BAB III ANALISIS DAN PERANCANGAN

Transkripsi

1 BAB III ANALISIS DAN PERANCANGAN III.. Analisis Masalah Analisa masalah untuk mengidentifikasi serta melakukan evaluasi terhadap sistem pakar diagnosa penyakit yang menyerang telapak kaki dengan menggunakan metode delta rule, analisis dilakukan agar dapat menemukan masalah-masalah dalam pengolahan sistem pakar mendiagnosa penyakit telapak kaki dalam menentukan nilai dari setiap gejala agar mudah dalam menentukan penyakit yang diderita oleh pasien. Adapun analisis sistem ini meliputi input, proses dan output yang dijabarkan sebagai berikut : III...Analisis Input Analisis sistem input yang sedang berjalan pada penyakit telapak kaki pada pasien yang telah ada sebelumnya adalah dengan melihat gejala umum yang ditujukan oleh pasien dan mengambil kesimpulan dari gejala tersebut. III..2.Analisis Process Proses penentuan jenis penyakit pada pasien melalui proses manual, data gejala penyakit dicatat kemudian disimpulkan jenis penyakit dengan melihat kembali jenis gejala yang tunjukkan oleh pasien, kemudian pasien melakukan penanganan atau tindakan ke dokter spesialis, Penjelasan tersebut dapat dilihat pada gambar III. berikut : 32

2 33 Pendiagnosa Penyakit Pasien Dokter Mulai Melihat gejala Penyimpulan Jenis Penyakit Y T Konsultasi Konsultasi Memeriksa Pasien Menganalisa Gejala Penetuan Penyakit dan Penangan Penentuan Penyakit dan Penanganan Selesai Gambar III.. Flowchart Of Document Diagnosa Penyakit Yang Menyerang Telapak Kaki.

3 34 III..3.Penerapan Metode Delta Rule Berikut adalah studi kasus mengenai perhitungan sistem dengan menggunakan metode Delta Rule yang dirumuskan dengan m{θ} =,. a. Data Penyakit Tabel III.. Data Penyakit Kode P P2 P3 P4 P5 P6 Penyakit Penjelasan Mata Ikan adalah penyakit kulit yang biasanya menyerang Mata Ikan bagian telapak kaki Keratoderma adalah suatu kondisi pembentukan keratin pada Keratoderma telapak tangan dan kaki yang berlebihan Pitted Keratolysis, juga dikenal sebagai Keratolysis Sulcata, Pitted adalah infeksi bakteri pada telapak kaki atau, lebih jarang pada Keratolysis telapak tangan Hammer toe adalah deformitas kaki di mana tikungan kaki ke Hammer Toe bawah pada sendi tengah, menyebabkan ia menyerupai palu Taji Pada Tumit (Heel Spurs) adalah pertumbuhan kelebihan Spurs tulang di tumit Bunion adalah sebuah kelainan bentuk tulang kaki yang umum Bunion terjadi, bahkan yang paling sering ditemui oleh podiatris b. Data Solusi c. Tabel III.2. Data Solusi Kode P P2 P3 P4 Penyakit Solusi Rendamlah area kaki yang memiliki mata ikan di air hangat rebusan daun pepaya tersebut selama kurang lebih 5 menit. Mata Ikan Setelah itu, bersihkanlah dengan air biasa dan keringkan menggunakan handuk yang bersih. Setelah kering, oleskan getah pepaya di area yang terkena mata ikan tersebut Propilen glikol 6% dalam air dioleskan pada lesi dengan oklusi Keratoderma tiap malam selama 2-3 malam. Larutan sebaiknya dioleskan pada kulit yang telah dibasahi Pitted keratolisis sering menunjukkan pengulangan spontan eksaserbasi dan remisi, dan kondisi ini bisa bertahan selama Pitted bertahun-tahun jika tidak diobati. Pengobatan yang efektif dari Keratolysis gangguan ini memerlukan penghapusan lingkungan lembab dan hangat yang mempromosikan pertumbuhan bakteri. Pengobatan untuk hammertoe biasanya tergantung pada tahap hammertoe dan penyebab kondisi tersebut. Jika kaki Anda Hammer Toe masih bisa di bengkokkan, dokter mungkin menyarankan konservatif tekanan perawatan relieving dengan pelapis dan

4 35 P5 Spurs P6 Bunion tegap, atau sepatu yang tepat yang memiliki kotak kaki yang mendalam dan panjang yang memadai dan lebar. Intervensi dini sering dapat mencegah kebutuhan untuk operasi. Tujuan pengobatan adalah untuk mengurangi nyeri. Campuran kortikosteroid dan obat bius lokal bisa disuntikkan ke dalam daerah yang terkena di tumit. Membungkus tumit dengan bantalan dan menggunakan pelapis sepatu bisa meminimalkan peregangan fasia dan mengurangi nyeri Pengobatan konservatif adalah langkah pertama dalam pengobatan dan harus selalu menjadi pilihan pertama sebelum operasi. Untuk mengurangi kemungkinan kerusakan pada sendi ibu jari kaki, evaluasi berkala dan pemeriksaan X-ray sangat disarankan. Selain itu, untuk menghambat perkembangan dan mencegah kerusakan lebih lanjut, setiap penderita bunion disarankan untuk menjalani pengobatan. Semakin awal bunion diobati, semakin baik keberhasilan pengobatan bunion Anda. Perlu diingat bahwa pengobatan konservatif TIDAK BISA membalikkan deformitas. Pengobatan konservatif hanya dapat membantu untuk menunda perkembangan bunion dan mengurangi gejala d. Data Gejala Tabel III.3. Data Gejala

5 36 e. Tabel Penyakit dengan Gejala Tabel III.4 Tabel Penykait dengan Gejala No Nama Gejala G Gatal-gatal dibagian dalam kulit G2 Kemudian muncul benjolan kecil berisi air G3 Benjolan lama-lama menjadi keras dan besar G4 Jika ditekan akan terasa sakit G5 Pungtat atau penonjolan penebalannya telapak G6 Terlihat kelainan pada kuku yang menjadi tebal, kabur, dan berubah bentuk G7 Gejala kulit pecah-pecah pada tumit G8 Epidermis telapak kaki, terutama pada bagian depan dan tumit, sangat menebal dan berwarna kekuningan G9 Terdapat belahan pada retakan tumit yang dalam berwarna hitam G2 Tumit nyeri pada saat berjalan G5 Pungtat atau penonjolan penebalanya telapak G Terdapat lubang-lubang melingkar dan dangkal pada telapak G Lubang sering tumpang tindih sampai membentuk area luas G2 Terjadi pengikisan dangkal di bawah jari-jari kaki G3 Keringat berlebih pada telapak kaki G4 Telapak kaki berbau tidak sedap G5 Kadang terasa terbakar, gatal, dan nyeri pada telapak kaki G6 Jari kaki terliat seperti cakar G7 Nyeri ketika berjalan atau bergerak kaki G8 Kesulitan bergerak jari kaki G9 Kutil bisa terbentuk di atas jari kaki Penyakit Mata Ikan Keratoderma Pitted Keratolysis Hammer Toe

6 37 G2 Kalus dapat terbentuk pada telapak kaki G2 Tumit nyeri saat berjalan G22 Timbul seperti taji pada tumit G23 Kadang sebuah kantong berisi cairan (bursa) terbentuk diluar taji G24 Nyeri atau kekakuan sendi ibu jari kaki G25 Pembengkakan pada sendi ibu jari kaki G26 Kesulitan mencari sepatu yang pas G7 Nyeri ketika berjalan atau bergerak kaki G8 Kesulitan bergerak jari kaki Spurs Bunion f. Pohon Aturan Pohon aturan adalah salah satu metode klasifikasi yang paling populer karena mudah untuk diinterpretasi oleh manusia. Pohon keputusan adalah model prediksi menggunakan struktur pohon atau struktur berhirarki. Konsep dari pohon keputusan adalah mengubah data menjadi pohon keputusan dan aturan-aturan keputusan. Manfaat utama dari penggunaan pohon keputusan adalah kemampuannya untuk mem-break down proses pengambilan keputusan yang kompleks menjadi lebih simpel sehingga pengambil keputusan akan lebih menginterpretasikan solusi dari permasalahan.

