Jurnal SAINTIKOM(Jurnal Sains Manajemen Informatika dan Kompute.
Vol.
No.
September 201x, pp.
P-ISSN : 1978-6603
E-ISSN : 2615-3475
Sistem Pakar Diagnosis Penyakit Gangguan Saraf Hemoragik Menggunakan Metode Certainty Factor Edo Sanjaya Sirega* Erika Fahmi Ginting** .
Dudi Ramadiansyah** *Sistem Informasi.
STMIK Triguna Dharma ** Sistem Informasi.
STMIK Triguna Dharma Article Info Article history:
Received Jun 12th, 2021 Revised Aug 20th, 2021 Accepted Aug 26th, 2021 Keyword:
Sistem Pakar Certainty Factor.
Gangguan Saraf Hemoragik
ABSTRACT
Gangguan saraf iskemik merupakan salah satu penyakit saraf yang disebabkan oleh kurangnya suplai darah ke otak sehingga kebutuhan darah didalam otak tidak terpenuhi.
Kondisi ini dapat disebabkan beberapa penyakit komplikasi diantara nya hipertensi.
Secara umum gangguan saraf iskemik ini dapat berisifat ringan, sedang dan akut.
Kurangnya informasi tentang penyebab dan gejala terkait penyakit ini membuat masyarakat sulit melakukan pencegahan serta lambatnya proses penanganan penyakit gangguan saraf iskemik membuat angka kematian terhadap penyakit ini semakin meningkan.
Melihat situasi yang terjadi maka dirancang sebuah Sistem Pakar yang mampu menerapkan metode Certainty Factor untuk mendiagnosa jenis penyakit gangguan saraf iskemik berdasarkan gejala-gejala klinis yang dirasakan oleh pasien, proses penerapan nya dengan terlebih dahulu mengumpulkan basis pengetahuan, kemudiann melakukan penelusurah inferensi Forward Chaining terhadap rule-rule yang ada dan selanjutnya melakukan proses perhitungan metode Certainty Factor untuk mengetahui probabilitas dan jenis penyakit Gangguan Saraf Iskemik.
Dengan adanya Sistem Pakar ini diharapkan dapat memberikan kemudahan kepada masyarakat maupun dokter untuk berinteraksi dan dalam pengambil kesimpulan penyakit gangguan saraf iskemik dan sebagai diagnosa awal.
Copyright A 2019 STMIK Triguna Dharma.
All rights reserved.
Corresponding Author:
Nama : Edo Sanjaya Siregar Sistem Informasi STMIK Triguna Dharma Email: srg.
edo1998@gmail.
PENDAHULUAN
Teknologi berkembang pesat sehingga para ahli membangun sebuah sistem pakar yang dapat digunakan untuk mendiagnosa penyakit yang ringan hingga penyakit yang parah sekalipun.
Sistem pakar ini adalah sebuah sistem yang mengambil pengetahuan manusia kekomputer.
Sehingga sistem dapat menyelesaikan masalah seperti yang biasa dilakukan oleh para ahli.
Dengan adanya sistem pakar ini, masyarakat umum yang belum Journal homepage: https://ojs.
Jurnal SAINTIKOM
P-ISSN : 1978-6603 E-ISSN : 2615-3475
memilki pengetahuan tentang hal tersebut dapat menyelesaikan masalah yang sebenarnya hanya bisa diselesaikan dengan bantuan para pakar.
Beberapa masalah sangat memerlukan kepakaran dalam pemberian solusinya.
Seperti hal nya dalam melakukakan pendiagnosaan suatu penyakit.
Adapun beberapa diantaranya ialah diagnosa penyakit saraf.
Salah satu penyakit saraf yang memiliki presentasi penderita terbanyak adalah penyakit gangguan saraf hemoragik Gangguan saraf hemoragik adalah penyakit yang terjadi karena pecahnya pembuluh darah yang ada di otak sehingga menyebabkan timbulnya iskhemik dan hipoksia di ujung pembuluh darah pada otak.
