IMPLEMENTASI EXPERT SYSTEM SEBAGAI MEDIA KONSULTASI MEDIS PENYAKIT COMMON COLD MENGGUNAKAN METODE CERTAINTY FACTOR Edi Faizal Program Studi Teknik Komputer STMIK EL RAHMA YOGYAKARTA Jl. Sisingamangaraja 76 Yogyakarta Abstract - Jurnal Online STMIK EL RAHM
IMPLEMENTASI EXPERT SYSTEM SEBAGAI MEDIA
KONSULTASI MEDIS PENYAKIT COMMON COLD
MENGGUNAKAN METODE CERTAINTY FACTOR
Edi Faizal
Program Studi Teknik Komputer
STMIK EL RAHMA YOGYAKARTA
Jl. Sisingamangaraja 76 Yogyakarta
Abstract
One of the diseases that exist in the nose is a common cold. Common cold is
caused by a virus "flu" or a particular group of viruses that can be filtered, but in reality
so far, nearly 200 different viruses, the type of RNA or DNA, has been associated with
this disease. Furthermore, there are factors other than viral infection that can cause
symptoms that the patient interpreted as "flu. " The symptoms themselves vary greatly in
terms of severity, the group of accompanying symptoms, and the many processes that
disrupt the disease etiology.
When a person suffers from a disease that can not be handled by himself then
that person should receive appropriate treatment from health professionals who are
competent in the field of health.
Expert system based on knowledge systems, allowing computers to think and
make decisions or conclusions from a set of rules just like an expert. One method that can
be used in determining the decision is certainty factor method.
Key Word : Expert, system, Common, cold, Certainty, Factor.
Intisari
Salah satu penyakit yang ada di hidung adalah flu biasa. Common
dingin disebabkan oleh "flu" virus atau kelompok tertentu dari virus yang
dapat disaring, namun pada kenyataannya sejauh ini, hampir 200 virus yang
berbeda, jenis RNA atau DNA, telah dikaitkan dengan penyakit ini. Selain
itu, ada faktor lain selain infeksi virus yang dapat menyebabkan gejala bahwa
pasien diartikan sebagai Gejala-gejala itu sendiri sangat bervariasi dalam hal
keparahan, kelompok gejala yang menyertai "flu.", dan banyak proses yang
mengganggu etiologi penyakit.
Fahma, Volume 8 Nomor 3 September 2010
31
Ketika seseorang menderita penyakit yang tidak dapat ditangani oleh
dirinya sendiri maka orang harus menerima perlakuan yang sesuai dari
profesional kesehatan yang kompeten di bidang kesehatan.
Sistem pakar didasarkan pada sistem pengetahuan, yang
memungkinkan komputer untuk berpikir dan membuat keputusan atau
kesimpulan dari seperangkat aturan seperti seorang ahli. Salah satu metode
yang dapat digunakan dalam menentukan keputusan adalah metode faktor
kepastian.
Katakuinci : sitem, pakar, penyakit, virus.
PENDAHULUAN
Hidung merupakan organ penting, yang seharusnya mendapat
perhatian lebih dari biasanya. Hidung merupakan salah satu organ
pelindung tubuh terpenting terhadap lingkungan yang tidak
menguntungkan. Pada era dimana semakin banyak penelitian dan publikasi
ilmiah didedikasikan terhadap bahaya kerja dan polutan udara, suatu
pemahaman mendasar mengenai anatomi dan fisiologi hidung adalah
penting. Hidung mempunyai beberapa fungsi : sebagai indra penciuman,
menyiapkan udara inhalasi agar dapat digunakan paru-paru, mempengaruhi
refleks tertentu pada paru-paru.
Salah satu penyakit yang ada pada hidung adalah Common cold.
Common cold disebabkan oleh suatu virus “flu” atau kelompok virus tertentu
yang dapat disaring, namun kenyataannya sejauh ini, hampir 200 virus
berbeda, tipe RNA maupun DNA, telah dikaitkan dengan penyakit ini.
Lebih lanjut, terdapat faktor selain infeksi virus yang dapat menimbulkan
gejala yang oleh pasien diinterpretasi sebagai “flu”. Gejala-gejala itu sendiri
sangat bervariasi dalam hal keparahan, kelompok gejala penyerta, serta
banyaknya proses penyakit yang mengacaukan etiologi.
Umumnya masyarakat menganggap “flu” diawali dengan sumbatan
hidung, sekret yang berlebihan, bersin-bersin, sedikit batuk, dan kelemahan
umum dengan atau tanpa nyeri kepala. Suhu tubuh mungkin normal atau
sedikit meningkat. Stadium pertama biasanya terbatas tiga hingga lima hari.
Secret hidung mula-mula encer dan banyak, kemudian menjadi mukoid, lebih
kental dan lengket. Penyakit dapat berakhir pada titik ini. Pada kebanyakan
pasien penyakit berlanjut ke stadium invasi bakteri sekunder dicirikan oleh
suatu rinore puluren, demam, dan sering kali sakit tenggorokan.
32
Fahma, Volume 8 Nomor 3 September 2010
Penggunaan komputer saat ini diharapkan bukan hanya untuk
membantu pekerjaan manusia tetapi dalam beberapa hal dapat
menggantikan posisi manusia melakukan suatu pekerjaan. Untuk itu
hardware dan software komputer yang dibuat diharapkan dapat melakukan
analisa sendiri dari suatu masalah dan mengambil suatu keputusan
berdasarkan data-data yang dimiliki untuk dijadikan sebagai acuan. Sehingga
kerja komputer berkerja layaknya otak manusia. Keinginan manusia untuk
hal tersebut mendorong diciptakannya sebuah tekhnologi yang dinamakan
kecerdasan buatan.
