Sistem Pakar Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Insomnia Menggunakan Metode Fuzzy Berbasis Web Siti Suratna.
Adi Widarma Fakultas Teknik.
Program Studi Teknik Informatika.
Universitas Asahan.
Kisaran.
Indonesia
INFORMASI ARTIKEL
Diterima Redaksi: 21 Mei 2022
Revisi Akhir: 23 Mei 2022
Diterbitkan Online: 23 Mei 2022
KATA KUNCI
Sistem Pakar.
Insomnia.
Metode Fuzzy A B S T R A K Sistem pakar adalah kemampuan yang memerlukan kepakaran atau keahlian seseorang dengan menggabungkan antara pengetahuan dan penelusuran data untuk memecahkan suatu masalah yang secara normal.
Masalah yang diselesaikan salah satunya adalah penyakit.
Penyakit insomnia dapat mengganggu kondisi tubuh menjadi tidak stabil ketika penyakit itu timbul.
Sistem pakar yang dibangun dapat melakukan mulai dari teknis diagnosa penyakit, solusi serta pengendalian penyakit imsomnia tersebut dengan menggunakan metode fuzzy.
Variabel yang digunakan yaitu imsomnia akut, kronic dan temporer.
Hasil yang didapat yaitu sistem pakar dengan metode fuzzy dapat digunakan untuk mendiagnosa penyakit imsomnia.
KORESPONDENSI
Phone: 62852-7594-5045 E-mail: adiwidarma10@gmail.
PENDAHULUAN
Secara umum kehadiran teknologi banyak digunakan oleh kalangan rumah sakit maupun instansi kesehatan untuk kepentingan pekerjaan yang bisa membantu mereka lebih cepat dalam menyelesaikan pekerjaannya.
Berbicara teknologi dibidang kesehatan ini sangat diperlukan untuk menunjang efektifitas potensial pada dunia medis agar dapat ditingkatkan lebih baik lagi sehingga mampu menyelesaikan permasalahan yang terjadi di masyarakat.
Dalam upaya untuk meningkatkan kualitas pelayanan kesehatan khususnya untuk masalah penyakit insomnia yang dapat mengganggu kondisi tubuh menjadi tidak stabil ketika penyakit itu timbul, untuk menyelesaikan masalah yang timbul mulai dari teknis diagnosa penyakit, solusi serta pengendalian penyakit tersebut.
Sistem pakar merupakan suatu terobosan baru untuk menggabungkan antara pengetahuan dan penelusuran data untuk memecahkan suatu masalah yang secara normal memerlukan keahlian manusia.
Tujuan pengembangan sistem pakar seharusnya bukan untuk menggantikan peran manusia atau pakar, melainkan untuk mendistribusikan pengetahuan manusia ke dalam bentuk sistem.
Representasi pengetahuan yang digunakan pada penelitian ini adalah production rule.
Penelitian sebelumnya yaitu sistem pakar diagnosa penyakit insomnia menggunakan metode forward chaining.
Tujuan dari penelitian yang dilakukan yaitu agar menjadi pegangan siswa sebelum melakukan konsultasi lebih lanjut ke dokter.
Dan juga memberikan informasi kepada siswa apakah siswa tersebut mengalami penyakit insomnia .
Melihat permasalahan di atas, perlu dikembangkan sebuah sistem pakar diagnosa penyakit insomnia menggunakan metode fuzzy logic guna membantu masyarakat awam yang tidak tahu tentang gejala dari penyakit insomnia yang di Dengan adanya sistem pakar ini diharapkan masyarakat awam dapat mengetahui dan dapat segera mengambil tindakan terhadap penyakit yang dideritanya.
https://doi.
org/10.
56211/helloworld.
Attribution-ShareAlike 4.
0 International Some rights reserved SITI SURATNA / HELLO WORLD JURNAL ILMU KOMPUTER - VOL.
1 NO.
EDISI APRIL
ISSN 2829-8616 (ONLINE)
TINJAUAN PUSTAKA
Sistem Pakar Sistem pakar merupakan sebuah perangkat lunak yang dirancang untuk dapat menyelesaikan masalah sebagaimana yang dapat dilakukan oleh para ahli atau pakar pada bidang tertentu .
