Hak cipta dan penggunaan kembali:
Lisensi ini mengizinkan setiap orang untuk menggubah, memperbaiki, dan membuat ciptaan turunan bukan untuk kepentingan komersial, selama anda mencantumkan nama penulis dan melisensikan ciptaan turunan dengan syarat yang serupa dengan ciptaan asli.
Copyright and reuse:
This license lets you remix, tweak, and build upon work
non-commercially, as long as you credit the origin creator
and license it on your new creations under the identical
terms.
BAB III
METODOLOGI PENELITIAN
3.1 Gambaran Umum Objek Penelitian
Pada penelitian ini yang dilakukan pada tahap pengumpulan data ialah observasi dan wawancara kepada pihak-pihak yang berkaitan dengan penyakit typhoid, dengue fever, dan campak. Objek yang di teliti yaitu berupa data informasi mengenai ke tiga gejala penyakit tersebut kepada para ahli dilakukan pula wawancara untuk mengetahui bobot tabel belief gejala dari 3 jenis penyakit demam yaitu typhoid fever, dengue fever dan campak dari 3 dokter yang berbeda.
Sedangkan dari hasil penelitian ini subjek yang akan diteliti adalah rumah sakit dan klinik. Berikut adalah subjek yang diteliti oleh penulis :
3.1.1 Rumah Sakit
Pada kesempatan kali ini penulis mengambil objek penelitian di sebuah rumah sakit. Hasil yang di dapat adalah berupa informasi mengenai gejala – gejala penyakit typhoid, demam berdarah dengue, dan campak.
3.1.1.1 Rumah Sakit Medika BSD
Gambar 3.1. Logo Rumah Sakit Medika BSD (Sumber: rs-medikabsd.co.i d)
RS Medika BSD berlokasi di Jl. Letnan Soetopo Kav. Kom. IIIA No. 7, BSD City,
Lengkong Wetan, Serpong, Kota Tangerang Selatan pelayanan kesehatan yang
komprehensif melalui pelayanan Diagnostik, Kuratif, Terapi, Rehabilitasi,
Radiologi serta berbagai layanan medis dan bedah lainnya. Dibuka secara resmi
pada tanggal 7 Desember 2009, RS Medika BSD siap untuk memberikan pelayanan
kesehatan kepada masyarakat luas, para eksekutif dan perusahaan-perusahaan
dengan multi-disiplin layanan Spesialis, personalisasi perawatan pasien dengan
teknologi mutakhir. Pada kesempatan kali ini penulis berkesempatan untuk
melakukan wawancara dengan Dr. Dwi Putri Ayu selaku dokter umum di rumah
sakit tersebut. Dari hasil wawancara ini penulis dapat mendapatkan informasi
mengenai perbedaan penyakit typhoid, DBD, dan campak serta gejala – gejala yang
khusus terjadi pada ketiga penyakit tersebut dan menentukan bobot – bobot belief
per gejala.
3.1.2 Klinik Sari Medika
Klinik Sari Medika adalah sebuah kesehatan umum klinik di Medan Satria, Bekasi. Klinik didirikan oleh dokter dan ahli kesehatan umum seperti dr. Sjafrizal Muluk. Waktu praktek dari Klinik Sari Medika adalah dari senin sampai sabtu: 08.00-14.00, 16.00-21.00. Beberapa layanan yang disediakan oleh klinik adalah: Vaksinasi Anak, Konsultasi Medis Umum, Consultation, Vaccinations dan Pengobatan. Klinik ini berlokasi pada Medan Satria, Bekasi Jl. Taman Harapan Baru Raya Blok S1 No. 23. Pada penelitian ini data bobot – bobot gejala kedua untuk penyakit typhoid fever, dengue fever, dan campak didapatkan dengan melakukan wawancara dengan dokter Sjafrizal Muluk.
