Sistem Pakar Untuk Mendiagnosis Penyakit Dengan Gejala Batuk Pada Anak Balita Dengan Metode Dempster Shafer dalam Prosiding Seminar Nasiona Teknologi Informasi dan Aplikasinya 2015 (SNATIA 2015).

17

SISTEM PAKAR UNTUK MENDIAGNOSIS PENYAKIT

DENGAN GEJALA BATUK PADA ANAK BALITA DENGAN

METODE DEMPSTER SHAFER

Ida Bagus Wira Negara

1

, Dra. Luh Gede Astuti.M.Kom

1

Jurusan Ilmu Komputer, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Universitas Udayana Bukit, Jimbaran

Email: ibwirapuja@gmail.com , lg.astuti@gmail.com

ABSTRAK

Batuk adalah reaksi alami tubuh yang sering menjadi gejala penyakit tertentu. Penyakit-penyakit pada anak yang berumur dibawah lima tahun (balita) banyak disertai dengan gejala batuk, sehingga diperlukan diagnosa lebih lanjut untuk membedakan penyakit-penyakit yang mempunyai gejala batuk tersebut. Pada penelitian ini digunakan metode Dempster Shafer untuk membangun Sistem Pakar pada perangkat android yang mampu mendiagnosa penyakit-penyakit yang disertai dengan gejala batuk dan mampu menangani ketidakkonsistenan jika ada penambahan maupun pengurangan fakta baru yang akan merubah aturan yang ada. Setelah dilakukan uji coba sistem mampu melakukan diagnosa penyakit dengan gejala batuk

Kata Kunci: Sistem Pakar, Dempster Shafer, Anak Balita, Normal, Berbasis Android ABSTRACT

Coughing is the body's natural reaction is often can become a symptom of certain diseases. Diseases in children under five years old (toddlers) lot is accompanied by symptoms of cough, requiring further diagnosis to distinguish diseases that have cough symptoms. In this study, Dempster Shafer Method is used to build an Expert System on android device that capable of diagnosing diseases accompanied by symptoms of cough and able to handle inconsistencies if the addition or subtraction of new facts that would change the existing rules. After doing some testing. The system can diagnose the diseases with cough symptom.

Key Word: Expert System, Dempster Shafer, toddlers, Android.

1

PENDAHULUAN

Batuk adalah reaksi alami tubuh untuk membersihkan lendir atau faktor penyebab iritasi agar keluar dari saluran pernapasan. Batuk sering tidak ditangani karena terkadang sembuh dengan sendirinya, namun batuk dapat menjadi gejala dari penyakit yang berbahaya.

Pada anak yang berumur dibawah lima tahun (balita) banyak penyakit yang disertai dengan gejala batuk, sehingga diperlukan diagnosa lebih lanjut untuk membedakan penyakit-penyakit yang mempunyai gejala batuk tersebut.

Perkembangan pengetahuan di bidang teknologi komputer dapat memudahkan berbagai bidang kehidupan termasuk kesehatan. Perkembangan tersebut memungkinkan dibangunnya Sistem untuk membantu menyelseaikan permasalahan yang hanya dapat diselesaikan oleh seorang pakar yang disebut Sistem Pakar. Sistem pakar (Expert System) adalah sistem berbasis pengetahuan, yang bertujuan untuk mewujudkan keahlian seorang pakar tentang suatu bidang tertentu sedemikian rupa sehingga pengguna non - pakar yang mencari nasihat di bidang tersebut ,

mendapatkan pengetahuan pakar yang mereka inginkan dengan mempertanyakan sistem [1]

Pada penelitian sebelumnya[2] diakukan riset mengenai penyakit-penyakit pada anak dengan menggunakan metode Certainty Factor (CF). Pada penelitian ini digunakan metode Dempster Shafer untuk melakukan diagnosa penyakit dengan gejala batuk pada anak sehingga diperoleh tingkat risiko penyakit yang diderita.

Perangkat mobile kususnya android adalah perangkat komputer yang paling banyak digunakan. Pengembangan perangkat lunak berbasis android dapat memperluas lingkupan penggguna yang dapat menggunakan aplikasi yang dibangun. Pembangunan Sistem pakar pada perangkat android tentunya akan membuat aplikasi dapat digunakan oleh masyarakat yang sebagian besar adalah pengguna perangkat mobile.

