Sistem Pakar Diagnosa Infeksi Penyakit T (1)
BAB II
LANDASAN TEORI
2.1 Kecerdasan Buatan
Artificial Intelligence atau kecerdasan buatan merupakan bagian dari ilmu
pengetahuan komputer yang khusus ditunjukan dalam perancangan otomisasi tingkah
laku cerdas dalam system kecerdasan komputer. Sistem memperlihatkan sifat – sifat
khas yang dihubungkan dengan kecerdasan dalam kelakuan atau tindak-tanduk yang
sepenuhnya bisa menirukan beberapa fungsi otak manusia, seperti pengertian bahasa,
pengetahuan, pemikiran, pemecahan masalah dan lain sebagainya.[2]
Agar mesin bisa cerdas (bertindak seperti dan sebaik manusia) maka harus diberi
bekal pengetahuan dan mempunyai kemampuan untuk menalar. Dua bagian utama
yang dibutuhkan untuk aplikasi kecerdasan buatan:
a. Basis pengetahuan (knowledge base): berisi fakta-fakta, teori, pemikiran
dan hubungan antara satu dengan lainnya.
b. Motor inferensi (inference engine) : kemampuan menarik kesimpulan
berdasarkan pengalaman.
Universitas Sumatera Utara
Ouput,
Masukan,
Masalah,
Basis
Pengetahuan
Motor
Inferensi
Jawaban,
solusi
Pertanyaan, dll
Gambar 2.1 Bagian Utama Sistem Pakar
Implementasi dari kecerdasan buatan saat ini dapat ditemui dalam bidang-bidang
antara lain:
1. Fuzzy logic : suatu metode kecerdasan buatan yang banyak terdapat pada alat
elektronik dan robot. Dimana alat – alat elektronik atau robot tersebut mampu
berpikir dan bertingkah laku sebagaimana layaknya manusia.
2. Computer vision: Suatu metode kecerdasan buatan yang memungkinkan
sebuah sistem komputer mengenali gambar sebagai inputnya. Contohnya
adalah mengenali dan membaca tulisan yang ada gambarnya.
3. Artificial intelegence dalam game: suatu metode kecerdasan buatan yang
berguna untuk meniru cara berpikir seorang manusia dalam bermain game.
Contohnya adalah program Deep Blue yang mampu berpikir setara dengan
seorang grandmaster catur.
4. Speech recognition: suatu metode kecerdasan buatan yang berguna untuk
mengenali suara manusia dengan cara dicocokkan dengan acuan atau pattern
yang telah diprogramkan sebelumnya. Contohnya adalah suara dari user dapat
diterjemahkan menjadi sebuah perintah bagi komputer.
Universitas Sumatera Utara
5. Expert system : suatu metode kecerdasan buatan yang berguna untuk meniru
cara berpikir dan penalaran seorang ahli dalam mengambil keputusan
berdasarkan situasi yang ada.
2.2 Sistem Pakar
Secara umum, sistem pakar adalah sistem yang berusaha mengadopsi pengetahuan
manusia ke komputer yang dirancang untuk memodelkan kemampuan menyelesaikan
masalah seperti layaknya seorang pakar. Dengan sistem pakar ini, orang awam pun
dapat menyelesaikan masalahnya atau hanya mencari informasi berkualitas yang
sebenarnya hanya dapat diperoleh dengan bantuan para ahli di bidangnya. Sistem
pakar ini juga dapat membantu aktivitas para pakar sebagai asisten yang
berpengalaman
dan
penyusunannya,
sistem
mempunyai
pakar
pengetahuan
yang
mengkombinasikan
dibutuhkan.
kaidah-kaidah
Dalam
penarikan
kesimpulan (inference rules) dengan basis pengetahuan tertentu yang diberikan oleh
satu atau lebih pakar dalam bidang tertentu. Kombinasi dari kedua hal tersebut
disimpan dalam komputer, yang selanjutnya digunakan dalam proses pengambilan
keputusan untuk penyelesaian masalah tertentu.
Keahlian dipindahkan dari pakar ke suatu computer. Pengetahuan ini kemudian
disimpan di dalam computer. Pada saat pengguna menjalankan computer untuk
mendapatkan informasi, sistem pakar menanyakan fakta-fakta dan dapat membuat
penalaran (inferensi) dan sampai pada suatu kesimpulan. Kemudian, sistem
memberikan penjelasan (memberikan kesimpulan atas hasil konsultasi yang telah
dilakukan sebelumnya).[7]
Universitas Sumatera Utara
Pada dasarnya sistem pakar diterapkan untuk mendukung aktivitas pemecahan
masalah. Beberapa aktivitas pemecahan yang dimaksud seperti pembuatan keputusan
(decision making), pemandu pengetahuan (knowledge fusing), pembuatan desain
(designing), perencanaan (planning), prakiraan (forecasting), pengaturan (regulating),
pengendalian
(controlling),
diagnosa
(diagnosing),
perumusan
(prescribing),
penjelasan (explaining), pemberian nasihat (advising), dan pelatihan (tutoring).[3]
Sistem pakar yang muncul pertama kali adalah General-purpose solver (GPS) yang
dikembangkan oleh Newl dan Simon. Sampai saat ini sudah banyak sistem pakar yang
dibuat, seperti MYCIN, DENDRAL, XCON & XSEL, SOPHIE, Prospector, FOLIO,
DELTA, dsb.
Tabel 2.1 Macam-macam sistem pakar
Sistem Pakar
Kegunaan
MYCIN
Diagnosa Penyakit
DENDRAL
Mengidentifikasi struktur molecular campuran kimia yang tidak
dikenal
XCON & XSEL
Membantu Mengkonfigurasi sistem komputer besar
SOPHIE
Analisis sirkit elektronik
Prospector
Digunakan di dalam geologi untuk membantu mencari dan
menemukan deposit.
FOLIO
Membantu memberikan keputusan bagi seorang manajer dalam
hal stok broker dan investasi.
DELTA
Pemeliharaan lokomotif listrik diesel.
2.2.1 Ciri-ciri Sistem Pakar
Universitas Sumatera Utara
Sistem pakar memiki ciri-ciri sebagai berikut :
1. Terbatas pada bidang yang spesifik
2. Dapat memberikan penalaran untuk data-data yang tidak lengkap atau tidak
pasti
3. Dapat mengemukakan rangkaian alasan yang diberikannya dengan cara yang
dapat dipahami
4. Berdasarkan rule atau kaidah tertentu
5. Dirancang untuk dapat dikembangkan secara bertahap
6. Outputnya tergantung dari dialog dengan user
7. Knowledge base dan inference engine terpisah
2.2.2 Kategori dan Area Permasalahan Sistem Pakar
Berikut adalah kategori dan area permasalahan sistem pakar:
a. Interpretasi, adalah mebuat kesimpulan atau deskripsi dari sekumpulan data
mentah.
b. Prediksi, adalah memproyeksikan akibat –akibat yang dimungkinkan situasisituasi tertentu
c. Diagnosa, adalah menentukan sebab malfungsi dalam situasi yang didasarkan
pada gejala-gejala yang teramati.
d. Desain, adalah menentukan konfigurasi komponen – komponen sistem yang
cocok dengan tujuan kinerja tertentu yang memenuhi kendala – kendala
tertentu.
