Jurnal CyberTech Vol.
No.
Mei 2018, pp.
P-ISSN : 9800-3456
E-ISSN : 2675-9802
Sistem Pakar Mendiagnosa Penyakit Frozen Shoulder (Kaku.
Nyer.
Menggunakan Metode Certainty Factor Leo Tarigan* .
Yopi Hendro Syahputra**.
Rico Imanta Ginting** * Program Studi Mahasiswa.
STMIK Triguna Dharma ** Program Studi Dosen Pembimbing.
STMIK Triguna Dharma Article Info Article history:
Received Mei 12th, 2018 Revised Mei 20th, 2018 Accepted Mei 26th, 2018 Keyword:
Sistem Pakar Mendiagnosa Penyakit Frozen Shoulder (Kaku.
Nyer.
Menggunakan Metode Certainty Factor
ABSTRACT
Penyakit Frozen Shoulder (Kaku.
Nyer.
Frozen shoulder adalah nyeri karena adanya perlengketan sendi glenohumeral yang muncul secara spontan tanpa diketahui penyebab awalnya, bisa juga terjadi karena factor usia, trauma berulang dan pasca operasi sekitar shoulder.
Berdasarkan masalah diatas maka diperlukan suatu aplikasi berupa sistem pakar dengan menerapkan metode Certainty Factor diharapkan dapat membantu masyarakat dalam mendiagnosa penyakit frozen Shoulder .
Dengan gejala yang ada maka dapat ditentukan nilai CF untuk mendapatkan hasil diagnosa jenis penyakit pada frozen Shoulder.
Sehingga dapat mempermudah masyarakat dalam mendapat informasi dan mendiagnosa penyakit frozen Shoulder yang dialami.
Kesimpulan yang diperoleh dari sistem, mampu melakukan diagnosa dengan cepat, tepat dan akurat terhadap gejala pada penyakit kulit jerawat dan diharapkan dapat membantu masyarakat dalam mendiagnosa penyakit frozen shoulder .
aku, nyer.
yang dialami sehingga penangananya dapat segera Copyright A 2018 STMIK Triguna Dharma.
All rights reserved First Author Nama : Leo Tarigan Kampus :STMIK Triguna Dharma Program Studi : Sistem Informasi E-Mail : leotrg21@gmail.
PENDAHULUAN
Frozen shoulder adalah nyeri karena adanya perlengketan sendi glenohumeral yang muncul secara spontan tanpa diketahui penyebab awalnya, bisa juga terjadi karena factor usia, trauma berulang dan pasca operasi sekitar shoulder.
Frozen shoulder memiliki tingkat keparahan yang bervariasi mulai dari nyeri ringan sampai berat dan tingkat keterbatasan seberapa besar terhadap gerakan sendi glenohumeral.
Sistem pakar merupakan sebuah sistem yang berusaha untuk mengapdosi pengetahuan seorang pakar kedalam komputer yang dirancang untuk memodelkan suatu informasi untuk mengatasi suatu masalah sehingga mencapai tujuan yang diharapkan.
Sistem pakar juga merupakan salah satu sistem buatan yang dibuat oleh manusia dengan memiliki kecerdasan.
Certainty factor adalah sebuah metode membuktikan apakah sebuah fakta tersebut pasti atau tidak untuk menganalisa suatu informasi yang ada yang berbentuk metrik yang biasanya digunakan dalam sistem pakar.
Metode certainty factor pertama kali diperkenalkan pada tahun 1975 pada pertengahan 1970-an oleh Shortlife dan Buchanan untuk MYCIN.
KAJIAN PUSTAKA
1 Sistem Pakar Journal homepage: https://ojs.
Jurnal CyberTech P-ISSN : 9800-3456
E-ISSN : 2675-9802
sistem pakar adalah kumpulan sistem yang membentuk perangkat lunak atau software yang dirancang untuk mengguatkan fakta, teknik dan ilmu dalam pengambilan keputusan atas masalah yang biasanya hanya bisa diselesaikn oleh tenaga ahi atau pakar dalam bidangnya.