3.1.3 Rumah Sakit Buah Hati
Gambar 3.2. Logo Rumah Sakit Buah Hati (Sumber: rsiabuahhati.com)
RSIA Buah Hati berdiri pada tahun 2005 di Jl. Aria Putra No. 399
Ciputat, yang Berangkat dari Klinik praktek Dokter bersama di RSIA Buah
Hati. Karena semakin berkembangnya kesadaran akan kebutuhan
masyarakat untuk memperoleh pelayanan kesehatan yang lebih baik dan
lengkap mendorong konsorsium dokter-dokter spesialis untuk
mengembangkan RSIA Buah Hati menjadi salah satu rumah sakit pilihan
masyarakat yang akhirnya menjadi cikal bakal terbentuknya RSIA Buah
Hati. Pada penelitian kali ini data – data rekam medis pendukung didapatkan
dari rumah sakit ini, seperti data – data rekam medik pasien typhoid fever dan dengue fever.
3.1.4 Klinik Stefanus Medica Yayasan Florena
Klinik Stefanus Medica berlokasi di perumahan pondok ungu permai blok AM 2 No. 14 – 15 ini didirikan oleh dokter Stefanus Eke Ola.
MARS pada tahun 1996. Klinik ini memberikan layanan kesehatan setiap hari kecuali hari minggu dan hari libur. Dalam penelitian ini dilakukan wawancara dengan pemilik sekaligus dokter kepala didalam klinik stefanus medica yaitu dokter stefanus eke ola. Dalam penelitian ini didapatkanlah informasi mengenai data bobot – bobot gejala ke tiga untuk penyakit typhoid fever, dengue fever, dan campak didapatkan dengan melakukan wawancara dengan dokter Stefanus Eke Ola.
3.2 Metode Penelitian
3.2.1 Metode Dempster Shafer
Teori Dempster-Shafer adalah suatu teori matematika untuk
pembuktian berdasarkan belief functions and plausible reasoning (fungsi
kepercayaan dan pemikiran yang masuk akal), yang digunakan untuk
mengkombinasikan potongan informasi yang terpisah (bukti) untuk
mengkalkulasi kemungkinan dari suatu peristiwa. Untuk itu dibutuhkan data
belief yang telah diberikan oleh ahli pakar sebelumnya. Tabel 3.1
merupakan tabel belief yang telah diberikan oleh 3 orang pakar. Data tabel
di bawah telah di rata – rata sebelumnya.
Tabel 3.1. Tabel Belief System
Gejala Penyakit
Bobot
Tifus DBD Campak
G01 = Demam Tinggi
0.6
G02 = Demam di waktu
tertentu
0.8
G03 = Sakit Kepala
0.8
G04 = Gangguan
Pencernaan
0.4
G05 = Perubahan Warna
Lidah
0.5
G06 = Mual – Mual & Sakit
Perut
0.4
G07 = Terdapat bercak –
bercak merah pada tubuh
0.6
G08 = Sakit Tenggorokan
0.6
G09 = Pendarahan
0.4
G10 = Umur < 12
0.8
Berikut adalah langkah – langkah perhitungan dalam metode Dempster Shafer :
Gambar 3.3. Algoritma Dempster Shafer
Hal yang pertama dilakukan dalam metode ini adalah menghitung plausibility dari suatu bobot gejala, gejala – gejala yang sudah diberikan bobot oleh ahli pakar tersebut akan dihitung dengan rumus persamaan pertama. Setelah plausibility didapatkan maka dilanjutkan ke gejala ke dua, jika hanya ada satu gejala maka jumlah densitas langsung diketahui berdasarkan bobot gejala di tabel rule.
Jika terdapat lebih dari satu gejala maka akan dilakukan kombinasi antara 2 gejala tersebut dengan persamaan kelima. Proses kombinasi ini akan terus diulang sampai daftar gejala yang dipilih oleh pengguna telah habis. Hasilnya akan mendapatkan satu kemungkinan jenis penyakit febris yang diderita oleh pengguna beserta hasil nilai densitasnya. Jika hasil perhitungan tidak sesuai dengan tabel rule maka proses akan selesai dan aplikasi akan memberikan informasi bahwa jenis penyakit tidak di ketahui.
