Post on 29-Nov-2015
PEMBUATAN APLIKASI SISTEM PAKAR UNTUK MENDIAGNOSIS
PENYAKIT PARU-PARU DAN PERNAPASAN BERBASIS ANDROID
Fahmi Rahmadi
1), Zaenal Wafa, S.Kom, M.Kom
2) , Mardison, S.Kom, M.Kom
3)
1) Teknik Informatika, UPI-YPTK, Pa dang
email: stupid.laughing@gmail.com 2) Teknik Informatika, UPI -YPT K, Padang
email: zaenal.wafa@gmail.com
3) Teknik Informatika, UPI -YPT K, Padang
email: mardison@gmail.com
Abstrak – Dewasa ini, teknologi handphone atau ponsel telah berkembang menjadi sebuah alat multi fungsi
yang dapat mempermudah pekerjann yang disebut smartphone, Salah satu contoh sistem operasi pada
smartphone ialah android, android adalah sebuah sistem operasi pada smartphone dengan ribuan aplikasi atau
fitur yang siap untuk di gunakan oleh penggunanya, baik itu untuk komunikasi, hiburan, atau pencarian informasi.Penulis membangun sebuah Aplikasi sistem pakar yang bertujuan untuk dapat melakukan diagnosis
terhadap penyakit paru-paru dan pernapasan, dengan memproses gejala yang dirasakan sehingga dapat
diperoleh kemungkinan penyakit yang diderita. Aplikasi ini merupakan sebuah aplikasi sistem pakar yang
berjalan pada platform android. Proses inferensi menggunakan metode forward chaining dan proses
penghitungan gejala menggunakan metode kepastian (Certainty Factor). Dengan aplikasi ini seseorang bisa
dengan cepat mengetahui kemungkinan penyakit yang dideritanya, sehingga dapat segera mengambil tindakan
penanganan yang cepat.
Kata Kunci : Android, Sistem Pakar, Certainty Factor, Forward Chaining.
Nama File Jurnal : 09101152630021_Fahmi Rahmadi_Teknik Informatika
1. PENDAHULUAN
1.1 Latar Belakang Masalah
Sistem pakar adalah perangkat lunak komputer
yang menggunakan pengetahuan (aturan-aturan
tentang sifat dari suatu unsur masalah), fakta dan
teknik inferensi untuk masalah yang biasanya
membutuhkan kemampuan seorang ahli (Marimim,
2005). Jenis program ini pertama kali dikembangkan
oleh periset kecerdasan buatan pada dasawarsa 1960-
an dan 1970-an dan diterapkan secara komersial selama 1980-an. Bentuk umum sistem pakar adalah
suatu program yang dibuat berdasarkan suatu set
aturan yang menganalisis informasi (biasanya
diberikan oleh pengguna suatu sistem) mengenai suatu
kelas masalah spesifik serta analisis matematis dari
masalah tersebut (Marimim,2005). Tergantung dari
desainnya, sistem pakar juga mampu
merekomendasikan suatu rangkaian tindakan
pengguna untuk dapat menerapkan koreksi. Sistem ini
memanfaatkan kapabilitas penalaran untuk mencapai
suatu kesimpulan.
Sistem pakar dapat diciptakan untuk membantu pekerjaan dalam bidang akunting, kesehatan,
produksi, sumber daya manusia, keuangan, dan lain
sebagainya. Tujuan utama dari sistem pakar ialah
sebagai pengalihan keahlian dari para ahli ke media
elektronik untuk kemudian dialihkan lagi pada orang
yang bukan ahli agar seolah-olah sedang berkonsultasi
dengan banyak pakar. Contoh sistem pakar dalam
bidang kesehatan ialah sistem pakar dalam
mendiagnosa penyakit paru-paru.
Salah satu jenis penyakit paru-paru dan
pernapasan ialah penyakit asma. Penyakit asma ialah
suatu keadaan dimana saluran pernapasan mengalami
penyempitan karena hiperaktivitas terhadap
rangsangan tertentu yang menyebabkan peradangan
pada saluran udara
(http://medicastore.com/penyakit/2/asma.html). Pada
penderita asma, penyempitan saluran pernapasan
merupakan respon terhadap rangsangan yang pada paru-paru normal tidak akan mempengaruhi saluran
pernapasan. Penyempitan ini dapat dipicu oleh
berbagai rangsangan, seperti serbuk sari, debu, bulu
binatang, asap, udara dingin dan olahraga. Pada satu
serangan asma, otot polos dari bronki mengalami
kejang dan jaringan yang melapisi saluran udara
mengalami pembengkakan karena adanya peradangan
dan pelepasan lendir kedalam saluran udara. Hal ini
dapat memperkecil diameter dari saluran udara
(bronkokonstriksi) dan penyempitan ini menyebabkan
penderita harus berusaha sekuat tenaga agar dapat
bernafas Selain rokok, gaya hidup tak sehat dan kondisi
lingkungan tempat seseorang bekerja juga dapat
mempengaruhi kesehatan dan tingkat kerusakan pada
paru-paru. Beberapa jenis penyakit pada paru-paru dan
pernapasan antara lain ialah asma, tuberculosis (TBC),
radang saluran udara (bronchitis), radang paru
(pneumia), paru-paru basah, dan kanker paru-paru.
Dewasa ini, teknologi handphone atau ponsel
telah berkembang menjadi sebuah alat multi fungsi
yang dapat mempermudah penggunanya untuk
berkomunikasi dan mencari berbagai macam
informasi yang tersebar di internet. Ditambah lagi
dengan adanya smartphone dengan fitur-fitur atau
aplikasi yang mampu membuat penggunanya semakin
mudah untuk mendapatkan informasi yang
dibutuhkan. Salah satu contoh sistem operasi pada
smartphone ialah android, android adalah sebuah
sistem operasi pada smartphone dengan ribuan aplikasi atau fitur yang siap untuk di gunakan oleh
penggunanya, baik itu untuk komunikasi, hiburan,
atau pencarian informasi.
Dengan adanya teknologi sistem pakar untuk
penyakit paru-paru dan pernapasan pada handphone,
user atau pengguna dapat menghemat waktu karena
dapat mendiagnosa penyakit yang di derita di mana
saja dan kapan saja, serta hemat biaya karena user atau
penderita penyakit tidak perlu ke rumah sakit untuk
mendiagnosa penyakit yang di deritanya.
1.2 Maksud dan Tujuan Penelitian
Dalam melaksanakan penelitian ini terdapat
beberapa tujuan yang ingin dicapai, adapun
diantaranya adalah :
1. Dengan adanya aplikasi ini dapat menambah
wawasan penulis serta pengguna aplikasi akan
penyakit pada paru-paru dan pernapasan.
2. Mempermudah mendapatkan informasi penyakit paru-paru dan pernapasan. sehingga menghasilkan
informasi yang dibutuhkan.
3. Aplikasi ini dapat digunakan oleh pakar untuk
mempermudah pekerjaanya.
