Antarmuka Pemakai Basis Pengetahuan Pembangunan Data Warehouse

48 Basis data Gambar 13 Model aplikasi diabetes

4.2. Antarmuka Pemakai

Antarmuka pemakai dikembangkan dengan menggunakan modus grafik dan berbasis clientserver. Pemakai berinteraksi dengan perangkat lunak melalui antarmuka form builder. Aplikasi menerima masukan dari pemakai melalui perintah yang diketikkan melalui papan ketik keyboard atau diklik pada tikusan mouse. Keluaran dari perangkat lunak dapat dilihat pemakai dengan menggunakan monitor secara langsung. Adapun fungsi-fungsi yang dimiliki oleh aplikasi ini adalah: 1. Memasukkan dan menampilkan informasi pasien. Informasi pasien yang ditampilkan nantinya dapat digunakan untuk prediksi penyakit diabetes dan terapinya. 2. Mengubah informasi pasien. Informasi pasien dapat diubah sewaktu-waktu oleh pengguna 3. Melakukan prediksi diagnosa penyakit. Hasil prediksi diagnosa berupa kemungkinan diagnosa penyakit yang diderita pasien. Aturan yang digunakan untuk melakukan prediksi diagnosa penyakit diambil dari hasil model klasifikasi yang dibuat menggunakan algoritme CPAR. 4. Memberikan anjuran terapi. Hasil anjuran terapi berupa anjuran yang perlu dilakukan oleh pasien didasarkan atas hasil diagnosa penyakitnya.

4.3. Basis Pengetahuan

Sistem yang dikembangkan dirancang untuk memprediksi penyakit diabetes dan anjuran terapi obat serta terapi gizi. Prediksi yang berkaitan dengan diagnosa penyakit dibuat berdasar implementasi algoritme CPAR dan diperkuat oleh pendapat pakar, sedangkan anjuran terapi obat dan terapi gizi dibuat berdasar pendapat pakar. Basis pengetahuan yang dikembangkan pada penelitian ini menggunakan kaidah aturan IF THEN. Pada penelitian ini terdapat 3 klasifikasi diagnosa yang digunakan yaitu pasien positif diabetes, negatif diabetes, dan beresiko diabetes . 49

4.4 Modul Diagnosa dan Terapi

Penentuan diagnosa penyakit diabetes di rumah sakit dilakukan melalui beberapa tahap. Pada saat pasien masuk rumah sakit pertama kali yang dilakukan dokter adalah pemeriksaan klinis baik melalui wawancara maupun pemeriksaan fisik. Kesimpulan awal pemeriksaan klinis menuntun dokter untuk menetapkan jenis pemeriksaan pendukung seperti pemeriksaan laboratorium. Kriteria penentuan diagnosa diabetes menurut pakar harus didasarkan atas pemeriksaan laboratorium dan tidak dapat ditetapkan hanya atas dasar adanya glukosaria saja. Penentuan berapa kadar glukosa darah dan kadar pemeriksaan laboratorium lainnya yang berakibat timbulnya penyakit diabetes diambil dari hasil algoritme klasifikasi, sedangkan data penunjang lainnya diambil dari masukan yang disediakan dalam program aplikasi. Diagnosis klinis pada diabetes sering didahului dengan gejala-gejala seperti bertambahnya rasa haus dan jumlah volume urin, penurunan berat badan. Keluhan lain yang mungkin dirasakan pasien adalah rasa lemah, rasa kesemutan, penglihatan kabur dan pada kasus yang lebih berat sampai koma. Pasien yang teridentifikasi mempunyai gejala khas diabetes dianjurkan untuk melakukan pemeriksaan laboratorium untuk memastikan diagnosis definitif. Pemeriksaan laboratorium perlu juga dilakukan pada kelompok dengan salah satu risiko diabetes. Salah satu faktor resiko penyebab diabetes adalah orang yang obesitas. Obesitas adalah suatu keadaan dimana ditemukan adanya kelebihan lemak dalam tubuh sehingga bertambahnya berat badan. Ukuran untuk menentukan seseorang mempunyai berat badan lebih digunakan indeks masa tubuh IMT. Nilai IMT dihitung berdasarkan formula berikut : [ ] m badan _ Tinggi kg badan _ Berat IMT = 2 IMT normal wanita = 18.5 – 23.5 kgm 2 50 IMT normal pria = 22.5 – 25 kgm 2 Klasifikasi berat badan berdasarkan IMT dapat dilihat pada Tabel 5. Tabel 4. Klasifikasi berat badan berdasarkan IMT Klasifikasi IMT Wanita kgm 2 IMT Pria kgm 2 Berat badan kurang 16.65 20.25 Berat badan normal 16.65 – 25.85 20.25 -27.5 Berat badan lebih 15.86 – 28.2 27.6 – 30 Berat badan gemuk 28.2 30 Terapi gizi merupakan komponen utama keberhasilan penatalaksanaan diabetes. Tujuan umum terapi gizi adalah membantu orang dengan diabetes memperbaiki kebiasaan gizi dan olah raga untuk mendapatkan kontrol metabolik yang lebih baik, memberikan energi yang cukup untuk mencapai atau mempertahankan berat badan yang memadai serta meningkatkan kesehatan secara keseluruhan melalui gizi yang optimal. Kebutuhan kalori sesuai untuk mencapai dan mempertahankan berat badan ideal. Salah satu cara untuk menentukan jumlah kalori yang dibutuhkan orang dengan obesitas adalah dengan memperhitungkan berdasarkan kebutuhan kalori basal yang besarnya 25 – 30 kalori Kg berat badan ideal. Adapun perhitungan kalori yang digunakan adalah : • Kalori basal: Laki-laki: BBI kg × 30 Kal Perempuan: BBI kg × 25 Kal • Koreksi Umur 40-59th : - 5 Kal Basal 60-69 th : - 10 Kal Basal 70 th : - 20 Kal Basal • Aktifitas Istirahat : + 10 Kal Basal Ringan: + 20 Kal Basal Sedang: + 30 Kal Basal 51 Berat:+40-50 Kal Basal • Berat badan Gemuk: - 20 Kal Basal Lebih : - 10 Kal Basal Kurang: + 20 • Stress metabolik: + 10 - 30 • Hamil trimester III: + 300 Kal • Hamil trimester III : + 500 Kal 52

