PERANCANGAN SISTEM PAKAR UNTUK ANALISA PENYAKIT ANEMIA DENGAN METODE
CERTAINTY FACTOR
Beatrix Dayati Sistem Informasi Universitas BSI Bandung
Jalan Sekolah Iternasional No. 1-6 Antapani, Bandung 40282
[email protected] ABSTRAK
Anemia merupakan masalah gizi yang paling luas terjadi di seluruh dunia, di Indonesia anemia juga merupakan masalah utama dalam kesehatan. Anemia merupakan keadaan dimana masa eritrosit dan masa hemoglobin yang beredar tidak memenuhi fungsinya untuk menyediakan oksigen bagi jaringan tubuh. Penelitian ini bertujuan untuk memanfaatkan teknologi informasi dan membantu di dalam bidang kesehatan untuk merancang sebuah sistem pakar yang digunakan untuk mendiagnosa awal penyakit anemia, dimana pengguna dapat mendiagnosa sendiri berdasarkan gejala yang dialami. Diagnosa awal ini bertujuan membantu pasien untuk langkah selanjutnya. Sistem pakar untuk diagnosa penyakit anemia ini dibangun dengan menerapkan metode Certainty Factor (CF), yang dimana nilai kepastian didapat dari pakar (dokter) dan nilai ketidakpastian didapat dari pengguna sendiri sehingga hasil yang dikeluarkan memberikan nilai kepastian yang akurat. Nilai Certainty Factor berada pada nilai 0 sampai 1, jika keluaran CF bernilai 1 atau jika di persenkan 100 maka kepastian mendekati benar. Hasil dari penelitian ini berupa kemungkinan penyakit yang dialami, presentase keyakinan, penyebab penyakit, serta solusi pengobatan berdasarkan fakta-fakta dan nilai keyakinan yang diberikan oleh pengguna dalam menjawab dan mengisi keluhan ketika menggunakan sistem ini. Perancangan sistem ini dapat digunakan untuk dokter atau masyarakat awam dapat mengambil keputusan ketika mendiagnosa penyakit anemia.
Kata Kunci: Anemia, Sistem Pakar, Certainty Factor, Basis Pengetahuan
ABSTRACT
Anemia is a matter of the nutrition most widespread in the world, in indonesia anemia is major problem in health. Anemia is a situation where the erythrocytes and the haemoglobin which circulate not fulfill their function to provide oxygen for body tissues. This study attempts to use information technology and help in the health sector to design a expert system used to diagnose the disease anemia where users can diagnose own based on experienced symptoms. This early diagnosis of aims to help a patient to further step. Expert system to diagnose a disease anemia is built with applicated the methods of certainty factor (CF), who obtained from experts where the value of certainty of them and value uncertainty obtained from users own so that the result of issued put a value certainty that accurate. The value of certainty factor are on the value 0 to 1, if output CF worth 1 or on percentage is 100 so certainty approaching right. The results from the study of the possibility of a disease experienced, the percentage, confidence the cause of the disease, and a solution based on faith values fact and treatment given by users and fill in responding to complaints when using this system. The drafting of the system can be used to a doctor or the commoners judge when diagnose a disease anæmia.
Key Word: Anemia, Expert System, Certainty Factor, Knowledge Base
1. Pendahuluan
Anemia merupakan masalah gizi yang paling luas terjadi di seluruh dunia, di Indonesia anemia juga merupakan masalah utama dalam kesehatan. Penelitian yang dilakukan oleh Desri Suryani, dkk (2015) di Bengkulu mengemukakan fakta bahwa berdasarkan kriteria World Health Organization (WHO) prevalensi anemia di kota
Bengkulu termasuk kategori berat yaitu di atas 40 % (Suryani, Hafiani, & Junita, 2015).
Menurut kelompoknya, diketahui bahwa remaja adalah salah satu kelompok yang rentan anemia karena mengalami pertumbuhan yang sangat pesat disertai kegiatan-kegiatan jasmani dan olahraga juga pada kondisi puncaknya (Kalsum, 2016).
Anemia merupakan keadaan dimana masa
eritrosit dan masa hemoglobin yang beredar tidak memenuhi fungsinya untuk menyediakan oksigen bagi jaringan tubuh. Anemia dapat diartikan sebagai penurunan kadar hemoglobin serta hitung eritrosit dan hematokrit di bawah normal (Handayani &
Wibowo, 2008).
