SISTEM PAKAR UNTUK MENDIAGNOSA PENYAKIT JANTUNG MENGGUNAKAN METODE DEMPSTER SHAFER

Transkripsi

1 Volume 3 No 1 Maret 2018 e-issn SISTEM PAKAR UNTUK MENDIAGNOSA PENYAKIT JANTUNG MENGGUNAKAN METODE DEMPSTER SHAFER Arjon Samuel Sitio Teknik Informatika STMIK Pelita Nusantara Medan, Jl. Iskandar Muda No.1, Medan, Indonesia arjonsitio@yahoo.com Abstrak Sistem pakar mendiagnosa penyakit jantung pada Klinik Aviati Medan. Penelitian ini bertujuan untuk membuat Aplikasi sitem pakar mendeteksi penyakit jantung pada Klinik Aviati dengan menggunakan bahasa pemrograman Visual Basic 2010.Metode pengumpulan data yang digunakan dalam penelitian yaitu observasi dan studi pustaka. Dalam pembuatan aplikasi ini, metode dempster shafer digunakan untuk mendeteksi tingkat resiko penyakit jantung berdasarkan faktor resiko serta gejala yang mempengaruhi penyakit jantung. Dari hasil penelitian yang dilakukan, maka dapat disimpulkan bahwa sistem pakar mendeteksi penyakit jantung pada Klinik Aviati dengan mengggunakan bahasa pemrograman Visual Basic 2010 dapat meningkatkan kinerja dari Klinik Aviati. Kata Kunci : Sistem Pakar, Penyakit Jantung, Dempster Shafer, Visual Basic 2010 Abstact Expert system to diagnose heart disease at Medan Aviati Clinic. This study aims to create an Expert System application detects heart disease in Aviati Clinic by using Visual Basic programming language Data collection method used in research is observation and literature study. In making this application, the dempster shafer method is used to detect the risk of heart disease based on risk factors and symptoms that affect heart disease. From the results of research conducted, it can be concluded that the expert system detects heart disease in Aviati Clinic by using Visual Basic programming language 2010 can improve the performance of Aviati Clinic. Key Words: Expert System, Bone Disease, Dempster Shafer, Visual Basic 2010 I. PENDAHULUAN Jantung adalah salah satu organ vital bagi makluk hidup. Pada manusia, seperti hal nya mahkluk hidup yang lain jantung berfungsi memompa darah ke seluruh tubuh. Karena pungsi jantung sangat penting bagi manusia maka kesehatan jantung sangat perlu diperhatikan. Jantung sangat rentan terhadap berbagai penyakit dan gangguan yang dapat mengganggu aktifitas bahkan menyebabkan kematian. Penyakit dan gangguan jantung ini sering tidak di rasakan atau diketahui si penderita. Terkadang diketehui setelah penyakit tersebut telah parah atau merenggut nyawa. Penyakit jantung dapat disebabkan oleh kebiasaan merokok mengonsumsi makanan jonk food dan minuman beralkohol, faktor usia, kurang berolahraga, setres, bawaan lahir dan riwayat keluarga. Jadi untuk mengurangi resiko keluhan jantung, kita membutuhkan informasi lengkap dan memadai dari seorang pakar dalam bidangnya, seperti yang telah diketahui banyak sekali seorang pakar yang sibuk dalam melakukan kegiatannya atau banyak pasien yang harus ditangani oleh seorang dokter dalam satu waktu. Sehingga sulit bagi penderita untuk bertemu langsung dengan seorang pakar yang dapat memberikan tindakan pencegahan atau pun penyembuhan. Maka untuk itu diperlukan sebuah Aplikasi sistem pakar untuk diagnosa penyakit jantung