BAB III ANALISIS DAN DESAIN SISTEM

Transkripsi

1 BAB III ANALISIS DAN DESAIN SISTEM III.1. Analisa Sistem Yang Sedang Berjalan Analisa sistem yang dijelaskan pada bab ini adalah sebagai bahan perbandingan dengan sistem yang akan dirancang. Di sini penulis akan memaparkan proses konsultasi mengidentifikasi penyakit kanker payudara. III.1.1. Analisa Input Agar proses konsultasi dapat dilakukan dan menghasilkan keluaran sesuai dengan yang diharapkan maka pakar perlu mengetahui data input dari pasien/pengguna. Data input yang diberikan pasien/pengguna kepada pakar masih diinputkan secara manual yaitu dengan menyampaikan langsung data pasien kepada pakar. Adapun inputan yang diperlukan adalah : 1. Ciri-ciri: Contoh input data ciri-ciri adalah : - Tumbuh benjolan - Warna payudara berubah - Puting susu masuk kedalam - Payudara terasa terbakar 55

2 56 Berdasarka pengamatan penulis tentang data input diatas, penulis berpendapat bahwa data yang diberikan telah cukup dan telah memenuhi semua data yang dibutuhkan pakar untuk melakukan proses identifikasi penyakit kanker payudara. III.1.2. Analisa Proses Berdasarkan sistem yang sedang berjalan, tahapan tahapan kerja atau proses mengidentifikasi penyakit kanker payudara adalah sebagai berikut : 1. Pasien dicek kondisi fisiknya 2. Pakar mengajukan beberapa pertanyaan kepada pasien 3. pasien harus mejawab beberapa dari pertanyaan pertanyaan yang diajukan oleh pakar dengan sebenar benarnya untuk mengetahui hasil. 4. Setelah mengetahui semua data yang diinputkan, pakar melakukan perumusan apakah pasien menderita penyakit kanker payudara serta memberikan solusi pengobatannya. III.1.3. Analisa Output Output merupakan hasil dari pengolahan data yang telah diinputkan.output atau hasil keluaran dari sistem pakar ini adalah informasi atau hasil konsultasi penyakit kanker payudara yang diderita pasien dan solusi pengobatannya serta informasi solusi jika pasien tidak mengalami penyakit kanker payudara yang sering terjadi oleh pasien tersebut pada umumnya.

3 57 III.2. Evaluasi Sistem Yang Sedang Berjalan Berdasarkan Analisa terhadap input, proses dan output pada sistem pakar kanker payudara pada yang sedang berjalan penulis menemukan beberapa kelemahan antara lain sebagai berikut : 1. Waktu yang dibutuhkan untuk melakukan konsultasi relatif tidak efektif Pada umumnya pasien yang akan melakukan konsultasi harus membuat janji dan mengantri untuk bertemu dengan pakar. 2. Biaya yang dikeluarkan untuk konsultasi relatif mahal. 3. Masyarakat yang tinggal dipedesaan hanya melakukan konsultasi disebuah puskesmas, atau cukup melakukan pengobatan tradisional sehingga pengobatan tidak efektif karena pakar spesialis lebih banyak terdapat di pusat kota. Untuk menangani kelemahan-kelemahan sistem yang ada salah satu solusi yang ditawarkan adalah dengan merancang sistem pakar untuk mengidentifikasi penyakit kanker payudara. Sistem ini diharapkan mampu memberikan kontribusi positif terhadap orang banyak. III.3. Representasi Pengetahuan Representasi pengetahuan merupakan metode yang digunakan untuk mengkodekan pengetahuan dalam sebuah sistem pakar yang berbasis pengetahuan (knowledge base). Basis pengetahuan mengandung pengetahuan untuk pemahaman dan merupakan inti dari sistem pakar, yaitu berupa representasi