2

Metode

18 Teori Dempster-Shafer [3] ditulis dalam suatu

interval: [Belief, Plausibility]. Belief (Bel) adalah ukuran kekuatan evidence dalam mendukung suatu himpunan proposisi. Jika bernilai 0 maka tidak ada evidence, dan jika bernilai 1 menunjukkan adanya kepastian. Plausibility (Pls) akan mengurangi tingkat kepastian dari evidence. Plausibility bernilai 0 sampai 1. Jika yakin akan X’, maka dapat dikatakan bahwa Bel(X’) = 1, sehingga rumus di atas nilai dari Pls(X) = 0.

fungsi Belief [3] dapat diformulasikan dan ditunjukkan pada persamaan (1):

Plausibility dinotasikan pada persamaan (2):

Dimana :

 Bel (X) = Belief (X)  Pls (X) = Plausibility (X)  m (X) = mass function dari (X)  m (Y) = mass function dari (Y)

Teori Dempster-Shafer menyatakan adanya frame of discrement yang dinotasikan dengan simbol (Θ). frame of discrement merupakan semesta pembicaraan dari sekumpulan hipotesis sehingga sering disebut dengan environment yang ditunjukkan pada persamaan (3) :

Θ = { θ1, θ2, … θN} Dimana :

 Θ = frame of discrement atau environment

 θ1,…,θN = element/ unsur bagian dalam environment

Environment mengandung elemen-elemen yang menggambarkan kemungkinan sebagai jawaban, dan hanya ada satu yang akan sesuai dengan jawaban yang dibutuhkan. Kemungkinan ini dalam teori Dempster-Shafer disebut dengan power set dan dinotasikan dengan P(Θ), setiap elemen dalam power set ini memiliki nilai interval antara 0 sampai 1.

m : P (Θ) [0,1]

Sehingga dapat dirumuskan pada persamaan (4):

Dengan :

 P (Θ) = power set

 m (X) = mass function (X)

Mass function (m) dalam teori Dempster-shafer adalah tingkat kepercayaan dari suatu evidence (gejala), sering disebut dengan evidence measure sehingga dinotasikan dengan (m). Tujuannya adalah mengaitkan ukuran kepercayaan elemen-elemen θ. Tidak semua evidence secara langsung mendukung tiap-tiap elemen. Untuk itu perlu adanya probabilitas

fungsi densitas (m). Nilai m tidak hanya mendefinisikan elemen-elemen θ saja, namun juga semua subsetnya. Sehingga jika θ berisi n elemen, maka subset θ adalah 2n. Jumlah semua m dalam subset θ sama dengan 1. Apabila tidak ada informasi apapun untuk memilih hipotesis, maka nilai :

m{θ} = 1,0

Apabila diketahui X adalah subset dari θ, dengan m1 sebagai fungsi densitasnya, dan Y juga merupakan subset dari θ dengan m2 sebagai fungsi densitasnya, maka dapat dibentuk fungsi kombinasi m1 dan m2 sebagai m3, yaitu ditunjukkan pada persamaan (5)

M3(Z) = Dimana:

 m3(Z) = mass function dari evidence (Z)

 m1(X) = mass function dari evidence (X), yang diperoleh dari nilai keyakinan suatu evidence dikalikan dengan nilai disbelief dari evidence tersebut.

 m2 (Y) = mass function dari evidence (Y), yang diperoleh dari nilai keyakinan suatu evidence dikalikan dengan nilai disbelief dari evidence tersebut.

 ) = nilai himpunan kosong yang

terdapat pada kombinasi ) 2.2 Analisis Sistem

Sistem yang dibangun adalah sistem pakar yang dapat menentukan tingkat risiko penyakit dengan gejala batuk berdasarkan gejala-gejala pendukung yang dialami anak balita berdasarkan pengetahuan pakar. Semua aturan, gejala, penjelasan dan informasi pengguna akan disimpan pada database lokal dan sewaktu-waktu aturan, gejala dan penjelasan akan diperbarui sehingga Metode Dampster Shafer digunakan untuk menangani ketidakkonsistenan jika ada penambahan maupun pengurangan fakta baru yang akan merubah aturan yang ada. Sistem Pakar yang dibangun diharapkan memiliki kemampuan berikut  Melakukan diagnosa penyakit dengan gejala batuk

pada anak balita dengan menggunakan metode dempster shafer dan Menyimpan nama anak balita dan data hasil Diagnosa