Kekurangan zat besi adalah jenis anemia yang paling sering ditemui, anemia jenis tersebut terjadi bila kita kehilangan banyak darah dari tubuh (misal karena pendarahan atau menstruasi) atau disebabkan oleh makanan yang kita konsumsi kurang mengandung zat besi (Fajriyah & Fitriyanto, 2016). Beberapa faktor yang mungkin meningkatkan peluang terjadinya anemia ialah rendahnya asupan gizi pada makanan, gangguan kesehatan usus kecil atau operasi yang berkenaan dengan usus kecil, menstruasi, kehamilan, kondisi kronis seperti kanker, gagal ginjal atau kegagalan hati dan faktor keturunan (Sumarno & Pambudi, 2014).
Masyarakat masih awam dengan anemia oleh karena sulitnya mendapatkan informasi tentang penyakit anemia, sehingga membuat masyarakat tidak begitu paham dengan penyakit anemia (Syahputra, Dahria, & Putri, 2017).
Sistem pakar adalah aplikasi berbasis komputer yang digunakan untuk menyelesaikan masalah sebagaimana yang dipikirkan oleh para ahli (pakar). Pakar yang dimaksud adalah orang yang mempunyai keahlian khusus, dapat menyelesaikan masalah yang tidak dapat diselesaikan oleh orang awam (Kusrini, 2008). Sistem pakar merupakan salah satu bidang kecerdasan buatan (Artificial Intellegence) yang dirancang untuk mengambil keputusan seperti keputusan yang diambil oleh seorang pakar menggunakan pengetahuan (Knowledge), fakta dan teknik berfikir dalam menyelesaikan oleh seorang pakar dari bidang yang bersangkutan merurut Wijaya 2007 (Hayadi &
Rukun, 2016).
Sistem yang akan dibuat dalam penelitian ini akan menggunakan metode Certainty Factor. Metode ini dipilih karena memberikan hasil berupa kemungkinan penyakit yang dialami, presentase keyakinan, serta solusi pengobatan berdasarkan fakta-fakta dan nilai keyakinan yang diberikan oleh pengguna dalam menjawab dan mengisi keluhan ketika menggunakan sistem ini (Indriani & Amaliah, 2014; Kurniati, Yanitasari, Lantana, & Karima, 2017; Widians & Hidayati, 2016). Metode ini menggunakan perhitungan tingkat kepastian terhadap kesimpulan yang diperoleh dan perhitungan berdasarkan nilai probabilitas penyakit karena adanya evident gejala di
diharapkan dengan penggunaan metode Certainty Factor dapat mengurangi ketidakpastian sehingga dapat menghasilkan diagnosis yang akurat (Aji, Furqon, & Widodo, 2018; Ghozali & Eviyanti, 2016; Lestari, Mesran, Suginam, & Fadlina, 2017; Octavina, 2014; Pratama, Dirgantoro, & Novianty, 2015;
Wulandari & Yuliandri, 2014).
2. Metode Penelitian
Dalam menghadapi suatu masalah sering ditemukan jawaban yang tidak memiliki kepastian penuh. Hasil yang tidak pasti disebabkan oleh dua faktor yaitu aturan yang tidak pasti dan jawaban pengguna yang tidak pasti atas suatu pertanyaan yang diajukan oleh sistem. Seorang pakar (misalnya dokter) sering menganalis informasi yang ada dengan ungkapan seperti “mungkin”, “kemungkinan besar”, “hampir pasti”. Untuk mengakomodasi hal ini kita menggunakan metode certanty factor (CF) guna menggambarkan tingkat keyakinan pakar terhadap masalah yang sedang dihadapi(Lestari et al., 2017).
Metode ini diperkenalkan oleh Shortlife Buchanan pada tahun 1970-an dalam pembuatan MYCIN. Certainty factor (CF) merupakan nilai parameter klinis yang diberikan MYCIN untuk menunjukkan besarnya kepercayaan, sebagai berikut (Aji et al., 2018; Kusrini, 2008; Octavina, 2014).
CF(h,e) = MB(h,e) – MD(h,e) Keterangan :
CF(h,e) : certainty factor dari hipotesis h yang dipengaruhi oleh gejala (evidence) e. Besarnya CF berkisar antara –1 sampai dengan 1. Nilai –1 menunjukkan ketidakpercayaan mutlak sedangkan nilai 1 menunjukkan kerpercayaan mutlak.
