Pengembangan Sistem Pakar untuk Memprediksi Penyakit Gigi Menggunakan Pohon Keputusan ID3.

vi

ABSTRAK

Aplikasi sistem pakar diagnosa penyakit gigi dengan pembelajaran mesin ini

dibuat untuk membantu pasien dan juga pakar untuk melakukan diagnosa awal

penyakit yang dialami pasien berdasarkan gejala-gejala yang nampak pada pasien.

Selain untuk membantu pasien, aplikasi ini pun digunakan untuk mengetahui

perbandingan ketepatan akurasi dari mesin atau pakar. Data kasus pada aplikasi ini

diambil dari data medis dokter gigi yang nantinya diolah untuk menghasilkan pohon

keputusan dengan algoritma ID3. Pada aplikasi sistem pakar ini dapat dilakukan

konsultasi penyakit berdasarkan gejala. Pembentukan aturan menggunakan tools

bantuan yaitu Weka dan pembuatan coding program menggunakan bahasa

pemrograman C# serta basis data SQL Server. Sedangkan untuk editor menggunakan

Microsoft Visual Studio 2010 dan SQL Server Management Studio 2008 R2. Hasil

pengujian menunjukan bahwa sistem memiliki peforma yang kompetitif

dibandingkan dengan penilaian ahli dengan nilai kepercayaan 95% dalam uji statistik

t-test.

ABSTRACT

In this final project, a dental diagnosis expert system is developed. The system

is developed based on around 70 real historical data, which consisting of 9 general

dental diseases and 23 symptoms. The Weka ID3 implementation is used to bulid a

decision tree which is used as a kind of expert rules. With the help of these rules, a

generic rule matching algorithm is embedded in the system. The algorithm takes a

series of question its input and produces a number of dental diseases prediction as the

outcome. The system is developed as windows-based system using C# programing

language. The experimental result show that the system has a competitive

performance against the expert judgment in a 95% statistical t-test confidence.