4 58 pengetahuan dari pakar yang tersusun atas dua (2) elemen dasar yaitu, fakta dan aturan, dan mesin inferensi untuk mendiagnosakanker payudara pada. Basis pengetahuan yang di dalam sistem pakar ini akan digunakan untuk menentukan proses pencarian atau menentukan kesimpulan yang diperoleh dari hasil analisis. Hasil yang diperoleh setelah pengguna melakukan interaksi dengan sistem pakar yaitu dengan menjawab pertanyaan yang diajukan oleh sistem pakar. Basis pengetahuan yang di gunakan didalam sistem pakar ini terdiri dari : gejalagejala yang diderita pasien dan derajat/ tingkat keyakinan yang diberikan oleh pakar. Tabel keputusan untuk gejala-gejala yang terjadi adalah seperti ditunjukkan oleh tabel III.1 dibawah ini: Tabel III.1 Keputusan Gejala Gejala Kanker payudara Id_gejal a C0001 Gejala ditemukannya benjolan yang terasa berbeda pada payudara, ukuran < 2cm (1) Stadium I * Stadium II Penyakit Stadium III Stadium IV C0002 benjolan ditekan tidak sakit, tetapi terjadi perubahan pada kulit dan puting yaitu mengerut dengan poripori kulit yang agak menonjol (1) * C0003 benjolan pada payudara anda berubah bentuk / ukuran > 2cm T < 5cm (2) *

5 59 C0004 C0005 kulit payudara berubah warna: dari merah muda menjadi coklat hingga seperti kulit jeruk (2) puting susu masuk ke dalam (retraksi) atau salah satu puting susu tiba-tiba lepas / hilang (2) * * C0006 C0007 muncul rasa sakit yang hilang-timbul (2) * kulit payudara terasa seperti terbakar (3) * C0008 C0009 payudara mengeluarkan darah atau cairan yang lain, padahal Anda tidak menyusui (3) adanya borok (ulkus) pada payudara, borok ini akan menjadi semakin besar dan mendalamsehingga dapat menghancurkan seluruh payudara (3) * * C0010 C0011 payudara sering berbau busuk dan mudah berdarah terdapat edema luas pada kulit payudara (lebih 1/3 luas kulit payudara) (4) adanya nodul satelit pada kulit payudara sert terdapat model parasternal(4) * *

6 60 C0012 terdapat nodul supraklavikula adanya edema lengan, adanya metastase jauh (4) * Tabel bobot penilaian untuk gejala kanker payudara ditunjukkan oleh tabel III.2 berikut ini: Tabel III.2 Nilai Bobot Untuk Gejala Kanker Payudara Id_Gejala Gejala Bobot ditemukannya benjolan yang terasa berbeda pada C0001 payudara, ukuran < 2cm (1) 0.75 C0002 C0003 C0004 C0005 benjolan ditekan tidak sakit, tetapi terjadi perubahan pada kulit dan puting yaitu mengerut dengan pori-pori kulit yang agak menonjol (1) 0.82 benjolan pada payudara anda berubah bentuk / ukuran > 2cm T < 5cm (2) 0.65 kulit payudara berubah warna: dari merah muda menjadi coklat hingga seperti kulit jeruk (2) 0.7 puting susu masuk ke dalam (retraksi) atau salah satu puting susu tiba-tiba lepas / hilang (2) 0.73 C0006 muncul rasa sakit yang hilang-timbul (2) 0.8 C0007 kulit payudara terasa seperti terbakar (3) 0.74 C0008 C0009 payudara mengeluarkan darah atau cairan yang lain, padahal Anda tidak menyusui (3) 0.67 adanya borok (ulkus) pada payudara, borok ini akan menjadi semakin besar dan mendalamsehingga dapat menghancurkan seluruh payudara (3) 0.8 C0010 payudara sering berbau busuk dan mudah berdarah terdapat edema luas pada kulit payudara (lebih 1/3 luas 0.75

7 61 kulit payudara) (4) C0011 C0012 adanya nodul satelit pada kulit payudara serta terdapat model parasternal(4) 0.8 terdapat nodul supraklavikula adanya edema lengan, adanya metastase jauh (4) 0.83 III.3.1. Metode Dempster Shafer Metode yang akan diterapkan dalam pembuatan sistem pakar ini adalah metode dempster shafer dengan rumus sebagai berikut : Plausibility (Pl) dinotasikan sebagai : Pl(s) = 1 Bel (-s) Kepercayaan dalam hipotesis di konstitusikan melalui jumlah dari masa dari keseluruhan kumpulan dengan (seperti jumlah dari masa untuk keseluruhan subset dari hipotesis ). Merupakan jumlah dari kepercayaan dimana secara langsung mendukung sekumpulan hipotesis yang diberikan terakhir, membentuk dasar. Kepercayaan ( biasanya dinotasikan dengan Bel ) mengukur kekuatan dari barang bukti dalam kesukaan dari sekumpulan atau proporsi. Memiliki rentang antara 0 ( mengindikasikan tidak ada barang bukti ) sampai 1 ( yang menunjukan kepastian ). Hal yang masuk akal merupakan 1 dikurangi jumlah dari masa dari semua kumpulan masa untuk seluruh kumpulan yang berinterseksi dengan hipotesis adalah kosong.