Penerapan sistem pakar dipandang sebagai salah satu cara penyimpanan berbagai informasi dan pengetahuan pakar dalam basis komputer.
Sistem pakar merupakan cabang keilmuan dari Artifiacial Intelligence(AI) yang diperkenalkan pertama kali oleh Newel dan Simon yaitu General purpose Problem System(GPS).
Sistem pakar adalah sebuah aplikasi berbasis komputer yang dipakai untuk dapat menyelesaikan masalah sebagaimana yang dapat telah diperkirkan oleh pakar.
2 Certainty Factor Faktor kepastian .
ertainty facto.
merupakan suatu rekomendasi yang tidak memungkinkan ketidakpastian seorang pkaar.
Untuk mengakomondasi hal tersebut dapat menggunakan Certainty Factor (CF) guna menggambarkan tigkat keyakinan pakar menghitung masalah yang sedang dihadapi bentuk rumus certainty factor untuk menghitung premis tunggal adalah sebagai berikut:
CF [H,] = CFH *CFE.
Keterangan CF [H.
E] :certainty factor hipotesis dengan asumsi evidence CF [H] : certainty factor hipotesis CF [E] : certainty factor evidence Setelah semua premis tunggal diketahui seluruhnya lalu di combine dengan rumus berikut :
C F combine CFH .
Ei, = CFH .
Ei CFH, j* .
-CFH, ].
3 Pemodelan Sistem Pemodelan sistem merupakan proses membangun atau membentuk sebuah model dari suatu sistem nyata dalam bahasa formal tertentu.
Untuk memodelkan suatu sistem maka dari itu perlu kita pahami dulu bentuk gambaran permasalahan serta hubungannya antar komponen, variabel dan parameter-parameter sistemnya.
4 Unified Modelling Language(UML) Unified Modelling Language(UML) merupakan sebuah bahasa yang telah menjadi standart dalam industri visualisasi, merancang dan mendokumentasikan sistem perangkat lunak.
Unified Modelling Language(UML) dapat membuat model untuk semua jenis aplikasi perangkat lunak, dimana aplikasi tersebut dapat berjalan pada perangkat keras, sistem operasi dan jaringan apapun, serta ditulis dalam bahasa pemrograman apapun.
1 Use Case Diagram Use case diagram adalah gambaran fungsional yang diharapkan dari sebuah system.
Use case diagrammemberi gambaran singkat hubungan antara use case,actor, dan sistem, meng-createsebuah daftar belanja, dan sebagainya.
2 Activity Diagram Activity diagram adalah diagram yang menggambarkan berbagai aliran aktivitas dalam sebuah sistem yang sedang dirancang.
Activity diagram merupakan state diagram khusus, dimana sebagian besar state adalah action dan sebagian besar transisi di trigger oleh selesainya state sebelumnya .
nternal processin.
3 Class Diagram Class diagramatau kelas diagram merupakan diagram yang menunjukkan class-class yang ada dari sebuah sistem dan hubungannya secara logika.
Atau lebih jelasnya class diagram adalah sebuah spesifikasi yang jika diterapkan akan menghasilkaan sebuah objek dan merupakan inti dari pengembangan dan desain berorientasi 5 Flowchart Flowchart merupakan bagan yang menjelaskan langkah-langkah atau tahapan yang ada dalam suatu program secara rinci.
Pengguna flowchart bertujuan untuk menggambarkan suatu tahapan penyelesaian suatu masalah secara sederhana, terperinci, rapi dan jelas.
Flowchart adalah simbol-simbol pekerjaan yang menunjukkan bagan aliran proses yang saling terhubung 6 Software Pendukung Adapun Software pendukung sistem yang digunakan dalam pembuatan sistem ini adalah Micrososft Visual Basic.
Microsoft Acces, danCrystal report.
