SISTEM PAKAR UNTUK MENDIAGNOSIS PENYAKIT TULANG, SENDI, DAN OTOT PADA MANUSIA BERBASIS WEB.

1 BAB I PENDAHULUAN A. Latar belakang

Kesehatan merupakan suatu hal yang penting bagi kelangsungan hidup manusia tidak terkecuali kesehatan sistem gerak manusia. Sistem gerak manusia terdiri dari tulang, sendi, dan otot (TSO). Manusia dapat bergerak karena ada kerjasama dari ketiga bagian. Jika ada salah satu dari ketiga komponen sistem gerak tersebut mengalami kerusakan maka akan sangat mengganggu kerja dari sistem gerak manusia. Sebagian orang menganggap penyakit yang menyerang tulang, sendi, dan otot merupakan penyakit yang hanya menyerang kaum lanjut usia. Penyakit TSO sebenarnya tidak hanya menyerang kaum lanjut usia saja karena remaja bahkan anak anak pun dapat terserang penyakit tersebut walaupun memang penyakit tersebut kebanyakan menyerang kaum lanjut usia.

Penyakit TSO kebanyakan terjadi di negara berkembang termasuk di Indonesia. Pada umumnya penyakit yang sering dikeluhkan adalah osteoporosis

atau pengeropososan tulang. Berdasarkan perhimpunan osteoporosis Indonesia dalam infodatin kemenkes RI (2015) bahwa proporsi penduduk Indonesia diatas 50 tahun terkena osteoporosis adalah sebesar 32,3% pada wanita dan 28,8% pada pria. Selain osteoporosis ada beberapa penyakit lain yang beresiko besar menyerang tulang, sendi, dan otot manusia, seperti: fraktur tulang, osteoartritis, osteomalacia, artritis gout, polimiositis, dan osteomielitis. Tingginya frekuensi kejadian dari penyakit yang menyerang tulang, sendi, dan otot pada masyarakat khususnya masyakat Indonesia disebabkan keadaan dan perilaku dari masyarakat seperti stres,

2

pola makan yang salah, kekurangan konsumsi makanan yang sehat dan seimbang, kurangnya kegiatan fisik maupun gaya hidup yang tidak sehat seperti rokok dan minum alkohol yang berlebihan. Penyebab penyakit tersebut selain keadaan dan perilaku masyarakat juga karena ketidaktahuan dan kurangnya pengetahuan tentang penyakit TSO.

Sebenarnya penyakit TSO akan lebih mudah diobati jika dilakukan penanganan lebih dini, namun sayangnya masyarakat banyak yang tidak memahami gejala dari penyakit tersebut. Informasi tentang gejala dan penanganan penyakit tersebut biasanya hanya diketahui dokter. Pasien perlu berkonsultasi dengan dokter untuk mengetahui gejala awal, pencegahan dan penanganan yang tepat untuk penyakit tersebut. Namun tidak semua pasien dapat berkonsultasi dengan dokter dengan berbagai alasan, seperti: jarak rumah sakit yang jauh, dokter ahli yang sedikit dan tidak punya waktu untuk berkonsultasi ke dokter, selain itu mahalnya biaya konsultasi dengan dokter juga membuat pasien malas ke dokter. Seiring berkembangnya teknologi permasalahan tersebut dapat diatasi dengan bantuan kecerdasan buatan.

Kecerdasan buatan (Artificial Intelligence) merupakan salah satu bagian ilmu komputer yang membuat agar mesin (komputer) dapat melakukan pekerjaan seperti dan sebaik manusia (Sri Kusumadewi, 2003: 1). Kecerdasan buatan memiliki beberapa lingkup utama, antara lain: sistem pakar, pengolahan bahasa alami, pengenalan ucapan, robotika dan sensor sistem, computer vision, game playing, dan intelligent couter-aided instruction. Berbagai macam pengembangan dilakukan di berbagai ruang lingkup kecerdasan buatan untuk mempermudah

3

aktivitas dan kegiatan manusia. Salah satu cabang dari kecerdasan buatan yang sedang banyak dikembangkan adalah sistem pakar. Sistem pakar adalah sistem yang berusaha mengadopsi pengetahuan manusia ke kompoter, agar komputer dapat menyelesaikan suatu permasalahan tertentu seperti yang biasa dilakukan oleh para ahli (Sri Kusumadewi, 2003: 109).

Para ahli dapat menyelesaikan suatu masalah yang rumit sesuai dengan bidangnya karena mereka sudah memiliki pengetahuan dan pengalaman. Sistem pakar dinilai cocok untuk menyelesaikan masalah yang rumit karena sistem pakar dibuat dengan basis pengetahuan dan aturan aturan yang dibuat oleh pakar. Sistem pakar sudah banyak dikembangkan dalam berbagai bidang untuk menyelesaikan berbagai masalah, salah satunya adalah bidang kesehatan untuk diagnosis penyakit. Diagnosis penyakit di dalam sistem pakar dilakukan dengan menganalisis berbagai gejala yang terjadi pada seseorang dan dengan menggunakan metode tertentu untuk menarik suatu keputusan penyakit yang diderita.

Dalam menyelesaikan suatu masalah sistem pakar membutuhkan suatu pola pikir atau metode penalaran yang digunakan untuk menyelesaikan masalah dan membuat suatu keputusan dikenal sebagai teknik inferensi. Ada dua teknik inferensi yang biasa digunakan dalam sistem pakar yaitu forward chaining dan backward chaining. Metode backward chaining adalah pelacakan ke belakang yang memulai penalarannya dari kesimpulan (goal), dengan mencari sekumpulan hipotesis yang mendukung menuju fakta-fakta yang mendukung sekumpulan hipotesis tersebut. Sedangkan metode forward chaining adalah pelacakan ke depan yang memulai dari sekumpulan fakta-fakta dengan mencari kaidah yang cocok dengan

4

dugaan/hipotesis yang ada menuju kesimpulan. Forward chaining adalah salah satu teknik inferensi yang cocok untuk permasalahan diagnosis karena forward chaining bekerja dengan cukup baik untuk permasalahan yang dimulai dari mengumpulkan informasi lalu kemudian mencari kesimpulan dari informasi yang telah dikumpulkan tersebut.

Sistem pakar harus memiliki suatu nilai kepastian sehingga diperlukan suatu metode untuk memberi nilai kepastian tersebut. Metode yang dapat digunakan untuk mengukur kepastian adalah metode certainty factor. Metode certainty factor

dapat digunakan untuk melakukan penarikan keputusan dalam sistem pakar dan memberikan nilai kepastian dari keputusan yang diambil sehingga keputusan yang diambil dapat lebih dipercaya dengan adanya nilai kepastian.

Sudah banyak penelitian yang menggunakan sistem pakar untuk menyelesaikan permasalahan diagnosis antara lain untuk mendiagnosis penyakit gigi, penyakit kusta, penyakit THT, dan penyakit pada sistem pencernaan. Salah satu penelitian yang menjadi acuan adalah penelitian yang dilakukan oleh Ridwan Yudi P pada tahun 2008 dengan judul Sistem Pakar Berbasis Web untuk Mendiagnosis Penyakit Gigi. Pada penelitian tersebut dibahas tentang perancangan sistem pakar berbasis web untuk mendiagnosis penyakit gigi berdasarkan gejala yang dirasakan pasien dengan metode forward chaining Berdasarkan penelitian yang pernah dilakukan tersebut sistem pakar memiliki kemampuan yang baik untuk menyelesaikan permasalahan diagnosis penyakit, untuk itu tepat dikembangkan sistem pakar diagnosis penyakit TSO manusia berbasis web yang dapat memberikan beberapa kemudahan antara lain:

5

1. Kemudahan akses dimanapun dan kapanpun selama ada koneksi internet.

2. Tidak perlu menginstal software tambahan hanya perlu web browser. Sistem pakar yang dikembangkan ini diharapkan dapat membantu masyarakat untuk melakukan diagnosis penyakit TSO berdasarkan gejala penyakit yang dirasakan sehingga dapat menindaklanjuti dengan tindakan yang tepat.

B. Rumusan masalah

Berdasarkan latar belakang yang telah dipaparkan sebelumnya maka diperoleh rumusan masalah sebagai berikut:

1. Bagaimana pengembangan sistem pakar untuk mendiagnosis penyakit tulang, sendi, dan otot pada manusia berbasis web dengan metode

forward chaining?

2. Apakah sistem pakar yang dikembangkan layak digunakan untuk mendiagnosis penyakit tulang, sendi, dan otot pada manusia?

C. Batasan masalah

Dalam penyusunan tugas akhir ini agar dalam penjelasannya terarah dan sesuai dengan yang diharapkan akan diberikan batasan masalah. Sistem yang dibangun digunakan untuk mendiagnosis penyakit dan memberikan informasi tentang gejala gejala, pencegahan penyakit dan cara penanganan penyakit TSO manusia yaitu fraktur tertutup, fraktur terbuka, osteoporosis, osteoartritis, osteomielitis, polimialgia reumatik, artritis gout, artritis reumatoid, dislokasi sendi, dan Tetanus

6 D. Tujuan Penelitian

Berdasarkan latar belakang dan rumusan masalah diatas maka tujuan dari penelitian ini adalah sebagai berikut :

1. Mengembangkan sistem pakar untuk mendiagnosis penyakit TSO pada manusia berbasis web dengan metode forward chaining.

2. Menghasilkan sistem pakar yang layak untuk digunakan dalam mendiagnosis penyakit TSO pada manusia.

E. Manfaat Penelitian

Hasil penelitian ini diharapkan dapat bermanfaat untuk :

1. Membantu pasien untuk dapat mendiagnosis penyakit tulang, sendi dan otot secara mandiri.

2. Memberikan pengetahuan tentang gejala, pencegahan dan penanganan penyakit TSO pada pasien.

3. Menyimpan atau mendokumentasikan informasi dari pakar penyakit TSO sehingga dapat bermanfaat bagi penggunna.

4. Sistem pakar yang telah dibuat dapat menjadi referensi untuk pengambangan dan pembuatan sistem pakar sejenis di kemudian hari.

7

BAB II KAJIAN TEORI A. Penyakit tulang, sendi, dan otot (TSO)

Ada berbagai macam penyakit tulang, sendi, dan otot (TSO) pada manusia beberapa penyakit tesrsebut antara lain: fraktur tertutup, fraktur terbuka,

osteoporosis, osteoartritis, osteomalacia, osteomielitis, polimialgia reumatik, artritis gout, artritis reumatoid, dislokasi sendi, tetanus, dan polio

1. Fraktur Tertutup

Fraktur adalah terputusnya kontinuitas tulang, tulang rawan sendi, tulang rawan epifisis baik yang bersifat total maupun parsial. Fraktur tertutup adalah suatu fraktur yang tidak mempunyai hubungan dengan dunia luar sehingga pada fraktur tertutup tidak terdapat luka luar. Fraktur tertutup biasanya terjadi pada pasien yang memiliki riwayat trauma seperti terjatuh atau pernah mengalami kecelakaan. Biasanya gejala yang dikeluhkan pasien adalah nyeri pada tulang dan sulit digerakkan serta terjadi pembengkakan (Kementrian Kesehatan, 2014).