4. Meningkatkan kesadaran masyarakat akan pentingnya menjaga kesehatan.
1.3 Perumusan Masalah
Berdasarkan hal diatas, maka dalam penelitian
masalah ini yang akan dirancang dirumuskan dalam
bentuk perumusan masalah yang meliputi :
1. Bagaimana membuat aplikasi sistem pakar yang
mampu berjalan pada sistem operasi Android?
2. Bagaimana metode forward chaining dan metode
kepastian dapat melakukan penelusuran gejala,
penyakit, dan solusi berdasarkan atas input yang di berikan oleh user?
3. Apakah keuntungan menerapkan metode forward
chaining dalam apilkasi ?
4. Bagaimana cara kerja program yang akan dibuat?
2. LANDASAN TEORI
2.1 Rekayasa Perangkat Lunak
Menurut Pressman (2001) rekayasa perangkat
lunak adalah pengembangan dan penggunaan prinsip pengembangan suara untuk memperoleh perangkat
lunak secara ekonomis yang reliable dan bekerja
secara efisien pada mesin nyata.
Rekayasa perangkat lunak telah berkembang
sejak pertama kali diciptakan pada tahun 1940-an
hingga kini. Focus utama pengembangannya adalah
untuk mengembangkan praktek dan teknologi untuk
meningkatkan produktivitas para praktisi pengembang
perangkat lunak dan kualitas aplikasi yang dapat
digunakan oleh pemakai.
Istilah Rekayasa Perangkat Lunak (RPL)
secara umum disepakati sebagai terjemahan dari
istilah Software Engineering. Istilah Software
Engineering mulai dipopulerkan tahun 1968 pada Software Engineering Conference yang
diselenggarakan oleh NATO.
Pengertian RPL sendiri adalah suatu disiplin
ilmu yang membahas semua aspek produksi perangkat
lunak, mulai dari tahap awal yaitu analisa kebutuhan
pengguna, menentukan spesifikasi dari kebutuhan
pengguna, disain, pengkodean, pengujian sampai
pemeliharaan sistem setelah digunakan (Mulyanto,
2008).
2.1.1 Model Rekayasa Perangkat Lunak Pada rekayasa perangkat lunak, banyak model
yang telah dikembangkan untuk membantu proses
pengembangan perangkat lunak. Model-model ini
pada umumnya mengacu pada model proses
pengembangan sistem yang disebut System
Development Life Cycle (SDLC).
Gambar 2.1. System Development Life Cycle (SDLC).
Setiap model yang dikembangkan mempunyai
karakteristik sendiri-sendiri. Namun secara umum ada
persamaan dari model-model ini, yaitu:
1. Kebutuhan terhadap definisi masalah yang jelas.
Input utama dari setiap model pengembangan perangkat lunak adalah pendefinisian masalah
yang jelas. Semakin jelas akan semakin baik
karena akan memudahkan dalam penyelesaian
masalah.
2. Tahapan-tahapan pengembangan yang teratur.
Meskipun model-model pengembangan perangkat
lunak memiliki pola yang berbeda-beda, biasanya
model-model tersebut mengikuti pola umum
analysis – design – coding –testing - maintenance
3. Stakeholder berperan sangat penting dalam
keseluruhan tahapan pengembangan. Stakeholder
dalam rekayasa perangkat lunak dapat berupa pengguna, pemilik, pengembang, pemrogram dan
orang-orang yang terlibat dalam rekayasa
perangkat lunak tersebut.
4. Dokumentasi merupakan bagian penting dari
pengembangan perangkat lunak. Masing-masing
tahapan dalam model biasanya menghasilkan
sejumlah tulisan, diagram, gambar atau bentuk-
bentuk lain yang harus didokumentasi dan
merupakan bagian tak terpisahkan dari perangkat
lunak yang dihasilkan.
Keluaran dari proses pengembangan perangkat
lunak harus bernilai ekonomis. Nilai dari sebuah
perangkat lunak sebenarnya agak susah di-rupiah-kan.
Namun efek dari penggunaan perangkat lunak yang
telah dikembangkan haruslah memberi nilai tambah
bagi organisasi. Hal ini dapat berupa penurunan biaya
operasi, efisiensi penggunaan sumberdaya, peningkatan keuntungan organisasi, peningkatan
image organisasi dan lain-lain.
A. Model Air Terjun (Waterfall Model)
Model siklus hidup (life cycle model) adalah
model utama dan dasar dari banyak model. Salah satu
model yang cukup dikenal dalam dunia rekayasa
perangkat lunak adalah The Waterfall Model. Ada 5
tahapan utama dalam The Waterfall Model . Disebut
waterfall (berarti air terjun) karena memang diagram
tahapan prosesnya mirip dengan air terjun yang bertingkat (Mulyono, 2008).
Berikut adalah tahap-tahap pada Waterfall
Model, dapat kita lihat pada Gambar 2.2 berikut ini:
Gambar 2.2 The Waterfall Model
Tahapan-tahapan dalam The Waterfall Model secara
ringkas adalah sebagai berikut:
1. Tahap investigasi dilakukan untuk menentukan
apakah terjadi suatu masalah atau adakah peluang suatu sistem informasi dikembangkan. Pada
tahapan ini studi kelayakan perlu dilakukan untuk
menentukan apakah sistem informasi yang akan
dikembangkan merupakan solusi yang layak .
2. Tahap analisis bertujuan untuk mencari kebutuhan
pengguna dan organisasi serta menganalisa kondisi
yang ada (sebelum diterapkan sistem informasi
yang baru).
3. Tahap disain bertujuan menentukan spesifikasi
detil dari komponen-komponen sistem informasi
(manusia, hardware, software, network dan data)
dan produk-produk informasi yang sesuai dengan hasil tahap analisis.
4. Tahap implementasi merupakan tahapan untuk
mendapatkan atau mengembangkan hardware dan
software (pengkodean program), melakukan
pengujian, pelatihan dan perpindahan ke sistem
baru.
Tahapan perawatan (maintenance) dilakukan
ketika sistem informasi sudah dioperasikan. Pada
tahapan ini dilakukan monitoring proses, evaluasi dan
perubahan (perbaikan) bila diperlukan.
B. Model Prototipe
Prototyping adalah salah satu pendekatan
dalam rekayasa perangkat lunak yang secara langsung
mendemonstrasikan bagaimana sebuah
perangkat lunak atau komponen-komponen perangkat
lunak akan bekerja dalam lingkungannya sebelum tahapan konstruksi aktual dilakukan (Howard, 1997).
Berikut adalah tahap-tahap pada prototipe,
dapat kita lihat pada Gambar 2.3 berikut ini:
Gambar 2.3 Klasifikasi prototyping model (Harris, 2003)
Tahapan-tahapan secara ringkas dapat
dijelaskan sebagai berikut:
1. Identifikasi kandidat prototyping. Kandidat dalam
kasus ini meliputi user interface (menu, dialog,
input dan output), file-file transaksi utama, dan
fungsi-fungsi pemrosesan sederhana.