MB(h,e) : ukuran kenaikan kepercayaan (measure of increased belief)
terhadap hipotesis h yang dipengaruhi oleh gejala e.
MD(h,e) : ukuran kenaikan ketidakpercayaan (measure of increased disbelief) terhadap hipotesis h yang dipengaruhi oleh gejala e
h : Hipotesa (antara 0 dan 1)
e : Peristiwa / fakta (evidence) Adapun beberapa kombinasi certainty factor terhadap premis tertentu:
1. Certainty factor dengan satu premis (CF Sequential).
CF(h,e) = CF(e] * CF[rule]
= CF[user] * CF[pakar]
2. Certainty factor dengan lebih dari satu premis (CF Pararel).
CF[A ˄ B] = Min(CF[a],CF[b]) * CF[rule]
CF[A ˅ B] = Max(CF[a],CF[b]) * CF[rule]
3. Certainty factor dengan kesimpulan yang serupa ( CF Gabungan).
CFgabungan[CF1, CF2] = CF1 + CF2
* (1 – CF1)
Teknik Pengumpulan Data A. Observasi
Dalam penyusunan skripsi ini, dilakukan pengamatan langsung dengan mengunjungi dokter yang dalam penelitian ini disebut sebagai pakar untuk mendapat basis pengetahuan dari dokter sebagai pakar .
B. Wawancara
Selain observasi, dilakukan juga wawancara langsung terhadap dokter ( pakar) melalui metode tanya jawab.
C. Studi Pustaka
Selain melakukan kegiatan pengumpulan data sebagaimana disebutkan di atas, penulis juga mengambil data dari buku, jurnal, e-book serta sumber-sumber lainnya yang berkaitan dengan materi skripsi.
Algoritma Sistem Pakar
Algoritma yang akan
diimplementasikan oleh penulis pada program sistem pakar ini yaitu dimulai dari proses tampilan pertanyaan gejala dan pilih gejala- gejala yang dialami kemudian tampil suatu kemungkinan yang akan menghasilkan beberapa kemungkinan jawaban atau pilihan dan diakhiri dengan hasil jenis penyaki anemia. Dari pemilihan yang dilakukan pengguna sistem akan menyesuaikan dengan basis pengetahuan dan menghitung angka dari gejala-gejala yang telah dipilih menggunakan metode certainty factor untuk mendapatkan hasil konsultasi berupa nilai kepastian serta solusi pengobatannya.
Gambar 1. Algoritma Sistem Pakar 3. Hasil dan Pembahasan
3.1. Pengembangan Software
Metode pengembangan perangkat lunak yang penulis gunakan dalam melakukan penelitian yaitu dengan metode air terjun (Waterfall). Menurut (Sukamto & Shalahuddin, 2013) metode waterfall adalah metode yang menyediakan pendekatan alur hidup perangkat lunak secara sekuensial atau urut dimulai dari analisa, desain, pengkodean, pengujian, dan pendukung (support)”. Metode ini dibagi menjadi beberapa bagian(Sukamto &
Shalahuddin, 2013), yaitu:
1. Analisa Kebutuhan Software
Tahap dimana mengenali segenap permasalahan yang muncul pada pengguna dengan dekomposisi dan mengenali komponen-komponen sistem atau perangkat lunak, objek-objek, hubungan antar objek, dan sebagainya. Dalam tahapan ini, penulis melakukan analisis kebutuhan yang diperlukan dalam pembuatan sistem pakar, dimulai dari analisis kebutuhan fungsional, analisis kebutuhan non-fungsional dan teknik pengolahan data yang telah dikumpulkan.
2. Desain
Dalam tahapan desain ini, proses multi langkah-langkah yang fokus pada desain pembuatan program perangkat lunak berdasarkan hasil data yang didapat dari tahapan analisis yang nantinya akan diimplementasikan, yang 5 terdiri dari struktur data, arsitektur perangkat lunak, representasi antar muka, dan prosedur pemodelan.
3. Code Generation
Dalam tahapan ini, penulis mengimplementasikan perancangan sistem ke situasi nyata, yang dimana berurusan dengan pemilihan perangkat keras dan penyusunan perangkat lunak aplikasi (pengkodean atau coding). Pengkodean (coding) program menggunakan Sublime Text 3, sebagai web editor bahasa pemrograman hypertext preprocessor (PHP) berdasarkan logika yang dirancang dalam desain.