yakni suatu sistem yang terkomputerisasi untuk membantu dokter dan pasien dalam mendiagnosa penyakit jantung. Metode Dempster-Shafer pertama kali diperkenalkan oleh Dempster, yang melakukan percobaan model ketidakpastian dengan range probabilities dari pada sebagai probabilitas tunggal. Kemudian pada tahun 1976 Shafer mempublikasikan teori Dempster itu pada sebuah buku yang berjudul Mathematical Theory Of Evident. Dempster-Shafer Theory Of Evidence, menunjukkan suatu cara untuk memberikan bobot kenyakinan sesuai fakta yang dikumpulkan. Pada teori ini dapat membedakan ketidakpastian dan ketidaktahuan. Teori Dempster-Shafer adalah 75

2 Volume 3 No 1 Maret 2018 e-issn representasi, kombinasi dan propogasi ketidakpastian, dimana teori ini memiliki beberapa karakteristik yang secara instutitif sesuai dengan cara berfikir seorang pakar, namun dasar matematika yang kuat. Dalam penelitian ini telah diterapkan suatu metode untuk mengatasi ketidak pastian dengan metode Demster Shafer pada kasus diagnosa penyakit jantung. Dari latar belakang diatas maka dapat dipertimbangkan sebagai pembuatan judul penelitian Sistem Pakar Mendiagnosa Penyakit Jantung Dengan Menggunakan Metode Dempster Shafer Pada Klinik Aviati. II. TEORI A. Sistem Pakar Sistem pakar (Expert System) merupakan salah satu cabang dari kecerdasan buatan. Menurut [3] Definisi dari sistem pakar yaitu sistem yang berusaha untuk mengadopsi pengetahuan manusia ke komputer, agar komputer dapat menyelesaikan masalah seperti biasa dilakukan oleh para ahli. Sistem pakar yang baik dirancang agar dapat menyelesaikan suatu permasalahan tertentu dengan meniru kerja para ahli. Bagi para ahli pun sistem pakar ini juga akan membantu aktivitasnya sebagai asisten yang berpengalaman. [3] B. Penyakit Jantung Penyakit jantung merupakan suatu kelainan yang terjadi pada organ jantung dengan akibat terjadinya gangguan fungsional, anatomis serta sistem hemodinamis. Sumber lain mendefinisikan bahwa penyakit jantung adalah penyakit yang terjadi karena adanya kelainan pada pembuluh darah jantung. Risiko terjadinya penyakit jantung serangan jantung (7,6 juta). Pada tahun 2015, diperkirakan kematian akibat penyakit jantung dan pembuluh darah di dunia meningkat menjadi 20 juta. Di Indonesia, salah satu masalah kesehatan masyarakat yang sedang dihadapi saat ini dalam pembangunan kesehatan adalah beban ganda penyakit infeksi yang harus ditangani. Salah satu olahraga yang dapat dilakukan adalah senam. Salah satu senam adalah senam aerobik, Senam aerobik merupakan senam kelenturan yang ditingkatkan dengan memacu jantung dan paru-paru, dimana gerak kaki sebagai penunjang selalu ada, baik dalam gerakan senamnya maupun dalam bentuk jalan atau lari ditempat, yang bertujuan memacu jantung. Senam jantung sehat adalah olahraga yang disusun dengan selalu mengutamakan kemampuan jantung, gerakan otot besar dan kelenturan sendi, agar dapat memasukkan oksigen sebanyak mungkin ke dalam tubuh. C. Dempster Shafer Sistem pakar menggunakan metode Dempstershafer untuk mendeteksi tingkat resiko penyakit Jantung adalah sistem pakar yang dapat menentukan tingkat resiko penyakit Jantung berdasarkan faktor resiko serta gejala yang