SISTEM PAKAR DIAGNOSA PENYAKIT DEMAM BERDARAH BERBASIS ANDROID MENGGUNAKAN METODE CERTAINTY FACTOR NASKAH PUBLIKASI

Transkripsi

1 SISTEM PAKAR DIAGNOSA PENYAKIT DEMAM BERDARAH BERBASIS ANDROID MENGGUNAKAN METODE CERTAINTY FACTOR NASKAH PUBLIKASI diajukan oleh Albertus Baskoro Galih Kusumo kepada SEKOLAH TINGGI MANAJEMEN INFORMATIKA DAN KOMPUTER AMIKOM YOGYAKARTA YOGYAKARTA 2015

2 NASKAH PUBLIKASI SISTEM PAKAR DIAGNOSA PENYAKIT DEMAM BERDARAH BERBASIS ANDROID MENGGUNAKAN METODE CERTAINTY FACTOR disusun oleh Albertus Baskoro Galih Kusumo Dosen Pembimbing Heri Sismoro, M.Kom NIK Tanggal, 05 Desember 2015 Ketua Jurusan Strata 1 Teknik Informatika Sudarmawan, M.T NIK

3 SISTEM PAKAR DIAGNOSA PENYAKIT DEMAM BERDARAH BERBASIS ANDROID MENGGUNAKAN METODE CERTAINTY FACTOR Albertus Baskoro Galih Kusumo 1), Heri Sismoro 2), 1,2) Teknik Informatika STMIK AMIKOM Yogyakarta Jl Ringroad Utara, Condongcatur, Depok, Sleman, Yogyakarta Indonesia albertus.ku@students.amikom.ac.id 1), herisismoro@amikom.ac.id 2) Abstract - Dengue fever is an infectious disease caused by the dengue virus is transmitted through the bite of Aedes aegypti and Aedes albopictus. Dengue fever is one of the infectious diseases that often cause disease and death. In this study the authors make an application of the method of certainty factor so that people can recognize and cope with the disease. Expert system for diagnosis of dengue fever was designed as a tool to diagnose dengue fever with the dynamic knowledge base. Where an expert system is a computer system that can perform reasoning an expert with expertise in a certain skill. Expert systems can replace the role of an expert that the principle works can provide definitive results, as was done by an expert. Expert system method used is a certainty factor. This expert system will feature a selection of symptoms that can be selected by the user, where each option symptoms will bring the user to the choice of the next symptom to get the final result. In the final results, the system will display the user selection of symptoms and illness. The system provides the results in the form of the possibility of disease experienced, the percentage of convictions, as well as the value of the confidence given by the user in answering questions during a counseling session when using this system. Keyword: Expert System, Dengue Fever, Certainty Factor Method, Eclipse. 1. Pendahuluan 1.1 Latar Belakang Penyakit demam dengue atau biasa dikenal masyarakat dengan sebutan demam berdarah merupakan salah satu penyakit infeksi yang disebabkan oleh virus dengue dan ditularkan melalui gigitan nyamuk Aedes Aegepty dan Aedes Albopictus. Penyakit ini merupakan salah satu jenis gangguan kesehatan yang mengganggu produktivitas setiap orang dan merupakan salah satu penyakit menular yang sering menimbulkan wabah dan menyebabkan kematian. Oleh karena itu untuk mengurangi tingkat kematian terhadap DBD dan untuk mempermudah masyarakat atau penderita mengetahui sejak dini penyakit yang diderita dan agar tidak terlambat mendapatkan pengobatan dikarenakan seorang dokter atau pakar memiliki keterbatasan waktu. Maka dibangun suatu sistem yang dapat membantu menyelesaikan masalah tersebut berupa sistem pakar dengan menggunakan metode certainty factor. Metode certainty factor (CF) merupakan metode yang mendefenisikan ukuran kepastian terhadap suatu fakta atau aturan, untuk menggambarkan tingkat keyakinan pakar terhadap masalah yang sedang dihadapi, dengan menggunakan certainty factor ini dapat menggambarkan tingkat keyakinan pakar. 