4. Testing
Tahapan pengujian menentukan apakah sistem atau perangkat lunak yang telah dibuat sudah sesuai dengan kebutuhan pengguna atau belum dan menghilangkan atau meminalisasi cacat program (defect) sehingga sistem yang dikembangkan benar-benar akan membantu para pengguna media untuk mengkoreksi kesalahan yang terjadi dalam pembuatan program. Penulis menggunakan metode white box testing sebagai media pengujian.
5. Support
Melakukan perawatan pada perangkat lunak dan melakukan perubahan jika merasa ada sesuatu yang masih ingin dikembangkan pada perangkat lunak.
3.2. Analisa Tingkat Anemia
Anemia merupakan suatu keadaan dimana kadar hemoglobin (Hb) di dalam darah lebih rendah dari pada nilai normal. Sebagian besar penyebab anemia di Indonesia adalah kekurangan zat besi yang berasal dari makanan yang dimakan setiap hari dan diperlukan untuk pembentukan hemoglobin sehingga disebut “anemia” (Roosleyn, 2016).
Gangguan Penyakit Anemia
Berikut adalah jenis-jenis gangguan yang sering terjadi pada penderita anemia (Ani, 2013; Briawan, 2013; Hoffbrand & Moss, 2005), yaitu:
1. Anemia defisiensi zat besi
Anemia kekurangan zat besi adalah suatu kondisi di mana tubuh memiliki sedikit
kandungan zat besi dalam aliran darah.
Bentuk anemia lebih sering terjadi pada remaja dan pada wanita sebelum menopause. Kehilangan darah dari periode berat, perdarahan dari saluran pencernaan, atau menyumbangkan terlalu banyak darah semua dapat berkontribusi terhadap penyakit ini.
Penyebab lain bisa dari kebiasaan diet yang buruk atau dari penyakit usus kronis.
2. Anemia Aplastik
Anemia aplastik adalah kelainan/ketidak sanggupan sum-sum tulang belakang dalam membentuk sel darah baru, baik untuk memproduksi sel darah merah, darah putih, maupun trombosit. Di dalam tubuh manusia, sel darah memiliki peran yang berbeda-beda. Sel darah merah berperan sebagai pembawa oksigen ke seluruh tubuh, sel darah putih bertugas melawan infeksi, sedangkan trombosit berfungsi untuk mencegah perdarahan.
3. Anemia Defisiensi Vitamin B12 (anemia pernisiosa)
Anemia persinisiosa adalah jenis anemia yang disebabkan kurangnya asupan asam folat dan vitamin B12. Hal ini memicu minimnya produksi sel darah merah pada tubuh. Anemia pernisiosa biasanya mempengaruhi orang antara usia 50 dan 60 dan merupakan hasil dari kekurangan vitamin B12.
4. Anemia sel sabit
Anemia sel sabit adalah kondisi anemia di mana terdapat ketidaknormalan bentuk sel darah merah, dari yang semestinya bulat dan fleksibel, menjadi berbentuk sabit dan keras. Pada anemia sel sabit, tubuh menjadi kekurangan sel darah merah normal untuk memenuhi transportasi nutrisi dan oksigen ke seluruh tubuh.
5. Thalasemia
Thalasemia terjadi ketika tubuh tidak mampu memproduksi cukup hemoglobin, yang berfungsi untuk membawa oksigen ke seluruh tubuh. Kondisi ini juga disebabkan oleh faktor genetika dan menyebabkan protein yang ada di dalam sel darah merah (hemoglobin) tidak berfungsi secara normal.
6. Anemia defiensi asam folat (anemia megaloblastik)
Bentuk anemia ditandai oleh kurangnya asam folat, salah satu kelompok vitamin B, dalam aliran darah. Hal ini biasanya disebabkan oleh kurangnya asupan asam folat ke dalam tubuh.
7. Anemia Ibu Hamil
Anemia yang dialami pada para ibu hamil dimana kadar hemoglobin dibawah batas normalnya
8. Anemia Kronis
Anemia Kronis adalah tidak ada pengobatan khusus untuk anemia jenis ini.Dokter berfokus pada mengobati penyakit yang mendasari. Suplemen zat besi dan vitamin umumnya tidak membantu jenis anemia ini.