Universitas Sumatera Utara
e. Perencanaan, adalah merencanakan serangkaian tindakan yang
dapat
mencapai sejumlah tujuan dengan kondisi awal tertentu,
f. Debugging dan Repair, adalah menentukan dan menginterpresentasikan caracara untuk mengatasi malfungsi.
g. Instruksi, adalah mendeteksi dan mengoreksi defisiensi dalam pemahaman
domain subyek.
h. Pengendalian, adalah mengatur tingkah laku suatu lingkungan yang kompleks.
i.
Seleksi,
adalah
mengidentifikasi
pilihan
terbaik
dari
sekumpulan
kemungkinan.
j.
Simulasi, adalah pemodelan interaksi antara komponen-komponen sistem.
k. Monitoring, adalah membandingkan hasil pengamatan dengan kondisi yang
diharapkan.
2.2.3 Keuntungan dan kelemahan Sistem Pakar
Keuntungan sistem pakar:
a. Memungkinkan orang awam dapat mengerjakan pekerjaan para ahli.
b. Dapat melakukan proses secara berulang secara otomatis.
c. Menyimpan pengetahuan dan keahlian para pakar.
d. Meningkatkan kualitas, dengan memberi nasehat yang konsisten dan
mengurangi kesalahan.
e. Meningkatkan hasil dan produktivitas, karena sistem pakar dapat bekerja lebih
cepat dari manusia.
f. Memiliki kemampuan untuk bekerja dengan informasi yang tidak lengkap dan
mengandung ketidakpastian.
Universitas Sumatera Utara
g. Memiliki kemampuan untuk mengakses pengetahuan.
h. Meningkatkan kapabilitas dalam penyelesaian masalah.
i.
Menghemat waktu dalam pengambilan keputusan.
Kelemahan sistem pakar:
a. Biaya yang diperlukan untuk membuat, memelihara, dan mengembangkannya
sangat mahal.
b. Sulit dikembangkan, hal ini erat kaitannya dengan ketersediaan pakar di
bidangnya.
c. Sistem pakar tidak 100% benar karena seseorang yang terlibat dalam
pembuatan sistem pakar tidak selalu benar. Oleh karena itu perlu diuji ulang
secara teliti sebelum digunakan.
d. Kepakaran sangat sulit diekstrak dari manusia.
e. Pendekatan oleh setiap pakar untuk suatu situasi atau problem bias berbedabeda, meskipun sama-sama benar.
f. Sangat sulit bagi seorang pakar untuk mengabstraksi atau menjelaskan langkah
mereka dalam menangani masalah.
g. Sistem pakar bekerja baik untuk suatu bidang yang sempit.
h. Istilah dan jargon yang dipakai oleh pakar dalam mengekspresikan fakta
seringkali terbatas dan tidak mudah dimengerti oleh orang lain.
i.
Transfer pengetahuan dapat bersifat subyektif dan bias.
2.2.4 Struktur Sistem Pakar
Sistem pakar memiliki dua bagian utama, yaitu :
Universitas Sumatera Utara
a. Lingkungan pengembangan (development environment), yaitu bagian yang
digunakan untuk memasukkan pengetahuan pakar ke dalam lingkungan sistem
pakar.
b. Lingkungan konsultasi (consultation environment), yaitu bagian yang
digunakan oleh pengguna yang bukan pakar untuk memperoleh pengetahuan.
Gambar 2.2 Struktur Sistem Pakar
Komponen-komponen yang terdapat dalam arsitektur / struktur system pakar:
a) Antarmuka Pengguna (user interface)
Merupakan mekanisme yang digunakan oleh pengguna dan system pakar untuk
berkomunikasi. Antarmuka menerima informasi dari pemakai dan mengubahnya
kedalam bentuk yang dapat diterima oleh system. Selain itu antarmuka menerima
dari system dan menyajikannya ke dalam bentuk yang dapat dimengerti oleh
pemakai.
Universitas Sumatera Utara
b) Basis Pengetahuan
Basis pengetahuan mengandung pengetahuan untuk pemahaman formulasi, dan
penyelesaian masalah. Pengetahuan itu dapat berasal dari ahli, buku, basis data,,
penelitian dan gambar.
Ada 2 bentuk pendekatan basis pengetahuan:[4]
• Penalaran berbasis aturan (rule-based reasoning)
Pada penalaran berbasis aturan, pengetahuan direpresentasikan dengan
menggunakan aturan berbentuk IF-THEN. Bentuk ini digunakan apabila kita
memiliki sejumlah pengetahuan pakar pada suatu permasalahan tertentu, dan si
pakar dapat menyelesaikan masalah tersebut secara berurutan. Disamping itu,
bentuk ini juga digunakan apabila dibutuhkan penjelasan tentang jejak
(langkah–langkah) pencapaian solusi.
• Penalaran berbasis kasus (case-based reasoning)
Pada penalaran berbasis kasus, basis pengetahuan akan berisi solusi-solusi
yang telah dicapai sebelumnya, kemudian akan diturunkan suatu solusi
untuk keadaan
yang terjadi sekarang
digunakan apabila user
kasus-kasus
yang
(fakta yang ada). Bentuk
ini
menginginkan untuk tahu lebih banyak lagi pada
hampir
sama (mirip). Selain itu bentuk ini juga
digunakan bila kita telah memiliki sejumlah situasi atau kasus tertentu
dalam basis pengetahuan.
Universitas Sumatera Utara
Akuisisi Pengetahuan (Knowledge Acquisition)
Akuisisi
pengetahuan
adalah
akumulasi,
transfer, dan transformasi keahlian
dalam menyelesaikan masalah dari sumber pengetahuan ke dalam program
komputer.
pengetahuan
Dalam
tahap
untuk
ini knowledge
selanjutnya
engineer
ditransfer ke
dalam
berusaha menyerap
basis pengetahuan.
Pengetahuan yang diakuisisi adalah pengetahuan procedural (apa yang harus
dilakukan, berupa aturan, prosedur, metode, dan lain-lain)
serta pengetahuan
deklaratif (termasuk dan tidak termasuk, berupa fakta, konsep,
Pengetahuan
dan
lain-lain).
diperoleh dari pakar, dilengkapi dengan buku, basis data, laporan
penelitian dan pengalaman pemakai. Ada beberapa tantangan dalam melakukan
akuisisi, yaitu pengetahuan yang tidak
kemampuan
lengkap,
pengetahuan
yang
salah,
menjelaskan pengetahuan dan pandangan yang berbeda dari beberapa
pakar.