2. Fraktur Terbuka

Fraktur terbuka adalah suatu fraktur dimana terjadi hubungan dengan lingkungan luar melalui kulit sehingga ada kemungkinan terjadi kontaminasi bakteri yang dapat menimbul komplikasi berupa infeksi. Pada fraktur terbuka biasanya juga ikut terjadi pendarahan, tulang yang patah juga ikut terlihat menonjol keluar dari permukaan kulit, namun tidak semua fraktur terbuka membuat tulang terihat menonjol keluar (Faswita Wirda, 2016).

8

3. Osteoporosis

Osteoporosis adalah kelainan dimana terdapat reduksi atau penurunan massa total tulang. Kecepatan resorbsi tulang lebih cepat dari pembentukan tulang. Tulang menjadi keropos seara progresif, rapuh, mudah patah. Biasanya

Osteoporosis terjadi pada orang yang berusia diatas 35 tahun dan resiko wannita terserang osteoporosis lebih tinggi daripada pria (Kanis John A, 1994). Faktor resiko terserang Osteoporosis antara lain adalah wanita menopause, gaya hidup yang tidak baik seperti merokok, konsumsi kafein, konsumsi alkohol, dan kurang aktivitas fisik (Guide W., 2017). Gejala pada osteoporosis biasanya antara lain: sakit punggung yang berkelanjutan dalam jangka panjang, dan postur tubuh menjadi bungkuk (Faqih Ruhyanudin, 2011)...

4. Osteoartritis

Penyakit sendi degeneratif yang berkaitan dengan kerusakan kartilago sendi Pasien sering datang berobat pada saat sudah ada deformitas sendi yang bersifat permanen. Secara simtomatis penyakit sendi degeneratif terjadi pada usia 50-70, diantara yang menderita termuda ialah pada usia 20 tahun (Kementrian Kesehatan, 2014). Faktor utama yang dihubungkan dengan kejadian OA adalah penuaan, trauma sebelumnya, kecenderungan genetik, dan obesitas (Lukman Zulkifli Amin, 2015). Ada dua jenis osteoarthritis, yang primer penyebab belum diketahui, yang sekunder akibat trauma, infeksi, atau pernah terjadi fraktur. Gejala yang dikeluhkan pasien

osteoarthritis biasanya nyeri pada persendian yang bergerak, terutama sendi penerima beban (panggul-lutut), dan persendian tangan tetapi tidak menutup kemungkinan bahwa sendi-sendi yang lain juga dapat terserang. Gejala

9

osteoarthritis umumnya berkembang secara perlahan-lahan dan semakin parah seiring waktu. Tingkat keparahan gejala penyakit ini dapat berbeda-beda pada tiap penderita serta lokasi sendi yang diserang (Kementrian Kesehatan, 2014).

5. Osteomielitis

Osteomielitis adalah suatu bentuk infeksi tulang yang menyebabkan kerusakan dan pembentukan tulang baru. Ada beberapa mekanisme infeksi yang dapat menyebabkan osteomielitis antara lain: infeksi (misalnya. setelah trauma, operasi, atau penyisipan sendi prostetik), insufisiensi vaskular (misal pada diabetes mellitus atau gangguan pembuluh darah perifer), dan penyebaran hematogen dari infeksi, misalnya diosteomielitis vertebral pada anak-anak (Gunawan, 2010). Penyebab utama osteomielitis adalah bakteri Staphylococcus aureus. Bakteri ini dapat menginfeksi tulang melalui aliran darah. Sebenarnya bakteri Staphylococcus adalah bakteri yang jarang menyebabkan masalah kesehatan dan umum terdapat di kulit, namun bakteri ini dapat berbalik menyerang ketika sistem kekebalan tubuh sedang lemah. Kebanyakan osteomielitis terjadi pada orang orang yang berusia di atas 60 tahun. Biasanya pada wanita terjadi diatas usia 50 tahun atau menopouse. Kegemukan/ obesitas juga memiliki resiko yang besar terserang osteomielitis. (Faqih Ruhyanudin, 2011).

10

6. Polimialgia Reumatik

Polymyalgia rheumatica (PMR) adalah suatu sindrom klinis dengan etiologi yang tidak diketahui yang mempengaruhi individu usia lanjut. Polymyalgia

biasanya terjadi pada orang orang lanjut usia dan lebih sering terjadi pada wanita.

Gejala-gejala yang dialami pasien biasanya nyeri dan kekakuan leher, bahu dan pinggul. Kekakuan pada pasien biasanya akan menyebabkan pasien mengalami kesulitan bangkit dari kursi, berbalik di tempat tidur, atau mengangkat tangan mereka di atas bahu tinggi. Kekakuan terjadi setelah periode istirahat (fenomena gel) serta kekakuan pada pagi hari lebih dari 1 jam biasanya terjadi. Pasien juga mungkin menggambarkan sendi distal bengkak, pembengkakan tungkai. Carpal tunnel syndrome dapat terjadi pada beberapa pasien. Kebanyakan pasien selalu lebih tua dari 50 tahun dan biasanya lebih tua dari 65 tahun (Carlos Alvarani M.D., 2002).

7. Artritis Gout

Gout atau arthritis gout adalah suatu kelainan metabolik yang mana laki-laki delapan sampai sembilan kali lebih sering terkena daripada wanita. Penyakit ini dapat terjadi pada berbagai usia, usia yang sering terkena adalah sekitar 50 tahunan. 85% dari penderita gout mempunyai faktor genetik. Gout terjadi sebagai akibat dari hyperuricemia yang berlangsung lama (asam urat serum meningkat) disebabkan oleh karena penumpukan purin atau rekresi asam urat yang kurang dari ginjal. Faktor resiko penyakit Gout antara lain: konsumsi alkohol, daging merah dan makanan yang banyak mengandung purin (Barry L, 2014). Gejala dari gout

11

bagian yang sakit), Rasa sakit pada sendi biasanya terjadi pada malam hari, Sendi terasa sakit secara tiba-tiba (terutama sendi jempol kaki) atau sendi ujung bagian tubuh (Faqih Ruhyanudin, 2011).

8. Artritis Reumatoid

Penyakit autoimun yang ditandai dengan terdapatnya sinovitis erosif simetrik terutama mengenai jaringan persendian, seringkali juga melibatkan organ tubuh lainnya. Atritis Rhematoid lebih banyak terjadi pada wanita (3:1 dengan kasus pria) pada usia 25 – 35 tahun. Faktor resiko Atritis Rhematoid terjadi pada orang orang yang berusia diatas 60 tahun. Biasanya pada wanita terjadi diatas usia 50 tahun atau menopouse. Kegemukan/ obesitas juga memiliki resiko yang besar terserang AtritisRhematoid. Selain itu pekerja berat dengan penggunaan satu sendi terus menerus juga memili resiko terkena penyakit ini. Faktor genetik juga memiliki resiko yang besar untuk terkena AtritisRhematoid. Gejala AtritisRhematoid antara lain: nyeri dan bengkak pada sendi yang berlangsung terus menerus, kaku pada pagi hari berlangsungselama lebih dari 30 menit, persendian mengalami bengkak dan hangat jika diraba (Lutfi Chabib, 2016).

9. Dislokasi Sendi

Dislokasi sendi terjadi ketika permukaan tulang sendi tidak sesuai dengan posisi anatomi. Dislokasi merupakan keadaan emergensi karena berhubungan dengan kerusakan aliran darah dan persarafan disekitarnya. Diskolasi umumnya terjadi pada jari dan bahu. Meski demikian, persendian lain seperti lutut, pinggul, siku tangan, maupun pergelangan kaki juga dapat mengalami cedera ini. Gejala utama dislokasi biasanya akan terlihat melalui kejanggalan yang muncul pada

12

bentuk sendi, misalnya muncul benjolan aneh di dekat tempurung atau soket sendi. Sendi tersebut juga akan mengalami pembengkakan, lebam, terasa sangat sakit, serta tidak dapat digerakkan (Kementrian Kesehatan, 2014).

10. Tetanus

Tetanus merupakan infeksi yang tergolong serius dan disebabkan oleh bakteri Clostridium tetani. Bakteri ini umumnya terdapat dalam debu, tanah, serta kotoran hewan dan manusia. Bakteri tetanus sering kali masuk ke tubuh melalui luka terbuka akibat cidera atau luka bakar. Saat berhasil memasuki tubuh bakteri

tetanus akan berkembang biak dan melepaskan neurotoksin. Neurotoksin adalah racun yang menyerang sistem saraf. Racun tersebut dapat mengacaukan kinerja saraf dan dapat menyebabkan kejang dan kekakuan otot yang merupakan gejala utama tetanus (Kementrian Kesehatan, 2014).

11. Polio

Polio atau poliomyelitis adalah penyakit virus yang sangat mudah menular dan menyerang sistem saraf. Pada kondisi penyakit yang bertambah parah, dapat menyebabkan kesulitan bernapas, kelumpuhan, dan pada sebagian kasus menyebabkan kematian. Penyakit polio disebabkan oleh virus yang umumnya masuk melalui makanan atau minuman yang terkontaminasi dengan tinja dan virus polio. Sama halnya seperti cacar, polio hanya menjangkiti manusia. Dalam tubuh manusia, virus polio menjangkiti tenggorokan dan usus. Selain melalui kotoran, virus polio juga dapat menyebar melalui tetesan cairan yang keluar saat penderitanya batuk atau bersin. Penderita polio biasanya mengalami gejala seperti

13

lemah otot, demam, merasa keletihan, sakit pada tenggorokan, serta terasa kaku dan sakit pada bagian kaki, tangan, leher, dan punggung (Kementrian Kesehatan, 2014).

B. Kecerdasan Buatan

Kecerdassan buatan atau artificial intelegence merupakan salah satu bagian ilmu komputer yang membuat agar komputer dapat melakukan pekerjaan seperti dan sebaik yang dilakukan oleh manusia. Sementara itu menurut (Avrin Barr dan

Edward A. Feigenbaum, 1981) kecerdasan buatan adalah bagian dari ilmu komputer yang mempelajari perancangan sistem komputer yang cerdas, yaitu sistem yang memiliki karakteristik berpikir seperti manusia.

Manusia dapat menyelesaikan permasalahan karena manusia mempunyai pengetahuan dan pengalaman. Pengetahuan diperoleh dari belajar, namun bekal pengetahuan saja tidak cukup bagi manusia untuk menyelesaikan permasalahan, manusia juga diberi akal untuk melakukan penalaran, mengambil kesimpulan berdasarkan pengetahuan yang dimiliki. Sama halnya seperti manusia untuk membuat mesin cerdas dan dapat bekerja layaknya manusia mesin tersebut juga harus diberi pengetahuan dan kemampuan untuk menalar. Menurut Sri Kusumadewi (2003: 3 ) dari sudut pandang pemrograman untuk membuat aplikasi kecerdasan buatan dibutuhkan 2 bagian utama yaitu :

1. Basis pengetahuan (knowledge base), berisi fakta fakta, teori, pemikiran, dan hubungan antara satu dengan lainnya.

14

2. Motor inferensi (inference engine), yaitu kemampuan menarik kesimpulan berdasarkan pengalaman.

Kecerdasan buatan mempunyai beberapa lingkup utama, menurut (Sri Kusumadewi, 2003) lingkup utama dari kecerdasan buatan adalah :

1. Sistem pakar (Expert System), disini komputer digunakan sebagai saraa untuk menyimpan pengetahuan para pakar dengan demikian komputer akan memiliki keahlian untuk menyelesaikan suatu permasalahan dengan meniru keahlian yang dimiliki oleh pakar.