9. Anemia Hemolitik
Anemia Hemolitik adalah anemia yang disebabkan penghancuran atau pemecahan sel darah merah yang lebih cepat dari pembuatannya. Terjadinya anemia hemolitik dapat dipicu
oleh faktor dari dalam sel darah merah (intrinsik) maupun faktor dari luar sel darah merah (ekstrinsik).
10. Anemia biasa
Berkurangnya sel darah merah berfungsi sebagai sarana transportasi zat gizi dan oksigen yang diperlukan jaringan tubuh.
Adapun gejala pada penyakit anemia adalah sebagai berikut:
1. Kaki dan tangan terasa dingin 2. Pusing atau sakit kepala
3. Sulit Berkonsentrasi atau berpikir 4. Sesak napas
5. Wajah pucat
6. Terasa lemas diseluruh tubuh 7. Kelelahan dan kehilangan energi 8. Mudah Kelelahan
9. Kesemutan pada kaki, tangan, dll 10. Jantung berdetak cepat
11. Badan terasa cepat lelah 12. Berat badan menurun 13. Borok pada kaki 14. Demam
15. Denyut jantung tidak teratur
16. Gangguan keseimbangan tubuh dan gangguan gaya berjalan
17. Insomnia 18. Keram kaki
19. Keluar darah dari hidung/ mimisan
20. Kepala terasa berat dan berkunang- kunang
21. Kulit dan putih mata menguning
22. Kulit pucat (termasuk bibir, gusi, bagian dalam dasar kuku, bagian dalam kelopak mata, dasar kuku, telapak tangan) Kulit tampak pucat atau kekuningan
23. Lemah 24. Lemas 25. Nafas pendek
26. Penglihatan terganggu 27. Penurunan daya ingat
28. Pertumbuhan menjadi lambat, tidak seperti orang pada umumnya
29. Perubahan pada indera perasa
30. Perut membesar akibat limpa yang membengkak
31. Rambut rontok 32. Bibir pecah-pecah 33. Tekstur kulit licin 34. Terlihat bingung
35. Warna mata dan kulit menjadi kekuningan 36. Warna urine yang berubah menjadi
cokelat atau gelap 37. Hilangnya nafsu makan 38. Nyeri panggul hingga ke paha 39. Nyeri ulu hati
40. BAB mengeluarkan darah
41. Merasakan muntah-muntah/ mual
42. Bengkak pada perut/ tangan/ kaki dan terasa sakit
43. Penyakit kuning
44. Denyut jantung meningkat/ terasa seperti berdesir
45. Pembesaran limpa dan hati 46. Urine keruh
47. Kelainan bentuk tulang wajah
48. Ganggguan pertumbuhan dan keterlambatan pubertas
49. Tubuh mudah letih dan lesu 50. Sakit dada
51. Kepala tersasa pusing
Berdasarkan informasi tersebut maka pada kasus ini disusun kaidah produksi atau rulebase yang berkaitan dengan tingkat gangguan penyakit anemia, kaidah-kaidah adalah sebagaiberikut: Adapun logika perubahan masing-masing memiliki bobot adalah sebagai berikut:
1. Impossible (tidak mungkin) = 0 to 0.2
2. Maybe (mungkin) = 0,4 3. Probably (kemungkinan besar) = 0,6 4. Most certainly (hampir pasti) = 0,8 5. Definitely (pasti) = 1,0
Nilai 0 menunjukkan bahwa pengguna konsultasi mengkonfirmasikan bahwa seseorang tersebut tidak memiliki tingkat anemia seperti ditanyakan oleh sistem.
Semakin pengguna konsultasi yakin pada tingkat anemia tersebut, maka semakin tinggi pula hasil persentase keyakinan yang diperoleh. Proses perhitungan persentase keyakinan diawali dengan pemecahan sebuah kaidah yang memiliki premis tunggal.
Kemudian masing-masing-aturan baru dihitung Certainty Factor nya, sehingga diperoleh nilai Certainty Factor untuk masing-masing aturan, kemudian nilai Certainty Factor tersebut dikombinasikan.