7 38 G Ya G Tidak G2 Ya PØ G3 PØ PØ G7 G8 PØ PØ PØ G4 P6 G9 Tidak G5 PØ G5 PØ G2 PØ P3 PØ P4 PØ Ya Ya PØ P6 Tidak G4 Ya G2 Tidak G3 Ya G6 G6 P G7 G8 G2 PØ G22 PØ PØ G9 G2 PØ P2 PØ G23 G24 PØ PØ P5 G25 G26 PØ P6 PØ PØ PØ Gambar III.2. Pohon Aturan Sistem Pakar g. Teori Delta Rule Gejala yang anda alami: Tabel III.5. Pola gejala yang akan dianalisis No G G2 G3 G4 G5 G6 G7 G8 G9 G G G2 G

8 39 G4 G5 G6 G7 G8 G9 G2 G2 G22 G23 G24 G25 G26 Penyakit Tabel III.6. Inisialisasi bobot awal No Nama variable w[] w[] w[2] w[3] w[4] w[5] w[6] w[7] w[8] w[9] w[] w[] w[2] w[3] w[4] w[5] w[6] w[7] w[8] w[9] w[2] w[2] w[22] w[23] w[24] w[25] Bobot,45,9,54,6,42,58,26,52,5,25,9,,3,2,28,33,29,37,49,9,29,34,35,47,37,33

9 4 Anda mengalami penyakit P5 Spurs Taji pada Tumit (Heel Spurs) adalah pertumbuhan kelebihan tulang di tumit. Spurs bisa disebabkan oleh penarikan berlebihan pada tulang tumit oleh tendon atau fasia (jaringan ikat yang menempel ke tulang). Resiko terjadinya heel spurs meningkat pada :. Kaki rata (flatfoot, pendaratan abnormal pada telapak kaki dan sudut dari kaki). 2. Penyakit dimana sumbu tumit selalu berkontraksi sehingga memberikan tegangan berlebihan kepada fisia. Tujuan pengobatan adalah untuk mengurangi nyeri. Campuran kortikosteroid dan obat bius local bisa disuntikan ke dalam daerah yang terkena di tumit. Membungkus tumit dengan bantalan dan menggunakan pelapis sepatu bisa meminimalkan peregangan fasia dan mengurangi nyeri. Pembedahan dilakukan jika nyeri hebat yang menetap selalu timbul pada saat penderita berjalan. Nilai Output Delta Rule =5,5. Persentase akurasi penyakit P Target = Kesalahan = Target-Output = -5,5 = 4,5 =4,5 Akurasi = (-kesalahan) % = (-4,5) % = -34,65 % 2. Persentase akurasi penyakit P2 Target = 2 Kesalahan = Target-Output = 2-5,5 = 3,5 =3,5 Akurasi = (-kesalahan) % = (-3,5) % = -24,65 % 3. Persentase akurasi penyakit P3 Target = 3

10 4 Kesalahan = Target-Output = 3-5,5 = 2,5 =2,5 Akurasi = (-kesalahan) % = (-2,5) % = -4,65 % 4. Persentase akurasi penyakit P4 Target = 4 Kesalahan = Target-Output = 4-5,5 =,5 =,5 Akurasi = (-kesalahan) % = (-,5) % = -4,65 % 5. Persentase akurasi penyakit P5 Target = 5 Kesalahan = Target-Output = 5-5,5 =,5 =,5 Akurasi = (-kesalahan) % = (-,5) % = -85,35 % 6. Persentase akurasi penyakit P6 Target = 6 Kesalahan = Target-Output = 6-5,5 = -,85 =,85 Akurasi = (-kesalahan) % = (-,85) % = 4,65 % Dengan cara yang sama, dilakukan iterasi sampai nilai error yang diinginkan terpenuhi. Hasil bobot pada iterasi/epoch ke dengan MSE. adalah sebagai berikut Tabel III.7. Hasil Bobot No Delta Rule w[] w[] w[2] w[3] w[4] w[5] w[6] w[7] w[8] w[9] w[] w[] w[2] w[3] Bobot

11 w[4] w[5] w[6] w[7] w[8] w[9] w[2] w[2] w[22] w[23] w[24] w[25] ITERASI EPOCH ke Data ke [.,.,.,.,.,.,.,.,.,.,.,.,.,.,.,.,.,.,.,.,.,.,.,.,.,.] y_in = (XiWi) = (,43)+(,39)+(,3)+(,43)+(,26)+(,56)+(,45)+(,4)+(,)+ (,3)+(,38)+(,33)+(,6)+(,45)+(,35)+(,47)+(,32)+(,56)+ (,52)+(,7)+(,39)+(,5)+(,42)+(,28)+(,3)+(,58) =,8 Error = (t-y) = -,8 = -,8 w[](baru) = w[](lama) + α(t-y) X[] =,43 + (,3 -,8.) =,8 w[](baru) = w[](lama) + α(t-y) X[] =,39 + (,3 -,8.) =,5 w[2](baru) = w[2](lama) + α(t-y) X[2] =,3 + (,3 -,8.) =,5 w[3](baru) = w[3](lama) + α(t-y) X[3] =,43 + (,3 -,8.) =,9 w[4](baru) = w[4](lama) + α(t-y) X[4] =,26 + (,3 -,8.) =,2 w[5](baru) = w[5](lama) + α(t-y) X[5] =,56 + (,3 -,8.) =,56 w[6](baru) = w[6](lama) + α(t-y) X[6] =,45 + (,3 -,8.) =,45 w[7](baru) = w[7](lama) + α(t-y) X[7] =,4 + (,3 -,8.) =,4 w[8](baru) = w[8](lama) + α(t-y) X[8] =, + (,3 -,8.) =,