8 62 Merupakan sebuah batas atas dari kemungkinan dimana hipotesis dapat menjadi benar. Dapat memungkinkan menjadi kondisi dari sistem menuju nilai yang diinginkan, dikarenakan terdapat banyak barang bukti, dikarenakan terdapat banyak barang bukti yang kontradiksi hipotesis. Plausability ( hal yang masuk akal ) didefinisikan sebagai Pl(s) = 1 Bel (~s). juga memiliki rentang dari 0 sampai 1 dan mengukur tambahan dimana setiap barang bukti merupakan selera dari ~s merupakan ruang diluar dari pada s. Pada teori Dempster-Shafer dikenal adanya frame of discrement yang dinotasikan dengan θ. Frame ini merupakan semesta pembicaraan dari sekumpulan hipotesis. Tujuannya adalah mengaitkan ukuran kepercayaan elemenelemen θ. Tidak semua evidence secara langsung mendukung tiap-tiap elemen. Untuk itu perlu adanya probabilitas fungsi densitas (m). Nilai m tidak hanya mendefinisikan elemen-elemen θ saja, namun juga semua subsetnya. Sehingga jika θ berisi n elemen, maka subset θ adalah 2n. Jumlah semua m dalam subset θ sama dengan 1. Apabila tidak ada informasi apapun untuk memilih hipotesis, maka nilai : m{θ} = 1,0. Apabila diketahui X adalah subset dari θ, dengan m1 sebagai fungsi densitasnya, dan Y juga merupakan subset dari θ dengan m2 sebagai fungsi densitasnya, maka dapat dibentuk fungsi kombinasi m1 dan m2 sebagai m3, yaitu: m3(z) = x y = z m1(x).m2(y) 1- x y = θm1(x).m2(y)

9 63 Dimana : m3(z) m1(x) = mass function dari evidence (Z) = mass function dari evidence (X), yang diperoleh dari nilai keyakinan suatu evidence dikalikan dengan nilai disbelief dari evidence tersebut. m2(y) = mass function dari evidence (Y), yang diperoleh dari nilai keyakinan suatu evidence dikalikan dengan nilai disbelief dari evidence tersebut. m1(x).m2(y) = merupakan nilai kekuatan dari evidence Z yang diperoleh dari kombinasi nilai keyakinan sekumpulan evidence). Untuk contoh perhitungan menggnakan metode dempster shafer maka untuk menghitung nilai Dempster Shafer (DS) kanker payudara yang dipilih dengan menggunakan nilai believe yang telah ditentukan pada setiap gejala. Pl((~s ) = 1- Bel. Dimana nilai bel ( believe ) merupakan nilai bobot yang diinput oleh pakar, maka untuk mencari nilai dari kedua gejala diatas, terlebih dahulu dicari nilai dari, seperti yang dibawah ini. Gejala 1 : ditemukannya benjolan yang terasa berbeda padapayudara, ukuran < 2cm (C0001) Maka : C0001 ( bel) = 0.75 C0001 (Ω) = = 0.25

10 64 Gejala 2 : benjolan ditekan tidak sakit, tetapi terjadi perubahan pada kulit dan puting yaitu mengerut dengan pori-pori kulit yang agak menonjol (C0002) Maka : C0002 ( bel) = 0.82 C0002 (Ω) = = 0.18 Maka untuk mencari nilai dari C000n kita menggunakan rumus seperti dibawah : maka : m3(z) = x y = z m1(x).m2(y) 1- x y = θm1(x).m2(y) C(Z) = 0.75 * (0.25 * 0.18) Nilai densitas = = Maka dapat disimpulkan gejala kanker tersebut memiliki nilai eviden kepercayaan adalah III.4. Desain Sistem III.4.1. Desain Sistem Secara Global Perancangan desain sistem yang akan dibangun menggunakan pemodelan Unified Modelling System ( UML ). Diagram-diagram yang digunakan use case diagram, activity diagram, class diagram dan squence diagram.

