Perkembangan: BIASA Treatment: GANTI TERAPI Terapi sekarang: Terapi Spesifik1
INH, 15mgkgbbhr 1xsehari durasi:180hari maks:400mghari Pirazinamid, 25mgkgbbhr 2xsehari durasi:60hari maks:1500mghari
10 Konklusi: Profilaksis Sekunder
Terapi sebelumnya: Profilaksis Sekunder 30 hari INH, 15mgkgbbhr 1xsehari durasi:180hari maks:400mghari
Perkembangan: BIASA Treatment: GANTI TERAPI Terapi sekarang: Terapi Spesifik2
INH, 10mgkgbbhr 1xsehari durasi:180hari maks:400mghari Pirazinamid, 25mgkgbbhr 2xsehari durasi:60hari maks:1500mghari
Rifampisin, 10mgkgbbhr 1xsehari durasi:180hari maks:600mghari
11 Konklusi: Profilaksis Primer
Terapi sebelumnya: HENTIKAN 30 hari Perkembangan: KURANG Treatment: LANJUTKAN
3.2.3 Mekanisme Inferensi
Ada 2 fasilitas utama dalam sistem ini, yaitu melakukan diagnosa terhadap suatu penyakit dan memberikan saran terapi kepada user. Pada bagian ini akan
dijelaskan mekanisme inferensi diagnosa dan inferensi terapi.
3.2.3.1 Inferensi Diagnosa
Diagnosa adalah menentukan penyakit yang diderita pasien berdasarkan data-data yang diberikan oleh user. Dalam melakukan diagnosa suatu penyakit di dalam
sistem ini menggunakan algoritma forward chaining dan backward chaining sekaligus. Forward chaining digunakan untuk menentukan calon-calon penyakit
yang mungkin diderita oleh pasien berdasarkan gejala yang dimasukkan oleh user. Setelah diketahui daftar penyakit yang menjadi calon konklusi, dilakukan
backward chaining guna mengetahui gejala pendukung yang menentukan penyakit-penyakit tersebut.
Universitas Sumatera Utara
Penentuan penyakit dilakukan dengan memilih diantara calon konklusi yang memiliki CF tertinggi.
3.2.3.2 Inferensi Terapi
Metode penalaran yang dipakai dalam penentuan terapi ini adalah dengan menggunakan metode forward chaining, yaitu suatu metode penelusuran dengan
didasarkan hasil diagnosa kemudian menuju ke alternatif terapi yang mungkin dilakukan.
Suatu jenis terapi yang diberikan kepada seorang pasien akan menentukan obat apa saja yang harus dikonsumsi oleh pasien. Dalam mengonsumsi suatu obat,
harus diperhatikan antara kontraindikasi obat tersebut dengan alergi yang diderita oleh pasien.
3.2.3.3 Perancangan Mesin Inferensi
Perancangan mesin inferensi dapat ditunjukkan dengan pohon keputusan dan atau flowchart.
Pohon keputusan yang digunakan sebagai sebuah alat bantupendukung support tool dalam membuat suatu keputusan di dalam sistem ini seperti pada
Gambar 3.4. Pohon keputusan ini menggunakan algoritma forward chaining dan backward chaining. Runut pohon keputusan tersebut terdapat pada Tabel 3.19.
Universitas Sumatera Utara
Gambar 3.4 Pohon Keputusan Diagnosa dan Terapi penyakit TBC pada Anak
2
Terapi spesifik
Uji Tuberkulin +
BTA +
4 1
2 3
Klinis TB Umur 5 th
Indurasi = 10 mm Blm imunisasi BCG
Indurasi = 15 mm Sdh imunisasi BCG
Demam Batuk
Anoreksia
Keringat Malam
Malaise Penurunan BB
1
1
1
Uji Tuberkulin + Rontgen +
Lab +
2 1
1
Indurasi = 10 mm Blm imunisasi BCG
Indurasi = 15 mm Sdh imunisasi BCG
Pembesaran Kelenjar hilus
Efusi Pleura Milier
Atelektasis
Emfisema Lobus
Pembesaran kelenjar paratrakeal
LED Tinggi Demam
Batuk Anoreksia
Keringat Malam
Parut BCG Penurunan BB
Malaise Klinis TB
Uji Tuberkulin ulang setelah
3-4 minggu +
Indurasi = 10 mm Blm imunisasi BCG
Sdh imunisasi BCG Indurasi = 15 mm
1 1
2
Universitas Sumatera Utara
Pohon keputusan pada gambar 3.4 dibaca dari bawah ke atas. Simpul paling atas pada pohon keputusan ini adalah simpul akar. Simpul yang ditandai
dengan tanda kotak di simpul tersebut disebut dengan simpul keputusan. Cabang- cabang yang mengarah ke kanan dan ke kiri dari sebuah cabang keputusan
merepresentasikan kumpulan dari alternatif keputusan yang bisa diambil. Hanya satu keputusan yang dapat diambil dalam suatu waktu.
