BAB III ANALISA DAN PERANCANGAN SISTEM
3.1 Analisa Sistem
Aplikasi sistem pakar ini dikembangkan dengan menggunakan metode Forward Chaining yang digunakan oleh user dan pakar admin.
Dengan fasilitas yang diberikan untuk user dan pakar, memungkinkan baik user maupun pakar untuk menggunakan sistem ini sesuai dengan
kebutuhannya masing-masing. Seorang user dapat berkonsultasi layaknya dengan seorang pakar, yaitu dengan menjawab pertanyaan-pertanyaan yang
diberikan terkait masalah kesehatan sehari-hari oleh user, dan akan diberikan hasil yang sesuai dari pertanyaan-pertanyaan yang telah dijawab. Sedangkan
pakar dapat memanajemen sistem, baik dalam proses insert, update, dan delete.
Dengan adanya sistem pakar untuk mendeteksi masalah kesehatan sehari-hari ini akan dapat membantu masyarakat luas dalam mencari
informasi, konsultasi, pencegahan serta pengobatannya secara cepat.
3.2 Perancangan Sistem
Sebelum membuat program aplikasi, terlebih dahulu dilakukan proses perancangan sistem. Hal ini dilakukan dengan tujuan supaya sistem yang
dibuat dapat berfungsi sesuai dengan yang diharapkan, yaitu mampu membantu menyelesaikan permasalahan dengan hasil perhitungan data yang
akurat. Dalam bab ini dijelaskan tentang perancangan perangkat lunak dari sistem, meliputi perancangan untuk menentukan masalah kesehatan sehari-
38
hari dan penjelasan mengenai parameter serta dilengkapi dengan Block Diagram, Dependency Diagram, Decision Table, Rule Base, Diagram Alir
Sistem dan Desain Antar Muka.
3.2.1 Perancangan Block Diagram Perancangan Aturan Masalah Kesehatan Sehari-hari
Block Diagram diperlukan untuk mengetahui urutan kerja sistem dalam mencari suatu keputusan. Perancangan rule penyakit sehari-hari sebagai
knowledge base system diambil dari parameter gejala-gejala masalah kesehatan sehari-hari.
Berdasarkan parameter-parameter yang ada, maka disusun block diagram penyakit seperti yang ditunjukkan pada Gambar 3.1 berikut :
39
Gambar 3.1 Blok Diagram Masalah Kesehatan Sehari-hari
40
Pada Gambar 3.1 menunjukkan blok diagram yang digunakan untuk menentukan masalah kesehatan sehari-hari. Pada level 1 terdiri dari parameter
objek dan pada level 2 terdiri dari parameter premis kondisi.
3.2.2 Perancangan Dependency Diagram
Dependency Diagram dibuat untuk menentukan faktor yang mempengaruhi dalam pemberian suatu rekomendasi masalah kesehatan sehari-
hari. Untuk lebih lanjutnya dapat dilihat pada Gambar 3.2 yang memberikan penjelasan bahwa hasil yang didapat berdasarkan parameter dengan
penjabaran tiap parameter pada sub parameter.
41
Gambar 3.2 Dependency Diagram Masalah Kesehatan Sehari-hari
42
Arti dari parameter yang ada dalam dependency diagram adalah sebagai berikut :
1. Penyakit
: merupakan kesimpulan akhir dari seluruh proses inferency yang dilakukan.
2. Pernapasan
: mempunyai sub parameter nafas berbunyi, nafas terasa sesak
3. Kondisi
: mempunyai sub parameter nafsu makan menurun, dehidrasi, tampak gelisah atau cemas, cepat lelah dan lemas, Nafsu makan
bertambah, kedinginan, batuk, kehilangan suara, mual dan muntah. 4.
Tubuh : mempunyai sub parameter tubuh berkeringat, denyut
mengembang dan keras, kehilangan berat badan yang tidak jelas sebabnya,, perut terasa kembung, dada terasa gatal, jantung berdebar-
debar, nyeri pada otot. 5.
Kepala : mempunyai sub parameter kepala pusing, keluar ingus dari hidung, pendarahan dari hidung, tenggorokan sakit saat menelan,
pembengkakan kelenjar di rahang dan leher, telinga berdenging, wajah pucat, wajah bengkak di pipi, wajah merah.
