1
BAB I
PENDAHULUAN
1.1. Latar Belakang Masalah
Angka kematian ibu hamil masih sangat tinggi di Indonesia, hal tersebut dikarenakan ibu hamil sangat rentan terhadap berbagai masalah kesehatan.
Kematian ibu hamil menurut WHO adalah kematian selama kehamilan atau dalam masa 42 hari setelah berakhirnya kehamilan yang diakibatkan oleh semua sebab yang terkait dengan atau diperberat oleh kehamilan atau penanganannya. Pada umumnya kematian ibu terjadi pada saat melahirkan 60,87%, waktu nifas 30,43% dan waktu hamil 8,70% (Kesehatan, 2016).
Jawa Barat menjadi provinsi dengan angka kematian ibu hamil (AKI) tertinggi, hal ini menandakan bahwa persentase kematian ibu di Jawa Barat masih tinggi. Berdasarkan laporan rutin Profil KesehatanKabupaten/Kota tahun 2016 tercatat jumlah kematian ibu maternal yangterlaporkan sebanyak 799 orang (84,78/100.000 KH), dengan proporsi kematian pada Ibu Hamil 227 orang (20,09/100.000), pada Ibu Bersalin 202 orang (21,43/100.000 KH), dan pada Ibu Nifas, 380 orang (40,32/100.000 KH), jika dilihat berdasarkan kelompok umur presentasi kematian pada kelompok umur <20 tahun sebanyak 71 orang (8,89%), kelompok umur 20 - 34 tahun sebanyak509 orang (63,70%) dan >35 tahun sebanyak 219 orang (27,41%). Dan jika dilihat Berdasarkan Kabupaten/Kota proporsi kematian maternal pada ibu antara 18,06/100.000 KH – 169,09/100.000 KH, tertinggi terdapat di Kabupaten Indramayu dan terendah di Kota Cirebon (Kesehatan, 2016).
Kurangnya pengetahuan mengenai gejala yang dirasakan saat masa kehamilan merupakan permasalahan yang saat ini terjadi. Hal tersebut membuat
2
ibu hamil tidak menghiraukan gejala-gejala tertentu yang sebenarnya mengindikasi terhadap penyakit yang berbahaya. Selain itu, resiko kematian ibu juga semakin tinggi akibat adanya factor keterlambatan yang menjadi penyebab tidak langsung kematian ibu. Keterlambatan yang dimaksud adalah terlambat mengambil keputusan untuk dirujuk termasuk rendahnya pengetahuan ibu hamil tentang tanda bahaya saat kehamilan (Aji, Furqon and Widodo, 2018).
Gangguan kesehatan pada ibu hamil memerlukan perhatian khusus karena akan berdampak langsung pada janin yang dikandungnya .Selain itu, gangguan kesehatan pada ibu hamil dapat berakibat fatal pada ibu apabila tidak mendapatkan penanganan secara cepat dan tepat. Perawatan kehamilan merupakan salah satu faktor yang amat perlu diperhatikan untuk mencegah terjadinya komplikasi dan kematian ketika persalinan, disamping itu juga untuk menjaga pertumbuhan dan kesehatan janin (Studi et al., 2016).
Seiring perkembangan teknologi yang sangat pesat, maka banyak pengetahuan yang dapat diterapkan dengan menggunakan teknologi. Seperti pengetahuan seorang pakar yang dapat diterapkan ke sebuah sistem yang disebut sistem pakar. Sistem pakar adalah sistem yang mampu menggambarkan penalaran seorang pakar agar komputer dapat menyelesaikan masalah seperti yang biasa dilakukan oleh para ahli atau pakar. Sistem pakar umumnya digunakan untuk konsultasi, analisis, diagnosis dan membantu mengambil keputusan (Rosnelly, 2012).