viii

DAFTAR ISI

PENGEMBANGAN SISTEM PAKAR UNTUK MEMPREDIKSI PENYAKIT GIGI

MENGGUNAKAN POHON KEPUTUSAN ID3 ... i

PRAKATA ... ii

PERNYATAAN PUBLIKASI LAPORAN PENELITIAN ... iv

PERNYATAAN ORISINALITAS LAPORAN PENELITIAN ... v

ABSTRAK ... vi

ABSTRACT ... vii

DAFTAR ISI ... viii

DAFTAR GAMBAR ... xi

DAFTAR TABEL ... xiv

BAB I ... 1

PENDAHULUAN ... 1

1.1 Latar Belakang ... 1

1.2 Perumusan Masalah ... 2

1.3 Tujuan Pembahasan ... 2

1.4 Ruang Lingkup Kajian ... 2

1.5 Sumber Data ... 3

1.6 Sistematika Penyajian ... 3

BAB II ... 5

KAJIAN TEORI ... 5

2.1 Sistem Pakar ... 5

2.1.1 Ciri-ciri Sistem Pakar ... 5

2.1.2 Keuntungan Sistem Pakar ... 6

2.1.3 Kelemahan Sistem Pakar ... 6

2.2 Algoritma ID3 (Iterative Dichotomiser 3) ... 6

2.5 Weka ... 9

2.8.1 Terminologi ... 11

2.8.2 Anatomi... 11

2.8.3 Waktu Erupsi ... 12

2.8.4 Sakit Gigi ... 14

2.9 Uji Statistika ... 15

2.9.1 Uji t-test ... 15

2.l0 Sistem Sejenis ... 18

BAB III ... 19

ANALISIS DAN PERANCANGAN ... 19

3.1 Penyakit Umum Yang Sering Terjadi Pada Gigi Beserta Pengobatannya ... 19

3.2 Gambaran Aplikasi ... 21

3.2.1 Konsep Aplikasi ... 21

3.3 Arsitektur Sistem ... 22

3.5 Entity Relationship Diagram ... 30

3.6 Use Case dan Acitivity Diagram ... 31

3.6.1 Use Case Diagram ... 31

3.6.2 Proses Konsultasi ... 31

3.6.3 Lihat Hasil Diagnosa ... 32

3.6.4 Tambah Rules ... 33

3.7 Konsep Eksekusi dan Rancangan Form ... 35

3.7.1 Rancangan Form Pemilihan Gejala ... 35

3.7.2 Rancangan Form Konsultasi... 35

3.7.2 Rancangan Form Kesimpulan / Hasil ... 36

BAB IV ... 37

PENGEMBANGAN PERANGKAT LUNAK... 37

4.1 Implementasi Sistem ... 37

4.2 Implementasi Penyimpanan Data ... 38

4.3 Implementasi Antarmuka dan Rules ... 39

BAB V ... 52

x

5.1 Evaluasi Perbandingan Hasil Kinerja Dokter Gigi dengan Mesin ... 52

5.1.1 Testing data dengan rules ID3 ... 52

5.1.2 Testing Data dengan Mahasiswa ... 53

5.1.2.1 Mahasiswa Koas Pertama ... 53

5.1.2.2 Mahasiswa Koas Kedua ... 54

5.1.2.3 Mahasiswa Koas ketiga ... 56

5.2 Uji Signifikasi dengan menggunakan t-Test ... 57

5.4 Hasil Testing Dokter ... 60

5.5 Uji Signifikasi Menggunakan t-test ... 61

5.4 Hasil Evaluasi ... 62

5.5 Uji Blackbox ... 63

5.5.1 Pengujian Mainform ... 63

5.5.2 Pengujian form kesimpulan ... 63

BAB VI ... 64

KESIMPULAN DAN SARAN ... 64

6.1 Kesimpulan ... 64

6.2 Saran ... 64

DAFTAR PUSTAKA ... xiv

RIWAYAT HIDUP PENULIS ... xv

LAMPIRAN ... 1 Lampiran A ... A-1 Lampiran B ... B-1 Lampiran C ... C-1 Lampiran D ... D-1 Lampiran E ... E-1

