penyakit TBC ini mungkin saja dilakukan dalam selang waktu yang cukup lama dengan jenis terapi yang berbeda-beda.
3.2 Perancangan Sistem
Pada subbab ini akan diuraikan tahap-tahap dalam perancangan sistem pakar untuk diagnosa penyakit TBC pada anak yang memiliki beberapa komponen
utama yaitu: antar muka pengguna user interface, basis data sistem pakar expert system database, fasilitas akuisisi pengetahuan knowledge acquisition facility
dan mekanisme inferensi inference mechanism.
3.2.1 Basis Data Sistem Pakar
Perancangan basis data sistem pakar dapat dilakukan dengan merancang Data Flow Diagram DFD, Entity Relationship Diagram ERD dan perancangan
kamus data.
3.2.1.1 Data Flow Diagram DFD
Data Flow Diagram adalah sebuah teknik grafis yang menggambarkan aliran informasi dan transformasi yang diaplikasikan pada saat data bergerak dari input
menjadi output. Data Flow Diagram dari sistem pakar untuk mendiagnosa penyakit TBC pada anak ini merupakan model representasi aliran proses
perangkat lunak, yang dapat dilihat pada Gambar 3.1 untuk menjelaskan diagram level 0, sedangkan untuk diagram level 1 dapat dilihat pada Gambar 3.2.
Universitas Sumatera Utara
DFD Level 0 terdiri dari 2 dua entity yaitu Pakar dan User Paramedisdokter. User memberikan input ke sistem berupa data pasien serta
konsultasi yang dilakukan pasien berdasarkan pertanyaan-pertanyaan yang diberikan sistem. Pakar memberikan input berupa data dasar dan akuisisi
pengetahuan penyakit, sehingga nantinya akan mengeluarkan output kepada User berupa saran terapi untuk penyakit dan rekam medis dari pasien tersebut.
Di dalam DFD Level 1 dapat dilihat bahwa di Sistem Pakar ini selanjutnya terjadi 8 delapan proses yaitu Data Dasar, Akuisisi Pengetahuan, Data Pasien,
Konsultasi, Daftar Data Dasar, Daftar Aturan, Rekam Medis, dan Saran Terapi. Di dalam Sistem Pakar ini terdapat 4 empat database yaitu Data Dasar, Data
Aturan, Pasien, dan Konsultasi. Hubungan antara delapan proses dan empat database ini seperti terlihat pada Gambar 3.2.
Gambar 3.1 DFD Level 0 Sistem Pakar Untuk Diagnosa Penyakit TBC Pada Anak
P.0 Sistem Pakar untuk
Diagnosa Penyakit TBC Pada Anak
Pakar User
Data Pasien, Konsultasi
Data Dasar, Akuisisi Pengetahuan
Daftar Data Dasar, Daftar Aturan
Saran Terapi, Rekam Medis Pasien
Universitas Sumatera Utara
Gambar 3.2 DFD Level 1 Sistem Pakar Untuk Diagnosa Penyakit TBC Pada Anak
USER P 1.0
Olah Data Dasar
P 2.0 Akuisisi
Pengetahuan
P 3.0 Olah
Data Pasien
P 4.0 Proses
Konsultasi
P 5.0 Daftar Data
Dasar
P 6.0 Daftar Aturan
P 7.0 Lihat
Rekam Medis
P 8.0 Cari
Saran Terapi Data Dasar
Daftar Aturan
Pasien
Konsultasi
PAKAR Data Pasien
Jawaban
Data Pasien
Saran Terapi Data Dasar
Aturan Diagnosa, Aturan terapi Data Pasien
Aturan Diagnosa Data Dasar
Data Gejala Penyakit
Data Dasar Data Dasar
Aturan Diagnosa Aturan Diagnosa, Aturan Terapi
Aturan Diagnosa Data Pasien
Data Pasien
Aturan Diagnosa, Aturan Terapi
Aturan Terapi Aturan Diagnosa, Aturan Terapi
Data Dasar Data Dasar
Aturan Diagnosa, Aturan Terapi
Universitas Sumatera Utara
Proses-proses DFD level 1 Sistem Pakar untuk Diagnosa Penyakit TBC Pada Anak dapat dilihat sebagai berikut:
a. No. Nama Proses
: 1.0 Olah Data Dasar b.
