Gambar 3.5 Sequence System Aplikasi Sistem Pakar
3.5. Analisis Proses
Dalam mendiagnosa kanker payudara, sistem pakar ini menggunakan proses utama yaitu proses sistem pakar diagnosa kanker payudara menggunakan metode Certainty
Factor. Untuk mengetahui bagaimana sebuah sistem pakar berkerja dapat di proses ke dalam analisis proses.
3.5.1. Analisis proses metode Certainty Factor
Langkah-langkah yang dilakukan dalam analisis sistem pakar kanker payudara dengan proses metode Certainty Factor adalah sebagai berikut :
1. Menentukan Gejala-gejala kanker payudara
Tabel 3.7. Gejala-gejala Kanker Payudara No Gejala Kanker Payudara
1 Ada benjolan di payudara
2 Ada benjolan di leher
3 Sesak nafasbatuk-batuk
4 Kulit payudara terasa seperti terbakar
Universitas Sumatera Utara
5 Nyeri kepala yang hebat
6 Puting gatal
7 Payudara berbau busuk dan mudah berdarah
8 Puting tertarik kedalam
9 Ada luka di puting susu dan disekitarnya yang sukar sembuh
10 Borok
11 Kulit payudara berkerut seperti jeruk
12 Riwayat keluarga yang menderita kanker payudara
13 Mendapat menstruasi pertama pada usia 12 tahun
14 Menopause usia 55 tahun
15 Usia melahirkan anak pertama 30 tahun
16 Puting mengeluarkan cairan
17 Nyeri kepala hebat disertai dengan adanya benjolan di payudara
18 Ada benjolan dileher disertai dengan adanya benjolan di payudara
2. Dengan cara mewawancarai seorang pakar, Nilai CF Rule didapat dari
interprestasi “term” dari pakar, yang diubah menjadi tertentu sesuai tabel 3.8 :
Tabel 3.8. Uncertain Term
Uncertain Term CF
Definitely not pasti tidak - 1.0
Almost certainly not hampir pasti tidak - 0.8
Probably not Kemungkinan besar tidak - 0.6
May be not Mungkin tidak - 0.4
Unknown Tidak tahu - 0.2 to 0,2
Maybe Mungkin 0.4
Probably Kemungkinan besar 0.6
Almost certainly Hampir pasti 0.8
Definitely Pasti 1.0
Universitas Sumatera Utara
3. Seorang pakar Dr. Suyatno, SpBK Onk memberikan nilai CF Certainty Factor
atau nilai kepastian pada setiap gejala kanker payudara berdasarkan tabel 3.8.
Tabel 3.9. Nilai CF yang telah diisi oleh pakar Dr. Suyatno, SpBKOnk
berdasarkan gejala yang sering di derita pasien No Gejala Kanker Payudara
CF
pakar
1 Ada benjolan di payudara
0,4 2
Ada benjolan di leher 0,4
3 Sesak nafasbatuk-batuk
0,4 4
Kulit payudara terasa seperti terbakar 0,3
5 Nyeri kepala yang hebat
0,3 6
Puting gatal 0,4
7 Payudara berbau busuk dan mudah berdarah
0,4 8
Puting tertarik kedalam 0,4
9 Ada luka di puting susu dan disekitarnya yang sukar sembuh
0,5 10
Borok 0,6
11 Kulit payudara berkerut seperti jeruk
0,7 12
Riwayat keluarga yang menderita kanker payudara 0,4
13 Mendapat menstruasi pertama pada usia 12 tahun
0,3 14
Menopause usia 55 tahun 0,3
15 Usia melahirkan anak pertama 30 tahun
0,3 16
Puting mengeluarkan cairan 0,4
17 Nyeri kepala hebat disertai dengan adanya benjolan di payudara
0,9 18
Ada benjolan dileher dan ada benjolan di payudara juga 0,9
Tabel 3.10. Keterangan Nilai CF
user
untuk input gejala yang dipilih No Keterangan CF
user
1 Ya
1 2
Tidak Menghitung nilai Certainty Factor untuk Gejala 1, 2, user menjawab “YA”
Dik: CF
1
= 0,4 CF
2
= 0,4
Universitas Sumatera Utara
Sehingga CF
combine
A = CF
1
+ [CF
2
1- CF
1
] = 0,4 + [0,4 1-0,4]
= 0,4 + [0,40,6] = 0,4 + 0,24
= 0,64
A
3.6. Perancangan Antarmuka Sistem Interface