 Update data diagnosa yang telah disimpan dan melakukan perbaruan diagnosa

 Melihat Deskripsi penyakit-penyakit dengan gejala batuk pada anak balita

 Dapat melakukan update database apabila ada perbaruan aturan, gejala, serta deskripsi penyakit

19 Pembangunan sistem pakar untuk

mendiagnossis penyakit dengan gejala batuk pada anak yang sudah di analisa, memerlukan beberapa desain sistem agar sistem yang sudah dianalisa dapat diimplementasikan. Adapun desain sistem yang diperlukan dalam penelitian ini adalah desain basis data yang digambarkan melalui diagram ER dan desain antarmuka yang digambarkan melalui diagram activity.

Gambar 1. ERD diagram

Sistem yang dibangun memerlukabn lima entitas, yaitu balita, gejala, penyakit, konsultasi dan diagnosis.

Gambar 2. Activity Diagram

Sistem harus mampu menampilkan halaman masuk, daftar, konsultasi baru, edit konsultasi serta deskripsi penyakit

2.4 Representasi Pengetahuan

Representasi dilakukan setelah proses akuisisi pengetahuan pakar. Tujuan representasi adalah untuk mengembangkan suatu struktur yang akan membantu pengkodean pengetahuan ke dalam program. Penyakit

yang akan didiagnosa pada penelitian ini adalah Penyakit Infeksi Saluran Pernafasan Atas (P1), Campak(P2), ASMA (P3), TBC (P4) dan Pneumonia (P5).

Berikut ini adalah tabel penyakit dan gejalanya

No Gejala P1 P2 P3 P4 P5

1 Batuk V V V V V

2 Pilek V V V V

3 Demam V V V V

4 ruam merah pada kulit V

5 mata merah V

6 Sesak V V

7

suara nafas ngwik

ngwik

V

8

pergerakan cuping

hidung V

9

tarikan dinding dada

kedalam V

10

frekuensi nafas

meningkat V

11 nampak biru V

12 suara nafas grek grek V

13 Gelisah V V

14 dahak berisi darah V

15 BTA positif V

16 Berat badan menurun V V Tabel 1. Tabel penyakit dan gejalanya

Penyakit tersebut didiagnosa dengan metode dempster shafer berdasarkan pada kaidah aturan IF THEN. Berikut contoh aturan yang digunakan pada sistem.

 IF batuk AND pilek AND panas AND mata merah AND ruam kemerahan pada kulit THAN campak  IF batuk AND pilek AND panas AND sesak

dengan gerakan cuping hidung AND tarikan dinding diagfragme kedalam THAN pneumpnia

3

SKENARIO UJI COBA

Skenario uji coba yang dilakukan pada penelitian ini antara lain

 Uji coba diagnosa. Sistem pakar yang dibuat harus mampu menghasilkan diagnosal yang sesuai dengan diagnosa yang dilakukan pakar, sehingga dilakukan beberapa kali uji coba diagnosa untuk menguji ketepatan sistem.

Contoh skenario uji coba: seorang anak mengalami gejala batuk, berat badan menurun dan anak mengeluarkan dahak bercampur darah berwana merah tua

 Uji user interface, penanganan antar muka antara sistem dengan user harus bersifat user friendly.

20 Oleh karena itu dilakukan uji coba antarmuka

sistem dengan meminta pendapat beberapa ibu-ibu yang memiliki anak balita mengenai user interface.

4

HASIL UJI COBA

Setelah melakukan uji coba sesuai scenario yang dirancang, sistem berjalan dengan baik, berikut ini hasil dari uji coba yang dilakukan.

 Uji coba terhadap aturan-aturan diagnosa yang telah dibentuk memperoleh hasil baik. Dari beberapa uji coba yang dilakukan pada aturan-aturan yang dibangun diperoleh hasil yang sesuai dengan diagnosa pakar. Berikut contoh perhitungan yang dilakukan.