Kecerdasan buatan atau artificial intelligence merupakan salah satu
bagian ilmu komputer yang membuat agar mesin komputer dapat
melakukan pekerjaan seperti dan sebaik yang dilakukan oleh manusia. Pada
awal diciptakannya, komputer hanya difungsikan sebagai alat bantu saja.
Namun seiring dengan perkembangan zaman, maka peran komputer
semakin mendominasi kehidupan umat manusia. Komputer tidak lagi hanya
digunakan sebagai alat bantu hitung, lebih dari itu, komputer diharapkan
untuk dapat diperdayakan untuk mengerjakan segala sesuatu yang bisa
dikerjakan oleh manusia.
Sistem pakar merupakan suatu sistem yang menangkap dan
menggunakan pengetahuan serta metode pengambilan keputusan yang
digunakan oleh seorang atau beberapa orang ahli dalam bidang keahlian
tertentu. Sistem pakar berlaku seperti seorang pakar pada bidangnya berisi
fakta-fakta dan heuristik untuk memecahkan masalah tertentu. Sistem pakar
didasarkan pada sistem pengetahuan, sehingga memungkinkan komputer
dapat berfikir dan mengambil keputusan atau kesimpulan dari sekumpulan
kaidah.
Sistem pakar mempunyai keuntungan dibandingkan dengan seorang
pakar yaitu kepakarannya dapat dimanfaatkan oleh masyarakat tanpa
kehadiran sang pakar, mencakup keseluruhan dari kepakaran tersebut dan
sistematis, memungkinkan untuk menangani masalah yang kompleks
dengan lebih cepat, kepakarannya tetap dapat dimanfaatkan walau pakarnya
telah tidak dapat bekerja, membantu kejelasan dan pemahaman secara
efektif untuk suatu bidang kepakaran dan memungkinkan untuk membuat
pengetahuan terpadu atas bidang-bidang tertentu yang relevan. Komponen
sistem pakar yang terpenting adalah mesin interferensi dan basis
pengetahuan. Mesin inferensi berguna untuk menalar permasalahan sebagai
mana seorang pakar. Sedangkan basis pengetahuan merupakan kumpulan
pengetahuan,berupa fakta dan kaidah.[13]
Fahma, Volume 8 Nomor 3 September 2010
33
SISTEM PAKAR
Sistem pakar merupakan salah satu bidang teknik kecerdasan buatan
yang cukup diminati karena penerapannya diberbagai bidang baik bidang
ilmu pengetahuan maupun bisnis yang terbukti sangat membantu dalam
mengambil keputusan dan sangat luas penerapanya.sistem pakar pertama
kali dikembangkan oleh komunitas Artificial Intelligence pada pertengahan
tahun 1960. system pakar yang pertama muncul adalah General Purpose
Problem Solver (GPS).
Secara umum, sistem pakar (Expert System) adalah sistem yang
berusaha mengadopsi pengetahuan manusia ke komputer, agar komputer
dapat menyelesaikan masalah seperti yang dilakukan oleh para ahli.[ Alasan
yang menjadi dasar pembentukan sistem pakar adalah penyebaran
kepakaran yang jarang dan mahal, formalitas pengetahuan pakar, integritas
sumber pengetahuan yang tersebar pada beberapa pakar dan sistem pakar
mampu menganalisis informasi dan merekomendasikan solusi. Karakteristik
dari sistem pakar adalah mampu memecahkan persoalan-persoalan
sebagaimana atau lebih baik dari pemecahan yang dilakukan oleh pakar,
mampu menggunakan pengetahuan dalam bentuk kerangka aturan, mampu
berinteraksi dengan manusia. Tujuan utama dari sistem pakar bukan
dimaksudkan untuk menggantikan kedudukan seorang ahli atau pakar yang
sangat langka. Sistem pakar memungkinkan seseorang untuk meningkatkan
produktifitasnya, memperbaiki kualitas keputusannya dan dapat
memecahkan masalah yang rumit, sekalipun tidak ada seorang ahli atau
pakar di bidangnya.
Pengetahuan system pakar dibentuk dari kaidah atau pengalaman
tentang perilaku eklemen dari domain bidang pengetahuan tertentu.
Pengetahuan tersebut diperoleh dari pengalaman maupun pengetahuan dari
seorang pakar pada bidang yang spesifik, buku-buku, dan jurnal ilmiah yang
kemudian pengetahuan tersebut dipresentasikan dalam format tertentu, dan
dihimpun dalam satu basis pengetahuan.
KONSEP SISTEM PAKAR
Sistem pakar (Expert System) adalah sistem yang berusaha
mengadopsi pengetahuan manusia ke komputer, agar komputer dapat
menyelesaikan masalah seperti yang dilakukan para ahli. Sistem pakar
mempunyai tiga komponen utama dan bagaimna caranya komponenkomponen tersebut bekerjasama agar menghasilkan program-program
penasehat yang pintar, dapat dilihat pada gambar 1 di bawah ini :
34
Fahma, Volume 8 Nomor 3 September 2010
Gambar 1. Diagram blok umum sistem pakar
Program sistem pakar, mulai dari konsep hingga memerlukan
banyak pemikiran, rancangan, pemograman, dan debugging adalah salah
satu cara untuk membuat sendiri sistem pakar yang benar-benar aktual.
Adapun sepuluh tahap pembuatan sistem pakar dapat dilihat pada gambar 2
di bawah ini :
Gambar 2. Langkah-langkah proses pembuatan sistem pakar
FAKTOR KEPASTIAN (CERTAINTY FACTOR)
Factor Kepastian (Certainty Factor) menunjukkan ukuran kepastian
terhadap suatu fakta atau aturan. Notasi Faktor Kepastian :
CF(h,e) = M B (h,e) – M D (h,e)
CF(H,E): factor kepastian
MB(h,e): ukuran kepercayaan terhadap hipotesis h, jika diberikan evidence e
(antara 0 dan 1).