2. Pengolahan bahasa alami (Natural Languege Processing), dengan pengolahan bahasa alami ini diharapkan user dapat berkomunikasi dengan komputer dengan menggunkan bahasa sehari hari.

3. Pengenalan ucapan (Speech recognition), melalui pengenalan ucapan diharapkan manusia dapat berkomunikasi dengan komputer dengan suara. 4. Robotika dan sistem sensor (Robotic and Sensory System).

5. Computer Vision, mencoba untuk mengintrepetasikan gambar atau obyek obyek tampak melalui komputer.

Solusi Jawaban Output Basis pengetahua n Motor inferensi Komputer Pertanyaa n, dll Masalah Input

15

6. Intelligent Computer-aided Insruction, komputer dapat digunakan sebagai tutor yang dapat melatih dan mengajar.

Jika dibandingkan dengan kecerdasan alami atau kecerdasan yang dimiliki oleh manusia kecerdasan buatan memiliki beberapa kelebihan antara lain :

1. Kecerdasan buatan lebih bersifat permanen

2. Kecerdasan buatan lebih mudah diduplikasi dan disebarkan 3. Kecerdasan buatan lebih murah dibanding kecerdasan alami 4. Kecerdasan buatan bersifat konsisten

5. Kecerdasan buatan dapat didokumentasi

6. Kecerdasan buatan dapat mengerjakan pekerjaan lebih cepat dibanding kecerdasan alam

C. Sistem Pakar

Secara umum sistem pakar adalah suatu sistem yang berusaha mengadopsi pengetahuan manusia ke dalam komputer, agar komputer dapat menyelesaikan suatu masalah seperti yang biasa dilakukan para ahli. Menurut Rika Rosnelly (2011: 2) sistem pakar adalah sistem komputer yang ditujukan untuk meniru semua aspek (emulates) kemampuan pengambilan keputusan (desicion making) seorang pakar. Pendapat lain tentang sistem pakar (Sri Kusumadewi, 2003) :

1. Menurut Durkin: Sistem pakar adalah suatu program komputer yang dirancang untuk memodelkan kemampuan penyelesaian masalah yang dilakukan seorang pakar

16

2. Menurut Ignizio: Sistem pakar adalah suatu model dan prosedur yang berkaitan dalam suatu domain tertentu yang mana tingkat keahliannya dapat dibandingkan dengan keahlian seorang pakar

3. Menurut Giarratano dan Riley: Sistem pakar adalah suatu sistem komputer yang dapat menyamai atau meniru kemampuan seorang pakar.

Ada beberapa ciri dan karakteristik yang membedakan sistem pakar dengan sistem yang lain. Ciri dan karakteristik sistem pakar antara lain :

1. Pengetahuan sistem pakar merupakan suatu konsep, bukan berbentuk numeris. Hal ini dikarenakan komputer melakukan proses pengolahan data secara numerik sedangkan keahlian dari seorang pakar adalah fakta dan aturan aturan bukan numerik.

2. Informasi dalam sistem pakar tidak selalu lengkap, subjektif, tdak konsisten subjek terus berubah dan tergantung pada kondisi lingkungan sehingga keputusan yang diambil bersifat tidak pasti dan tidak mutlak akan tetapi menurut ukuran kebenaran tertentu. Oleh karena itu dibutuhkan kemampuan sistem untuk belajar secara mandiri dalam menyelesaikan masalah masalah dengan pertimbangan khusus.

3. Kemungkinan solusi sistem pakar terhadap suatu permasalahan adalah bervariasi dan mempunyai banyak pilihan jawaban yang dapat diterima, semua faktor yang ditelusuri memiliki ruang masalah yang luas dan tidak pasti, oeh karena itu diperlukan fleksibilitas sistem dalam menangani kemungkinan solusi dari berbagai permasalahan.

17

4. Perubahan atau pengembangan pengertahuan dalam sistem pakar dapat terjadi setiap saat bahkan sepanjang waktu sehingga diprlukan kemudahan dalam modifikasi sistem untuk menampung jumlah perngetahuan yang semakin besar dan semakin bervariasi.

5. Pandangan dan pendapat setiap pakar tidaklah selalu sama, oleh karena itu tidak ada jaminan bahwa solusi sistem pakar merupalan jawaban yang pasti benar. Setiap pakar akan memberikan pertimbangan pertimbangan pada faktor subjektif.

6. Keputusan merupakan bagian terpenting dari sistem pakar. Sistem pakar harus memberikan solusi yang akuran berdasarkan masukan pengetahuan meskipun solusinya sulit sehingga fasilitas informasi sistm harus selalu diperlukab.

Ada beberapa keuntungan dalam penggunaan sistem,menurut Sri kusumadewi (2003: 110) manfaat yang dapat diambil dari sistem pakar antara lain:

1. Memungkinkan orang awam dapat mengerjakan pekerjaan para ahli. 2. Dapat melakukan proses berulang secara otomatis.

3. Menyimpan pengetahuan dan keahlian para pakar. 4. Meningkatkan output dan produktivitas.

5. Meningkatkan kualitas.

6. Mampu mengambil dan melestarikam keahlian para pakar ( terutama yang termasuk keahlian langka).

7. Mampu beroperasi dalam lingkungan yang berbahaya. 8. Memiliki kemampuan untuk mengakses pengetahuan. 9. Memiliki reliabilitas.

18

10. Meningkatkan kapabilitas sistem komputer.

11. Memiliki kemampuan untuk bekerja dengan informasi yang tidak lengkap dan mengandung ketidakpastian.

12. Sebagai media pelengkap dalam pelatihan.

13. Meningkatkan kapabilitas dalam penyelesaian masalah. 14. Menghemat waktu dalam pengambilan keputusan.

Selain memiliki keuntungan sistem pakar juga memiliki beberapa kelemahan antara lain :

1. Biaya yang diperlukan untuk membuat dan memeliharanya sangat mahal. 2. Sulit dikembangkan, hal ini terkait dengan ketersediaan pakar di bidangnya 3. Sistem pakar tidak 100% benar.

Menurut Sri kusumadewi (2003: 113) ada 4 bentuk sistem pakar yaitu :

1. Berdiri sendiri, sistem pakar jenis ini merupakan software yang berdiri sendiri tidak bergabung dengan software lainnya.

2. Tergabung, sistem pakar jenis ini merupakan bagian program yang terkandung di dalam suatu algoritma (konvensional), atau merupakan program dimana didalamnya memanggil algoritma subrutin lain (konvensional)

3. Menghubungkan ke software lain, bentuk ini biasanya merupakan sistem pakar yang menghubungkan ke suatu pakar program tertentu, misalnya dengan DBMS 4. Sistem mengabdi, sistem pakar merupakan bagian dari komputer khusus yang dihubungkan dengan suatu fungsi tertentu. Misalnya sistem pakar yang membantu menganalisis data radar.

19

1. Representasi pengetahuan

Menurut Kusrini (2008: 6) representasi pengetahuan merupakan metode yang digunakan untuk mengkodekan pengetahuan dalam sistem pakar. Reprsentasi dimaksudkan untuk menangkap sifat sifat penting masalah dan membuat informasi itu dapat diakses oleh prosedur pemecahan masalah. Ada beberpapa karakeristik dari metode representasi pengetahuan yaitu

a. Harus dapat diprogram dalam bahasa pemrograman dan hasilnya disimpan dalam memori.

b. Dirancang sedemikian sehingga isinya dapat digunakan unruk proses penalaran. c. Model representasi pengetahuan merupakan struktur data yang dapat

dimanipulasi oleh mesin inferensi dan pencarian untuk aktivitas pencocokan. Beberapa teknik yang sering digunakan untuk merepresentasikan pengetahuan antara lain adalah :

a. Jaringan semantik (Semantic network).

Dalam jaringan semantik pengetahuan diorganisasikan dengan menggunakan jaringan yang disusun oleh dua komponen dasar, yaitu node dan arc.

Node menyatakan objek, konsep atau situasi yang ditunjukan oleh kotak atau lingkaran, sedangkan arc menyatakan hubungan antar node yang ditunjukkan oleh tanda panah yang menghubungkan node- node dalam jaringan.

Menurut Kusumadewi dalam (Rika Rosnelly, 2011), jaringan semantik merupakan gambaran pengetahuan secara grafis, yang menunjukkan hubungan antara berbagai objek. Jaringan semantik terdiri dari lingkaran lingkaran yang

20

menunjukkan objek objek dan informasi tentang objek objek tersebut. Objek disini dapat berupa benda atau peristiwa, antara dua objek dihubungkan dengan arc yang menunjukkan hubungan antar objek.

1) Kategori

Objek objek yang mempunyai kemiripan karakteristik dapat digolongkan dalam kategori tertentu. Kategori merupakan pengorganisasian objek yang merupakan representasi yang vital dalam jarigan semantik.

2) Objek

Objek merupakan individu tersendiri yang mempunyai sifat sifat karakteristik yang spesifik. Dalam kaitannya dengan kategori, jika sebuah objek diturunkan dari kategori maka objek akan memiliki sifat dari kategori secra keseluruhan dan juga mempunyai sifat spesifik dari objek itu sendiri. Gambar 2.2 menunjukkan conoh jaringan semantik

Gambar 2.2 Contoh jaringan Objek Manusia Wanita A Pria C B D 2 kak Kategori

21

b. Frame

Menurut Minsky dalam (Rika Rosnelly, 2011), frame dapat dipandang sebagai struktur data statik yang digunakan untuk merepresentasikan situasi situasi yang telah dipahami dan stereotype. Sebuah frame digambarkan dengan menggunakan jaringan dari node node dan hubungan hubungan. Level teratas dari

frame menyatakan atribut atribut sedangkan level terendah memiliki terminal dan slot yang harus diisi oleh data. Frame merupakan kumpulan slot slot yang merupakan atribut untuk mendeskripsikan pengetahuan. Pengetahuan yang termuat dalam slot dapat berupa kejadian, lokasi, situasi ataupun elemen elemen lain..

Frame biasanya digunakan untuk merepresentasikan pengetahuan yang didasarkan pada karakteristik yang sudah dikenal, yang merupakan hasil dari pengalaman. Pada gambar 2.3 adalah contoh dari frame.

Gambar 2.3. Contoh frame

c. Script

Script merupakan skema representasi pengetahuan yang hampir sama dengan frame, hanya saja frame menggambarkan objek sedangkan script

menggambarkan urutan peristiwa. Penggambaran urutan peristiwa pada script

Nama : Penyakit tulang Class : Penyakit

Ostoporosis, Osteomielitis

Nama : Osteoporosis Class : Penyakit

tulang Gejala : Penanganan :

22

menggunakan serangkaian slot yang berisi tentang informasi orang, objek, dan tindakan yang terjadi dalam suatu peristiwa. Script memiliki beberapa elemen yaitu: 1) Kondisi input : kondisi yang harus dipenuhi sebelum terjadinya suatu peristiwa 2) Jalur (track): variasi kejadian yang mungkin dalam suatu script.

3) Pendukung (prop): objek objek pendukung yang digunakan pada suatu peristiwa.

