Penerapan Metode Forward Chaining Pada Aplikasi Daring Untuk Mendeteksi Penyakit Anemia
Endah Budiyati, Erni Rihyanti
Psikologi, Universitas Gunadarma, Depok, Jawa Barat Indonesia Email: 1[email protected], 2[email protected]
Email Penulis Korespondensi: [email protected]
Abstrak−Faktor penting dalam melakukan kegiatan sehari-hari adalah terpenuhinya kondisi kesehatan yang baik. Masyarakat banyak yang tidak memperdulikan kondisi tubuh sehingga dapat mempengaruhi kesehatan dimana akhirnya penyakit akan mudah datang sampai menyebabkan kondisi yang mengancam tubuh sampai kematian. Ketidak pedulian tersebut karena terlambat mengantisipasi keadaan sehingga sering terlambat ditangani. Anemia adalah salah satu penyakit yang sering datang tanpa disadari oleh masyarakat dimana jika terlambat ditangai akan mengancam jiwa. Gejala penyakit anemia yang diderita masyarakat biasanya ditangani dengan berobat ke puskesmas untuk di periksa. Pemeriksaan yang dilakukan dengan mendatangi puskesmas tentunya memakan waktu dan tenaga dimana tidak semua masyarakat memiliki waktu luang. Mengatasi hal tersebut penelitian yang dilakukan ini dapat membantu masyarakat untuk mencari solusi secara cepat dan efektif ketika terjadi kondisi kesehatan dan penanganan gejala penyakit anemia. Metode ekperimantal pada jenis penelitian kualitatif ini menjadi pilihan pada penelitian yang dilakukan saat ini. Analisa data dilakukan untuk mengumpulkan data dengan mewawancarai sumber informasi yang berhubungan dengan materi penelitian. Metode pengembangan sistem yang diterapkan menggunakan model waterfall dimana setiap tahapan pengembangan dilakukan secara bertahap ke bawah. Pengembangan sistem yang kemudian di terapkan dalam bentuk sistem berbasis web menggunakan pemrograman PHP dan MySQL sebagai databasenya. Bahasa teknik pengembangan sistem sendiri menggunakan perangkat UML seperti diagram activity, diagram use case, diagram sequence.
Penelitian ini menghasilkan aplikasi berupa sistem informasi pakar untuk mendeteksi penyakit anemia berdasarkan referensi dari para ahli menggunakan Metode Forfard Chaining. Metode Forward Cahining merupakan suatu metode penalaran kedepan yang menjadikan fakta-fakta sebagai representasi pengetahuan untuk mendapatkan kesimpulan. Sistem yang dikembangkan ini menghasilkan keluaran berupa perhitungan diagnose bagi pengguna apakah terkena penyakit anemia atau tidak.
Kata Kunci: Penyakit; Forward Chaining; Sistem; Informasi; Web; PHP; MySQL
Abstract−An important factor in carrying out daily activities is the fulfillment of good health conditions. Many people do not care about the condition of the body so that it can affect health where in the end the disease will easily come to cause conditions that threaten the body to death. This indifference is due to being late in anticipating the situation so that it is often handled too late. Anemia is one of the diseases that often come unnoticed by the community where if it is handled too late, it will be li fe- threatening. Symptoms of anemia suffered by the community are usually treated by going to the puskesmas for examination.
Examinations carried out by visiting the puskesmas certainly take time and energy where not all people have free time.
Overcoming this, this research can help the community to find solutions quickly and effectively when health conditions occur and treat anemia symptoms. The experimental method in this type of qualitative research is the choice in the current research.
Data analysis was conducted to collect data by interviewing sources of information related to the research material. The system development method applied uses the waterfall model where each stage of development is carried out gradually downwards.
The system development is then implemented in the form of a web-based system using PHP programming and MySQL as the database. The technical language of the system development itself uses UML tools such as activity diagrams, use case diagrams, sequence diagrams. This research produces an application in the form of an expert information system to detect anemia based on references from experts using the Forfard Chaining Method. The Forward Cahining method is a forward reasoning method that uses facts as knowledge representations to draw conclusions. This developed system produces output in the form of a diagnosis calculation for the user whether he is suffering from anemia or not.