Fahma, Volume 8 Nomor 3 September 2010
35
MD(h,e): ukuran ketidakpercayaan terhadap evidence h, jika diberikan
evidence e
(antara 0 dan 1).
Ada 3 hal yang mungkin terjadi :
Gambar 3. Kombinasi aturan ketidakpastian
1. Beberapa evidence dikombinasikan untuk menentukan CF dari suatu
hipotesis. Jika e1 dan e2 adalah observasi, maka :
0
MB[h, e1 e2] =
MD[h, e1 e2] = 1
Lainnya
MD [h, e1 e2] =
MB[h, e1] + MB[h, e2].(1 – MB[h, e1])
0
MD[h, e1] + MD[h, e2].(1 – MD[h, e1])
MB[h, e1 e2] = 1
Lainnya
2. CF dihitung dari kombinasi beberapa hipotesis. Jika h1 dan h2 adalah
hipotesis, maka :
MB[h1 h2, e] = min (MB[h1, e], MB[h2, e])
MB[h1 h2, e] = max (MB[h1, e], MB[h2, e])
MD[h1 h2, e] = min (MD[h1, e], MD[h2, e])
MD[h1 h2, e] = max (MD[h1, e], MD[h2, e])
3. Beberapa aturan saling bergandengan,ketidakpastian dari suatu aturan
menjadi input untuk aturan yang lainnya, maka :
MB[h, s] = MB’[h, s] * max (0, CF[s, e])
36
Fahma, Volume 8 Nomor 3 September 2010
Dengan MB’[h, s] adalah ukuran kepercayaan h berdasarkan keyakinan
penuh terhadap validitas s.
PENYAKIT COMMON COLD
Common Cold adalah suatu kompleks gejala daripada suatu penyakit
tertentu. Kondisi ini jelas berarti suatu penyakit ringan yang berlangsung
singkat, dimana gejala lokal pertama akan ditemukan pada saluran
pernafasan atas dengan predominan gejala-gejala hidung. Terdapat beberapa
kondisi yang mempermudah timbulnya penyakit ini yaitu daya tahan tubuh,
musim, umur , jenis kelamin.
Gambar 4. Struktur Hidung
Rhinitis atau Common Cold termasuk dalam golongan penyakit
simtomasis yang dapat sembuh dengan sendirinya. Karena itu, sistem
pengibatannya hanya bersifat paliatif (meringankan gejala). Dan tentunya,
tidak semua gejala yang timbul harus diobati. Karena satu gejala yang
timbul, pada umumnya merupakan perluasan gejala sebelumnya.
Obat yang baik menurut ahli farmakologi adalah obat yang tersusun
dari dua hingga tujuh kombinasi zat aktifnya. Obat yang digunakan untuk
terapi penyakit ini, antara lain adalah dekongestan, analgesik, antihistamin,
dan kombinasi lain yang sering disertakan adalah ekspektoran dan antitusif.
Penambahan antitusif dan ekspektoran tidak begitu penting, mengingat jenis
batuk yang diderita mana kala terserang rhinitis. Kombinasi antitusif dan
ekspektoran hanya bermanfaat bila batuk yang menyertai Rhinitis dirasa
sangat mengganggu. Kadar obat yang dianjurkan untuk obat dekongestan
Fenilpropanolamina-HCl adalah sebesar 25 miligram, analgesik Parasetamol
sebesar 500 miligram, obat antihistamin Klorfeniramin maleat sebesar 2
Fahma, Volume 8 Nomor 3 September 2010
37
miligram, ekspektoran Dekstrometorfan-HBr sebesar 10 miligram dan
untuk obat antitusif Gliseril-G sebesar 20 miligram.
PERANCANGAN DAN IMPLEMENTASI SISTEM
A. PERANCANGAN SISTEM
Dalam perancangan awal pembuatan sistem pakar penyakit Common
Cold ini dibuat spesifikasi dari basis data yang memuat informasi tentang
penyakit. Spesifikasi dari basis data tersebut adalah sebagai berikut :
1. Dalam ilmu kesehatan ada istilah penyakit. Penyakit memiliki atribut
kode penyakit dan penyakit.
2. Penyakit memiliki gejala, setiap gejala mempunyai atribut kode gejala dan
gejala, nilai MB (kepastian) dan nilai MD (ketidak pastian).
3. Penyakit memiliki penyebab. Setiap penyebab mempunyai atribut kode
penyebab dan penyebab.
4. Penyakit memiliki solusi. Setiap solusi mempunyai atribut kode solusi
dan solusi.
Dari spesifikasi basis data tersebut dapat dikembangkan menjadi
desain konseptual awal yang terlihat pada tabel 1 berikut:
Tabel 1. Konseptual Awal Basis Data
Tipe Entitas
Atribut
38
Penyakit
kd_penyakit, penyakit
Gejala
kd_gejala, gejala, MB, MD
Penyebab
kd_penyebab, penyebab
Solusi
kd_solusi, solusi
Fahma, Volume 8 Nomor 3 September 2010
Berdasarkan desain konseptual di atas, dapat dibuat ERD (Entity
Relationship Diagram) seperti di bawah ini:
Gambar 5. Entity Relationship Diagram
Kemudian berdasarkan ERD di atas, dapat dibentuk sebuah relasi
yang menghubungkan tabel yang satu dengan yang lainnya. Seperti gambar
di bawah ini:
Gambar 6. Integritas Refrensial
Fahma, Volume 8 Nomor 3 September 2010
39
Keterangan:
PK : Primary Key , FK: Foreign Key
Ada 3 golongan utama yang sangat erat hubungannya dengan sistem ini,
yaitu:
1. Admin, yaitu orang yang membuat sistem sehingga dia bisa merubah
desain dari sistem.