Gejala pertama yang dialami adalah batuk yang berdasarkan penelitian ini memiliki tingkan kepercayaan gejala sebesar 0,8 dan bisa menjadi gejala dari penyakit ISPA(P1), Campak (P2), Asma (P3), TBC(P4) dam Pneumonia(P5)

Berdasarkan persamaan 1 dan 2 diperoleh: m1 =0,8

m1{θ} =1 - 0,8 = 0,2

Gejala selanjutnya yang muncul adalah berat badan menurun dengan kepercayaan sebesar 0,6 dan bisa terjadi pada penyakit TBC dan dan Pneumoni. Sehingga

m2 =0,6

m2{θ} =1 - 0,6 = 0,4

Lalu dilakukan kombinasi terhadap gejala satu dan dua yang dapat digambarkan dengan tabel berikut:

m1{P1,P2,P3,P4,P5} 0.8 m1{θ} 0,3

m2{P4,P5}0.6 {P4,P5} 0.48 {P4,P5}0,18

m1{θ} 0.4 m1{P1,P2,P3,P4,P5} 0.32 Θ = 0,12

Tabel 2. Ilustrasi kombinasi gejala batuk dan berat badan turun

Dengan menggunakan persamaan (5) maka diperoleh m3 sebagai berikut.

m3{P4,P5} =

m3{P1,P2,P3,P4,P5}=

m3{θ} =

Kemudian muncul gejala anak mengeluarkan dahak mengandung darah berwarna merah tua yang merupakan gejala TBC dengan nilai kepercayaan sebesar 0,92 , sehingga diperoleh

m4=0,92

m4{θ} =1 - 0,8 = 0,2

Maka dengan melakukan kombinasi m4 dan m3

diperoleh tabel ilustrasi berikut:

m4{P4} 0,82

m4{θ} 0,18

m3{P4,P5} 0.66

{P4}

0,5412

{P4,P5}

0,1188

m3{P1,P2,P3,P4,P5} 0.32

{P4}

0,2624

{P1,P2,P3,P4,P5}

0,0576

m3{θ} {P4} {θ}

0.12 0,0984 0,0216

Tabel 3. Ilustrasi kombinasi gejala batuk, berat badan turun dan anak mengeluarkan dahak bercampur darah Dengan menggunakan persamaan (5) maka diperoleh m5 sebagai berikut.

m5{P4} =

=

= 0,902

m5{P4,P5} =

m5{P1,P2,P3,P4,P5} =

m5{θ} =

Nilai kepercayaan penyakit yang paling tinggi adalah P4 yang merupakan penyakit TBC, sehingga dari gejala batuk, berat badan menurun dan anak mengeluarkan darah diperoleh diagnosa TBC dengan kepercayaan 0,902

 Hasil uji coba User Interface berjalan baik. User Interface yang dirancang dapat dimengerti oleh ibu-ibu yang memiliki anak balita

Gambar 1. Halaman Awal

21 Gambar 3. Daftar hasil diagnosa

5

KESIMPULAN

Berdasarkan uji coba yang dilakukan dapat disimpulkan:

1. Penelitian yang dilakukan berhasil merepresentasikan pengetahuan pakar menjadi aturan-aturan yang mampu memecahkan permasalahan diagnosa penyakit yang disertai gejala batuk pada anak balita.

2. Metode Demster Shafer yang digunakan mampu memberikan tingkatan hasil penyakit yang

diperoleh dari perhitungan kombinasi-kombinasi gejala yang dialami anak balita.

3. Design User Interface yang dirancang dapat dimengerti oleh pengguna yakni ibu-ibu dan bapak-bapak yang memiliki anak balita.

6

DAFTAR PUSTAKA

[1] Budiharto,Wibowo dan Suharto, Derwin., 2014. Artificial Intelegent dan Penerapannya. C.V ANDI OFFSET. Yogyakarta.

[2] Latumakulita Luther A, Oktober 2012, “Sistem

Pakar Pendiagnosa Penyakit Anak

Menggunakan Metode Certainty Factor“, Jurnal Ilmiah Sains Vol. 12 No.2 .