12 43 w[9](baru) = w[9](lama) + α(t-y) X[9] =,3 + (,3 -,8.) =,3 w[](baru) = w[](lama) + α(t-y) X[] =,38 + (,3 -,8.) =,38 w[](baru) = w[](lama) + α(t-y) X[] =,33 + (,3 -,8.) =,33 w[2](baru) = w[2](lama) + α(t-y) X[2] =,6 + (,3 -,8.) =,6 w[3](baru) = w[3](lama) + α(t-y) X[3] =,45 + (,3 -,8.) =,45 w[4](baru) = w[4](lama) + α(t-y) X[4] =,35 + (,3 -,8.) =,35 w[5](baru) = w[5](lama) + α(t-y) X[5] =,47 + (,3 -,8.) =,47 w[6](baru) = w[6](lama) + α(t-y) X[6] =,32 + (,3 -,8.) =,32 w[7](baru) = w[7](lama) + α(t-y) X[7] =,56 + (,3 -,8.) =,56 w[8](baru) = w[8](lama) + α(t-y) X[8] =,52 + (,3 -,8.) =,52 w[9](baru) = w[9](lama) + α(t-y) X[9] =,7 + (,3 -,8.) =,7 w[2](baru) = w[2](lama) + α(t-y) X[2] =,39 + (,3 -,8.) =,39 w[2](baru) = w[2](lama) + α(t-y) X[2] =,5 + (,3 -,8.) =,5 w[22](baru) = w[22](lama) + α(t-y) X[22] =,42 + (,3 -,8.) =,42 w[23](baru) = w[23](lama) + α(t-y) X[23] =,28 + (,3 -,8.) =,28 w[24](baru) = w[24](lama) + α(t-y) X[24] =,3 + (,3 -,8.) =,3 w[25](baru) = w[25](lama) + α(t-y) X[25] =,58 + (,3 -,8.) =,58 Data ke 2 [.,.,.,.,.,.,.,.,.,.,.,.,.,.,.,.,.,.,.,.,.,.,.,.,.,.] y_in = (XiWi) = (,8)+(,5)+(,5)+(,9)+(,2)+(,56)+(,45)+(,4)+(,) +(,3)+(,38)+(,33)+(,6)+(,45)+(,35)+(,47)+(,32)+(,56) +(,52)+(,7)+(,39)+(,5)+(,42)+(,28)+(,3)+(,58) =,93 Error = (t-y) = 2 -,93 =,7 w[](baru) = w[](lama) + α(t-y) X[] =,8 + (,3,7.) =,8 w[](baru) = w[](lama) + α(t-y) X[] =,5 + (,3,7.) =,5 w[2](baru) = w[2](lama) + α(t-y) X[2] =,5 + (,3,7.) =,5 w[3](baru) = w[3](lama) + α(t-y) X[3] =,9 + (,3,7.) =,9 w[4](baru) = w[4](lama) + α(t-y) X[4] =,2 + (,3,7.) =,4

13 44 w[5](baru) = w[5](lama) + α(t-y) X[5] =,56 + (,3,7.) =,58 w[6](baru) = w[6](lama) + α(t-y) X[6] =,45 + (,3,7.) =,47 w[7](baru) = w[7](lama) + α(t-y) X[7] =,4 + (,3,7.) =,43 w[8](baru) = w[8](lama) + α(t-y) X[8] =, + (,3,7.) =,4 w[9](baru) = w[9](lama) + α(t-y) X[9] =,3 + (,3,7.) =,3 w[](baru) = w[](lama) + α(t-y) X[] =,38 + (,3,7.) =,38 w[](baru) = w[](lama) + α(t-y) X[] =,33 + (,3,7.) =,33 w[2](baru) = w[2](lama) + α(t-y) X[2] =,6 + (,3,7.) =,6 w[3](baru) = w[3](lama) + α(t-y) X[3] =,45 + (,3,7.) =,45 w[4](baru) = w[4](lama) + α(t-y) X[4] =,35 + (,3,7.) =,35 w[5](baru) = w[5](lama) + α(t-y) X[5] =,47 + (,3,7.) =,47 w[6](baru) = w[6](lama) + α(t-y) X[6] =,32 + (,3,7.) =,32 w[7](baru) = w[7](lama) + α(t-y) X[7] =,56 + (,3,7.) =,56 w[8](baru) = w[8](lama) + α(t-y) X[8] =,52 + (,3,7.) =,52 w[9](baru) = w[9](lama) + α(t-y) X[9] =,7 + (,3,7.) =,7 w[2](baru) = w[2](lama) + α(t-y) X[2] =,39 + (,3,7.) =,4 w[2](baru) = w[2](lama) + α(t-y) X[2] =,5 + (,3,7.) =,5 w[22](baru) = w[22](lama) + α(t-y) X[22] =,42 + (,3,7.) =,42 w[23](baru) = w[23](lama) + α(t-y) X[23] =,28 + (,3,7.) =,28 w[24](baru) = w[24](lama) + α(t-y) X[24] =,3 + (,3,7.) =,3 w[25](baru) = w[25](lama) + α(t-y) X[25] =,58 + (,3,7.) =,58 Data ke 3 [.,.,.,.,.,.,.,.,.,.,.,.,.,.,.,.,.,.,.,.,.,.,.,.,.,.] y_in = (XiWi) = (,8)+(,5)+(,5)+(,9)+(,4)+(,58)+(,47)+(,43)+(,4) +(,3)+(,38)+(,33)+(,6)+(,45)+(,35)+(,47)+(,32)+(,56) +(,52)+(,7)+(,4)+(,5)+(,42)+(,28)+(,3)+(,58) = 2,42 Error = (t-y) = 3-2,42 =,58 w[](baru) = w[](lama) + α(t-y) X[] =,8 + (,3,58.) =,8

14 45 w[](baru) = w[](lama) + α(t-y) X[] =,5 + (,3,58.) =,5 w[2](baru) = w[2](lama) + α(t-y) X[2] =,5 + (,3,58.) =,5 w[3](baru) = w[3](lama) + α(t-y) X[3] =,9 + (,3,58.) =,9 w[4](baru) = w[4](lama) + α(t-y) X[4] =,4 + (,3,58.) =,4 w[5](baru) = w[5](lama) + α(t-y) X[5] =,58 + (,3,58.) =,58 w[6](baru) = w[6](lama) + α(t-y) X[6] =,47 + (,3,58.) =,47 w[7](baru) = w[7](lama) + α(t-y) X[7] =,43 + (,3,58.) =,43 w[8](baru) = w[8](lama) + α(t-y) X[8] =,4 + (,3,58.) =,4 w[9](baru) = w[9](lama) + α(t-y) X[9] =,3 + (,3,58.) =,49 w[](baru) = w[](lama) + α(t-y) X[] =,38 + (,3,58.) =,55 w[](baru) = w[](lama) + α(t-y) X[] =,33 + (,3,58.) =,5 w[2](baru) = w[2](lama) + α(t-y) X[2] =,6 + (,3,58.) =,77 w[3](baru) = w[3](lama) + α(t-y) X[3] =,45 + (,3,58.) =,63 w[4](baru) = w[4](lama) + α(t-y) X[4] =,35 + (,3,58.) =,53 w[5](baru) = w[5](lama) + α(t-y) X[5] =,47 + (,3,58.) =,47 w[6](baru) = w[6](lama) + α(t-y) X[6] =,32 + (,3,58.) =,32 w[7](baru) = w[7](lama) + α(t-y) X[7] =,56 + (,3,58.) =,56 w[8](baru) = w[8](lama) + α(t-y) X[8] =,52 + (,3,58.) =,52 w[9](baru) = w[9](lama) + α(t-y) X[9] =,7 + (,3,58.) =,7 w[2](baru) = w[2](lama) + α(t-y) X[2] =,4 + (,3,58.) =,4 w[2](baru) = w[2](lama) + α(t-y) X[2] =,5 + (,3,58.) =,5 w[22](baru) = w[22](lama) + α(t-y) X[22] =,42 + (,3,58.) =,42 w[23](baru) = w[23](lama) + α(t-y) X[23] =,28 + (,3,58.) =,28 w[24](baru) = w[24](lama) + α(t-y) X[24] =,3 + (,3,58.) =,3 w[25](baru) = w[25](lama) + α(t-y) X[25] =,58 + (,3,58.) =,58 Data ke 4 [.,.,.,.,.,.,.,.,.,.,.,.,.,.,.,.,.,.,.,.,.,.,.,.,.,.]