mempengaruhi tingkat resiko penyakit Jantung tiap pasien. Sistem juga dapat memberikan informasi prognosis yang mungkin dimiliki pasien berdasarkan faktor dan gejala yang dimiliki pasien serta memberikan informasi berupa tindakan secara umum berdasarkan tingkat resiko penyakit Jantung yang diderita pasien. Sesuai dengan struktur sistem pakar menurut, model arsitektur sistem pakar menggunakan metode Dempstershafer unt uk mendeteksi tingkat resiko penyakit Jantung dapat digambarkan seperti gambar dibawah. Gambar 1. Tingkat Resiko penyakit Jantung. Secara umum teori Dempster-Shafer ditulis dalam suatu interval: [Belief,Plausibility]. Belief (Bel) adalah ukuran kekuatan evidence dalam mendukung suatu himpunan proposisi. Jika bernilai 0 maka mengindikasikan bahwa tidak ada evidence, dan jika bernilai 1 menunjukkan adanya kepastian. Plausibility (Pls) akan mengurangi tingkat kepastian dari evidence. Plausibility bernilai 0 sampai 1. Jika yakin akan X, maka dapat dikatakan bahwa Bel(X ) = 1, sehingga rumus di atas nilai dari Pls(X) = 0. Menurut Giarratano dan Riley fungsi Belief dapat diformulasikan dan ditunjukkan pada persamaan (1): Bel (x)= γ X m Y Dan Plausibility dinotasikan pada persamaan (2): Pls (x)=1-bel(x) =1- γ X m Y Dimana : Bel (X) = Belief (X) Pls (X) = Plausibility (X) m (X) = mass function dari (X) m (Y) = mass function dari (Y) Teori Dempster-Shafer menyatakan adanya frame of discrement yang dinotasikan dengan simbol (Θ). frame of discrement merupakan semesta pembicaraan dari sekumpulan hipotesis sehingga 76

3 Volume 3 No 1 Maret 2018 e-issn sering disebut dengan environment yang ditunjukkan pada persamaan (3) : Θ = { θ1, θ2, θn} (3) Dimana : Θ = frame of discrement atau environment θ1,,θn = element/ unsur bagian dalam environment Environment mengandung elemen-elemen yang menggambarkan kemungkinan sebagai jawaban, dan hanya ada satu yang akan sesuai dengan jawaban yang dibutuhkan. Kemungkinan ini dalam teori Dempster-Shafer disebut dengan power set dan dinotasikan dengan P (Θ), setiap elemen dalam power set ini memiliki nilai interval antara 0 sampai 1. m : P (Θ) [0,1] Sehingga dapat dirumuskan pada persamaan (4) : Dengan : P (Θ) = power set m (X) = mass function (X) D. Visual Basic 2010 Pengertian Visual basic 2010 adalah sebuah bahasa pemoggraman yang berpusat pada onjec (object oriented proggraming) digunakan dalam pembuatan aplikasi windows yang berbasis graphical user interface, hal ini menjadikan visual basic menjadi bahasa pemograman yang wajip diketahui dan dikuasai oleh setiap proggramer. Beberapa karateristik obyek tidak didapat dilakukan oleh visual basic misalnya seperti inheritance tidak bisa module dan polymorphism secara terbatas bisa dilakukan dengan deklarasi class module yang mempunyai interface tertentu. Sifat Visual Basic tidak case sensitif. III. HASIL DAN PEMBAHASAN A. Perancanga Antarmuka Perlunya kenyamanan dan kemudahan dalam mengakses atau menggunakan sebuah aplikasi, maka dari itu dirancang tampilan-tampilan yang mudah dipahami oleh pengguna atau biasanya disebut user friendly. Perancangan antarmuka berikut ini akan digambarkan dengan HIPO (Hirerachy Input Proses Output) Diagram. Gambar 2. HIPO Diagram Rancangan Antarmuka 1. Halaman Form Utama Halaman form utama merupakan halaman yang digunakan pengguna atau pasien untuk memilih pilihan yang diinginkan, di form utama ada 3 tombol button yaitu. Pertama button admin untuk halaman admin dalam mengatur data-data pasien serta diagnose penyakit, yang kedua button konsultasi dimana pasien dapat melakukan diagnosa penyakit tulang dengan mudah dan yang terakhir button keluar berisi tentang untuk akses keluar dari sistem. 