Input : Data Dasar
c. Proses
: Data dasar diinput oleh pakar yang kemudian dimasukkan ke dalam database Data Dasar. Data
dasar digunakan dalam operasional konsultasi dan sebagai bahan untuk merepresentasikan
pengetahuan. Jenis-jenis data dasar yang diperlukan dalam sistem pakar ini antara lain: sumber
pengetahuan pakar, data-data gejala yang menjadi dasar diagnosa suatu penyakit, data-data penyakit
TBC, data-data penyakit selain TBC, data-data pasien yang akan didiagnosa, data-data alergi yang
akan menjadi dasar penentuan terapi terkait dengan kontraindikasi dari obat, data-data obat yang
diberikan kepada pasien, dan data terapi yang dapat diberikan kepada pasien jika didiagnosa menderita
suatu penyakit. d.
Output : Data Dasar
a. No. Nama Proses
: 2.0 Akuisisi Pengetahuan b.
Input : Data Dasar, Aturan Diagnosa, Aturan Terapi
c. Proses
: Pakar dapat memasukkan aturan diagnosa dan aturan terapi yang akan disimpan menjadi akuisisi
pengetahuan. Akuisisi pengetahuan ini juga berasal dari data dasar yang telah diinput sebelumnya oleh
Pakar. Yang kemudian akan disimpan ke dalam database Daftar Aturan.
d. Output
: Aturan Diagnosa, Aturan Terapi
Universitas Sumatera Utara
a. No. Nama Proses
: 3.0 Olah Data Pasien b.
Input : Data Pasien
c. Proses
: User paramedis memasukkan data diri pasien yang kemudian akan disimpan ke dalam database
Pasien. d.
Output : Data Pasien
a. No. Nama Proses
: 4.0 Proses Konsultasi b.
Input : Jawaban, Data Gejala Penyakit, Aturan Diagnosa,
Data Pasien c.
Proses : Pada saat login sebagai paramedis dan dilakukan
proses konsultasi, maka sistem akan memanggil data gejala penyakit dan aturan diagnosa dari
database Data Dasar dan Daftar Aturan. Juga data pasien dari database Pasien. Setelah mendapat
jawaban atas gejala-gejala penyakit dari user, maka aturan diagnosa akan disimpan dalam database
Konsultasi. d.
Output : Aturan Diagnosa, Aturan Terapi
a. No. Nama Proses
: 5.0 Daftar Data Dasar b.
Input : Data Dasar
c. Proses
: Data dasar yang dipanggil dari database daftar data dasar yang kemudian dapat diakses oleh Pakar.
d. Output
: Data Dasar
a. No. Nama Proses
: 6.0 Daftar Aturan b.
Input : Aturan Diagnosa, Aturan Terapi
c. Proses
: Daftar aturan akan memanggil aturan diagnosa dan aturan terapi dari database data dasar untuk dapat
diakses oleh Pakar. d.
Output : Aturan Diagnosa, Aturan Terapi
Universitas Sumatera Utara
a. No. Nama Proses
: 7.0 Lihat Rekam Medis b.
Input : Data Pasien, Aturan Diagnosa, Aturan Terapi
c. Proses
: Setelah adanya jawaban konsultasi dan data pasien yang diinput oleh user dan ada di dalam database
Pasien dan Konsultasi, maka semua data tersebut akan ditampilkan dalam bentuk data dan rekam
medis pasien tersebut. d.
Output : Data Pasien
a. No.Nama Proses
: 8.0 Cari Saran Terapi b.
Input : Aturan Diagnosa, Aturan Terapi
c. Proses
: Sistem akan memanggil aturan diagnosa dan aturan terapi yang ada di dalam database Daftar
Aturan dan Konsultasi yang kemudian akan ditampilkan sebagai saran terapi bagi user.
d. Output
: Saran Terapi
3.2.1.2 Entity Relationship Diagram ERD