Adapun rule untuk tingkat penyakit anemia adalah sebagai berikut:
1. Rule Pertama If anda Wajah pucat And anda Sesak nafas
And anda Sulit Berkonsentrasi atau berpikir
And anda Kaki dan tangan terasa dingin
And anda Kesemutan pada kaki, tangan, dll
Then Anemia Defisiensi zat besi 2. Rule Kedua
If anda Keluar darah dari hidung/
mimisan
And anda anda kulit pucat (termasuk bibir, gusi, bagian dalam dasar kuku, bagian dalam kelopak mata, dasar kuku, telapak tangan)
And anda Lemas And anda nafas pendek
And anda pusing atau sakit kepala Then Anemia Aplastik
3. Rule Ketiga
If anda Mudah Kelelahan And anda Berat badan menurun And anda tekstur kulit licin And anda hilangnya nafsu makan Then Anemia Pernisiosa
4. Rule Keempat
If anda demam And anda Kulit dan putih mata menguning
And anda Pertumbuhan menjadi lambat, tidak seperti orang pada umumnya
And anda Terlihat bingung
And anda Bengkak pada perut/
tangan/ kaki dan terasa sakit And anda Penyakit kuning Then Anemia Sel Sabit 5. Rule Kelima
If anda Perut membesar akibat limpa yang membengkak
And anda Urine keruh
And anda Kelainan bentuk tulang wajah
And anda Gangguan pertumbuhan dan keterlambatan pubertas
And anda Tubuh mudah letih dan lesu Then Thalasemia
6. Rule Keenam
If anda Gangguan keseimbangan tubuh dan gangguan gaya berjalan And anda Kulit tampak pucat atau kekuningan
And anda lemah
And anda Penglihatan terganggu And anda penurunan daya ingat
Then Anemia Defiensi asam folat (Anemia Megaloblastik)
7. Rule Ketujuh
If anda badan terasa cepat lelah And anda Denyut jantung tidak teratur And anda Perubahan pada indera perasa
And anda Rambut rontok Then Anemia Ibu Hamil 8. Rule Kedelapan
If anda Jantung berdetak cepat And anda Borok pada kaki
And anda Warna mata dan kulit menjadi kekuningan
And anda Nyeri panggul hingga ke paha
And anda Nyeri uluh hati
And anda BAB mengeluarkan darah And anda Merasakan muntah-muntah/
mual
Then Anemia Kronis 9. Rule Kesembilan
If anda Terasa lemas diseluruh tubuh And anda Kepala terasa berat dan berkunang-kunang
And anda Warna urine yang berubah menjadi cokelat atau gelap
And anda Denyut jantung meningkat/
terasa seperti berdesiR
And anda Pembesaran limpa dan hati Then Anemia Hemolitik
10. Rule Kesepuluh If anda Insomnia
And anda Kelelahan dan kehilangan energi
And anda Keram kaki And anda Bibir pecah-pecah And anda Sakit dada
And anda Kepala tersasa pusing Then Anemia Biasa
Perhitungan Certainty Factor
Dalam sistem pakar menentukan penyakit anemia ini terdapat perhitungan dalam menentukan certainty factor, langkah pertama memilih beberapa contoh gejala yang dirasakan diantaranya:
1. Mudah Kelelahan 2. Berat badan menurun 3. Tekstur kulit licin 4. Hilangnya nafsu makan
Berikut contoh perhitungan Certainty Factor Langkah kedua, kaidah-kaidah tersebut kemudian dihitung nilai CFnya dengan mengalikan CFPakar(MB) dan CFUser(MD) menjadi :
CF[h1,e] = CF[h1] * CF[e 1]
= 1*0.6
= 0.6
CF[h2,e] = CF[h2] * CF[e2]
= 0.4*0.6
= 0.24
Untuk mencari CF[h1 ^ h2,e] dapat diperoleh dari:
CFcombine CF[h1,h2] = CF[h1,e] + CF[h2,e]
* (1-CF[h1,e])
= 0.6 + 0.24*(1-0.6)
= 0.6 + 0.096
= 0.696
CF[h3,e] = CF[h3] * CF[e3]
= 0.4*0.2
= 0.08
Untuk mencari CF[h1, h2 ^ h3,e] dapat diperoleh dari:
CFcombine
CF[h1,h2 ^ h3 e]= CF[h1,h2,e] + CF[h3,e] * (1- CF[h1,h2, e]])
= 0.696 + 0.08 * (1-0.696)
= 0.696 + 0.02432
= 0.72032 CF[h4,e] = CF[h4] * CF[e4]
= 0.4*0.8
= 0.32
Untuk mencari CF[h1, h2, h3 ^ h4,e] dapat diperoleh dari:
Cfcombine
CF[h1, h2, h3 ^ h4,e] = CF[h1,h2,h3,e] + CF[h4,e] * (1-CF[h1,h2, h3, e]])
= 0.72032 + 0.32 * (1- 0.72032)
= 0.72032 +
0.0894976
= 0.8098176
Langkah yang terakhir adalah mempersentasekan menjadi persen hasil akhir yang didapat, yaitu:
CF[H,E] old4 * 100 % = 0.8098176 * 100 %
= 80.9%
Dengan demikian dapat dikatakan bahwa perhitungan certainty factor pada penyakit anemia defisiensi vitamin B12 (anemia pernisiosa) memiliki persentase tingkat keyakinan 80.9%.