2. Pakar, yaitu orang yang berhak dan layak memasukkan aturan-aturan
tentang penyakit yang ada di sistem karena dia sudah ahli di bidang
kesehatan.
3. User, yaitu pihak paramedis yang akan menjalankan diagnosa penyakit
pada sistem yang kemudian akan disampaikan informasinya kepada
masyarakat yang membutuhkan.
Rancangan menu yang akan dibangun sistem ini dapat dilihat pada gambar
berikut:
Gambar 7. Struktur Menu Aplikasi
40
Fahma, Volume 8 Nomor 3 September 2010
B. IMPLEMENTASI SISTEM
Pada tahap ini merupakan tahap untuk mengubah desain yang telah
dibuat menjadi sebuah sistem yang dapat berjalan sesuai dengan kebutuhan.
Tahap ini merupakan pengkodean dari desain yang telah dibuat dikodekan
dengan menggunakan salah satu bahasa pemrograman yaitu Microsoft Visual
Basic 6.0. Data ilmu pengetahuan yang diperoleh dari suatu desain sistem
yang telah dirancang akan dirubah ke dalam bahasa komputer atau dirubah
menjadi kode-kode tertentu. Hasil implementasi sistem dapat yang
berhubungan dengan implementasi sistem pakar dengan menggunakan
proses perhitungan certainty factor pada penyakit common cold dapat
digambarkan pada proses diagnosa yang terlihat gambar form berikut.
Gambar 8. User Memilih Satu Gejala
Pada gambar 8 terlihat bahwa ketika user memilih suatu gejala, maka sistem
akan menampilkan informasi bahwa gejala tersebut merujuk kepada 6
penyakit. Selanjutnya user diminta memasukan gejala lanjutan yang
menyertai gejala pertama.
Fahma, Volume 8 Nomor 3 September 2010
41
Gambar 9. User Memilih Gejala Kedua (Lanjutan)
Setelah gejala pertama dipilih, maka sistem akan menampilkan bebrapa
gejala yang mungkin mengikuti gejala pertama. Dalam gambar terlihat
bahwa gejala yang ditampilkan semakin sedikit (mengerucut). Saat gejala
lanjutan dipilih, maka sistem akan memberikan informasi bahwa gejala
pertama dan gejala lanjutan yang dipilih merujuk pada 3 penyakit.
Gambar 10. Penyakit ditemukan
Ketika user memasukan gejala ketiga, maka sistem mengidentifikasi bahwa
penyakit telah ditemukan. Selanjutnya sistem menampilkan informasi
42
Fahma, Volume 8 Nomor 3 September 2010
penemuan penyakit dan seluruh gejala yang meyertai penyakit tersebut. User
diminta untuk meng-klik tombol diagnosa untuk melihat detail penyakit
yang dideritanya.
Gambar 11. Hasil Diagnosa
Setelah user meng-klik tombol diagnosis, sistem akan menampilkan data
penyakit termasuk nama penyakit, penyebab, solusi beserta perhitungan nilai
kepastian (cf) dalam bentuk anagka kepastian dan dalam persentase
kemungkinan penyakit tersebut. Perhitungan nilai kepastian berdasarkan
rumus certainty fakctor dengan menggunakan nilai MB dan MD yang
mengikuti gejala yang dipilih user. Berikut perhitungan nilai kepastian
menggunakan methode certaity factor berdasarkan gejala yang dipilih user.
Tabel 2. Gejala, Nilai MB dan Nilai MD
Gejala
MB
MD
Bersin
0,6
0,4
Demam Tinggi Mendadak
0,51
0,31
Batuk Kering
0,58
0,38
Dengan menggunakan data MB dan MD diatas dapat dihitung nilai
kepastian menggunakan rumus sebagai berikut:
CF gejala 1 = MB – MD
= 0,6 – 0,4
= 0,2
Fahma, Volume 8 Nomor 3 September 2010
43
CF gejala 2 = [MBLama+MB(1–MBLama)]– [MDLama+MD(1–
MDLama)]
= [0,6+0,51*(1–0,6)] – [0,4+0,31*(1–0,4)]
= 0,80 – 0,59
= 0,22
CF gejala 3 = [MBLama+MB(1–MBLama)]– [MDLama+MD(1–
MDLama)]
= [0,80+0,58*(1–0,80)]
– [0,59+0,38*(1–0,59)]
= 0,76 – 0,65
= 0,12
CF dari penyakit yang diderita user adalah sebesar 0,12 atau 12%
KESIMPULAN
1. Penggunaan komputer saat ini diharapkan bukan hanya untuk
membantu pekerjaan manusia tetapi dalam beberapa hal dapat
menggantikan posisi manusia melakukan suatu pekerjaan.
2. Sistem pakar merupakan suatu sistem yang menangkap dan
menggunakan pengetahuan serta metode pengambilan keputusan
yang digunakan oleh seorang atau beberapa orang ahli dalam bidang
keahlian tertentu.
3. Sistem pakar didasarkan pada sistem pengetahuan, sehingga
memungkinkan komputer dapat berfikir dan mengambil keputusan
atau kesimpulan dari sekumpulan kaidah.
4. Factor Kepastian (Certainty Factor) dapat menunjukkan ukuran
kepastian terhadap suatu fakta atau aturan.
DAFTAR PUSTAKA
Kusuma, Sri. 2003, Artificial Intelligence Teknik dan Aplikasinya, Graha Ilmu,
Yogyakarta.
Sandi, Setiawan., 1993, Artificial Intelligence, Andi Offset, Yogyakarta.