Keywords: Disease; Forward Chaining; System; Information; Web; PHP; MySQL
1. PENDAHULUAN
Faktor kesehatan menjadi sangat penting dalam menjalankan kegiatan sehari-hari. Masyarakat banyak yang tidak memperhatikan masalah kesehatan tersebut sehingga sering menjadi penyebab terlambatnya diagnosa sampai menjadi masalah serius akibat dari penyakit yang menyerang. Penyakit yang sering dialami oleh masyarakat karena sering mengabaikan masalah kesehatan adalah penyakit anemia. Penyekit anemia ini sering di anggap biasa oleh masyarakat. Penyakit anemia ini merupakan kondisi yang disebabkan oleh berkurangnya kadar hemoglobin atau sel darah merah dalam darah. Kondisi ini mengakibatkan kekurangan oksigen dalam darah yang menyebabkan terjadinya berbagai jenis anemia. Jenis-jenis anemia tersebut diantaranya adalah aplastik, kronis, hemolitik dan anemia defisiensi besi [1].
Hasil survai di Indonesia yang dilakukan oleh beberapa fakultas kedokteran perguruan tinggi menunjukan pada tahun 2012 mencatat 50-63% kondisi ibu hamil banyak menderita penyakit anemia. Hasil survai lain mencatat bahwa ada sekita 40% dari wanita usia subur menderita anemia. Hasil survai ini menginformasikan ancaman penyakit anemia di Indonesia. Tahun 2012 tercatat ada 22 juta anak Indonesia terjadi penurunan IQ berdasarkan catatan Asian Development Bank (ADB).
Berdasarkan penelitian Anemia World Map dan Pusponegoro mencatat hingga 300 jiwa meninggal setiap hari dari 51% wanita hamil menderita anemia. Tahun 2012 juga mencatat ada 1 dari 2 wanita yang bekerja
menderita anemia hasil survai kantor Dirjen Bina Gizi dan Kesehatan Ibu-Anak Kementrian Kesehatan.
Berdasarkan catatan tersebut perempuan menjadi sangat rentan terhadap ancaman penyakit anemia sehingga butuh penanganan khusus. Keadaan dari gizi yang buruk dari makanan, gangguan kesehatan usus, penyakit bawaan dan penyakit kronis menjadi factor lain yang mempengaruhi penyakit anemia [2].
Solusi dengan memanfaatkan teknologi dalam bidang kesehatan ini dengan membuat suatu sistem pakar.
Jenis sistem ini merupakan bentuk kecerdasan buatan dengan memanfaatkan referensi dari para ahli untuk menyelesaikan masalah. Solusi untuk memecahkan masalah dapat dilakukan dengan dukungan sistem pakar.
Berikut ini adalah beberapa tindakan yang dilakukan untuk menyelesaikan suatu masalah dalam sistem pekar seperti pemanduan pengetahuan, prakiraan, pengendalian, pemberian nasihat, pelatihan, pembuatan desain, perencanaan, penjelasan, pengaturan dan perumusan.
Dokter pada umumnya mendiagnosa penyakit seorang pasien dengan menyelusuri dengan memberikan sejumlah pertanyaan sampai mendapatkan hasil diagnosa. Sistem informasi yang dikembangkan dalam penelitian ini dapat bekerja seperti proses dokter memeriksa penyakit pasien. Kesimpulan informasi yang diusahakan dapat dilakukan dengan banyak metode seperti dalam penelitian ini adalah forward chaining. Metode ini sama persis seperti halnya yang dilakukan oleh seorang dokter ketika mendiagnosa penyakit seorang pasien. Proses kerja metode forward chaining adalah melacak ke depan dari fakta-fakta yang dimiliki oleh pasien. Fakta-fakta tersebut selanjutnya di berikan rule atau aturan untuk mendapatkan kesimpulan berdasarkan hipotesis [3].
Berikut ini adalah penelitian-penelitian dengan materi berhubungan dengan sistem pakar tentang penyakit anemia: Penelitian sistem pakar berjudul sistem pakar diagnosa penyakit anemia menggunakan Metode Forward Chaining berbasis web. Artikel penulisan ini menjadi dasar penelitian dengan materi yang sama namun dengan model perancangan web yang berbeda [4].
Penelitian ditulis oleh Pratiwi (2015) berjudul sistem pakar diagnosa awal penyakit gigi dan mulut berbasis Android. Perangkat lunak ini mengidentifikasi masalah mulut dan gigi. Berbeda dengan pengembangan sistem dalam penelitian menggunakan metode forward chaining untuk mendeteksi penyakit anemia.
