BAB III ANALISIS DAN DESAIN SISTEM

Transkripsi

1 BAB III ANALISIS DAN DESAIN SISTEM Pada bab ini penulis akan membahas mengenai perancangan sistem pakar identifikasi penyakit amblyopia pada anak dengan menggunakan metode dempster-shafer yang meliputi analisa sistem yang sedang berjalan dan desain sistem. III.1. Analisa Sistem ng Sedang Berjalan Kendala-kendala yang dihadapi pada sistem yang sedang berjalan adalah 1. Sebagian besar masyarakat lebih cenderung kurang perhatian terhadap penyakit yang dideritanya. 2. Masih minimnya pengetahuan dan wawasan yang dimiliki masyarakat mengenai penyakit, khususnya penyakit amblyopia pada anak. 3. Masyarakat malas memeriksakan dirinya secara intensif kepada dokter. III.1.1. Analisa Input Pada saat sebelum sistem ini dirancang, secara umum masyarakat tidak pernah mengetahui bagaimana cara untuk mendiagnosa penyakit amblyopia pada anak. Hal yang pertama kali dilakukan adalah dengan datang kedokter atau ke pusat kesehatan yang ada dan menyampaikan keluhan atas gejala yang dialami. Hal inilah yang menjadi masukan bagi dokter untuk mengobati si pasien penderita penyakit amblyopia pada anak tersebut. 26

2 27 III.1.2. Analisa Proses Proses yang dilakukan oleh dokter dalam menangani pasien adalah dengan menginputkan data-data pasien, kemudian memeriksa kondisi fisik dari pasien itu sendiri agar dapat ditemukan sebenarnya penyakit yang dideritanya. Setelah ditemukanya penyakit tersebut, dokter mendignosis penyakit amblyopia pada anak, apakah si pasien menderita penyakit amblyopia serta memberikan solusi dari penyakit yang dialami. III.1.3. Output Output merupakan hasil dari pengolahan data yang telah diinputkan. Output atau hasil keluaran dari sistem pakar ini adalah apakah seseorang terkena penyakit amblyopia atau tidak, serta solusi dari hasil analisa penyakit tersebut. III.2. Evaluasi Sistem ng Berjalan Kebanyakan orang hanya dapat mengetahui penyakit amblyopia melalui dokter dengan mendatangi rumah sakit yang ada. Hal ini dilakukan karena kebanyakan masyarakat tidak memiliki pengetahuan akan ilmu kesehatan. Bahkan tidak jarang ada beberapa orang yang menganggap remeh dan menghiraukan gejala-gejala dari penyakit amblyopia ini dan mengambil tindakan dengan membiarkan penyakit tersebut tumbuh dan menjadi parah. Ahli penyakit spesialis mata (Sp,M) di Indonesia khususnya di Medan kebanyakan berlokasi di kota besar sehingga masyarakat yang jauh dari kota kesulitan mengakses ahli mata di tempat tinggalnya serta biaya yang dikeluarkan relatif mahal.

3 28 Berdasarkan uraian diatas maka penulis akan merancang aplikasi sistem pakar yang bertujuan agar dapat memberikan kontribusi positif dalam hal mengetahui bentuk gejala dari penyakit amblyopia. Oleh karena itu penulis merancang sistem pakar identifikasi penyakit amblyopia pada anak dengan menggunakan Visual Basic dan SQL Server R dan menggunakan metode UML (Unified Modeling Language). III.3. Desain Sistem III.3.1. Desain Sistem Secara Global Perancangan desain sistem yang akan dibangun menggunakan pemodelan UML (Unified Modelling System). Diagram-diagram yang digunakan use case diagram, class diagram dan squence diagram. III Represntasi 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 beberapa representasi pengetahuan dari pakar yang tersusun atas dua elemen dasar yaitu, fakta dan aturan, dan mesin inferensi untuk mendiagnosa penyakit amblyopia. Basis Pengetahuan yang ada di dalam sistem pakar ini adalah di gunakan 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.