Terapi spesifik terdiri dari 4 alternatif keputusan yang bisa diambil, yang kemudian dibagi lagi menjadi beberapa cabang pilihan.
Jika Indurasi = 10 mm dan belum imunisasi BCG maka keputusan yang diambil adalah Uji Tuberkulin positif dan akan disarankan untuk terapi spesifik.
Jika Indurasi = 15 mm dan pasien sudah imunisasi, maka keputusan yang diambil adalah Uji Tuberkulin positif.
Jika pasien mengalami demam, batuk, anoreksia, keringat pada malam hari, berat badan menurun dan malaise, maka pasien disarankan untuk melakukan
klinis TB.
Untuk pasien berumur 5 tahun, yang menjalani Uji Tuberkulin positif dan Klinis TB, disarankan untuk mengikuti terapi spesifik.
Jika pasien mengalami pembesaran kelenjar hilus, pembesaran kelenjar pankreas, efusi pleura, milier, atelektasis dan emfisema lobus, maka disarankan
kepada pasien untuk menjalani Rongjen positif. Sedangkan untuk pasien yang memiliki LED tinggi, disarankan untuk mengikuti Lab positif.
Untuk pasien yang menjalani Uji Tuberkulin positif, Rontgen positif dan Lab positif, maka disarankan untuk mengikuti Terapi spesifik.
Jika pasien mengalami demam, batuk, anoreksia, keringat malam, penurunan berat badan, malaise dan perut BCG, maka disarankan kepada pasien
untuk mengikuti klinis TB.
Universitas Sumatera Utara
Jika pasien belum imunisasi dan memliki indurasi = 10 mm, maka disarankan kepada pasien untuk mengikuti uji tuberkulin ulang setelah 3-4
minggu positif, dan jika pasien yang sudah imunisasi BCG dan Indurasi BCG, maka pasien juga akan melakukan uji tersebut.
Pasien yang menjalani BTA positif, juga disarankan menjalani terapi spesifik.
Flowchart adalah simbol-simbol yang digunakan untuk menggambarkan sebuah pernyataan logika pemrograman serta aliran logika yang ditunjukkan
dengan arah panah.
Saran Terapi dan Rekam Medis
Data GejalaPenyakit, Data AlergiKontraindikasi, Data Obat, Data Terapi, Manajemen Aturan
Diagnosa, Manajemen Aturan Terapi Data Pasien
Mulai User Login
Pakar?
Data GejalaPenyakit, Data AlergiKontraindikasi, Data Obat,
Data Terapi, Manajemen Aturan Diagnosa, Manajemen Aturan Terapi
Data Pasien
Data Konsultasi
Penentuan Penyakit TBC pada Pasien
Selesai
Gambar 3.5 Flowchart Sistem Pakar Untuk Diagnosa Penyakit TBC Pada Anak
Ya Tidak
Data GejalaPenyakit, Data AlergiKontraindikasi, Data Obat,
Data Terapi, Manajemen Aturan Diagnosa, Manajemen Aturan Terapi
Universitas Sumatera Utara
Dari Gambar 3.5, dapat dijelaskan langkah-langkah proses yang dilakukan adalah sebagai berikut:
Saat mulai menjalankan sistem berada pada posisi Mulai, kemudian diminta memasukkan user dan password. Apabila login sebagai Pakar, maka ada
pilihan-pilihan menu untuk menginput Data GejalaPenyakit, Data AlergiKontraindikasi, Data Obat, Data Terapi, Manajemen Aturan Diagnosa, dan
Manajemen Aturan Terapi. Input ini akan menjadi database yang kemudian akan memberikan output berupa daftar data yang telah dimasukkan sebelumnya. Untuk
login sebagai user yang lain, maka harus keluar dari menu utama Pakar.
Setelah keluar dari menu utama Pakar, maka akan ditampilkan kembali halaman untuk login. Apabila tidak login sebagai Pakar, maka user dan password
yang dimasukkan adalah bagi Paramedis. Sebagai paramedis, dapat memasukkan Data Pasien sehingga menjadi database Data Pasien. Setelah itu, paramedis
memasukkan Data Konsultasi yang diperoleh dengan cara bertanya kepada pasien. Setelah itu sistem akan menggunakan algoritma forward chaining untuk
mengetahui jenis penyakit dari gejala yang telah ada. Kemudian diperlukan besar CF untuk menentukan apakah penyakit tersebut atau tidak. Data Pasien serta Data
Konsultasi tersebut nantinya akan mengeluarkan output berupa Saran Terapi dan Rekam Medis pasien. Setelah itu maka sistem ini Selesai.
3.2.4 Perancangan Antarmuka