Penelitian tentang sistem pakar sudah dilakukan oleh beberapa penelti, diantaranya yaitu Joko Mardani (2016) yang menggunakan metode Dempster Shafer dan Decision Tree. Metode tersebut diimplementasikan pada proses
3
diagnosa penyakit kehamilan berdasarkan rekam medis pasien dan data penyakit dari pakar, hasil dari akurasi metode ini sebesar 76%. Selain itu, penelitian yang dilakukan Aryu dkk (2018) yang menggunakan metode Certainty Factor (CF) untuk melakukan diagnosa penyakit ibu hamil. Metode tersebut diimplemantasikan pada proses diagnosa melalui gejala yang dirasakan pasien dan mengeluarkan sebuah output berupa penyakit yang diderita pasien. Presentase akurasi metode forward chaining dalam penelitian ini sebesar 100%. Selanjutnya pada penelitian Nadya dkk (2019) menggunakan metode metode Teorema Bayes untuk mendiagnosis penyakit pada ibu hamil berdasarkan gejala yang dirasakan kemudian menghasilkan sebuah diagnosa penyakit yang diderita pasien. Sistem tersebut menampilkan besarnya prosentase nilai kepercayaan dari perhitungan dengan nilai tertinggi adalah sebesar 77%.
Dari ketiga penelitian tersebut, metode Certainty Factor menghasilkan nilai paling tinggi. Metode CF adalah metode yang digunakan untuk mengakomodasi ketidakpastian pemikiran (inexact reasoning) seorang pakar.
Selain itu, metode CF dapat mengambarkan tingkat keyakinan seorang pakar terhadap masalah yang sedang dihadapi (Sutojo, 2011). Berdasarkan kelebihan- kelebihan tersebut, maka penulis menggunakan metode CF yang dapat mengukur suatu kejadian apakah pasti atau tidak pasti dalam mendiagnosa penyakit ibu hamil berdasarkan penilaian pakar.
Berdasarkan dari uraian diatas maka perlu dibuat sebuah aplikasi, sehingga nantinya penelitian tentang penyakit pada ibu hamil ini dapat memberi manfaat.
Diagnosis penyakit pada ibu hamil ini dapat efektif, dalam hal ini penulis
4
mengangkat suatu tema “Aplikasi Sistem Pakar Diagnosis Penyakit Kehamilan Menggunakan Metode Certainty Factor Berbasis Android”.
1.2. Perumusan Masalah
Berdasarkan latar belakang diatas maka dapat dirumuskan beberapa masalah, diantaranya dalah :
1. Bagaimana membuat aplikasi sistem pakar yang dapat mendiagnosis penyakit pada kehamilan ?
2. Bagaimana aplikasi sistem pakar ini dapat memberikan manfaat bagi masyarakat ?
3. Bagaimana menerapkan sistem pakar penyakit kehamilan dengan menggunakan metode certainty Factor ?
1.3. Maksud dan Tujuan
Berdasarkan masalah yang telah diuraikan pada latar belakang masalah, maka maksud dari penulisan skripsi ini adalah sebagai berikut :
1. Membuat aplikasi sistem pakar yang dapat mendiagnosis penyakit kehamilan.
2. Membuat aplikasi sistem pakar berbasis android untuk memberikan informasi kesehatan ibu hamil.
3. Mengimplemetasikan metode certainty factor untuk mendiagnosa penyakit kehamilan.
5
Tujuan penulisan skripsi ini adalah sebagai salah satu syarat dalam menyelesaikan pendidikan untuk mencapai gelar Sarjana Strata Satu (S1) Program Studi Teknik Informatika di Universitas Bina Sarana Informatika Bandung.
1.4. Metode Penelitian
Metode penelitian pada umumnya adalah cara mengumpulkan data dan informasi untuk tujuan tertentu.
1.4.1. Teknik Pengumpulan Data
Pengumpulan data diperlukan sebagai acuan dasar berikut beberapa teknik yang dilakukan :
1. Observasi
Pada tahap ini penulis melakukan pengamatan langsung terhadap kegiatan yang berhubungan dengan masalah yang diambil. Observasi ditujukan untuk mengetahui dan mendapatkan data yang valid mengenai objek yang diteliti, penulis melakukan observasi langsung ke Puskesmas Cileunyi.