Penelitian berikutnya berjudul perancangan sistem pakar diagnosa penyakit leukimia dengan Metode Fordward Chaining. Perangkat lunak ini dapat mendiagnosa jenis-jenis Leukimia. Berbeda dengan materi penelitian perangkat lunak ini hanya mendiagnosa jenis-jenis penyakit Anemia [3].
Penelitian ini dilaksanakan sebagai bentuk pemanfaatan teknologi informasi dibidang system berbasis pengetahuan atau system pakar. Sistem yang dikembangkan dalam penelitian ini digunakan untuk mencari solusi dengan membangun sebuah sistem untuk membantu masyarkat secara umum dalam mendiagnosa penakit anemia.
Sistem yang dikembangkan pada penelitian ini memakai metode Forward Chaining berupa aplikasi web. Sistem ini dapat mengidentifikasi penyakit anemia dengan menjawab pertanyaan-pertanyaan sampai menghasilkan kesimpulan sesuai perhitungan sistem pakar. Pengguna sistem ini dapat secara mandiri mendiagnosa apakah mengalami gangguan kesehatan atau mendertita penyakit anemia berdaarkan gejala-gejala yang dirasakan.
Program computer yang menjadi sistem pakar ini bekerja berdasarkan database berisi informasi para pakar untuk mendukung keputusan. Sistem pakar berupa perangkat lunak bekerja berdasarkan fakta, teknik, ilmu untuk membantu mengambil keputusan dalam mencari solusi suatu masalah berdasarkan rekomendasi para ahli [5].
Sistem yang di kembangkan ini berbentuk sebuah website yang dipublish melalui internet sehingga masyarakat luas siapa saja dapat mengakses halaman web dengan domain http://deteksianemia.net.
2. METODOLOGI PENELITIAN
2.1 Tahapan Penelitian
Rencana pengembangan sistem informasi dalam penelitian ini menggunakan metode pengembangan yang dilakukan secara bertahap. Tahapan pengembangan tersebut dimungkinkan agar sistem yang dibangun sesuai dengan tujuan awal dari pengembangan yaitu menghasilkan perangkat lunak pendeteksi penyakit anemia untuk mendiagnosa secara dini. Berikut ini adalah tahapan pengembangan perangkat lunak tersebut menggunakan pendekatan penelitian secara scientific sesuai dengan teknologi dan ilmu pengetahuan yang berkaitan dengan penelitian [6]. Data pada penelitian yang dilkaukan berdasaran teknik analisa data berupa wawancara dengan narasumber yang berkompeten dengan materi tentang penyakit anemia. Sebagai data tambahan diperoleh dari literature berupa buku, jurnal dan artikel yang ada pada internet.
2.2 Metode Pengumpulan Data
Berikut merupakan teknik atau model yang digunakan dalam pengumpulan data-data yang mendukung dalam pengembangan sistem materi tentang informasi diagnose dini penyakit anemia yang menjadi bahasan pada penelitian yaitu:
Teknik wawancara digunakan untuk mengumpulkan data-data dengan menggunakan wawancara secara tatap muka dengan mendapatkan jawaban dari pertanyaan yang diberikan kepada nara sumber. Materi kegiatan wawancara dilakukan dengan tahapan seperti berikut: Mendapatkan informasi model penelusuran yang dilakukan oleh dokter ketika mendiagnosa penyakit pasien. Mendapatkan data-data yang biasa dialami oleh pasien penyakit
untuk pasien penderita anemia. Informasi tentang nutrisi yang baik untuk membantu menyehatkan pasien penyakit anemia.
Teknik berikutnya adalah dengan melakukan studi pustaka yaitu model pencarian data-data dari sumber berupa referensi buku, tulisan, jurnal, dan informasi dari halaman internet. Materi-materi tersebut tentunya yang berhubungan dengan materi penelitian yaitu tentang penyakit anemia dan solusi pemecahan masalah penderita penyakit anemia.
2.3 Metode Perancangan Sistem
Metode perancangan pada pengembangan sistem yang dilakukan dalam penelitian ini adalah model pengembangan waterfall. Model ini berisi tahapan pengembangan perangkat lunak dengan melakukan tahapan secara berurutan secara menurun seperti analogi air terjun. Secara lengkap tahapan pengembangan model ini seperti terlihat pada gambar 1 dimana berisi tahapan secara lengkap. Model pengambangan ini memiliki bentuk yang terstruktur, berbentuk secara dinamis dan berurutan.
.
Gambar 1. Model pengembangan Waterfall.