4) Peran (roles)

5) Adegan (scene): adegan yang dimainkan.

6) Hasil (goal): hasil atau kondisi yang mungkin terjadi setelah urutan peristiwa terjadi.

Contoh sederhana dari script sebagai berikut: Script rumah makan

Jalur (track) : rumah makan Peran (roles) : Pelanggan

Pendukung (prop) : Pelayan, meja, makanan, kasir, tempat duduk Kondisi masukan : pelanggan lapar, pelanggan punya uang.

Adegan (scene ) 1 : Masuk - Pelanggan masuk restoran - Pelanggan antri

- Pelanggan memilih tempat duduk Adegan (scene ) 2 : Pesan makanan

- Pelanggan melihat menu yang ada di meja - Pelanggan memilih makanan yang ada di menu

23

- Pelanggan menulis makanan yang dipesan. - Pelanggan memberikan pesanan kepada pelayan. Adegan (scene ) 3 : Makan

- Pelayan mengantar pesanan ke meja pelanggan - Pelanggan menerima makanan yang dipesan. - Pelanggan memakan makanan yang dipesan. Adegan (scene ) 4 : Pulang

- Pelanggan membayar makanan yang sudah dimakan di kasir - Pelanggan meninggalkan rumah makan

Hasil :

- Pelanggan merasa kenyang - Uang pelanggan berkurang - Pelanggan merasa kecewa d. Kaidah produksi

Di sini pengetahuan disajikan dalam aturan-aturan yang berbentuk pasangan keadaan-aksi (condition-action). Sistem Pakar yang basis pengetahuannya disajikan dalam bentuk aturan produk disebut sistem berbasis-aturan (rule-based system). Contoh dari kaidah produksi:

- Jika suhu berada di bawah 20ºC maka udara terasa dingin - Jika terluka maka berikan obat luka

Aturan dalam kaidah produksi terkadang juga menggunakarn operator logika and atau or, contohya

- Jika kepala pusing dan pilek maka terserang influenza

- Jika tidak memiliki uang atau mobil tidak tersedia maka tidak dapat membeli mobil

24

Aturan dalam kaidah produksi diklasifikasikan menjadi kaidah derajat pertama dan kaidah meta, Kaidah meta adalah aturan yang bagian konklusinya merupakan premis bagi kaidah yang lain, sebaliknya kaidah derajat pertama adalah aturan yang bagian konklusinya bukan premis bagi kaidah yang lain.

Contoh kaidah meta:

- jika pusing dan cepet lelah dan sering kesemutan maka mengalami anemia Contoh kaidah derajat pertama :

- Jika anemia dan batuk kronis maka terserang TBC

2. Komponen sistem pakar

Menurut Rika Rosnelly (2011: 14) komponen yang terdapat dalam struktur sistem pakar adalah knowledge base (basis pengetahuan), inference engine, working memory, explanation facility, knowledge acquisition facility, dan user interface. a. Basis pengetahuan

Basis pengetahuan berisi pengetahuan-pengetahuan untuk penyelesaian suatu masalah. Ada dua bentuk pendekatan basis pengetahuan yang umum digunakan yaitu :

1) Penalaran berbasis aturan (rules 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 pakar dapat menyelesaikan masalah secera berurutan. Selain itu bentuk pendekatan ini juga

25

digunakan apabila dibutuhkan penjelasan tentang jejak atau langkah langkah pencapaian solusi.

2) Penalaran berbasis kasus (case based rasoning)

Pada penalaran berbasis kasus, basis pengetahuan akan berisi solusi-solusi yang telah dicapai sebelumnya, kemudian akan diturunkan suatu solusi untuk keadaan yang terjadi sekarang. Bentuk ini digunakan apabila user menginginkan untuk mengetahui lebih banyak lagi pada kasus kasuss yang hampir sama. Selain itu bentuk pendekatan ini juga digunakan apabila kita telah memiliki sejumlah situasi atau kasus tertentu dalam basis pengetahuan.

b. Mesin inferensi (inference engine)

Menurut Kusrini (2008: 8) inferensi merupakan proses untuk menghasilkan informasi dari fakta yang diketahui atau diasumsikan. Inferensi adalah konklusi logis atau implikasi berdasarkan informasi yang tersedia. Dalam sistem pakar proses inferensi dilakukan dalam suatu modul yang disebut mesin inferensi (inference engine). Ada dua metode inferensi yang biasanya digunakan dalam sistem pakar yaitu runut maju (forwar chining) dan runut balik (backward chaining).

1) Runut maju (forward chaining)

Runut maju berarti menggunakan himpunan aturan kondisi-aksi. Dalam metode ini untuk mencari kesimulan diawali dari fakta fakta yang diberikan kemudian dicari rules yang sesuai dengan fakta fakta tersebut, kemudian dilakukan

26

Gambar 2 5 Contoh penyelesaian masalah dengan backkward chaining

penarikan kesimpulan. Contoh sederhana gambaran penyelesaian masalah dengan forward chainning seperti pada gambar 2.4.

Gambar 2.4 Contoh penyelesaian masalah dengan forward chaining

2) Runut balik (backward chaining)

Runut balik merupakan metode penalaran kebalikan dari runut maju. Dalam metode runut balik penalaran dimulai dengan tujuan kemudian merunut balik ke jalur yang akan mengarahkan ke tujuan tersebut. Dengan kata lain penalaran dimulai dari hipotesis terlebih dahulu dan untuk menguji kebenaran hipotesis tersebut harus dicari fakta fakta yang ada dalam basis pengetahuan. Contoh sederhana gambaran penyelesaian masalah dengan backward chaining sebagai berikut:

27

c. Working memory

Working memory berguna untuk menyimpan fakta yang dihasilkan oleh

inference engine dengan penambahan berupa derajat kepercayaan atau dapat juga dipakai sebagai global database dari fakta yang digunakan oleh rule rule yang ada. d. Explanation facility

Kemampuan untuk menjejak (tracing) bagaimana suatu kesimpulan dapat diambil merupakan hal yang sangat penting untuk transfer pengetahuan dan pemecahan masalah. Fasilitas penjelas merupakan komponen tambahan yang akan meningkatkan kemampuan sistem pakar.

e. Knowledge acquisition facility

Meliputi proses pengumpulan, pemindahan dan perubahan dari kemampuan pemecahan masalah seorang pakar atau sumber pengetahuan terdokumentasi ke program komputer yang bertujuan untuk memperbaiki atau mengembangkan basis pengetahuan

f. User interface (antarmuka pengguna)

User interface merupakan mekanisme untuk memberi kesempatan kepada

user dan sistem pakar untuk berkomunikasi. Antar muka menerima informasi dari pengguna dan mengubahnya menjadi bentuk yang dapat diterima oleh sistem. Selain itu antar muka juga menerima informasi dari sistem pakar dan menyajikannya ke dalam bentuk yang dapat dimengerti oleh pengguna. Syarat utama membangun user interface adalah kemudahan dalam menjalankan sistem.

28

Semua kesulitan dalam membangun suatu program harus disembunyikan, yang ditampilkan hanyalah tampilan yang interaktif, komunikatif, dan kemudahan pakai

3. Certainty factor (faktor Kepastian)

Faktor kepastian (certainty factor) diperkenalkan oleh Shortliffe Buchanan dalam pembuatan MYCIN, certainty factor (CF) merupakan nilai parameter klinis yang diberikan MYCIN untuk menunjukan besarnya kepercayaan (Kusrini, 2008). Tim pengembang MYCIN mencatat bahwa dokter sering kali menganalisa informasi yang ada dengan ungkapan seperti misalnya: mungkin, kemungkinan besar, hampir pasti, dan sebagainya. Untuk mengakomodasi hal ini tim MYCIN menggunakan

certainty factor (CF) guna menggambarkan tingkat keyakinan pakar terhadap masalah yang sedang dihadapi. Nilai CF(Rule) serta bobot dari masing-masing fakta didapat dari interpretasi istilah dari pakar menjadi nilai CF serta bobot tertentu.

Certainty factor didefinisikan sebagai berikut:

�, � = � �, � − � �, �

�, � : Certainty factor dari hipotesis H yang dipengaruhi oleh gejala (evidence) E. Besarnya Cf berkisar antara -1 sampai dengan 1. Nilai -1 menunjukkan ketidakpercayaan mutlak, sedangkan nilai 1 menunjukkan kepercayaan mutlak

� �, : Ukuran kenaikan kepercayaan (measure of increased belief) terhadap hipotesis H yang dipengaruhi oleh gejala E

� �, : Ukuran kenaikan ketidakpercayaan (measure of increased disbelief) terhadap hipotesis H yang dipengaruhi oleh gejala E.

29

4. Kategori sistem pakar

Menurut Sri Kusumadewi (2003: 122) ada beberapa permasalahan yang dicakup dalam sistem pakar antara lain :

a. Interpretasi, pengambilan keputusan dari hasil observasi, termasuk diantaranya: pengawassan, pengenalan ucapan, analisis citra, interpretasi sinyal, dan beberapa analisis kecerdasan.

b. Prediksi, termasuk diantaranya : peramalan, prediksi demografis, peramalan ekonomi, prediksi lalu lintas, estimasi hasil, militer, pemasaran atau peramalan keuangan

c. Diagnosis, termasuk diantaranya: medis, elektronis, mekanis, dan diagnosis perangkat lunak.

d. Perancangan, termasuk diantaranya: layout sirkuit dan perancangan bangunan e. Perencanaan, termasuk diantaranya: perencanaan keuangan, komunikasi,

militer, pengembangan produk, routing, dan manajemen proyek f. Monitoring, misalnya computer-Aided monitoring system. g. Debugging, memberikan resep obat terhadap suatu kegagalan

h. Instruksi, melakukan instruksi untuk diagnosis, debugging, dam perbaikan kinerja.

i. Kontrol, melakukan kontrol terhadap interpretasi, prediksi, perbaikan, dan monitoring kelakuan sistem.

D. Basis data (database)

Basis data adalah suatu kumpulan data terhubung yang disimpan secara bersama-sama pada suatu media, yang diorganisasikan berdasarkan sebuah skema

30

atau struktur tertentu, dan dengan software untuk melakukan manipulasi untuk kegunaan tertentu. Basis data dan lemari arsip sesungguhnya memiliki prinsip kerja dan tujuan yang sama. Prinsip utamanya adalah pengaturan data/arsip dan tujuan utamanya adalah kemudahan serta kecepatan dalam pengambilan kembali data/arsip. Perbedaanya hanya terletak pada media penyimpanan yang digunakan. Jika lemari arsip menggunakan lemari dari besi atau kayu sebagai media penyimpanan, maka basis data menggunakan media penyimpanan elektronik.

Dalam pengelolaan basis data diperlukan suatu sistem pengelola basis data atau database management system (DBMS). DBMS merupakan perantara bagi pemakai dengan basis data dalam disk. Perangkat DBMS akan menentukan bagaimana data diorganisasi, disimpan, diubah dan diambil kembali serta menerapkan mekanisme pengamanan data, pemakaian data bersama, dan pemaksaan keakuratan/konsistensi data.