Sujono,Hadi. 2002, Gastroenterologi, P.T. Alumni, Bandung.
Suparman, 1991, Mengenal Artificial Intelligence, Andi Offset, Bandung.
44
Fahma, Volume 8 Nomor 3 September 2010
KONSULTASI MEDIS PENYAKIT COMMON COLD
MENGGUNAKAN METODE CERTAINTY FACTOR
Edi Faizal
Program Studi Teknik Komputer
STMIK EL RAHMA YOGYAKARTA
Jl. Sisingamangaraja 76 Yogyakarta
Abstract
One of the diseases that exist in the nose is a common cold. Common cold is
caused by a virus "flu" or a particular group of viruses that can be filtered, but in reality
so far, nearly 200 different viruses, the type of RNA or DNA, has been associated with
this disease. Furthermore, there are factors other than viral infection that can cause
symptoms that the patient interpreted as "flu. " The symptoms themselves vary greatly in
terms of severity, the group of accompanying symptoms, and the many processes that
disrupt the disease etiology.
When a person suffers from a disease that can not be handled by himself then
that person should receive appropriate treatment from health professionals who are
competent in the field of health.
Expert system based on knowledge systems, allowing computers to think and
make decisions or conclusions from a set of rules just like an expert. One method that can
be used in determining the decision is certainty factor method.
Key Word : Expert, system, Common, cold, Certainty, Factor.
Intisari
Salah satu penyakit yang ada di hidung adalah flu biasa. Common
dingin disebabkan oleh "flu" virus atau kelompok tertentu dari virus yang
dapat disaring, namun pada kenyataannya sejauh ini, hampir 200 virus yang
berbeda, jenis RNA atau DNA, telah dikaitkan dengan penyakit ini. Selain
itu, ada faktor lain selain infeksi virus yang dapat menyebabkan gejala bahwa
pasien diartikan sebagai Gejala-gejala itu sendiri sangat bervariasi dalam hal
keparahan, kelompok gejala yang menyertai "flu.", dan banyak proses yang
mengganggu etiologi penyakit.
Fahma, Volume 8 Nomor 3 September 2010
31
Ketika seseorang menderita penyakit yang tidak dapat ditangani oleh
dirinya sendiri maka orang harus menerima perlakuan yang sesuai dari
profesional kesehatan yang kompeten di bidang kesehatan.
Sistem pakar didasarkan pada sistem pengetahuan, yang
memungkinkan komputer untuk berpikir dan membuat keputusan atau
kesimpulan dari seperangkat aturan seperti seorang ahli. Salah satu metode
yang dapat digunakan dalam menentukan keputusan adalah metode faktor
kepastian.
Katakuinci : sitem, pakar, penyakit, virus.
PENDAHULUAN
Hidung merupakan organ penting, yang seharusnya mendapat
perhatian lebih dari biasanya. Hidung merupakan salah satu organ
pelindung tubuh terpenting terhadap lingkungan yang tidak
menguntungkan. Pada era dimana semakin banyak penelitian dan publikasi
ilmiah didedikasikan terhadap bahaya kerja dan polutan udara, suatu
pemahaman mendasar mengenai anatomi dan fisiologi hidung adalah
penting. Hidung mempunyai beberapa fungsi : sebagai indra penciuman,
menyiapkan udara inhalasi agar dapat digunakan paru-paru, mempengaruhi
refleks tertentu pada paru-paru.
Salah satu penyakit yang ada pada hidung adalah Common cold.
Common cold disebabkan oleh suatu virus “flu” atau kelompok virus tertentu
yang dapat disaring, namun kenyataannya sejauh ini, hampir 200 virus
berbeda, tipe RNA maupun DNA, telah dikaitkan dengan penyakit ini.
Lebih lanjut, terdapat faktor selain infeksi virus yang dapat menimbulkan
gejala yang oleh pasien diinterpretasi sebagai “flu”. Gejala-gejala itu sendiri
sangat bervariasi dalam hal keparahan, kelompok gejala penyerta, serta
banyaknya proses penyakit yang mengacaukan etiologi.
Umumnya masyarakat menganggap “flu” diawali dengan sumbatan
hidung, sekret yang berlebihan, bersin-bersin, sedikit batuk, dan kelemahan
umum dengan atau tanpa nyeri kepala. Suhu tubuh mungkin normal atau
sedikit meningkat. Stadium pertama biasanya terbatas tiga hingga lima hari.
Secret hidung mula-mula encer dan banyak, kemudian menjadi mukoid, lebih
kental dan lengket. Penyakit dapat berakhir pada titik ini. Pada kebanyakan
pasien penyakit berlanjut ke stadium invasi bakteri sekunder dicirikan oleh
suatu rinore puluren, demam, dan sering kali sakit tenggorokan.
32
Fahma, Volume 8 Nomor 3 September 2010
Penggunaan komputer saat ini diharapkan bukan hanya untuk
membantu pekerjaan manusia tetapi dalam beberapa hal dapat
menggantikan posisi manusia melakukan suatu pekerjaan. Untuk itu
hardware dan software komputer yang dibuat diharapkan dapat melakukan
analisa sendiri dari suatu masalah dan mengambil suatu keputusan
berdasarkan data-data yang dimiliki untuk dijadikan sebagai acuan. Sehingga
kerja komputer berkerja layaknya otak manusia. Keinginan manusia untuk
hal tersebut mendorong diciptakannya sebuah tekhnologi yang dinamakan
kecerdasan buatan.
Kecerdasan buatan atau artificial intelligence merupakan salah satu
bagian ilmu komputer yang membuat agar mesin komputer dapat
melakukan pekerjaan seperti dan sebaik yang dilakukan oleh manusia. Pada
awal diciptakannya, komputer hanya difungsikan sebagai alat bantu saja.
