Vol.
2 No.
2 Desember 2018 ISSN : 2597-3673 (Onlin.
ISSN : 2579-5201 (Printe.
EXPERT SYSTEM DIAGNOSA PENYAKIT PARU PADA ANAK
DENGAN METODE FORWARD CHAINING
Embun Fajar Wati1.
Martua Hami Siregar2.
Nur Indah Kurniawati3 Universitas BSI Jakarta, embun.
efw@bsi.
Universitas BSI Jakarta, martua.
mhe@bsi.
STIKOM CKI.
Nindahkurniawati@gmail.
Abstrak Sistem pakar .
xpert syste.
merupakan salah satu bidang yang menggunakan kecerdasan buatan.
Expert system adalah sistem yang berusaha mengadopsi pengetahuan manusia ke komputer yang dirancang untuk memodelkan kemampuan menyelesaikan masalah seperti layaknya seorang pakar.
Dalam hal ini adalah permasalahan kesehatan paru pada anak, yaitu dengan membangun sebuah sistem berbasis pengetahuan kedokteran dalam mendiagnosa penyakit paru pada anak yang ditampilkan dalam bentuk website menggunakan pemrograman PHP dengan database MySQL dengan metode forward chaining.
Dengan fasilitas yang diberikan untuk user dan pakar, memungkinkan baik user maupun pakar untuk menggunakan sistem ini sesuai kebutuhannya masing-masing.
User diberi kemudahan dalam mengetahui informasi berbagai jenis penyakit paru anak dengan gejala-gejala klinisnya, serta konsultasi layaknya dengan seorang dokter paru anak melalui beberapa pertanyaan yang harus dijawab user untuk mengetahui hasil diagnosanya.
Sedangkan pakar dimudahkan dalam memanajemen sistem, baik proses tambah, hapus maupun update data terbaru dari hasil pembahasan, disimpulkan bahwa sistem pakar diagnosa penyakit paru pada anak telah selesai dibuat.
Dengan dibuatnya sistem ini diharapkan mampu memberikan informasi segala hal yang berhubungan dengan masalah kesehatan paru anak secara cepat dan efisien secara timbal balik antara user dan sistem.
Kata Kunci : diagnosa, pakar, penyakit, paru, anak.
Expert systems are one field that uses artificial intelligence.
An expert system is a system that attempts to adopt human knowledge to a computer designed to model problem solving skills like an expert.
In this case is a lung health problem in children, namely by building a medical knowledge-based system in diagnosing pulmonary disease in children that is displayed in the form of a website using PHP programming with a MySQL database with the forward chaining method.
With facilities provided to users and experts, allowing both users and experts to use this system according to their individual needs.
Users are given the ease of knowing information on various types of pulmonary diseases of children with clinical symptoms, as well as consulting like a pediatric pulmonary doctor through a number of questions that the user must answer to find out the results of his diagnosis.
While experts are facilitated in managing the system, both the process of adding, deleting and updating the latest data from the results of the discussion, it was concluded that the expert system of diagnosis of pulmonary disease in children has been completed.
With the creation of this system, it is expected to be able to provide information on all matters relating to the child's lung health problems quickly and efficiently reciprocally between the user and the system.
Keywords: diagnosis, expert, disease, lung, child.
PENDAHULUAN
Kemajuan di bidang teknologi informasi dan sistem cerdas khususnya pada bidang kecerdasan buatan .
rtificial intelligenc.
telah melahirkan perangkat lunak sistem pakar .
xpert syste.
yang sifat dan strukturnya berbeda dengan perangkat lunak komputer konvensional.
Selama ini perangkat komputer konvensional hanya berfungsi sebagai alat pengolah data saja, namun dengan sistem pakar bisa menghasilkan sebuah informasi.
Sistem pakar berusaha mengadopsi pengetahuan manusia ke komputer yang dirancang untuk memodelkan kemampuan menyelesaikan masalah seperti layaknya seorang pakar.
Sistem pakar menggunakan pengetahuan, fakta, dan teknik penalaran untuk menyelesaikan masalah yang biasanya hanya dapat dilakukan oleh seorang pakar.
Kurangnya pengetahuan masyarakat tentang gejala dari sebuah penyakit yang menjadi salah satu faktor keterlambatan dalam penanganan, sehingga kebutuhan informasi yang cepat dan tepat dari Published by : LP3M STMIK Jayakarta.
Jln.
Salemba I No.
10 Jakarta Pusat 10430 Indonesia.
Telp.
62-21-3905050.
URL: http://journal.
id/index.
php/jisicom Email: jisicom@stmikjayakarta.
id , jisicom2017@gmail.
Vol.
2 No.
2 Desember 2018 ISSN : 2597-3673 (Onlin.
ISSN : 2579-5201 (Printe.
seorang pakar kesehatan anak sangatlah dibutuhkan (Apriana.
Prihantara, & Pemandu, 2.