1.2 Rumusan Masalah Berdasarkan latar belakang yang telah diuraikan sebelumnya, maka dibuat rumusan masalah sebagai berikut : Bagaimana cara membuat system pakar yang dapat mendeteksi penyakit Demam Berdarah Deague menggunakan metode Certainty Factor dengan melihat gejala-gejala dan informasi yang ada? 1.3 Tujuan Berdasarkan rumusan masalah, tujuan pembuata system pakar pada penelitian ini adalah : 1. Mengetahui bagaimana cara membuat system pakar deteksi dini penyakit demam berdarah berbasis android menggunakan metode certainty factor. 2. Mempermudah dalam mendiagnosa dini penyakit demam berdarah secara cepat dan tepat. 3. Memberikan pengetahuan kepada masyarakat tentang informasi dan pencegahan demam berdarah secara valid. 4. Meningkatkan kesadaran masyarakat akan pentingnya menjaga kesehatan lingkungan dan diri agar terhindar dari demam berdarah dengue. 1.4 Metode Penelitan Metode analisis yang digunakan adalah analisis PIECES, metode pengumpulan data yang digunakan adalah wawancara dan studi pustaka, metode perancangan yang digunakan adalah UML (Unified Modeling Language), metode yang testing yang digunakan adalah whitebox dan blackbox testing. 2. Landasan Teori 2.1 Kecerdasan Buatan Artificial Intelegence atau kecerdasan buatan dapat didefinisikan sebagai cabang sains komputer yang mempelajari otomatisasi tingkah laku cerdas (intelligent) [1]. 1

4 2.2 Sistem Pakar Sistem pakar juga dapat didefinisikan sistem berbasis komputer yang menggunakan pengetahuan, fakta, dan teknik penalaran dalam memecahkan masalah yang biasanya hanya dapat dipecahkan oleh seorang pakar dalam bidang tertentu [2] Arsitektur Sistem Pakar Sistem pakar memiliki komponen utama yaitu antarmuka pengguna (user interface), basis data sistem pakar (expert system database), fasilitas akuisisi pengetahuan (knowledge acquisition facility), dan mekanisme inferensi (inferency mechanism) serta fasilitas penjelasan (explanation facility) [2]. Arsitektur sistem pakar atau Expert System (ES) menurut Turban (1995), sistem pakar disusun oleh dua bagian utama, yaitu lingkungan pengembangan dan lingkungan konsultasi [2] Keuntungan Sistem Pakar 1. Membuat seseorang yang awam dapat bekerja seperti layaknya seorang pakar 2. Dapat bekerja dengan informasi yang tidak lengkap atau tidak pasti 3. Meningkatkan output dan produktivitas. ES dapat bekerja lebih cepat dari manusia. Keuntungan ini berarti mengurangi jumlah pekerja yang dibutuhkan, dan akhirnya akan mereduksi biaya. 4. Meningkatkan kualitas. 5. ES menyediakan nasihat yang konsisten dan dapat mengurangi tingkat kesalahan. 6. Membuat peralatan yang kompleks lebih mudah dioperasikan karena ES dapat melatih pekerja yang tidak berpengalaman. 7. Handal ( reliability ). 8. ES tidak dapat lelah atau bosan. Juga konsisten dalam memberi jawaban dan selalu memberikan perhaitan penuh. 9. Memiliki kemampuan untuk memecahkan masalah yang kompleks. 10. Memungkinkan pemindahan pengetahuan ke lokasi yang jauh serta memperluas jangkauan seseorang pakar, dapat diperoleh dan dipakai dimana saja. Merupakan arsip yang terpercaya dari sebuah keahlian sehingga user seolah olah berkonsultasi langsung dengan sang pakar meskipun sang pakar sudah pensiun[2] Kelemahan Sistem Pakar 1. Masalah dalam mendapatkan pengetahuan di mana pengetahuan tidak selalu bisa didapatkan dengan mudah, karena kadangkala pakar dari masalah yang kita buat tidak dimiliki oleh pakar yang berbeda beda. 2. Untuk membuat suatu sistem pakar yang benar benar berkualitas tinggi sangatlah sulit dan memerlukan biaya yang sangat besar untuk pengembangan dan pemeliharaanya. 3. Boleh jadi sistem tak dapat membuat keputusan. 