APLIKASI SISTEM PAKAR DETEKSI DINI KANKER DENGAN METODE FORWARD CHAINING

Transkripsi

1 APLIKASI SISTEM PAKAR DETEKSI DINI KANKER DENGAN METODE FORWARD CHAINING Abstak Ramonda 1) Teknik informatika STMIK ATMA LUHUR PANGKALPINANG JL. Jend Sudirman Selindung Lama Pangkalpinag Kepulauan Bangka Belitung xmon20@rocketmail.com 1) Expert system is one part of artificial intelligence (Artificial Intellegence) containing the knowledge and experience that are entered by one or more experts into a specific area of knowledge, so that everyone can use them to solve various problems that are specific. The purpose of this research is to design and make an expert system capable of early detection as well as providing solutions for people with cancer. The making of this expert system using PHP programming and MySQL as the database. Statistical methods used were forward chaining, the inference process that initiates a search of the premises or the input data in the form of symptoms toward conclusion conclusion on the types of diseases as well as the solution. The test results show that the program is quite useful in providing information about cancer can be said to be eligible for use, also are said to be fairly accurate and has an attractive appearance design so as to assist the user in obtaining information and conducting the process of early detection of cancer. This is evidenced by the pungujian blacxbox which is done by the supervisor. Key words: expert system Applications, ten cancer early detection, forward chaining, php and mysql 1. Pendahuluan Kanker merupakan suatu penyakit sel yang ditandai dengan hilangnya fungsi kontrol sel terhadap regulasi daur sel pada organisme multiseluler. Oleh karena itu untuk benar-benar dapat menggantikan fungsi seorang ahli diperlukan suatu program aplikasi sistem pakar (Expert System). Sistem Pakar adalah salah satu bagian dari Kecerdasan Buatan (Artificial Intellegence) yang mengandung pengetahuan dan pengalaman yang dimasukkan oleh satu atau banyak pakar ke dalam suatu area pengetahuan tertentu, sehingga setiap orang dapat menggunakannya untuk memecahkan berbagai masalah yang bersifat spesifik. a. Tujuan Penelitian Memudahkan orang awam untuk mengetahui prediksi awal akan kemungkinan seorang pasien menderita penyakit kanker atau tidak. b. Metode Penelitian Metode penelitian yang diterapkan dalam penulisan skripsi ini meliputi : a) Teknik pengumpulan data b) Desain Aplikasi c) Implementasi d) Uji coba program Aplikasi c. Batasan Masalah a) Metode sistem pakar yang digunakan dalam menyelesaikan masalah adalah metode forward chaining. b) Pada pembahasan mengenai penyakit kanker hanya dibatasi pada 10 (sepuluh) penyakit kanker. c) dijelaskan gejala-gejala yang dapat diperiksa secara fisik oleh masyarakat umum. d) Dibatasi pada perancangan sebuah aplikasi program berbasis komputer 2. Daftar Pustaka a. Penyakit Kanker Kanker adalah sekelompok penyakit yang ditandai dengan pertumbuhan sel tubuh yang tumbuh terus menerus secara tidak terkendali tidak terbatas dan tidak normal (dr. Wawan supriyanto, 2009: 11). b. Konsep Dasar Sistem Pakar Gambar 2.2 Konsep dasar sistem pakar (Muhammad Arhami, 2005: 4)