Berdasarkan data dari WHO penyakit saraf hemoragik termasuk salah satu penyakit yang tidak menular yang paling mematikan.
Presentasi penderita penyakit gangguan saraf hemoragik di Indonesia pada tahun 2018 sebesar 10,9% dan mengalami kenaikan sebanyak 3,9% sepanjang lima tahun terakhir.
Keterbatasan dalam akses informasi tentang pencegahan serta pengecekan secara mandiri terakait penyakit saraf hemoragik serta faktor yang dapat memicu seseorang memiliki kemungkinan untuk dapat menjadi penderita stroke hemoragik.
Sehingga dibangunlah sebuah sistem pakar yang digunakan agar mempermudah masyarakat awam mendapat informasi dan melakukan check kesehatan secara mandiri terkait gangguan saraf hemoragik ini.
Penelitian ini dapat menjelaskan manfaat dari sistem pakar dalam memecahkan masalah yang terjadi pada penyakit Beberapa penelitian menerangkan bahwa sistem pakar dapat menyelesaikan permasalahan salah satunya penyakit THT .
elinga, hidung, tenggoroka.
Dari refrensi yang sudah dijelaskan bahwa sistem pakar dapat menyelesaikan masalah yang terkaitpadapenyakitmanusia.
Didalam konsep sistem pakar untuk melakukan sebuah diagnosa penyakit pada manusia dapat menggunakan beberapa metode salah satunya ialah Certainty Factor.
Untuk memperkuat bahwa metode Certainty Factor dapat diterapkan guna mendiagnosa penyakit pada manusia maka diambil beberapa referensi.
Dari referensi-referensi yang sudah ada Certainty Factor dapat juga digunakan dalam penyelesaian mendiagnosa penyakit kaki gajah pada manusia.
Selaindalammenyelesaikan persoalan diagnosa kaki gajah metode Certainty Factor juga dapat juga menyelesaikan masalah terkait penyakit pada anak.
Dari referensi yang ada dapat disimpulkan bahwa metode Certainty Factor digunakan sebagai solusi metode untuk menyelesaikan masalah dalam proses diagnosa penyakit manusia.
Penerapan metode Certainty Factor inilah yang akan digunakan pada penelitian ini, dimana data gejala penyakit hemoragik yang didapatkan dari seorang pakar yang kemudian diolah sesuai dengan algoritma metode tersebut untuk menghasilkan informasi diagnosa yang akurat terhadap penyakit hemoragik.
Dari penelitian ini diharapkan dapat menghasilkan sebuah sistem berbasis website yang mengadopsi metode Certainty Factor untuk membantu menyelesaikan masalah khususnya dalam mendiagnosa penyakit hemoragik.
Penelitian ini diharapkan bisa menjadi solusi untuk pemecahan masalah serta member solusi bagi para pakar mau pun masyarakat dalam menganalisa serta menghasilkan kesimpulan diagnosa penyakit agar terjadi keakuratan dalam proses diagnosa terhadap penyakit hemoragik.
Berdasarkan penjabaran latar belakang tersebut maka dilakukan penelitian skripsi dengan judul AuSistem Pakar Untuk Mendiagnosia Penyakt Gangguan Saraf Hemoragik Menggunakan Metode Certainty FactorAy.
METODE PENELITIAN
Metode Penelitian yang diterapkan pada penelitian ini adalah dengan pengembangan metode waterfall.
Metode waterfall merupakan model pengembangan sistem informasi yang sistematik dan sekuensial.
Tahap Analisis Masalah dan Kebutuhan merupakan awal dalam perancangan sistem.