1 Bahasa Pemrograman Micrososft Visual Basic atau lebih di kenal dengan sebutan VB, berasal dari pengembangan bahasa BASIC (Beginner All-purpose Symbolic Intruction Cod.
pada awal tahun 1960 di Amerika Serikat tepanya di Dartmouth College yang diperkenalkan oleh professor John Kemeny dan Thomas Eugene Kurtz.
Journal homepage: https://ojs.
Jurnal CyberTech P-ISSN : 9800-3456
E-ISSN : 2675-9802
Visual Basic merupakan sebuah bahasa pemrograman yang menawarkan Lingkungan Pengembangan Terpadu (IDE) visual untuk membuat program perangkat berbasis sistem operasi Windows yang ringan dan tidak banyak memakan memory.
Gambar 2.
3 Tampilan Bahasa Pemrograman 2 Sistem Basis Data Microsoft Acces merupakan program aplikasi keluaran Microsoft yang berfungsi dalam membuat, mengelola, dan mengelola database .
asis dat.
Microsoft Access merupakan penghubung antara database dan pengguna dengan bantuan database engine dalam mengelola data atau informasi.
Gambar 2.
4 Tampilan Sistem Basis Data 3 Aplikasi Laporan Crystal report merupakan salah satu program khusus yang digunakan untuk membuat suatu rancangan khusus dan menterjemahkannya dalam microsoft visual basic yang terkandung database ke dalam berbagai jenis laporan.
Gambar 2.
5 Tampilan Aplikasi Laporan METODE PENELITIAN Metode penelitian merupakah cara atau langkah yang harus dilakukan untuk mengumpulkan suatu informasi yang berisikan data yang kita peroleh dari seorang pakar atau ahli dalam bidangnya sebagia suatu gambaran penelitian yang kita laksanakan.
Data Collecting Dalam teknik pengumpulan data terdapat beberapa yang dilakukan di antaranya yaitu sebagai berikut:
Obeservasi Observasi adalah teknik pengumpulan data dengan melakukan tinjauan langsung ketempat dimana kita melakukan studi kasus dimana akan dilakukan sebuah penelitian.
Wawancara Wawancara merupakan cara dimana kita dapat memperoleh sebuah informasi secara rinci, langsung, mendalam, tidak terstruktur, dan individu untuk menghasilkan sebuah informasi yang akurat.
Studi Literatur Dalam studi literatur, peneliti banyak menggunakan jurnal-jurnal baik jurnal internasional, jurnal nasional, jurnal local, maupun buku sebagai sumber referensi.
Tabel 3.
1 Tabel Gejala Journal homepage: https://ojs.
Jurnal CyberTech P-ISSN : 9800-3456
E-ISSN : 2675-9802
1 Metode Perancangan Sistem Dalam konsep penulisan metode perancangan sistem merupakan salah satu unsur yang paling penting dalam sebuah penelitian.
Dalam metode perancangan sistem ini khususnya software atau perangkat lunak yang kita dapat mengadopsi beberapa metode diantaranya adalah algoritma waterfall atau algoritma air terjun.
Berikut ini merupakan contoh penulisan Metode Perancangan Sistem.
2 Algoritma Sistem Algoritma adalah serangkaian langkah-langkah atau aturan yang disusun secara berurutan untuk sebuah kegiatan atau intruksi.
Algoritma sistem merupakan salah satu urutan maupun langkah-langkah cara pembuatan sistem sehingga memberikan intruksi atau sebuah perintah keluaran yang diinginkan berdasarkan ide atau masukan yang diberikan.
1 Flowchart Sistem Flowchart sistem merupakan bagan yang menunjukan alur kerja atau apa yang sedang dikerjakan didalam sistem secara keseluruhan dan menjelaskan urutan dari prosedur-prosedur yang ada didalam sistem.
Berikut ini adalah flowchart sistem pada pengolahan data penyakit frozen shoulder sebagai berikut.
Gambar 3.
1 Flowchart Sistem 2 Menentukan Data Penyakit dan gejala Dari hasil penelitian yang dilakukan di RS Siti Hajar Medan, terdapat beberapa data gejala penyakit Frozen shoulder.