2. Rancang bangun prototype dengan bantuan
software seperti word processor, spreadsheet,
database, pengolah grafik, dan software CASE (Computer-Aided System Engineering).
3. Uji prototype untuk memastikan prototype dapat
dengan mudah dijalankan untuk tujuan
demonstrasi.
4. Siapkan prototype USD (User’s System
Diagram) untuk mengidentifikas ibagian-bagian
dari perangkat lunak yang di- prototype -kan.
5. Evaluasi dengan pengguna untuk mengevaluasi
prototype dan melakukan perubahan jika
diperlukan.
Transformasikan prototype menjadi perangkat
lunak yang beroperasi penuh dengan melakukan penghilangan kode-kode yang tidak dibutuhkan,
penambahan program-program yang memang
dibutuhkan dan perbaikan dan pengujian perangkat
lunak secara berulang.
2.2 Kecerdasan Buatan (Artificial Intelligence)
Artificial Intelligence atau kecerdasan buatan
memang kerap diidentikkan dengan kemampuan robot
yang dapat berperilaku seperti manusia, Berbagai
definisi diungkapkan oleh para ahli untuk dapat
memberi gambaran mengenai kecerdasan buatan
beberapa diantaranya :
1. Menurut H. A. Simon (1987). Kecerdasan Buatan
(Artificial Intelligence) merupakan kawasan
penelitian, aplikasi dan instruksi yang terkait
dengan pemrograman komputer untuk melakukan
sesuatu hal yang dalam pandangan manusia adalah
cerdas.
2. Menurut Rich and Knight (1991). Kecerdasan
Buatan (AI) merupakan sebuah studi tentang
bagaimana membuat komputer melakukan hal-hal
yang pada saat ini dapat dilakukan lebih baik oleh
manusia.
3. Menurut Encyclopedia Britannica. Kecerdasan
Buatan (AI) merupakan cabang dari ilmu komputer yang dalam merepresentasi pengetahuan
lebih banyak menggunakan bentuk simbol-simbol
daripada bilangan, dan memproses informasi
berdasarkan metode heuristic atau dengan
berdasarkan sejumlah aturan.
Artificial Intelligence atau kecerdasan buatan dapat di
klasifikasikan menjadi beberapa bagian yaitu:
1. Sistem Pakar (Expert System)
Sistem Pakar adalah sebuah sistem yang
menggunakan pengetahuan manusia dimana
pengetahuan tersebut dimasukan kedalam sebuah computer dan kemudian digunakan untuk
memecahkan suatu masalah atau memberikan
saran (Turban, 2001 : 402).
2. Pengolahan Bahasa Alami (Natural Language
Processing)
Pengolahan Bahasa Alami adalah pembuatan
program yang memiliki kemampuan untuk
memahami bahasa manusia (Sutojo, Mulyanto, dan
Suhartono, 2010 : 14).
3. Pengenalan Ucapan (Speech Recognition)
Pengenalan ucapan sering disebut juga dengan Automatic Speech Recognition (ASR) adalah suatu
pengembangan teknik dan sistem yang
memungkinkan komputer untuk menerima
masukan berupa kata yang diucapkan
(http://id.wikipedia.org/wiki/Pengenalan_ucapan).
4. Robotika dan Sistem Sensor (Robotics and
Sensory System)
Robotika adalah ilmu pengetahuan dan teknologi
rekayasa robot, desain, manufaktur, aplikasi dan
disposis struktural.Robotika berhubungan dengan
elektronik, mekanik dan perangkat lunak (Sutojo,
Mulyanto, dan Suhartono, 2010). : 15). 5. Computer Vision
Computer Vision adalah salah satu cabang ilmu
pengetahuan yang mempelajari bagaimana
komputer dapat mengendalikan objek yang diamati
atau diobservasi.Computer Vision mencoba untuk
dapat menginterpretasikan gambar atau objek-
objek tampak melalui komputer dan
mendeskripsikannya sehingga menghasilkan
infomasi yang berguna. (http://blog.indra-
ehm.net/2008/02/pengenalan-computer-
vision.html). 6. Intelligent Computer-Aided Instruction
Komputer dapat digunakan sebagai tutor yang
dapat melatih dan mengajar (Sutojo, Mulyanto,
dan Suhartono, 2010) : 17).
7. Game Playing
Game Palying adalah kegiatan yang kompleks
yang didalamnya terdapat peraturan, play, dan
budaya. Dalam permainan terdapat peraturan yang
bertujuan untuk membatasi prilaku pemain
sekaligus menentukan permainan (Sutojo,
Mulyanto, dan Suhartono,2010 : 17).
2.3 Definisi Sistem Pakar
Sistem pakar adalah suatu sistem yang
berusaha mengadopsi pengetahuan manusia ke dalam komputer agar komputer dapat menyelesaikan
masalah seperti yang biasa dilakukan oleh para pakar
(Turban dan Frenzel, 1992, p74). Sistem pakar yang
baik dirancang untuk dapat menyelesaikan suatu
permasalahan tertentu dengan meniru prinsip kerja
dari para pakar. Sistem ini membantu orang awam
dalam menyelesaikan masalah yang cukup rumit yang
hanya dapat diselesaikan dengan bantuan para pakar.
Bagi para pakar sendiri, sistem ini akan
membantu aktivitasnya sebagai seorang asisten yang
sangat berpengalaman. Sistem pakar mengkombinasikan kaidah-kaidah penarikan
kesimpulan (inference rules) dengan basis
pengetahuan tertentu yang diberikan oleh satu atau
lebih pakar dalam bidang tertentu. Kombinasi dari
kedua hal tersebut disimpan dalam komputer, yang
selanjutnya digunakan dalam proses pengambilan
keputusan untuk penyelesaian masalah tertentu.
Beberapa pendapat mengenai definisi sistem pakar,
antara lain :
1. Jackson (2002, p2).
Sistem pakar adalah sebuah program komputer yang merepresentasikan dan mempertimbangkan
dengan pengetahuan dari beberapa subyek special
dengan sebuah pandangan untuk menyelesaikan
masalah-masalah atau memberikan nasehat.
2. Giarratano dan Riley (2005, p5).
Sistem pakar adalah suatu sistem komputer yang
mengemulasi kemampuan pembuatan keputusan
dari seorang pakar.
3. Rich dan Knight (1991, p574).
Sistem pakar adalah suatu sistem yang memiliki
tujuan untuk menyelesaikan masalah yang biasa
dilakukan oleh seorang pakar.
2.3.1 Konsep Dasar Sistem Pakar
Sistem pakar mencakup beberapa persoalan
mendasar, antara lain siapa yang disebut pakar, apa
yang dimaksud dengan keahlian, bagaimana keahlian
dapat ditransfer, dan bagaimana sistem bekerja.