[3] Giarratano, J. and Riley G., 2005, Expert Systems; Principles and Programming. Boston: PWS Publishing Company

[4] Rosenblatt, Harry J, 2013. System Analysis and Design Temth Edition. Shelly Cashman Series. North Carolina

[5] Kadir, Abdul. 2011. Mudah menjadi programmer JAVA. Yescom. C.V ANDI OFFSET. Yogyakarta

17

SISTEM PAKAR UNTUK MENDIAGNOSIS PENYAKIT

DENGAN GEJALA BATUK PADA ANAK BALITA DENGAN

METODE DEMPSTER SHAFER

Ida Bagus Wira Negara

1

, Dra. Luh Gede Astuti.M.Kom

1

Jurusan Ilmu Komputer, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Universitas Udayana Bukit, Jimbaran

Email: ibwirapuja@gmail.com , lg.astuti@gmail.com

ABSTRAK

Batuk adalah reaksi alami tubuh yang sering menjadi gejala penyakit tertentu. Penyakit-penyakit pada anak yang berumur dibawah lima tahun (balita) banyak disertai dengan gejala batuk, sehingga diperlukan diagnosa lebih lanjut untuk membedakan penyakit-penyakit yang mempunyai gejala batuk tersebut. Pada penelitian ini digunakan metode Dempster Shafer untuk membangun Sistem Pakar pada perangkat android yang mampu mendiagnosa penyakit-penyakit yang disertai dengan gejala batuk dan mampu menangani ketidakkonsistenan jika ada penambahan maupun pengurangan fakta baru yang akan merubah aturan yang ada. Setelah dilakukan uji coba sistem mampu melakukan diagnosa penyakit dengan gejala batuk

Kata Kunci: Sistem Pakar, Dempster Shafer, Anak Balita, Normal, Berbasis Android

ABSTRACT

Coughing is the body's natural reaction is often can become a symptom of certain diseases. Diseases in children under five years old (toddlers) lot is accompanied by symptoms of cough, requiring further diagnosis to distinguish diseases that have cough symptoms. In this study, Dempster Shafer Method is used to build an Expert System on android device that capable of diagnosing diseases accompanied by symptoms of cough and able to handle inconsistencies if the addition or subtraction of new facts that would change the existing rules. After doing some testing. The system can diagnose the diseases with cough symptom.

Key Word: Expert System, Dempster Shafer, toddlers, Android.

1

PENDAHULUAN

Batuk adalah reaksi alami tubuh untuk membersihkan lendir atau faktor penyebab iritasi agar keluar dari saluran pernapasan. Batuk sering tidak ditangani karena terkadang sembuh dengan sendirinya, namun batuk dapat menjadi gejala dari penyakit yang berbahaya.

Pada anak yang berumur dibawah lima tahun (balita) banyak penyakit yang disertai dengan gejala batuk, sehingga diperlukan diagnosa lebih lanjut untuk membedakan penyakit-penyakit yang mempunyai gejala batuk tersebut.

Perkembangan pengetahuan di bidang teknologi komputer dapat memudahkan berbagai bidang kehidupan termasuk kesehatan. Perkembangan tersebut memungkinkan dibangunnya Sistem untuk membantu menyelseaikan permasalahan yang hanya dapat diselesaikan oleh seorang pakar yang disebut Sistem Pakar. Sistem pakar (Expert System) adalah sistem berbasis pengetahuan, yang bertujuan untuk mewujudkan keahlian seorang pakar tentang suatu bidang tertentu sedemikian rupa sehingga pengguna non - pakar yang mencari nasihat di bidang tersebut ,

mendapatkan pengetahuan pakar yang mereka inginkan dengan mempertanyakan sistem [1]

Pada penelitian sebelumnya[2] diakukan riset mengenai penyakit-penyakit pada anak dengan menggunakan metode Certainty Factor (CF). Pada penelitian ini digunakan metode Dempster Shafer untuk melakukan diagnosa penyakit dengan gejala batuk pada anak sehingga diperoleh tingkat risiko penyakit yang diderita.

Perangkat mobile kususnya android adalah perangkat komputer yang paling banyak digunakan. Pengembangan perangkat lunak berbasis android dapat memperluas lingkupan penggguna yang dapat menggunakan aplikasi yang dibangun. Pembangunan Sistem pakar pada perangkat android tentunya akan membuat aplikasi dapat digunakan oleh masyarakat yang sebagian besar adalah pengguna perangkat mobile.