Journal homepage: https://ojs.
Jurnal CyberTech P-ISSN : 9800-3456
E-ISSN : 2675-9802
Tabel 3.
2 Gejala Penyakit Frozen shoulder 3 Menentukan Nilai Bobot Gejala MB dan MD Berikut ini pengetahuan dasar tentang gejala-gejala yang timbul karena penyakit frozen shoulder beserta nilai MB dan MD untuk setiap gejala.
Bobot nilai tersebut dapat dilihat pada tabel berikut ini:
Tabel 3.
3 Kode Gejala Beserta Nilai MB Dan MD 4 Penerapan dan Pengujian Algoritma Certainty Factor Dalam sebuah sistem yang menggunakan CF, aturan-aturan atau rulebelief dan disbelief yang digunakan haruslah terstruktur.
Berikut ini adalah perhitungan algoritma certainty factor dalam kasus penyakit frozen Tabel 3.
4 Kode Gejala dan Penyakit Berikut ini adalah perhitungan dari metode certainty factor.
Frozen Shoulder Berat MB.
,G1^G.
= MB.
,G.
(MB.
,G.
) *.
-MB.
,G.
) = 0,63 0,63 * .
-0,.
= 0,863 MB.
,G1^G7^G.
= MB.
,G1^G.
(MB.
,G.
) *.
-MB.
,G1^G.
) Journal homepage: https://ojs.
Jurnal CyberTech P-ISSN : 9800-3456
E-ISSN : 2675-9802
= 0,863 0,25 * .
-0,.
= 0,897
= MD .
,G.
(MB.
,G.
) *.
-MD .
,G.
) = 0 0*.
Ae.
= 0 MD.
,G1^G7^G.
= MD.
,G1^G.
(MD.
,G.
) *.
-MD.
,G1^G.
) = 0 0 * .
= 0 Untuk frozen shoulder berat dengan 3 gejala :
CF.
,G] = MB.
,G] Ae MD.
,G] = 0,897 Ae 0 = 0,897 Frozen Shoulder Sedang MB.
,G2^G.
= MB.
,G.
(MB.
,G.
) *.
-MB.
,G.
) = 0,31 0,31 * .
-0,.
= 0,524 MB.
,G2^G3^G.
= MB.
,G2^G.
(MB.
,G.
) *.
-MB.
,G2^G.
) MD.
,G1^G.
= 0,524 0,31 * .
-0,.
= 0,671 MD.
,G2^G.
= MD .
,G.
(MB.
,G.
) *.
-MD .
,G.
) =0 0*.
= 0 MD .
,G2^G3^G.
= MD.
,G2^G.
(MD.
,G.
) *.
-MD.
,G2^G.
) =0 0*.
Ae.
= 0 untuk Frozen Shoulder sedang dengan 3 gejala :
CF.
,G] = MB.
,G] Ae MD.
,G] = 0,671 Ae 0 = 0,671 Frozen Shoulder Ringan MB.
,G4^G.
= MB.
,G.
(MB.
,G.
) *.
-MB.
,G.
) = 0,56 0,56 * .
-0,.
= 0,806 MB.
,G4^G6^G.
= MB.
,G4^G.
(MB.
,G.
) *.
-MB.
,G4^G.
) = 0,806 0,56 * .
-0,.
= 0,914 MD.
,G4^G.
= MD .
,G.
(MB.
,G.
) *.
-MD .
,G.
) = 0 0 * .
= 0 MD .
,G4^G6^G.
= MD .
,G4^G.
(MD .
,G.
) *.
-MD .
,G4^G.
) = 0 0 * .
Ae 0 ) = 0 untukFrozen Shoulderringan dengan 3 gejala :
CF.
,G] = MB.
,G] Ae MD.
,G] = 0,914 Ae 0 = 0,914 Maka hasil perhitunngan dari metode certainty factor sebagai berikut :
Journal homepage: https://ojs.
Jurnal CyberTech P-ISSN : 9800-3456
E-ISSN : 2675-9802
Tabel 3.
