TUGAS KELOMPOK SISTEM PAKAR · PDF file•Membuat aplikasi sistem pakar berbasis mobile....
Transcript of TUGAS KELOMPOK SISTEM PAKAR · PDF file•Membuat aplikasi sistem pakar berbasis mobile....
TUGAS KELOMPOK SISTEM PAKARNAMA KELOMPOK :
FERI DWI UTOMO 1341177004176
ROBBY INDRAWAN SUDRAJAT 1341177004239
SEPTIAWAN PRIO SETIADI 1341177004314
JURNAL KE 1
JUDUL : Aplikasi Sistem Pakar Untuk Mendiagnosa Penyakit
Anak (Balita) Dengan Menggunakan Metode Forward Chaining.
PENULIS : Evi Dewi Sri Mulyani, Irna Nur Restianie.
TAHUN : 2016.
REVIEW : Feri Dwi Utomo.
ABSTRAK
• Kesehatan adalah hal yang sangat berharga bagi manusia.
• Anak yang berusia di bawah lima tahun sangat rentan terhadap bakteri penyakit.
• Sistem pakar ini dibangun untuk mendiagnosa anak yang berumur di bawah lima
tahun.
• Sistem pakar akan memberikan hasil diagnosa berupa jenis penyakit, informasi
penyakit, dan penanganan pertama jika anak terserang penyakit.
• Sistem pakar ini menggunakan metode forward chaining.
• Sistem ini mampu mendiagnosa penyakit berdasarkan gejala yang dipilih oleh
user.
LATAR BELAKANG
• Jam kerja dokter/pakar terbatas.
• Banyak pasien menunggu antrian yang panjang.
• Jarak tempuh yang jauh.
• Biaya konsultasi tidak sedikit.
• Pengetahuan pakar semakin lama akan semakin menurun karena
faktor usia atau penyakit.
TUJUAN PENELITIAN
• Memudahkan orang tua dalam mendiagnosa penyakit lebih
awal.
• Memberikan informasi diagnosa dan cara penanganannya secara
tepat kepada orang tua mengenai penyakit balita yang sering
diderita.
DATA YANG DIGUNAKAN
• Wawancara pakar (data penyakit dan gejala).
• Kuisioner (data pengujian sistem).
METODE YANG DITERAPKAN
• Forward Chaining.
• Forward chaining cocok untuk diagnosa awal pada penyakit
dengan pelacakan dari gejala - gejala yang diderita.
• Forward chaining terbukti cara yang paling tepat dalam
mendeteksi suatu penyakit.
• Sistem ini menggunakan model Waterfall sebagai perancangan
sistem.
HASIL DAN PEMBAHASAN
• Perancangan aplikasi menggunakan
Waterfall.
• Metode waterfall diawali dengan analisis
data, perancangan sistem, pengkodean
menggunakan Visual Basic 6.0.
• Pengujian sistem dengan black box test.
• Proses pertama yang dilakukan adalah
pengumpulan data dengan melakukan
wawancara dengan pakar.
• Pengujian dilakukan dengan memberikan
kuisioner kepada 1 orang dokter anak dan 10
orang responden pasien.
• Hasil perhitungan yang bisa disimpulkan bahwa
• Kemudahan penggunaan aplikasi sebesar 84,5%.
• Interface sebesar 80%.
• Informasi yang disediakan aplikasi sebesar 100%.
• Mengidentifikasi sebesar 81%.
• Diagnosa yang sesuai dengan kenyataan sebesar
84,5%.
KESIMPULAN
• Aplikasi sistem pakar ini dapat mendiagnosa suatu penyakit
pada anak (balita).
• Dapat memberikan informasi penyakit beserta solusinya.
• Aplikasi sistem pakar ini mudah dipelajari dan mudah
digunakan untuk kalangan orang awam.
JURNAL KE 2
JUDUL : Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Anak
Menggunakan Metode Forward Chaining Berbasis Mobile.
PENULIS : Christian Ramba Pasalli, Vecky. C Poekoel,
Xaverius Najoan.
TAHUN : 2016
REVIEW : Robby Indrawan Sudrajat
ABSTRAK
• Kesehatan merupakan hal yang paling berharga bagi manusia.
• Anak sangat rentan terhadap kuman penyakit.
• Jam praktek dokter yang terbatas.
• Banyaknya pasien sehingga harus mengantri.
• Membuat aplikasi sistem pakar berbasis mobile.
• Menggunakan teknik penalaran Forward Chaining.