Metode akuisisi pengetahuan :
- Wawancara
: metode yang paling banyak digunakan, yang melibatkan
pembicaraan dengan pakar secara langsung dalam suatu wawancara
- Analisis protokol : dalam metode ini pakar diminta untuk melakukan suatu
pekerjaan
dan mengungkapkan
proses
pemikirannya
dengan
menggunakan kata-kata. Pekerjaan tersebut direkam, dituliskan, dan
dianalisis.
c) Mesin/Motor Inferensi (Inference Engine)
Mesin Inferensi (Inference Engine), merupakan otak dari Sistem Pakar, juga
dikenal sebagai penerjemah aturan (rule interpreter). Komponen ini mengandung
Universitas Sumatera Utara
mekanisme pola pikir dan penalaran yang digunakan oleh pakar
menyelesaikan
suatu masalah. Mesin
dalam
inferensi adalah program komputer
yang memberikan metodologi untuk penalaran tentang informasi yang ada dalam
basis
pengetahuan
dan
dalam
workplace,
dan
untuk memformulasikan
kesimpulan.
Kerja mesin inferensi meliputi:
- Menentukan aturan mana akan dipakai
- Menyajikan pertanyaan kepada pemakai, ketika diperlukan.
- Menambahkan jawaban ke dalam memori Sistem Pakar.
- Menyimpulkan fakta baru dari sebuah aturan.
- Menambahkan fakta tadi ke dalam memori.
Ada 2 cara dalam melakukan inferensi :
- Forward Chaining
Yaitu sebuah metode pelacakan kedepan, dimana diawali dari fakta – fakta
yang diberikan user kemudian dicari dibasis pengetahuan lalu dicari rule yang
sesuai dengan fakta – fakta. Setelah itu diadakan hipotesa untuk memperoleh
kesimpulan. Metode inferensi ini yang akan digunakan dalam system pakar
yang akan dibangun dengan contoh penalaran sebagai berikut:
IF Badan Demam
AND Menggigil
AND Sendi-sendi kaku
AND Air Seni Berkurang Volumenya
THEN Chikungunya
Universitas Sumatera Utara
Pencocokan fakta atau pernyataan dimulai dari bagian sebelah kiri. Dengan kata
lain, penalaran dimulai dari fakta terlebih dahulu, lalu dicari rule yang sesuai
dengan fakta – fakta yang diberikan untuk menguji kebenaran hipotesa. Metode
Forward Chaining akan ditunjukkan pada gambar berikut: [4]
Gambar 2.3 Metode Forward Chaining
- Backward Chaining adalah suatu teknik pelacakan yang dimulai dari
sekumpulan kesimpulan, lalu hipotesa yang diinginkan, kemudian dengan
mempergunakan kaidah–kaidah yang ada akan dicari sejumlah besar kondisi
awal fakta – fakta yang mendukung kaidah – kaidah tersebut. Pencocokan fakta
atau pernyataan dimulai dari bagian sebelah kanan.Dengan kata lain, penalaran
dimulai dari kesimpulan, lalu hipotesa terlebih dahulu, dan untuk menguji
kebenaran hipotesa tersebut harus dicari rule yang sesuai, lalu fakta yang ada
dalam basis pengetahuan. Contoh penalaran Backward Chaining :
Lampu 1 rusak,
IF Lampu 1 dinyalakan
AND Lampu 1 tidak nyala
AND Lampu 1 dihubungkan dengan sekering
Universitas Sumatera Utara
AND sekering masih utuh
Metode Backward Chaining akan ditunjukkan pada gambar berikut:[4]
Gambar 2.4 Metode Backward Chaining
d) Workplace / Blackboard
Workplace merupakan
area dari sekumpulan
memori kerja (working
memory), digunakan untuk merekam kejadian yang sedang berlangsung
termasuk keputusan sementara.
e) Fasilitas Penjelasan (Explaination Facility).
Kemampuan untuk menjejak (tracing) bagaimana suatu kesimpulan dapat diambil
merupakan
pemecahan
hal
yang
sangat
penting
untuk
transfer
masalah. Fasilitas penjelasan merupakan
pengetahuan
dan
komponen tambahan
yang akan meningkatkan kemampuan sistem pakar.
f) Perbaikan Pengetahuan
Pakar memiliki
kemampuan
untuk
menganalisis
dan
meningkatkan
kinerjanya serta kemampuan untuk belajar dari kinerjanya. Kemampuan
tersebut adalah
penting
dalam
pembelajaran
terkomputerisasi,
sehingga
Universitas Sumatera Utara
program akan mampu menganalisis penyebab kesuksesan dan kegagalan yang
dialaminya dan juga mengevaluasi apakah pengetahuan- pengetahuan yang ada
masih cocok untuk digunakan di masa mendatang.
2.3 Infeksi Tropis
Infeksi merupakan reaksi tubuh setempat atau umum dan biasanya reaksi setempat ini
disertai dengan reaksi umum tubuh yang hidup karena invasi dari kuman (masuknya
kuman kedalam tubuh) serta toksinnya (racun) dan berkembang biak. Syarat
timbulnya infeksi adalah bahwa organisme yang menular harus mampu melekat,
menduduki atau memasuki hospes (tubuh manusia) dan berkembang biak paling tidak
sampai taraf tertentu. Tubuh kemudian mempunyai mekanisme pertahanan tertentu
pada berbagai tempat yang berhubungan dengan lingkungan. Faktor mikroba yang
berpengaruh terhadap infeksi antara lain adalah daya transmisi, daya invasi, dan
kemampuan untuk menimbulkan penyakit. Sedangkan reaksi tubuh terhadap
masuknya kuman tergantung pada jenis kuman, hospes, keadaan tubuh, keadaan sosial
ekonomi, sistem imunitas, dan ada atau tidaknya alergi.[10]
Pada infeksi, sering menimbulkan gejala-gejala umum seperti menggigil dan
badan terasa lemah. Hal ini disebabkan karena eksotoksin kuman, tetapi bagaimana
kuman dengan endotoksin dapat menimbulkan gejala belum diketahui secara jelas.
Diduga ada kuman yang mati, dan setelah mati endotoksinnya keluar sehingga
menyerupai eksotoksin.
Universitas Sumatera Utara
2.3.1 DHF (Dengue Haemorrhagic Fever)
DHF (Dengue Haemorrhagic Fever) atau lebih sering kita dengar dengan sebutan
Demam Berdarah, merupakan adalah penyakit akut yang disebabkan oleh virus
dengue, yang ditularkan oleh nyamuk. Demam berdarah umumnya ditandai oleh
demam tinggi mendadak, sakit kepala hebat, dan ruam. Gejala pada anak-anak dapat
berupa demam ringan yang disertai ruam. Demam berdarah yang lebih parah ditandai
dengan demam tinggi yang bisa mencapai suhu 40-41◦C selama dua sampai tujuh hari,
wajah kemerahan, dan gelaja lainnya yang menyertai demam berdarah ringan.
Berikutnya dapat muncul kecenderungan pendarahan, seperti memar, hidung dan gusi
berdarah, dan juga pendarahan dalam tubuh.[5] Pada kasus yang sangat parah,
mungkin berlanjut pada kegagalan saluran pernapasan, shock dan kematian Demam
berdarah ditularkan pada manusia melalui gigitan nyamuk betina Aedes yang
terinfeksi virus dengue. Penyakit ini tidak dapat ditularkan langsung dari orang ke
orang. Penyebar utama virus dengue yaitu nyamuk Aedes aegypti, namun virus
dengue juga dapat disebarkan oleh spesies lain yaitu Aedes albopictus.