15 46 y_in = (XiWi) = (,8)+(,5)+(,5)+(,9)+(,4)+(,58)+(,47)+(,43)+(,4) +(,49)+(,55)+(,5)+(,77)+(,63)+(,53)+(,47)+(,32)+(,56) +(,52)+(,7)+(,4)+(,5)+(,42)+(,28)+(,3)+(,58) = 2,3 Error = (t-y) = 4-2,3 =,97 w[](baru) = w[](lama) + α(t-y) X[] =,8 + (,3,97.) =,8 w[](baru) = w[](lama) + α(t-y) X[] =,5 + (,3,97.) =,5 w[2](baru) = w[2](lama) + α(t-y) X[2] =,5 + (,3,97.) =,5 w[3](baru) = w[3](lama) + α(t-y) X[3] =,9 + (,3,97.) =,9 w[4](baru) = w[4](lama) + α(t-y) X[4] =,4 + (,3,97.) =,4 w[5](baru) = w[5](lama) + α(t-y) X[5] =,58 + (,3,97.) =,58 w[6](baru) = w[6](lama) + α(t-y) X[6] =,47 + (,3,97.) =,47 w[7](baru) = w[7](lama) + α(t-y) X[7] =,43 + (,3,97.) =,43 w[8](baru) = w[8](lama) + α(t-y) X[8] =,4 + (,3,97.) =,4 w[9](baru) = w[9](lama) + α(t-y) X[9] =,49 + (,3,97.) =,49 w[](baru) = w[](lama) + α(t-y) X[] =,55 + (,3,97.) =,55 w[](baru) = w[](lama) + α(t-y) X[] =,5 + (,3,97.) =,5 w[2](baru) = w[2](lama) + α(t-y) X[2] =,77 + (,3,97.) =,77 w[3](baru) = w[3](lama) + α(t-y) X[3] =,63 + (,3,97.) =,63 w[4](baru) = w[4](lama) + α(t-y) X[4] =,53 + (,3,97.) =,53 w[5](baru) = w[5](lama) + α(t-y) X[5] =,47 + (,3,97.) =,6 w[6](baru) = w[6](lama) + α(t-y) X[6] =,32 + (,3,97.) =,9 w[7](baru) = w[7](lama) + α(t-y) X[7] =,56 + (,3,97.) =,5 w[8](baru) = w[8](lama) + α(t-y) X[8] =,52 + (,3,97.) =, w[9](baru) = w[9](lama) + α(t-y) X[9] =,7 + (,3,97.) =,76 w[2](baru) = w[2](lama) + α(t-y) X[2] =,4 + (,3,97.) =,4 w[2](baru) = w[2](lama) + α(t-y) X[2] =,5 + (,3,97.) =,5 w[22](baru) = w[22](lama) + α(t-y) X[22] =,42 + (,3,97.) =,42 w[23](baru) = w[23](lama) + α(t-y) X[23] =,28 + (,3,97.) =,28 w[24](baru) = w[24](lama) + α(t-y) X[24] =,3 + (,3,97.) =,3

16 47 w[25](baru) = w[25](lama) + α(t-y) X[25] =,58 + (,3,97.) =,58 Data ke 5 [.,.,.,.,.,.,.,.,.,.,.,.,.,.,.,.,.,.,.,.,.,.,.,.,.,.] y_in = (XiWi) = (,8)+(,5)+(,5)+(,9)+(,4)+(,58)+(,47)+(,43)+(,4) +(,49)+(,55)+(,5)+(,77)+(,63)+(,53)+(,6)+(,9)+(,5) +(,)+(,76)+(,4)+(,5)+(,42)+(,28)+(,3)+(,58) =,34 Error = (t-y) = 5 -,34 = 3,66 w[](baru) = w[](lama) + α(t-y) X[] =,8 + (,3 3,66.) =,8 w[](baru) = w[](lama) + α(t-y) X[] =,5 + (,3 3,66.) =,5 w[2](baru) = w[2](lama) + α(t-y) X[2] =,5 + (,3 3,66.) =,5 w[3](baru) = w[3](lama) + α(t-y) X[3] =,9 + (,3 3,66.) =,9 w[4](baru) = w[4](lama) + α(t-y) X[4] =,4 + (,3 3,66.) =,4 w[5](baru) = w[5](lama) + α(t-y) X[5] =,58 + (,3 3,66.) =,58 w[6](baru) = w[6](lama) + α(t-y) X[6] =,47 + (,3 3,66.) =,47 w[7](baru) = w[7](lama) + α(t-y) X[7] =,43 + (,3 3,66.) =,43 w[8](baru) = w[8](lama) + α(t-y) X[8] =,4 + (,3 3,66.) =,4 w[9](baru) = w[9](lama) + α(t-y) X[9] =,49 + (,3 3,66.) =,49 w[](baru) = w[](lama) + α(t-y) X[] =,55 + (,3 3,66.) =,55 w[](baru) = w[](lama) + α(t-y) X[] =,5 + (,3 3,66.) =,5 w[2](baru) = w[2](lama) + α(t-y) X[2] =,77 + (,3 3,66.) =,77 w[3](baru) = w[3](lama) + α(t-y) X[3] =,63 + (,3 3,66.) =,63 w[4](baru) = w[4](lama) + α(t-y) X[4] =,53 + (,3 3,66.) =,53 w[5](baru) = w[5](lama) + α(t-y) X[5] =,6 + (,3 3,66.) =,6 w[6](baru) = w[6](lama) + α(t-y) X[6] =,9 + (,3 3,66.) =,9 w[7](baru) = w[7](lama) + α(t-y) X[7] =,5 + (,3 3,66.) =,5 w[8](baru) = w[8](lama) + α(t-y) X[8] =, + (,3 3,66.) =, w[9](baru) = w[9](lama) + α(t-y) X[9] =,76 + (,3 3,66.) =,76 w[2](baru) = w[2](lama) + α(t-y) X[2] =,4 + (,3 3,66.) =,5