E. DFD (Data Flow Diagram)

Data Flow Diagram (DFD) adalah suatu diagram yang menggunakan notasi-notasi atau simbol simbol untuk menggambarkan sistem jaringan kerja antar fungsi yang berhubungan satu sama lain dengan aliran dan penyimpanan data. Penggunaan DFD sangat membantu untuk memahami sistem secara logika, tersruktur dan jelas. Ada beberapa kompenen dalam DFD, menurut Demarco dan Yordan komponen dalam DFD adalah sebagai berikut :

31

Simbol Kategori

Entitas luar (External entity)

Proses (Process)

Aliran data (Data flow) Penyimpanan

(Data store)

Tabel 2.1 Keterangan gambar dalam DFD

Entitas luar (external entity) merupakan entitas yang berada di luar lingkungan sistem namun berinteraksi dengan sistem. Entitas luar akan memberikan input atau menerima output dari sistem. Entitas ini dapat berupa orang, benda atau sistem lain.

Proses (process) merupakan kegiatan atau pekerjaan yang dilakukan oleh orang, mesin, atau komputer, dimana aliran data masuk kemudian ditranformasikan dan menghasilkan aliran data keluar

Aliran data (Data Flow) disimbolkan dengan anak panah, yang menggambarkan aliran data yang masuk maupun keluar dari suatu proses. Aliran data mengalir diantara proses, simpanan data, dan entitas luar..

32

Penyimpanan (Data store) merupakan tempat penyimpanan data atau suatu sistem database dari suatu komputer yang dapat berupa suatu arsip/dokumen, suatu agenda/buku ataupun suatu tabel.

F. HTML dan PHP

HTML atau HyperText Markup Language merupakan salah satu format yang digunakan dalam pembuatan dokumen dan aplikasi yang berjalan di halaman web (M. Rudyanto Arief, 2011: 23).

HTML dikembangkan oleh W3C (World Wide Web Consortium) semenjak awal teknologi internet. HTML terus dikembangkan agar dapat menampilkan lebih banyak konten selain teks dan gambar, misalnya suara, video dan lain sebagainya

PHP (PHP: Hypertext Prepocessor) adalah bahasa server-side scripting

yang menyatu dengan HTML untuk membuat halaman web yang dinamis (M. Rudyanto Arief, 2011). Karena PHP merupakan server-side scripting maka perintah perintah PHP akan dieksekusi di server kemudian hasilnya dikirimkan ke browser dalam bentuk HTML, dengan demikian kode program yang ditulis dalam PHP tidak akan terlihat oleh user sehingga keamanan web lebih tejamin. PHP dirancang untuk membentuk halaman web yang dinamis, yaitu halaman web yang dapat membentuk suatu tampilan berdasarkan permintaan terkini, seperti menampilkan isi basis data ke halaman web.

G. MySQL

MySQL adalah salah satu jenis database server yang sangat terkenal dan banyak digunakan untuk membangun apilkasi web yang menggunakan database

33

bahasa dasar untuk mengakses database sehingga mudah untuk digunakan. SQL dibagi menjadi tiga bentuk query, yaitu (Haris Saputro, 2012) :

1. DDL ( Data Definition Language )

DDL adalah sebuah metode Query SQL yang berguna untuk mendefinisikan data pada sebuah Database, Query yang dimiliki DDL adalah :

a. CREATE, digunakan untuk membuat database dan tabel b. DROP, digunakan untuk menghapus tabel dan database

c. ALTER digunakan untuk melakukan perubahan struktur tabel yang telah dibuat, baik menambah Field ( Add ), mengganti nama Field ( Change ) ataupun menamakannya kembali ( Rename ), dan menghapus Field( Drop). 2. DCL ( Data Control Language )

DCL adalah sebuah metode Query SQL yang digunakan untuk memberikan hak otorisasi mengakses database, mengalokasikan space, pendefinisian space, dan pengauditan penggunaan database. Query yang dimiliki DCL adalah :

a. GRANT, untuk memberikan hak akses user tertentu mengakses tabeldalam

database.

b. REVOKE, untuk membatalkan hak akses user, yang ditetapkan oleh perintah GRANT

c. COMMIT, menetapkan penyimpanan database

d. ROLLBACK , membatalkan penyimpanan database

34

DML adalah sebuah metode Query yang dapat digunakan apabila DDL telah terjadi, sehingga fungsi dari Query DML ini untuk melakukan pemanipulasian database yang telah dibuat. Query yang dimiliki DML adalah :

a. INSERT , digunakan untuk memasukkan data pada tabel database

b. UPDATE , digunakan untuk pengubahan terhadap data yang ada pada tabel

database

c. DELETE, digunakan untuk Penhapusan data pada tabel database

d. SELECT digunakan untuk menampilkan data pada tabel.

Pada MySQL sebuah database mengandung satu atau sejumlah tabel. Tabel terdiri dari sejumlah kolom dan baris, dimana setiap kolom berisi sekumpulan data yang memiliki tipe yang sejenis dan baris merupakan sekumpulan data yang saling berkaitan dan membentu informasi. Kolom biasanya juga disebut sebagai field dan informasi yang tersimpan dalam baris disebut record (M. Rudyanto Arief, 2011).

H. Perancangan sistem

Perancangan sistem merupakan pengembangan sistem baru untuk mengatasi masalah pada sistem yang lama. Model perancangan sistem yang akan dipakai adalah metode analisis sistem terstruktur atau Waterfall Model. Waterfall adalajh sebuah model perkembangan perangkat lunak dilakukan secara sekuensial, dimana satu tahap dilakukan setelah tahap sebelumnya selesai dilaksanakan. Model

waterfall menurut Rogger S. Pressman dalam (Udhi Sapto V., 2014) tahapan pada

35

Gambar 2.6 Tahapan Waterfall Model

Uraian tahap-tahap pada Waterfall Model adalah sebagai berikut:

1. Analisis adalah tahap menganalisa hal-hal yang diperlukan dalam pelaksanaan perancangan sistem.

2. Desain adalah tahap penerjemah atau tahap perancangan dari keperluan-keperluan yang dianalisis dalam bentuk yang lebih mudah dimengerti oleh pemakai.

3. Kode adalah tahap implementasi dari hasil sistem yang telah dirancang dalam bahasa pemrograman yang telah ditentukan dan digunakan dalam pembuatan sistem.

4. Tes adalah tahap pengujian terhadap program yang telah dibuat. Pengujian dilakukan agar fungsi-fungsi dalam sistem bebas dari error, dan hasilnya harus benar-benar sesuai dengan kebutuhan yang sudah didefinisikan sebelumnya.

I. Kualitas sistem

Ada beberapa faktor yang mempengaruhi kualitas sistem. Faktor yang sering digunakan oleh pengembang software adalah faktor McCall. McCall dan kawan-kawan pada tahun 1977 telah mengusulkan suatu penggolongan

faktor-Pemodelan Sistem/ informasi

36

faktor atau kriteria yang mempengaruhi kualitas software. Pada dasarnya, McCall menitikberatkan faktor-faktor tersebut menjadi tiga aspek penting (Richardus E. Indrajit, 2012), aspek aspek tersebut adalah:

1. Sifat-sifat operasional dari software (Product Operations)

Pada aspek ini hal-hal yang diukur adalah yang berhubungan dengan teknis analisis, perancangan, dan konstruksi sebuah software. Faktor- faktor McCall yang berkaitan dengan sifat-sifat operasional software adalah

a. Correctness: sejauh mana suatu perangkat lunak memenuhi spesifikasi dan

mission objective dari user.

b. Reliability: sejauh mana suatu perangkat lunak dapat diharapkan untuk melaksanakan fungsinya dengan ketelitian yang diperlukan.

c. Efficiency: banyaknya sumber daya komputasi dan kode program yang dibutuhkan suatu perangkat lunak untuk melakukan fungsinya.

d. Integrity: sejauh mana akses ke perangkat lunak dan data oleh pihak yang tidak berhak dapat dikendalikan.

e. Usability: usaha yang diperlukan untuk mempelajari, mengoperasikan, menyiapkan input, dan mengartikan output dari perangkat lunak.

2. Kemampuan software dalam menjalani perubahan (Product Revision)

Sebuah software yang dirancang dan dikembangkan dengan baik, akan dengan mudah dapat diperbaiki atau dimodifikasi jika diperlukan. Seberapa jauh

37

Faktor-faktor McCall yang berkaitan dengan kemampuan software untuk menjalani perubahan yaitu :

a. Maintainability: usaha yang diperlukan untuk menetapkan dan memperbaiki kesalahan dalam program.

b. Testability: usaha yang diperlukan untuk menguji program untuk memastikan bahwa program melaksanakan fungsi yang ditetapkan.

c. Flexibility: usaha yang diperlukan untuk memodifikasi program operasional.

3. Daya adaptasi atau penyesuaian software terhadap lingkungan baru (Product Transition).

Faktor transisi yaitu bagaimana software tersebut dapat dijalankan pada beberapa platform atau kerangka sistem yang beragam. Faktor-faktor McCall yang berkaitan dengan tingkat adaptasi software terhadap lingkungan baru adalah : a. Portability: usaha yang diperlukan untuk memindahkan program dari

perangkat keras / lingkungan sistem perangkat lunak tertentu ke yang lainnya. b. Reusability: tingkat kemampuan program / bagian dari program yang dapat

dipakai ulang dalam aplikasi lainnya, berkaitan dengan paket dan lingkup dari fungsi yang dilakukan oleh program.

c. Interoperability: usaha yang diperlukan untuk menggabungkan satu sistem dengan yang lainnya.

113

BAB IV

PENUTUP A. Kesimpulan

Berdasarkan hasil pembahasan dari sistem pakar diagnosis penyakit tulang, sendi, dan otot (TSO) pada manusia berbasis web didapatkan kesimpulan sebagai berikut

1. Basis pengetahuan dalam sistem pakar diagnosis penyakit TSO menggunakan teknik kaidah produksi dan pembangunan mesin inferensi dalam sistem pakar ini menggunakan metode runut maju atau forward chaining. Sistem pakar diagnosis penyakit TSO dibagi menjadi 3 hak akses yaitu: pasien, pakar, dan admin.

Prosedur pengolahan yang ada di dalam sistem pakar ini adalah sebagai berikut :

a. Data user : prosedur dimana user dapat mengubah data yang sudah dimasukkan antara lain username, password, dan data pribadi user.

b. Data pakar : prosedur dimana pakar dan admin dapat melakukan penambahan, pengeditan, dan penghapusan data dalam sistem antara lain data penyakit, gejala, serta aturan dan nilai CF. Admin juga dapat menambahkan dan menghapus pakar dalam sistem.

c. Diagnosis penyakit: prosedur dimana pasien memasukkan gejala yang dirasakan ke dalam sistem lalu sistem akan melakukan proses diagnosis dan akan diperoleh hasil diagnosis penyakit.

114

2. Berdasarkan hasil pengujian sistem dengan menggunakan faktor Mccall yang dilakukan oleh pengguna sebagai pasien diperoleh hasil sebagai berikut: - Corectness termasuk dalam kriteria sangat baik dengan skor 3,364 - Reliability termasuk dalam kriteria cukup baikdengan skor 2,99 - Integrity dan usability termasuk dalam kriteria baik dengan skor 3,182

Berdasarkan hasil pengujian sistem dengan menggunakan faktor Mccall

terhadap pengguna sebagai pakar diperoleh hasil sebagai berikut:

- Correctness, integrity dan usability termasuk dalam kriteria cukup baik dengan skor 3,00

- Reliability termasuk dalam kriteria sangat baik dengan skor 3,5

Artinya sistem memenuhi kebutuhan user, informasi dan hasil diagnosis sistem cukup baik, aman, dan mudah digunakan.