2.3.2 Demam Malaria
Penyakit malaria adalah penyakit yang disebabkan oleh parasit Plasmodium, dan
manusia dapat terinfeksi oleh Plasmodium ini melalu gigitan nyamuk Anopheles, yang
melepaskan Plasmodium dari salivanya sewaktu menggigit manusia. Plasmodium
Universitas Sumatera Utara
memasuki sel – sel hepatosit, dan kemudian melalui sirkulasi darah akan memasuki
sel – sel eritrosit. Didalam sel – sel eritrosit plasmodium selanjutnya berreplikasi.
Replikasi ini merangsang sitolisis sel eritrosit dan menyebabkan lepasnya hasil
metabolisme Plasmodium yang bersifat toksis ke sirkulasi darah. Hal ini mencetuskan
sejumlah gejala klinik yang ringan sampai berat yang dapat menyebabkan
kematian.[8]
Infeksi parasit malaria pada mulai ketika nyamuk anopheles betina menggigit
manusia dan nyamuk akan melepaskan sporozoit dalam pembuluh darah yang
sebagian besar menuju ke hati dan sebagian kecil sisanya akan mati di darah. Gejala
biasanya mulai timbul dalam waktu 10-35 hari setelah parasit masuk ke dalam tubuh
manusia melalui gigitan nyamuk. Gejala awalnya seringkali berupa demam ringan
yang hilang-timbul, sakit kepala, sakit otot dan menggigil, bersamaan dengan
perasaan tidak enak badan (malaise). Kadang gejalanya diawali dengan menggigil
yang diikuti oleh demam. Gejala ini berlangsung selama 2-3 hari dan sering diduga
sebagai gejala flu. [5]
2.3.3 Demam Chikungunya
Selain kasus demam berdarah yang merebak di sejumlah wilayah Indonesia,
masyarakat
direpotkan pula dengan kasus Chikungunya.
sejenis demam
virus
yang
disebabkan alphavirus
yang
Chikungunya adalah
disebarkan
oleh
Universitas Sumatera Utara
gigitan nyamuk dari spesies Aedes aegypti. Secara mendadak penderita akan
mengalami demam tinggi selama lima hari, sehingga dikenal pula istilah demam lima
hari. Pada anak kecil dimulai dengan demam mendadak, kulit kemerahan. Mata
biasanya merah disertai tanda-tanda seperti flu. Sering dijumpai anak kejang demam.
Pada anak yang lebih besar, demam biasanya diikuti rasa sakit pada otot dan sendi,
serta terjadi pembesaran kelenjar getah bening. Pada orang dewasa, gejala nyeri sendi
dan otot sangat dominan dan sampai menimbulkan kelumpuhan sementara karena rasa
sakit bila berjalan. Kadang-kadang timbul rasa mual sampai muntah[5]. Pada
umumnya demam pada anak hanya berlangsung selama tiga hari dengan tanpa atau
sedikit sekali dijumpai perdarahan maupun syok. Bedanya dengandemam berdarah
dengue, pada Chikungunya tidak ada perdarahan hebat, renjatan (shock) maupun
kematian.
Gejala yang umum biasanya diawali oleh salah satu dari gejala berikut yaitu :
demam, nyeri kepala, nyeri otot dan nyeri sendi. Gejala timbul tiba-tiba dan terkadang
disertai kemerahan pada kulit. Nyeri sendi yang hebat merupakan gejala utama dan
gejala yang paling menjadi permasalahan pada penderita chikungunya. Kasus yang
lebih jarang mengenai mata, sistem saraf dan jantung, juga beberapa kasus didapatkan
gangguan pencernaan. Komplikasi yang berat jarang terjadi tetapi pada usia tua,
penyakit ini dapat menyebabkan kematian. Sering gejala infeksi bersifat ringan atau
sedang, sehingga tidak dihiraukan atau terdiagnosa sebagai demam berdarah pada
daerah yang sedang mewabah.[9]
Universitas Sumatera Utara
2.4 PHP
PHP
(hypertext
Prepocessor)
adalah sebuah bahasa
pemograman
yang
berbentuk scripting.[6] PHP merupakan script untuk pemrograman script web server
side, script yang
HTML
yang
membuat
yang dihasilkan
dokumen
dari suatu
HTML
secara on the Fly, dokumen
aplikasi bukan
dokumen
HTML
dibuat dengan menggunakan editor teks atau editor HTML. Dengan
menggunakan
PHP maka maintenance suatu situs web menjadi lebih mudah.
Proses Update data dapat dilakukan dengan menggunakan aplikasi yang dibuat dengan
menggunakan script PHP. Sistem
kompiler.Bahasa
harus
diubah
adalah
bahasa
kerja
ini adalah interpreter bukan
sebagai
interpreter adalah bahasa yang script-script program tidak
kedalam
yang
bentuk source code. Sedangkan
akan mengubah script-script
bahasa
program
kompiler
kedalam source
code, selanjutnya dari bentuk source code akan diubah menjadi object code, bentuk
dari obyek code akan
menghasilkan file yang
lebih kecil
dari
file mentah
sebelumnya.
PHP
merupakan
software
yang open
source (gratis)
dan
mampu
lintas platform, yaitu dapat digunakan dengan sistem operasi dan web server
apapun. PHP mampu berjalan di Windows dan beberapa versi
Linux. PHP
juga
dapat dibangun sebagai modul pada web server Apache dan sebagai binary yang
dapat berjalan sebagi CGI. PHP dapat mengirim HTTP Header, dapat mengeset
cookies, mengatur authentication dan redirect users. PHP menawarkan koneksitas
ynag baik dengan beberapa basis data, antara lain Oracle, Sybase, mSQL, MySQL,
Solid, PostgreSQL, Adabas, FilePro, Velocis, dBase, Unix dbm, dan tak terkecuali
Universitas Sumatera Utara
semua
database
ber-interface
ODBC.
Juga
dapat
berintegrasi
dengan
beberapa library eksternal yang dapat melakukan segalanya mulai dari membuat
dokumen PDF hingga mem-parse XML.