Pada tahap ini akan ditentukan titik masalah sebenarnya dan elemen-elemen apa saja yang dibutuhkan untuk penyelesaian masalah untuk membuat sistem pakar yang dapat mendiagnosa penyakit gangguan saraf iskemik secara Tahap Desain Sistem merupakan tahap ini dibagi beberapa indikator atau elemen yaitu: .
pemodelan sistem dengan Unified Modelling Language (UML), .
pemodelan menggunakan flowchart system, .
desain input, dan .
desain output dari sistem pendukung keputusan yang mau dirancang dalam pemecahan masalah dalam pembuatan aplikasi sistem pakar untuk mendiagnosa penyakit gangguan saraf Title of manuscript is short and clear, implies research results (First Autho.
Jurnal SAINTIKOM
P-ISSN : 1978-6603 E-ISSN : 2615-3475
Tahap Pembangunan Sistem merupakan tahap yang menjelaskan tentang bagaimana melakukan pengkodingan terhadap desain sistem yang dirancang baik dari sistem input, proses dan output menggunakan bahasa pemograman website.
Tahap Uji Coba Sistem merupakan tahap yang terpenting untuk pembangunan Sistem Pakar.
Hal ini dikarenakan pada fase ini akan dilakukan trial and error terhadap keseluruhan aspek aplikasi baik Coding.
Desain Sistem dan Pemodelan dari sistem pakar untuk mendiagnosa gangguan saraf iskemik.
Tahap Implementasi dan Pemeliharaan Sistem Tahap akhir ini merupakan tahap dimana pemanfaatan aplikasi oleh stakeholder yang akan menggunakan sistem ini.
Dalam penelitian ini pasien adalah sebagai pengguna aplikasi dan admin sebagai operator Sistem Pakar mendiagnosa gangguan saraf iskemik.
ANALISA DAN HASIL
Langkah-langkah penyelesaian perhitungan metode Certainty Factor adalah sebagai berkut .
Langkah pertama mencari nilai p.
atau nilai probabilitas kebenaran hipotesa (H) JycycoycoycaEa ycyycaycycnyceycu yccycaycycn ycycnycaycy ycoycaycyceyciycuycycn
P(H) =
Langkah kedua mencari nilai P(H|E) atau nilai probabilitas bahwa H benar karena fakta E
yaycycoycoycaEa ycyycaycycnyceycu yccycaycycn ycycnycaycy yciyceycycaycoyca
P(H|E) =
Langkah ketiga mencari nilai MB atau nilai kepercayaan terhadap hipotes H, jika diberikan evidence e.
ycAycaycu [ ycE.
ycE .
a )]OeycE.
MB = (H|E) = Langkah keempat mencari nilai MD atau nilai ketidak percayaan terhadap hipotesa H jika diberikan ycAycnycu [ ycE.
ycE .
cI )]OeycE.
MD = (H|E) = Mencari nilai CF(Certainty Facto.
atau nilai kepastian.
CF = MB - MD
yaycycoycoycaEa ycyycaycycnyceycu ycyceycaycaycyca ycoyceycyceycoycycycEaycaycu yaycycoycoycaEa ycyycaycycnyceycu yccycaycycn ycycnycaycy ycoycaycyceyciycuycycn ycAycaycu .
OeycE.
] ycAycnycu .
OeycE.
] Dalam pengambilan keputusan berdasarkan nilai intepretasi pakar yang didapat berdasarkan data dari jumlah pasien keseluruhan, pasien tiap penyakit dan pasien tiap gejala dan nilai intepretasi user.
Tabel Nilai Intepretasi Pakar Gangguan Saraf Hemoragik
Penyakit Hemoragik
Id Gejala
Daftar Gejala
G01
Pusing G02
Mual & Muntah
G03
Bicara Melantur G04
Sering Mengantuk G05
Linglung
G06
Perubahan Prilaku G07
Kejang
G08
Amnesia Title of manuscript is short and clear, implies research results (First Autho.