Menurut Turban dan Frenzel (1992, p78),
konsep dasar sistem pakar terdiri atas:
1. Kepakaran (Expertise)
Kepakaran merupakan penguasaan pengetahuan di
bidang tertentu yang diperoleh dari serangkaian pelatihan, membaca, atau pengalaman. Bentuk
pengetahuan tersebut adalah :
a. Fakta – fakta dalam lingkup permasalahan.
b. Teori – teori dalam lingkup permasalahan.
c. Aturan dan prosedur baku berkenaan dengan
lingkup permasalahan.
d. Strategi untuk menyelesaikan permasalahan.
e. Meta knowledge.
2. Pakar (Expert)
Seorang pakar adalah orang yang memiliki
pengetahuan, penilaian, pengalaman, metode
khusus, serta kemampuan untuk menerapkan bakat
ini dalam memberi nasihat dan memecahkan
masalah. Pakar memiliki beberapa konsep umum,
yaitu: a. Harus mampu memecahkan persoalan dan
mencapai tingkat performa yang secara
signifikan lebih baik dari orang kebanyakan.
b. Pakar adalah relatif. Pakar pada satu waktu
atau satu wilayah mungkin tidak menjadi pakar
di waktu atau wilayah lain. Misalnya,
mahasiswa hukum mungkin disebut pakar
dalam permasalahan hukum dibanding petugas
administrasi, tetapi bukan pakar di pengadilan.
c. Pengalihan Kepakaran
Tujuan utama sistem pakar adalah mengalihkan kepakaran seorang pakar ke dalam komputer
yang akan digunakan oleh pihak lain yang
bukan pakar, untuk menemukan solusi atas
permasalahan. Pengetahuan yang disimpan
dalam mesin disebut dengan nama basis
pengetahuan.
d. Penalaran (inference)
Salah satu fitur yang harus dimiliki oleh sistem
pakar adalah kemampuan untuk menalar. Jika
kepakaran sudah tersimpan sebagai basis
pengetahuan dan tersedia program yang mampu mengakses basis data, maka komputer
harus dapat deprogram untuk membuat
inferensi (inference). Proses kesimpulan ini
dikemas dalam bentuk motor inferensi
(inference engine).
e. Aturan – aturan (Rules)
Sebagian besar sistem pakar adalah sistem
berbasis aturan. Aturan tersebut biasanya
berbentuk IF – THEN. Aturan digunakan
sebagai prosedur untuk memecahkan
permasalahan.
f. Kemampuan Penjelasan (Explanation Capability)
Kemampuan menjelaskan merupakan
komponen tambahan dari sistem pakar yang
berfungsi untuk memberikan penjelasan kepada
user mengapa suatu pertanyaan ditanyakan
oleh sistem pakar, bagaimana kesimpulan dapat
diperoleh, kenapa solusi tertentu ditolak, dan
apa rencananya untuk mencapai solusi.
2.3.2 Akusisi Pengetahuan
Akuisisi pengetahuan adalah akumulasi, transfer dan transformasi dari keahlian pemecahan
masalah dari beberapa sumber pengetahuan ke
program komputer untuk konstruksi atau perluasan
basis pengetahuan. Berdasarkan Turban dan Frenzel
(1992, pp126-128) proses akuisisi pengetahuan dibagi
ke dalam lima tahap, yaitu :
1. Identifikasi
Pada tahapan ini diidentifikasi masalah yang akan
dikaji. Masalah bisa dibagi menjadi beberapa sub-
masalah jika perlu, partisipan (pakar dan
pengguna) diidentifikasi, dan sumber daya
diuraikan. Knowledge engineer mempelajari
situasi dan menyetujui maksud dari pembuatan
aplikasi kecerdasan buatan.
2. Konseptualisasi Konseptualisasi merupakan tahapan dalam
menentukan konsep untuk menggambarkan
pengetahuan yang relevan dengan mengambil
keputusan untuk situasi yang sangat beragam
sehingga perlu ditentukan konsep dan
hubungannya.
3. Perumusan
Pengetahuan diperoleh untuk direpresentasikan ke
dalam basis pengetahuan. Bagaimana pengetahuan
iorganisasikan dan di representasikan dapat
menentukan metodologi akuisisi. 4. Implementasi
Pada tahap ini, dilakukan pemrograman dari
pengetahuan ke dalam komputer. Perbaikan
pengetahuan dibuat dengan penambahan akuisisi
atau perubahan. Sebuah prototype sistem pakar
dikembangkan pada tahapan ini.
5. Pengujian
Seorang knowledge engineer akan menguji sistem
dengan memakai contoh-contoh kasus yang ada.
Kemudian hasilnya akan ditunjukan kepada pakar-
pakar dan aturan-aturannya akan direvisi bila diperlukan. Dengan kata lain validitas dari
pengetahuan diperiksa.
2.3.3 Representasi Pengetahuan
Representasi pengetahuan adalah suatu teknik
untuk merepresentasikan basis pengetahuan yang
diperoleh ke dalam suatu skema atau diagram tertentu
sehingga dapat diketahui relasi atau hubungan antara
suatu data dengan data yang lain. Menurut Turban dan
Frenzel (1992, pp170-187) terdapat beberapa cara
untuk merepresentasikan pengetahuan, yaitu :
1. Logika (Logic) Dua bentuk komputasi logika adalah logika
proposisi (propotional logic) dan logika predikat
(predicate logic).
2. Jaringan Semantik (Semantic Network)
Jaringan semantik merupakan gambaran grafis dari
pengetahuan yang terdiri dari simpul (node) dan
hubungan antar node (link) yang menunjukkan
hubungan antar berbagai obyek. Obyek disini
dapat berupa benda atau peristiwa.
Gambar 2.4 Jaringan Semantik
3. Naskah (Script)
Script merupakan representasi pengetahuan yang
sama dengan frame, yaitu merepresentasikan pengetahuan berdasarkan karakteristik yang sudah
dikenal sebagai pengalaman - pengalaman.
Perbedaannya, frame menggambarkan obyek
sedangkan script menggambarkan urutan
peristiwa. Dalam menggambarkan urutan
peristiwa, script menggunakan slot yang berisi
informasi tentang orang, obyek, dan tindakan-
tindakan yang terjadi dalam suatu peristiwa.
4. Daftar (List)
List adalah daftar tertulis dari hal – hal (items)
yang saling berhubungan. Bisa berupa daftar orang
yang anda kenal, barang-barang yang harus dibeli dipasar swalayan, hal-hal yang harus dilakukan
minggu ini, atau produk- produk dalam suatu
katalog.
Gambar 2.5 List
5. Tabel Keputusan.
Tabel keputusan adalah pengetahuan yang diatur
dalam bentuk format lembar kerja (spreedsheet),
menggunakan kolom dan garis. Representasi
pengetahuan dengan table keputusan dapat dilihat
pada tabel 2.1 Tabel 2.1 Tabel Keputusan
6. Pohon Keputusan
Pohon keputusan merupakan struktur
penggambaran pohon yang berhubungan dengan
tabel keputusan.