Berdasarkan hasil pengujian sistem dengan menggunakan faktor Mccall

kepada ahli komputer diperoleh hasil sebagai berikut:

- Efficiency (4), maintability (4), portability (4), flexibility (4), dan

testability (3,6) termasuk dalam kriteria sangat baik

- Reusability dan interoperability termasuk dalam kriteria cukup baik dengan skor 3

Artinya sistem mudah untuk dimodifikasi atau diubah, fungsinya berjalan dengan baik, mudah digunakan di beberapa perangkat keras dan perangkat lunak, sistem terintegrasi dengan baik, serta dapat digunakan kembali untuk aplikasi lain. Jadi secara keseluruhan produk yang dikembangkan layak untuk digunakan.

115 B. Saran

Berikut adalah beberapa saran untuk pengembangan lebih lanjut terhadap penelitian skripsi ini

1. Penambahan gejala dan penyakit baru ke dalam sistem sehingga sistem dapat mendiganosis lebih banyak penyakit TSO.

2. Pada sistem ini digunakan kriteria yang hanya berupa gejala fisik dari pasien, pengembangan lebih lanjut dapat ditambahkan kriteria lainnya seperti hasil pemeriksaan laboratorium sehingga hasil diagnosis menjadi lebih tepat dan akurat.

i

SISTEM PAKAR UNTUK MENDIAGNOSIS PENYAKIT

TULANG, SENDI, DAN OTOT PADA MANUSIA

BERBASIS WEB

SKRIPSI

Diajukan kepada Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Negeri Yogyakarta

untuk Memenuhi Sebagian Persyaratan guna Memperoleh Gelar Sarjana Sains

Oleh

Denanda Rifki Herfian NIM 12305141005

PROGRAM STUDI MATEMATIKA

FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM UNIVERSITAS NEGERI YOGYAKARTA

ii

HALAMAN PERSETUJUAN

Skripsi yang berjudul

“SISTEM PAKAR UNTUK MENDIAGNOSIS PENYAKIT TULANG, SENDI, DAN OTOT PADA MANUSIA BERBASIS WEB”

oleh

Denanda Rifki Herfian NIM 12305141005

Telah disetujui

Oleh pembimbing untuk diujikan di hadapan dewan Penguji Skripsi Program Studi Matematika

Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Negeri Yogyakarta

Yogyakarta, Februari 2017 Dosen Pembimbing

Kuswari Hernawati, M.Kom

iii

HALAMAN PENGESAHAN

Skripsi yang berjudul “SISTEM PAKAR UNTUK MENDIAGNOSIS PENYAKIT TULANG, SENDI, DAN OTOT PADA MANUSIA BERBASIS WEB ” yang disusun oleh Denanda Rifki Herfian NIM 12305141005 ini telah dipertahankan di depan Dewan Penguji pada tanggal 8 Maret 2017 dan dinyatakan lulus.

DEWAN PENGUJI

Nama Jabatan Tanda Tangan Tanggal Kuswari Hernawati, M.Kom Ketua Penguji . . . . . . NIP. 197604142005012002

Fitriana Y.S., M.Si Sekretaris Penguji . . . . . . NIP. 198407072008102003

Bambang S.H.M., M.Kom Penguji I (Utama) . . . . . . NIP. 196802101988121001

Nur Hadi W., M.Eng Penguji II (Pendamping) . . . . . . NIP. 197801192003121002

Yogyakarta,

Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam

Universitas Neger Yogyakarta Dekan,

Dr. Hartono, M.Si

iv

HALAMAN PERNYATAAN

Yang bertanda tangan dibawah ini: Nama : Denanda Rifki Herfian NIM : 12305141005

Prodi : Matematika

Jurusan : Pendidikan Matematika

Fakultas : Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam

Judul TAS : Sistem Pakar untuk Mendiagnosis Penyakit Tulang, Sendi, dan Otot Pada Manusia Berbasis Web

Dengan ini saya menyatakan bahwa skripsi ini benar-benar karya saya sendiri. Sepanjang pengetahuan saya tidak terdapat karya atau pendapat yang ditulis atau diterbitkan orang lain kecuali sebagai acuan atau kutipan dengan mengikuti tata penulisan karya ilmiah yang telah lazim.

Yogyakarta, Februari 2017 Yang menyatakan,

Denanda Rifki Herfian

v

MOTTO

“

Maka sesungguhnya bersama kesulitan itu ada kemudahan.”

(Q.S. Al Insyirah : 5)

“

Keberhasilan ditentukan oleh 99 % perbuatan dan hanya

1% pemikiran

”

vi

HALAMAN PERSEMBAHAN

Syukur Alhamdulillah, Terima Kasih Ya Allah, sungguh tiada daya dan

upaya kecuali dengan pertolongan-Mu saya dapat menyelesaikan skripsi ini,

saya persembahkan karya tulis ini untuk :

Kedua orangtua Hendar Susmartono dan Efi Prihanti Yudiasih serta

keluarga yang selalu mendoakan dan memberi semangat.

Sahabat-sahabat kontrakan cabai barokah putoet, kholiq, igun, ancak, ayi,

dan edoy yang selalu memberi hiburan dan warna di setiap hari-hariku.

Teman-teman Matsub 2012 yang memberikan kenangan dan kebahagiaan

selama kuliah di UNY

Semua pihak yang ikut membantu dan membimbingku dalam penulisan

tugas akhir ini.

vii

SISTEM PAKAR UNTUK MENDIAGNOSIS PENYAKIT TULANG, SENDI, DAN OTOT PADA MANUSIA BERBASIS WEB

Oleh

Denanda Rifki Herfian NIM 12305141005

ABSTRAK

Kendala dalam diagnosis penyakit tulang, sendi, dan otot (TSO) yang sering terjadi diantaranya: jarak rumah sakit yang jauh, dokter ahli tulang yang sedikit, dan berbagai kesibukan sehingga tidak dapat untuk berkonsultasi ke dokter, selain itu mahalnya biaya konsultasi dengan dokter juga membuat pasien malas ke dokter. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk membangun sistem pakar diagnosis penyakit TSO berbasis web guna membantu pasien mengatasi masalah tersebut dan membantu mendiagnosis penyakit TSO.

Sistem pakar dibangun berbasis web dengan bahasa pemrograman PHP dan dirancang dengan menggunakan model waterfall (analisis sistem, perancangan sistem, implementasi sistem, dan pengujian). Perancangan mesin inferensi dalam sistem pakar ini menggunakan metode forward chaining dan penentuan kepastian digunakan metode certainty factor.

Pengguna pada sistem pakar ini dibedakan sebagai pasien, pakar, dan admin. Prosedur yang ada dalam sistem pakar ini meliputi pengolahan: data user, data pakar, dan diagnosis penyakit. Berdasarkan hasil pengujian sistem dengan menggunakan faktor Mccall oleh pengguna dan ahli komputer diperoleh hasil dengan skor correctness(3,36), reliability(3,50), integrity(3,182), usability(3,242),

efficiency(4), maintability(4), testability(3,6), flexibility(4), prtability(4),

reusability(3), dan interoperability(3). Hasil ini mencerminkan bahwa sistem memenuhi kebutuhan user, informasi dan hasil diagnosis sistem cukup baik, aman, dan mudah digunakan oleh user, sistem mudah untuk dimodifikasi atau diubah, fungsinya berjalan dengan baik, mudah digunakan di beberapa perangkat keras dan perangkat lunak, sistem terinegrasi dengan baik serta dapat digunakan kembali untuk aplikasi lain. Jadi secara keseluruhan sistem yang dikembangkan layak untuk digunakan.

viii

KATA PENGANTAR

Assalamu’alaikum Wr. Wb

Puji syukur kehadirat Tuhan Yang Maha Esa yang telah memberikan rahmat, nikmat dan karunia-Nya sehingga penulis dapat menyelesaikan tugas akhir

skripsi yang berjudul “Sistem Pakar untuk Mendiagnosis Penyakit Tulang, Sendi,

dan Otot Pada Manusia Berbasis Web”.

Tugas akhir ini disusun untuk memenuhi salah satu syarat memperoleh gelar Sarjana Sains (S.Si) pada Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Universitas Negeri Yogyakarta. Penulis mendapat dukungan dan bantuan dari banyak pihak selama proses penulisan tugas akhir skripsi ini. Oleh karena itu, penulis ingin menyampaikan terima kasih kepada semua pihak yang telah memberikan dukungan dan bantuan kepada penulis yaitu:

1. Bapak Dr. Hartono selaku Dekan Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam yang telah memberikan kemudahan dan kelancaran dalam urusan akademik.

2. Bapak Dr. Ali Mahmudi selaku Ketua Jurusan Pendidikan Matematika FMIPA Universitas Negeri Yogyakarta yang telah memberikan kemudahan dan kelancaran dalam urusan akademik.

3. Bapak Dr. Agus Maman Abadi selaku Ketua Program Studi Matematika FMIPA Universitas Negeri Yogyakarta yang selalu memberikan dukungan dan arahan kepada penulis.

4. Bapak Emut, M.Si selaku Pembimbing Akademik yang telah memberikan bimbingan, arahan dan nasehat selama masa studi di UNY.

ix

5. Ibu Kuswari Hernawati, M.Kom selaku Dosen Pembimbing Skripsi yang telah memberikan bimbingan, pengarahan dan saran sehingga penulis dapat menyelesaikan Tugas Akhir Skripsi ini dengan baik.

6. Bapak dan ibu dosen Jurusan Pendidikan Matematika yang telah memberikan ilmu kepada penulis secara langsung maupun tidak langsung.

7. Orang tua dan keluarga yang tidak pernah lelah memberikan doa, dukungan, nasehat dan bimbingan untuk penulis.

8. Sahabat-sahabat dan semua pihak yang telah membantu dan memberikan dukungan sehingga proses penulisan tugas akhir skripsi ini dapat berjalan dengan lancar.

Penulis menyadari bahwa dengan keterbatasan kemampuan yang dimiliki sehingga penulisan tugas akhir ini jauh dari sempurna. Oleh karena itu, penulis sangat mengharap segala kritik dan saran yang dapat membangun tugas akhir skripsi ini menjadi lebih baik. Diharapkan semoga tugas akhir skripsi ini dapat bermanfaat tidak hanya kepada penulis tetapi juga bagi pembaca.