DAFTAR GAMBAR

Gambar 2. 1 Aplikasi Weka ... 9

Gambar 2. 3 Anatomi gigi ... 11

Gambar 2. 2 Singkatan untuk gigi tetap/gigi susu ... 11

Gambar 2. 4Waktu erupsi pada gigi ... 14

Gambar 2. 5 Pilihan metode pengujian ... 16

Gambar 2. 6 t-test : Two samples Assuming Equal Variance... 17

Gambar 2. 7 Pengisian variable ... 17

Gambar 2. 8 Hajil uji signifikan menggunakan excel... 18

Gambar 3. 1 Proses Gambaran Aplikasi ... 22

Gambar 3. 2 Rules yang terbentuk dalam database ... 25

Gambar 3. 3 ERD ... 30

Gambar 3. 4 Use Case diagram ... 31

Gambar 3. 5 Activity Diagram Proses Pemilihan Gejala ... 32

Gambar 3. 6 Activity Diagram Hasil Diagnosa ... 33

Gambar 3. 7 Activity Diagram Penambahan Rules ... 34

Gambar 3. 8 Rancangan Form Utama ... 35

Gambar 3. 9 Rancangan Form Konsultasi ... 36

Gambar 3. 10 Rancangan Form Hasil Diagnosa ... 36

Gambar 4. 1 Hasil rules ID3 ... 37

Gambar 4. 2 Halaman Utama Program ... 39

Gambar 4. 3 Tampilan Konsultasi ... 40

Gambar 4. 4 Tampilan hasil konsultasi ... 41

Gambar 4. 5 Tampilan Tambah Rules ... 42

Gambar 4. 6 Kode Program Konsultasi (1) ... 42

Gambar 4.5.1 Kode program konsultasi (2) ... 43

Gambar 4.5.2 Kode program konsultasi (3) ... 44

Gambar 4.5. 3 Kode Program Konsultasi (4) ... 46

Gambar 4.5. 4 Kode Program Konsultasi (5) ... 47

Gambar 4.5. 5 Kode Program Tambah Rules ... 49

Gambar 4.5. 6 Kode Program Kesimpulan ... 50

Gambar 5. 1 Uji signifikansi ID3 dengan Mahasiswa Pertama ... 59

Gambar 5. 2 Uji signifikansi ID3 dengan Mahasiswa Kedua ... 59

Gambar 5. 3 Uji signifikansi ID3 dengan Mahasiswa Ketiga ... 60

Gambar 5. 4 Uji t-test Dokter ... 61

Gambar 5. 5 Uji signifikansi t-test dokter ... 62

xii

DAFTAR TABEL

Tabel 2. 1 Singkatan untuk gigi tetap/gigi susu ... 10

Tabel 2. 2 Waktu erupsi pada gigi ... 13

Tabel 3. 1 Penyakit umum pada gigi ... 19

Tabel 3. 2 Tabel Cross Validation ... 26

Tabel 3. 3 Tabel Split ... 27

Tabel 3. 4 Tabel Training Set (All data) ... 28

Tabel 3. 5 Tabel Manual ... 29

Tabel 5. 1 Tabel testing data dengan rules ID3 ... 52

Tabel 5. 2 Tabel perbandingan Kasus dengan Mahasiswa Pertama ... 53

Tabel 5. 3 Tabel perbandingan Kasus dengan Mahasiswa kedua ... 55

Tabel 5. 4 Tabel perbandingan Kasus dengan Mahasiswa Ketiga ... 56

Tabel 5. 5 Tabel Akurasi ... 57

Tabel 5. 6 Tabel blackbox Mainform ... 63

BAB I

PENDAHULUAN

1.1 Latar Belakang

Dalam dunia kesehatan, gigi merupakan salah satu elemen terpenting dalam

tubuh kita karena gigi memiliki peranan yang penting dalam hal kehidupan

sehari-hari seperti makan, minum, bahkan dapat mempengaruhi saraf-saraf otak apabila

terjadi penyakit atau kelainan yang terjangkit pada gigi. Gigi mempunyai beraneka

ragam jenis penyakit dari yang tidak serius sampai yang dapat membahayakan jiwa

manusia. Selain itu penyakit gigi mempunyai kemiripan-kemiripan dalam

gejala-gejalanya sehingga sulit mendiagnosa penyakit apa yang dialami .

Dalam kedokteran gigi seringkali terjadi hal-hal yang tidak diinginkan salah

satunya yang paling vital adalah terjadi kesalahan dalam mendiagnosa penyakit

tersebut. Sehingga sering kali para dokter salah dalam menangani penyakit yang

dialami oleh pasien.

Aplikasi sistem pakar ini ditujukan untuk calon-calon dokter gigi Mahasiswa

Kedokteran Univeristas Kristen Maranatha, sehingga dapat memudahkan mereka

dalam memprediksi penyakit apa yang dialami oleh pasien. Dan untuk kedepannya

mencegah dan memperkecil kemungkinan kesalahan dalam mendiagnosa penyakit

yang dialami oleh pasien tersebut. Di dalam aplikasi terdapat cara penanganan dan

solusi apa yang harus dilakukan oleh dokter untuk proses penyembuhan pasien

tersebut.

2

Universitas Kristen Maranatha

1.2 Perumusan Masalah

Adapun rumusan masalah yang dapat ditarik dari latar belakang diatas:

1.

Bagaimana solusi agar pengguna dapat memprediksi penyakit gigi pada pasien?

2.

Bagaimana solusi agar pengguna dapat mengetahui cara penanganan dan

pengobatannya pada pasien?

1.3 Tujuan Pembahasan

Adapun tujuan yang dapat ditarik dari perumusan masalah diatas:

1.

Membangun solusi untuk memprediksi penyakit gigi pada pasien.

2.

Membangun solusi untuk mengetahui cara penanganan dan pengobatan pada

pasien.

1.4 Ruang Lingkup Kajian

Berikut ini merupakan ruang lingkup kaijan dalam pengerjaan tugas akhir ini, yang

dapat dijabarkan sebagai berikut :

1.

Untuk batasan hardware Client :

•

Desktop Computer dengan minimum requirement:

-

Processor Intel pentium 4 2,0 GHz

-

Memory 1GB DDR

-

Harddisk 160 GB

-

VGA 64 MB

-

Keyboard + Mouse

-

Monitor LCD 17”

2.