Pakar yang dimaksud adalah orang yang mempunyai keahlian khusus yang dapat menyelesaikan masalah yang tidak dapat diselesaikan oleh orang yang tidak memiliki keahlian terhadap bidang tersebut .
Sistem pakar adalah sistem yang berusaha mengadopsi pengetahuan manusia .
ke komputer, sehingga komputer dapat menyelesaikan permasalahan tersebut layaknya seorang pakar.
Sampai saat ini sudah banyak sistem pakar yang dibuat .
Kemampuannya untuk memberikan keputusan seperti seorang pakar di dalam bidang tertentu merupakan salah satu hal yang diperlukan oleh manusia dalam berbagai aspek kehidupan.
Sistem pakar dibuat pada domain pengetahuan tertentu untuk suatu kepakaran tertentu yang mendekati kemampuan manusia di salah satu bidang.
Sistem pakar mencoba mencari solusi yang memuaskan sebagaimana yang dilakukan seorang pakar.
Pada umumnya sistem pakar memiliki 4 komponen utama, yaitu .
Akuisisi Pengetahuan.
yaitu proses pemindahan pengetahuan dari seorang ahli atau pakar pada bidang tertentu kedalam program komputer.
Pada tahap akuisisi pengetahuan tersebut pengetahuan yang didapatkan dari pakar selanjutnya akan ditransfer ke basis pengetahuan.
Basis Pengetahuan .
nowledge bas.
berisikan pengetahuan-pengetahuan dalam menyelesaikan suatu masalah Basis pengetahuan tersebut terdiri dari sejumlah fakta dan aturan yang didapatkan dari seorang pakar atau Basis pengetahuan merupakan inti dari sistem pakar.
Mesin Inferensi .
nference engin.
yaitu sebuah perangkat lunak yang memberikan langkah-langkah untuk penalaran informasi yang ada pada basis pengetahuan dan juga untuk menghasilkan suatu kesimpulan yang paling tepat.
Mesin inferensi disebut juga sebagai otak dari sistem pakar.
Antarmuka Pengguna .
ser interfac.
berfungsi sebagai sarana untuk berkomunikasi antara sistem pakar dengan pengguna .
Pengguna dapat melakukan konsultasi dan dapat pula menerima hasil dari konsultasi yang telah dilakukan oleh pengguna.
Fuzzy Logika Fuzzy Logika fuzzy merupakan metodologi sistem kontrol untuk memecahkan suatu masalah, yang sesuai untuk diimplementasikan pada sebuah sistem, seperti sistem yang sederhana atau sistem kecil, embedded system, jaringan PC, multi-chanel atau workstation berbasis akuisisi data, dan sistem kontrol .
Metodologi ini dapat diterapkan pada perangkat keras atau perangkat lunak maupun dengan mengkombinasikan keduanya.
Dalam logika klasik dinyatakan bahwa segala sesuatu bersifat biner, yaitu hanya mempunyai dua kemungkinan dan tidak lebih, seperti AuBenar atau SalahAy.
AuYa atau TidakAy.
AuBaik atau BurukAy.
Logika Fuzzy merupakan salah satu komponen pembentuk soft computing.
Dasar logika Fuzzy adalah teori himpunan Fuzzy.
Pada teori himpunan Fuzzy, peranan derajat keanggotaan sebagai penentu keberadaan elemen dalam suatu himpunan sangatlah penting.
Nilai keanggotaan atau derajat keanggotan atau membership function menjadi ciri utama dari penalaran dengan logika Fuzzy.
cutput dapat digunakan beberapa cara, di antaranya sistem fuzzy, sistem linear, sistem pakar, jaringan syaraf, persamaan differensial, tabel interpolasi multidimensi .
Logika fuzzy merupakan suatu proses dalam pengambilan keputusan yang berbasis aturan.
Tujuan dari logika fuzzy adalah memecahkan masalah interpretasi suatu pernyatan yang samar menjadi sebuah pengertian yang bersifat logis.
Proses pengambilan keputusan yang merupakan bagian dari sistem kecerdasan buatan yang dapat meniru cara berfikir manusia yang selanjutnya dijalankan oleh mesin .
Himpunan Fuzzy Himpunan fuzzy adalah kumpulan prinsip matematik sebagai penggambaran pengetahuan berdasarkan derajat keanggotaan daripada menggunakan derajat rendah dari logika biner klasik.
