Metode Inferensi Perancangan Sistem

49 = 0.528094 5. CF old = CF old + CF 5 x 1-CF old = 0.528094 + 0.2 x 1-0.528094 = 0.528094 + 0.0943812 = 0.6224752 6. CF old = CF old + CF 6 x 1-CF old = 0.6224752+ 0.12 x 1-0.6224752 = 0.6224752 + 0.0453029 = 0.6677781 7. CF old = CF old + CF 7 x 1-CF old = 0.6677781+ 0.2 x 1-0.6677781 = 0.6677781 + 0.06644438 = 0.73422248 Maka, Persentase Keyakinan = CF old x 100 = 0.73422248 x 100 = 73,42

3.3 Metode Inferensi

Proses diagnosis pada sistem menggunakan metode inferensi runut maju atau forward chaining, yaitu suatu proses untuk mengidentifikasi penyakit berdasarkan gejala- gejala yang dialami oleh user dan besarnya nilai kepercayaan yang dimasukkan oleh user. Di bawah ini merupakan gambar yang menjelaskan metode inferensi pada sistem pakar penyakit AIDS dalam proses identifikasi penyakit: Gambar 3.1 Metode Inferensi Forward Chaining Tidak Ada Gejala yang diderita Observasi 1 2 Gejala Mayor dan 1 Gejala Minor Gejala yang diderita 2 Gejala Mayor dan 1 Gejala Minor Terinfeksi Tidak Terinfeksi Universitas Sumatera Utara 50 Pada metode inferensi ini data yang digunakan adalah jawaban dari pertanyaan gejala-gejala yang dialami oleh user. Sistem tidak akan memunculkan pertanyaan yang sama. Setelah user menjawab seluruh pertanyaan gejala, maka jawaban user akan disimpan. Sehingga, jika suatu waktu dibutuhkan kembali user tidak perlu melakukan proses ulang. Dalam proses mengidentifikasi penyakit yang diderita oleh user, ada beberapa langkah dalam sistem yaitu: 1. Memasukkan semua daftar gejala yang dialami oleh user. Dalam hal ini gejala yang dimaksud yaitu, gejala mayor dan minor. 2. Setelah didapat gejala-gejala yang dialami oleh user, maka sistem akan memunculkan hasil dari proses berupa persentase kemungkinan user terinfeksi AIDS.

3.4 Perancangan Sistem

Pada bagian ini akan diuraikan tentang perancangan sistem yang terdiri dari perancangan mesin inferensi, perancangan basis data, bentuk tabel sistem informasi dan perancangan antarmuka.

3.4.1 Perancangan Mesin Inferensi

Untuk lebih jelasnya, perancangan sistem ini dapat dilihat pada bagan flowchart berikut ini : Universitas Sumatera Utara 51 Start Menghitung Gejala Mayor dan Minor gejala mayor =2 and gejala minor =1 OR gejala minorgejala mayor or gejala minor =3 Simpan jawaban Ya Hasil End Ya Tidak Gambar 3.2 Flowchart Sistem Penjelasan flowchart : 1. Input gejala user. Pada tahap ini sistem akan mengajukan beberapa gejala yang berkaitan dengan diagnosis penyakit AIDS, lalu user akan memilih gejala-gejala apa saja yang dialami oleh penderita, yaitu berupa gejala mayor dan minor. Gejala-gejala tersebut berdasar pada klasifikasi klinis WHO dan CDC. 2. Hitung jumlah gejala. Pada tahap ini sistem akan menghitung jumlah gejala yang dialami oleh penderita. Dengan aturan, sekurang-kurangnya terdapat 2 atau lebih gejala mayor dan 1 gejala minor, atau lebih. Jika bernilai Ya, maka akan langsung Universitas Sumatera Utara 52 tersimpan pada sistem user sebagai history. Namun, jika bernilai Tidak, maka tidak akan disimpan oleh sistem. Dan sistem akan segera mencetak hasil diagnosisnya. 3. Untuk data yang bernilai Ya, data kemudian akan tersimpan pada sistem. 4. Cetak hasil, pada tahap ini sistem akan mencetak hasil dari diagnosis yang dilakukan oleh user.