Gambar 2.6 Decision tree
2.4 Metode Inferensi
Menurut Giarratano dan Riley (1998, p.143)
metode inferensi untuk memecahkan suatu persoalan
dalam sistem pakar dapat dilakukan dengan merangkai
rantai produksi (Chaining). Jenis rantai produksi
(Chaining) tersebut adalah :
1. Forward Chaining
Pemecahan masalah dari fakta – fakta kepada
sebuah kesimpulan berdasarkan fakta – fakta yang
ada. Dengan kata lain, pelacakan dimulai dari keadaan awal (informasi atau fakta yang ada) dan
kemudian dicoba untuk mencocokan dengan
tujuan yang diharapkan
Gambar 2.7 Forward Chaining
2. Backward Chaining
Diagram dimana menghubungkan hipotesa
berdasarkan faktafakta yang mendukung sebuah
hipotesa. Dengan kata lain dapat dikatakan bahwa
penalaran dimulai dari tujuan atau hipotesa, kemudian dicocokkan dengan keadaan awal atau
fakta-fakta yang ada.
Gambar 2.8 Backward Chaining
Ada beberapa faktor yang mempengaruhi
pemilihan backward atau forward dalam memilih
metode penalaran, antara lain:
1. Banyaknya keadaan awal dan tujuan. Jika jumlah
keadaan awal lebih kecil daripada tujuan, maka
digunakan penalaran forward. Sebaliknya, jika
jumlah keadaan awal lebih banyak daripada tujuan,
maka digunakan metode penalaran backward.
2. Rata – rata jumlah simpul (node) yang dapat diraih
secara langsung dari suatu simpul. Lebih baik
dipilih yang jumlah simpul tiap cabangnya lebih sedikit.
3. Apakah program butuh menanyai pengguna (user)
untuk melakukan justifikasi terhadap proses
penalaran? Jika ya, maka alangkah baiknya jika
dipilih arah yang lebih memudahkan pengguna.
Bentuk kejadian yang akan memicu penyelesaian
masalah. Jika kejadian itu berupa fakta baru, maka
lebih baik dipilih penalaran forward . namun jika
kejadian itu berupa query, maka lebih lebih baik
dipilih penalaran backward.
2.5 Metode Kepastian (Certanty Method)
Motode kepastian merupakan sebuah metode
untuk menyatakan tingkat kepercayaan/kepastian
terhadap sebuah kejadian (fakta/hipotesis) berdasarkan
nilai yang diberikan oleh seorang pakar. Dalam
metode kepastian ada beberapa cara untuk
menentukan tingkat kepastian dalam sistem berbasis
aturan. Salah satunya adalah dengan menggunakan
nilai 1,0 atau 100% untuk sebuah kejadian pasti dan 0
untuk kejadian yang tidak mungkin. Dalam sistem
pakar tiap-tiap kaidah/aturan diberikan sebuah nilai CF yang berkisar antara 0 sampai dengan 1, sesuai
dengan tingkat kepastian aturan tersebut. Pemberian
nilai CF dilakukan oleh seorang pakar. Pemberian
nilai CF oleh seorang pakar didasarkan pada ilmu
pengetahuan dan pengalaman yang dimilikinya
(Sitepu, 2008). Dalam perhitungan yang
mengkombinasikan dua atau lebih aturan dengan nilai
kepastian yang berbeda, maka perlu dilakukan
pengkombinasian aturan-aturan tadi. Perhitungannya
dapat dijelaskan pada asusmsi dibawah ini.
Diasumsikan ada dua aturan:
R1 : IF harga diturunkan (CF=0,3) THEN keuntungan menigkat
R2 : IF diberikan diskon (CF=0.4) THEN keuntungan
meningkat
Perhitungan kombinasinya:
CF (R1,R2) = CF(R1) + [CF(R2)] x [1 - CF(R1)]
= CF(R1) + CF(R2) - [CF(R1) x
CF(R2)]
CF(R1) = 0,3 dan CF(R2) = 0,4 maka
CF(R1,R2) = 0,3 + 0,4 - (0,3)(0,4) = 0,58
Ini berarti bahwa sistem memberi tahu bahwa kemungkinan 58% akan terjadi peningkatan
keuntungan jika harga diturunkan dan diberikan
diskon. Kemungkinan aturan untuk bertambah tidak
tertutup. Jika ada aturan ketiga yang ditambahakan,
maka perhitungan dapat dilakukan dengan persamaan:
CF(R1,R2,R3) = CF(R1,R2) + [CF(R3)] x [1 -
CF(R1,R2)]
= CF(R1,R2) + CF(R3) -
[CF(R1,R2)] x [CF(R3)]
Misalkan aturan ketiga: R3 :
IF penambahan produk baru (CF=0,5) THEN
keuntungan meningkat
Perhitungannya: CF(R1,R2,R3) = 0,58 + 0,5 - (0,58)(0,5) = 0,79
Artinya kemungkinan 79% keuntungan
meningkat jika harga diturunkan, diberikan diskon dan
pemambahan produk baru (Sitepu 2008). Untuk lebih
memperkuat implementasi metode diatas, bisa juga
dicontohkan saat menentukan kemungkinan turunnya
hujan. Biasanya sebelum turunnya hujan akan ada
beberapa tanda yang mendahuluinya. Misalnya
mendung, temperatur cuaca turun, ada tiupan angin,
dan petir. Tanda-tanda tadi kemudian diasumsikan
menjadi: R1 : IF temperatur cuaca turun (CF=0,3) THEN akan
turun hujan
R2 : IF ada tiupan angin (CF=0,1) THEN akan turun
hujan
Maka jika dihitung akan menjadi:
CF(R1,R2) = 0,3 + 0,1 – (0,3 x 0,1) = 0,37
Artinya kemungkinan turun hujan hanya 37%.
Misalnya ditambahkan beberapa aturan lagi.
R3 : IF mendung (CF=0,5)THEN akan turun hujan
R4 : IF ada suara petir (CF=0,6) THEN akan turun hujan
Maka perhitungannya:
CF(R1,R2,R3) = 0,37 + 0,5 – (0,37 x 0,5) = 0,658
CF(R1,R2,R3,R4) = 0,658 + 0,6 – (0,658 x 0,6)
= 0,8634
Perhitungan diatas menghasilkan nilai 0,86
(86%), sebuah nilai yang hampir mendekati 1. Artinya
hampir bisa dipastikan bahwa akan turun hujan jika
melihat tanda-tanda yang telah diuraikan tadi.
Secara praktik, nilai CF(rule) ditentukan oleh
pakar, sedangkan nilai CF(E) ditentukan oleh pengguna saat berkonsultasi dengan pakar.
IF E THEN H (CF RULE)
CF(H,E) = CF(E) X CF(rule).