2

Metode

18

Teori Dempster-Shafer [3] ditulis dalam suatu interval: [Belief, Plausibility]. Belief (Bel) adalah ukuran kekuatan evidence dalam mendukung suatu himpunan proposisi. Jika bernilai 0 maka tidak ada evidence, dan jika bernilai 1 menunjukkan adanya kepastian. Plausibility (Pls) akan mengurangi tingkat kepastian dari evidence. Plausibility bernilai 0 sampai

1. Jika yakin akan X’, maka dapat dikatakan bahwa Bel(X’) = 1, sehingga rumus di atas nilai dari Pls(X) =

0.

fungsi Belief [3] dapat diformulasikan dan ditunjukkan pada persamaan (1):

Plausibility dinotasikan pada persamaan (2):

Dimana :

 Bel (X) = Belief (X)

 Pls (X) = Plausibility (X)

 m (X) = mass function dari (X)

 m (Y) = mass function dari (Y)

Teori Dempster-Shafer menyatakan adanya frame of discrement yang dinotasikan dengan simbol

(Θ). frame of discrement merupakan semesta

pembicaraan dari sekumpulan hipotesis sehingga sering disebut dengan environment yang ditunjukkan pada persamaan (3) :

Θ = { θ1, θ2, … θN}

Dimana :

 Θ = frame of discrement atau environment

 θ1,…,θN = element/ unsur bagian dalam

environment

Environment mengandung elemen-elemen yang menggambarkan kemungkinan sebagai jawaban, dan hanya ada satu yang akan sesuai dengan jawaban yang dibutuhkan. Kemungkinan ini dalam teori Dempster-Shafer disebut dengan power set dan dinotasikan dengan P(Θ), setiap elemen dalam power set ini memiliki nilai interval antara 0 sampai 1.

m : P (Θ) [0,1]

Sehingga dapat dirumuskan pada persamaan (4):

Dengan :

 P (Θ) = power set

 m (X) = mass function (X)

Mass function (m) dalam teori Dempster-shafer adalah tingkat kepercayaan dari suatu evidence (gejala), sering disebut dengan evidence measure sehingga dinotasikan dengan (m). Tujuannya adalah mengaitkan ukuran kepercayaan elemen-elemen θ. Tidak semua evidence secara langsung mendukung tiap-tiap elemen. Untuk itu perlu adanya probabilitas

fungsi densitas (m). Nilai m tidak hanya mendefinisikan elemen-elemen θ saja, namun juga

semua subsetnya. Sehingga jika θ berisi n elemen, maka subset θ adalah 2n. Jumlah semua m dalam

subset θ sama dengan 1. Apabila tidak ada informasi

apapun untuk memilih hipotesis, maka nilai :

m{θ} = 1,0

Apabila diketahui X adalah subset dari θ, dengan m1

sebagai fungsi densitasnya, dan Y juga merupakan

subset dari θ dengan m2 sebagai fungsi densitasnya, maka dapat dibentuk fungsi kombinasi m1 dan m2 sebagai m3, yaitu ditunjukkan pada persamaan (5)

M3(Z) =

Dimana:

 m3(Z) = mass function dari evidence (Z)

 m1(X) = mass function dari evidence (X), yang diperoleh dari nilai keyakinan suatu evidence dikalikan dengan nilai disbelief dari evidence tersebut.

 m2 (Y) = mass function dari evidence (Y), yang diperoleh dari nilai keyakinan suatu evidence dikalikan dengan nilai disbelief dari evidence tersebut.

 ) = nilai himpunan kosong yang terdapat pada kombinasi )

2.2 Analisis Sistem

Sistem yang dibangun adalah sistem pakar yang dapat menentukan tingkat risiko penyakit dengan gejala batuk berdasarkan gejala-gejala pendukung yang dialami anak balita berdasarkan pengetahuan pakar. Semua aturan, gejala, penjelasan dan informasi pengguna akan disimpan pada database lokal dan sewaktu-waktu aturan, gejala dan penjelasan akan diperbarui sehingga Metode Dampster Shafer digunakan untuk menangani ketidakkonsistenan jika ada penambahan maupun pengurangan fakta baru yang akan merubah aturan yang ada. Sistem Pakar yang dibangun diharapkan memiliki kemampuan berikut