17 48 w[2](baru) = w[2](lama) + α(t-y) X[2] =,5 + (,3 3,66.) =,6 w[22](baru) = w[22](lama) + α(t-y) X[22] =,42 + (,3 3,66.) =,52 w[23](baru) = w[23](lama) + α(t-y) X[23] =,28 + (,3 3,66.) =,28 w[24](baru) = w[24](lama) + α(t-y) X[24] =,3 + (,3 3,66.) =,3 w[25](baru) = w[25](lama) + α(t-y) X[25] =,58 + (,3 3,66.) =,58 Data ke 6 [.,.,.,.,.,.,.,.,.,.,.,.,.,.,.,.,.,.,.,.,.,.,.,.,.,.] y_in = (XiWi) = (,8)+(,5)+(,5)+(,9)+(,4)+(,58)+(,47)+(,43)+(,4) +(,49)+(,55)+(,5)+(,77)+(,63)+(,53)+(,6)+(,9)+(,5) +(,)+(,76)+(,5)+(,6)+(,52)+(,28)+(,3)+(,58) = 3,5 Error = (t-y) = 6-3,5 = 2,95 w[](baru) = w[](lama) + α(t-y) X[] =,8 + (,3 2,95.) =,8 w[](baru) = w[](lama) + α(t-y) X[] =,5 + (,3 2,95.) =,5 w[2](baru) = w[2](lama) + α(t-y) X[2] =,5 + (,3 2,95.) =,5 w[3](baru) = w[3](lama) + α(t-y) X[3] =,9 + (,3 2,95.) =,9 w[4](baru) = w[4](lama) + α(t-y) X[4] =,4 + (,3 2,95.) =,4 w[5](baru) = w[5](lama) + α(t-y) X[5] =,58 + (,3 2,95.) =,58 w[6](baru) = w[6](lama) + α(t-y) X[6] =,47 + (,3 2,95.) =,47 w[7](baru) = w[7](lama) + α(t-y) X[7] =,43 + (,3 2,95.) =,43 w[8](baru) = w[8](lama) + α(t-y) X[8] =,4 + (,3 2,95.) =,4 w[9](baru) = w[9](lama) + α(t-y) X[9] =,49 + (,3 2,95.) =,49 w[](baru) = w[](lama) + α(t-y) X[] =,55 + (,3 2,95.) =,55 w[](baru) = w[](lama) + α(t-y) X[] =,5 + (,3 2,95.) =,5 w[2](baru) = w[2](lama) + α(t-y) X[2] =,77 + (,3 2,95.) =,77 w[3](baru) = w[3](lama) + α(t-y) X[3] =,63 + (,3 2,95.) =,63 w[4](baru) = w[4](lama) + α(t-y) X[4] =,53 + (,3 2,95.) =,53 w[5](baru) = w[5](lama) + α(t-y) X[5] =,6 + (,3 2,95.) =,6 w[6](baru) = w[6](lama) + α(t-y) X[6] =,9 + (,3 2,95.) =,79

18 49 w[7](baru) = w[7](lama) + α(t-y) X[7] =,5 + (,3 2,95.) = 2,3 w[8](baru) = w[8](lama) + α(t-y) X[8] =, + (,3 2,95.) =, w[9](baru) = w[9](lama) + α(t-y) X[9] =,76 + (,3 2,95.) =,76 w[2](baru) = w[2](lama) + α(t-y) X[2] =,5 + (,3 2,95.) =,5 w[2](baru) = w[2](lama) + α(t-y) X[2] =,6 + (,3 2,95.) =,6 w[22](baru) = w[22](lama) + α(t-y) X[22] =,52 + (,3 2,95.) =,52 w[23](baru) = w[23](lama) + α(t-y) X[23] =,28 + (,3 2,95.) =,7 w[24](baru) = w[24](lama) + α(t-y) X[24] =,3 + (,3 2,95.) =,2 w[25](baru) = w[25](lama) + α(t-y) X[25] =,58 + (,3 2,95.) =,46 MSE Epoch Ke 2 = 4,5 III..4.Analisis Output Analisa Output yang dihasilkan dari sistem yang sedang berjalan adalah informasi-informasi mengenai data penyakit yang menyerang telapak kaki dan keterangan penyakit, penanganan dan pencegahan penyakit, informasi mengenai gejala penyakit telapak kaki, informasi konsultasi yang dilakukan oleh pasien dan data pasien. III.2. Evaluasi Sistem yang Berjalan Sistem yang sedang berjalan memiliki beberapa kelemahan yang dijabarkan sebagai berikut:. Belum berkembangnya aplikasi sistem pakar diagnosa penyakit yang menyerang telapak kaki dengan menggunakan metode delta rule.

19 5 2. Informasi mengenai gejala penyakit telapak kaki masih terdapat data yang tidak akurat sehingga memberikan dampak terhadap tindakan penanganan penyakit III.3. Desain Sistem Desain sistem pada penelitian ini dibagi menjadi dua desain, yaitu desain sistem secara global untuk penggambaran model sistem secara garis besar dan desain sistem secara detail untuk membantu dalam pembuatan sistem. III.3..Desain Sistem Secara Global Desain sistem secara global menggunakan bahasa pemodelan UML yang terdiri dari Activity Diagram, Usecase Diagram, Class Diagram, dan Sequence Diagram. III.3...Usecase Diagram Secara garis besar, bisnis proses sistem yang akan dirancang digambarkan dengan usecase diagram yang terdapat pada Gambar III.3 :

20 5 Gambar III.3. Use Case Diagram Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Yang Menyerang Telapak Kaki Dengan Menggunakan Metode Delta Rule III ActivityDiagram Bisnis proses yang telah digambarkan pada usecase diagram diatas dijabarkan dengan activity diagram :. Activity Diagram Login Pakar Aktivitas login yang dilakukan oleh admin dapat diterangkan langkah-langkah state yang ditunjukkan pada gambar III.4 berikut : : dengan

21 52 Login admin Admin Sistem Buka Aplikasi Login Isi Username Gagal Isi Password Click Login Berhasil Gambar III.4. Activity Diagram Login Pakar Keterangan : a. Admin masuk ke form login pakar. b. Kemudian admin memasukkan username dan password untuk masuk ke sistem. c. Data yang diinputkan akan disesuaikan dengan database oleh sistem, bila data valid maka admin akan masuk ke form admin bila invalid maka admin akan menerima pesan error sistem dan kembali pada form login.

22 53 2. Activity Diagram Data Penyakit Aktivitas yang dilakukan oleh admin pada pengolahan data penyakit dapat diterangkan dengan langkah-langkah state berikut yang ditunjukkan pada gambar III.5 berikut : Gambar III.5. Activity Diagram Data Penyakit

23 54 Keterangan : a. Admin masuk ke form penyakit. b. Pada form penyakit, admin dapat melakukan pengolahan data penyakit yaitu membuat data penyakit baru, mengedit data, mencari data dan menghapus data penyakit sesuai dengan kebutuhan. 3. Activity Diagram Data Gejala Aktivitas yang dilakukan oleh admin pada pengolahan data gejala dapat diterangkan dengan langkah-langkah state berikut yang ditunjukkan pada gambar III.6 berikut :

24 55 Data Gejala Admin Sistem Memilih aksi pada form Menu Click Form Gejala Form Gejala Mengisi Data Data Baru Menekan tombol simpan Menyimpan data Memilih Data Edit Data Mengubah Data Menyimpan Data tidak Hapus Data Konfimrasi Penghapusan Memilih data Ya Menghapus Data Gambar III.6. Activity Diagram Data Gejala Keterangan : a. Admin masuk ke form gejala. b. Pada form gejala, admin dapat melakukan pengolahan data gejala yaitu membuat data gejala baru, mengedit data, mencari data dan menghapus data gejala sesuai dengan kebutuhan. 4. Activity Diagram Rule Base Aktivitas yang dilakukan oleh admin pada pengolahan data basis aturan dapat diterangkan dengan langkah-langkah state berikut yang ditunjukkan pada gambar III.7 berikut :