3.4.2 Perancangan DFD

Diagram Aliran DataData Flow Diagram DFD adalah alat yang biasa dipakai untuk mendokumentasi proses dalam sistem atau sebuah teknis grafis yang menggambarkan aliran informasi dan transformasi yang diaplikasikan pada saat data bergerak dari input menjadi output. a. Data flow diagram level 0 pada sistem dapat dilihat pada gambar 3.2. User Sistem Pakar Admin - data gejala - data user - data gejala - lap. Hasil analisa - data admin - entry gejala - entry aturan - data gejala - data aturan Gambar 3.3 Data Flow Diagram Level 0 Keterangan Gambar 3.3 : 1. User melakukan input data, berupa data gejala dan data user itu sendiri ke dalam sistem. Dan akan menerima output berupa data gejala dan laporan hasil diagnosis. 2. Admin melakukan input data, berupa data admin, data gejala, dan data aturan. Selanjutnya admin akan menerima output dari sistem berupa entry gejala dan entry aturan. Universitas Sumatera Utara 53 b. Data flow diagram level 1pada sistem dapat dilihat pada gambar 3.3. User 1. Menu User tmp_gejala user_sistem identitas 2. Menu Admin Admin Entry data gejala Data gejala Entry identitas Data identitas Entry identitas - data gejala - data user - data gejala - lap. hasil analisa Data user Data user - entry gejala - entry aturan - data gejala - data aturan - data admin Data identitas Entry Data gejala Data gejala Gambar 3.4 Data Flow Diagram Level 1 Keterangan Gambar 3.4 1. Proses 1.0 Nama Proses : Proses Menu User Masukan : Data user berupa identitas, dan gejala. Keluaran : Hasil pemeriksaan berupa hasil diagnosis dan nilai certainty factornya. Simpan data user ke dalam basis data. Keterangan : Proses untuk mengolah data user. 2. Proses 2.0 Nama Proses : Proses Menu Admin Masukan : Entry gejala dan entry aturan. Universitas Sumatera Utara 54 Keluaran : Data gejala, dan data aturan. Simpan data admin ke dalam basis data. Keterangan : Proses untuk mengolah data admin. c. Data flow diagram level 2 proses 1 pada sistem dapat dilihat pada gambar 3.4. User 1.1 Data User User_sistem identitas 1.2 Konsultasi tmp_gejala Entry data user Data user Entry identitas Data identitas Data gejala Data gejala - entry data user - entry identitas - data user - data identitas - data gejala - data gejala - lap. Hasil analisa Gambar 3.5 Data Flow Diagram Level 2 Proses 1 Keterangan Gambar 3.5 1. Proses 1.1 Nama Proses : Proses Datar User. Masukan : entry data user dan entry identitas. Keluaran : Data user dan data identitas. 2. Proses 1.2 Nama Proses : Proses Konsultasi Masukan : Data gejala. Keluaran : Laporan Hasil Pemeriksaan Universitas Sumatera Utara 55 d. Data flow diagram level 2 proses 2 pada sistem dapat dilihat pada gambar 3.5. Admin 2.1 Login Admin 2.2 Data Admin 2.3 Data gejala User_sistem identitas tmp_gejala Entry Data admin Entry Data admin Data identitas admin Data identitas admin Data gejala Data gejala Entry identitas admin Data identitas admin Entry gejala Data gejala Data admin Data admin Gambar 3.6 Data Flow Diagram Level 2 Proses 2 Keterangan Gambar 3.6 1. Proses 2.1 Nama Proses : Login Admin. Masukan : Entry admin. Keluaran : Data admin. 2. Proses 2.2 Nama Proses : Data Admin. Masukan : Entry admin, dan Entry identitas admin. Keluaran : Data admin, dan Data identitas admin. 3. Proses 2.3 Nama Proses : Data Gejala. Masukan : Entry gejala. Keluaran : Data gejala. Universitas Sumatera Utara 56

3.5 Perancangan Antarmuka