Contoh :
Diasumsikan ada tiga aturan:
R1 : IF Batuk (CF=0,2) THEN TBC
R2 : IF Muntah (CF=0.7) THEN TBC
R2 : Demam (CF=0.3) THEN TBC
Perhitungan kombinasinya:
IF Demam (CF=0.3) AND Batuk (CF = 0.2) AND Muntah (CF=0.7) THEN TBC (CF=0.3)
CF (TBC,Demam ∩ Batuk ∩ Muntah)=
min[0.3,0.2,0.7] x 0.3= 0.2 x 0.3 = 0.06
Artinya, jika geja demam, batuk dan muntah, maka
tingkat kepastian terkena TBC ialah 0.06
2.6 Java
Java dipelopori oleh James Gosling, Patrick
Naughton, Chris Warth, Ed Frank, dan Mike Sheridan
dari Sun Microsystems, Inc pada tahun 1991. Mereka
membutuhkan kurang lebih 18 bulan untuk membuat
versi pertamanya. Bahasa ini pada awalnya disebut
“Oak” tapi kemudian diubah menjadi “Java” pada
tahun 1995 karena nama Oak telah dijadikan hak cipta dan digunakan sebagai bahasa pemrograman lainnya.
Antara pembuatan Oak pada musim gugur 1992
hingga diumumkan ke publik pada musim semi 1995,
banyak orang yang terlibat dalam desain dan evolusi
bahasa ini. Bill Joy, Arthur van Hoff, Jonathan Payne,
Frank Yellin, dan Tim Lindholm merupakan
kontributor kunci yang mematangkan prototipe
aslinya (Ananda 2009).
Dengan keluarnya versi 1.2, platform Java
telah dipilah-pilah menjadi beberapa edisi, antara lain
The Standard Edition(J2SE), Enterprise Edition(J2EE), Mobile Edition(J2ME), dan JavaCard
API.
2.6.1 Karakteristik Bahasa Java
Beberapa karekteristik dari bahasa pemograman Java antara lain:
1. Bahasanya sederhana, semudah bahasa C dan
seampuh bahasa C++. Java sangat mudah
dipelajari terutama bagi seorang programer
profesional yang mengerti tentang bahasa C dan
C++ dan pemograman berorientasi objek.
2. Sangat berorientasi objek (OOP) dengan
implementasi yang sangat baik sehingga kita tidak
hanya belajar tentang bahasa pemograman tetapi
juga belajar bagaimana cara berfikir yang baik
untuk mengenali struktur masalah yang sedang kita hadapi dan memecahkannya secara sistematis.
3. Tulis sekali, jalan dimana saja. Bahasa
pemograman java dapat berjalan pada platform apa
saja. Karena bahasa pemograman java dikompilasi
dalam kode byte yang bebas platform.
4. Arsitektur Java yang kokoh dan pemograman yang
aman. Program yang dibuat dengan Java tidak
mudah “hang” karena konflik pada memori bisa
diselesaikan dengan mengumpulkan objek-objek
yang sudah tidak terpakai lagi secara otomatis oleh
garbage collector.
5. Program dijalankan dengan menggunakan interpreter melalui Java Virtual Machine. Hal ini
menjadikan source kode Java yang telah
dikompilasi dapat dijalankan pada platform yang
berbeda-beda.
6. Banyak terdapat fitur-fitur unggulan antara lain
mendukung multithreading, selalu memeriksa
objek pada saat runtime, mempunyai automatic
garbage untuk membersihkan objek-objek yang
sudah tidak terpakai dari memori serta mendukung
Exception sebagai salah satu cara penanganan data.
7. Bukan sekedar bahasa tapi juga platform sekaligus
arsitektur. Java mempunyai probabilitas yang
sangat tinggi. Ia dapat bekerja pada smartcard,
pager, handphone, PDA, Palm, laptop, PC dan
bahkan server (Ananda 2009).
2.7 Android
Android merupakan sistem operasi untuk
perangkat bergerak yang dikembangakan oleh Google
dangan basis Linux dari kernel linux v2.6. Android
dikembangkan pertama kali oleh Android, Inc. Sebuah perusahaan yang berbasis di Palo Alto,
California, US. Pengembangnya adalah Andy Rubin.
Android kemudian diakusisi oleh Google Inc. Setelah
Google mengakusisi, Android dikembangkan menjadi
platform perangkat bergerak. Hal ini dikarenakan
rencana Google yang ingin masuk kedalam pasar
telepon seluler. Pengembangannya menggunakan
kernel Linux, sehingga memungkinkan komunitas
ataupun non-komunitas IT untuk dapat
mengembangkan dan membuat aplikasinya sendiri
(Liyantanto 2011).
2.8 Penyakit Paru-paru
Organ penting ini merupakan salah satu organ
vital bagi kehidupan manusia. Khususnya berfungsi
pada sistem pernapasan manusia. Bertugas sebagai
tempat pertukaran oksigen yang dibutuhkan manusia
dan mengeluarkan karbondioksida yang merupakan
hasil sisa proses pernapasan yang harus dikeluarkan
dari tubuh, sehingga kebutuhan tubuh akan oksigen
tetap terpenuhi.
Udara sangat penting bagi manusia, tidak menhirup oksigen selama beberapa menit dapat
menyebabkan kematian. Itulah peranan penting paru-
paru. Organ yang terletak di bawah tulang rusuk ini
memang mempunyai tugas yang berat, belum lagi
semakin tercemarnya udara yang kita hirup serta
berbagai bibit penyakit yang berkeliaran di udara. Ini
semua dapat menimbulkan berbagai penyakit paru-
paru.
Gejala seperti batuk-batuk, sesak napas, atau
sakit di daerah dada mungkin saja menunjukkan
bahwa ada yang tidak beres dengan paru-paru Anda.
Dengan mendeteksinya lebih cepat, ini akan membantu agar penyakit ini tidak semakin lama dan
bertambah parah.
2.8.1 Jenis Penyakit Paru-paru
1. Tuberkulosis (TBC)
TBC disebabkan oleh bakteri Mycobacterium
tuberculosis. Penyakit ini dapat menular melalui
percikan ludah saat penderita batuk.
Gejala TBC ialah batuk berdahak lebih dari tiga
minggu. Dapat juga disertai batuk yang
mengeluarkan darah. Penderita akan mengalami demam khususnya pada siang atau sore,
berkeringat pada malam hari. Nafsu makan
menurun sehingga mengakibatkan badan menjadi
kurus.
Penyakit ini juga sebenarnya merupakan salah satu
penyakit yang sudah ditaklukan, tetapi belakangan
kembali menyerang. Salah satunya adalah karena
penderita tuberkulosis ini tidak menghabiskan obat
mereka. Obat harus diminum secara teratur selama
6 sampai 9 bulan untuk menyembuhkan penyakit
ini. Tidak menghabiskan obat dapat menyebabkan
penderita tidak dapat sembuh dan menyebabkan
obat tidak mampu lagi melawan kuman karena
kuman menjadi kebal.
2. Asma Asma adalah penyempitan sementara pada saluran
pernapasan yang dapat menyebabkan penderitanya
merasakan sesak napas. Penyempitan terjadi pada
pembuluh tenggorokan. Faktor keturunan sangat
berperan pada penyakit ini, bila ada orangtua atau
kakek nenek yang menderita penyakit ini dapat
menurun kepada anak atau cucunya.