4 29 Basis pengetahuan yang di gunakan dalam sistem pakar ini tediri dari gejalagejala yang di alami pasien dan derajat / tingkat keyakinan yang diberikan oleh pakar. III Metode Dempster-Shafer Adapun metode yang dipakai dalam pemecahan masalah dari sistem pakar identifikasi penyakit amblyopia pada anak ini adalah metode dempster-shafer. Teori dempster-shafer adalah suatu teori matematika untuk membuktikan berdasarkan fungsi kepercayaan dan pemikiran yang masuk akal (belief function and palusible reasoning), yang digunakan untuk mngkombinasikan potongan informasi yang terpisah atau bukti untuk mengkakulasi kemungkinana dari suatu peristiwa. Teori ini dikembangkan oleh Arthur P. Dempster dan Glenn Shafer. Secara umum teori dempster-shafer ditulis dengan interval [Belief, Plausibility] Belief (Bel) adalah ukuran kekuatan evidence (bukti) dalam mendukung himpunan proposisi. Jika bernilai 0 maka mengindikasikan bahwa tidak ada evidence, dan jika bernilai 1 menunjkan adanya kepastian. Plausibility (P1) dinotasikan sebagai P1(s) = 1 Bel(-s) Plausibility juga bernilai 0 sampai 1. Jika kita yakin s, maka dapat dikatakan bahwa Bel=( s)=0. Pada teorema dempster-shafer kita mengenal adanya frame of discernment yang dinotasikan dengan θ. Frame ini merupakan semesta pembicaraan dari sekumpulan hipotesis. Tujuannya adaah membangkitkan kepercayaann elemen-elemen θ terhadap elemen θ.

5 30 Keterangan 1. m1, m2, m3 = densitas gejala 2. x, y, z = himpunana penyakit 3. κ = jumlah conflict evidence Tabel III.1. Tabel Gejala Id Gejala Nama Gejala Nilai G-001 Riwayat keluarga 0.3 G-002 Mual dan muntah 0.4 G-003 Sakit kepala yang sering dan berkepanjangan 0.3 G-004 Anak harus lebih maju saat menonton TV ataupun belajar dikelas 0.2 G-005 Gangguan penglihatan karena cacat sejak lahir 0.2 G-006 Strabismus (mata juling) 0.4 G-007 Miopia (rabun jauh) 0.4 G-008 Hiperopia (rabun dekat) 0.4 G-009 Perbedaan pada ukuran kacamata 0.5 G-010 Crowding phenomenon (penuruanan tajam penglihatan) 0.5 G-011 Ptosis (mata turun) 0.6 G-012 Katarak (luka pada mata) 0.7 G-013 Anisometropik 0.6 G-014 Deprivasi 0.8 G-015 Astigmatisma yang besar 0.9 G-016 Adanya efek destinasi filter 0.9 G-017 Isometropia 0.8 Misalkan User melakukan konsultasi dengan keluhan sakit kepala yang sering dan berkepanjangan serta mual dan muntah. Maka untuk memperoleh nilai keyakinan dengan metode dempster-shafer dari gejala tersebut dapat dihitung sebagai berikut Si A melakukan pemeriksaan mata pada dokter spesialis mata dengan gejala sakit kepala yang sering dan berkepanjangan

6 31 Gejala 3 = Sakit kepala yang sering dan berkepanjagan G (x) = 0.3 = = 0.7 Setelah dilakukan pemeriksaan selanjutnya A terkena gejala mual dan mutah Gejala 2 = Mual dan muntah G (y) = 0.4 = = 0.7 Selanjutnya dilakukan perhitungan pada gejala yang dialami oleh A adalah sebagai berikut m (θ) = G (z) * G (y) = 0.3 * 0.4 = 0.12 (θ) = (1 0.3) * (1 0.4) = 0.7 * 0.6 = 0.42 m3 (z) = 0.12 = 0.12 = * 100% = 20.69% (1 0.42) 0.58 III Contoh Kasus Untuk mengetahui hasil konsultasi penyebab penyakit ini, maka dilakukan pengujian proses konsultasi. Proses pengujian sistem beruapa masukkan data gejala yang dialami ikan air tawar. Pada pegujian pertama diberikan beberapa gejala yang dialami ikan air tawar antara lain G-1 (nafsu makan berkurang) G-2( ikan sering mengapung/sering muncul ke permukaan)