11 65 III Use Case Diagram Diagram ini menggambarkan interaksi beberapa aktor dengan sistem digambarkan pada gambar III.1 berikut ini: Use Case Diagram Sistem Pakar Penyakit kanker payudara Login << include >> << include >> Ciri dan gejala Pakar << extend >> << include >> Rule << include >> Diagnosa << include >> << extend >> User Hasil Diagnosis << include >> << include >> Data Stadium keluar Gambar III.1. Use Case Diagram Sistem Pakar Penyakit Kanker Payudara III Class Diagram Class adalah sebuah spesifikasi yang jika diinstansiasi akan menghasilkan sebuah objek dan merupakan inti dari pengembangan dan desain berorientasi objek. Class menggambarkan keadaan (atribut/properti) suatu sistem, sekaligus menawarkan layanan untuk memanipulasi keadaan tersebut (metoda/fungsi).

12 66 Loginpakar.view - Username.textfield - Password.textfield - Login.button + get admin.varchar( ) + password.varchar( ) + halamanpakar.show( ) Menu admin pakar - Ciri-ciri.hyperlink - Diagnosa.hyperlink - Hasil diagnosa.hyperlink - stadium.hyperlink - tentang.hyperlink - logout.hyperlink + ciri-ciri.show( ) + diagnosa.show( ) + hasil diagnosa.show( ) + stadium.show( ) + tentang.show( ) + homepage.show( ) Ciri-ciri.view - no - id_ciri - ciri-ciri - bobot - id_stadium - aksi.edit.hyperlink - aksi.hapus.hyperlink - tambah ciri.button + get id_ciri.varchar( ) konsultasi.view -Ciri-ciri -proses.button +cek ciriciri() tanyajawab -pertanyaan -ya.combobox -tidak.combobox -teruskan.button +get diagnosis() diagnosa.view -metode ds -Ciriciri -stadium -selesai.button +get offset() stadium -id_stadium.varchar -stadium_ya.varchar -stadium_tdk.varchar -bobot.float +kembali() Gambar III.2. Class Diagram Sistem Pakar Penyakit Kanker Payudara III Sequence Diagram Penggambaran kolaborasi antar objek dari kelas-kelas yang ada digambarkan pada gambar-gambar berikut ini :

13 67 1. Sequence diagram login pakar Proses sequence login pakar adalah pakar memasukkan username dan password pada form login pakar, dari form login pakar data akan di kirim ke sistem untuk di cek kevalidan data. Jika data valid maka akan ditampilkan form halaman admin pakar. Sequence diagram Login Pakar ditunjukan pada gambar III.3 berikut ini : homepage login pakar halaman admin pakar pakar pilih pakar input data login input data login login gagal logout Gambar III.3. Diagram Sequence Login Pakar

14 68 2. Sequence diagram form input data ciri-ciri form data cir-ciri database admin Input Data ciri-ciri Simpan Data ciri-ciri informasi Gambar III.4 : Sequence Diagram Input Data Ciri-ciri 3. Sequence diagram form input data diagnosa form data diagnosa database admin Input Data diagnosa Simpan Data diagnosa informasi Gambar III.5 : Sequence Diagram Input Data Diagnosa

15 69 4. Sequence diagram form input data hasil diagnosa form data hasil diagnosa database admin Input Data hasil diagnosa Simpan Data hasil diagnosa informasi Gambar III.6 : Sequence Diagram Input Data Hasil Diagnosa 5. Sequence diagram form input data stadium form data stadium database admin Input Data stadium Simpan Data stadium informasi Gambar III.7 : Sequence Diagram Input Data Stadium

16 70 6. Sequence diagram form logout admin keluar admin close Gambar III.8 : Sequence Diagram Logout Admin III.4.2. Desain Sistem Secara Detail III Desain Output 1. Rancangan Form Admin Form ini merupakan antar muka yang berisi form master gejala, form stadium, form rule, form cara menjalankan dan form tentang program.. Rancangan form admin ditunjukkan pada gambar III.9 berikut ini : File Help >> Laporan Basis Pengetahuan >> >>Menjalankan Program >>Tentang Program Ini Diagnosa Keluar >> Master Stadium >> Master Ciri Dan Gejala >> Master Rule Gambar III.9. Rancangan Form Admin