 Melakukan diagnosa penyakit dengan gejala batuk pada anak balita dengan menggunakan metode dempster shafer dan Menyimpan nama anak balita dan data hasil Diagnosa

 Update data diagnosa yang telah disimpan dan melakukan perbaruan diagnosa

 Melihat Deskripsi penyakit-penyakit dengan gejala batuk pada anak balita

 Dapat melakukan update database apabila ada perbaruan aturan, gejala, serta deskripsi penyakit

19

Pembangunan sistem pakar untuk mendiagnossis penyakit dengan gejala batuk pada anak yang sudah di analisa, memerlukan beberapa desain sistem agar sistem yang sudah dianalisa dapat diimplementasikan. Adapun desain sistem yang diperlukan dalam penelitian ini adalah desain basis data yang digambarkan melalui diagram ER dan desain antarmuka yang digambarkan melalui diagram activity.

Gambar 1. ERD diagram

Sistem yang dibangun memerlukabn lima entitas, yaitu balita, gejala, penyakit, konsultasi dan diagnosis.

Gambar 2. Activity Diagram

Sistem harus mampu menampilkan halaman masuk, daftar, konsultasi baru, edit konsultasi serta deskripsi penyakit

2.4 Representasi Pengetahuan

Representasi dilakukan setelah proses akuisisi pengetahuan pakar. Tujuan representasi adalah untuk mengembangkan suatu struktur yang akan membantu pengkodean pengetahuan ke dalam program. Penyakit

yang akan didiagnosa pada penelitian ini adalah Penyakit Infeksi Saluran Pernafasan Atas (P1), Campak(P2), ASMA (P3), TBC (P4) dan Pneumonia (P5).

Berikut ini adalah tabel penyakit dan gejalanya No Gejala P1 P2 P3 P4 P5

1 Batuk V V V V V 2 Pilek V V V V 3 Demam V V V V 4 ruam merah pada kulit V 5 mata merah V 6 Sesak V V

7

suara nafas ngwik

ngwik

V

8

pergerakan cuping

hidung V

9

tarikan dinding dada

kedalam V

10

frekuensi nafas

meningkat V 11 nampak biru V 12 suara nafas grek grek V 13 Gelisah V V 14 dahak berisi darah V 15 BTA positif V 16 Berat badan menurun V V

Tabel 1. Tabel penyakit dan gejalanya

Penyakit tersebut didiagnosa dengan metode dempster shafer berdasarkan pada kaidah aturan IF THEN. Berikut contoh aturan yang digunakan pada sistem.

 IF batuk AND pilek AND panas AND mata merah AND ruam kemerahan pada kulit THAN campak

 IF batuk AND pilek AND panas AND sesak dengan gerakan cuping hidung AND tarikan dinding diagfragme kedalam THAN pneumpnia

3

SKENARIO UJI COBA

Skenario uji coba yang dilakukan pada penelitian ini antara lain

 Uji coba diagnosa. Sistem pakar yang dibuat harus mampu menghasilkan diagnosal yang sesuai dengan diagnosa yang dilakukan pakar, sehingga dilakukan beberapa kali uji coba diagnosa untuk menguji ketepatan sistem.

Contoh skenario uji coba: seorang anak mengalami gejala batuk, berat badan menurun dan anak mengeluarkan dahak bercampur darah berwana merah tua

 Uji user interface, penanganan antar muka antara sistem dengan user harus bersifat user friendly.

20

Oleh karena itu dilakukan uji coba antarmuka sistem dengan meminta pendapat beberapa ibu-ibu yang memiliki anak balita mengenai user interface.

4

HASIL UJI COBA

Setelah melakukan uji coba sesuai scenario yang dirancang, sistem berjalan dengan baik, berikut ini hasil dari uji coba yang dilakukan.

 Uji coba terhadap aturan-aturan diagnosa yang telah dibentuk memperoleh hasil baik. Dari beberapa uji coba yang dilakukan pada aturan-aturan yang dibangun diperoleh hasil yang sesuai dengan diagnosa pakar. Berikut contoh perhitungan yang dilakukan.