Wassalamu’alaikum Wr. Wb

Yogyakarta, Februari 2017 Penulis

Denanda Rifki Herfian NIM. 12305141005

x

DAFTAR ISI

HALAMAN PERSETUJUAN ... ii HALAMAN PENGESAHAN ... iii HALAMAN PERNYATAAN ... iv MOTTO ... v HALAMAN PERSEMBAHAN ... vi ABSTRAK ... vii KATA PENGANTAR ... viii DAFTAR ISI ... x DAFTAR GAMBAR ... xiii DAFTAR TABEL ... xv BAB I ... 1 PENDAHULUAN ... 1 A. Latar belakang ... 1 B. Rumusan masalah ... 5 C. Batasan masalah ... 5 D. Tujuan Penelitian ... 5 E. Manfaat Penelitian ... 6 BAB II ... 7 KAJIAN TEORI ... 7 A. Penyakit tulang, sendi, dan otot (TSO) ... 7 1. Fraktur Tertutup ... 7 2. Fraktur Terbuka ... 7 3. Osteoporosis ... 8 4. Osteoartritis ... 8 5. Osteomielitis ... 9 6. Polimialgia Reumatik ... 10 7. Artritis Gout ... 10 8. Artritis Reumatoid... 11 9. Dislokasi Sendi ... 11 10. Tetanus ... 12 11. Polio ... 12 B. Kecerdasan Buatan ... 13

xi

C. Sistem Pakar ... 15 1. Representasi pengetahuan ... 19 2. Komponen sistem pakar... 24 3. Certainty factor (faktor Kepastian)... 28 4. Kategori sistem pakar ... 29 D. Basis data (database) ... 30 E. DFD (Data Flow Diagram) ... 30 F. HTML dan PHP ... 32 G. MySQL ... 33 H. Perancangan sistem ... 34 I. Kualitas sistem ... 36 BAB III ... 39 PEMBAHASAN ... 39 A. Analisis Sistem ... 39 1. Analisis Prosedur Sistem ... 39 2. Analisis Kebutuhan Sistem ... 40 B. Perancangan Sistem ... 44 1. Perancangan Proses... 44 2. Perancangan Komponen Sistem Pakar. ... 49 C. Implementasi Sistem ... 82 1. Antarmuka Halaman Home ... 82 2. Antarmuka Halaman Petunjuk ... 85 3. Antarmuka Halaman Login ... 86 4. Antarmuka Halaman Registrasi ... 87 5. Antarmuka Halaman Daftar Penyakit ... 87 6. Antarmuka Halaman Detail Penyakit ... 89 7. Antarmuka Halaman Diagnosis ... 91 8. Antarmuka Halaman Hasil Diagnosis... 92 9. Antarmuka Halaman Riwayat Penyakit ... 93 10. Antarmuka Halaman Daftar Gejala ... 93 11. Antarmuka Halaman Relasi dan CF ... 94 12. Antarmuka Halaman Daftar Pakar ... 95 13. Antarmuka Halaman Tambah Penyakit ... 95 14. Antarmuka Halaman Tambah Gejala ... 96

xii

15. Antarmuka Halaman Tambah Relasi dan CF ... 97 16. Antarmuka Halaman Edit Gejala ... 97 17. Antarmuka Halaman Edit Penyakit ... 98 18. Antarmuka Halaman edit Relasi dan CF ... 99 D. Pengujian Sistem ... 99 BAB IV ... 114 PENUTUP ... 114 A. Kesimpulan ... 114 B. Saran ... 116 DAFTAR PUSTAKA ... 117 LAMPIRAN...118

xiii

DAFTAR GAMBAR

Gambar 2.1. Penerapan konsep kecerdasan buatan di komputer ... 14 Gambar 2.2 Contoh jaringan ... 20 Gambar 2.3. Contoh frame ... 21 Gambar 2.4 Contoh penyelesaian masalah dengan forward chaining ... 26 Gambar 2 5 Contoh penyelesaian masalah dengan backkward chaining ... 26 Gambar 2.6 Tahapan Waterfall Model ... 35 Gambar 3.1 Diagram konteks Sistem Pakar Diagnosis Penyakit Tulang, Sendi, dan Otot pada Manusia... 45 Gambar 3.2 DFD Level 1 Sistem Pakar Diagnosis Penyakit Tulang, Sendi, dan Otot pada Manusia ... 46 Gambar 3 3 DFD Level 2 Pengolahan Data User ... 47 Gambar 3.4 DFD Level 2 Pengolahan Data Pakar ... 48 Gambar 3.5 DFD Level 2 Diagnosis Penyakit ... 49 Gambar 3.6 Relasi tabel basis data ... 67 Gambar 3.7 Struktur Menu Admin ... 70 Gambar 3.8 Struktur Menu Pakar ... 71 Gambar 3.9 Struktur Menu Pasien ... 71 Gambar 3.10 Rancangan Antarmuka Halaman Home ... 72 Gambar 3.11 Rancangan Antarmuka Halaman Login ... 73 Gambar 3.12 Rancangan Antarmuka Halaman Registrasi ... 74 Gambar 3.13 Rancangan Antarmuka Halaman Diagnnosis ... 74 Gambar 3.14 Rancangan Antarmuka Halaman Hasil Diagnnosis ... 75 Gambar 3.15 Rancangan Antarmuka Halaman Detail Penyakit ... 76 Gambar 3.16 Rancangan Antarmuka Halaman Tabel ... 76 Gambar 3.17 Rancangan Antarmuka Halaman Tambah Data ... 78 Gambar 3.18 Rancangan Antarmuka Halaman Edit Data ... 79 Gambar 3.19 Rancangan Antarmuka Halaman Relasi dan CF ... 81 Gambar 3.20 Rancangan Antarmuka Halaman Profil... 82 Gambar 3.21 Halaman Home sebelum login ... 83 Gambar 3.22 Halaman Home pasien ... 84 Gambar 3.23 Halaman Home pakar ... 84 Gambar 3.24 Halaman Home admin ... 85 Gambar 3.25 Halaman Petunjuk ... 86 Gambar 3.26 Halaman Login ... 86 Gambar 3.27 Halaman Registrasi ... 87 Gambar 3.28 Halaman Daftar Penyakit Pasien ... 88 Gambar 3 29 Halaman Daftar Penyakit Pakar dan Admin ... 89 Gambar 3.30 Halaman Detail Penyakit Pakar dan Admin ... 90 Gambar 3.31 Halaman Detail Penyakit Pasien ... 90 Gambar 3.32 Halaman Diagnosis Penyakit ... 91 Gambar 3.33 Halaman Hasil Diagnosis Penyakit ... 92 Gambar 3.34 Halaman Riwayat Penyakit ... 93 Gambar 3.35 Halaman Daftar Gejala ... 94

xiv

Gambar 3.36 Halaman Relasi dan CF ... 94 Gambar 3.37 Antarmuka Halaman Daftar Dokter ... 95 Gambar 3.38 Halaman Tambah Penyakit ... 96 Gambar 3.39 Halaman Tambah Gejala ... 96 Gambar 3.40 Halaman Tambah Relasi dan CF ... 97 Gambar 3.41 Halaman Edit Gejala ... 98 Gambar 3.42 Halaman Edit Penyakit ... 98 Gambar 3.43 Halaman Edit Relasi dan CF ... 99

xv

DAFTAR TABEL

Tabel 2.1 Keterangan gambar dalam DFD ... 31 Tabel 3.1 Tabel Representasi pengetahuan ... 51 Tabel 3.2 Tabel Gejala Osteoporosis ... 55 Tabel 3.3 Tabel Gejala Osteoartritis ... 56 Tabel 3.4 Tabel Gejala Artritis Gout... 56 Tabel 3.5 Tabel Gejala Artritis reumatoid ... 57 Tabel 3.6 Tabel Gejala Osteomielitis ... 57 Tabel 3.7 Tabel Gejala fraktur terbuka ... 58 Tabel 3.8 Tabel Gejala fraktur tertutup ... 59 Tabel 3.9 Tabel Gejala Polimalgia Reumatoid ... 59 Tabel 3.10 Tabel Gejala Dislokasi Sendi ... 60 Tabel 3.11 Tabel Gejala Polio ... 60 Tabel 3.12 Tabel Gejala Tetanus ... 61 Tabel 3.13 Tabel User ... 62 Tabel 3.14 Tabel Pasien ... 62 Tabel 3.15 Tabel Pakar ... 63 Tabel 3.16 Tabel Penyakit ... 63 Tabel 3.17 Tabel Gejala ... 64 Tabel 3.18 Tabel Relasi Penyakit... 64 Tabel 3.19 Tabel Penyakit Sementara ... 65 Tabel 3.20 Tabel Penyakit Sementara ... 65 Tabel 3.21 Relasi Penyakit Sementara ... 66 Tabel 3 22 Tabel Riwayat ... 67 Tabel 3.23 Pedoman Penskoran Kuesioner ... 100 Tabel 3.24 Rentang Skor (i) Kuantitatif ... 101 Tabel 3.25 Rentang Skor Kuesioner ... 101 Tabel 3.26 Tabel Hasil Pengujian Sistem Oleh Pengguna (Pasien)... 103 Tabel 3.27 Tabel Hasil Pengujian Sistem Oleh Pengguna (Pakar) ... 106 Tabel 3.28 Tabel Hasil Pengujian Sistem Oleh Ahli Komputer ... 109 Tabel 3.29 Saran dan Revisi Pengujian Sistem ... 112

116

DAFTAR PUSTAKA

Arief, M.Rudyanto., 2011, Pemrograman Web Dinamis Menggunakan PHP dan MYSQL, Andi, Yogyakarta.

Alvarani, Carlos M.D. Fabrizio Cantini, M.D. Polymyalgia Rheumatica And Giant-Cellarteritis. N Engl J Med (Vol. 347, No. 4 July 25, 2002). Hlm 261-271. Amin, Lukman Zulkifli. (2015). Osteoartritis. Medicinus (Vol. 28, No. 2) Hlm

53-58

Barry L. Hainer, Md; Eric Matheson, Md (2014). Treatment, And Prevention Of Gout Medical University Of South Carolina.

Chabib, Lutfi. (2016). Review Rheumatoid Arthritis: Terapi Farmakologi,Potensi Kurkumin Dan Analognya, Serta Pengembangan Sistem Nanopartikel. Jurnal Pharmascience( Vol.3, No. 1, Februari 2016). Hlm: 10 – 18.

Eka Elia Robiah Adawiyah. (2009). Sistem Pakar Untuk Mendiagnosa Penyakit Kusta Berbasis Web. Skripsi. Universitas Negeri Yogyakarta

Faswita, Wirda. (2016) Tindakan Perawatan Luka Pada Pasien Fraktur Terbuka Terhadap Penyembuhan Luka Di Rumah Sakit Haji Medan Tahun 2015. Jurnal ilmiah Research Sains( Vol.2 No. 2 Juni 2016).

Gunawan, B Setiyohadi. (2010). Diagnosis And Management Of Osteomyelitis. Indonesian Journal of Rheumatology 2010 (Vol .02 ) Hlm 5-9.

Guide, W. (2017) Risk Factors for Osteoporosis Diakses dari http://www.albertson.com. Pada tanggal 3 Januari 2017, Jam 19.00. Heckerman, David. The Certainty-Factor Model. Departments of Computer

Science and Pathology University of Southern California.

Jusniwati. (2013). Aplikasi Sistem Pakar Untuk Mendiagnosa Penyakit Tulang Dengan Mengunakan Metode Bayes. Pelita Informatika Budi Darma (Vol. V, No. 2, Desember 2013). Hlm 66– 69.

Juwita Ratna Wardhani, Eko Sediyono, dan Krismiyati Perancangan. (2011). Program Sistem Pakar untuk Mendiagnosa Penyakit Sendi dan Tulang pada Manusia dengan Memanfaatkan Teknologi Dongle. Jurnal Teknologi Informasi-Aiti (Vol. 8. No.2, Agustus 2011). Hlm 101 – 200.