• Metode yang digunakan adalah metode Extreme Programming (XP).
LATAR BELAKANG
• Anak sangat rentan terhadap kuman penyakit.
• Jam praktek dokter yang terbatas.
• Banyaknya antrian.
TUJUAN PENELITIAN
• Membuat suatu alat untuk mendiagnosa penyakit anak.
• Mampu mendiagnosa penyakit dengan cepat.
• Orang tua mampu melakukan pencegahan lebih awal.
DATA YANG DIGUNAKAN
•Wawancara (Penyakit dan Gejala)
METODE YANG DITERAPKAN
•Mesin inferensi Forward Chaining.
•Metode Extreme Programing.
HASIL DAN PEMBAHASAN
• Extreme Programing memiliki beberapa tahapan sebagai berikut :
o Planning.
o Design.
o Coding.
o Testing.
• Representasi pengetahuan yang digunakan dalam sistem pakar ini adalah jaringan
semantik, pohon keputusan, dan kaidah produksi.
• Pada tahap desain penulis membuat diagram UML, CRC, dan Desain Interface.
• Pada tahap testing penulis menggunakan black box testing untuk pengujiannya.
KESIMPULAN DAN SARAN
KESIMPULAN
• Pada aplikasi ini terdapat 9 penyakit dan
38 gejala.
• Berdasarkan hasil pengujian semua
fungsi pada aplikasi ini mendapatkan
hasil yang valid .
• Dengan adanya aplikasi sistem pakar ini
maka anak akan lebih cepat mendapatkan
penanganan pertama jika terserang
penyakit.
SARAN
• Aplikasi ini dapat dikembangkan lagi
dengan menambah fitur peta untuk
mencari lokasi tempat praktek dokter
spesialis terdekat.
• Aplikasi sistem pakar diagnosa penyakit
anak ini dapat didesain dengan
menggunakan metode backward
chaining untuk data penyakit yang lebih
kompleks.
JURNAL KE 3
JUDUL : Sistem Pakar Diagnosa Autis Pada Anak
Dengan Menggunakan Metode Forward Chaining
PENULIS : Ahmad Al Kaafi
TAHUN : 2017
REVIEW : Septiawan Prio Setiadi
ABSTRAK
• Jumlah penyandang autis di Indonesia terus meningkat, hal ini tidak
sebanding dengan jumlah dokter.
• Di Indonesia pada 2010, jumlah penderita autisme diperkirakan mencapai
2,4 juta orang.
• Jumlah penderita autisme di indonesia diperkirakan mengalami
penambahan sekitar 500 orang setiap tahun.
• Sistem pakar ini dikembangkan berbasis web sehingga mudah diakses.
LATAR BELAKANG
• Jumlah penyandang autis di Indonesia terus meningkat, hal ini
tidak sebanding dengan jumlah dokter.
• Jumlah anak autis terus meningkat setiap tahunnya.
• Untuk itu dibutuhkan suatu sistem pakar yang dapat membantu
masyarakat dalam mengetahui gejala – gejala yang dialami oleh
anak penyandang autis.
TUJUAN PENELITIAN
• Dapat membantu orang tua untuk mendeteksi jenis autis pada
anak.
• Dapat membantu masyarakat dan orang tua khususnya dalam
mendiagnosa autis pada anak.
DATA YANG DIGUNAKAN
• Studi Pustaka
• Wawancara
METODE YANG DITERAPKAN
• Forward Chaining.
• Pohon Keputusan.
HASIL DAN PEMBAHASAN
• Untuk representasi pengetahuan menggunakan metode kaidah
produksi yang biasanya ditulis dalam bentuk jika - maka (if - then).
• Sistem pakar ini menggunakan mesin inferensi (Forward Chaining).
• Sedangkan untuk pencarian keputusan dari setiap permasalahan
menggunakan metode pencarian Best First Search (BFS).
• Digambarkan dalam bentuk pohon keputusan.
KESIMPULAN
• Jumlah anak penyandang autis di indonesia terus meningkat,
sedangkan jumlah dokter sedikit.
• Dibutuhkan sebuah sistem berbasis web yang dapat memberikan
informasi mengenai autis serta membantu masyarakat dalam
mengetahui gejala - gejala autis secara dini, mendiagnosa dan
penanganannya.
• Sistem ini diharapkan dapat membantu masyarakat dalam
mendiagnosa autis pada anak sejak dini sehingga dapat memberikan
pengobatan dan penanganan yang tepat.
TERIMA KASIH