Namun seiring dengan perkembangan zaman, maka peran komputer
semakin mendominasi kehidupan umat manusia. Komputer tidak lagi hanya
digunakan sebagai alat bantu hitung, lebih dari itu, komputer diharapkan
untuk dapat diperdayakan untuk mengerjakan segala sesuatu yang bisa
dikerjakan oleh manusia.
Sistem pakar merupakan suatu sistem yang menangkap dan
menggunakan pengetahuan serta metode pengambilan keputusan yang
digunakan oleh seorang atau beberapa orang ahli dalam bidang keahlian
tertentu. Sistem pakar berlaku seperti seorang pakar pada bidangnya berisi
fakta-fakta dan heuristik untuk memecahkan masalah tertentu. Sistem pakar
didasarkan pada sistem pengetahuan, sehingga memungkinkan komputer
dapat berfikir dan mengambil keputusan atau kesimpulan dari sekumpulan
kaidah.
Sistem pakar mempunyai keuntungan dibandingkan dengan seorang
pakar yaitu kepakarannya dapat dimanfaatkan oleh masyarakat tanpa
kehadiran sang pakar, mencakup keseluruhan dari kepakaran tersebut dan
sistematis, memungkinkan untuk menangani masalah yang kompleks
dengan lebih cepat, kepakarannya tetap dapat dimanfaatkan walau pakarnya
telah tidak dapat bekerja, membantu kejelasan dan pemahaman secara
efektif untuk suatu bidang kepakaran dan memungkinkan untuk membuat
pengetahuan terpadu atas bidang-bidang tertentu yang relevan. Komponen
sistem pakar yang terpenting adalah mesin interferensi dan basis
pengetahuan. Mesin inferensi berguna untuk menalar permasalahan sebagai
mana seorang pakar. Sedangkan basis pengetahuan merupakan kumpulan
pengetahuan,berupa fakta dan kaidah.[13]
Fahma, Volume 8 Nomor 3 September 2010
33
SISTEM PAKAR
Sistem pakar merupakan salah satu bidang teknik kecerdasan buatan
yang cukup diminati karena penerapannya diberbagai bidang baik bidang
ilmu pengetahuan maupun bisnis yang terbukti sangat membantu dalam
mengambil keputusan dan sangat luas penerapanya.sistem pakar pertama
kali dikembangkan oleh komunitas Artificial Intelligence pada pertengahan
tahun 1960. system pakar yang pertama muncul adalah General Purpose
Problem Solver (GPS).
Secara umum, sistem pakar (Expert System) adalah sistem yang
berusaha mengadopsi pengetahuan manusia ke komputer, agar komputer
dapat menyelesaikan masalah seperti yang dilakukan oleh para ahli.[ Alasan
yang menjadi dasar pembentukan sistem pakar adalah penyebaran
kepakaran yang jarang dan mahal, formalitas pengetahuan pakar, integritas
sumber pengetahuan yang tersebar pada beberapa pakar dan sistem pakar
mampu menganalisis informasi dan merekomendasikan solusi. Karakteristik
dari sistem pakar adalah mampu memecahkan persoalan-persoalan
sebagaimana atau lebih baik dari pemecahan yang dilakukan oleh pakar,
mampu menggunakan pengetahuan dalam bentuk kerangka aturan, mampu
berinteraksi dengan manusia. Tujuan utama dari sistem pakar bukan
dimaksudkan untuk menggantikan kedudukan seorang ahli atau pakar yang
sangat langka. Sistem pakar memungkinkan seseorang untuk meningkatkan
produktifitasnya, memperbaiki kualitas keputusannya dan dapat
memecahkan masalah yang rumit, sekalipun tidak ada seorang ahli atau
pakar di bidangnya.
Pengetahuan system pakar dibentuk dari kaidah atau pengalaman
tentang perilaku eklemen dari domain bidang pengetahuan tertentu.
Pengetahuan tersebut diperoleh dari pengalaman maupun pengetahuan dari
seorang pakar pada bidang yang spesifik, buku-buku, dan jurnal ilmiah yang
kemudian pengetahuan tersebut dipresentasikan dalam format tertentu, dan
dihimpun dalam satu basis pengetahuan.
KONSEP SISTEM PAKAR
Sistem pakar (Expert System) adalah sistem yang berusaha
mengadopsi pengetahuan manusia ke komputer, agar komputer dapat
menyelesaikan masalah seperti yang dilakukan para ahli. Sistem pakar
mempunyai tiga komponen utama dan bagaimna caranya komponenkomponen tersebut bekerjasama agar menghasilkan program-program
penasehat yang pintar, dapat dilihat pada gambar 1 di bawah ini :
34
Fahma, Volume 8 Nomor 3 September 2010
Gambar 1. Diagram blok umum sistem pakar
Program sistem pakar, mulai dari konsep hingga memerlukan
banyak pemikiran, rancangan, pemograman, dan debugging adalah salah
satu cara untuk membuat sendiri sistem pakar yang benar-benar aktual.
Adapun sepuluh tahap pembuatan sistem pakar dapat dilihat pada gambar 2
di bawah ini :
Gambar 2. Langkah-langkah proses pembuatan sistem pakar
FAKTOR KEPASTIAN (CERTAINTY FACTOR)
Factor Kepastian (Certainty Factor) menunjukkan ukuran kepastian
terhadap suatu fakta atau aturan. Notasi Faktor Kepastian :
CF(h,e) = M B (h,e) – M D (h,e)
CF(H,E): factor kepastian
MB(h,e): ukuran kepercayaan terhadap hipotesis h, jika diberikan evidence e
(antara 0 dan 1).