17 71 2. Rancangan Form User Form ini merupakan antar muka user yang berisi tombol diagnosa dan tombol informasi. Rancangan form user ditunjukkan pada gambar III.10 berikut ini : Menu Utama Konsultasi Picture box Diagnosa Kanker Payudara Informasi Kanker Payudara Gambar III.10. Rancangan Form User 3. Rancangan Form Hasil Diagnosa Form ini menampilkan hasil dari (diagnosis penyakit) yang dilakukan oleh pasien. Rancangan form hasil diagnosa dapat dilihat pada gambar III.11. di bawah ini : Hasil Diagnosa Ciri Dan Gejala Hasil Diagnosa Nilai Dempster shafer : Solusi selesai Gambar III.11. Rancangan Form Hasil Diagnosa

18 72 4. Rancangan Form Tentang Program Form ini menampilkan foto dan data pembuat sistem. Rancangan form tentang program ditunjukkan pada gambar III.12 berikut ini : Tentang Program Ini Program Ini Dibuat Untuk Kelengkapan Skripsi/Tugas Akhir Picture box Yogi eko pradipta Sistem informasi STMIK Potensi Utama selesai Gambar III.12. Rancangan Form Tentang Program 5. Rancangan Form Menjalankan Program Form ini menampilkan cara pemakaian program. Rancangan form menjalankan program ditunjukkan pada gambar III.13 berikut ini : Cara Menjalankan Program Untuk menamenambah pengetahuan sistem pakar klik Menu Basis Pengetahuan Dan Pilih Jenis Atau Stadium Penyakit untuk menambah data penyakit dan untuk menambah data ciri-ciri atau gajala penyakit silahkan pilih menu ciri dan gejala Untuk menambah solusi dari sebuah permasalahan klik menu Rule Basis pengetahuan, isi field-field yang diperlukan beserta ciri dan gejalanya selesai Gambar III.13. Rancangan Form Menjalankan Program

19 73 6. Rancangan Form Informasi Form ini menampilkan informasi seputar kanker payudara. Rancangan form informasi ditunjukkan pada gambar III.14 berikut ini : Halaman Informasi Terima kasih Telah Menggunakan Aplikasi Kami, Silahkan Tekan Tombol Informasi Dibawah Untuk Dapat Mengetahui Info Yang Lebih Seputar Kanker Payudara Lebih Detail Dan Silahkan Pilih Menu Diagnosa Untuk Melakukan Konsultas Defenisi Kanker Payudara Jenis Kanker Payudara Stadium Kanker Payudara Kembali Gambar III.14. Rancangan Form Informasi III Desain Input 1. Rancangan Form Login Pada Form ini menggambarkan proses login pada sistem, tombol login dan tombol keluar. Rancangan form login pakar ditunjukan pada gambar III.15 berikut ini : SISTEM PAKAR MENDIAGNOSIS KANKER PAYUDARA Masukkan Username dan Password Anda Untuk Menggunakan Sistem Ini Level : Username : Login Keluar Password : Gambar III.15. Rancangan Form Login

20 74 2. Rancangan Form Master Stadium Pada form ini admin dapat melakukan penambahan, pengubahan dan menghapus data stadium. Rancangan form master stadium dapat ditunjukkan pada gambar III.16 berikut ini : Tambah Batal ID Stadium Jenis Stadium Ciri dan Gejala >> Edit Save Delete Exit ID STADIUM xxx xxx xxx xxx xxx xxx xxx JENIS STADIUM xxx xxx xxx xxx xxx xxx xxx Gambar III.16. Rancangan Form Master Stadium 3. Rancangan Form Master Ciri Dan Gejala Pada form ini admin dapat menambah, mengubah atau menghapus data ciri dan gejala kanker payudara. Rancangan form master ciri dan gejala ditunjukkan pada gambar III.17 berikut ini :

21 75 Tambah Jenis Stadium Batal Edit Save Delete Exit ID Ciri Ciri Dan Gejala Bobot ID CIRI CIRI DAN GEJALA BOBOT xxx xxx xxx xxx xxx xxx xxx xxx xxx xxx xxx xxx Gambar III.17. Rancangan Form Master Ciri Dan Gejala 4. Rancangan Form Konsultasi Form ini ditujukan untuk pasien / user menginputkan ataupun memilih ciri dan gejala yang dirasakan. Rancangan form konsultasi dapat dilihat pada gambar III.18 dibawah ini : Silahkan Pilih Gejala-gejala Yang Anda Rasakan, Kemudian Klik Tombol Proses gejala petama gejala kedua gejala ketiga gejala keempat gejala kelima gejala keenam Proses Gambar III.18. Rancangan Form Konsultasi