4. Sistem pakar tidaklah 100% menguntungkan, walaupun seorang tetap tidak sempurna atau tidak selalu benar. Oleh karena itu perlu diuji ulang secara teliti sebelum digunakan. Dalam hal ini peran manusia tetap merupakan faktor dominan[3] 2.3 Demam Berdarah Demam berdarah atau Demam Berdarah Dengue adalah penyakit yang membuat penderitanya mengalami rasa nyeri yang luar biasa, seolah-olah terasa sakit hingga ke tulang. Penyebabnya adalah virus dengue yang menyebar ke manusia melalui gigitan nyamuk Aedes aegypti. Artinya DBD tidak bisa menular langsung dari seseorang ke orang lain tanpa perantara nyamuk tersebut. Nyamuk Aedes aegypti biasanya berkembang biak di daerah berpenduduk tinggi seperti di kota-kota besar yang memiliki iklim lembap dan hangat[4]. 2.4 Certainty Factor Faktor kepastian (certainty factor) menyatakan kepercayaan dalam sebuah kejadian (fakta atau hipotesa) berdasar bukti atau penilaian pakar (Turban, 2005). Certainty factor menggunakan suatu nilai untuk mengasumsikan derajat keyakinan seorang pakar terhadap suatu data [2]. CF[H,E] = MB[H,E] MD[H,E] Keterangan : CF(H,E) = certainty factor hipotesa yang dipengaruhi oleh evidence e diketahui dengan pasti MB(H,E) = measure of belief terhadap hipotesa H, jika diberikan evidence E (antara 0 dan 1) MD(H,E) = measure of disbelief terhadap evidebce H, jika diberikan evidance E (antara 0 dan 1). Certainty factor untuk kaidah premis tunggal CF[H,E]1= CF[H] * CF[E] Certainty Factor untuk kaidah dengan kesimpulan yang serupa (similarly concluded rules) : CFcombineCF[H,E] 1,2= CF[H,E] 1 + CF[H,E] 2 * [1- CF[H,E] 1] CFcombineCF[H,E] old,3=cf[h,e] old +CF[H,E] 3 * (1- CF[H,E] old] 2.5 Android Android adalah sistem operasi bergerak (mobile operating system) yang mengadopsi sistem operasi Linux, namun telah dimodifikasi. Android diambil alih oleh google pada tahun 2005 dari Android. Inc sebagai bagian strategi untuk mengisi pasar sistem oprasi bergerak. Google mengambil alih seluruh hasil kerja Android termasuk tim yang mengambangkan Android [5]. 3. Analisis dan Perancangan 3.1 Analisis Masalah Dalam tahap ini dilakukan analisis terhadap masalah atau kendala yang terjadi. Analisis masalah biasa juga disebut dengan analisis kelemahan sistem. Untuk memudahkan dalam melakukan analisis digunakan metode PIECES, 2

5 yaitu metode dalam menganalisis kelemahan sistem dari beberapa segi antara lain kinerja (Performance), informasi (Information), ekonomi (Economy), pengendalian (Control), efisiensi (Efficieny) dan pelayanan (Service) Identifikasi Masalah Penyakit demam dengue atau biasa dikenal masyarakat dengan sebutan demam berdarah merupakan salah satu penyakit infeksi yang disebabkan oleh virus dengue dan ditularkan melalui gigitan nyamuk Aedes Aegepty dan Aedes Albopictus. Penyakit ini merupakan salah satu jenis gangguan kesehatan yang mengganggu produktivitas setiap orang dan merupakan salah satu penyakit menular yang sering menimbulkan wabah dan menyebabkan kematian. Oleh karena itu penyakit ini sering menimbulkan kepanikan di masyarakat. Untuk mengatasi permasalahan di atas penulis memutuskan untuk membuat aplikasi untuk memudahkan masyarakat dalam mendiagnosis penyakit demam berdarah dengue. Dengan memanfaatkan ilmu dari seorang pakar atau ahli yang ilmunya di implementasikan atau diterapkan ke dalam aplikasi kecerdasan buatan atau sistem pakar berbasis android menggunakan metode certainty factor. Penggunaan aplikasi dengan kecerdasan buatan ini diprogram untuk dapat menggantikan peran manusia dalam mencari solusi, memberi keputusan, memberi prediksi, dan hal lainnya yang berhubungan dengan kecerdasan manusia. Dengan demikian dapat memberikan kemudahan dalam menyelesaikan pekerjaan atau masalah, karena dalam beberapa aspek peran manusia dapat digantikan oleh program Analisis PIECES Dengan menggunakan