Fahma, Volume 8 Nomor 3 September 2010
35
MD(h,e): ukuran ketidakpercayaan terhadap evidence h, jika diberikan
evidence e
(antara 0 dan 1).
Ada 3 hal yang mungkin terjadi :
Gambar 3. Kombinasi aturan ketidakpastian
1. Beberapa evidence dikombinasikan untuk menentukan CF dari suatu
hipotesis. Jika e1 dan e2 adalah observasi, maka :
0
MB[h, e1 e2] =
MD[h, e1 e2] = 1
Lainnya
MD [h, e1 e2] =
MB[h, e1] + MB[h, e2].(1 – MB[h, e1])
0
MD[h, e1] + MD[h, e2].(1 – MD[h, e1])
MB[h, e1 e2] = 1
Lainnya
2. CF dihitung dari kombinasi beberapa hipotesis. Jika h1 dan h2 adalah
hipotesis, maka :
MB[h1 h2, e] = min (MB[h1, e], MB[h2, e])
MB[h1 h2, e] = max (MB[h1, e], MB[h2, e])
MD[h1 h2, e] = min (MD[h1, e], MD[h2, e])
MD[h1 h2, e] = max (MD[h1, e], MD[h2, e])
3. Beberapa aturan saling bergandengan,ketidakpastian dari suatu aturan
menjadi input untuk aturan yang lainnya, maka :
MB[h, s] = MB’[h, s] * max (0, CF[s, e])
36
Fahma, Volume 8 Nomor 3 September 2010
Dengan MB’[h, s] adalah ukuran kepercayaan h berdasarkan keyakinan
penuh terhadap validitas s.
PENYAKIT COMMON COLD
Common Cold adalah suatu kompleks gejala daripada suatu penyakit
tertentu. Kondisi ini jelas berarti suatu penyakit ringan yang berlangsung
singkat, dimana gejala lokal pertama akan ditemukan pada saluran
pernafasan atas dengan predominan gejala-gejala hidung. Terdapat beberapa
kondisi yang mempermudah timbulnya penyakit ini yaitu daya tahan tubuh,
musim, umur , jenis kelamin.
Gambar 4. Struktur Hidung
Rhinitis atau Common Cold termasuk dalam golongan penyakit
simtomasis yang dapat sembuh dengan sendirinya. Karena itu, sistem
pengibatannya hanya bersifat paliatif (meringankan gejala). Dan tentunya,
tidak semua gejala yang timbul harus diobati. Karena satu gejala yang
timbul, pada umumnya merupakan perluasan gejala sebelumnya.
Obat yang baik menurut ahli farmakologi adalah obat yang tersusun
dari dua hingga tujuh kombinasi zat aktifnya. Obat yang digunakan untuk
terapi penyakit ini, antara lain adalah dekongestan, analgesik, antihistamin,
dan kombinasi lain yang sering disertakan adalah ekspektoran dan antitusif.
Penambahan antitusif dan ekspektoran tidak begitu penting, mengingat jenis
batuk yang diderita mana kala terserang rhinitis. Kombinasi antitusif dan
ekspektoran hanya bermanfaat bila batuk yang menyertai Rhinitis dirasa
sangat mengganggu. Kadar obat yang dianjurkan untuk obat dekongestan
Fenilpropanolamina-HCl adalah sebesar 25 miligram, analgesik Parasetamol
sebesar 500 miligram, obat antihistamin Klorfeniramin maleat sebesar 2
Fahma, Volume 8 Nomor 3 September 2010
37
miligram, ekspektoran Dekstrometorfan-HBr sebesar 10 miligram dan
untuk obat antitusif Gliseril-G sebesar 20 miligram.
PERANCANGAN DAN IMPLEMENTASI SISTEM
A. PERANCANGAN SISTEM
Dalam perancangan awal pembuatan sistem pakar penyakit Common
Cold ini dibuat spesifikasi dari basis data yang memuat informasi tentang
penyakit. Spesifikasi dari basis data tersebut adalah sebagai berikut :
1. Dalam ilmu kesehatan ada istilah penyakit. Penyakit memiliki atribut
kode penyakit dan penyakit.
2. Penyakit memiliki gejala, setiap gejala mempunyai atribut kode gejala dan
gejala, nilai MB (kepastian) dan nilai MD (ketidak pastian).
3. Penyakit memiliki penyebab. Setiap penyebab mempunyai atribut kode
penyebab dan penyebab.
4. Penyakit memiliki solusi. Setiap solusi mempunyai atribut kode solusi
dan solusi.
Dari spesifikasi basis data tersebut dapat dikembangkan menjadi
desain konseptual awal yang terlihat pada tabel 1 berikut:
Tabel 1. Konseptual Awal Basis Data
Tipe Entitas
Atribut
38
Penyakit
kd_penyakit, penyakit
Gejala
kd_gejala, gejala, MB, MD
Penyebab
kd_penyebab, penyebab
Solusi
kd_solusi, solusi
Fahma, Volume 8 Nomor 3 September 2010
Berdasarkan desain konseptual di atas, dapat dibuat ERD (Entity
Relationship Diagram) seperti di bawah ini:
Gambar 5. Entity Relationship Diagram
Kemudian berdasarkan ERD di atas, dapat dibentuk sebuah relasi
yang menghubungkan tabel yang satu dengan yang lainnya. Seperti gambar
di bawah ini:
Gambar 6. Integritas Refrensial
Fahma, Volume 8 Nomor 3 September 2010
39
Keterangan:
PK : Primary Key , FK: Foreign Key
Ada 3 golongan utama yang sangat erat hubungannya dengan sistem ini,
yaitu:
1. Admin, yaitu orang yang membuat sistem sehingga dia bisa merubah
desain dari sistem.