7 32 Dari hasil konsultasi, total gejala yang dipilih sebanyak 2 gejala, maka untuk memperoleh nilai kepercayaan dengan Dempster s rule of combination dari gejala yang dipilih, dihitung Dimisalkan m1(g-1) = 0.15 m1(θ) = 1-m1(G-1)= = 0.85 m2(g-2) = 0.4 m2(θ) = 1- m2(g-2)= 1-0.4=0.6 hasil perhitungan dapat dilihat pada tabel 3.3 Tabel III.2. Hasil Perhitungan m2(g-2) = 0.4 m2(θ) =0.6 m1(g-1) = m1(θ) = Langkah pertama hitung nilai dari K -1 K-1 = = 0.94 Selanjutnya akan menghitung tingkat kepercayaan (m) combine dengan rumus m1 m2(g-1) = m1(g-1).m2(θ) G-1 Θ=G K = 0.09/0.94 = kemudian menghitung m1 m2(g-2) = m1 (Θ).m2(G-2) G-1 Θ=G K = 0.34/0.94 =

8 33 Jika menggunakan rumus bel(x)= Σ m(y) Y X bel({g-1,g-2}) = bel(g-1) + bel (G-2) = m1 m2(g-1) + m1 m2(g-2) = = Maka nilai kepastian kombinasi Dempster-Shafer bahwa ikan Anda terkena penyakit yang disebabkan oleh Bakteri Aeromonas Hydrophilia Sp adalah sebesar = * 100 % = 45.7 % III Use Case Diagram Diagram ini menggambarkan interaksi beberapa aktor dengan sistem digambarkan pada gambar III.1 berikut ini Mengelola Gejala + Include Gejala ng Dirasakan Login Mengelola Perhitungan Konsultasi Dokter Extend Hasil Konsultasi Pasien Logout Gambar III.1 Use Case Diagram Amblyopia III Class Diagram Gambaran class diagram pada sistem pakar identifikasi penyakit amblyopia dapat dilihat pada gambar III.2. berikut ini

9 34 TAMBAH PENGGUNA + Id Pengguna + Username + Password + Re-Password + Save () + Edit () + Delete () + Clear () + Back To Menu () + Username + Password LOGIN GEJALA KONSULTASI + New Account () + Login () + Exit () + Id Gejala + Nama Gejala + Nilai + Save () + Edit () + Delete () + Clear () + Menu Utama () + Pilih Gejala + Nama Gejala + Nilai Densitas + Add Gejala () + Reset Gejala () + Proses () + Menu Utama () PASIEN + Id Pasien + Nama Pasien + Tanggal Lahir + Umur +Jenis Kelamin + Golongan Darah + Berat & Tinggi Badan + Alamat + No. Tlp / HP + Save () + Edit () + Delete () + Clear () + Menu Utama () Gambar III.2 Class Diagram Amblyopia III Squence Diagram Penggambaran kolaborasi antar objek dari kelas-kelas yang ada serta pesan dan jawaban yang diterima atau dikrim oleh objek. Squence diagram pada aplikasi

10 35 yang akan dibuat yaitu squence diagram login, squence diagram menu utama, squence diagram data penyakit, squence diagram gejala, squence diagram informasi. III Squence Diagram Login Squence diagram login menggambarkan interaksi yang terjadi antara objek yang menghasilkan new user dan tampilan menu utama. Squence diagram login ditunjukan pada gambar III.3. berikut ini Aplikasi Database Admin Masukan Username dan Password Messagebox (Nama Server Salah) Validasi Username dan Password Gagal Return Gagal Return Berhasil Berhasil Menu Utama Gambar III.3 Squence Diagram Login

11 36 III Squence Diagram Menu Utama Squence diagram menu utama menggambarkan interaksi yang terjadi antara objek yang menghasilkan menu dokter dan menu. Squence diagram menu utama ditunjukan pada gambar III.4. berikut ini Aplikasi Database Admin Masukkan User Name, Password Messagebox (Nama Server Salah) Validasi Username, Password Gagal Return Gagal Return Berhasil Berhasil Menu Utama Data Pasien Data Pasien Tampilan Data Pasien Data Gejala Data Gejala Tampil Data Gejala Konsultasi Konsultasi Tampilan Konsultasi Profil Dokter Profil Penulis Tentang Sistem Pakar Logout Gambar III.4 Squence Diagram Menu Utama

