utama (perawat / admin)
Form ini akan tampil ketika user masuk sebagai pasien. Dalam form ini
terdapat 3 tombol yaitu Diagnosa, Info dan Bantuan, Edit info, rubah admin
Berikut ini merupakan tampilan form menu utama (perawat / admin) sperti pada
gambar 5.14.
5.16. Form Pengelolahan Info
Form ini merupakan form pengelolahan info yang berisi tentang merubah,
manambah dan menghapus info yang terdapat di dalam database.
Berikut ini tampilan form pengelolahan info seperti pada gambar 5.15
Gambar 5.15 Form Pengelolahan Info
5.17. Form Rubah Admin
Form ini merupakan form rubah admin yang berisi tentang merubah
password admin.
Berikut ini tampilan form pengelolahan info seperti pada gambar 5.16.
52
Tabel 3.8 Hasil uji coba diagnosa penyakit
NO. Gejala Diagnosa pakar Diagnosa sistem
1.
Panas 38 derajat pada hari 1, nyeri tenggorokan, bintik merah dekat rambut, mata merah, lemas,pucat, batuk/pilek
Campak Campak
2.
Panas 38 derajat pada hari 1, nyeri tenggorokan, bintik merah
dibelakang telinga, mata merah, lemas,pucat, batuk/pilek
Campak Campak
3.
Panas > 7 hari, nyeri kepala, diare/mencret, mudah tertidur, mual/muntah, pucat, lemas
Demam tifoid Demam tifoid
4.
Panas > 7 hari, nyeri kepala, diare/mencret,
gelisah/mengigau/berhalusinasi, mual/muntah, batuk/pilek
Demam tifoid Demam tifoid
5.
Panas 38 derajat pada hari 1, nyeri tenggorokan, mual/muntah,
Panas > 40 derajat disertai kejang, nyeri kepala, nyeri otot, mencret, merah dikulit, mata sayu,
pucat,lemas, batuk/pilek, sesak
Demam dengue DBD
7.
Panas > 7 hari, nyeri kepala, diare, bintik merah di kulit, mata merah, batuk/pilek, lemas, pucat
Demam dengue Demam dengue
8.
Panas > 40 derajat disertai kejang, nyeri kepala, nyeri daerah perut, bintik merah dikulit, mata sayu, mual/muntah, pucat, lemas
DBD Malaria
9.
Panas > 40 derajat disertai kejang, nyeri daerah perut, mencret, bintik merah dikulit, mata sayu,
mual/muntah, pucat, lemas
DBD Malaria
10. Panas 38 derajat pada hari 1, nyeri
otot, mata sayu, sesak nafas Tetanus Tetanus
Tabel 3.8 diatas menjelaskan tentang perbandingan hasil diagnosa sistem dengan
hasi diagnosa pakar. Pada 10 kali percobaan, diagnosa sistem mengalami 3
53
PENUTUP
6.1 Kesimpulan
Dari uraian di atas, diperoleh suatu kesimpulan mengenai pembuatan
sistem pakar ini, antara lain sebagai berikut :
a. Sistem pakar ini mampu membantu pakar dan pasien dalam mendiagnosa
suatu penyakit pada balita.
b. Sistem pakar ini mampu memberikan suatu hasil diagnosa berdasarkan
dari gejala yang berkaitan dan informasi penyakit.
6.2 Saran
Dari beberapa pengamatan dan penelitian yang dilakukan penulis, maka
saran untuk pengembangan sistem pakar ini adalah:
1. Perlu adanya penambahan lagi fitur-fitur lain yang berkaitan dengan
sistem pakar ini seperti print atau pdf.
2. Perlu adanya pengembangan aturan agar memperoleh hasil diagnosa yang
54
DAFTAR PUSTAKA
Purnamawati. 2007. “Manifestasi klinis dan diagnosis penyakit tropis”. Dalam Anugroho, D. Seminar Nasional Parasitologi dan Penyakit Tropis. Bali.
Arhami, M. 2005. Konsep Dasar Sistem Pakar. Jilid 1. Yogyakarta: Andi.
Parwati SB. Campak dalam perspektif perkembangan imunisasi dan diagnosis. Pediatri pencegahan mutakhir I, CE IKA Unair, 2000 : 73-92
Kusrini. 2006. Sistem Pakar Teori dan Aplikasi. Yogyakarta: Penerbit Andi Yogyakarta.
Staf Pengajar Ilmu Kesehatan Anak Fakultas Kedokteran Universitas Indonesia. 1985.Ilmu Kesehatan Anak. Jilid 1. Jakarta: Infomedika.
http://kuliah.dinus.ac.id/edi-nur/sb4-5.html Diakses tanggal 8 April 2011
http://www.oke.or.id/tutorial/Visual%20Basic%201.pdf Diakses tanggal 18 April
2011