Jurnal SAINTIKOM
P-ISSN : 1978-6603 E-ISSN : 2615-3475
Penyakit Hemoragik
Gejala
Daftar Gejala
G09
Mati Rasa G10
Kelemahan Pada Satu Sisi
G11
Leher Terasa Kaku
G12
Nyeri Di Bahu
G13
Gangguan Pengelihatan G14
Kewaspadaan menurun G15
Perubahan Suasana Hati
G16
Kelumpuhan Pada Tubuh Anggota Gerak
G17
Nafas Tidak Beraturan G18
Tidak Bisa Berjalan G19
Kesulitan Bicara
G20
Sakit Kepala Hebat
G21
Kehilangan Kesadaran atau koma
Id Gejala
G01
Pusing Kemungkinan Besar G03 Bicara Melantur Tidak Tahu G11 Leher terasa Kaku Mungkin G12 Nyeri di bahu Kemungkinan Besar G13 Gangguan Pengelihatan Mungkin G17 Nafas tidak beraturan Mungkin G19 Kesulitan Bicara Tidak Tahu G20 Sakit Kepala hebat Tidak Tahu Tabel Nilai User Berdasarkan Gejala Yang Dipilih Nama Gejala Cf User Keterangan Title of manuscript is short and clear, implies research results (First Autho.
Jurnal SAINTIKOM
P-ISSN : 1978-6603 E-ISSN : 2615-3475
Berdasarkan dari nilai yang didapat maka dilakukan perkalian antara nilai dari pakar dengan nilai dari user.
Sehingga nilai CF pakar dikali CF user nantinya akan dimasukan kedalam rumus kombinasi untuk mencari nilai kesimpulan suatu penyakit Tabel Nilai Perkalian CF Pakar dengan CF User
Nilai Penyakit Gejala
Hemoragik
Intraserebal Nilai User
G01
Pusing Mungkin 0,24 G02 Mual dan muntah Tidak Tahu G07 Kejang Mungkin G10 Kelemahan pada satu Kemungkinan Besar G11 Leher terasa kaku Mungkin 0,16 G12 Nyeri di bahu Mungkin 0,24 G13 Gangguan Kemungkinan Besar 0,24 G14 Kewaspadaan Tidak Tahu G15 Perubahan suasana Tidak Tahu G19 Kesulitan berbicara Hampir Pasti 0,16 G02 Mual dan muntah Mungkin G10 Kelemahan pada satu Kemungkinan Besar G13 Gangguan Kemungkinan Besar 0,24 G16 Kelumpuhan pada anggota tubuh Hampir Pasti G17 Nafas tidak beraturan Mungkin 0,16 G18 Tidak bisa berjalan Hampir Pasti G19 Kesulitan bicara Kemungkinan Besar 0,12 G21 Kehilangan kesadaran Mungkin Hemoragik Subarachan CF Pakar Interpretasi Gejala Pakar * CF User Title of manuscript is short and clear, implies research results (First Autho.
Jurnal SAINTIKOM
Nilai Penyakit Gejala
Interpretasi
Gejala
Hemoragik
Hematoma
Subdural A P-ISSN : 1978-6603 E-ISSN : 2615-3475
Nilai User
Pakar
* Cf
User
G01
Pusing Mungkin 0,24 G02 Mual dan muntah Tidak Tahu G03 Bicara melantur Tidak Tahu G04 Sering mengantuk Tidak Tahu G05 Linglung Mungkin G06 Perubahan prilaku Tidak Tahu G07 Kejang Kemungkinan Besar G08 Amnesia Hampir Pasti G09 Mati rasa Hampir Pasti G10 Kelemahan pada satu Kemungkinan Besar G20 Sakit kepala hebat Hampir Pasti 0,16 G21 Kehilangan kesadaran atau koma Mungkin Setelah didapat hasil dari perkalian antara CF Pakar dengan CF User maka dilakukan pengkombinasian nilai seperti dibawah ini :
Penyakit Hemoragik Subarachanoid (P.