Keterangan dari gambar 1 tentang tahapan metode waterfall [6]:
1 Kebutuhan sistem merupakan tahapan mendefinisikan kebutuhan-kebutuhan yang harus disediakan untuk menunjang sistem secara keseluruhan. Kebutuhan sistem tersebut dihubungkan sesuai dengan bagian-bagian perangkat. Bagian-bagian sistem tersebut terdiri dari kebutuhan akan perangkat keras, kebutuhan berhubungan dengan perangkat lunak dan kebutuhan berhubungan dengan sumber daya manusia.
2 Tahapan pengumpulan data-data yang dibutuhkan agar dapat menterjemahkan spesifikasi kebutuhan pengguna. Spesifikasi kebutuhan tersebut untuk keseluruhan sistem dan dapat terus diperbaharui sesuai proses pengembangan sistem secara terus menerus.
3 Tahapan desin sistem dilakukan dengan menterjemahkan pernyataan masalah kemudian diakhiri dengan detail perancangan. Tahapan selanjutnya adalah dilakukan transformasi seluruh aktifitas pengembangan ke dalam sistem operasional.
4 Tahap membuatan kode program dari tahapan perancangan dengan memperhatikan kebutuhan pengguna.
Tahapan ini menterjemahkan rancangan peralatan, rancangan berdasarkan prosedur operasional dan mendeskripsikan kebutuhan dari pengguna sistem.
5 Tahapan pengujian sistem dengan melakukan penjelasakan cara menggunakan perangkat lunak dilingkungan operasional. Tahapan ini juga diterapkan penyesuaian sistem opersional dengan perangkat lunak yang dikembangkan agar sistem berjalan ssuai dengan yang direncanakan.
6 Tahapan pemeliharaan atau perawatan perangkat lunak yang dikembangkan diperlukan untuk memperbaiki kerusakan atau kesalahan kecil. Tahapan berikutnya adalah kembali ketahapan perencanaan jika dilakungan pengembangan sesuai kebutuhan yang baru [7].
2.4 Cara Kerja Metode Forward Chaining
Metode Forward Chaining berjalan dengan model pengambilan keputusan yang umum pada sistem pakar. Metode ini berjalan dari kiri ke kanan dimana premis menuju ke kesimpulan dengan data driven atau mencari sesuai data masukan [8]. Metode Forward Chaining ini biasanya diterapkan pada kasus pendeteksian berdasarkan data-data yang terjadi. Masalah pengendalian (controlling) dan peramalan (prognosis) sangat cocok menggunakan Metode Forward Chaining. Masalah seperti pendeteksian kerusakan barang sesuai data kerusakan atau Menentukan
penyakit yang diderita oleh seseorang sesuai dengan keluhan [9]. Tahapan dalam penggunaan Algoritma Forward Chaining seperti berikut ini:
1. Menentukan pakar berdasarkan materi pengembangan sistem
2. Mencari data hipotesa atau konklusi atau kesimpulan berdasarkan kebutuhan si pakar.
3. Menentukan data premis atau gejala sesuai hipotesa.
4. Menentukan rule atau aturan sesuai data dan pendapat pakar.
Proses selanjutnnya adalah menentukan jumlah konklusi yang tepat sesuai dengan premis masukan dari pengguna berdasarkan metode Forward Chaining.
3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Masyarakat sekarang ini untuk mengetahui bagaimana cara mendetekai penyakti anemia yang diderita seorang pasien adalah dengan mendatangi puskesmas atu rumah sakit. Masyarakat akan mendatangi puskesmas atau rumah sakit setelah mengalami gejala-gejala terserang penyakit anemia. Masyarakat yang mendatangi rumah sakit atau puskesmas tentunya akan dilayani dengan proses pendaftaran administrasi terlebih dahulu.
Pendaftaran proses administrasi di puskesmas atau rumahsakit dengan memberikan nomor antrian kepada pasien yang mendaftar. Pasien selanjutnya harus menunggu untuk mendapat giliran panggilan. Banyak pasien yang malas ketika harus menunggu dengan waktu yang lama. Sampai mendapat giliran pemeriksaan oleh dokter, pasien mendapat sejumlah pertanyaan yang berhubungan dengan aktifitas yang dilakukan pasien sebelumya untuk mendeteksi akibat terhadap timbulnya penyakit diderita pasien. Pasien selanjutnya harus melakukan administrsi pembayaran dan konsultasi ahli bidang penyakit dalam. Serangkaian tahapan tersebut tentunya tidak semua masyarakat yang menderita penyakit anemia yang pergi ke rumah sakit memiliki waktu dan biaya yang cukup.