5 Hasil Perhitungan Metode CF Dari perhitungan menggunakan metode certainty factor dari beberapa jenis penyakit Frozen Shoulder tersebut, maka dapat disimpulkan bahwa pasien mengalami jenis penyakit frozen shoulder ringan dengan nilai maksimal certainty factor adalah 0,914.
PEMODELAN SISTEM DAN PERANCANGAN
1 Pemodelan Sistem 1 Use case diagram Use casediagram dari sistem pakar dalam mendiagnosa penyakit frozen shoulder adalah sebagai berikut :
Gambar 4.
1Use Case Diagram Sistem 2 Activity diagram Activity diagram dari sistem pakar dalam mendiagnosa penyakit Frozen shoulder adalah sebagai berikut:
Gambar 4.
2 Activity Diagram Sistem 3 Class Diagram Class diagram dari sistem pakar dalam mendiagnosa penyakit frozen shoulder adalah sebagai berikut :
Journal homepage: https://ojs.
Jurnal CyberTech P-ISSN : 9800-3456
E-ISSN : 2675-9802
Gambar 4.
3Class Diagram Sistem 4 Perancangan Basis Data Sistem Rancangan basis data yang digunakan untuk menyimpan data kebutuhan sistem memiliki sedikitnya 7 Untuk struktur masing-masing tabel dapat dilihat pada penjabaran berikut :
Tabel login Nama tabel : TblLogin Media : access Kunci primary : Username Tabel 4.
1 Tabel Login No Nama Field Tipe Length Keterangan Username Text Username admin Password Text Kata sandi admin Tabel data pasien Nama tabel : TblDtPasien Media : Access Kunci primary : id_pasien Tabel Gejala Nama tabel Media Kunci primary Nama Field id_pasien nm_pasien Umur Alamat Telpon : Tblgejala : access : kd_gejala Tabel 4.
2 Tabel Pasien Tipe Length Keterangan Text No register pasien Text Nama pasien Text Umur pasien Text Jenis kelamin pasien Text Alamat pasein Text No telepon pasien Nama Field kd_gejala nm_gejala Tabel 4.
3 Tabel Gejala Tipe Length Keterangan Text Kode gejala Text Nama gejala Tabel Penyakit Journal homepage: https://ojs.
Jurnal CyberTech P-ISSN : 9800-3456 Nama tabel Media Kunci primary : Tblpenyakit : access : kd_penyakit Nama Field kd_penyakit nm_penyakit A Tabel 4.
4 Tabel Penyakit Tipe Length Keterangan Text Kode pemyakit Text Nama Penyakit Tabel diagnosa gejala Nama tabel : TblDiagnosa Media : Access Kunci primary : kd_diagnosa E-ISSN : 2675-9802 Tabel 4.
5 Tabel Diagnosa Tipe Length Keterangan Text Kode diagnosa Text Tanggal diagnosa Text No register pasien Text Hasil diagnosa Nama Field kd_diagnosa Tgl id_pasien Hasil tabel hasil diagnosa Nama tabel : TblHasil Gejala Diagnosa Media : Access 6 Tabel Hasil Diagnosa No Nama Field Tipe Length kd_diagnosa Text kd_gejala Text nm_gejala Text Keterangan Kode diagnosa Kode gejala Nama gejala Tabel Basis Aturan Nama tabel : TblBasisAturan Media : access Nama Field kd_penyakit nm_penyakit kd_gejala nm_gejala Tabel 4.
7 Tabel Basis Aturan Tipe Length Keterangan Text Kode penyakit Text Nama penyakit Text Kode gejala Text Nama gejala Text Nilai mb Text Nilai md 2 Perancangan Antar Muka Form Login Form login Admin digunakan untuk membatasi hak akses dalam penggunaan sistem.
Rancangan form login dapat dilihat pada gambar berikut:
Gambar 4.