Gejala pertama yang dialami adalah batuk yang berdasarkan penelitian ini memiliki tingkan kepercayaan gejala sebesar 0,8 dan bisa menjadi gejala dari penyakit ISPA(P1), Campak (P2), Asma (P3), TBC(P4) dam Pneumonia(P5)

Berdasarkan persamaan 1 dan 2 diperoleh: m1 =0,8

m1{θ} =1 - 0,8 = 0,2

Gejala selanjutnya yang muncul adalah berat badan menurun dengan kepercayaan sebesar 0,6 dan bisa terjadi pada penyakit TBC dan dan Pneumoni. Sehingga

m2 =0,6

m2{θ} =1 - 0,6 = 0,4

Lalu dilakukan kombinasi terhadap gejala satu dan dua yang dapat digambarkan dengan tabel berikut:

m1{P1,P2,P3,P4,P5} 0.8 m1{θ} 0,3

m2{P4,P5}0.6 {P4,P5} 0.48 {P4,P5}0,18

m1{θ} 0.4 m1{P1,P2,P3,P4,P5} 0.32 Θ = 0,12

Tabel 2. Ilustrasi kombinasi gejala batuk dan berat badan turun

Dengan menggunakan persamaan (5) maka diperoleh m3 sebagai berikut.

m3{P4,P5} =

m3{P1,P2,P3,P4,P5}=

m3{θ} =

Kemudian muncul gejala anak mengeluarkan dahak mengandung darah berwarna merah tua yang merupakan gejala TBC dengan nilai kepercayaan sebesar 0,92 , sehingga diperoleh

m4=0,92

m4{θ} =1 - 0,8 = 0,2

Maka dengan melakukan kombinasi m4 dan m3

diperoleh tabel ilustrasi berikut:

m4{P4} 0,82

m4{θ} 0,18

m3{P4,P5} 0.66

{P4}

0,5412

{P4,P5}

0,1188

m3{P1,P2,P3,P4,P5} 0.32

{P4}

0,2624

{P1,P2,P3,P4,P5}

0,0576

m3{θ} {P4} {θ}

0.12 0,0984 0,0216

Tabel 3. Ilustrasi kombinasi gejala batuk, berat badan turun dan anak mengeluarkan dahak bercampur darah

Dengan menggunakan persamaan (5) maka diperoleh m5 sebagai berikut.

m5{P4} =

= = 0,902

m5{P4,P5} =

m5{P1,P2,P3,P4,P5} =

m5{θ} =

Nilai kepercayaan penyakit yang paling tinggi adalah P4 yang merupakan penyakit TBC, sehingga dari gejala batuk, berat badan menurun dan anak mengeluarkan darah diperoleh diagnosa TBC dengan kepercayaan 0,902

 Hasil uji coba User Interface berjalan baik. User Interface yang dirancang dapat dimengerti oleh ibu-ibu yang memiliki anak balita

Gambar 1. Halaman Awal

21

Gambar 3. Daftar hasil diagnosa

5

KESIMPULAN

Berdasarkan uji coba yang dilakukan dapat disimpulkan:

1. Penelitian yang dilakukan berhasil merepresentasikan pengetahuan pakar menjadi aturan-aturan yang mampu memecahkan permasalahan diagnosa penyakit yang disertai gejala batuk pada anak balita.

2. Metode Demster Shafer yang digunakan mampu memberikan tingkatan hasil penyakit yang

diperoleh dari perhitungan kombinasi-kombinasi gejala yang dialami anak balita.

3. Design User Interface yang dirancang dapat dimengerti oleh pengguna yakni ibu-ibu dan bapak-bapak yang memiliki anak balita.

6

DAFTAR PUSTAKA

[1] Budiharto,Wibowo dan Suharto, Derwin., 2014.

Artificial Intelegent dan Penerapannya.

C.V ANDI OFFSET. Yogyakarta.

[2] Latumakulita Luther A, Oktober 2012, “Sistem Pakar Pendiagnosa Penyakit Anak

Menggunakan Metode Certainty Factor“, Jurnal

Ilmiah Sains Vol. 12 No.2 .

[3] Giarratano, J. and Riley G., 2005, Expert

Systems; Principles and Programming.

Boston: PWS Publishing Company

[4] Rosenblatt, Harry J, 2013. System Analysis and

Design Temth Edition. Shelly Cashman Series.

North Carolina

[5] Kadir, Abdul. 2011. Mudah menjadi programmer JAVA. Yescom. C.V ANDI