3.2.2 Algoritma Demspter Shafer
Untuk menghitung nilai Dempster Shafer (DS) jenis penyakit febris yang dipilih dengan menggunakan nilai believe yang telah ditentukan pada setiap gejala.
Pl(Ɵ) = 1 – Bel dimana nilai bel (believe) merupakan nilai bobot yang diinput oleh pakar.
Contoh : {TF,CM,DB}
Dimana TF = Tifus CM = Campak
DB = Demam Berdarah
User memilih 6 gejala dari 10 pertanyaan gejala yaitu Demam Tinggi = G01, Demam Waktu Tertentu = G02, Sakit Kepala = G03, Gangguan Pencernaan = G04, Mual & Sakit Perut = G06, Perubahan Warna Lidah = G05. Berikut perhitungan dalam sistem :
- Gejala pertama : Demam tinggi
Berdasarkan tabel belief 3.1 demam tinggi merupakan gejala dari penyakit typhoid, campak, dan dengue fever.
Maka m1(X) (G01) {TF,CM,DB}= 0.6 m1(X) Ө = 1 – 0.6 = 0.4
Dimana m1(X) = mass function dari evidence (X), yang diperoleh dari nilai keyakinan suatu evidence dikalikan dengan nilai disbelief dari evidence tersebut.
- Gejala kedua : Demam pada waktu tertentu
Berdasarkan tabel rule 3.1 demam pada waktu tertentu merupakan gejala dari penyakit typhoid.
Maka m2(Y) (G02) {TF} = 0.8 m2(Y) Ө = 1 – 0.8 = 0.2
Dimana m2(Y) = mass function dari evidence (Y), yang diperoleh
dari nilai keyakinan suatu evidence dikalikan dengan nilai disbelief
dari evidence tersebut.
Dengan munculnya 2 gejala yaitu demam tinggi dan demam pada waktu tertentu, maka harus dilakukan penghitungan densitas baru untuk beberapa kombinasi (m3). Untuk memudahkan perhitungan maka himpunan-himpunan bagian yang terbentuk dimasukkan ke dalam tabel. Kolom pertama diisi dengan gejala yang pertama (m1). Sedangkan baris pertama diisi dengan gejala yang kedua (m2) . Sehingga diperoleh nilai m3 sebagai hasil kombinasi m1 dan m2.
Tabel 3.2. Tabel kombinasi m3
m2 {TF} 0.8 m2 {Ө} 0.2
m1 {TF,CM,DB} 0.6 {TF} 0.48 {TF,CM,DB} 0.12
m1 {Ө} 0.4 {TF} 0.32 Ө 0.08
Sehingga dapat dihitung:
m3 (Z) {TF, CM, DB} = 0.12 / 1 – 0.08 = 0.13 m3 (Z) {TF} = 0.48 + 0.32 / 1 – 0.08 = 0.86 m3 (Z) {Ө} = 0.4 * 0.2 / 1 – 0 = 0.08
Dimana m3 (Z) = mass function dari evidence (Z)
Dari hasil perhitungan nilai densitas m3 kombinasi di atas dapat dilihat bahwa nilai {TF} lebih tinggi dibandingkan dengan gejala yang lain dengan densitas 0, 86.
Kemudian terdapat gejala lain yaitu: Sakit kepala (m4 G03 {TF, DB}), maka harus dilakukan perhitungan untuk densitas baru m5. Untuk memudahkan perhitungan maka himpunan-himpunan akan dibuat ke dalam bentuk tabel. Kolom pertama berisi semua himpunan bagian pada m3 (1) sebagai fungsi densitas.
Sedangkan baris pertama berisi semua himpunan bagian pada gejala menstruasi
yang tidak teratur dengan m4 sebagai fungsi densitas. Sehingga diperoleh nilai m5
sebagai hasil m kombinasi.
- Gejala ketiga : Sakit kepala
Berdasarkan tabel rule 4.9 sakit kepala merupakan gejala dari penyakit typhoid, demam berdarah dan campak.