metode analisis PIECES yang terdiri dari Performance (kinerja), Informaion (informasi), Economic (ekonomi), Control (kontrol), Efficiency (efisiensi), dan Service (pelayanan), dapat membantu dalam menemukan permasalahan utama yang dihadapi. Sehingga dapat memudahkan dalam perencanaan pengembangan sistem yang lebih baik. 3.2 Solusi-solusi yang dapat diterapkan Dari masalah-masalah yang telah diuraikan sebelumnya, terdapat beberapa solusi yang dapat diterapkan antara lain: 1. Solusi Jangka Pendek Pembuatan sistem pakar deteksi dini penyakit demam berdarah berbasis android menggunakan metode certainty factor. 2. Solusi Jangka Menengah Pengimplementasian sistem pakar deteksi dini penyakit demam berdarah ke rumah sakit di wilayah jogja 3. Solusi Jangka Panjang Pengimplementasian sistem pakar deteksi dini penyakit demam berdarah ke rumah sakit di Indonesia. deteksi dini penyakit demam berdarah berbasis android menggunakan metode certainty factor. 3.4 Analisis Kebutuhan Analisis kebutuhan dari sistem dimaksudkan untuk mengetahui apa saja yang dibutuhkan oleh sistem yang akan dibangun dalam rangka mengganti atau memperbaiki kelemahan-kelemahan yang ditemukan dari sistem yang lama agar kinerja keseluruhan dari sistem menjadi lebih baik. 3.5 Analisis Kelayakan Analisis kelayakan merupakan tahap untuk menganalisis sistem yang akan dibangun apakah dapat dilaksanakan atau tidak. Tujuan dari analisis kelayakan adalah untuk mengetahui layak atau tidaknya sebuah sistem baru yang akan diterapkan sebagai pengganti, perbaikan atau pengembangan dari sistem yang lama. 3.6 Perancangan Sistem Perancangan sistem bertujuan untuk mendapatkan gambaran, perencanaan atau cetak biru dari sistem yang dibangun. Dalam tahap perancangan ini terdapat beberapa komponen penting yang harus dirancang antara lain : 3.7 Perancangan UML UML (Unified Modeling Language) adalah sebuah bahasa yang menggunakan grafik atau gambar untuk memvisualisasi, menspesifikasikan, membangun, dan mendokumentasikan dari sebuah sistem pengembangan software berbasis object-oriented. 3.8 Rancangan Antarmuka (Interface) Tujuan dari rancangan antarmuka (interface) adalah memberikan gambaran, konsep, atau rancangan antarmuka yang efektif dan sesuai dengan pengguna sistem pakar. Efektif berarti siap digunakan dan sesuai berarti sesuai dengan kebutuhan pengguna sebagai admin maupun pengguna. 4 Implementasi dan Pembahasan 4.1 Implementasi Interface Implementasi interface adalah penerapan tampilan yang berdasarkan desain yang telah dirancang sebelumnya yang dapat dilihat dari sisi pengguna aplikasi. Gambar 1. Menu Diagnosis 3.3 Solusi yang dipilih Dalam penelitian ini dipilih solusi yang paling mungkin diterapkan dengan segera yaitu Pembuatan sistem pakar 3

6 Cfkombinasi 4 = = Cfkombinasi 5 = ( ) Cfkombinasi 5 = * Cfkombinasi 5 = = Gambar 2. Menu Hasil Diagnosis 4.2 Whitebox Testing Whitebox testing merupakan cara pengujian dengan melihat ke dalam modul untuk meneliti kode-kode program yang ada dan menganalisis apakah ada kesalahan atau tidak. Baris program dicek satu persatu apakah terdapat error yang mengakibatkan gangguan pada sistem atau mengakibatkan sistem tidak dapat berjalan. Error tersebut dapat berupa logical error maupun kesalahan penulisan kode program. Whitebox testing menggunakan software Eclipse ADT yang mempunyai fitur pengecekan error code secara otomatis, dan hasilnya tidak terdapat error logical maupun penulisan kode program. 