2. Wawancara
Selanjutnya melakukan wawancara dengan sumber yang berkaitan dengan pembuatan program untuk mengidentifikasi penyakit yang menyebabkan kematian ibu hamil. Penulis melakukan interview dengan pakar kehamilan.
3. Studi Pustaka
Untuk mendukung program yang dibuat, penulis melakukan pengumpulan data berupa informasi dari buku, artikel, literature atau tulisan pada situs internet atau sumber-sumber lainnya yang berhubungan dengan topik pembahasan skripsi ini, seperti penyakit kehamilan dan lain sebagainya.
1.4.2. Metode Pengembangan Aplikasi
6
Pada penelitian ini penulis menggunakan metode SDLC Prototype.
Prototype didefinisikan sebagai alat yang memberikan ide bagi pembuat maupun pemakai potensial tentang cara sistem berfungsi dalam bentuk lengkapnya, dan proses untuk menghasilkan sebuah prototype disebut prototyping(Raymond McLeod, 2014). Prototype adalah satu versi dari sebuah sistem potensial yang memberikan ide bagi para pengembang dan calon pengguna, bagaimana sistem akan berfungsi dalam bentuk yang telah selesai(Dermawan, 2013).
Prototype merupakan salah satu metode pengembangan perangat lunak yang banyak digunakan. Untuk memodelkan sebuah perangkat lunak, metode prototyping memiliki tahapan-tahapan di dalam proses pengembangannya. Dan tahapan-tahapan dalam prototyping tersebut adalah sebagai berikut :
1. Pengumpulan kebutuhan
Pelanggan dan pengembang bersama-sama mendefinisikan format dan kebutuhan kesseluruhan perangkat lunak, mengidentifikasikan semua kebutuhan, dan garis besar sistem yang akan dibuat.
2. Membangun Prototype
Membangun Prototype dengan membuat perancangan sementara yang berpusat pada penyajian kepada pelanggan (misalnya dengan membuat input dan contoh outputnya).
3. Evaluasi Prototype
Evaluasi ini dilakukan oleh pelanggan apakah prototype yang sudah dibangun sudah sesuai dengan keinginan pelanggan. Jika sudah sesuai maka langkah
7
keempat akan diambil. Jika tidak, maka prototyping diperbaiki dengan mengulang langkah 1, 2 , dan 3.
4. Mengkodekan sistem
Dalam tahap ini prototype yang sudah disepakati diterjemahkan ke dalam bahasa pemrograman yang sesuai.
5. Menguji system
Setelah sistem sudah menjadi suatu perangkat lunak yang siap pakai, harus dites dahulu sebelum digunakan. Pengujian ini dilakukan dengan White Box, Black Box, Basis Path, pengujian arsitektur dan lain-lain.
6. Evaluasi Sistem
Pelanggan mengevaluasi apakah sistem yang sudah jadi sudah sesuai dengan yang diharapkan. Jika sudah, maka langkah ketujuh dilakukan, jika belum maka mengulangi langkah 4 dan 5.
7. Menggunakan system
Perangkat lunak yang telah diuji dan diterima pelanggan siap untuk digunakan.
1.5. Ruang Lingkup
Untuk mendapatkan hasil yang diharapkan dan tidak keluar dari permasalahan maka penulis memberikan batasan masalah sebagai berikut :
1. Aplikasi yang dibuat untuk mengetahui penyakit kehamilan berdasarkan gejala yang dirasakan oleh user.
2. Sistem pakar ini menggunakan metode Certainty Factor.
3. Penyakit yang ada pada sistem pakar ini hanya penyakit yang umumnya terjadi seperti penyakit abortus imminiens, abortus inkomplit, mola hidatidosa,
8
preeklamsia, eklamsia, anemia defisiensi besi, solution placenta dan sepsi puerperalis.
4. Gejala beserta penyakit didapat berdasarkan wawancara pakar.
5. Aplikasi ini dibangun untuk mempermudah user berkonsultasi dengan bidan melalui kontak whatsapp .
6. Aplikasi ini memuat informasi seputar kehamilan dalam bentuk artikel.