3.3. Implementasi Analisa Kebutuhan Software A. Use Case
Deskripsi Use Case Diagram Diagnosa penyakit anemia :
Gambar 2. Usecase Diagram User/
Pengguna B. Acitivy Diagram
Gambar 3. Activity Diagram User/Pengguna
C. Deployment Diagram
Berikut merupakan desain software architecture deployment diagram dari sistem pakar Diagnosa penyakit anemia diuraikan pada Gambar IV.13.:
Gambar 4. Component Diagram User Interface
Gambar 5. Menu Utama
Gambar 6. Menu Informasi
Gambar 7. Menu Isi data diri
Gambar 8. Menu cek gejala
Gambar 9. Menu hasil diagnosa
Gambar 10. Menu print hasil konsultasi
4. Kesimpulan
Berdasarkan penelitian yang dilakukan penulis mempunyai harapan bahwa website sistem pakar ini dapat membantu masyarakat dalam mendiagnosa penyakit anemia.
Beberapa kesimpulan dari sistem pakar diagnosa penyakit anemia, antara lain:
1. Dengan menggunakan aplikasi sistem pakar untuk mendiagnosa gejala-gejala penyakit anemia sedini mungkin agar masyarakat mendapat penanganan yang cepat dan tepat.
2. Sistem pakar pada penyakit anemia ini menggunakan metode certainty factor alur ini terdiri dari user menjawab pertanyaan mengenai gejala yang dialami sehingga ditemukan diagnosa awal penyakit yang dialami oleh user.
3. Dengan menggunakan aplikasi ini masyarakat mendapatkan layanan kesehatan tanpa harus bertemu langsung dengan pakar, bahkan masyarakat tidak perlu harus mengeluarkan banyak waktu dan biaya
Berdasarkan proses pengujian dan kesimpulan yang telah dilakukan, maka saran yang dapat diberikan untuk pengembangan sistem ini pada masa yang akan datang, yaitu:
1. Selalu dilakukan pembaharuan data, sehingga informasi yang disampaikan selalu sesuai dengan perkembangannya.
2. Diharapkan pada masa mendatang adanya sistem pakar penyakit anemia yang berbasis android ios ataupun os mobile lainnya.
3. Seiring dengan ilmu kesehatan yang terus berkembang dari waktu ke waktu, tentu saja perlu diperbaharui isi materi penyakit dari sistem pakar ini termasuk isi dari artikel atau informasi dengan materi- materi terkini.
4. Memberikan kejelasan akan fungsi input umur dan jenis kelamin saat melakukan diaganosa.
Referensi
Aji, A. H., Furqon, M. T., & Widodo, A. W.
(2018). Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Ibu Hamil Menggunakan Metode
Certainty Factor ( CF ), 2(5), 2127–2134.
Ani, D. L. S. (2013). Anemia Defiensi Besi:
Masa Prahamil dan Hamil, Buku Saku.
(M. Ester & W. Praptiani, Eds.) (1st ed.).
Jakarta: Buku Kedokteran EGC.
Briawan, D. I. D. M. (2013). Anemia: Masalah Gizi Pada Remaja Wanita. (Q. Rahma &
E. Tiar, Eds.) (1st ed.). Jakarta: Buku Kedokteran EGC.
Fajriyah, N. N., & Fitriyanto, M. L. H. (2016).
Gambaran Tingkat Pengetahuan Tentang Anemia Pada Remaja Putri.
Jurrnal Ilmiah Kesehatan, IX(1), 1–6.