Untuk batasan software :

3

-

Sistem operasi Microsoft Windows 7 Ultimate

•

Pembuatan aplikasimenggunakan software :

-

Editor Pemrograman: Microsoft Visual Studio 2010

3. Untuk batasan aplikasi:

•

Sistem pakar ini dirancang untuk memprediksi penyakit-penyakit gigi pada

manusia, yang seringkali terjadi pada dokter gigi umum.

•

Aplikasi ini hanya khusus digunakan untuk mahasiswa kedokteran gigi

maranatha..

1.5 Sumber Data

Penulis mendapatkan sumber data untuk penulisan laporan ini melalui

pembelajaran matakuliah yang bersangkutan di Universitas Kristen Maranatha, studi

pustaka, dengan menggunakan buku dan literatur lainnya dalam perpustakaan

Universitas Kristen Maranatha, dan juga tentunya data-data perusahaan yang

diperlukan untuk pembuatan aplikasi ini.

1.6 Sistematika Penyajian

Adapun sistematika penyajian dari laporan tugas akhir ini adalah sebagai berikut :

BAB I PENDAHULUAN : Bab ini berisi penjelasan tentang latar belakang

pemilihan masalah, apa yang akan dirancang untuk solusi dari masalah yang ada,

tujuan dibuatnya solusi tersebut, batasan-batasan apa saja yang dibahas di dalamnya

dan sistematika dari penulisan.

BAB II LANDASAN TEORI : Bab ini berisi penjelasan tentang bahan-bahan

atau teori-teori yang relevan dan bersangkutan dengan pembuatan dan perancangan

aplikasi sistem pakar ini.

4

Universitas Kristen Maranatha

BAB III ANALISIS DAN DESAIN : Bab ini menjelaskan analisis tentang

permasalahan yang ada untuk merancang aplikasi ini. Analisis meliputi analisis

sistem yang sedang berjalan dan analisis sistem yang akan dibangun serta rancangan

user interface .

BAB IV PENGEMBANGAN PERANGKAT LUNAK : Bab ini berisi tentang

pengimplementasian perancangan yang sudah dirancang pada Bab III. Di dalamnya

terdapat kumpulan screenshot program dan coding program.

BAB V TESTING DAN EVALUASI SISTEM : Bab ini berisi tentang apakah setiap

fungsional sudah berjalan sesuai dengan yang diinginkan atau tidak. Pada bab ini

digunakan blackbox testing untuk pengujiannya.

BAB VI KESIMPULAN DAN SARAN : Bab ini berisi tentang penjelasan singkat

dari aplikasi yang dibangun sebagai tolak ukur keberhasilan pengembangan aplikasi.

Pada bab ini juga terdapat saran untuk pengembangan program selanjutnya.

BAB VI

KESIMPULAN DAN SARAN

6.1 Kesimpulan

Dari hasil penelitian yang sudah dilakukan oleh penulis dapat diambil

kesimpulan sebagai berikut.

1.

Mesin memiliki tingkat akurasi yang lebih baik daripada pakar, yang diambil

dari beberapa mahasiswa kedokteran. Seperti yang ditunjukan pada gambar

hasil pengujian t-test pada bab 5 yang ditunjukan pada gambar 5.1 sampai

gambar 5.3.

2.

Aplikasi pun memberikan kemungkinan-kemungkinan penyakit apa saja yang

dialami oleh user, sehingga user dapat mengantisipasi kemungkinan penyakit

lainnya seperti yang sudah ditunjukan pada bab 4 pada gambar 4.4.

3.

Aplikasi memberikan informasi pengobatan dan hasil diagnosanya bagi user

yang ditunjukan pada bab 4 seperti yang ditunjukan pada gambar 4.4.

4.

Aplikasi memberikan prediksi diagnosa penyakit yang cukup baik akurasinya,

selain mesin memberikan diagnosa akhir, mesin pun menampilkan berbagai

kemungkinan penyakit yang dialami oleh user.

5.

Selain memberikan diagnosa, mesin juga menampilkan pengobatannya sesuai

penyakit yang muncul dalam diagnosa akhir.