12 37 III Squence Diagram Data Pasien Squence diagram data pasien menggambarkan interaksi yang terjadi antara objek yang menghasilkan data pasien. Squence diagram data pasien ditunjukan pada gambar III.5. berikut ini Aplikasi Database Admin Masukkan Data Pasien Data Pasien Dimasukkan Koreksi atau Ubah Data Pasien Data Pasien Di Update Hapus Data Pasien Data Pasien Di Hapus Tampilkan Data Pasien Return Tampil Data Pasien Gambar III.5 Squence Diagram Data Pasien III Squence Diagram Data Gejala Squence diagram data gejala menggambarkan interaksi yang terjadi antara objek yang menghasilkan data pasien. Squence diagram data gejala ditunjukan pada gambar III.6. berikut ini

13 38 Aplikasi Database Admin Masukkan Data Gejala Data Gejala Dimasukkan Koreksi atau Ubah Data Gejala Data Gejala Di Update Hapus Data Gejala Data Gejala Di Hapus Tampilkan Data Gejala Return Tampil Data Gejala Gambar III.6 Squence Diagram Data Gejala III Squence Diagram Konsultasi Squence diagram data informasi menggambarkan interaksi yang terjadi antara objek yang menghasilkan data pasien. Squence diagram informasi ditunjukan pada gambar III.7. berikut ini Aplikasi Database Admin Pilih Data Gejala Data Gejalang Dipilih Edit dan Hapus Data Gejala Data Gejala ng Telah di Hapus da di Edit Proses Konsultasi Data Gejala Data ng Telah Diproses Hasil Nilai Kemungkinan Tentang Penyakit Amblyopia Return Hasil Nilai Kemungkinan Amblyopia Gambar III.7 Squence Diagram Konsultasi

14 39 III.3.2. Desain Sistem Secara Detail Desain sistem yang penulis lakukan pada sistem pakar identifikasi penyakit amblyopia pada anak dengan menggunakan aplikasi program yang lebih akurat dan sederhana agar lebih mudah dalam pengoperasiannya. III Desain Output III Rancangan Antar Muka Form Menu Utama Antar muka form menu utama merupakan tampilan menu utama. Rancangan antar muka menu utama ditunjukan pada gambar III.8 berikut ini GAMBAR SISTEM PAKAR IDENTIFIKASI PENYAKIT AMBLYOPIA PADA ANAK DENGAN METODE DEMPSTER-SHAFER Menu Informasi Menu Informasi Data Pasien Data Gejala Konsultasi Account Manager GAMBAR Profil Dokter Tentang Siskar Logout Pengenalan Amblyopia GAMBAR INFORMASI Gambar Gambar Gambar Gambar Gambar Gambar III.8 Form Menu Utama

15 40 III Rancangan Antar Muka Form Konsultasi Antar muka form konsultasi merupakan tampilan untuk menginputkan data konsultasi dan menghitung berapa persen kemungkinan terkena amblyopia. Rancangan antar muka konsultasi ditunjukan pada gambar III.9. berikut ini GAMBAR SISTEM PAKAR IDENTIFIKASI PENYAKIT AMBLYOPIA PADA ANAK DENGAN METODE DEMPSTER-SHAFER Pilih Gejala Add Gejala Menu Utama Nama Gejala Nilai Densitis Reset Gejala Nama Gejala Nilai Densitis Proses Hasil Nilai Kemungkinan Terkena Penyakit Amblyopia Nilai Kemungkinan % Gambar Gambar Gambar Gambar Gambar Gambar III.9 Form Konsultasi III Rancangan Antar Muka Form Tentang Sistem Pakar Antar muka form tentang sistem pakar merupakan tampilan untuk informasi mengenai sistem pakar. Rancangan antar muka tentang sistem pakar ditunjukan pada gambar III.10. berikut ini

16 41 GAMBAR SISTEM PAKAR IDENTIFIKASI PENYAKIT AMBLYOPIA PADA ANAK DENGAN METODE DEMPSTER-SHAFER Pengenalan Sistem Pakar Menu Utama INFORMASI Gambar Gambar Gambar Gambar Gambar Gambar III.10 Form Tentang Sistem Pakar III Rancangan Antar Muka Form Profil Penulis Antar muka form profil penulis merupakan tampilan untuk informasi mengenai penulis. Rancangan antar muka profil penulis ditunjukan pada gambar III.11. berikut ini