2 c. Mesin Inferensi (Inference Engine) Inferensi merupakan proses yang menghasilkan sebuah informasi dari pengetahuan yang telah diketahui atau telah diberikan seorang pakar dalam sistem pakar Gambaran mesin infernsi dapat dilihat pada gambar dibawah ini. KOMPUTER Knowledge Inferencing Input Base Capability Output Pertanyaan Masalah (Basis Pengetahuan) (Teknik Pelacakan) Jawaban Solusi Gambar 2.3 Mesin Inferensi d. Metode forward chaining merupakan suatu proses yang berdasarkan data dan fakta, dimana pengguna harus memberikan data atau fakta sebelum mesin inferensi bekerja atau melakukan proses 3. Pemodelan Proyek a. Objective Proyek Objective dari proyek pengembangan aplikasi sistem pakar deteksi dini 10 penyakit kanker adalah sebagai berikut: a) Merancang aplikasi sistem pakar yang mampu dipahami oleh masyarakat awam dengan memberikan pertanyaan gejala yang dapat diperiksa secara fisik oleh masyarakat umum. b) Merancang aplikasi sistem pakar untuk memenuhi kebutuhan masyarakat akan kehadiran seorang pakar kanker. c) Merancang aplikasi sistem pakar yang bisa digunakan oleh masyarakat/user dimana saja dan kapan saja b. Penjadwalan peroyek Proyek pengembangan aplikasi sistem pakar deteksi dini 10 penyakit kanker dimulai atau start dari tanggal 04 April 2013 dan akan berakhir pada tanggal 11 juli 2013, Jam kerja proyek ditentukan sesuai dengan waktu kerja nasional yang sudah dijadwalkan yaitu pada hari senin jumat saja, dimulai dari pukul WIB dilanjutkan pada pukul 13:00 17:00 WIB. c. Work Breakdown Structure Berikut adalah work breakdown structure dari proyek pengembangan aplikasi sistem pakar deteksi dini 10 penyakit kanker. Gambar 3.1 Work breakdown structure d. Jadwal Proyek Berikut adalah Jadwal proyek berdasarkan task pada proyek pengembangan aplikasi sistem pakar deteksi dini 10 penyakit kanker: Gambar 3.2 Jadwal proyek 4. Analisa Dan Rancangan a. Analisa Masalah Secara umum banyak masyarakat yang mengalami kesulitan dalam berkomunikasi dengan para ahli atau pakar bidang kesehatan khususnya pakar kanker. Disamping biaya konseling yang mahal masalah ini juga dipengaruhi oleh perbandingan antara jumlah para

3 ahli atau pakar kesehatan dan masyarakat awam tidak seimbang. b. Penyelesaian Masalah Aplikasi sistem pakar yang dibangun untuk mendiagnosa penyakit dan membantu user agar dapat mengetahui jenis penyakit yang diderita dan penyembuhannya melalui pengobatan secara medis atau tradisional serta upaya pencegahan dengan memberikan solusi hidup sehat. Data rekomendasi yang dihasilkan dalam sistem ini dilengkapi dengan jenis penyakit gejala penyakit dan cara penyembuahannya c. Diagram Konteks User Data buku tamu ng sudah dilihat Laporan konsultasi Info cetak konsultasi info hasil analisa Daftar penyakit Data Konsultasi Cetak hasil konsultasi Data buku tamu Sistem Pakar Deteksi Dini 10 Penyakit Kanker Info Data Nuku Tamu ng Sudah Dihapus Info Data Konsultasi ng Sudah Dihapus Info Data Relasi Info Data Gejala Info Data Penyakit Info Login Data Login Data Penyakit Data Gejala Data Relasi Data Buku Tamu ng Akan Dilihat Dan Dihapus Data Konsultasi ng Akan Dilihat Dan Dihapus Buku Tamu Pakar Gambar 4.1 Diagram Konteks (Contexs Diagram) d. Use Case Diagram Use case diagram menggambarkan interkasi aktor apa saja yang bekerja pada proses yang masuk kedalam sistem. User Daftar Penyakit EntryKonsultasi Gambar 4.2 Use Case Diagram User Login Tabel 4.1 Daftar hubungan gejala dan penyakit Dibawah ini adalah tabel mesin inferensi If-Then Rules gejala dan penyakit Entry Daftar Penyakit Admin Entry Daftar Gejala Laporan Hasil Konsultasi Gambar 4.3 Use Case Diagram Admin e. Mesin inferensi (Inference Engine) Secara sederhana mesin inferensi merupakan mesin yang digunakan untuk merepresentasikan basis pengetahuan sehingga dihasilkan informasi yang dibutuhkan dan dapat dimengerti oleh pengguna.