Solusi dari permasalahan ini adalah dengan membuat perangkat lunak sistem pendeteksi dini penyakit anemia yang dapat digunakan secara mudah oleh masyarakat.
3.1 Kebutuhan Pengembangan Sistem
Proses penguraian sistem menjadi bagian-bagian atau sub sistem agar mudah mengidentifikasi juga mengevaluasi merupakan tahapan dari Analisis sistem. Proses analisis ini terdapat proses untuk analisis kebutuhan, analisis masalah dan analisis kelemahan [10].
Pengembangan sistem dalam penelitian ini dibuat untuk membantu pengguna mendeteksi secara dini penyakti anemia yang diderita. Pasien yang tidak memiliki waktu dan biaya cukup dapat memanfaatkan secara optimal sistem ini karena hasil pendeteksiannya dapat secara akurat berhasil karena sistem yang ini berdasarkan referensi dari para ahli yang dituangkan dalam database sistem. Sistem ini secara lengkap mendeteksi penyakit anemia kemudian memberikan informasi bagi pasien bagaimana cara menyembuhkan sesuai rekomendasi pengetahuan yang sudah valid. Kesimpulan yang diperoleh pada sistem yang dikembangkan ini menggunakan model Forward Chaining .
3.2 Cara Kerja Metode Forward Chaining
Model Forward Chaining bekerja dengan penelususan berdasakan gejala-gejala umum anemia seorang pasien dari level awal sampai akhir gejala semua jenis penyakit anemia. Berdaarkan perolehan data aplikasi tahapan gejala tersebut seperti jenis penyakit anemia, gejala penyakit anemia, dan cara penyembuhan. Sementara fungsi yang tersedia pada aplikasi yang dikembangkan terdapat proses diagnosis dan hasil diagnose apakah pasien menderita penyakit atau tidak, menampilkan tahapan penyembuhan penyakit. Bagian terakhir dari perangkat lunak ini adalah menampilkan seputas pengetahuan yang berhubungan dengan penyakit anemia [9].
Metode forward chaining menggunakan fakta-fakta hasil pemikiran yang diakui kemudian diterapkan dalam bentuk suatu sistem pakar. Penggunaan premis dari pengguna kemudian premis tersebut dicocokan menggunakan aturan tertentu dengan fakta-fakta tadi. Proses perhitungan menghasilkan sebuah fakta baru untuk selanjutkan digunakan proses berikutnya sampai mendapatkan hasil akhir. Penggunaan metode forward chaining berdasarkan fakta banyaknya aturan dan cara yang dapat digunakan untuk menghasilkan kesimpulan yang sedikit.
Metode ini dapat menghasilkan fakta-fakta baru dan kesimpulan baru akibat dari proses yang terjadi berikutnya [10].
Berikut ini adalah algoritma pelacakan yang dapat digunakan pada sistem menggunan metode forward chaining:
1. Terdapat satu atau banyak kondisi menjelaskan suatu sistem.
2. Selanjutnya pencarian aturan oleh sistem menggunakan perintah JIKA pad suatu kondisi.
3. Kondisi terbaru menjadi suatu kesimpulan sesuai aturan.
4. Sistem memproses kondisi terbaru tersebut dihubungkan dan disesuaikan dengan aturan yang sesuai
5. (kembali ke langkah 2). Proses akan berakhir jika tidak ditemukan aturan yang sesuai dengan kondisi tersebut.
Metode ini memiliiki dua acara algoritma pencarian yaitu:
1. Semua data diberikan semua pada proses konsultasi dimana proses dilakukan secara otomatiasi.
3.3 Penggunaan Metode Forward Chaining
Perancangan tabel keputusan dilakukan dengan cara mengidentifikasikan rule dari knowledge pakar kemudian.
memasukkan rule ke dalam alur penelusuran untuk ditelusuri dan untuk dijabarkan ke dalam Tabel 1.