6.2 Saran

Beberapa hal yang harus diperhatikan apabila penelitian ini akan dilanjutkan

adalah ;

1.

Dibuat versi yang lebih detailnya lagi, seperti menambahkan gambar sehingga

memudahkan mengetahui diagnosanya.

77

DAFTAR PUSTAKA

Fathansyah,Ir. (2002). Basis Data. Bandung: Informatika.

Kusumadewi, Sri (2003). Artificial Intelligent. Graha Ilmu : Yogyakarta

Sulianta, Feri dan Juju Dominikus (2010). Data Mining: Meramalkan Bisnis

Perusahaan. PT Elex Media Komputindo : Jakarta

Usri, Kosterman (2006). Diagnosis Dan Terapi Penyakit Gigi dan Mulut. Lembaga

Studi Kesehatan Indonesia : Bandung

Witten, I. H., Frank, E., & Hall, M. A. (2011). Data Mining Practical Machine

Learning Tools and Techniques Third Edition. Burington: Morgan Kaufmann.

Sugiyono. (1996). Statistika untuk Penelitian. Bandung: Alfabeta.

Rinto (2013). Aplikasi Sistem Pakar Untuk Mendiagnosa Penyakit Anjing Dengan

Pembelajaran Data Histori Menggunakan Algoritma ID3. Bandung.

Indra Pangaribuan, Martin (2008). Pembuatan Sistem Pakar Untuk Mendiagnosis

2

Universitas Kristen Maranatha

1.2 Perumusan Masalah

Adapun rumusan masalah yang dapat ditarik dari latar belakang diatas:

1. Bagaimana solusi agar pengguna dapat memprediksi penyakit gigi pada pasien? 2. Bagaimana solusi agar pengguna dapat mengetahui cara penanganan dan

pengobatannya pada pasien?

1.3 Tujuan Pembahasan

Adapun tujuan yang dapat ditarik dari perumusan masalah diatas:

1. Membangun solusi untuk memprediksi penyakit gigi pada pasien.

2. Membangun solusi untuk mengetahui cara penanganan dan pengobatan pada pasien.

1.4 Ruang Lingkup Kajian

Berikut ini merupakan ruang lingkup kaijan dalam pengerjaan tugas akhir ini, yang dapat dijabarkan sebagai berikut :

1. Untuk batasan hardware Client :

• Desktop Computer dengan minimum requirement:

- Processor Intel pentium 4 2,0 GHz

- Memory 1GB DDR

- Harddisk 160 GB

- VGA 64 MB

- Keyboard + Mouse

- Monitor LCD 17”

2. Untuk batasan software :

Universitas Kristen Maranatha - Sistem operasi Microsoft Windows 7 Ultimate

• Pembuatan aplikasimenggunakan software :

- Editor Pemrograman: Microsoft Visual Studio 2010 3. Untuk batasan aplikasi:

• Sistem pakar ini dirancang untuk memprediksi penyakit-penyakit gigi pada manusia, yang seringkali terjadi pada dokter gigi umum.

• Aplikasi ini hanya khusus digunakan untuk mahasiswa kedokteran gigi maranatha..

1.5 Sumber Data

Penulis mendapatkan sumber data untuk penulisan laporan ini melalui pembelajaran matakuliah yang bersangkutan di Universitas Kristen Maranatha, studi pustaka, dengan menggunakan buku dan literatur lainnya dalam perpustakaan Universitas Kristen Maranatha, dan juga tentunya data-data perusahaan yang diperlukan untuk pembuatan aplikasi ini.

1.6 Sistematika Penyajian

Adapun sistematika penyajian dari laporan tugas akhir ini adalah sebagai berikut :

BAB I PENDAHULUAN : Bab ini berisi penjelasan tentang latar belakang pemilihan masalah, apa yang akan dirancang untuk solusi dari masalah yang ada, tujuan dibuatnya solusi tersebut, batasan-batasan apa saja yang dibahas di dalamnya dan sistematika dari penulisan.

BAB II LANDASAN TEORI : Bab ini berisi penjelasan tentang bahan-bahan atau teori-teori yang relevan dan bersangkutan dengan pembuatan dan perancangan aplikasi sistem pakar ini.