2.5 MySQL
MySQL merupakan database server yang mampu untuk memanajemen database
dengan baik. MySQL dijadikan sebagai sebuah database
digunakan
selain database
penggunaan
MySQL
yang
biasanya
bersifat shareware
seperti Ms
Access,
dipadukan dengan menggunakan program
aplikasi PHP, karena dengan menggunakan kedua
terbukti akan kehandalan
yang paling banyak
program tersebut di atas telah
dalam menangani permintaan data. Kemampuan lain
yang dimiliki MySQL adalah mampu mendukung Relasional Database Manajemen
Sistem (RDBMS), sehingga dengan kemampuan ini MySQL akan mampu menangani
data-data berukuran sangat besar hingga Giga Byte. MySQL
merupakan
bentuk database
peletakan
yang
berjalan
sebagai server,
artinya
sebuah
database
tersebut tidak harus dalam satu mesin dengan aplikasi yang digunakan, sehingga
dapat meletakan sebuah database pada sebuah mesin khusus dan dapat diletakan pada
tempat yang jauh dari komputer peng-aksesnya.[6]
Universitas Sumatera Utara
LANDASAN TEORI
2.1 Kecerdasan Buatan
Artificial Intelligence atau kecerdasan buatan merupakan bagian dari ilmu
pengetahuan komputer yang khusus ditunjukan dalam perancangan otomisasi tingkah
laku cerdas dalam system kecerdasan komputer. Sistem memperlihatkan sifat – sifat
khas yang dihubungkan dengan kecerdasan dalam kelakuan atau tindak-tanduk yang
sepenuhnya bisa menirukan beberapa fungsi otak manusia, seperti pengertian bahasa,
pengetahuan, pemikiran, pemecahan masalah dan lain sebagainya.[2]
Agar mesin bisa cerdas (bertindak seperti dan sebaik manusia) maka harus diberi
bekal pengetahuan dan mempunyai kemampuan untuk menalar. Dua bagian utama
yang dibutuhkan untuk aplikasi kecerdasan buatan:
a. Basis pengetahuan (knowledge base): berisi fakta-fakta, teori, pemikiran
dan hubungan antara satu dengan lainnya.
b. Motor inferensi (inference engine) : kemampuan menarik kesimpulan
berdasarkan pengalaman.
Universitas Sumatera Utara
Ouput,
Masukan,
Masalah,
Basis
Pengetahuan
Motor
Inferensi
Jawaban,
solusi
Pertanyaan, dll
Gambar 2.1 Bagian Utama Sistem Pakar
Implementasi dari kecerdasan buatan saat ini dapat ditemui dalam bidang-bidang
antara lain:
1. Fuzzy logic : suatu metode kecerdasan buatan yang banyak terdapat pada alat
elektronik dan robot. Dimana alat – alat elektronik atau robot tersebut mampu
berpikir dan bertingkah laku sebagaimana layaknya manusia.
2. Computer vision: Suatu metode kecerdasan buatan yang memungkinkan
sebuah sistem komputer mengenali gambar sebagai inputnya. Contohnya
adalah mengenali dan membaca tulisan yang ada gambarnya.
3. Artificial intelegence dalam game: suatu metode kecerdasan buatan yang
berguna untuk meniru cara berpikir seorang manusia dalam bermain game.
Contohnya adalah program Deep Blue yang mampu berpikir setara dengan
seorang grandmaster catur.
4. Speech recognition: suatu metode kecerdasan buatan yang berguna untuk
mengenali suara manusia dengan cara dicocokkan dengan acuan atau pattern
yang telah diprogramkan sebelumnya. Contohnya adalah suara dari user dapat
diterjemahkan menjadi sebuah perintah bagi komputer.
Universitas Sumatera Utara
5. Expert system : suatu metode kecerdasan buatan yang berguna untuk meniru
cara berpikir dan penalaran seorang ahli dalam mengambil keputusan
berdasarkan situasi yang ada.
2.2 Sistem Pakar
Secara umum, sistem pakar adalah sistem yang berusaha mengadopsi pengetahuan
manusia ke komputer yang dirancang untuk memodelkan kemampuan menyelesaikan
masalah seperti layaknya seorang pakar. Dengan sistem pakar ini, orang awam pun
dapat menyelesaikan masalahnya atau hanya mencari informasi berkualitas yang
sebenarnya hanya dapat diperoleh dengan bantuan para ahli di bidangnya. Sistem
pakar ini juga dapat membantu aktivitas para pakar sebagai asisten yang
berpengalaman
dan
penyusunannya,
sistem
mempunyai
pakar
pengetahuan
yang
mengkombinasikan
dibutuhkan.
kaidah-kaidah
Dalam
penarikan
kesimpulan (inference rules) dengan basis pengetahuan tertentu yang diberikan oleh
satu atau lebih pakar dalam bidang tertentu. Kombinasi dari kedua hal tersebut
disimpan dalam komputer, yang selanjutnya digunakan dalam proses pengambilan
keputusan untuk penyelesaian masalah tertentu.
Keahlian dipindahkan dari pakar ke suatu computer. Pengetahuan ini kemudian
disimpan di dalam computer. Pada saat pengguna menjalankan computer untuk
mendapatkan informasi, sistem pakar menanyakan fakta-fakta dan dapat membuat
penalaran (inferensi) dan sampai pada suatu kesimpulan. Kemudian, sistem
memberikan penjelasan (memberikan kesimpulan atas hasil konsultasi yang telah
dilakukan sebelumnya).[7]
Universitas Sumatera Utara
Pada dasarnya sistem pakar diterapkan untuk mendukung aktivitas pemecahan
masalah. Beberapa aktivitas pemecahan yang dimaksud seperti pembuatan keputusan
(decision making), pemandu pengetahuan (knowledge fusing), pembuatan desain
(designing), perencanaan (planning), prakiraan (forecasting), pengaturan (regulating),
pengendalian
(controlling),
diagnosa
(diagnosing),
perumusan
(prescribing),
penjelasan (explaining), pemberian nasihat (advising), dan pelatihan (tutoring).[3]
Sistem pakar yang muncul pertama kali adalah General-purpose solver (GPS) yang
dikembangkan oleh Newl dan Simon. Sampai saat ini sudah banyak sistem pakar yang
dibuat, seperti MYCIN, DENDRAL, XCON & XSEL, SOPHIE, Prospector, FOLIO,
DELTA, dsb.
Tabel 2.1 Macam-macam sistem pakar
Sistem Pakar
Kegunaan
MYCIN
Diagnosa Penyakit
DENDRAL
Mengidentifikasi struktur molecular campuran kimia yang tidak
dikenal
XCON & XSEL
Membantu Mengkonfigurasi sistem komputer besar
SOPHIE
Analisis sirkit elektronik
Prospector
Digunakan di dalam geologi untuk membantu mencari dan
menemukan deposit.
FOLIO
Membantu memberikan keputusan bagi seorang manajer dalam
hal stok broker dan investasi.
DELTA
Pemeliharaan lokomotif listrik diesel.
2.2.1 Ciri-ciri Sistem Pakar
Universitas Sumatera Utara
Sistem pakar memiki ciri-ciri sebagai berikut :
1. Terbatas pada bidang yang spesifik
2. Dapat memberikan penalaran untuk data-data yang tidak lengkap atau tidak
pasti
3. Dapat mengemukakan rangkaian alasan yang diberikannya dengan cara yang
dapat dipahami
4. Berdasarkan rule atau kaidah tertentu
5. Dirancang untuk dapat dikembangkan secara bertahap
6. Outputnya tergantung dari dialog dengan user
7. Knowledge base dan inference engine terpisah
2.2.2 Kategori dan Area Permasalahan Sistem Pakar
Berikut adalah kategori dan area permasalahan sistem pakar:
a. Interpretasi, adalah mebuat kesimpulan atau deskripsi dari sekumpulan data
mentah.
b. Prediksi, adalah memproyeksikan akibat –akibat yang dimungkinkan situasisituasi tertentu
c. Diagnosa, adalah menentukan sebab malfungsi dalam situasi yang didasarkan
pada gejala-gejala yang teramati.
d. Desain, adalah menentukan konfigurasi komponen – komponen sistem yang
cocok dengan tujuan kinerja tertentu yang memenuhi kendala – kendala
tertentu.