6. Pencernaan : mempunyai sub parameter diare, urin berwarna gelap,
sering buang air kecil, kotoran keras. 7.
Kulit : mempunyai sub parameter kulit mudah terkena infeksi, bila lukatergores lambat penyembuhannya
8. Mata : mempunyai sub parameter mengalami rabun penglihatan tiba-
tiba, Pandangan kabur akibat kerusakan pada mata, mata merah.
43
9. Mulut : mempunyai sub parameter lidah pucat, luka putih di mulut, lidah
merah, sakit saat mengunyah. 10.
Kaki dan tangan : mempunyai sub parameter Kesemutanmati rasa
pada kaki dan tangan, nyeringilu pada kaki dan tangan, telapak kaki dan tangan panas.
3.2.3 Perancangan Decision Table
Decision table dibuat untuk menunjukkan hubungan antar nilai-nilai pada hasil fase antara atau rekomendasi akhir knowledge based system. Pada
Tabel 3.1 berikut ini menunjukkan salah satu contoh perancangan decision table untuk rule set 1, yaitu parameter mata yang berdasarkan dependency
diagram. Tabel 3.1 Decision Table Rule Set
Step 1 : Plan Mengalami rabun
penglihatan tiba-tiba 1 Ya , Tidak
Pandangan kabur akibat kerusakan pada mata 2
Ya , Tidak Kondisi :
Mata Baris 2
3
= 2 x 2 x 2
= 8 mata merah 3
Ya , Tidak
Step 2 : Completed Decision Table Rule Mengalami
rabun Pandangan kabur
akibat kerusakan mata merah
Konklusi
44
penglihatan tiba-tiba
pada mata
A
1
Y Y Y
Mengalami rabun
penglihatan tiba-tiba,
Pandangan kabur akibat
kerusakan pada mata,
mata merah
A
2
Y Y T
Mengalami rabun
penglihatan tiba-tiba,
Pandangan kabur akibat
kerusakan pada mata
A
3
Y T Y
Mengalami rabun
penglihatan tiba-tiba,
mata merah
A
4
T Y Y
Pandangan kabur akibat
kerusakan pada mata,
mata merah
A
5
Y T
T Mengalami rabun
penglihatan tiba-tiba
A
6
T Y T
Pandangan kabur akibat
kerusakan pada mata
45
A
7
T T Y
mata merah
A
8
T T T
Tidak ada
gangguan
Dalam Tabel 3.1 rencana decision table adalah untuk rangkaian akhir rule yang terkait dengan dua kondisi, yang masing-masing dapat memiliki
sejumlah nilai berbeda. Mengalami rabun penglihatan tiba-tiba kondisi pertama memiliki dua nilai: apakah Yatidak, Pandangan kabur akibat
kerusakan pada mata adalah kondisi kedua juga memiliki dua nilai : apakah YaTidak. Dan mata merah adalah kondisi ketiga juga memiliki dua nilai :
apakah YaTidak.
3.2.4 Perancangan Reduce Decision Table
Reduce Decision Table adalah penyederhanaan dari decision table dengan menggunakan rule yang hasilnya sama dan memiliki inputan yang
tidak berpengaruh. Perencanaan reduce berdasarkan decision table pada Tabel 3.1 menghasilkan parameter pada Tabel 3.2 sebagai berikut :
Tabel 3.2 Reduce Decision Table Rule Set 1 Mata Rule
Mengalami rabun
penglihatan tiba-tiba
Pandangan kabur akibat
kerusakan pada mata
mata merah Mata
A1 Y T
T Mengalami
rabun penglihatan
46
tiba-tiba A2 T
Y T
Pandangan kabur akibat
kerusakan pada mata
A
3
T T Y Mata
merah. A
4
T T T Tidak
ada gangguan
3.2.5 Perancangan Rule Base
Pada perancangan rule base telah direpresentasikan dalam bentuk block diagram yang kemudian direpresentasikan dalam bentuk list aturan
rule, yaitu sistem pakar. Rule pada dasarnya terdiri dari dua bagian pokok, yaitu bagian IF premis atau kondisi dan bagian THEN konklusi atau
kesimpulan. Pemilihan representasi pengetahuan dengan rule base didasarkan alasan
sebagai berikut : a.