Oleh karena itu penelitian ini mengambil tema tentang sistem pakar yang dapat mendiagnosis penyakit paru pada anak.
II.
KAJIAN LITERATUR
1 Penelitian terdahulu Jurnal dari peneliti terdahulu dapat dilihat pada tabel Dari kedua peneliti terdahulu, akan dikembangkan metode perancangan dengan diagram UML (Unified Modelling Languag.
yaitu menggunakan use case dan activity diagram.
Karena dari penelitian (Apriana.
Prihantara, & Pemandu, 2.
, perancangan masih menggunakan DFD (Data Flow Diagra.
dan dari penelitian (Susano, 2.
tidak dijelaskan metode perancangannya.
Penelitian ini juga akan melengkapi penyakit yang belum ada pada 2 peneliti terdahulu .
apat dilihat pada tabel .
Tabel 1.
Penelitian Terdahulu Nama penulis Reny Apriana.
Andesita Prihantara.
Setyawan Pemandu (Politeknik Cilacap, 2.
Adi Susano (Universitas Indraprasta PGRI, 2.
Nomor jurnal Keterangan masalah Keterangan Solusi Kurangnya pelayanan kesehatan seperti tenaga ahli serta keterbatasan ekonomi masyarakat untuk konsultasi langsung ke dokter menjadi penyebab utama keterlambatan penanganan kesehatan anak.
Membangun sebuah sistem pakar kesehatan paru-paru anak untuk pemenuhan kebutuhan informasi yang cepat dan tepat dari seorang pakar Menumpuknya antrian pasien pada RS.
Puri Indah karena Vol 5 ISSN: 1979 banyaknya pasien yang datang dan sistem diagnosis yang digunakan masih Membuat suatu usulan sistem pendeteksi penyakit paru pada anak agar dapat memudahkan melayani para pasien.
Vol 6 Juli 2013 2 Expert System AuSistem pakar atau Expert System biasa disebut juga dengan Knowledge Based System yaitu suatu aplikasi komputer yang ditujukan untuk membantu pengambilan keputusan atau pemecahan persoalan dalam bidang yang spesifikAy (B.
Herawan Hayadi.
Forward Chaining AuForward Chaining adalah metode pencarian atau teknik pelacakan ke depan yang dimulai dengan informasi yang ada dan penggabungan rule untuk menghasilkan suatu kesimpulan atau tujuanAy (Hayadi, 2.
METODE PENELITIAN
1 Pengumpulan Data Metode pengumpulan data yang digunakan yaitu studi pustaka yang bersumber dari buku-buku, teks, jurnal ilmiah, situs-situs di internet dan bacaanbacaan yang ada kaitannya dengan topik penelitian.
Metode Perancangan Metode perancangan menggunakan diagram UML yaitu use case dan activity diagram.
Database dirancang dengan menggunakan ERD (Entity Relationship Diagra.
Metode Pencarian Metode menggunakan metode forward chaining dengan mengetahui penyakit serta gejala-gejalanya lalu membuat kesimpulan diagnosis penyakit yang Published by : LP3M STMIK Jayakarta.
Jln.
Salemba I No.
10 Jakarta Pusat 10430 Indonesia.
Telp.
62-21-3905050.
URL: http://journal.
id/index.
php/jisicomEmail:
jisicom@stmikjayakarta.
id , jisicom2017@gmail.
Vol.
2 No.
2 Desember 2018 ISSN : 2597-3673 (Onlin.
ISSN : 2579-5201 (Printe.
diderita dan memberikan solusi.
Cara kerja forward chaining dapat dilihat berikut ini:
Tabel 2.
Data Gejala dan Penyakit Data Data Penyakit Data Keluhan A.
Solusi Basis Pengetahuan .
ata diagnosi.
R1 = if A and B true then C R2 = if A and B true then D R3 = if C and D then F R4 = if F then P1 R5 = if D then E R6 = if E then P2 Misal Fakta A dan D, maka langkah diagnosisnya R1 : false => R2 : false => R3 : false => R4 : false => R5 : true => R6 : true.
Hasil akhir yaitu R6 yang merujuk kepada penyakit P2 dengan solusi S2 Jika dibuktikan dengan perhitungan persentase yaitu P1 : 5 keluhan dengan 2 fakta .
/5 x 100%=40%) P2 : 4 keluhan dengan 2 fakta .
/4 x 100%=50%) Persentase lebih banyak ke P2 dengan solusi S2.
Hasil diagnosis expert system sesuai dengan perhitungan persentase.
IV.
PEMBAHASAN
1 Matriks dan Decision Tree Matriks penyakit dan gejala dapat dilihat pada tabel Berikut keterangan dari masing-masing kode pada tabel 3 :
G001 : Batuk kering G002 : Dahak berwarna kehijauan G003 : Demam disertai keringat malam G004 : Penurunan nafsu makan dan berat badan G005 : Sesak dada G006 : Sakit kepala G007 : Batuk berdahak setelah 2-3 hari G008 :
Produksi lendir berlebihan G009 : Dahak kental dan kuning G010 : Sesak napas G011 : Mengi G012 : Takikardia .
adi cepa.