4 Rancangan Form Login Form Menu Utama Journal homepage: https://ojs.
Jurnal CyberTech P-ISSN : 9800-3456
E-ISSN : 2675-9802
Menu utama berfungsi untuk pilihan proses yang akan dilakukan oleh file, konsultasi, dan laporan.
Menu File Konsu Lapor Data Diagn Lapor Hasil Data Data Rul Gambar 4.
5 Rancangan Form Menu Utama Form Input Data Pasien Input data pasien berfungi untuk memasukkan data-data pasien yang akan melakukan diagnosa penyakit.
Gambar rancangan dapat dilihat pada gambar berikut :
Gambar 4.
5 Form Input Data Pasien Form Input Data Gejala Rancangan input data gejala merupakan masukkan data atas gejala terjadinya penyakit dan berfungsi untuk pengisian atau input gejala berupa kode gejala, nama gejala.
Rancangan masukkan dapat dilihat pada gambar berikut :
Gambar 4.
7 Rancangan Form Input Data Gejala Form Data Penyakit Rancangan input data penyakit merupakan sebagai parameter jenis yang akan digunakakan untuk proses data penyakit masuk.
Rancangan masukkan dapat dilihat pada gambar berikut :
Gambar 4.
8 Rancanan Form Input Data Penyakit Journal homepage: https://ojs.
Jurnal CyberTech P-ISSN : 9800-3456
E-ISSN : 2675-9802
Form Diagnosa Gejala From diagnosa gejala adalah rancangan untuk melakukan proses dianosa gejala atas penyakit yang dialami sesuai dengan data masukkan pada perancangan pasien.
Untuk rancangan diagnosa gejala dapat dilihat pada gambar sebagai berikut:
Gambar 4.
9 Rancangan Form Input Proses Diagnosa
Diagnosa Gejala
DIG
Tanggal Kode Pasien Nama pasien Pilih Gejala Kode Nama gejala Prose Solusi Simpan Pilih Nama gejala Cetak Bersih Rancangan Hasil Rancangan hasil digunakan untuk menampilkan hasil diagnosa untuk kemudian Berikut hasil rancangan pada sistem pakar diagnaosa penyakit frozen shoulder.
Gambar 4.
10 Rancang Hasil Laporan Journal homepage: https://ojs.
Jurnal CyberTech P-ISSN : 9800-3456
E-ISSN : 2675-9802
PENGUJIAN DAN IMPLEMENTASI
1 Kebutuhan Sistem Dalam perancangan sistem pakar untuk mendiagnosa penyakit blackhead/histomoniasis pada ayam kalkun menggunakan metode certainty factor membutuhkan 2 perangkat yaitu: Perangkat lunak (Softwar.
dan perangkat keras (Hardwar.
Adapun perangkat lunak dan perangkat keras yang digunakan adalah sebagai Perangkat Lunak (Softwar.
Perangkat lunak yang digunakan untuk sistem ini antara lain:
Sistem operasi Windows 2007 Microsoft Visual Basic Net 2008 Microsoft Office Acces 2010 Perangkat Keras (Hardwar.
Perangkat keras yang dapat digunakan untuk sistem ini antara lain:
Prosessor Intel Inside Hardisk 500 GB Ram 2 GB Monitor Mouse Keyboard 2 Implementasi Sistem Implementasi sistem yang telah dirancang merupakan beberapa form sistem yang telah selesai dibangun.
Berikut tampilan form hasil implementasi sistem.
1 Form Login Form login administrator merupakan halaman berisi inputan username dan password bagi pengguna Berikut tampilan form login administrator :
Gambar 5.
1 Tampilan Form Login Sistem 2 Form Utama Form menu utama merupakan halaman yang tampil ketika pengguna sistem berhasil login.
Berikut tampilan form menu utama:
Gambar 5.
2 Form Menu Frozen Shoulder 3 Form Data Penyakit Journal homepage: https://ojs.
Jurnal CyberTech P-ISSN : 9800-3456
E-ISSN : 2675-9802
Form data penyakit merupakan form untuk menampilkan data penyakit, pada form ini pengguna sistem dapat mengolah data penyakit.