22 76 5. Rancangan Form Master Rule Pada form ini admin dapat menambah, mengubah atau menghapus data yang ada pada form master rule. Rancangan form master rule ditunjukkan pada gambar III.19 dibawah ini : Tambah Jenis Stadium Edit Hapus Batal Simpan ID Solusi Hasil Diagnosa solusi Sigma a Sigma b Believe Result Theta Precen tage xxx xxx xxx xxx xxx xxx xxx xxx xxx xxx xxx xxx xxx xxx xxx xxx xxx xxx xxx xxx xxx xxx xxx xxx xxx xxx xxx xxx xxx xxx xxx xxx xxx xxx xxx xxx xxx xxx xxx xxx xxx xxx xxx xxx xxx xxx xxx xxx xxx xxx xxx xxx xxx xxx xxx xxx xxx xxx xxx xxx xxx xxx xxx xxx xxx xxx xxx xxx xxx xxx Ciri ID Rule Hasil Diagnosa Solusi Ciri Dan Gejala gejala petama gejala kedua gejala ketiga gejala keempat gejala kelima Gambar III.19. Rancangan Form Master Rule

23 77 III.4.3. Desain Database Perancangan database berguna untuk menyimpan data-data yang saling berhubungan satu dengan yang lainnya. Dalam perancangan database di bentuk satu file yang berguna untuk menyimpan tabel-tabel yang diperlukan sebagai basis penyimpanan suatu data. III Kamus Data Dibawah ini adalah kamus data atau referensi data yang ada pada basis data sistem yang akan dibangun : 1. Admin ={(idadmin + password)} 2. Ciri ={(id_ciri + ciri +bobot + id stadium)} 3. Rules ={( id_rule + id_stadium + ciri + diagnosa + solusi)} 4. Stadium ={(id_stadium +stadium + jenis)} III Normalisasi Normalisasi database biasanya jarang dilakukan dalam database skala kecil dan dianggap tidak diperlukan pada penggunaan personal. Namun seiring dengan berkembangnya informasi yang dikandung dalam sebuah database, proses normalisasi akan sangat membantu dalam menghemat ruang yang digunakan oleh setiap tabel di dalamnya, sekaligus mempercepat proses permintaan data. Pada tahap ini semua data direkam tanpa format tertentu dan data bisa jadi mengalami duplikasi.

24 78 1. Bentuk Normal Pertama ( 1NF/ First Normal Form) a. Tabel Normal Pertama admin passwo Id_ciri ciri Bobot Id_stad Id_rule Diag solusi Stadi jenis rd ium nosa um b. Tabel Normal Pertama Admin idadmin username password 2. Bentuk Normal Kedua (2NF/ Second Normal Form) a. Tabel ciri *id_ciri ciri bobot id_stadium b. Tabel rules *id_rule id_stadium ciri diagnosa solusi

25 79 c. Tabel stadium *id_stadium stadium jenis d. Tabel admin *idadmin username password III Desain Tabel / File Pada sistem pakar ini, digunakan database SQL Server dengan nama dbds menggunakan 5 tabel, yaitu tabel admin, tabel rules, tabel ciri, tabel pemakai dan tabel stadium. Adapun struktur data dari tabel-tabel tersebut adalah sebagai berikut : Tabel III.3. Tabel Admin No Field Name Type Width Keterangan 1 idadmin varchar 50 Primary key 2 username nchar 10-3 pass nchar 10 -

26 80 Tabel III.4. Tabel Rules No Field Name Type Width Keterangan 1 id int id_rule nchar 10 Primary key 3 id_stadium nchar 10-4 ciri varchar diagnosa varchar solusi varchar sigma a float sigma b float believe float result float theta float precentage float - - Tabel III.5. Tabel Ciri No Field Name Type Width Keterangan 1 id int id_ciri nchar 10 Primary key 3 ciri varchar 250 -