25 56 Data Rule Base Admin Sistem Memilih aksi pada form menu Click form Rule Base Tentukan Gejala dan Penyakit Click Refresh Menganalisa data Menekan tombol simpan Menyimpan data Gambar III.7. Activity Diagram Rule Base Keterangan : a. Admin masuk ke form basis aturan. b. Pada form basis aturan, admin dapat melakukan pemilihan rule penyakit. 5. Activity Diagram Data Pasien Aktivitas yang dilakukan oleh admin pada pengolahan data Pasien dapat diterangkan dengan langkah-langkah state berikut yang ditunjukkan pada gambar III.8 berikut :

26 57 Gambar III.8. Activity Diagram Data Pasien

27 58 Keterangan : a. Admin masuk ke form Data Pasien. b. Pada form riwayat konsultasi, admin dapat melakukan pengolahan data riwayat konsultasi yaitu mencari data dan menghapus data pasien sesuai dengan kebutuhan. 6. Activity Diagram Data Pola Aktivitas yang dilakukan oleh admin pada pengolahan akun pakar dapat diterangkan dengan langkah-langkah state berikut yang ditunjukkan pada gambar III.9 berikut : Data Pola Admin Sistem Memilih aksi pada form Menu Click Form Pakar Form Pakar Mengisi Data Data Baru Menekan tombol simpan Menyimpan data Memilih Data Edit Data Mengubah Data Menyimpan Data tidak Hapus Data Konfimrasi Penghapusan Memilih data Ya Menghapus Data Gambar III.9. Activity Diagram Data Pola

28 59 Keterangan : a. Admin masuk ke form data pola. b. Pada form pola, admin dapat melakukan pengolahan data pola gejala yaitu mengisis data pola sesuai dengan kebutuhan. 7. Activity Diagram Login Pengguna Aktivitas login yang dilakukan oleh admin dapat diterangkan langkah-langkah state yang ditunjukkan pada gambar III. berikut : Login admin Admin Sistem Buka Aplikasi Login Isi Username Gagal Isi Password Click Login Berhasil Gambar III.. Activity Diagram Login dengan

29 6 Keterangan : a. Pengguna masuk ke form login pengguna. b. Kemudian pengguna memasukkan username dan password untuk masuk ke sistem. c. Data yang diinputkan akan disesuaikan dengan database oleh sistem, bila data valid maka admin akan masuk ke form pengguna bila invalid maka pengguna akan menerima pesan error sistem dan kembali pada form login. 8. Activity Diagram Diagnosis Aktivitas yang dilakukan dalam melakukan diagnosis terhadap sistem yang dapat diterangkan pada gambar III. :

30 6 Diagnosis Admin Sistem Memilih aksi pada form menu Click form Diagnosis Konsultasi Nama Penyakit Click Proses Memproses Probabiltas Menekan tombol Data Perhitungan Hasil Perhitungan Gambar III.. Activity Diagram Diagnosis Keterangan : a. User masuk ke form diagnosis. b. Pada form konsultasi, user melakukan konsultasi dan menjawab beberapa pertanyaan gejala yang disediakan sistem.

31 62 9. Activity Diagram Melihat Laporan Diagnosa Aktivitas yang dilakukan dalam melihat informasi mengenai daftar penyakit dapat diterangkan pada gambar III.2: Melihat Laporan Hasil Admin Sistem Pilih form hasil Perhitungan Menampilkan laporan hasil Perhitungan Phase Click Cetak Gambar III.2. Activity Diagram Melihat Laporan Diagnosa Keterangan : a. Admin masuk ke form penyakit. Pada form penyakit, admin dapat melihat laporan data penyakit dengan mengklik button print, kemudian admin dapat melihat informasi yang disajikan oleh sistem berdasarkan database yang ada.. Activity Diagram Hasil Diagnosis Aktivitas yang dilakukan oleh user dapat diterangkan langkah state yang ditunjukkan pada gambar III.3 berikut : dengan langkah-

32 63 Hasil Diagnosis Admin Sistem Pilih form hasil Diagnosis Menampilkan laporan hasil Diagnosis Phase Click Refresh Gambar III.3. Activity Diagram Hasil Keterangan : a. User masuk ke form riwayat diagnosis. b. Pada form riwayat diagnosis, user dapat melihat informasi yang disajikan oleh sistem berdasarkan diagnosis yang telah dilakukan. III Sequence Diagram Rangkaian kegiatan pada setiap terjadi event sistem digambarkan pada sequence diagram berikut:. Sequence Diagram Login Pakar Serangkaian kinerja sistem login yang dilakukan oleh pakar dapat diterangkan dengan langkah-langkah state, dimulai dari memasukkan username, memasukkan password, jika Akun valid maka sistem akan mengaktifkan menu administrator, sedangkan jika tidak valid, maka tampilkan pesan kesalahan yang ditunjukkan pada gambar III.4 berikut :

33 64 Gambar III.4. Sequence Diagram Login Pakar 2. Sequence Diagram Data Penyakit Serangkaian kinerja sistem yang dilakukan oleh admin pada pengolahan data penyakit dapat diterangkan dengan langkah-langkah state berikut, pertama admin mengisi nama penyakit, keterangan, penanganan dan pencegahan penyakit pasien kemudian mengklik simpan untuk menyimpan data, admin dapat mengolah data penyakit yang telah tersimpan. Serangkaian kinerja sistem yang dilakukan dalam mengelolah data penyakit yang ditunjukkan pada gambar III.5 berikut :

34 65 Gambar III.5. Sequence Diagram Data Penyakit 3. Sequence Diagram Data Gejala Serangkaian kinerja sistem yang dilakukan oleh admin pada pengolahan data gejala dapat diterangkan dengan langkah-langkah state berikut, pertama admin mengisi nama gejala, pertanyaan dan bobot gejala kemudian mengklik simpan untuk menyimpan data, admin dapat mengolah data gejala yang telah tersimpan.