2. Halaman Admin Pada bagian perancangan ini dilengkapi dengan rancangan user login. Pada awal sistem sebelum menu utama, dengan menggunakan bahasa pemrograman pada Visual Basic 2010.Gambar 3. User Login Ketika proses login berhasil, maka akan tampil halaman menu utama admin. Gambar 4. Menu Utama Admin B. Pembahasan Dalam bagian ini membahas tent ang hasil dari sistem berdasarkan studi kasus yang diangkat sehingga dapat diketahui tingkat keberhasilan dari sistem yang di bangun, apakah hasil sudah sesuai dengan yang diharapkan sehingga permasalahan terpecahkan. Langkah perhitungan faktor-faktor penyakit jantung adalah sebagai berikut : 1. Gejala: kolesterol tinggi Langkah pertama hitung nilai dari belief dan Plausability dari Gejala kolesterol tinggi (G1), yang merupakan diagnosa dari 77

4 Volume 3 No 1 Maret 2018 e-issn penyakit JKB (JKB) dengan rumus (1) dan (2): M1 (G1) = 0.82 M1 {θ} = 1 m1 (G2) = = Gejala: Gula darah normal ( mmhg) Kemudian apabila diketahui adanya fakta baru, yaitu adanya faktor Gula darah normal (G2), yang merupakan diagnosa dari penyakit JK Berat (JKB), JK Sedang (JKS) dan JK Ringan (JKR) dengan mengacu rumus (1) dan (2), maka nilai keyakinannya adalah: M2 (G2) = 0.7 M2 {θ = 1-m2 (G2) = = 0.3 Jika diilustrasikan dalam Tabel 1: Tabel.1 Kombinasi Densitas 1 dan 2 Selanjutnya menghitung tingkat keyakinan(m) combine dengan rumus (5), maka: M3{JKB} = (0.7x0.82+(0.3x0.82) = = M3 {JKB, JKR} = 0.7x0.18 = M3 {θ} = 0.3x0.18 = Nilai keyakinan paling kuat dari ke tiga kejala adalah {JKB}, Gejala : Tekanan darah normal (100/70 130/80 mmhg) Kemudian apabila diketahui adanya fakta baru, yaitu adanya faktor Tekanan Darah normal (G3), yang merupakan diagnosa dari penyakit JKS, dan JKR dengan rumus (1) dan (2): m 4 (JKB) = 0.67 m4 {θ} = 1 m4 (JKB) = = 0.33 Jika diilustrasikan dalam Tabel 2: Tabel.2 Kombinasi Densitas 3 dan 4 Selanjutnya menghitung tingkat keyakinan(m) combine dengan rumus (5), maka : M5 {JKB} = = = M5{JKB,JKR} = = 0.126/ = 0.126/ = M 5 { θ} =1-( ) = Nilai keyakinan paling kuat dari ke tiga kegala adalah {JKB}, Gejala : BMI Kurus ( ) Kemudian apabila diketahui adanya fakta baru, yaitu adanya faktor BMI Kurus (G4),yang merupakan diagnosa dari penyakit JKR dengan mengacu rumus (1) dan (2), maka : M6 (G4) = 0.5 M6 {θ} = 1 m6 (G4) = = 0.5 Jika diilustrasikan dalam Tabel 3: Tabel.3 Kombinasi Densitas 5 dan 6 Selanjutnya menghitung tingkat keyakinan(m) combine dengan rumus (5), maka: M7 {JKB} = 0.435/1-0 = M7 {JKB,JKS,JKR}= = M7 {JKB,JKR} = /1-0 = M7 {JKS,JKR} = 0.001/1-0 = Nilai keyakinan paling kuat dari ke tiga kegala adalah {JKB}, Perhitungan diatas menerangkan bagaimana proses aturan kombinasi awal sampai aturan kombinasi terakhir berdasarkan gejala yang dipilih, maka dapat disimpulkan bahwa nilai tertinggi terdapat pada JKB, dengan nilai itu artinya nilai tertinggi berada pada penyakit JKB. Jadi kesimpulan dari perhitungan Dempster Shafer adalah : Penyakit yang diderita adalah penyakit JKB dengan tingkat Persentase yaitu x 100% = % C. Implementasi Sistem Bagian ini adalah untuk membahas sistem dalam bentuk capture beserta penjelasannya. 