Himpunan fuzzy adalah himpunan yang memiliki batas fuzzy.
Dimana ide dasar dari teori himpunan fuzzy adalah bahwa sebuah elemen termasuk dalm sebuah himpunan fuzzy dengan derajat keanggotaan tertentu, dimana tidak hanya bernilai benar atau salah .
, melainkan bisa saja sebagian benar atau sebagian salah untuk derajat tertentu.
Himpunan fuzzy digunakan untuk mengantisipasi dimana sebuah nilai variabel dapat masuk dalam 2 himpunan yang berbeda.
Sebagai contoh variabel usia memiliki 3 kategori dengan masing-masing batas fuzzy-nya yaitu MUDA .
sia < 35 tahu.
PAROBAYA .
<= usia <= 55 tahu.
dan TUA .
sia > 55 tahu.
Fungsi Keanggotaan Fungsi keanggotaan merupakan suatu fungsi dalam fuzzy dalam bentuk kurva yang menampilkan titik-titik input data kedalam nilai keanggotaan yang memiliki nilai interval antara 0 dan 1.
Nilai keanggotaan didapatkan dengan melakukan pendekatan fungsi.
54 Siti Suratna https://doi.
org/10.
56211/helloworld.
SITI SURATNA / HELLO WORLD JURNAL ILMU KOMPUTER - VOL.
1 NO.
EDISI APRIL
ISSN 2829-8616 (ONLINE)
Representasi fungsi keanggotaan yang digunakan adalah representasi kurva bentuk bahu.
Kurva tersebut menampilkan variabel suatu daerah fuzzy dengan bentuk seperti bahu di sisi paling kanan dan paling kiri.
Imsomnia Insomnia merupakan suatu kondisi yang dicirikan dengan adanya gangguan dalam jumlah, kualitas atau waktu tidur pada seorang Gangguan tidur dapat mengganggu pertumbuhan fisik, emosional, kognitif, dan sosial orang dewasa.
Fakta tersebut menunjukkan besarnya kemungkinan masalah akademis, emosional, kesehatan, dan perilaku pada orang dewasa dapat dicegah atau diperbaiki secara signifikan melalui intervensi, yaitu memperbaiki kualitas dan kuantitas tidur.
Gangguan pola tidur merupakan kondisi seseorang yang mengalami risiko perubahan jumlah dan kualitas pola istirahat yang menyebabkan ketidaknyamanan.
Klasifikasi gangguan tidur menurut International Classification of Sleep Disorder, yaitu dissomnia, parasomnia, gangguan tidur berhubungan dengan gangguan kesehatan atau psikiatri, gangguan tidur yang tidak terklasifikasi.
Insomnia merupakan kesulitan memulai atau mempertahankan tidur yang sering dialami pada populasi umum.
Insomnisa kebanyakan dialami oleh perempuan dengan lanjut usia, orang dengan pendidikan rendah dan ekonomi rendah serta pada orang yang mengalami penyakit kronis.
Insomnia merupakan faktor resiko dari gangguan psikiatri terutama depresi.
Insomnia meningkatkan resiko dalam perkembangan depresi .
METODOLOGI
Langkah-langkah yang akan dilakukan dalam menerapkan metode fuzzy untuk mendiagnosis penyakit imsomnia dibuat menggunakan flowchart.
Adapun urutan langkah-langkah yang dilakukan seperti pada gambar 1 berikut.
Mulai Implementasi Fuzzy untuk diagnosis penyakit imsomnia Analisis Fuzzy untuk Analisis Penyakit Imsomnia diagnosis penyakit imsomnia Implementasi Sistem Perancangan Sistem Pakar Metode Fuzzy pada diagnosis Imsomnia Metode Fuzzy Pengujian sistem untuk Data pengujian Diagnosis penyakit Imsomnia dengan fuzzy Selesai Gambar 1.
Flowchart pelaksanaan penelitian HASIL DAN PEMBAHASAN Analisa Metode Fuzzy Pembentukan Himpunan Fuzzy (Fuzzifikas.
Tahap fuzzifikasi mengubah variabel input fuzzy menjadi perubahan fuzzy, yang ditampilkan sebagai himpunan fuzzy menggunakan fungsi keanggotaan.