G013 : Tampak sakit berat G014 : Suara napas berderak G015 : Batuk disertai pilek G016 : Anak menjadi gelisah G017 : Sianosis .
G018 : Pernapasan cuping hidung .
ewat mulu.
G019 : Terasa sakit setelah melakukan kegiatan fisik G020 : Nyeri dada G021 : Terjadi setelah 24 jam setelah operasi G022 : Krepitasi .
da udar.
di daerah kulit yang G023 : Bersin G024 : Suhu badan naik G025 : Setelah terkena alergen G026 : Badan menggigil G027 : Batuk >3 Minggu G028 : Perasaan tidak enak (Malais.
dan lemah G029 : Bayi kejang G030 : Dispnea ekspirator P001 : Pneumonia P002 : Tuberkulosis P003 : Asma P004 : Bronkitis P005 : Bronkopneumonia P006 : Atelektatis P007 : Emfisema Obstruktif P008 : Emfisema Bulosa P009 : Pneumotoraks P010 : Empiema Torasis Published by : LP3M STMIK Jayakarta.
Jln.
Salemba I No.
10 Jakarta Pusat 10430 Indonesia.
Telp.
62-21-3905050.
URL: http://journal.
id/index.
php/jisicom Email: jisicom@stmikjayakarta.
id , jisicom2017@gmail.
Vol.
2 No.
2 Desember 2018 ISSN : 2597-3673 (Onlin.
ISSN : 2579-5201 (Printe.
Tabel 3.
Matrik penyakit dan gejala
Kode gejala
G001
G002
G003
G004
G005
G006
G007
G008
G009
G010
G011
G012
G013
G014
G015
G016
G017
G018
G019
G020
G021
G022
G023
G024
G025
G026
G027
G028
G029
G030
Sumber : Sinta sasika Novel (No 1-.
Andri Priyatna .
Septiana Irwanti .
Kode Penyakit Published by : LP3M STMIK Jayakarta.
Jln.
Salemba I No.
10 Jakarta Pusat 10430 Indonesia.
Telp.
62-21-3905050.
URL: http://journal.
id/index.
php/jisicomEmail:
jisicom@stmikjayakarta.
id , jisicom2017@gmail.
Vol.
2 No.
2 Desember 2018 ISSN : 2597-3673 (Onlin.
ISSN : 2579-5201 (Printe.
Decision Tree yang dapat dihasilkan dari matriks penyakit dan gejala pada gambar 1 di bawah ini.
Gambar 1.
Decision Tree Diagram UML (Unified Modelling Languag.
Use case diagram yang diusulkan pada sistem pakar ini dapat dilihat pada gambar 2.
Gambar 3.
Activity Diagram Gambar 2.
Use Case Diagram User Activity yang diusulkan pada sistem pakar dapat dilihat pada gambar 3.
Tampilan Layar Pertanyaan gejala penyakit terdapat pada gambar 4 dan hasil diagnosa penyakit terdapat pada gambar 5.
Gambar 4.
Pertanyaan Gejala Penyakit Published by : LP3M STMIK Jayakarta.
Jln.
Salemba I No.
10 Jakarta Pusat 10430 Indonesia.
Telp.
62-21-3905050.
URL: http://journal.
id/index.
php/jisicom Email: jisicom@stmikjayakarta.
id , jisicom2017@gmail.
Vol.
2 No.
2 Desember 2018 ISSN : 2597-3673 (Onlin.
ISSN : 2579-5201 (Printe.
Verdi Yasin.
( 2.
Rekayasa Perangkat Lunak Berorientasi Objek.
Penerbit.
Mitra Wacana Media.
Jakarta.
Muhammad Iqbal dan Relita Buaton dan Verdi Yasin.
15 Metode Konsep aplikasi Cerdas.
Penerbit.
Fakultas Teknik Universitas Pembangunan Panca Budi.
Medan.
Sumatera Utara.
Zulfian Azmi dan Verdi Yasin.
Pengantar Sistem Pakar dan Metode.
Mitra Wacana Media.
Jakarta.
Gambar 5.
Hasil Diagnosa
PENUTUP
Berdasarkan uraian-uraian yang telah dipaparkan pada bab sebelumnya, maka dapat diambil kesimpulan bahwa :
Aplikasi sistem pakar penyakit paru pada anak dapat membantu masyarakat umum dalam mendeteksi dini, mencegah dan mengobati penyakit paru yang di derita oleh anak.
Aplikasi sistem pakar dapat dijadikan sebagai media penerapan intelegensi seorang ahli atau pakar dalam menganalisis dan mendeteksi suatu Sistem pakar penyakit paru pada anak ini dapat dijadikan sebagai alat bantu untuk pembelajaran tentang penyakit paru berdasarkan pemeriksaan REFERENSI