Berikut tampilan halaman data penyakit :
Gambar 5.
3 Form Data Rule Form Data Gejala Form data gejala merupakan form untuk menampilkan data gejala yang akan digunakan pada sistem pakar, pengguna system dapat mengolah data gejala.
Berikut tampilan form data gejala :
Gambar 5.
4 Form Data Gejala 5 Form Proses Form proses merupakan form untuk menampilkan data konsultasi sistem pakar.
Berikut tampilan form Gambar 5.
5 Form Proses 6 Hasil Diagnosa Setelah melakukan pengujian, untuk hasil/output berupa nilai hasil perhitungan dan keputusan yang di berikan sistem, bentuk laporan hasil diagnosa sistem pakar sebagai berikut :
Gambar 5.
6 Halaman Cetak Laporan Hasil Diagnosa Sistem Pakar Journal homepage: https://ojs.
Jurnal CyberTech P-ISSN : 9800-3456
E-ISSN : 2675-9802
Kelebihan dan Kelemahan Sistem Kelebihan sistem merupakan kemampuan dari sistem yang dapat memberikan kemudahan dalam penggunaan dan menghasilkan perhitungan yang akurat untuk mendiagnosa penyakit frozen shoulder pada orang lanjut usia sesuai dengan metode perhitungan, sedangkan kekurangan sistem merupakan sesuatu yang belum tersedia atau tidak dapat dilakukan pada sistem pakar ini.
1 Kelemahan Sistem Adapun kelemahan sistem ini adalah sebagai berikut:
Hasil ini hanya di gunakan untuk diagnosa penyakit frozen shoulder.
Tidak dapat di gunakan pada kasus lain karena kondisi sistem telah ditentukan hanya untuk mendiagnosa penyakit frozen shoulder dengan metode certainty factor.
Gejala penyakit pada diagnosa sistem pakar telah ditentukan hanya 12 gejala, sehingga tidak dapat dijadikan untuk mendiagnosa dengan gejala yang berbeda.
2 Kelebihan Sistem Adapun kelebihan sistem ini adalah sebagai berikut:
Walaupun program ini hanya boleh digunakan dengan jumlah gejala yang telah ditentukan, tetapi program ini masih dapat dikembangkan dengan menambahkan gejala-gejala yang berbeda dan lebih banyak sesuai kebutuhan kepakaran.
Penggunaan metode certainty factor dalam penelitian ini mampu memberikan hasil diagnosa penyakit frozen shoulder pada ayam kalkun.
Kesimpulan 1 Kesimpulan Dari hasil penelitian dapat disimpulkan bahwa :
Berdasarkan hasil analisa permasalahan yang terjadi dalam diagnosa penyakit frozen shoulder, sistem ini dapat menganalisa jenis penyakit frozen shoulder berdasarkan gejala yang dipilih oleh pengguna atau user Berdasarkan hasil penelitian maka metode certainty factor dapat diterapkan dalam mendiagnosa penyakit frozen shoulder.
Berdasarkan hasil penelitian, rancangan sistem pakar dapat digunakan dalam proses diagnosa penyakit frozen shoulder.
2 Saran Saran yang diusulkan untuk pengembangan penelitian adalah sebagai berikut :
Untuk penelitian selanjutnya sebaiknya menggunakan algoritma yang lain maupun kombinasi beberapa metode sistem pakar untuk mendiagnosa penyakit frozen shoulder.
Sebaiknya dilakukan pengembangan terhadap aplikasi yang telah di buat untuk menyempurnakan kelemahan-kelemahan yang ada.
UCAPAN TERIMA KASIH
Saya Mengucapkan terimakasih kepada Ketua Yayasan STMIK Triguna Dharma, kepada Bapak Yopi Hendro Syahputra.
ST.
Kom selaku dosen pembimbing I saya, kepada Bapak Rico Imanta Ginting.
Kom.
Kom
selaku dosen pembimbing II saya, kepada kedua orang tua saya yang selalu memberi dukungan dan teman
REFERENSI