Variabel sistem fuzzy yang digunakan dalam penelitian ini adalah sebagai berikut:
https://doi.
org/10.
56211/helloworld.
Siti Suratna 55 SITI SURATNA / HELLO WORLD JURNAL ILMU KOMPUTER - VOL.
1 NO.
EDISI APRIL
ISSN 2829-8616 (ONLINE)
Tabel 1.
Variabel Penyakit Fungsi Input Output Nama Variabel Semesta Pembicaraan Keterangan Insomnia Akut Angka Penilaian Insomnia kronic Angka Penilaian Insomnia Temporer .
Angka Penilaian Rekomendasi Hasil Penilaian Sedangkan berikut adalah pembuatan himpunan fuzzy yang digunakan pada masing-masing variabel:
Tabel 2.
Himpunan Fuzzy Penilaian Notasi
Variabel
P001
Insomnia Akut
P002
Insomnia Kronic
P003
Insomnia Temporer Himpunan Fuzzy Domain Gejala Biasa Gejala Sedang Gejala Dominan Gejala Biasa Gejala Sedang Gejala Dominan Gejala Biasa Gejala Sedang Gejala Dominan .
Nilai simulasi akan dihitung untuk setiap data nilai yang terdiri dari nilai diskrit .
Fungsi Formasi Keanggotaan Fungsi tersebut merupakan kurva yang menggambarkan pemetaan titik input data ke dalam suatu negara keanggotaan dengan nilai antara 1 sampai dengan 5.
Fungsi keanggotaan yang akan digunakan untuk merepresentasikan data tersebut merupakan kombinasi dari fungsi keanggotaan dan representasi kurva bahu berdasarkan fuzzy set dibuat.
Dalam pembentukan himpunan fuzzy terdapat 3 variabel input yang terdiri dari 3 kriteria yaitu gejala biasa, gejala sedang dan gejala dominan.
Dalam hal ini, fungsi keanggotaan digunakan untuk variabel input yang merupakan kombinasi dari fungsi keanggotaan segitiga dan representasi dari Fungsi Keanggotaan Variabel Nilai Insomnia Akut Gejala Biasa Gejala Sedang Gejala Dominan Derajat keanggotaan u.
Gambar 1.
Himpunan Fuzzy Variabel Nilai Insomnia Akut 56 Siti Suratna https://doi.
org/10.
56211/helloworld.
SITI SURATNA / HELLO WORLD JURNAL ILMU KOMPUTER - VOL.
1 NO.
EDISI APRIL
ISSN 2829-8616 (ONLINE)
Fungsi Keanggotaan Variabel Input Insomnia Kronic Gejala Biasa Gejala Sedang Gejala Dominan Derajat keanggotaan u.
Gambar 2.
Himpunan Fuzzy Variabel Insomnia Kronic Fungsi Keanggotaan Variabel Insomnia Temporer Gejala Biasa Gejala Sedang Gejala Dominan Derajat keanggotaan u.
Gambar 3.
Himpunan Fuzzy Insomnia Temporer Data Gejala Penyakit Tabel 3.
Gejala Penyakit Nama Gejala
Kode
G001
Apakah anda sulit tidur
G002
G003
G004
G005
Apa anda lebih peka terhadap kebisingan Apakah anda merasa lelah dan tidak bertenaga saat bangun
Apa anda sedang menderita gangguan sakit kepala dan gangguan pernafasan Apakah anda sering menonton televisi sampai larut malam
G006
Apakah anda sering terbangun di malam hari G007
Apakah anda sering mengantuk pada siang hari G008
Apakah anda sering menggunakan gadget hingga larut malam
G009
G010
G011
G012
Apakah anda tidur lebih dari larut malam Apakah anda merasakan sulit membuka mata sampai beberapa saat ketika bangun tidur Apakah anda mengkonsumsi minuman yang mengandung kafein pada malam hari Apakah anda sering mengerjakan tugas hingga larut malam Pembentukan Aturan Dasar Setelah mendapatkan variabel yang akan digunakan, terbentuk lah aturan-aturan yang menjadi penentu keluaran dari https://doi.
org/10.
56211/helloworld.