17 42 GAMBAR SISTEM PAKAR IDENTIFIKASI PENYAKIT AMBLYOPIA PADA ANAK DENGAN METODE DEMPSTER-SHAFER PROFIL PENULIS Menu Utama GAMBAR Nama Tempat & Tanggal Lahir Umur Agama Alamat Rumah Pekerjaan Kampus Jurusan Alamat INFORMASI Gambar Gambar Gambar Gambar Gambar Gambar III.11 Form Profil Penulis III Desain Input Antar muka yang menjadi input dari sistem yang akan dibangun yaitu form tambah pelanggan, form data pasien dan form data gejala. III Rancangan Antar Muka Form Login Antar muka form login merupakan tampilan login pengguna. Rancangan antar muka login ditunjukan pada gambar III.12. berikut ini

18 43 GAMBAR SISTEM PAKAR IDENTIFIKASI PENYAKIT AMBLYOPIA PADA ANAK DENGAN METODE DEMPSTER-SHAFER LOGIN DOKTER *Silahkan Masukan Username & Password Untuk Login G A M B A R Username Password Login Exit Gambar Gambar Gambar Gambar Gambar Gambar III.12 Form Login III Rancangan Antar Muka Form Tambah Pengguna Antar muka form tambah pengguna merupakan tampilan untuk menambahkan pengguna baru. Rancangan antar muka tambah pengguna ditunjukan pada gambar III.13. berikut ini GAMBAR SISTEM PAKAR IDENTIFIKASI PENYAKIT AMBLYOPIA PADA ANAK DENGAN METODE DEMPSTER-SHAFER Id Pengguna Save G A M B A R Username Edit Delete Id Pengguna Username Password Password Clear Re-Password Back Gambar Gambar Gambar Gambar Gambar Gambar III.13 Form Tambah Pengguna

19 44 III Rancangan Antar Muka Form Data Pasien Antar muka form data pasien merupakan tampilan untuk menginputkan data pasien. Rancangan antar muka data pasien ditunjukan pada gambar III.14. berikut ini GAMBAR SISTEM PAKAR IDENTIFIKASI PENYAKIT AMBLYOPIA PADA ANAK DENGAN METODE DEMPSTER-SHAFER Id Pasien Save Edit Delete Nama Pasien Clear Back Tanggl Lahir Umur Jenis Kelamin Golongan Darah Berat & Tinggi Badan Alamat No. Telp / HP Id Pasien Gol. Berat Tinggi Nama Pasien Tgl Lahir Umur JK Alamat No. Telp / Hp Darah Badan Badan Gambar Gambar Gambar Gambar Gambar Gambar III.14 Form Data Pasien III Rancangan Antar Muka Form Data Gejala Antar muka form data gejala merupakan tampilan untuk menginputkan data gejala. Rancangan antar muka data gejala ditunjukan pada gambar III.15. berikut ini

20 45 GAMBAR SISTEM PAKAR IDENTIFIKASI PENYAKIT AMBLYOPIA PADA ANAK DENGAN METODE DEMPSTER-SHAFER Id Pasien Nama Gejala Nilai Save Edit Delete Id Gejala Nama Gejala Nilai Clear Menu Utama Gambar Gambar Gambar Gambar Gambar Gambar III.15 Form Data Gejala III Desain Database Database merupakan kumpulan dari data yang saling berhubungan satu dengan yang lainnya. Untuk merancangnya diperlukan alat bantu, baik menggambarkan relasinya maupun mengoptimalkan rancangan database. III Kamus Data Kamus data merupakan suatu daftar terorganisasi tentang kompesisi elemen data, aliran data dan store yang digunakan. Pengisisan data dictionary dilakukan setiap saat selama proses pengembangan berlangsung, ketika diketahui adanya data saat diperlukan penambahan data item kedalam sistem. Berikut ini adalah kamus data dari sistem pakar identifikasi penyakit amblyopia pada anak dengan metode dempster-shafer.