CF (G01 Kombinasi G.
= G1 (G02 y .
-G.
) = 0,24 .
-0,.
) = 0,24 (CF Kombinasi.
CF (Kombinasi G.
= 0,24 .
-0,.
) = 0,24 (CF Kombinasi.
CF (Kombinasi G.
= 0,24 .
-0,.
) = 0,24 (CF Kombinasi.
CF (Kombinasi G.
= 0,24 .
,16 y.
-0,.
) = 0,3616 (CF Kombinasi.
CF(Kombinasi G.
= 0,316 .
,24y.
-0,3.
) = 0,5148 (CF Kombinasi.
CF (Kombilnasi G.
= 0,5148 .
,24 y .
-0,5.
) = 0,63126 ( CF Kombinasi .
CF (Kombilnasi G.
= 0, 63126 .
-0, 63.
) = 0, 63126 (CF Kombinasi.
CF (Kombilnasi G.
= 0, 63126 .
-0, 63.
) = 0, 63126 (CF Kombinasi.
Title of manuscript is short and clear, implies research results (First Autho.
Jurnal SAINTIKOM
P-ISSN : 1978-6603 E-ISSN : 2615-3475
CF (Kombilnasi G.
CF (Kombinasi G.
CF (Kombinasi G.
CF(Kombinasi G.
CF (Kombilnasi G.
CF (Kombilnasi G.
= 0, 63126 .
16 y .
-0, 63.
) = 0, 690259 (Hasil CF) Penyakit Hemoragik Intraserebal (P.
CF (G02 Kombinasi G.
CF (Kombinasi G.
A = G1 (G3 y .
-G.
) = 0 .
) = 0 (CF Kombinasi.
= 0 .
,24 y .
) = 0,24 (CF Kombinasi.
= 0,24 .
) = 0.
24 (CF Kombinasi.
= 0 ,24 .
,16 y.
) = 0,3616 (CF Kombinasi.
= 0,3616 .
-0,.
) = 0,3616 (CF Kombinasi.
= 0,3616 .
,12 y .
-0,3.
) = 0,4382 (CF Kombinasi.
= 0, 4382 .
-0, 4.
) = 0, 4382 ( Hasil CF) Penyakit Hemoragik Hematoma subdural (P.
CF (G01 Kombinasi G.
= G1 (G3 y .
-G.
) = 0,24 .
, y .
-0,.
) = 0,24 (CF Kombinasi.
CF (Kombinasi G.
= 0,24 .
,04 y .
-0,.
) = 0,2704 (CF Kombinasi.
CF (Kombinasi G.
= 0, 2704 .
-0, 2.
) = 0, 2704 (CF Kombinasi.
CF (Kombinasi G.
= 0, 2704 .
-0, 2.
) = 0, 2704 (CF Kombinasi.
CF (Kombinasi G.
= 0, 2704 .
-0, 2.
) = 0, 2704 (CF Kombinasi.
CF (Kombinasi G.
= 0, 2704 .
-0, 2.
) = 0, 2704 (CF Kombinasi.
CF (Kombinasi G.
= 0, 2704 .
-0, 2.
) = 0, 2704 ( CF Kombinasi.
CF (Kombinasi G.
= 0, 2704 .
-0, 2.
) = 0, 2704 (CF Kombinasi.
CF (Kombinasi G.
= 0, 2704 .
-0, 2.
) = 0, 2704 (CF Kombinasi.
CF (Kombinasi G.
= 0, 2704 .
,16 y .
-0, 2.
) = 0, 387136 (CF Kombinasi.
CF (Kombinasi G.
= 0, 387136 .
-0, 387.
) = 0, 387136 (Hasil CF) Nilai Max CF = 0,690 .
0,438 .
0,387
Berdasarkan proses perhitungan yang telah dilakukan dengan metode Certainty Factor dari setiap penyakit maka didapat lah hasil terbesar atau nilai maximal nya.