BAB V IMPLEMENTASI

5.1. Pembangunan Data Warehouse

Dalam penelitian ini tahap an yang dilakukan dalam proses pembangunan data warehouse adalah : 1. Memilih bisnis proses yang akan dimodelkan. Dalam hal ini akan dibuat data warehouse diabetes yang akan dijadikan sebagai sumber data bagi implemetasi algoritme CPAR . Sumber data bagi data warehouse diabetes berasal dari basis data sistem informasi pasien rawat jalan, pasien rawat inap RSPP . Data flow diagram serta kamus data dari sistem informasi pasien rawat jalan, sistem informasi pasien rawat inap RSPP terdapat pada Lampiran 1 sampai dengan Lampiran 3. 2. Memilih bagian kecil dari bisnis proses SIM RSPP. Data pasien rawat jalan dan pasien rawat inap dikumpulkan dari registrasi pasien rawat jalan, registrasi pasien rawat inap serta dari masukkan yang ada dimasing -masing unit layanan. Modul Registrasi Unit ini berfungsi sebagai pintu masuk pasien ke RSPP, oleh karena itu hal pertama yang harus dilakukan pasien ketika hendak berobat adalah mendaftar. Modul registrasi bertugas memberikan sebuah nomor medical record MR kepada pasien baru, melakukan pendaftaran dan penjadwalan pasien ke unit layanan. Data registrasi yang dimasukkan akan menjadi acuan unit lain ketika memberikan pelayanan. Pada modul registrasi semua data pasien pasien baru atau pasien lama dipelihara dan disimpan. Data pasien ini akan digunakan oleh setiap unit layanan dalam memberikan pelayanan. Setiap pasien yang akan berobat atau mengunakan unit layanan, diberikan sebuah nomor regis trasi. Nomor registrasi ini berfungsi sebagai pengenal pasien ketika melakukan transaksi di setiap poliklinik atau unit layanan. 53 Modul Unit Layanan Secara umum, hal-hal yang dialkukan di setiap unit layanan adalah memberikan diagnosa, memberikan tindakan, jika diperlukan memberikan obat-obatan atau peralatan yang dibutuhkan untuk melakukan tindakan, mengeluarkan resep jika ada, dan terakhir mengeluarkan tagihan berdasarkan tindakan dan obat-obatan yang diberikan. 3. Memilih dimensi yang akan diimplementasikan ke setiap fact table. Hasil dari proses perancangan data warehouse diabetes terdapat pada Gambar 13. Kamus data data warehouse diabetes terdapat pada Lampiran 4. 4. Melakukan proses ekstraksi dan transformasi dari basis data SIM RSPP ke data warehouse menggunakan perintah-perintah SQL diperlihatkan pada Gambar 14. Gambar 14. Relasi antartabel skema bintang data warehouse diabetes. 54 Gambar 15. Ekstraksi dan transformasi basis data SIM RSPP

5.2. Pembangunan Model Klasifikasi