Siti Suratna 57 SITI SURATNA / HELLO WORLD JURNAL ILMU KOMPUTER - VOL.
1 NO.
EDISI APRIL
ISSN 2829-8616 (ONLINE)
Tabel 4.
Aturan Dasar Rules Rules Apakah anda sulit tidur
AND
Apa anda lebih peka terhadap kebisingan AND Apakah anda merasa lelah dan tidak bertenaga saat bangun
AND
Apakah anda sering terbagun di malam hari AND Apakah anda sering menggunakan gadget hingga larut malam
THEN
Apa anda sedang menderita gangguan sakit kepala dan gangguan pernafasan AND Apakah anda sulit tidur
AND
Apakah anda sering menonton televisi sampai larut malam
AND
Apakah anda sering terbagun di malam hari AND Apakah anda sering mengantuk pada siang hari AND Apakah anda sering menggunakan gadget hingga larut malam
AND
Apakah anda tidur lebih dari larut malam
AND
Apakah anda merasakan sulit membuka mata sampai beberapa saat ketika bangun tidur
THEN
Apakah anda sulit tidur
AND
Apakah anda sering terbagun di malam hari AND Apakah anda mengkonsumsi minuman yang mengandung kafein pada malam
AND
Apakah anda sering mengrjakan tugas hingga larut malam
THEN
Nilai Fuzzy Penyakit Insomnia Akut Insomnia Kronic Insomnia Temporer Perancangan Sistem Dengan UML Perancangan proses yang akan dibangun akan ditampilkan dalam bentuk logic model dengan menggunakan UML (Unified Modelling Languag.
Use Case Use case merupakan fungsionalitas dari suatu sistem, sehingga user atau aplikasi dapat mengerti mengenai aplikasi yang akan dibangun.
Use Case aplikasi dapat dilihat dalam gambar 4.
58 Siti Suratna https://doi.
org/10.
56211/helloworld.
SITI SURATNA / HELLO WORLD JURNAL ILMU KOMPUTER - VOL.
1 NO.
EDISI APRIL
ISSN 2829-8616 (ONLINE)
Gambar 4.
Use Case Aplikasi Implementasi Tampilan Program Tampilan Menu Admin Menu admin merupakan menu yang digunakan untuk melakukan proses pengolahan data penyakit dan solusi, data gejala, data relasi, data laporan gejala dan laporan user, berikut tampilan program yang berhubungan dengan admin sebagai Tampilan Menu Login Menu login merupakan menu yang akan muncul saat admin memilih menu login pada menu awal, selanjutnya input username dan password, berikut tampilan menu login saat menu login dipilih.
Gambar 5.
Halaman Login Tampilan Menu Utama Admin Menu utama berisikan menu penyakit dan solusi, gejala, relasi, laporan gejala dan laporan user, menu-menu tersebut berfungsi untuk melakukan pengolahan data yang ada di sistem.
Berikut tampilan dari menu utama dari aplikasi yang https://doi.
org/10.
56211/helloworld.
Siti Suratna 59 SITI SURATNA / HELLO WORLD JURNAL ILMU KOMPUTER - VOL.
1 NO.
EDISI APRIL
ISSN 2829-8616 (ONLINE)
Gambar 6.
Halaman Menu Utama Admin Tampilan Menu Penyakit dan Solusi Menu penyakit dan solusi digunakan untuk menginputkan data penyakit beserta solusi untuk mengatasi penyakit tersebut.
Berikut tampilan dari menu penyakit dan solusi dari aplikasi yang dirancang.
Gambar 7.
Tampilan Menu Penyakit dan Solusi Tampilan Menu Gejala Menu gejala digunakan untuk menginputkan data gejala penyakit yang berhubungan dengan penyakit insomnia.
Berikut tampilan dari menu gejala dari aplikasi yang dirancang.
Gambar 8.
Tampilan Menu Gejala 60 Siti Suratna https://doi.
org/10.
56211/helloworld.
SITI SURATNA / HELLO WORLD JURNAL ILMU KOMPUTER - VOL.
1 NO.
EDISI APRIL
ISSN 2829-8616 (ONLINE)
Tampilan Menu Relasi Menu relasi digunakan untuk melihat dan merubah aturan penilaian rule kecocokan nilai akhir.