Tabel 1. Keputusan Penyakit Anemia
P001 P002 P003 P004 P005 P006 P007 P008
G001 x x x x
G002 x x x x
G003 x
G004 x x
G005
G006 x x x x x
G007 x x x x
G008 x x x x
G009 x x x x
G010 x x x
G011 x x x x
G012 x x
G013 x x
G014 x x x x
Tabel 1 terdapat data gejala (G) dan data penyakit (P). Daftar gejala-gejala penyakit anemia tersimpan dalam tabel dengan kode G001 dan seterusnya. Detail gejala-gejala penyakit anemia terdapat pada Tabel 2. yang dikodekan dengan huruf P001 seterusnya. Detail penyakit anemia terdapat pada Tabel 3
Tabel 2. Gejala Penyakit Anemia
Kode Gejala Penyakit
G001 Terasa lemas diseluruh tubuh G002 Merasa sakit kepala
G003 Nyeri pada dada G004 Demam
G005 Keluar darah dari hidung G006 Kaki dan tangan terasa dingin G007 Kesemutan pada kaki G008 Kulit tampak pucat G009 Merasakan muntah muntah G010 Nyeri panggul hingga paha
G011 Buang air besar mengeluarkan darah G012 Napas pendek
G013 Detak jantung tidak teratur
G014 Sering mengantuk, biasaya setelah makan Tabel 3. Daftar Penyakit Anemia
Kode Jenis Anemia
P001 Anemia defisiensi zat besi P002 Anemia defisiensi asam folat P003 Anemia aplastik
P004 Anemia fanconi P005 Anemia hemolitik P006 Anemia pernisiosa P007 Anemia sel sabit P008 Anemia Thalasemia 3.4 Perancangan Bisnis Proses Sistem
Diagram Use case menjelaskan skenario gambaran interaksi pengguna terhadap sistem. Diagram ini menggambarkan aktor sebagai pengguna dan aktifitas yang dilakukan pengguna terhadap aplikasi [13]. Seperti terlihat pada gambar 2 diamana terdapat satu aktor yang berinteraksi dengan sistem sebagai pengguna:
Gambar 2. Diagram Use Case Sistem Pendeteksi Anemia
Diagram Use Case aplikasi pendeteksi penyakit anemia seperti yang ditunjukan pada gambar 2 menjelaksan interaksi pengguna terhadap sistem. Pengguna dapat menjalankan aplikasi dengan memilih menu sesuai informasi yang dibutuhkan. Pengguna dapat melakukan diagnosa diri apakah mengidap penyakit anemia atau tidak dengan memberikan masukan data untuk di diagnose. Proses diagnose akan diterjemahkan oleh sistem secara otomatis berdasarkan data yang dimasukan. Hasil diagnose berupa informasi apakah pengguna mengidap penyakit anemia atau tidak [14].
Gambar 3. Struktur Database Sistem Pendeteksi Anemia
Database sistem yang dikembanakan dalam aplikasi ini terbentuk ada beberapa tabel data. Tabel-tabel data tersebut terdiri dari tabel pengguna, tabel penyakit, tabel gejala, dan tabel rekomendasi. Struktur tabel tersebut hasil rancangan dengan menggunakan Diagram Entitiy Relationship yang kemudian diterjemahkan menggunakan perangkat lunak database MySQL [11]. Struktur database tersebut seperti terlihat pada gambar 5.
3.5 Implementasi
Penerapan perancangan sistem ke dalam bentuk fisik dalam bentuk aplikasi berbasis web. Sistem ini dikembangkan memakai Bahasa pemrograman PHP dengan database MySQL di kembangan dalam bentuk aplikasi web. Berikut ini adalah tampilan antarmuka halaman.
Halaman beranda utama dari aplikasi pendeteksi penyakit anemua yang dikembangkan dalam penelitian seperti terlihat pada Gambar 4. Halaman beranda terdiri dari beberapa menu pilihan informasi seperti informasi tentang penyakit anemia dan proses diagnosa. Panegguna dapat memilih informasi yang bisa dibuka sesuai dengan kebutuhan.
Gambar 5. Isi Biodata Pengguna
Pengguna bisa mendeteksi penyakit anemia secara langsung dengan memberikan informasi melalui halaman biodata seperti terlihat pada Gambar 5. Informasi biodata pengguna tersebut berisi data singkat yang akan disimpan kedalam databse sistem. Data pengguna ini digunakan sebagai informasi yang menjelaskan siapa saja pengguna sistem ini. Statistik data pengguna yang tersimpan dapat membantu memberikan seberapa besar ke akuratan sistem yang dikembangkan.