Dan penyakit hemoragik subarachanoid dengan nilai 0,690 atau setara dengan 69%.
Namun untuk keterangan lebih detail dan jelas pasien dapat melakukan pengecekan kesehatannya ke dokter terkait.
Berdasarkan proses perhitungan yang telah dilakukan dengan metode Certainty Factor yang dilakukan terhadap masing Ae masing penyakit didapat hasil nilai tertinggi yaitu 0,70878423yang didapat oleh penyakit gangguan saraf iskemik sedang atau setara dengan 70,87% PENGUJIAN Title of manuscript is short and clear, implies research results (First Autho.
Jurnal SAINTIKOM
P-ISSN : 1978-6603 E-ISSN : 2615-3475
Setelah melakukan proses implementasi, proses selanjutnya adalah melakukan pengujian terhadap sistem yang telah dibangun.
Pengujian ini untuk melihat bahwa hasil perancangan dan perhitungan yang ada di bab i sesuai dengan hasil yang ditampilkan pada sistem.
Keluaran yang di hasilkan oleh sistem akan di sesuaikan dengan hasil perhitungan dengan pemilihan salah satu atau kedua lengan terasa lemah (G.
, kesulitan bicara (G.
, perubahan kewaspadaan (G.
, gangguan pengelihatan (G.
, sering terjadi kesemutan satu sisi (G.
, sering kehilangan keseimbangan (G.
dan sering terjadi sakit kepala hebat tanpa sebab (G.
Dari tiap- tiap gejala yang di dipilih dapat menghasilkan nilai yang sama dengan perhitungan manual pada bab i menandakan rule yang digunakan dalam Bab i sama dengan aplikasi yang dirancang.
Gambar 5.
11 Tampilan Halaman Pengujian Terhadap Gejala Gambar 5.
12 Tampilan Halaman Pengujian Terhadap Gejala Gambar Title of manuscript is short and clear, implies research results (First Autho.
Jurnal SAINTIKOM
P-ISSN : 1978-6603 E-ISSN : 2615-3475
15 Tampilan Halaman Pengujian Terhadap gejala
KESIMPULAN
Berdasarkan analisa pada permasalahan yang terjadi dalam kasus yang diangkat tentang proses diagnosa penyakit gangguan saraf hemoragik, edngan menggunakan metode certainty factor maka dapa ditarik kesimpulan sebagai berikut:
Berdasarkan penelitian, dalam upaya memodelkan sistem pakar untuk mendiagnosa penyakit gangguan saraf hemoragik yang dirancang dapat dilakukan yang diawali dengan menganalisa masalah kebutuhan, kemudian dilakukan sebuah pemodelan sistem.
Berdasarkan penelitian, dalam merancang sistem pakar untuk mendiagnosa penyakit gangguan saraf hemoragik pada manusia dengan mengadopsi metode Certainty Factor dapat digunakan dalam penyelesaian masalah terkait dengan proses diagnosa penyakit gangguan saraf hemoragik.
Berdasarkan hasil penelitian dari sistem pakar untuk mendiagnosa gangguan saraf hemoragik pada manusia terhadap penyelesaian masalah yang terjadi terkait dengan penyakit gangguan saraf hemoragik.
Berdasarkan pengujian dari sistem pakar untuk mendiagnosa gangguan saraf hemoragik pada manusia terhadap penyelesaian masalah yang terjadi terkait dengan penyakit gangguan saraf hemoragik, hal ini ditandai dengan semakin mudahnya masyarakat mendapat akses informasi terkait penyakit ini dan juga melakukan diagnosa mandiri sebagai langkah awal.
UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis mengucapkan terimakasih yang setulus-tulusnya kepada STMIK Triguna Dharma program studi S1 Sistem Informasi serta pihak-pihak yang telah memberikan dukungan dan doa dalam penyelesaian tulisan ini.
REFERENSI