Alergi terhadap sesuatu seperti debu, perubahan
suhu, kelembaban, gerak badan yang berlebihan
atau ketegangan emosi dapat meyebabkan alergi
sehingga selaput yang melapisi pembuluh akan membengkak dan mengeluarkan lendir yang
berlebihan sehingga pembuluh menjadi sempit dan
penderita sulit bernapas. Walau serangan sesak
napas dapat hilang sendiri, tetapi serangan berat
bila tidak ditangani dapat menyebabkan kematian
karena penderita tidak dapat bernapas.
3. Bronkitis
Bronkitis karena peradangan pada bronkus (saluran
yang membawa udara menuju paru-paru).
Penyebabnya bisa karena infeksi kuman, bakteri
atau virus. Penyebab lainnya adalah asap rokok, debu, atau polutan udara.
Gejala bronchitis ialah Batuk disertai demam atau
dahak berwarna kuning bila disebabkan oleh
infeksi kuman. Sedangkan bila bersifat kronik,
batuk berdahak serta sesak napas selama beberapa
bulan sampai beberapa tahun.
4. Pneumia
Pneumonia merupakan infeksi yang terjadi pada
jaringan paru (parenkim) yang disebabkan oleh
bakteri, virus atau jamur. Umumnya disebabkan
oleh bakteri streptokokus (Streptococcus) dan
bakteri Mycoplasma pneumoniae. Gejalanya ialah Batuk berdahak dengan dahak
kental dan berwarna kuning, sakit pada dada, dan
sesak napas juga disertai demam tinggi.
5. Influenza
Influenza (flu) merupakan suatu infeksi virus yang
menyebabkan demam, hidung berair, sakit kepala,
batuk, tidak enak badan, dan peradangan pada
saluran pernafasan dan selaput lendir.
Kedinginan merupakan gejla awal, merasakan
nyeri diseluruh tubuh, diawali batuk kering lalu
berdahak, hidung berair dan sakit kepala. Pengobatan influenza yang paling utama ialah
beristirahat dan minum banyak cairan,
berbaringlah di tempat tidur ketika merasakan
gejala flu, kurang lebih 12-24 jam badan sudah
kembali normal.
3. HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1 Analisa Data
Perancangan pada analisa data ini terdiri dari
analisa data penyakit, data gejala, data nilai CF
(Certainty Factor) , dan data pencegahannya. Hal
tersebut dapat dijelaskan pada uraian dibawah ini
antara lain :
3.1.1 Data Penyakit
Beberapa jenis penyakit pada paru-paru dan
pernapasan yang di gunakan dalam penelitian ini
adalah: Table 3.1 Data Penyakit
No Nama Penyakit Kode
1 Tuberkolosis (TBC) P1
2 Asma P2
3 Bronkitis P3
4 Pneunomia P4
5 Influenza P5
3.1.2 Data Gejala
Berikut ialah data dari berbagai gejala yang di
dapatkan dari seorang dokter spesialis paru-paru dan
pernapasan: Tabel 3.2 Data Gejala
No Nama
Penyakit Gejala Kode
1 Tuberkulosis
(TBC)
Batuk berdahak G1
Batuk darah G2
Demam subferis
(demam ringan)
G3
Badan lemah G4
Nyeri dada G5
Lesu G6
Nafsu makan
menurun
G7
Keringat malam G8
2 Asma Sesak nafas G9
Batuk berdahak G1
Batuk kering G10
Nyeri dada G5
Kesadaran
menururn
G11
Mengi G12
3 Bronkitis Batuk berdahak
berwarna hijau
G21
Demam G13
Sesak nafas G9
Nyeri dada G5
Batuk darah G2
Batuk lebih dari
seminggu
G14
4 Pneumonia Demam G13
Menggigil G15
Suhu tubuh G16
meningkat
Batuk berdahak
berwarna kuning
G22
Sesak nafas G9
Nyeri dada G5
5 Influenza Kedinginan G17
Sakit kepala G18
Hidung berair G19
Nyeri badan G20
Batuk berdahak G1
3.1.3 Data nilai CF (Certainty Factor)
Data nilai certainty factor (CF) ialah data nilai
kepastian yang di dapat dari pakar paru-paru dan
pernapasan berdasarkan data gejala dan data penyakit. Tabel 3.3 Data Nilai CF
No Nama
Penyakit Gejala
Nilai
CF
1 Tuberkulosis
(TBC)
Batuk berdahak 0.5
Batuk darah 0.5
Demam subferis
(demam ringan)
0.3
Badan lemah 0.3
Nyeri dada 0.4
Lesu 0.3
Nafsu makan
menurun
0.3
Keringat malam 0.3
2 Asma Sesak nafas 0.7
Batuk berdahak 0.2
Batuk kering 0.3
Nyeri dada 0.5
Kesadaran menurun 0.2
Mengi 0.7
3 Bronkitis Batuk berdahak
berwarna hijau
0.4
Demam 0.2
Sesak nafas 0.2
Nyeri dada 0.3
Batuk darah 0.4
Batuk lebih dari
seminggu
0.6
4 Pneumonia Demam 0.4
Suhu tubuh
meningkat
0.3
Batuk berdahak
berwarna kuning
0.7
Sesak nafas 0.5
Nyeri dada 0.3
5 Influenza Kedinginan 0.4
Sakit kepala 0.4
Hidung berair 0.7
Nyeri badan 0.2
Batuk berdahak 0.2
Menggigil 0.3
3.2 Analisa Proses Dalam tahap analisa proses ini dilakukan
dengan menggunakan metode forward chaining (runut
maju). Forward chaining dilakukan mulai dari
kalimat-kalimat yang ada dalam knowledge base dan
membangkitkan kesimpulan-kesimpulan baru
sehingga dapat digunakan untuk melakukan inferensi
yang lebih jauh.
3.2.1 Perancangan Basis Pengetahuan
Seperti pembuatan sistem pakar lainnya, sistem pakar untuk mendiagnosis penyakit juga
membutuhkan basis pengetahuan. Basis pengetahuan
mengandung pengetahuan untuk pemahaman,
penyelesaian masalah dan merupakan inti dari sistem
pakar.
Basis pengetahuan (Knowladge base) akan
dioalah di mesin inferensi agar menghasilkan suatu
keluaran (Output) yang berupa kesimpulan yang
berdasarkan pada basis pengetahuan.
Berikut ini ialah pohon keputusan pada mesin
inferensi terhadap gejala, penyakit, dan penanganan pada penyakit paru-paru dan pernapasan:
Gambar 3.1 Pohon Keputusan
3.2.2 Perancangan Rule Berdasarkan analisis dari pohon keputusan
diatas, maka dibuatlah himpunan kaidah produksi
diagnosis dengan menggunakan IF-THEN. Dimana IF merupakan informasi masukan sedangkan THEN
merupakan kesimpulan. Selain itu, faktor kepastian
(CF) diberikan pada setiap gejala pada masing-masing
penyakit.