Universitas Sumatera Utara
e. Perencanaan, adalah merencanakan serangkaian tindakan yang
dapat
mencapai sejumlah tujuan dengan kondisi awal tertentu,
f. Debugging dan Repair, adalah menentukan dan menginterpresentasikan caracara untuk mengatasi malfungsi.
g. Instruksi, adalah mendeteksi dan mengoreksi defisiensi dalam pemahaman
domain subyek.
h. Pengendalian, adalah mengatur tingkah laku suatu lingkungan yang kompleks.
i.
Seleksi,
adalah
mengidentifikasi
pilihan
terbaik
dari
sekumpulan
kemungkinan.
j.
Simulasi, adalah pemodelan interaksi antara komponen-komponen sistem.
k. Monitoring, adalah membandingkan hasil pengamatan dengan kondisi yang
diharapkan.
2.2.3 Keuntungan dan kelemahan Sistem Pakar
Keuntungan sistem pakar:
a. Memungkinkan orang awam dapat mengerjakan pekerjaan para ahli.
b. Dapat melakukan proses secara berulang secara otomatis.
c. Menyimpan pengetahuan dan keahlian para pakar.
d. Meningkatkan kualitas, dengan memberi nasehat yang konsisten dan
mengurangi kesalahan.
e. Meningkatkan hasil dan produktivitas, karena sistem pakar dapat bekerja lebih
cepat dari manusia.
f. Memiliki kemampuan untuk bekerja dengan informasi yang tidak lengkap dan
mengandung ketidakpastian.
Universitas Sumatera Utara
g. Memiliki kemampuan untuk mengakses pengetahuan.
h. Meningkatkan kapabilitas dalam penyelesaian masalah.
i.
Menghemat waktu dalam pengambilan keputusan.
Kelemahan sistem pakar:
a. Biaya yang diperlukan untuk membuat, memelihara, dan mengembangkannya
sangat mahal.
b. Sulit dikembangkan, hal ini erat kaitannya dengan ketersediaan pakar di
bidangnya.
c. Sistem pakar tidak 100% benar karena seseorang yang terlibat dalam
pembuatan sistem pakar tidak selalu benar. Oleh karena itu perlu diuji ulang
secara teliti sebelum digunakan.
d. Kepakaran sangat sulit diekstrak dari manusia.
e. Pendekatan oleh setiap pakar untuk suatu situasi atau problem bias berbedabeda, meskipun sama-sama benar.
f. Sangat sulit bagi seorang pakar untuk mengabstraksi atau menjelaskan langkah
mereka dalam menangani masalah.
g. Sistem pakar bekerja baik untuk suatu bidang yang sempit.
h. Istilah dan jargon yang dipakai oleh pakar dalam mengekspresikan fakta
seringkali terbatas dan tidak mudah dimengerti oleh orang lain.
i.
Transfer pengetahuan dapat bersifat subyektif dan bias.
2.2.4 Struktur Sistem Pakar
Sistem pakar memiliki dua bagian utama, yaitu :
Universitas Sumatera Utara
a. Lingkungan pengembangan (development environment), yaitu bagian yang
digunakan untuk memasukkan pengetahuan pakar ke dalam lingkungan sistem
pakar.
b. Lingkungan konsultasi (consultation environment), yaitu bagian yang
digunakan oleh pengguna yang bukan pakar untuk memperoleh pengetahuan.
Gambar 2.2 Struktur Sistem Pakar
Komponen-komponen yang terdapat dalam arsitektur / struktur system pakar:
a) Antarmuka Pengguna (user interface)
Merupakan mekanisme yang digunakan oleh pengguna dan system pakar untuk
berkomunikasi. Antarmuka menerima informasi dari pemakai dan mengubahnya
kedalam bentuk yang dapat diterima oleh system. Selain itu antarmuka menerima
dari system dan menyajikannya ke dalam bentuk yang dapat dimengerti oleh
pemakai.
Universitas Sumatera Utara
b) Basis Pengetahuan
Basis pengetahuan mengandung pengetahuan untuk pemahaman formulasi, dan
penyelesaian masalah. Pengetahuan itu dapat berasal dari ahli, buku, basis data,,
penelitian dan gambar.
Ada 2 bentuk pendekatan basis pengetahuan:[4]
• Penalaran berbasis aturan (rule-based reasoning)
Pada penalaran berbasis aturan, pengetahuan direpresentasikan dengan
menggunakan aturan berbentuk IF-THEN. Bentuk ini digunakan apabila kita
memiliki sejumlah pengetahuan pakar pada suatu permasalahan tertentu, dan si
pakar dapat menyelesaikan masalah tersebut secara berurutan. Disamping itu,
bentuk ini juga digunakan apabila dibutuhkan penjelasan tentang jejak
(langkah–langkah) pencapaian solusi.
• Penalaran berbasis kasus (case-based reasoning)
Pada penalaran berbasis kasus, basis pengetahuan akan berisi solusi-solusi
yang telah dicapai sebelumnya, kemudian akan diturunkan suatu solusi
untuk keadaan
yang terjadi sekarang
digunakan apabila user
kasus-kasus
yang
(fakta yang ada). Bentuk
ini
menginginkan untuk tahu lebih banyak lagi pada
hampir
sama (mirip). Selain itu bentuk ini juga
digunakan bila kita telah memiliki sejumlah situasi atau kasus tertentu
dalam basis pengetahuan.
Universitas Sumatera Utara
Akuisisi Pengetahuan (Knowledge Acquisition)
Akuisisi
pengetahuan
adalah
akumulasi,
transfer, dan transformasi keahlian
dalam menyelesaikan masalah dari sumber pengetahuan ke dalam program
komputer.
pengetahuan
Dalam
tahap
untuk
ini knowledge
selanjutnya
engineer
ditransfer ke
dalam
berusaha menyerap
basis pengetahuan.
Pengetahuan yang diakuisisi adalah pengetahuan procedural (apa yang harus
dilakukan, berupa aturan, prosedur, metode, dan lain-lain)
serta pengetahuan
deklaratif (termasuk dan tidak termasuk, berupa fakta, konsep,
Pengetahuan
dan
lain-lain).
diperoleh dari pakar, dilengkapi dengan buku, basis data, laporan
penelitian dan pengalaman pemakai. Ada beberapa tantangan dalam melakukan
akuisisi, yaitu pengetahuan yang tidak
kemampuan
lengkap,
pengetahuan
yang
salah,
menjelaskan pengetahuan dan pandangan yang berbeda dari beberapa
pakar.