4

Universitas Kristen Maranatha BAB III ANALISIS DAN DESAIN : Bab ini menjelaskan analisis tentang permasalahan yang ada untuk merancang aplikasi ini. Analisis meliputi analisis sistem yang sedang berjalan dan analisis sistem yang akan dibangun serta rancangan user interface .

BAB IV PENGEMBANGAN PERANGKAT LUNAK : Bab ini berisi tentang pengimplementasian perancangan yang sudah dirancang pada Bab III. Di dalamnya terdapat kumpulan screenshot program dan coding program.

BAB V TESTING DAN EVALUASI SISTEM : Bab ini berisi tentang apakah setiap fungsional sudah berjalan sesuai dengan yang diinginkan atau tidak. Pada bab ini digunakan blackbox testing untuk pengujiannya.

BAB VI KESIMPULAN DAN SARAN : Bab ini berisi tentang penjelasan singkat dari aplikasi yang dibangun sebagai tolak ukur keberhasilan pengembangan aplikasi. Pada bab ini juga terdapat saran untuk pengembangan program selanjutnya.

76

Universitas Kristen Maranatha

BAB VI

KESIMPULAN DAN SARAN

6.1 Kesimpulan

Dari hasil penelitian yang sudah dilakukan oleh penulis dapat diambil kesimpulan sebagai berikut.

1. Mesin memiliki tingkat akurasi yang lebih baik daripada pakar, yang diambil dari beberapa mahasiswa kedokteran. Seperti yang ditunjukan pada gambar hasil pengujian t-test pada bab 5 yang ditunjukan pada gambar 5.1 sampai gambar 5.3.

2. Aplikasi pun memberikan kemungkinan-kemungkinan penyakit apa saja yang dialami oleh user, sehingga user dapat mengantisipasi kemungkinan penyakit lainnya seperti yang sudah ditunjukan pada bab 4 pada gambar 4.4.

3. Aplikasi memberikan informasi pengobatan dan hasil diagnosanya bagi user yang ditunjukan pada bab 4 seperti yang ditunjukan pada gambar 4.4.

4. Aplikasi memberikan prediksi diagnosa penyakit yang cukup baik akurasinya, selain mesin memberikan diagnosa akhir, mesin pun menampilkan berbagai kemungkinan penyakit yang dialami oleh user.

5. Selain memberikan diagnosa, mesin juga menampilkan pengobatannya sesuai penyakit yang muncul dalam diagnosa akhir.

6.2 Saran

Beberapa hal yang harus diperhatikan apabila penelitian ini akan dilanjutkan adalah ;

1. Dibuat versi yang lebih detailnya lagi, seperti menambahkan gambar sehingga memudahkan mengetahui diagnosanya.

77

Universitas Kristen Maranatha 2. Dibuat lagi fitur untuk menambah record data pasien.

xiv

Universitas Kristen Maranatha

DAFTAR PUSTAKA

Fathansyah,Ir. (2002). Basis Data. Bandung: Informatika.

Kusumadewi, Sri (2003). Artificial Intelligent. Graha Ilmu : Yogyakarta

Sulianta, Feri dan Juju Dominikus (2010). Data Mining: Meramalkan Bisnis Perusahaan. PT Elex Media Komputindo : Jakarta

Usri, Kosterman (2006). Diagnosis Dan Terapi Penyakit Gigi dan Mulut. Lembaga Studi Kesehatan Indonesia : Bandung

Witten, I. H., Frank, E., & Hall, M. A. (2011). Data Mining Practical Machine Learning Tools and Techniques Third Edition. Burington: Morgan Kaufmann. Sugiyono. (1996). Statistika untuk Penelitian. Bandung: Alfabeta.

Rinto (2013). Aplikasi Sistem Pakar Untuk Mendiagnosa Penyakit Anjing Dengan Pembelajaran Data Histori Menggunakan Algoritma ID3. Bandung.

Indra Pangaribuan, Martin (2008). Pembuatan Sistem Pakar Untuk Mendiagnosis Kelainan Jaringan Lunak pada Rongga Mulut. Bandung.