Maka m4 (G03) {TF,DB,CM} = 0.8 m4 {Ө} = 1 – 0.8 = 0.2
Tabel 3.3. Tabel kombinasi m5
m4 {TF,DB,CM} 0.8 m4 {Ө} 0.2 m3 {TF,CM,DB} 0.13 {TF,DB,CM} 0.104 {TF,CM,DB} 0.026
m3 {TF} 0.86 {TF} 0.688 {TF} 0.172
m3 {Ө} 0.08 {TF,DB} 0.064 Ө 0.016
Sehingga dapat dihitung:
m5 {TF, CM, DB} = 0.104 + 0.026 / 1 – 0.016 = 0.13 m5 {TF, DB} = 0.064 / 1 – 0.016 = 0.06
m5 {TF} = 0.688 + 0.172 / 1 – 0.016 = 0.87 m5 {Ө} = 0.08 * 0.2 / 1 – 0 = 0.016
- Gejala keempat : Gangguan Pencernaan
Berdasarkan tabel rule 4.9 gangguan pencernaan merupakan gejala dari penyakit typhoid, dan demam berdarah
Maka m6 (G04) {TF,DB} = 0.4 m6 {Ө} = 1 – 0.4 = 0.6
Tabel 3.4. Tabel kombinasi m7
m6 {TF,DB} 0.4 m6 {Ө} 0.6 m5 {TF,CM,DB} 0.13 {TF,DB} 0.052 {TF,CM,DB} 0.078
m5 {TF,DB} 0.06 {TF,DB} 0.024 {TF,DB} 0.36
m5 {TF} 0.87 {TF} 0.348 {TF} 0.522
M5 {Ө} 0.016 {TF,CM,DB} 0.0064 Ө 0.0096
Sehingga dapat dihitung:
m7 {TF, CM, DB} = 0.0064 + 0.078 / 1 – 0.0096 = 0.08 m7 {TF, DB} = 0.052 + 0.024 + 0.36 / 1 – 0.0096= 0.44 m7 {TF} = 0.348 + 0.522 / 1 – 0.0096 = 0.88
m7 {Ө} = 0.016 * 0.6 / 1 – 0 = 0.0096
- Gejala kelima : Mual & sakit perut
Berdasarkan tabel rule 4.9 mual & sakit perut merupakan gejala dari penyakit typhoid dan demam berdarah
Maka m8 (G06) {TF,DB} = 0.4 m8 {Ө} = 1 – 0.4 = 0.6
Tabel 3.5. Tabel kombinasi m9
m8 {TF,DB} 0.4 m8 {Ө} 0.6 m7 {TF,CM,DB} 0.08 {TF,DB} 0.032 {TF,CM,DB} 0.048 m7 {TF,DB} 0.44 {TF,DB} 0.176 {TF,DB} 0.264
m7 {TF} 0.88 {TF} 0.352 {TF} 0.528
m7 {Ө} 0.0096 {TF,DB} 0.00384 Ө 0.00576
Sehingga dapat dihitung: 0.994
m9 {TF, CM, DB} = 0.048 / 1 – 0.00576 = 0.048
m9 {TF, DB} = 0.032 + 0.176 + 0.264 + 0.00384 / 1 – 0.00576 = 0.48 m9 {TF} = 0.352 + 0.528 / 1 – 0.00576 = 0.88
m9 {Ө} = 0.0096 * 0.6 / 1 – 0 = 0.00576
- Gejala keenam : Perubahan warna lidah
Berdasarkan tabel rule 3.1 perubahan warna lidah merupakan gejala dari penyakit tifus, campak, dan demam berdarah
Maka m10 (G07) {TF,CM,DB} = 0.5
m10 {Ө} = 1 – 0.8 = 0.5
Tabel 3.6. Tabel Kombinasi m11
m10 {TF.CM,DB} 0.5 m10 {Ө} 0.5 m9 {TF,CM,DB} 0.048 {TF,CM,DB} 0.024 {TF,CM,DB} 0.024
m9 {TF,DB} 0.48 {TF,DB} 0.24 {TF,DB} 0.24
m9 {TF} 0.88 {TF} 0.44 {TF} 0.44
m9 {Ө} 0.00576 {TF,CM,DB} 0.00288 Ө 0.00288 Sehingga dapat dihitung: 0.99
m11 {TF, CM, DB} = 0.024 + 0.024 + 0.00288 / 1 – 0.00288 = 0.48 m11 {TF, DB} = 0.24 + 0.24 / 1 – 0.00288 = 0.48
m11 {TF} = 0.44 + 0.44 / 1 – 0.00288 = 0.88 m11 {Ө} = 0.00576 * 0.5 / 1 – 0 = 0.00288
Dari hasil perhitungan nilai densitas m11 kombinasi di atas dapat dilihat bahwa didapatkan hasil penyakit Typhus dengan nilai densitas 0, 88 atau bila di persentase Kan menjadi 88%.