Metode akuisisi pengetahuan :
- Wawancara
: metode yang paling banyak digunakan, yang melibatkan
pembicaraan dengan pakar secara langsung dalam suatu wawancara
- Analisis protokol : dalam metode ini pakar diminta untuk melakukan suatu
pekerjaan
dan mengungkapkan
proses
pemikirannya
dengan
menggunakan kata-kata. Pekerjaan tersebut direkam, dituliskan, dan
dianalisis.
c) Mesin/Motor Inferensi (Inference Engine)
Mesin Inferensi (Inference Engine), merupakan otak dari Sistem Pakar, juga
dikenal sebagai penerjemah aturan (rule interpreter). Komponen ini mengandung
Universitas Sumatera Utara
mekanisme pola pikir dan penalaran yang digunakan oleh pakar
menyelesaikan
suatu masalah. Mesin
dalam
inferensi adalah program komputer
yang memberikan metodologi untuk penalaran tentang informasi yang ada dalam
basis
pengetahuan
dan
dalam
workplace,
dan
untuk memformulasikan
kesimpulan.
Kerja mesin inferensi meliputi:
- Menentukan aturan mana akan dipakai
- Menyajikan pertanyaan kepada pemakai, ketika diperlukan.
- Menambahkan jawaban ke dalam memori Sistem Pakar.
- Menyimpulkan fakta baru dari sebuah aturan.
- Menambahkan fakta tadi ke dalam memori.
Ada 2 cara dalam melakukan inferensi :
- Forward Chaining
Yaitu sebuah metode pelacakan kedepan, dimana diawali dari fakta – fakta
yang diberikan user kemudian dicari dibasis pengetahuan lalu dicari rule yang
sesuai dengan fakta – fakta. Setelah itu diadakan hipotesa untuk memperoleh
kesimpulan. Metode inferensi ini yang akan digunakan dalam system pakar
yang akan dibangun dengan contoh penalaran sebagai berikut:
IF Badan Demam
AND Menggigil
AND Sendi-sendi kaku
AND Air Seni Berkurang Volumenya
THEN Chikungunya
Universitas Sumatera Utara
Pencocokan fakta atau pernyataan dimulai dari bagian sebelah kiri. Dengan kata
lain, penalaran dimulai dari fakta terlebih dahulu, lalu dicari rule yang sesuai
dengan fakta – fakta yang diberikan untuk menguji kebenaran hipotesa. Metode
Forward Chaining akan ditunjukkan pada gambar berikut: [4]
Gambar 2.3 Metode Forward Chaining
- Backward Chaining adalah suatu teknik pelacakan yang dimulai dari
sekumpulan kesimpulan, lalu hipotesa yang diinginkan, kemudian dengan
mempergunakan kaidah–kaidah yang ada akan dicari sejumlah besar kondisi
awal fakta – fakta yang mendukung kaidah – kaidah tersebut. Pencocokan fakta
atau pernyataan dimulai dari bagian sebelah kanan.Dengan kata lain, penalaran
dimulai dari kesimpulan, lalu hipotesa terlebih dahulu, dan untuk menguji
kebenaran hipotesa tersebut harus dicari rule yang sesuai, lalu fakta yang ada
dalam basis pengetahuan. Contoh penalaran Backward Chaining :
Lampu 1 rusak,
IF Lampu 1 dinyalakan
AND Lampu 1 tidak nyala
AND Lampu 1 dihubungkan dengan sekering
Universitas Sumatera Utara
AND sekering masih utuh
Metode Backward Chaining akan ditunjukkan pada gambar berikut:[4]
Gambar 2.4 Metode Backward Chaining
d) Workplace / Blackboard
Workplace merupakan
area dari sekumpulan
memori kerja (working
memory), digunakan untuk merekam kejadian yang sedang berlangsung
termasuk keputusan sementara.
e) Fasilitas Penjelasan (Explaination Facility).
Kemampuan untuk menjejak (tracing) bagaimana suatu kesimpulan dapat diambil
merupakan
pemecahan
hal
yang
sangat
penting
untuk
transfer
masalah. Fasilitas penjelasan merupakan
pengetahuan
dan
komponen tambahan
yang akan meningkatkan kemampuan sistem pakar.
f) Perbaikan Pengetahuan
Pakar memiliki
kemampuan
untuk
menganalisis
dan
meningkatkan
kinerjanya serta kemampuan untuk belajar dari kinerjanya. Kemampuan
tersebut adalah
penting
dalam
pembelajaran
terkomputerisasi,
sehingga
Universitas Sumatera Utara
program akan mampu menganalisis penyebab kesuksesan dan kegagalan yang
dialaminya dan juga mengevaluasi apakah pengetahuan- pengetahuan yang ada
masih cocok untuk digunakan di masa mendatang.
2.3 Infeksi Tropis
Infeksi merupakan reaksi tubuh setempat atau umum dan biasanya reaksi setempat ini
disertai dengan reaksi umum tubuh yang hidup karena invasi dari kuman (masuknya
kuman kedalam tubuh) serta toksinnya (racun) dan berkembang biak. Syarat
timbulnya infeksi adalah bahwa organisme yang menular harus mampu melekat,
menduduki atau memasuki hospes (tubuh manusia) dan berkembang biak paling tidak
sampai taraf tertentu. Tubuh kemudian mempunyai mekanisme pertahanan tertentu
pada berbagai tempat yang berhubungan dengan lingkungan. Faktor mikroba yang
berpengaruh terhadap infeksi antara lain adalah daya transmisi, daya invasi, dan
kemampuan untuk menimbulkan penyakit. Sedangkan reaksi tubuh terhadap
masuknya kuman tergantung pada jenis kuman, hospes, keadaan tubuh, keadaan sosial
ekonomi, sistem imunitas, dan ada atau tidaknya alergi.[10]
Pada infeksi, sering menimbulkan gejala-gejala umum seperti menggigil dan
badan terasa lemah. Hal ini disebabkan karena eksotoksin kuman, tetapi bagaimana
kuman dengan endotoksin dapat menimbulkan gejala belum diketahui secara jelas.
Diduga ada kuman yang mati, dan setelah mati endotoksinnya keluar sehingga
menyerupai eksotoksin.
Universitas Sumatera Utara
2.3.1 DHF (Dengue Haemorrhagic Fever)
DHF (Dengue Haemorrhagic Fever) atau lebih sering kita dengar dengan sebutan
Demam Berdarah, merupakan adalah penyakit akut yang disebabkan oleh virus
dengue, yang ditularkan oleh nyamuk. Demam berdarah umumnya ditandai oleh
demam tinggi mendadak, sakit kepala hebat, dan ruam. Gejala pada anak-anak dapat
berupa demam ringan yang disertai ruam. Demam berdarah yang lebih parah ditandai
dengan demam tinggi yang bisa mencapai suhu 40-41◦C selama dua sampai tujuh hari,
wajah kemerahan, dan gelaja lainnya yang menyertai demam berdarah ringan.
Berikutnya dapat muncul kecenderungan pendarahan, seperti memar, hidung dan gusi
berdarah, dan juga pendarahan dalam tubuh.[5] Pada kasus yang sangat parah,
mungkin berlanjut pada kegagalan saluran pernapasan, shock dan kematian Demam
berdarah ditularkan pada manusia melalui gigitan nyamuk betina Aedes yang
terinfeksi virus dengue. Penyakit ini tidak dapat ditularkan langsung dari orang ke
orang. Penyebar utama virus dengue yaitu nyamuk Aedes aegypti, namun virus
dengue juga dapat disebarkan oleh spesies lain yaitu Aedes albopictus.