27 81 4 bobot float idstadium nchar 10 - Tabel III.6. Tabel Pemakai No Field Name Type Width Keterangan 1 id int id_pemakai ntext - Primary key 3 nama ntext Usia ntext alamat ntext diagnosa ntext solusi ntext nilai ntext - - Tabel III.7. Tabel Stadium No Field Name Type Width Keterangan 1 id int id_stadium nchar 10 Primary key 3 jenis varchar 50 -

28 82 III ERD (Entity Relationship Diagram) Adapun ERD ( Entity Relationship Diagram ) dari aplikasi yang akan di bangun ditunjukkan pada gambar III.20 berikut ini: *idadmin password id_stadium *id_ciri Menginput M admin pakar bobot ciri menginput M M ciri M memiliki M diagnosa stadium M 1 *id_rule ciri rules jenis *id_stadium id_stadium stadium solusi Gambar III.20. ERD (Entity Relationship Diagram) III.5. Logika Program Setiap aktivitas suatu aktor dieksentasikan ke aktivitas aktor lain dapat disatukan dengan swimline. Aktivitas yang terjadi pada sistem yang akan dibangun memiliki gabungan aktivitas antar aktor Pasien dan Pakar.

29 83 1. Activity Diagram Login Pakar Activity diagram login pakar merupakan activity diagram untuk proses login pakar. Activity diagram login pakar ditunjukkan pada gambar III.21 berikut ini: Masuk login pakar Masukkan username dan password Tidak Benar Ya Masuk halaman admin pakar Gambar III.21. Activity Diagram Login Pakar 2. Activity Diagram Input Data Activity diagram untuk penginputan data oleh admin pada Sistem Pakar Penyakit Kanker Payudara ditunjukkan pada gambar III.22 berikut ini:

30 84 Start Masukkan Data Data Salah Sukses Data Tersimpan Data Ditampilkan End Gambar III.22. Activity Diagram Input Data 3. Activity Diagram Edit Data Activity diagram untuk mengedit data oleh admin pada Sistem Pakar Penyakit Kanker Payudara ditunjukkan pada gambar III.23 berikut ini: Start Data Salah Edit Data Sukses Data Tersimpan Data Ditampilkan End Gambar III.23. Activity Diagram Edit Data

31 85 4. Activity Diagram Hapus Data Activity diagram untuk hapus data oleh admin pada Sistem Pakar Penyakit Kanker Payudara ditunjukkan pada gambar III.24 berikut ini:. Start Hapus Data Data Gagal Dihapus Sukses Data Terhapus Data Ditampilkan End Gambar III.24. Activity Diagram Hapus Data 5. Activity Diagram Logout Admin Activity diagram logout admin pada Sistem Pakar Penyakit Kanker Payudara ditunjukkan pada gambar III.25 berikut ini: Start Pilih Keluar Dari Sistem Keluar Dari Sistem End Gambar III.25. Activity Diagram Logout Admin

32 86 6. Activity Diagram Master Stadium Activity diagram untuk master stadium oleh admin pada Sistem Pakar Penyakit Kanker Payudara ditunjukkan pada gambar III.26 berikut ini: Masuk login Masukkan username dan password Tidak Benar Ya masuk halaman admin Pilih menu stadium Tambah data Ya tidak Edit data Ya tidak Ya Hapus data tidak halaman data stadium Gambar III.26. Activity Diagram Master Stadium

33 87 7. Activity Diagram Master Ciri Dan Gejala Activity diagram untuk master ciri dan gejala oleh admin pada Sistem Pakar Penyakit Kanker Payudara ditunjukkan pada gambar III.27 berikut ini: Masuk login Masukkan username dan password Tidak Benar Ya masuk halaman admin Pilih menu ciri gejala Tambah data Ya tidak Edit data Ya tidak Ya Hapus data tidak halaman data ciri gejala Gambar III.27. Activity Diagram Master Ciri Dan Gejala

34 88 8. Activity Diagram Master Rule Activity diagram untuk master rule oleh admin pada Sistem Pakar Penyakit Kanker Payudara ditunjukkan pada gambar III.28 berikut ini: Masuk login Masukkan username dan password Tidak Benar Ya masuk halaman admin Pilih menu rule Tambah data Ya tidak Edit data Ya tidak Ya Hapus data tidak halaman data rule Gambar III.28. Activity Diagram Master Rule