Berikut tampilan dari menu relasi dari aplikasi yang dirancang.
Gambar 9.
Tampilan Menu Relasi Tampilan Menu Laporan Gejala Menu laporan gejala digunakan untuk melihat kecocokan antara penyakit dengan daftar gejala penyakit.
Berikut tampilan dari menu nilai bobot dari aplikasi yang dirancang.
Gambar 10.
Tampilan Menu Laporan Gejala Tampilan Menu Laporan User Menu laporan user digunakan untuk melihat hasil diagnosa dari kecocokan pemilihan gejala yang didapat oleh pengguna.
Berikut tampilan dari menu laporan user dari aplikasi yang dirancang.
Gambar 11.
Tampilan Menu Laporan User Tampilan Menu Pengguna Menu pengguna merupakan menu yang digunakan untuk melakukan proses diagnosa penyakit, berikut tampilan program yang berhubungan dengan pengguna sebagai berikut.
https://doi.
org/10.
56211/helloworld.
Siti Suratna 61 SITI SURATNA / HELLO WORLD JURNAL ILMU KOMPUTER - VOL.
1 NO.
EDISI APRIL
ISSN 2829-8616 (ONLINE)
Tampilan Menu Utama Pengguna Menu utama berisikan menu diagnosa, info penyakit dan about, menu-menu tersebut berfungsi untuk melakukan pengolahan data yang ada disistem.
Berikut tampilan dari menu utama dari aplikasi yang dirancang.
Gambar 12.
Halaman Menu Utama Pengguna Tampilan Menu Diagnosa Menu diagnosa digunakan untuk melakukan konsultasi terhadap gejala yang dialami pengguna sehingga pengguna dapat mengetahui penyakit apa yang diderita sebelum pengguna melakukan konsultasi pengguna harus melakukan registrasi terlebih dahulu.
Berikut tampilan dari menu registrasi dari aplikasi yang dirancang.
Gambar 13.
Tampilan Menu Diagnosa Setelah pengguna mengisi data registrasi, langkah selanjutnya pengguna memilih tombol daftar untuk melakukan konsultasi, berikut tampilan menu konsultasi.
Gambar 14.
Tampilan Menu Konsultasi 62 Siti Suratna https://doi.
org/10.
56211/helloworld.
SITI SURATNA / HELLO WORLD JURNAL ILMU KOMPUTER - VOL.
1 NO.
EDISI APRIL
ISSN 2829-8616 (ONLINE)
Tampilan Menu Info Penyakit Menu info penyakit digunakan untuk melihat daftar penyakit beserta penjelasan tentang penyakit tersebut.
Berikut tampilan dari menu info penyakit dari aplikasi yang dirancang.
Gambar 15.
Tampilan Menu Info Penyakit KESIMPULAN DAN SARAN Dari hasil pembahasan yang telah diuraikan, maka kesimpulan yang diambil bahwa dengan sistem pakar yang dirancang ini, aplikasi dapat memberikan manfaat kepada masyarakat karena memudahkan proses konsultasi sehinga masyarakat dapat melihat sejauh mana tingkat penyakit insomnia yang dideritanya tanpa harus terlebih dahulu datang ke rumah sakit, aplikasi ini bekerja secara online dan menggunkan metode fuzzy dalam mencocokan antara gejala dan penyakit insomnia.
Dalam penerapan metode fuzzy peneliti melakukan tahapan pembuatan relasi terhadap gejala yang memiliki bobot kesesuaian antara penilain gejala bisa, gejala sedang dan gejala dominan yang dimiliki dari setiap penyakit.
Dalam tahapan penentuan penyakit pengguna harus melakukan registrasi data sebelum melakukan konsultasi, setelah proses registrasi selesai maka pengguna dapat melakukan konsultasi.
Saran yang diberikan dari hasil penelitian ini adalah perlu adanya pembuatan server untuk menampung data yang dihasilkan dari aplikasi sehingga tidak terjadi permasalahan ketika proses penyimpanan data.
Diharapkan ada yang mengembangkan aplikasi ini menjadi versi mobile berhubung perkembangan zaman teknologi semakin berkembang dan akan memudahkan mengaksesnya jika melakukan smartphone.
DAFTAR PUSTAKA