2. Pakar, yaitu orang yang berhak dan layak memasukkan aturan-aturan
tentang penyakit yang ada di sistem karena dia sudah ahli di bidang
kesehatan.
3. User, yaitu pihak paramedis yang akan menjalankan diagnosa penyakit
pada sistem yang kemudian akan disampaikan informasinya kepada
masyarakat yang membutuhkan.
Rancangan menu yang akan dibangun sistem ini dapat dilihat pada gambar
berikut:
Gambar 7. Struktur Menu Aplikasi
40
Fahma, Volume 8 Nomor 3 September 2010
B. IMPLEMENTASI SISTEM
Pada tahap ini merupakan tahap untuk mengubah desain yang telah
dibuat menjadi sebuah sistem yang dapat berjalan sesuai dengan kebutuhan.
Tahap ini merupakan pengkodean dari desain yang telah dibuat dikodekan
dengan menggunakan salah satu bahasa pemrograman yaitu Microsoft Visual
Basic 6.0. Data ilmu pengetahuan yang diperoleh dari suatu desain sistem
yang telah dirancang akan dirubah ke dalam bahasa komputer atau dirubah
menjadi kode-kode tertentu. Hasil implementasi sistem dapat yang
berhubungan dengan implementasi sistem pakar dengan menggunakan
proses perhitungan certainty factor pada penyakit common cold dapat
digambarkan pada proses diagnosa yang terlihat gambar form berikut.
Gambar 8. User Memilih Satu Gejala
Pada gambar 8 terlihat bahwa ketika user memilih suatu gejala, maka sistem
akan menampilkan informasi bahwa gejala tersebut merujuk kepada 6
penyakit. Selanjutnya user diminta memasukan gejala lanjutan yang
menyertai gejala pertama.
Fahma, Volume 8 Nomor 3 September 2010
41
Gambar 9. User Memilih Gejala Kedua (Lanjutan)
Setelah gejala pertama dipilih, maka sistem akan menampilkan bebrapa
gejala yang mungkin mengikuti gejala pertama. Dalam gambar terlihat
bahwa gejala yang ditampilkan semakin sedikit (mengerucut). Saat gejala
lanjutan dipilih, maka sistem akan memberikan informasi bahwa gejala
pertama dan gejala lanjutan yang dipilih merujuk pada 3 penyakit.
Gambar 10. Penyakit ditemukan
Ketika user memasukan gejala ketiga, maka sistem mengidentifikasi bahwa
penyakit telah ditemukan. Selanjutnya sistem menampilkan informasi
42
Fahma, Volume 8 Nomor 3 September 2010
penemuan penyakit dan seluruh gejala yang meyertai penyakit tersebut. User
diminta untuk meng-klik tombol diagnosa untuk melihat detail penyakit
yang dideritanya.
Gambar 11. Hasil Diagnosa
Setelah user meng-klik tombol diagnosis, sistem akan menampilkan data
penyakit termasuk nama penyakit, penyebab, solusi beserta perhitungan nilai
kepastian (cf) dalam bentuk anagka kepastian dan dalam persentase
kemungkinan penyakit tersebut. Perhitungan nilai kepastian berdasarkan
rumus certainty fakctor dengan menggunakan nilai MB dan MD yang
mengikuti gejala yang dipilih user. Berikut perhitungan nilai kepastian
menggunakan methode certaity factor berdasarkan gejala yang dipilih user.
Tabel 2. Gejala, Nilai MB dan Nilai MD
Gejala
MB
MD
Bersin
0,6
0,4
Demam Tinggi Mendadak
0,51
0,31
Batuk Kering
0,58
0,38
Dengan menggunakan data MB dan MD diatas dapat dihitung nilai
kepastian menggunakan rumus sebagai berikut:
CF gejala 1 = MB – MD
= 0,6 – 0,4
= 0,2
Fahma, Volume 8 Nomor 3 September 2010
43
CF gejala 2 = [MBLama+MB(1–MBLama)]– [MDLama+MD(1–
MDLama)]
= [0,6+0,51*(1–0,6)] – [0,4+0,31*(1–0,4)]
= 0,80 – 0,59
= 0,22
CF gejala 3 = [MBLama+MB(1–MBLama)]– [MDLama+MD(1–
MDLama)]
= [0,80+0,58*(1–0,80)]
– [0,59+0,38*(1–0,59)]
= 0,76 – 0,65
= 0,12
CF dari penyakit yang diderita user adalah sebesar 0,12 atau 12%
KESIMPULAN
1. Penggunaan komputer saat ini diharapkan bukan hanya untuk
membantu pekerjaan manusia tetapi dalam beberapa hal dapat
menggantikan posisi manusia melakukan suatu pekerjaan.
2. Sistem pakar merupakan suatu sistem yang menangkap dan
menggunakan pengetahuan serta metode pengambilan keputusan
yang digunakan oleh seorang atau beberapa orang ahli dalam bidang
keahlian tertentu.
3. Sistem pakar didasarkan pada sistem pengetahuan, sehingga
memungkinkan komputer dapat berfikir dan mengambil keputusan
atau kesimpulan dari sekumpulan kaidah.
4. Factor Kepastian (Certainty Factor) dapat menunjukkan ukuran
kepastian terhadap suatu fakta atau aturan.
DAFTAR PUSTAKA
Kusuma, Sri. 2003, Artificial Intelligence Teknik dan Aplikasinya, Graha Ilmu,
Yogyakarta.
Sandi, Setiawan., 1993, Artificial Intelligence, Andi Offset, Yogyakarta.
Sujono,Hadi. 2002, Gastroenterologi, P.T. Alumni, Bandung.
Suparman, 1991, Mengenal Artificial Intelligence, Andi Offset, Bandung.
44
Fahma, Volume 8 Nomor 3 September 2010