Gambar 6. Proses Diagnosa Anemia dengan Manjawab Pertanyaan
Pada gambar 6 menjelaskan proses diagnosa penyakit anemia secara otomatis oleh sistem berbasis pengetahuan ini dengan menterjemahkan data yang dimasukan oleh pengguna. Pengguna wajib memasukan data- data secara jujur dengan menjawab pertanyaan dari sistem. Pertanyaan dan jawaban yang disediakan oleh sistem sudah dibuat dengan sebaikmugkin dengan memberikan pertanyaan yang jelas dan pengguna hanya menjawab piliah iya atau tidak.
Berdasarkan Algoritma Forward Chaining yang terdapat dalam program computer terdapat Rule dituliskan dalam bentuk jika-maka (IF-THEN). Aturan tersebut sesuai dengan kaidah hubungan implikasi bagian premise (jika) dan bagian konklusi (maka). Bagian konklusi bernilai benar jika bagian premise terpenuhi. Kaidah berbentuk kalimat subjek, kata kerja dan objek menjelaskan fakta. Sebuah prominse atau konklusi dapat berbentuk satu atau beberapa kalimat. Hubungan antara promise dan konklusi bisa berupa “ATAU” juga bisa berupa “DAN”.
Tabel 4. Algoritma Forward Cahining Deteksi Penyakit Animea Berdasarkan Gejala
No Kode
Aturan
Aturan Algoritma IF THEN
1 R01 IF Terasa lemas diseluruh tubuh AND Kaki dan tangan terasa dingin AND Kesemutan pada kaki AND Kesemutan pada kaki THEN Anemia defisiensi zat besi
No Kode Aturan
Aturan Algoritma IF THEN
2 R02 IF Terasa lemas diseluruh tubuh AND Merasa sakit kepala AND Kesemutan pada kaki AND Kulit tampak pucat THEN Anemia defisiensi asam folat
3 R03 IF Demam AND Kaki dan tangan terasa dingin AND Merasakan muntah muntah AND Nyeri panggul hingga paha AND Buang air besar mengeluarkan darah THEN Anemia aplastik
4 R04 IF Merasa sakit kepala AND Nyeri pada dada AND Kaki dan tangan terasa dingin AND Napas pendek AND Detak jantung tidak teratur THEN Anemia fanconi
5 R05 IF Demam AND Kaki dan tangan terasa dingin AND Kesemutan pada kaki AND Kulit tampak pucat AND Merasakan muntah muntah AND THEN Anemia hemolitik
6 R06 IF Terasa lemas diseluruh tubuh AND Merasa sakit kepala AND Merasakan muntah muntah AND Nyeri panggul hingga paha AND Buang air besar mengeluarkan darah AND Sering mengantuk, biasaya setelah makan THEN Anemia pernisiosa 7 R07 IF Kaki dan tangan terasa dingin AND Kesemutan pada kaki
AND Merasakan muntah muntah AND Buang air besar mengeluarkan darah THEN Anemia sel sabit
8 R08 IF Terasa lemas diseluruh tubuh AND Merasa sakit kepala AND Kulit tampak pucat AND Napas pendek AND
Detak jantung tidak teratur AND Sering mengantuk, biasaya setelah makan THEN Anemia Thalasemia
9 Tidak Memenuhi Aturan Sesuai Gejala Hasil Tidak Terdeteksi
Gambar 7. Halaman Hasil Diagnosa
Sistem pendetaksi anemia yang dikembangkan secara otomatis akan memberikan informasi hasil kalkulasi sesuai dengan data masukan oleh pengguna. Hasil kalkulasi tersebut seperti pada Gambar 9 secara otomasit memberikan jawaban apakah pengguna memiliki penyakit anemia atau tidak. Informasi yang diberikan aplikasi ini dapat mendeteksi secara akurat sesuai jawaban yang dimasukan pengguna. Pengguna di harapkan menjawab pertanyaan secara jujur sesuai kondisi masing-masing.
Administrator dari aplikasi ini memiliki area tersendiri untuk masuk kedalamnya karena dibuat menggunakan akun untuk mengaksesnya. Pengguna sebagai administrator memasukan data akun berupa nama akun dan password seperti yand ditunjukan pada Gambar 10 dimana sudah disediakan pada saat merancang sistem.
Admninistrator dapat mengolah aplikasi ini dimana data-data seperti pengguna, data petanyaan, dan data gejala dapat diolah pada sistem ini.
Gambar 9. Halaman Manajemen Data
Halaman yang ditunjukan pada gambar 9 adalah daftar informasi yang dapat di olah oleh pengguna administrator. Informasi tersebut berupa data gejala, data penyakit, data relasi antar tabel dan data pengguna.