Pengembangan sistem pakar menggunakan rule base. b.
Rule base dapat dengan mudah dilakukan perubahan seperti penambahan, penghapusan dan perubahan rule.
Contoh rule pada masalah kesehatan sehari-hari :
Rule 1 : If kondisi = tampak gelisahcemas, kedinginan And kepala = wajah pucat
47
And pencernaan = urin berwarna gelap, kotoran keras And mata = mata merah
And mulut = luka putih di mulut, lidah merah And kaki dan tangan = telapak kaki dan tangan panas
Then Sariawan aphtha
3.2.6 Desain Arsitektur
Desain arsitektur menggambarkan hubungan antara elemen-elemen utama yang ada dalam sistem. Seperti pada Gambar 3.3 sebagai berikut :
Gambar 3.3 Desain Arsitektur untuk diagnosa penyakit sehari-hari Berikut ini penjelasan dari diagram arsitektur sistem diatas:
1. Interface pakar
Adalah media yang diguanakan oleh pakar untuk mengembangkan sistem. Dimana dalam merancang sistem dengan menentukan parameter penyakit
dalam masalah kesehatan sehari-hari dan verifikasi yang menghasilkan file Knowledge Base system, yaitu berupa himpunan aturan aturan rule.
48
Interface pakar ini dilakukan secara offline. Interface ini juga digunakan untuk insert, update dan delete rule.
2. Verifikasi
Adalah merupakan bagian yang digunakan untuk melakukan validasi terhadap parameter dan option agar tidak terjadi redundant, conflicting.
Proses verifikasi dijalankan ketika ada penambahan atau perubahan rule, karena rule tersebut sebelumnya sudah ada pada sistem, yang terdapat
pada tabel rule. 3.
Knowledge Base Knowledge Base merupakan kumpulan fakta dan aturan rule serta
Working memory yang merupakan fakta yang diperoleh oleh sistem selama proses berlangsung, dan aturan tentang prediksi masalah kesehatan sehari-
hari. Knowledge Base pada sistem ini disimpan dalam tabel rule. 4.
Database Pakar Database pakar digunakan untuk mengembangkan basis pengetahuan
apabila pakar ingin mengedit, atau menghapus rule. Penambahan database sesuai dengan keinginan pakar. Dalam sistem ini database pakar disimpan
dalam file acu.mdb yang terdiri dari : a.
Tabel Node yang digunakan untuk menyimpan data parameter berdasarkan treeview yang telah dibuat.
b. Tabel DtNode digunakan untuk menyimpan option – option dari tabel
Node.
49
c. Tabel Rule yang digunakan untuk menyimpan data premis dan
konklusi berdasarkan hasil reduksi. 5.
Interface User Sebagai media oleh user untuk melihat dan berinteraksi dengan sistem.
Pada sistem ini interface dilakukan secara offline. Interface user ini yang digunakan oleh semua user untuk menentukan penyakit dalam masalah
kesehatan sehari-hari penyebab serta penanggulangannya. 6.
Database User Digunakan untuk menyimpan data yang diinputkan oleh user. Database
user disimpan dalam file database.mdb yang terdiri dari: a.
Tabel User digunakan untuk menyimpan data hasil konsultasi dari user b.
Table password yang digunakan untuk menyimpan data login pakar c.
Tabel pakar yang digunakan untuk menyimpan dartabase yang digunakan untuk proses konsultasi
d. Tabel pasien yang diguanakan untuk menyimpan data login user
7. Inference engine
Mekanisme inferensi yang digunakan adalah forward chaining karena
sistem lebih dulu menggunakan fakta – fakta yang ada, kemudian mencari kesimpulan sementara sampai akhirnya berhenti selah menghasilkan
kesimpulan akhir yaitu suatu prediksi penyakit terhadap masalah kesehatan sehari-hari. Proses forward chaining diperlukan dalam mencari
solusi berdasakan goal konsultasi dan rule base yang ada working
50
memory. Goal konsultasi pada proses forward chaining adalah hasil prediksi penyakit dalam masalah kesehatan sehari-hari.
8. Output
Output dari sistem pakar ini adalah: a.