4.3 Blackbox Testing Blackbox testing adalah pengujian yang dilakukan dengan cara mengamati hasil eksekusi melalui data uji dan memeriksa fungsional dari perangkat lunak. Blackbox testing pada sistem ini dilakukan dengan mengakses sistem dan mencoba satu-persatu fitur dari sistem, apakah berjalan sesuai atau tidak. Perhitungan manual dengan nilai input penyakit 0.3 (sedikit tau) dengan nilai pakar dari dokter adalah (0,6;0,8;0,8;0,5;0,7;0,4;0,7;0,5;0,7;0,7;0,7;0,7).. Rumus : 1. Untuk rumus dengan 1 premis maka : CF (H,E) = CF (E) * CF(RULE) 2. Sedangkan untuk rumus kombinasinya adalah : Cfkombinasi ( Cflama Cfbaru ) = Cflama + Cfbaru * (1-Cflama) Perhitungan : 1. Cfkombinasi (Cflama, Cfbaru) = Cflama + Cfbaru * (1-Cflama) Cfkombinasi 1,2 = (1-0.18) Cfkombinasi 1,2 = * 0.82 Cfkombinasi 1,2 = = Cfkombinasi 3 = Cfkombinasi1 + Cfbaru * (1- Cfkombinasi1) Cfkombinasi 3 = ( ) Cfkombinasi 3 = * Cfkombinasi 3 = = Cfkombinasi 4 = ( ) Cfkombinasi 4 = * Cfkombinasi 6 = ( ) Cfkombinasi 6 = * Cfkombinasi 6 = = Cfkombinasi 7 = ( ) Cfkombinasi 7 = * Cfkombinasi 7 = = Cfkombinasi 8 = ( ) Cfkombinasi 8 = * Cfkombinasi 8 = = Cfkombinasi 9 = ( ) Cfkombinasi 9 = * Cfkombinasi 9 = = Cfkombinasi 10= ( ) Cfkombinasi 10= * Cfkombinasi 10= = Cfkombinasi 11= ( ) Cfkombinasi 11= * Cfkombinasi 11= = Cfkombinasi 12= ( ) Cfkombinasi 12= * Cfkombinasi 12= = Penutup 5.1 Kesimpulan Berdasarkan pembahasan yang telah diuraikan dalam babbab sebelumnya, sekaligus untuk menjawab rumusan masalah yang terdapat pada bab I, maka dapat diambil beberapa kesimpulan antara lain : 1. Dalam pembuatan Sistem Pakar (Expert System) ini langkah pertama yang dilakukan adalah mengumpulkan data-data gejala dan nilai pakar dari gejala penyakit demam berdarah yang ada. 2. Setelah data-data yang terkumpul lalu membuat perancangan sistem pakar yang meliputi perancangan logika alur pemikiran dan perancangan interface. 3. Sistem pakar diagnosa penyakit demam berdarah berbasis android menggunakan metode certainty factor ini dibuat menggunakan Eclipse ADT sebagai aplikasi penulis kode program. 4. Aplikasi Dokter Debe dibuat dengan menggabungkan konsep kecerdasan buatan dengan metode certainty factor dan informasi tentang 4

7 penyakit dari narasumber sendiri dalam hal ini adalah dokter umum. 5. Aplikasi Dokter Debe ini dapat digunakan untuk mendeteksi secara dini penyakit Demam Berdarah. 5.2 Saran Saran yang dapat dilakukan untuk mengoptimalkan maupun mengembangkan sistem antara lain : 1. Sebaiknya sistem dikombinasikan dengan metode lain selain Certainty Factor agar hasilnya dapat lebih akurat. 2. Sebaiknya sistem ditambah dengan beberapa penyakit yang mungkin gejalanya menyerupai dengan demam berdarah dengue sehingga dapat dibandingkan dan ditarik kesimpulan apakah terjangkit demam berdarah dengue atau penyakit yang memiliki gejala sama. 3. Nilai pakar dapat dikombinasikan melalui beberapa pakar sehingga dapat ditarik rata-rata untuk nilai-nilai penyakit sehingga hasilnya lebih akurat. 4. Sebaiknya untuk narasumber sendiri adalah seorang dokter spesialis penyakit dalam, agar nantinya informasi dan hasil diagnosis dapat lebih akurat dan lebih dapat dipercayai oleh pengguna dalam hal ini pasien. Daftar Pustaka [1] Suyanto. 2014, Artificial Intellegence. Informatika : Bandung. [2] Kusrini. 2006, Sistem Pakar Teori Dan Aplikasi. Penerbit ANDI : Yogyakarta. [3] Arhami, Muhammad Konsep Dasar Sistem Pakar. Penerbit Andi. Yogyakarta. Hal [4] Alodokter Demam Berdarah. Diakses pada tanggal 17/09/2015 [5] Supriyanto, Dodit. Agustina, Rini Pemrograman Aplikasi Android. Penerbit Mediakom. Yogyakarta Biodata Penulis Albertus Baskoro Galih Kusumo, memperoleh gelar Sarjana Komputer (S.Kom), Jurusan Teknik Informatika STMIK AMIKOM Yogyakarta, lulus tahun Heri Sismoro, memperoleh gelar M.Kom Jurusan Ilmu Komputer Universitas Gajah Mada Yogyakarta pada tahun Saat ini menjadi dosen tetap di STMIK AMIKOM Yogyakarta. 5