3.2.3 Model Pembangunan Sistem
Pada penelitian ini penulis mempertimbangkan 2 metode pembangunan sistem yaitu model waterfall dan model prototype, berikut adalah perbandingan antara kedua metode tersebut.
Tabel 3.7. Perbandingan Prototype Dengan Waterfall
Tahapan Perancangan
Sistem
Waterfall Model Prototype
System Analysis
Kebutuhan data harus dianalisis diawal secara lengkap dan menyeluruh
Kebutuhan data dapat
ditambah ataupun dikurangi
sesuai dengan kebutuhan
user, ketika dilakukan
testing
Perubahan data ataupun fungsional akan merubah keseluruh proses pada tahapan berikutnya.
Perubahan dapat dilakukan selama sistem atau
perangkat lunak masih dalam bentuk prototype
System Design
Testing dilakukan ketika semua tahapan pada model sudah selesai.
Testing dapat dilakukan ketika prototype telah dibangun sehingga hasil testing dapat merubah rancangan sistem.
Implementasi
Menerapkan proses perancangan yang baik
Tidak menerapkan proses perancangan yang baik Mengedepankan
kebutuhan fungsional sistem
Mengedepakan aspek kenyamanan user
Berdasarkan hasil perbandingan di atas metode perancangan program yang digunakan oleh penulis adalah model prototype. Alasan penulis memilih metode perancangan program ini adalah karena model prototype merupakan model perancangan program yang baik digunakan untuk menyesuaikan kebutuhan user yang mungkin dapat berubah – ubah.
Selain itu model prototype ini juga menghemat waktu karena pengerjaan program dapat berjalan bersamaan dengan proses pengumpulan data.
Berikut merupakan tahapan dalam model prototype :
Gambar 3.4. Model Prototype (academia.e du)
Dalam penelitian ini, penulis merancang sebuah aplikasi dengan menerapkan model prototype ini. Berikut adalah tahapan – tahapan penulis dalam merancang aplikasi berdasarakan model prototype :
1) Communication and Requirement
Pada tahap ini penulis melakukan wawancara dengan 2 dokter umum dan melakukan pengumpulan data – data yang dibutuhkan sebagai landasan program dalam penelitian ini yaitu data – data mengenai gejala penyakit typhoid dan gejala – gejala penyakit dengue fever dan campak.
2) Quick Plan
Pada tahan ini penulis melakukan proses untuk melakukan planning
dalam merancang program secara cepat seperti bagaimana cara
menerapkan metode Dempster Shafer ke program.
3) Modelling and Quick Design
Pada tahap ini penulis membuat Activity Diagram, Usecase diagram, class diagram, sequence diagram dan merancang database untuk sistem.
4) Construction of Prototype
Pada tahap ini penulis akan melakukan coding program sesuai dengan kebutuhan user dan sesuai dengan design yang telah dirancang pada tahap sebelumnya.
5) Deployment, Delivery and Feedback
Setelah program selesai dikerjakan, program tersebut akan diberikan ke user untuk mendapatkan feedback setelah sesuai dengan keinginan user maka program tersebut akan di deploy untuk dapat digunakan secara umum.