Pengguna sebagai administrator tersebut sudah ditentukan pada saat pengembangan sistem. Tapilan halaman administrator dirancang sedemikan rupa sehingga dapat membantu pengguna lain untuk ditujuk sebagai administrator aplikasi ini.
4. KESIMPULAN
Penelitian yang telah di laksanakan dapat menjelaskan kesimpulan berdasarkan tahapan pengembangan sampai penerapan dan pengujian. Hasil penelitian yang telah dilaksanakan dengan mengembangkan sebuah sistem yang dikembangkan untuk pendeteksi penyakit anemia dimana kesimpulannya sangat efektif digunakan. Perangkat lunak yang dikembangkan dapat digunakan dengan mudah dan dapat dilakukan dimana saja dan kapanpun karena berbasis internet. Selama terhubung dengan jaringan internet maka pengguna dapat menggunakan aplikasi ini.
Perangkat lunak yang dikembangkan ini berbasis web jadi dapat digunakan dengan perangkat berbasis mobile atau desktop. Pengguna dapat mendaftar dengan memasukan biodata singkat untuk memudahkan menggunakan perangkat sistem informasi pendeteksi penyakit anime. Perangkat lunak ini menggunakan metode forward chaining untuk mendapatkan kesimpulan apakah pengguna menderita penyakit atau tidak. Model ini membuat pasien dapat memasukan data-data seputas gejala penyakit di awal kemudian secara otomasit akan di proses oleh sistem.
REFERENCES
[1] Sudoyo W. Aru, Buku Ajar Ilmu Penyakit Dalam (Jilid II, Edisi IV), Departemen Ilmu Penyakit Dalam, Jakarta: Fakultas Kedokteran Universitas Indonesia, 2006.
[2] Amin, R., & Pitriani, P., “Penerapan Metode Forward Chaining Untuk,” Jurnal PILAR Nusa Mandiri, pp.
14-19, 2008.
[3] Indriani, R., & Samsudin., “Penerapan Sistem Pakar Diagnosa Dini Penyakit Lambung Menggunakan Metode Fordward Chaining,” Jurnal SISTEMASI, pp. Volume 7, 30-37., 2018.
[4] Sumarno, R. Pambudi, Sistem Pakar Untuk Mendiagnosa Penyakit Anemia, Sidoarjo: Universitas Muhammadiyah Sidoarjo, 2014.
[5] Melisa, “Perancangan Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Leukimia Dengan Metode Fordward Chaining,”
STMIK TIME Medan, pp. 45-58, 2015.
[6] Dorzie, Marimin., “http://sirod.blogspot.com/2005/04/buku-pak-marimin.html,” 7 Oktober 2015. [Online].
Available: 2021.
[7] Hartati, S., Iswanti, S., Sistem Pakar dan Pengembangannya, Yogyakarta: Graha Ilmu, 2008.
[8] Suparsih, Lilis, Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Anemia Menggunakan Metode Forward Chaining Berbasis Web, Bandung: Universits Pendidikan Indonesia, 2010.
[9] Nugroho, Adi., Analisis dan Perancangan Sistem Informasi dengan Metodologi Berorientasi Objek, Bandung: Informatika, 2005.
[10] Pressman, R. S.Ph.D., Rekayasa Perangkat Lunak Pendekatan, Yogyakarta: Andi Offsett, 2002.
[11] Jogiyanto, Analisis dan Disain, Sistem Informasi:Pendekatan Terstruktur Teori dan Praktek Aplikasi Bisnis, Yogyakarta: Andi Offset., 1999.
[12] Jogiyanto, Analisis dan Desain, Yogyakarta: Andi Offset., 2005.
[13] Rosenberg, D., Use Case Driven Object Modeling With UML, New York: Apress, 2016.
[14] Rosa, M. Shalahuddin, Modul Pembelajaran Rekayasa Perangkat Lunak Terstruktur dan Berorientasi Objek, Bandung: Penerbit Modula, 2011.
[15] Soraya, Bunga, “http://lampost.co/berita/prevalensi-anemia-di-indonesia-tinggi,” 5 Januari 2016. [Online].
Available: http://lampost.co/.
[16] Sumantri, R., Pedoman Diagnosis dan Terapi Hematologi Onkologi Medik, Bandung: FK UNPAD/RS Dr.
Hasan Sadikin, 2008.
[17] Widianti, S., Pengantar Basis Data, Jakarta: Penerbit Fajar., 2000.