35 66 Serangkaian kinerja sistem yang dilakukan dalam mengelolah data gejala yang ditunjukkan pada gambar III.6 berikut : Gambar III.6. Sequence Diagram Data Gejala

36 67 4. Sequence Diagram Data Pola Gejala Serangkaian kinerja sistem yang dilakukan oleh admin pada pengolahan data pola gejala dapat diterangkan dengan langkah-langkah state berikut, admin mengisi level, gejala dan jawaban dari pertanyaan gejala kemudian mengklik simpan untuk menyimpan data, admin dapat mengolah data basis rule yang telah tersimpan. Serangkaian kinerja sistem yang dilakukan dalam mengelolah data pola gejala yang ditunjukkan pada gambar III.7 berikut : Gambar III.7. Sequence Diagram Data Pola Gejala

37 68 5. Sequence Diagram Data Riwayat Pegguna Serangkaian kinerja sistem yang dilakukan oleh admin pada pengolahan data riwayat pengguna dapat diterangkan dengan langkah-langkah state berikut, admin melakukan tindakan terhadap proses dari riwayat pengguna yang tertera. Serangkaian kinerja sistem yang dilakukan dalam mengolah data riwayat pengguna ditunjukkan pada gambar III.8 berikut : Admin Main Form Form Pasien Proses Tabel Pengguna Tampilkan Fom () Menu () click form riwayat konsultasi () Click Reset () Click Refresh () Koneksi database () Click Print () Koneksi database () Click Hapus () Koneksi database () Close form () Gambar III.8. Sequence Diagram Data Riwayat Pengguna

38 69 6. Sequence Diagram Melihat Laporan Gejala Serangkaian kinerja sistem yang dilakukan dalam melihat informasi mengenai gejala dapat diterangkan pada gambar III.9 : Gambar III.9. Sequence Diagram Melihat Laporan Gejala 7. Sequence Diagram Login Pasien Serangkaian kinerja sistem login yang dilakukan oleh admin dapat diterangkan dengan langkah-langkah state, dimulai dari memasukkan dan memasukkan password, jika Akun valid maka sistem akan mengaktifkan menu user, sedangkan jika tidak valid, maka tampilkan pesan kesalahan yang ditunjukkan pada gambar III.2 berikut :

39 7 Gambar III.2. Sequence Diagram Login 8. Sequence Diagram Diagnosis Serangkaian kinerja sistem yang dilakukan dalam melakukan diagnosis terhadap sistem yang dapat diterangkan pada gambar III.2 : Gambar III.2. Sequence Diagram Diagnosis

40 7 9. Sequence Diagram Melihat Laporan Diagnosa Serangkaian kinerja sistem yang dilakukan dalam melihat informasi mengenai laporan diagnosa dapat diterangkan pada gambar III.22 : Gambar III.22. Sequence Diagram Melihat Laporan Penyakit. Sequence Diagram Hasil Diagnosis Serangkaian kinerja sistem yang dilakukan oleh pengguna dapat diterangkan dengan langkah-langkah state yang ditunjukkan pada gambar III.23 berikut :

41 72 Gambar III.23. Sequence Diagram Hasil Diagnosis

42 73 III Class Diagram Rancangan kelas-kelas yang akan digunakan pada sistem yang akan dirancang dapat dilihat pada gambar III.24 : Gambar III.24. Class Diagram Sistem III.3.2. Desain Sistem Secara Detail Tahap perancangan berikutnya yaitu desain sistem secara detail yang meliputi desain output sistem, desain input sistem, dan desain database.

43 74 III Desain Output Berikut ini adalah rancangan tampilan desain output yang akan dihasilkan oleh sistem:. Desain Form Melihat Laporan Diagnosa Desain form yang telah dirancang pada sistem yang diakses oleh dalam melihat informasi mengenai hasil diagnosa dapat diterangkan pada gambar III.25 : Gambar III.25. Desain Form Melihat Laporan Diagnosa III Desain Input Berikut ini adalah rancangan atau desain input sebagai antarmuka pengguna:. Desain Form Start Up Start up adalah tampilan awal sistem yang disajikan oleh aplikasi untuk mempermudah user dalam melihat aktifitas sistem dalam bentuk menu-menu yang tersedia pada start up sistem, yang ditunjukkan pada gambar III. 26 :

44 75 Gambar III.26. Performance Form Start Up Keterangan : File : Berisikan tentang form Login Pakar, form daftar Pengguna, form Login Pengguna. Expert Menu : Berisikan tentang data penyakit, data gejala, data rule base, data pasien. User Menu : Hasil diagnosis. 2. Desain Form Login admin Desain form yang telah dirancang pada sistem login yang dapat diakses oleh admin dapat diterangkan dengan langkah-langkah state, dimulai dari memasukkan username, memasukkan password, jika Akun valid maka sistem akan mengaktifkan menu administrator, sedangkan jika tidak valid, maka tampilkan pesan kesalahan yang ditunjukkan pada gambar III.27 berikut :

45 76 Gambar III.27. Desain Form Login 3. Desain Form Data Penyakit Desain form yang telah dirancang pada sistem yang diakses oleh admin pada pengolahan data penyakit dapat diterangkan dengan langkah-langkah state berikut, pertama admin mengisi nama penyakit, keterangan, penanganan dan pencegahan penyakit pasien kemudian mengklik simpan untuk menyimpan data, admin dapat mengolah data penyakit yang telah tersimpan. Desain form yang telah dirancang pada sistem yang diakses oleh dalam mengelolah data penyakit yang ditunjukkan pada gambar III.28 berikut :

46 77 Gambar III.28. Desain Form Data Penyakit 4. Desain Form Data Gejala Desain form yang telah dirancang pada sistem yang diakses oleh admin pada pengolahan data gejala dapat diterangkan dengan langkah-langkah state berikut, pertama admin mengisi nama gejala, pertanyaan dan bobot gejala kemudian mengklik simpan untuk menyimpan data, admin dapat mengolah data gejala yang telah tersimpan. Desain form yang telah dirancang pada sistem yang diakses oleh dalam mengelolah data gejala yang ditunjukkan pada gambar III.29 berikut :

47 78 Gambar III.29. Desain Form Data Gejala 5. Desain Form Data Rule Base Desain form yang telah dirancang pada sistem yang diakses oleh admin pada pengolahan data basis aturan dapat diterangkan dengan langkah-langkah state berikut, admin mengisi level, gejala dan jawaban dari pertanyaan gejala kemudian mengklik simpan untuk menyimpan data, admin dapat mengolah data basis aturan yang telah tersimpan. Desain form yang telah dirancang pada sistem yang diakses oleh dalam mengelolah data basis aturan yang ditunjukkan pada gambar III.3 berikut :

48 79 Gambar III.3. Desain Form Data Rule Base 6. Desain Form Pasien Desain form yang telah dirancang pada sistem yang diakses oleh pakar pada pengolahan pengaturan akun pasien dapat diterangkan dengan langkah-langkah state berikut, admin mengisi nama pakar, password lama dan password baru kemudian admin mengklik tombol ubah untuk menyimpan data yang telah diubah. Desain form yang telah dirancang pada sistem yang diakses oleh dalam mengolah data pengaturan akun pakar ditunjukkan pada gambar III.3 berikut :

49 8 Gambar III.3. Desain Form Data Pasien 7. Desain Form Registrasi Pengguna Desain form yang telah dirancang pada sistem registrasi pengguna yang diakses oleh pengguna dapat diterangkan dengan langkah-langkah state, dimulai dari memasukkan kode pasien dan memasukkan nama pasien, maka pada gambar III.32 berikut : Gambar III.32. Desain Form Registrasi Pengguna

50 8 8. Desain Form Login Desain form yang telah dirancang pada sistem login yang diakses oleh admin dapat diterangkan dengan langkah-langkah state, dimulai dari memasukkan dan memasukkan password, jika Akun valid maka sistem akan mengaktifkan menu user, sedangkan jika tidak valid, maka tampilkan pesan kesalahan yang ditunjukkan pada gambar III.33 berikut : Gambar III.33. Desain Form Login 9. Desain Form Diagnosa Desain form yang telah dirancang pada sistem yang diakses oleh dalam melakukan konsultasi terhadap sistem yang dapat diterangkan pada gambar III.34 berikut:

51 82 Gambar III.34. Desain Form Diagnosa. Desain Form Hasil Diagnosa Desain form yang telah dirancang pada sistem yang diakses oleh dalam melihat konsultasi terhadap sistem yang dapat diterangkan pada gambar III.35: Gambar III.35. Desain Form Hasil Diagnosa

52 83 III Desain Basis Data Desain basis data terdiri dari tahap melakukan normalisasi tabel, merancang struktur tabel, dan membangun Entity Relationship Diagram (ERD). III Normalisasi Tahap normalisasi ini bertujuan untuk menghilangkan masalah berupa ketidak konsistenan apabila dilakukannya proses manipulasi data seperti penghapusan, perubahan dan penambahan data sehingga data tidak ambigu. III Normalisasi Data Penyakit Normalisasi data nilai dilakukan dengan beberapa tahap normalisasi sampai data nilai ini masuk ke tahap normal di mana tidak ada lagi redundansi data. Berikut ini adalah tahapan normalisasinya :. Bentuk Tidak Normal Bentuk tidak normal dari data nilai ditandai dengan adanya baris yang satu atau lebih atributnya tidak terisi, bentuk ini dapat dilihat pada tabel III.8 di bawah ini:

53 84 Tabel III.8. Data Nilai Tidak Normal No Tanggal Kode Konsultasi Konsultasi /5/25 K Chandra 2 /5/25 K Chandra 3 /5/25 K2 Erli 4 /5/25 K2 Erli Gejala Gatal-gatal dibagian dalam kulit Kemudian muncul benjolan kecil berisi air Benjolan lamalama menjadi keras dan besar Jika ditekan akan terasa sakit Penyakit Mata Ikan Keratoderma Pitted Keratolysis Hammer Toe 2. Bentuk Normal Pertama (NF) Bentuk normal pertama dari data nilai merupakan bentuk tidak normal yang atribut kosongnya diisi sesuai dengan atribut induk dari record-nya, bentuk ini dapat dilihat pada tabel III.9 di berikut ini: Tabel III.9. Data Nilai Normal Pertama No Tanggal Kode Konsultasi Konsultasi //24 KK Dewi 2 //24 KK Dewi 3 //24 KK 2 Intan 4 //24 KK 2 Intan Gejala Gatal-gatal dibagian dalam kulit Kemudian muncul benjolan kecil berisi air Gejala kulit pecah-pecah pada tumit Telapak kaki berbau tidak sedap Penyakit Mata Ikan Mata Ikan Keratoderma Pitted Keratolysis

54 85 3. Bentuk Normal Kedua (2NF) Bentuk normal kedua dari data nilai merupakan bentuk normal pertama, dimana telah dilakukan pemisahan data sehingga tidak adanya ketergantungan parsial. Setiap data memiliki kunci primer untuk membuat relasi antar data, bentuk ini dapat dilihat pada tabel III. berikut ini: a. Bentuk Normal Kedua (2NF) Tabel Gejala Tabel III.. Data Gejala 2NF Kode_Gejala Nama_Gejala Bobot G Mata Ikan.28 G2 Keratoderma.39 G3 Pitted Keratolysis.3 G4 Hammer Toe.44 III Desain Tabel Setelah melakukan tahap normalisasi, maka tahap selanjutnya yang dikerjakan yaitu merancang struktur tabel pada basis data sistem yang akan dibuat, berikut ini merupakan rancangan struktur tabel tersebut :. Struktur Tabel Admin Tabel admin digunakan untuk menyimpan data username, password, selengkapnya mengenai struktur tabel ini dapat dilihat pada tabel III. di bawah ini:

55 86 Tabel III.. Rancangan Tabel Admin Nama Database chandra_siskartkaki Nama Tabel Admin No Nama Field Tipe Data Boleh Kosong Kunci. Username varchar() Tidak Primary Key 2. Password varchar() Tidak - 2. Struktur Tabel Diagnosis Tabel diagnosis digunakan untuk menyimpan data Kode_Diagnosis, Kode_Pasien, Tanggal, Diagnosis, selengkapnya mengenai struktur tabel ini dapat dilihat pada tabel III.2 di bawah ini: Tabel III.2. Rancangan Tabel Diagnosis Nama Database chandra_siskartkaki Nama Tabel Diagnosis No Nama Field Tipe Data Boleh Kosong Kunci. Kode_Diagnosis int(4) Tidak Primary Key 2. Kode_Pasien varchar(4) Tidak Foreign Key 3. Tanggal Date Tidak - 4. Diagnosis Longtext Tidak -

56 87 3. Struktur Tabel Gejala Tabel gejala digunakan untuk menyimpan data Kode_Gejala, Nama_Gejala, selengkapnya mengenai struktur tabel ini dapat dilihat pada tabel III.3 di bawah ini: Tabel III.3. Rancangan Tabel Gejala Nama Database chandra_siskartkaki Nama Tabel Gejala No Nama Field Tipe Data Boleh Kosong Kunci. Kode_Gejala varchar(3) Tidak Primary Key 2. Nama_Gejala Text Tidak - 4. Struktur Tabel Pasien Tabel pasien digunakan untuk menyimpan data Kode_Pasien, Nama_Pasien, Username, Password, selengkapnya mengenai struktur tabel ini dapat dilihat pada tabel III.4 di bawah ini: Tabel III.4. Rancangan Tabel Pasien Nama Database chandra_siskartkaki Nama Tabel Pasien No Nama Field Tipe Data Boleh Kosong Kunci. Kode_Pasien varchar(4) Tidak Primary Key 2. Nama_Pasien varchar(25) Tidak - 3. Username varchar() Tidak - 4. Password varchar() Tidak -

57 88 5. Struktur Tabel Penyakit Tabel penyakit digunakan untuk menyimpan data Kode_Penyakit, Nama_Penyakit, Penjelasan, Penanggulangan, selengkapnya mengenai struktur tabel ini dapat dilihat pada tabel III.5 di bawah ini: Tabel III.5. Rancangan Tabel Penyakit Nama Database chandra_siskartkaki Nama Tabel Penyakit No Nama Field Tipe Data Boleh Kosong Kunci. Kode_Penyakit varchar(3) Tidak Primary Key 2. Nama_Penyakit varchar(25) Tidak - 3. Penjelasan Text Tidak - 4. Penanggulangan Text Tidak - 6. Struktur Tabel Pola Tabel pola digunakan untuk menyimpan data Kode_Penyakit, Kode_Gejala, selengkapnya mengenai struktur tabel ini dapat dilihat pada tabel III.6 di bawah ini: Tabel III.6. Rancangan Tabel Pola Nama Database chandra_siskartkaki Nama Tabel Pola No Nama Field Tipe Data Boleh Kosong Kunci. Kode_Penyakit varchar(3) Tidak Foreign Key 2. Kode_Gejala varchar(3) Tidak Foreign Key

58 89 III ERD (Entity Relationship Diagram) Tahap selanjutnya pada penelitian ini yaitu merancang ERD untuk mengetahui hubungan antar tabel yang telah didesain sebelumnya, ERD tersebut dapat dilihat pada gambar III.36 : Gambar III.36. Diagram ERD