3.2.4 Platform Aplikasi
Pada penelitian ini menggunakan platform dan tools berupa hardware dan software, yaitu:
1. Hardware
a. Laptop Asus x550dp
b. Processor AMD APU A8-5550M quad-core processor c. RAM : 8 GB
d. System type : 64bit 2. Software
a. Sistem Operasi : Windows 10
b. Android studio versi 2.3 c. Java
3.2.5 Perbandingan Software Tools
Pada penelitian ini penulis mempertimbangkan 2 tools untuk kebutuhan programming yaitu Eclipse dan Android studio. Berikut adalah perbandingan antara kedua tools tersebut:
Tabel 3.8. Perbandingan Android studio Dengan Eclipse (Sumber: angon.co.id)
Fitur Android studio Eclipse
Build system Gradle Ant
Maven-based build dependencies
Yes No
Build variants and multiple-APK generation
Yes No
Advanced Android code completion and refactoring
Yes No
Graphical layout editor
Yes Yes
APK signing and keystore management
Yes Yes
NDK support
Yes Yes
Berdasarkan perbandingan di atas penelitian kali ini menggunakan tools android studio karena, dilihat dari tabel perbandingan 3.3 dari segi grafik dan kemudahan memproses apk, android studio lebih unggul dibanding eclipse.
Android studio memang lebih membutuhkan spesifikasi yang lebih berat dibanding
eclipse, hal ini disebabkan karena Android studio dikhususkan untuk
pengembangan android saja sedangkan Eclipse tidak (multi programming).
3.2.6 Literatur Review
Tabel 3.9. Literatur Review
N
o Author Problem Solution Kesimpulan
1
“Implementatio n of
XpertMalTyph:
An Expert System for Medical
Diagnosis of the Complications of Malaria and Typhoid“ S.A.
Fatumo, Emmanuel Adetiba,
J.O.Onaolapo of Covenant
University, Canaan land, Ota, Nigeria
Pasien tidak bisa dapat dokter dengan tepat waktu dan ada beberapa pasien yang merasa sulit mengkomunikasika n masalah
kesehatan mereka (1), Ada juga kasus pasien yang tidak suka pergi ke rumah sakit karena
berbagai alasan seperti bau obat- obatan, beberapa perawat yang tidak bersahabat, dan waktu yang lama untuk menunggu dokter atau hanya rasa malas (2),
Diagnosis malaria dan tipus yang cepat dan akurat merupakan bagian integral dari perlakuan yang tepat terhadap individu yang terkena dampak dan dalam mencegah penyebaran infeksi lebih lanjut di masyarakat, XpertMalTyph yang
dikembangkan dalam
penelitian ini memberi kesempatan kepada pasien di negara- negara berkembang untuk
mengidentifikas i kapan mereka menderita malaria dan / atau Tipus dan mencari solusi dalam
kenyamanan rumah mereka.
Pasien bisa
mendapat
perawatan
bahkan dari
rumah
melalui
medical
diagnostic
sistem pakar.
2
“Design and Implementation of A
Knowledge- Based Typhoid fever Diagnosis Expert Advisor Using Forward Chaining Inference Mechanism“
Ele, Sylvester I , A. O. Ofem, Egete, D. O., Paulina Ackley Akpan-Idiok, University of Calabar, Cross River State, Nigeria
Pakar medis yang tidak mencukupi untuk mendiagnosis dan mengobati demam tifoid dengan benar
Rancangan Expert Advisor berbasis
pengetahuan ahli pakar yang akan
menawarkan hasil diagnosa yang tepat dan memberi resep obat yang tepat untuk pasien dengan kasus tifoid karena tidak adanya dokter dengan menggunakan teknik inferensi Forward Chaining
Sistem Pakar berpotensi menimbulka n dampak luar biasa tidak hanya di bidang medis,namun di semua bidang kehidupan.
Sistem sudah teruji, dan operasinya terbukti sangat konsisten dan akurat.
3