Kanis, John A. L. Joseph Melton, III. The Diagnosis Of Osteoporosis. Journal Of Bone And Mineral Research (Vol 9. No 8, 1994). Hlm 1137-1141

Kementrian Kesehatan. (2014). Panduan Praktik Klinis Bagi Dokter Di Fasilitas Pelayanan Kesehatan Primer.

Kusrini. (2008). Aplikasi Sitem Pakar Menentukan Faktor Kepastian Pengguna dengan Metode Kuantifikasi Pertanyaan. Yogyakarta: Penerbit Andi.

117

Kusumadewi, Sri. (2003). Artificial Intelegence (Teknik dan Aplikasinya).

Yogyakarta: Graha ilmu

Ridwan Yudi P. (2008). Sistem Pakar Berbasis Web Untuk Mendiagnosa Penyakit Gigi. Skripsi. Universitas Negeri Yogyakarta

Richardus E. Indrajit. (2012) Managemen Sistem Informasi dan Teknologi Informasi(No 45). Hlm 240-243.

Rosnelly, Rika. (2011). Sistem Pakar Konsep dan Teori. Yogyakarta: Penerbit Andi.

Ruhyanudin, Faqih.(2011). Asuhan Keperawatan Pada Gangguan Sistem Muskuloskeletal. Universitas Muhammadiyah Malang.

Saputro, Haris (2012) Modul Pembelajaran Praktek Basis Data (My Sql). Universitas Dian Nuswantoro

Setyawan Heny. (2016). Peringkasan Teks Bahasa Indonesia Menggunakan

Modified Discrete Differential Evolution Algorithm. Skripsi. Universitas Negeri Yogyakarta

Sri Winiarti. (2012). Sistem Pendukung Keputusan Klinis Untuk Diagnosa Penyakit Tulang. Spektrum Industri, 2012, (Vol. 10, No. 1). Hlm 52 - 60 Symmons Deborah, Colin Mathers , dan Bruce Pfleger. (2006). The global burden

of rheumatoid arthritis in the year 2000. Global Burden of Disease 2000. Hlm 1-4.

Ulya, Dzurratul. Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Kulit Pada Anak Menggunakan Metode Certainty Factor. Skripsi. Universitas Brawijaya Malang.

Vilanata, Udhi S. (2014) Perancangan Sistem Informasi Laboratorium Komputer Jurusan Pendidikan Matematika Fakultas Matematika Dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Negeri Yogyakarta Berbasis Website. Skripsi. Universitas Negeri Yogyakarta

1

3

46

onclick="document.getElementById('Content1').style.display='block';Content2 .style.display='none';Content3.style.display='none';" value="Show Detail"> </td>

167. </tr> 168. <tr>

169. <td align="center">2</td>

170. <td align="center"><?php echo $diagnosa[$indek[1]][0] ;?></td> 171. <td align="center"><?php echo $diagnosa[$indek[1]][4] ;?></td>

172. <td align="center"><input type="button" class="btn btn-primary"onclick="document.getElementById('Content1').style.display='none'; Content2.style.display='block';Content3.style.display='none';" value="Show Detail"> </td>

173. </tr> 174. <tr>

175. <td align="center">3</td>

176. <td align="center"><?php echo $diagnosa[$indek[2]][0] ;?></td> 177. <td align="center"><?php echo $diagnosa[$indek[2]][4] ;?></td> 178. <td align="center"><input type="button" class="btn

btn-primary"onclick="document.getElementById('Content1').style.display='none'; Content3.style.display='block';Content2.style.display='none';" value="Show Detail"> </td>

179. </tr> 180. </tbody> 181. </table> 182. </div> 183. </div>

184. <div id="Content1">

185. <table class="table table-striped table-bordered" > 186. <tr>

187. <td colspan="3"><hr color="#AAAAAA"></td> 188. </tr>

189. <tr>

190. <td colspan="3" class="subtitle">Diagnosis Penyakit</td> 191. </tr>

192. <tr>

193. <td width="21%"><strong>Nama Penyakit</strong></td> 194. <td width="2%">:</td>

195. <td width="77%"><?php echo "<p> $penyakit </p>"; ?></td> 196. </tr>

197. <tr>

198. <td width="21%"><strong>Nilai CF Penyakit</strong></td> 199. <td width="2%">:</td>

200. <td width="77%"> <?php echo $use['cf'] ; ?></td> 201. </tr>

47 202. <tr>

203. <td valign="top"><strong>Deskripsi Penyakit</strong></td> 204. <td valign="top">:</td>

205. <td valign="top"><textarea rows="10" class="form-control" id="edit_pencegahan" name="edit_pencegahan" readonly > <?php echo $dt['deskripsi_penyakit'] ; ?></textarea></td>

206. </tr> 207. <tr>

208. <td valign="top"><div ><strong>Pencegahan Penyakit</strong></div></td>

209. <td valign="top">:</td>

210. <td valign="top"><textarea rows="20" class="form-control" id="edit_pencegahan" name="edit_pencegahan" readonly ><?php echo $dt['pencegahan_penyakit'] ;?></textarea> </td>

211. </tr> 212. <tr>

213. <td valign="top"><div ><strong>Penanganan Penyakit </strong></div></td>

214. <td valign="top">:</td>

215. <td valign="top"> <textarea rows="20" class="form-control" id="edit_pencegahan" name="edit_pencegahan" readonly ><?php echo $dt['penanganan_penyakit']; ?></textarea> </td>

216. </tr> 217. <tr>

218. <td width="21%"><strong>Gambar Penyakit</strong></td> 219. <td width="2%">:</td>

220. <td width="77%"> <?php echo "<img

src='image/".$diagnosa[$indek[0]][5] ."' width='200' height='200' />"; ?> </td> 221. </tr>

222. </table>

223. <input type="button" class="btn btn-success" name="save" value="Print and Save as Pdf" onClick='top.location="hasil_pdf.php? <?php echo"id=$nextID";?>"'>

224. </div>

225. <div id="Content2" style="display:none">

226. <table class="table table-striped table-bordered" > 227. <tr>

228. <td colspan="3"><hr color="#AAAAAA"></td> 229. </tr>

230. <tr>

231. <td colspan="3" class="subtitle">Diagnosis Penyakit</td> 232. </tr>

233. <tr>

234. <td width="21%"><strong>Nama Penyakit</strong></td> 235. <td width="2%">:</td>

48 237. </tr>

238. <tr>

239. <td width="21%"><strong>Nilai CF Penyakit</strong></td> 240. <td width="2%">:</td>

241. <td width="77%"> <?php echo $diagnosa[$indek[1]][4] ; ?></td> 242. </tr>

243. <tr>

244. <td valign="top"><strong>Deskripsi Penyakit</strong></td> 245. <td valign="top">:</td>

246. <td valign="top"><textarea rows="10" class="form-control" id="edit_pencegahan" name="edit_pencegahan" readonly > <?php echo $diagnosa[$indek[1]][1] ; ?></textarea></td>

247. </tr> 248. <tr>

249. <td valign="top"><div ><strong>Pencegahan Penyakit</strong></div></td>

250. <td valign="top">:</td>

251. <td valign="top"><textarea rows="20" class="form-control" id="edit_pencegahan" name="edit_pencegahan" readonly ><?php echo $diagnosa[$indek[1]][2] ;?></textarea> </td>

252. </tr> 253. <tr>

254. <td valign="top"><div ><strong>Penanganan Penyakit </strong></div></td>

255. <td valign="top">:</td>

256. <td valign="top"> <textarea rows="20" class="form-control" id="edit_pencegahan" name="edit_pencegahan" readonly ><?php echo $diagnosa[$indek[1]][3] ; ?></textarea> </td>

257. </tr> 258. <tr>

259. <td width="21%"><strong>Gambar Penyakit</strong></td> 260. <td width="2%">:</td>

261. <td width="77%"> <?php echo "<img

src='image/".$diagnosa[$indek[1]][5] ."' width='200' height='200' />"; ?> </td> 262. </tr>

263. </table> 264. </div>

265. <div id="Content3" style="display:none">

266. <table class="table table-striped table-bordered" > 267. <tr>

268. <td colspan="3"><hr color="#AAAAAA"></td> 269. </tr>

270. <tr>

271. <td colspan="3" class="subtitle">Diagnosis Penyakit</td> 272. </tr>

49 273. <tr>

274. <td width="21%"><strong>Nama Penyakit</strong></td> 275. <td width="2%">:</td>

276. <td width="77%"><?php echo $diagnosa[$indek[2]][0] ; ?></td> 277. </tr>

278. <tr>

279. <td width="21%"><strong>Nilai CF Penyakit</strong></td> 280. <td width="2%">:</td>

281. <td width="77%"> <?php echo $diagnosa[$indek[2]][4] ; ?></td> 282. </tr>

283. <tr>

284. <td valign="top"><strong>Deskripsi Penyakit</strong></td> 285. <td valign="top">:</td>

286. <td valign="top"><textarea rows="10" class="form-control" id="edit_pencegahan" name="edit_pencegahan" readonly > <?php echo $diagnosa[$indek[2]][1] ; ?></textarea></td>

287. </tr> 288. <tr>

289. <td valign="top"><div ><strong>Pencegahan Penyakit</strong></div></td>

290. <td valign="top">:</td>

291. <td valign="top"><textarea rows="20" class="form-control" id="edit_pencegahan" name="edit_pencegahan" readonly ><?php echo $diagnosa[$indek[2]][2] ;?></textarea> </td>

292. </tr> 293. <tr>

294. <td valign="top"><div ><strong>Penanganan Penyakit </strong></div></td>

295. <td valign="top">:</td>

296. <td valign="top"> <textarea rows="20" class="form-control" id="edit_pencegahan" name="edit_pencegahan" readonly ><?php echo $diagnosa[$indek[2]][3] ; ?></textarea> </td>

297. </tr> 298. <tr>

299. <td width="21%"><strong>Gambar Penyakit</strong></td> 300. <td width="2%">:</td>

301. <td width="77%"> <?php echo "<img

src='image/".$diagnosa[$indek[2]][5] ."' width='200' height='200' />"; ?> </td> 302. </tr>

303. </table> 304. </div> 305. <?php 306. ?> 307. </div> 308. </div> 309. <br>

50 311. <br>

312. <?php

313. }

314. else{

315. echo"penyakit yang anda masukkan tidak ada"; 316. ?> <form method="POST">

317. <div class="form-group"> 318. <div class="col-md-12">

a. <input type="button" class="btn btn-primary" name="kembali" value="Kembali Diagnosis" onClick='top.location="diagnosis.php"'>

b. </div> 319. </div>

320. </form> <?php

321. }

322. ?> 323. </div> 324. </div> 325. </div> 326. </div> 327. </div> 328. </div> 329. <br> 330. <br>

331. <div class="row">

332. <div class="col-md-12 footer" id="site-footer">

333. <footer class="copyright text-center"><p>&copy; Tugas Akhir Skripsi 2016</p></footer>

334. </div> 335. </div> 336. </div> 337. </body>

338. <!-- jQuery (necessary for Bootstrap's JavaScript plugins) --> 339. <script src="assets/js/jquery-1.12.4.js"></script>

340. <!-- Include all compiled plugins (below), or include individual files as needed -->

341. <script src="assets/js/bootstrap.min.js"></script> 342. </html>

343. <?php

344. }

345. else{

346. header("Location: harus_login.php");

347. }

348. ?> 349.