Ghozali, M. F., & Eviyanti, A. (2016). Sistem Pakar Diagnosis Dini Penyakit Leukemia Dengan Metode Certainty Factor, 1(3), 135–146.
Handayani, & Wibowo. (2008). Anemia.
Jakarta: EGC.
Hayadi, B. H., & Rukun, K. (2016). What is Expert System (1st ed.). Yogyakarta:
DEEPUBLISH.
Hoffbrand, A. ., & Moss, P. A. . (2005). Kapita Selekta Hematologi (6th ed.). Buku Kedokteran EGC.
Indriani, A., & Amaliah, Y. (2014).
Implementasi Sistem Pakar Untuk Mendiagnosa Penyakit Kandungan Menggunakan Metode Certainty Factor.
Seminar Nasional Teknologi Informasi Dan Multimedia, 15–20.
Kalsum, U. (2016). Kebiasaan Sarapan Pagi Berhubungan Dengan Kejadian Anemia
Pada Remaja Di Sma Negeri 8muaro Jambi. Kesehatan, 18, 18–19.
Kurniati, N., Yanitasari, Y., Lantana, D. A., &
Karima, I. S. (2017). Sistem Pakar Untuk Mendiagnosa Penyakit Kulit Pada Kucing Menggunakan Certainty Factor. Jurnal Ilmiah, 9(April), 34–41.
Kusrini. (2008). Aplikasi Sistem Pakar,
Menentukan Faktor Kepastian Pengguna dengan Metode Kuantifikasi Pertanyaan.
(D. Prabantini, Ed.) (1st ed.). Yogyakarta:
C.V ANDI OFFSET. Retrieved from https://books.google.co.id/books?id=eVL pMIoxq8IC&pg=PA3&dq=sistem+pakar&
hl=id&sa=X&ved=0ahUKEwja6s33iYrbAh WRWX0KHeJrBw0Q6AEIMzAC#v=onep age&q=sistem pakar&f=false
Lestari, Y., Mesran, Suginam, & Fadlina.
(2017). Sistem Pakar utuk Mendiagnosis Penyakit Tumor Otak Menggunakan Metode Certainty Factor, 2(1), 82–86.
Octavina, Y. (2014). Sistem Pakar Untuk Mendiagnosa Penyakit Pada Saluran Pernafasan Dan Paru Menggunakan Metode Certainty Factor, 2(2), 1123–
1132.
Pratama, A. N., Dirgantoro, B., & Novianty, A.
(2015). Aplikasi Sistem Pakar Untuk Mendiagnosa Penyakit Dalam
Menggunakan Metode Forward Chaining Dan Certainty Factor Berbasis Web (Studi Kasus: Poliklinik Pt Pos Indonesia Bandung). E-Proceeding of Engineering, 2(2), 3676–3683.
Roosleyn, I. P. T. (2016). Strategi
Dalampenanggulangan Pencegahan Anemia Padakehamilan. Jurnal Ilmiah Widya, 3(3), 1–9. https://doi.org/ISSN 2337-6686
Sukamto, R. A., & Shalahuddin, M. (2013).
Rekaya Perangkat Lunak. Jurnal Bandung: Informatika, 28.
Sumarno, & Pambudi, R. (2014). Sistem Pakar Untuk Mendiagnosa Penyakit Anemia Sumarno,. PROSIDING SEMINAR NASIONAL, Volume 2, 128–138.
Suryani, D., Hafiani, R., & Junita, R. (2015).
Analisis Pola Makan Dan Anemia Gizi Besi Pada Remaja Putri Kota Bengkulu.
Jurnal Kesehatan Masyarakat Andalas, 10(1), 11–18.
Syahputra, T., Dahria, M., & Putri, P. D.
(2017). Sistem Pakar Untuk
Mendiagnosa Penyakit Anemia Dengan Menggunakan Metode Teorema Bayes.
Jurnal SAINTIKOM, 16, 284–294.
Widians, J. A., & Hidayati, I. (2016). Sistem Pendiagnosa Penyakit Asma Pada Anak
Dengan Metode Certainty Factor.
Seminar Nasional Teknologi Informasi Dan Multimedia 2016, (sistem pakar), 6–
7.
Wulandari, F., & Yuliandri, I. (2014). Diagnosa Gangguan Gizi Menggunakan Metode Certainty Factor, 11(2), 305–313.