21 46 1. Tambah Pengguna = Id Pengguna + Username + Password 2. Login = Username + Password 3. Gejala = Id Gejala + Nama Gejala + Nilai 4. Pasien = Id Pasien + Nama Pasien + Tgl Lahir + Umur + JK + Gol Darah + BBadan + TBadan + Alamat + NoTlp 5. Konsultasi = Id Gejala + Nama Gejela + Nilai III Normalisasi Normalisasi dibuat agar menghasilkan tabel / file yang akan digunakan sebagai penyimpan data. 1. Bentuk Normal Pertama (1NF / Membagi kebutuhan file). a. Tabel Normal Pertama - IdPengguna - Username - Password - IdGejala - NamaGejala - IdPasien - NamaPasien - TglLahir - Umur - JK - GolDarah - Bbadan - Tbadan - Alamat - NoTlp

22 47 2. Bentuk Normal kedua (2NF). a. Tabel Login IdPengguna Username Password b. Tabel Gejala. IdGejala NamaGejala Nilai c. Tabel Pasien Id Pasien Nama Pasien Tgl Lahir Umur JK Gol Darah Bbadan TBadan Alamat No Tlp III Desain Tabel / File Berdasarkan kamus data tersebut di atas, maka struktur tabel data yang terbentuk adalah sebagai berikut 1. Struktur login, tabel ini memiliki struktur sebagai berikut Nama Database Nama Tabel Primary Key Amblyopia.mdf Tbl_AddUser IdPengguna Tabel Tbl_AddUser adalah tabel untuk menyimpan pengguna baru dan data login dari si pengguna. Tabel III.3 Struktur Tabel Login Nama Field Type Data Panjang Keterangan IdPengguna Varchar 20 Id Pengguna Username Varchar 35 Nama pengguna Password Nchar 15 Password pengguna

23 48 2. Struktur gejala, tabel ini memiliki struktur sebagai berikut Nama Database Nama Tabel Primary Key Amblyopia.mdf Tbl_Gejala IdGejala Tabel Tbl_Gejala adalah tabel untuk menyimpan gejala-gejala yang dialami si pasien. Tabel III.4 Struktur Tabel Gejala Nama Field Type Data Panjang Keterangan IdGejala Varchar 10 Id Gejala NamaGejala Varchar 500 Nama gejala Nilai Varchar 10 Nilai gejala 3. Struktur gejala, tabel ini memiliki struktur sebagai berikut Nama Database Nama Tabel Primary Key Amblyopia.mdf Tbl_Pasien IdPasien Tabel Tbl_Pasien adalah tabel untuk menyimpan data-data pasien saat melakukan pemeriksaan atau konsultasi. Tabel III.5 Struktur Tabel Pasien Nama Field Type Data Panjang Keterangan IdPasien Nchar 10 Id Pasien NamaPasien Varchar 50 Nama pasien TglLahir nchar 10 Tanggal lahir Umur Nchar 10 Nama gejala JK Varchar 15 Jenis Kelamin GolDarah nchar 10 Golongan Darah BBadan nchar 10 Berat Badan

24 49 TBadan nchar 10 Tinggi Badan Alamat Varchar 100 Alamat NoTlp Varchar 20 No. Telp / HP III Logika Program Berikut ini merupakan logika program yang akan dijabarkan menggunakan activity diagram. Activity diagram sistem pakar yang dirancang dapat dilihat pada gambar berikut ini 1. Login Berikut ini merupakan gambar activity diagram login. Dokter Cek Login valid Apakah Ada? valid Masuk ke halaman dokter Gambar III.16 Logika Program Login

25 50 2. Akses Dokter Berikut ini merupakan gambar activity diagram akses Dokter. gejala halaman dokter pasien tambah pengguna konsultasi Gambar III.17 Logika Program Akses Dokter

26 51 3. Input Gejala Berikut ini merupakan gambar activity diagram input gejala. form gejala Tambah Data baru Konfir masi Hapus Pilih data yang akan dihapus Konfir masi Hapus Simpan Tekan Simpan Batal Tekan Batal Keluar Gambar III.18 Logika Program Input Gejala

27 52 4. Input Data Pasien Berikut ini merupakan gambar activity diagram input data pasien. Form Pasien Tambah Data baru Konfir masi Hapus Pilih data yang akan dihapus Konfir masi Hapus Simpan Tekan Simpan Batal Tekan Batal Keluar Gambar III.19 Logika Program Input Pasien

28 53 5. Registrasi Berikut ini merupakan gambar activity diagram registrasi. Form Account Manager Tambah Data baru Konfir masi Hapus Pilih data yang akan dihapus Konfir masi Hapus Simpan Tekan Simpan Batal Tekan Batal tidak Gambar III.20 Logika Program Registrasi.

29 54 6. Konsultasi. Berikut ini adalah activity diagram konsultasi. Inputkan gejala yang dirasakan pasien hasil akan ditampilkan Gambar III.21 Logika Program Konsultasi