1. Login Admin Form login administrator digunakan untuk melakukan login para administrator untuk masuk ke halaman utama aplikasi. Untuk login admin ini pengguna harus memasukkan username dan 78

5 Volume 3 No 1 Maret 2018 e-issn password sehingga dapat diberikan hak akses ke sistem pakar. Jika user name dan password benar maka tampil login sukses. Jika user name dan password salah maka tampil login gagal. Login admin dapat dilihat pada gambar 5 berikut : Gambar 7. Data pasien penyakit jantung Gambar 5. Login Admin 2. Menu Utama Halaman utama merupakan halaman yang pertama tampil ketika pengguna mengakses halaman sistem pakar penyakit Jantung Koroner. Pada bagian utama halaman ini terdapat menu utama seperti home, konsultasi, keluar, Bagi pasien yang akan mendiagnosa penyakit dapat langsung menklik tombol konsultasi yang akan diarahkan langsung ke gejala-gejala penyakit. Adapun tampilannya dapat dilihat pada gambar 6 berikut : 4. Data gejala Form data gejala digunakan untuk menginputkan data gejala. Dalam form data gejala terdapat tombol perbaiki, hapus, simpan, batal, keluar. Gejala penyakit disimpan kedalam database. Tampilannya seperti pada gambar 7 berikut : Gambar 8. Data gejala penyakit jantung 5. Data Pengetahuan Form data pengetahuan digunakan untuk mengatur rule antar penyakit dan gejala. Adapun tampilannya dapat dilihat pada gambar 8 berikut : Gambar 6. Menu Utama 3. Data pasien penyakit jantung Form data pasien digunakan untuk melakukan registrasi bagi pengguna aplikasi. Registrasi pendiagnosa ini dilakukan untuk melengkapi no pasien, nama pasien, tanggal lahir, alamat, jenis kelamin, asal kota, no hanepone, usia data pribadi pasien dengan menginputkan data seperti nama pasien, jenis kelamin, umur pasien, alamat dan . Selanjutnya pasien menekan tombol simpan. Adapun tampilannya dapat dilihat pada gambar 7 berikut : Gambar 9. Data Pengetahuan 6. Data Penyakit Form data penyakit digunakan untuk menginputkan data penyakit dan untuk menampilkan penyakit. Untuk menginputkan data penyakit maka admin harus menginputkan kode penyakit, nama penyakit, saran dan klik tombol simpan untuk menyimpannya kedalam database, untuk mengedit dapat menekan tombol perbaiki, 79

6 Volume 3 No 1 Maret 2018 e-issn hapus untuk menghapus data. Tampilannya seperti pada gambar 9 berikut : Gambar 10. Data Penyakit 7. Form Konsultasi Form konsultasi penyakit digunakan untuk memilih penyakit yang diderita oleh pasien untuk melakukan proses diagnosa dan mendapatkan hasil. Pasien yang melakukan diagnosa dapat memilih beberapa gejala yang mungkin dialami oleh pasien dan dapat memilih gejala lebih dari satu dengan sembarang pilihan berdasarkan gejala yang dialami. Setelah memilih gejala-gejala maka pasien dapat menekan tombol proses diagnosa untuk mendapatkan hasil