4 G001 P003 G002 P004 G014 G033 G018 G003 G019 G015 G004 G024 G028 G020 G006 G016 G029 G025 G005 G011 G021 G008 G034 G030 G037 G007 P001 G017 G026 G012 G022 G009 G035 G031 P002 G038 P005 G027 G013 P006 G010 G032 G036 G039 P007 G023 P009 G040 P000 P008 P010 Gambar 4.4 Pohon keputusan forward chaining g. Entity Relationship (ERD) Pakar 1 UserID PassID Kelola Kd_gejala Nm_penyakit M Penyakit M Relasi N Gejala Kd_gejala Definisi 1 Nm_gejala Solusi Tabel 4.2 If-Then Rules f. Pohon Keputusan Pohon keputusan ini merupakan langkah lanjutan setelah penyusunan tabel berisi informasi yang didapatkan dari pakar, dalam hal ini adalah tabel tentang hubungan antara penyakit dan gejala serta tabel If-Then Rules. Id Nama Kelamin Alamat Pekerjaan Noip Tanggal 1 Isi Analisa_Hasil Id Gambar 4.4 Entity relationship diagram h. Cara Menjalankan Program Penelusuran atau Sistem Pakar Berikut ini cara pengoperasian program aplikasi sistem pakar deteksi dini 10 penyakit kanker yang bertujuan untuk menuntun user mengoperasikan program.

5 5. Penutup a. Kesimpulan Berdasarkan permasalahan yang telah dibahas dan diselesaikan melalui laporan ini, maka terdapat beberapa kesimpulan: Gambar 4.36 Tampilan halaman konsultasi Gambar 4.37 Tampilan halaman analisa hasil Gambar 4.38 Analisa hasil (tidak terdeteksi) a) Penggunaan metode forward chaining yang akan melakukan penelusuran apabila faktanya benar maka akan melakukan penelusuran kedalam, dan jika faktanya salah maka sistem akan melakukan penelusuran kesimpul akar terdekat. Sehingga menghasilkan sebuah informasi tentang kanker yang diderita, serta memberikan rekomendasi berupa cara pencegahan dan pengobatan sesuai dengan gejala yang diderita oleh pasien. b) Berdasarkan hasil pengujian, aplikasi sistem pakar ini berguna untuk membantu dan mempermudah user dalam memperoleh informasi mengenai penyakit kanker serta mendapatkan hasil diagnosa penyakit kanker c) Materi yang dimuat dalam program ini masih kurang mewakili kepakaran dalam hal penyakit kanker secara menyeluruh. d) Dengan menggunakan bahasa pemrograman PHP dan MySQL sebagai basis data, maka dapat dibangun suatu program aplikasi yang dapat mengatasi masalah pendeteksian penyakit kanker secara dini. b. Saran ada beberapa saran yang harus diterapkan guna pengembangan sisten pakar lebih lanjut: a) Pengetahuan sistem pakar deteksi dini penyakit kanker kiranya semakin diperkaya dengan penambahan kompleksitas gejala yang diberikan, agar dapat memberikan penjelasan informasi kepada pengguna yang lebih optimal. b) Perlu dipertimbangkan untuk membuat penyajian pilihan data gejala yang lebih baik agar lebih mudah dalam penggunaan sistem pakar ini. c) Untuk penanganan terapi lebih lanjut sehingga dapat menghasilkan perkembangan yang maksimal, sebaiknya user langsung mendatangi dokter spesialis penyakit dalam atau kanker. d) Semua kekurangan yang tidak disadari oleh penulis agar dapat di sempurnakan lagi

6 DAFTAR PUSTAKA Supriyanto, wawan, Ancaman Penyakit Kanker Deteksi Dini & Pengobatannya, Cahaya Ilmu, Yogyakarta 2009 Aru W, Sudoyo, Menentukan stadium kanker, Yogyakarta, Andi, Arhami, Muhammad, Konsep Dasar Sistem Pakar, Yogyakarta, Andi, 2005 Kusrini, Sistem Pakar Teori dan Aplikasi, Yogyakarta, Andi, 2006 Kusumadewi, S, Artificial Intellegence (Teknik dan Aplikasinya), Graha Ilmu, Yogyakarta, 2003 Fatansyah, Ir, Basis Data, Informatika, Bandung, 1999 Japaries, Wilie, Pencegahan dan Terapi Kanker, Jakarta, Balai Penerbit FKUI, Peranginangin, Kasiman, Aplikasi Web dengan PHP dan MySQL, Andi, Yogyakarta, arma-gdl-course-2004-imamahmadt-66-perancisr.pdf. mahfudin-zufri.pdf