Nilai CF ini akan digunakan untuk memberikan
nilai kepastian pada penyakit saat proses diagnosis
sebagai output hasil diagnosa. Saat gejala diinputkan
maka sistem akan mencari gejala yang sama kesemua
penyakit. Dan apabila gejala lebih dari satu pada
sebuah penyakit, maka sistem akan melakukan
penghitungan kombinasi nilai CF untuk gejala. Nilai dari CF untuk tiap-tiap gejala diberikan langsung oleh
pakar.
Tabel 3.4 Tabel Rule
Penyakit Aturan
TBC
IF Batuk berdahak (0.5) AND Batuk
darah (0.5) AND Demam subferis (0.3)
AND Badan lemah (0.3) AND Nyeri
dada (0.4) AND Lesu (0.3) AND Nafsu
makan menurun (0.3) AND Keringat
malam (0.3) THEN Tuberkulosis
(TBC).
Asma
IF Sesak nafas (0.7) AND Batuk
berdahak (0.2) AND Batuk kering (0.3)
AND Nyeri dada (0.5) AND Kesadaran menurun (0.2) AND Mengi (0.7)
THEN Asma.
Bronkitis
IF Batuk berdahak berwarna hijau
(0.4) AND Demam(0.2) AND Sesak
nafas (0.2) AND Nyeri dada (0.3)
AND Batuk darah (0.4) AND Batuk
lebih dari seminggu (0.6) THEN
Bronkitis.
Pneumon
ia
IF Demam (0.4) AND Suhu tubuh
meningkat (0.3) AND Batuk berdahak
berwarna kuning (0.7) AND Sesak
nafas (0.5) AND Nyeri dada (0.3)
THEN Pneumonia
Influenza
IF Kedinginan (0.4) AND Sakit kepala (0.4) AND Hidung berair (0.7) AND
Nyeri badan (0.2) AND Batuk
berdahak (0.2) AND Menggigil (0.3)
THEN Influenza
3.3 Analisa Output Analisa output ini akan memperlihatkan
bagaimana mesin inferensi dapat mencari hasil
diagnosis suatu penyakit. Misalkan sesorang
menderita penyakit tuberculosis (TBC) maka,
perhitungannya adalah sebagai berikut:
Mesin inferensi untuk penyakit Tuberkulosis (TBC):
R1 : IF Batuk berdahak (CF=0,5)
R2 : AND Batuk darah (CF=0,5)
R3 : AND Demam subferis (CF=0,3)
R4 : AND Badan lemah (CF=0,3)
R5 : AND Nyeri dada (CF=0,4)
R6 : AND Lesu (CF=0,3)
R7 : AND Nafsu makan menurun (CF=0,3)
R8 : AND Keringat malam (CF=0,3) THEN
Tuberkulosis (TBC)
Maka perhitungan kombinasinya: CF(R1R2) = R1 + R2 – (R1 * R2)
= 0,5 + 0,5 – (0,5 *0,5)
= 0,75
CF(R1R2R3) = R1R2 + R3 – (R1R2 * R3)
= 0,75 + 0,3 – (0,75 * 0,3)
= 0,82
CF(R1R2R3R4) = R1R2R3 + R4 – (R1R2R3 * R4)
= 0,82 + 0,3 – (0,82 * 0,3)
= 0,87
CF(R1R2R3R4R5) = R1R2R3R4 + R5 – (R1R2R3R4
* R5)
= 0,87 + 0,4 – (0,87 * 0,4)
= 0,92
CF(R1R2R3R4R5R6) = R1R2R3R4R5 + R6 –
(R1R2R3R4R5 * R6)
= 0,92 + 0,3 – (0,92 * 0,3)
= 0,94
CF(R1R2R3R4R5R6R7) = R1R2R3R4R5R6 + R7 –
(R1R2R3R4R5R6 * R7)
= 0,94 + 0,3 – (0,94 * 0,3) = 0,96
CF(R1R2R3R4R5R6R7R8)
= R1R2R3R4R5R6R7 + R8 (R1R2R3R4R5R6R7
* R8)
= 0,96 + 0,3 – (0,96 * 0,3)
= 0,972
Ini berarti sistem memberitahu bahwa pasien tersebut
97,2% menderita penyakit Tuberkulosis (TBC).
4. KESIMPULAN Kesimpulan yang diperoleh dari pengerjaan
Skripsi ini adalah:
1. Aplikasi ini dapat berjalan dengan baik pada
sistem operasi android.
2. Aplikasi sistem pakar ini dapat memberikan
informasi tentang penyakit pada paru-paru dan
pernapasan yang di derita oleh penggunanya
dengan menginputkan gejala-gejala yang di
rasakan.
3. Aplikasi ini mampu mendiagnosa penyakit yang di
derita dengan menggunakan metode forward
chaining dan metode kepastian (CF). 4. Aplikasi ini dapat menampilkan informasi tentang
penyakit, deskripsi, gejala dan penanganan dari
penyakit pada paru-paru dan pernapasan.
Pada aplikasi sistem pakar ini, pengguna dapat
menginputkan sendiri nilai kepastian dari gejala yang
di rasakannya.
DAFTAR REFERENSI
Decision Support System and Intelligent Systems
Turban, Efraim., Aroson, Jay, E., Liang, Ting-Peng. , 2005, Decision Support System and Intelligent
Systems. International Edition, Edisi 7. New Jersey
: Pearson Prentice-Hall Education International.
Aplikasi Mobile Smartphone dan Tablet Pc
Berbasis Android
Safaat H, Nazruddin, 2012, Aplikasi Mobile
Smartphone dan Tablet Pc Berbasis Android.
Bandung : Informatika.
Buku Saku Hitam Kedokteran Paru
Ringel, Edward, 2012, Buku Saku Hitam Kedokteran Paru. Jakarta : Indeks
Kecerdasan Buatan
Sutoju, T, Edy Mulyano, Vincent Suharto, 2011,
Kecerdasan Buatan, Yogyakarta : Andi
Rekayasa Perangkat Lunak Jilid 1 Untuk SMK
Mulyanto, Aunur R, 2008, Rekayasa Perangkat Lunak
Jilid 1 Untuk SMK, Jakarta : Direktorat Pembinaan
Sekolah Menengah Kejuruan, Direktorat Jenderal
Manajemen Pendidikan Dasar danMenengah,
Departemen Pendidikan Nasional.
Artificial Intelligence : Teknik dan Aplikasinya
Kusumadewi, Sri, 2003, Artificial Intelligence :
Teknik dan Aplikasinya, Yogyakarta : Graha Ilmu
Pengenalan Pemograman Java : JENI
Avestro, Joyce, 2007, Pengenalan Pemograman Java :
JENI, Jakarta
Rekayasa Perangkat Lunak menggunakan UML
dan JAVA
Nugroho, Adi, 2010, Rekayasa Perangkat Lunak menggunakan UML dan JAVA : ANDI, Bandung
http://medicastore.com/penyakit/2/Asma.html,
oktober 2012
http://medicastore.com/penyakit/14/Bronkitis.html,
oktober 2012
http://medicastore.com/penyakit/441/Pneumonia_rada
ng_paru.html, oktober 2012