diagnosa pada halaman hasil diagnosa. Jika ingin mengulang diagnosa dapat menekan tombol ulang dan tekan tombol cetak untuk menghasilkan print out hasil diagnosa. Adapun tampilannya dapat dilihat pada gambar 10 berikut : Gambar 11. Form Konsultasi 8. Form Keluar Form keluar fungsinya adalah untuk menutup aplikasi yang sedang berjalan. Tampilannya adalah seperti pada gambar 11 berikut : D. Kelemahan dan Kelebihan Sistem Dalam tahap ini menjelaskan kelemahan dan kelebihan dari sistem yang dibangun sehingga dapat memberikan gambaran bagi pembaca terhadap pengembangan sistem kedepannya. A. Kelemahan Sistem Adapun kelemahan dari sistem yang dibangun dengan tujuan untuk memudahkan pembaca atau peneliti lain yang ingin mengembangkan sistem. Berikut dibawah ini merupakan kelemahan sistem yaitu: 1. Sistem ini tidak bisa mendiagnosa penyakit jantung dengan persentase 100%. 2. Tampilan sistem kurang menarik yang dimana tidak terdapat banyak gambar dan animasi. B. Kelebihan Sistem Adapun kelebihan dari sistem yang dibangun sehingga mampu menyakinkan pembaca bahwa sistem yang dibangun memiliki nilai yang layak. Berikut ini merupakan kelebihan sistem yaitu: 1. Features yang tersedia sangat mudah digunakan bagi pasien dan admin. 2. Sistem pakar ini cukup mendekati dari klasifikasi dan dapat digunakan untukinformasi. 3. Aplikasi sistem pakar ini dapat menjadi sarana untuk meyimpan pengetahuan tentang penyakit jantung dari para pakar atau ahliya. 4. Nilai kepercayaan yang dihasilkan dari sistem ini sama dengan hasil perhitungan manual dengan menggunakan metode dempster shafer yang mana sesuai keakuratan hasilnya sudah sesuai perhitungan yang diharapkan. IV. KESIMPULAN Dari hasil penelitian sistem pakar untuk mendiagnosa penyakit jantung dengan metode dempster shafer dapat disimpulkan bahwa : 1. Sistem pakar menggunakan metode dempster shafer untuk mendeteksi tingkat resiko penyakit jantung berdasarkan faktor resiko serta gejala yang mempengaruhi tingkat resiko penyakit jantung tiap pasien. 2. Perancangan sistem pada penelitian ini bertujuan untuk menjelaskan perancangan sistem dengan menggunakan bahasa pemodelan UML (Unified Modelling Language) yang terdiri dari beberapa diagram yaitu usecase diagram, class diagram, activity diagram, sequense diagram. Gambar 11 Form Keluar 80

7 Volume 3 No 1 Maret 2018 e-issn V. DAFTAR PUSTAKA [1] Elyza Gustri Wahyuni Prototype Sistem Pakar untuk Mendeteksi Tingkat Resiko Penyakit Jantung Koroner dengan Metode Dempster-Shafer. Yogyakarta. [2] Hartati Kecerdasan buatan salah satu bidang ilmu komputer yang mendayagunakan komputer sehingga dapat berperilaku cerdas seperti manusia, Semarang [3] Kusuma Dewi Sistem pakar (Expert System) merupakan salah satu cabang dari kecerdasan buatan. Semarang. [4] Kusrini.2010.Adapun Ciri-Ciri Sistem Pakar, Semarang. [5] Kusrini Manfaat yang dapat diambil dengan adanya sistem pakar.semarang [6] Turban Arsitektur Sistem Pakar.Semarang [7] Hartati.2011.Jaringan Semantik.Semarang. [8] Elyza Gustri Wahyuni Widodo Prijodiprojo Model arsitektur sistem pakar untuk mendeteksi tingkat resiko penyakit.yogyakarta [9] Kelompok 40 TI Modul 1 Pengenalan Visual Basic Ditemukali 15 Agustus 2017, dari 81