2.3.2 Demam Malaria
Penyakit malaria adalah penyakit yang disebabkan oleh parasit Plasmodium, dan
manusia dapat terinfeksi oleh Plasmodium ini melalu gigitan nyamuk Anopheles, yang
melepaskan Plasmodium dari salivanya sewaktu menggigit manusia. Plasmodium
Universitas Sumatera Utara
memasuki sel – sel hepatosit, dan kemudian melalui sirkulasi darah akan memasuki
sel – sel eritrosit. Didalam sel – sel eritrosit plasmodium selanjutnya berreplikasi.
Replikasi ini merangsang sitolisis sel eritrosit dan menyebabkan lepasnya hasil
metabolisme Plasmodium yang bersifat toksis ke sirkulasi darah. Hal ini mencetuskan
sejumlah gejala klinik yang ringan sampai berat yang dapat menyebabkan
kematian.[8]
Infeksi parasit malaria pada mulai ketika nyamuk anopheles betina menggigit
manusia dan nyamuk akan melepaskan sporozoit dalam pembuluh darah yang
sebagian besar menuju ke hati dan sebagian kecil sisanya akan mati di darah. Gejala
biasanya mulai timbul dalam waktu 10-35 hari setelah parasit masuk ke dalam tubuh
manusia melalui gigitan nyamuk. Gejala awalnya seringkali berupa demam ringan
yang hilang-timbul, sakit kepala, sakit otot dan menggigil, bersamaan dengan
perasaan tidak enak badan (malaise). Kadang gejalanya diawali dengan menggigil
yang diikuti oleh demam. Gejala ini berlangsung selama 2-3 hari dan sering diduga
sebagai gejala flu. [5]
2.3.3 Demam Chikungunya
Selain kasus demam berdarah yang merebak di sejumlah wilayah Indonesia,
masyarakat
direpotkan pula dengan kasus Chikungunya.
sejenis demam
virus
yang
disebabkan alphavirus
yang
Chikungunya adalah
disebarkan
oleh
Universitas Sumatera Utara
gigitan nyamuk dari spesies Aedes aegypti. Secara mendadak penderita akan
mengalami demam tinggi selama lima hari, sehingga dikenal pula istilah demam lima
hari. Pada anak kecil dimulai dengan demam mendadak, kulit kemerahan. Mata
biasanya merah disertai tanda-tanda seperti flu. Sering dijumpai anak kejang demam.
Pada anak yang lebih besar, demam biasanya diikuti rasa sakit pada otot dan sendi,
serta terjadi pembesaran kelenjar getah bening. Pada orang dewasa, gejala nyeri sendi
dan otot sangat dominan dan sampai menimbulkan kelumpuhan sementara karena rasa
sakit bila berjalan. Kadang-kadang timbul rasa mual sampai muntah[5]. Pada
umumnya demam pada anak hanya berlangsung selama tiga hari dengan tanpa atau
sedikit sekali dijumpai perdarahan maupun syok. Bedanya dengandemam berdarah
dengue, pada Chikungunya tidak ada perdarahan hebat, renjatan (shock) maupun
kematian.
Gejala yang umum biasanya diawali oleh salah satu dari gejala berikut yaitu :
demam, nyeri kepala, nyeri otot dan nyeri sendi. Gejala timbul tiba-tiba dan terkadang
disertai kemerahan pada kulit. Nyeri sendi yang hebat merupakan gejala utama dan
gejala yang paling menjadi permasalahan pada penderita chikungunya. Kasus yang
lebih jarang mengenai mata, sistem saraf dan jantung, juga beberapa kasus didapatkan
gangguan pencernaan. Komplikasi yang berat jarang terjadi tetapi pada usia tua,
penyakit ini dapat menyebabkan kematian. Sering gejala infeksi bersifat ringan atau
sedang, sehingga tidak dihiraukan atau terdiagnosa sebagai demam berdarah pada
daerah yang sedang mewabah.[9]
Universitas Sumatera Utara
2.4 PHP
PHP
(hypertext
Prepocessor)
adalah sebuah bahasa
pemograman
yang
berbentuk scripting.[6] PHP merupakan script untuk pemrograman script web server
side, script yang
HTML
yang
membuat
yang dihasilkan
dokumen
dari suatu
HTML
secara on the Fly, dokumen
aplikasi bukan
dokumen
HTML
dibuat dengan menggunakan editor teks atau editor HTML. Dengan
menggunakan
PHP maka maintenance suatu situs web menjadi lebih mudah.
Proses Update data dapat dilakukan dengan menggunakan aplikasi yang dibuat dengan
menggunakan script PHP. Sistem
kompiler.Bahasa
harus
diubah
adalah
bahasa
kerja
ini adalah interpreter bukan
sebagai
interpreter adalah bahasa yang script-script program tidak
kedalam
yang
bentuk source code. Sedangkan
akan mengubah script-script
bahasa
program
kompiler
kedalam source
code, selanjutnya dari bentuk source code akan diubah menjadi object code, bentuk
dari obyek code akan
menghasilkan file yang
lebih kecil
dari
file mentah
sebelumnya.
PHP
merupakan
software
yang open
source (gratis)
dan
mampu
lintas platform, yaitu dapat digunakan dengan sistem operasi dan web server
apapun. PHP mampu berjalan di Windows dan beberapa versi
Linux. PHP
juga
dapat dibangun sebagai modul pada web server Apache dan sebagai binary yang
dapat berjalan sebagi CGI. PHP dapat mengirim HTTP Header, dapat mengeset
cookies, mengatur authentication dan redirect users. PHP menawarkan koneksitas
ynag baik dengan beberapa basis data, antara lain Oracle, Sybase, mSQL, MySQL,
Solid, PostgreSQL, Adabas, FilePro, Velocis, dBase, Unix dbm, dan tak terkecuali
Universitas Sumatera Utara
semua
database
ber-interface
ODBC.
Juga
dapat
berintegrasi
dengan
beberapa library eksternal yang dapat melakukan segalanya mulai dari membuat
dokumen PDF hingga mem-parse XML.
2.5 MySQL
MySQL merupakan database server yang mampu untuk memanajemen database
dengan baik. MySQL dijadikan sebagai sebuah database
digunakan
selain database
penggunaan
MySQL
yang
biasanya
bersifat shareware
seperti Ms
Access,
dipadukan dengan menggunakan program
aplikasi PHP, karena dengan menggunakan kedua
terbukti akan kehandalan
yang paling banyak
program tersebut di atas telah
dalam menangani permintaan data. Kemampuan lain
yang dimiliki MySQL adalah mampu mendukung Relasional Database Manajemen
Sistem (RDBMS), sehingga dengan kemampuan ini MySQL akan mampu menangani
data-data berukuran sangat besar hingga Giga Byte. MySQL
merupakan
bentuk database
peletakan
yang
berjalan
sebagai server,
artinya
sebuah
database
tersebut tidak harus dalam satu mesin dengan aplikasi yang digunakan, sehingga
dapat meletakan sebuah database pada sebuah mesin khusus dan dapat diletakan pada
tempat yang jauh dari komputer peng-aksesnya.[6]
Universitas Sumatera Utara