Output dari desain pakar adalah database dengan nama tabel tabel rule dan file Text KBS.txt yang berisi himpunan aturan.
Penamaan file text yang berisi himpunan aturan tidak harus KBS, terserah pakar pada saat penyimpanan aturan. Serta hasil konsultasi
yang berupa laporan dokter untuk mengetahui hasil konsultasi user yang menderita penyakit terhadap masalah kesehatan sehari-hari dan
laporan medik untuk mengetahui user yang telah melakukan konsultasi.
b. Output dari desain user adalah hasil akhir dari proses inferensi yaitu
hasil prediksi penyakit dalam masalah kesehatan sehari-hari beserta penanggulangannya.
3.3 Diagram Alir Sistem 3.3.1 Diagram Alir Sistem Desain Pakar
Pada Gambar 3.4 menjelaskan desain aturan penyakit dalam masalah kesehatan sehari-hari oleh pakar untuk mendefinisikan aturan – aturan yang
akan digunakan oleh user untuk proses konsultasi penyakit dalam masalah kesehatan sehari-hari.
51
Gambar 3.4 Diagram Alir Sistem Desain Pakar
3.3.2 Diagram Alir Proses Verifikasi
Pada Gambar 3.5 menjelaskan verifikasi yaitu proses untuk redundant rules, Conflicting rules, dengan penjelasan sebagai berikut:
1. Redundant rules adalah suatu rule jika dua rule atau lebih
mempunyai premise dan conclusion yang sama. 2.
Conflicting rules adalah suatu rule jika dua rule atau lebih mempunyai premise yang sama, tetapi mempunyai conclusion yang berlawanan.
52
Gambar 3.5 Diagram Alir Sistem Proses Verifikasi
3.3.3 Diagram Alir Sistem untuk Desain User
Pada Gambar 3.6 menjelaskan proses jalannya sistem pada desain user dalam melakukan konsultasi tentang penyakit dalam masalah kesehatan
sehari-hari.
Gambar 3.6 Diagram Alir Sistem Desain User
53
3.4 Struktur Tabel
Tabel – tabel yang digunakan pada sistem ini tersimpan file Database.mdb untuk database user dan file acu.mdb untuk database pakar.
Penamaan untuk database ini sesuai dengan keinginan pakar 1.
Tabel Node digunakan untuk menyimpan data parameter berdasarkan treeview yang telah dibuat.
Tabel 3.3 Tabel Node
NO Nama Field Type Lebar PK FKtabel FKkolom Keterangan
1 Index
Number Integer PK
Index node 2
Parent Number
Integer Parent Node
3 Text Text
50 Parameter
4 JmlList
Number Integer
Jumlah option 5
Set Number
Integer Set node
6 Pertanyaan Memo
Pertanyaan
2. Tabel Dtnode digunakan untuk menyimpan option – option dari tabel
Node Tabel 3.4 Tabel Dtnode
NO Nama Field Type Lebar PK FKtabel FKkolom Keterangan
1 Index Number Integer Node Index Index
node 2
Option Text
200 Option Jawaban
3 Pengobatan Memo
50 Pengobatan
2. Tabel Rule digunakan untuk menyimpan data premis dan konklusi
berdasarkan hasil reduksi.
54
Tabel 3.5 Tabel Rule
NO Nama Field Type Lebar PK FKtabel FKkolom Keterangan
1 No Number Integer
No rule
2 Set Number Integer
Set Node
3 Premis Text
225 Premis
4 Premis Text
225 Premis
5 Premis Text
225 Premis
6 Premis Text
225 Premis
7 Premis Text
225 Premis
8 Premis Text
225 Premis
9 Premis Text
225 Premis
10 Premis Text
225 Premis
11 Premis Text
225 Premis
12 Konklusi Text
225 Konklusi
3. Tabel password digunakan untuk data login pakar
Tabel 3.6 Tabel Password
NO Nama Field Type Lebar PK FKtabel FKkolom Keterangan
1 Nouser Number Integer PK
No user
2 User Text
50 UserId
3 Password Text
50 Password
4 Hak Number Integer
Hak User
5 Nama Text
50 Nama
user 6 Login
Text 1
Login user
7 DbName
Text 50
Database yang dipakai user
3.5 Desain Interface