Review Jurnal: Sistem Pakar

 Di ambil dari jurnal yang berjudul :

Implementasi Sistem Pakar Berbasis Web

Untuk Mendiagnosis Penyakit Dalam Pada Manusia

Istri Sulistyowati

Jurusan Sistem Informasi, STMIK Amikom Purwokerto

E-mail : cantik_ista@yahoo.com

ABSTRAK

Perkembangan penyakit dalam semakin berkembang setiap tahunnya dari perkembangan penyakit dan jumlah penderitanya, untuk menangani masalah penyakit tersebut dibutuhkan seorang dokter spesialis penyakit dalam. Permasalahan yang  muncul adalah terbatasnya jumlah, waktu dan tenaga dari seorang dokter sehingga untuk melakukan konsultasi ketika dokter berhalangan hadir akan menyulitkan pasien. Untuk itu seorang dokter membutuhkan pendamping atau asisten dalam menangani pasien untuk mendapatkan pelayanan medis yang lebih baik. Untuk itu penelitian ini bertujuan membuat sistem untuk mendiagnosa penyakit dalam, dimana sistem ini akan memudahkan dan membantu user dalam melakukan diagnosa penyakit dalam serta menentukan solusi dari penyakit tersebut. Sistem pakar ini menggunakan metode penelusuran dalam mesin inferensi yaitu pelacakan maju (forward chaining) dan pelacakan mundur (backward chaining), sedangkan untuk metode representasi menggunakan kaidah produksi untuk merepresentasikan pengetahuan tentang jenis-jenis penyakit dalam beserta gejala dan pengobatannya. Hasil dari penelitian ini adalah terbentuknya aplikasi sistem pakar yang dapat membantu mendiagnosa penyakit dalam, untuk menentukan jenis penyakit dan pengobatannya berdasarkan gejala-gejala yang dipilih oleh user.

Kata kunci :  sistem pakar, penyakit dalam, kaidah produksi, forward chaining, backward chaining

1.    PENDAHULUAN

Perkembangan penyakit dalam semakin berkembang setiap tahunnya dari perkembangan penyakit dan jumlah penderitanya, untuk menangani masalah penyakit tersebut dibutuhkan seorang dokter spesialis penyakit dalam. Permasalahan yang  muncul adalah terbatasnya jumlah, waktu dan tenaga dari seorang dokter sehingga untuk melakukan konsultasi ketika dokter berhalangan hadir akan menyulitkan pasien. Untuk itu seorang dokter membutuhkan pendamping atau asisten dalam menangani pasien untuk mendapatkan pelayanan medis yang lebih baik Selain itu, bagi masyarakat pada umumnya yang membutuhkan informasi tentang penyakit dalam mulai dari gejala yang terjadi, penentuan jenis penyakit sampai dengan solusi untuk mengatasi penyakit kepada dokter spesialis penyakit dalam. Selain jumlah dokter spesialis penyakit dalam yang masih sedikit, biaya untuk berkonsultasi dengan seorang dokter spesialis tidak sedikit. Saat ini, pengguna layanan internet di Indonesia menunjukkan pertumbuhan yang signifikan setiap harinya, Indonesia tercatat sebagai negara urutan ke-5 di Asia untuk besaran jumlah pengguna internet. Bahkan di Indonesia tercatat sebagai negara urutan ke-5 di Asia untuk besaran jumlah pengguna internet. Untuk itu, maka perlu dibuat aplikasi sistem pakar berbasis web untuk mendiagnosis penyakit dalam. Dimana dalam aplikasi ini dengan memberikan suatu pernyataan dan informasi kepada sistem pakar, akan mengambil kesimpulan dengan cepat dan tepat. Dengan aplikasi tersebut kemungkinan terjadi kesalahan diagnosa bisa dihilangkan dan proses penanganan terhadap pasien bisa dilakukan dengan cepat.

2.    TINJAUAN PUSTAKA

2.1 Sistem pakar (Expert System)

Sistem pakar juga merupakan sejenis KBS (Knowledge-based System) yang memakai pengetahuan untuk mengerjakan tugas seorang ahli. Sedangkan KBS itu sendiri adalah suatu sistem berbasis pengetahuan yang bersifat lebih luas dan umum daripada sistem pakar.. 

Sebuah sistem pakar membutuhkan pengetahuan, beberapa pengertian dari pemakaian, dan kemampuan untuk berkomunikasi dengan seorang pemakai. Ketiga hal ini sering dikenal sebagai sebuah basis pengetahuan, sebuah antar muka manusia-mesin, sebuah mekanisme inferensi.

2.2   Kaidah Produksi

Menyediakan cara formal untuk merepresentasikan  rekomendasi,  arahan, atau strategi. Kaidah produksi dituliskan dalam bentuk jika-maka (if-then).                

Kaidah  if-then menghubungkan anteseden dengan konskuensi yang diakibatkannya dan menghubungkan obyek atau atribut adalah sebagai berikut:

JIKA premis MAKA konklusi

JIKA masukan MAKA Keluaran 

JIKA kondisi MAKA tindakan 

JIKA anteseden MAKA konsekuen

JIKA data MAKA hasil

JIKA tindakan MAKA tujuan

Premis mengacu pada fakta yang harus benar sebelum konklusi tertentu dapat diperoleh. Masukan mengacu pada data yang harus tersedia sebelum keluaran dapat diperoleh. Kondisi mengacu pada keadaan yang harus berlaku sebelum tindakan dapat diambil. Anteseden mengacu pada situasi yang terjadi sebelum konsekuensi dapat diamati. Data dan tindakan mengacu pada kegiatan yang harus dilakukan sebelum hasil dapat diharapkan..  Berikit contoh kaidah produksi:

JIKA Sesak nafas

AND Nafas berbunyi mengi (wheezing)

AND Batuk

AND Sulit bicara dan kebingungan

MAKA Terserang penyakit Asma

2.3  Penyakit Dalam

Penyakit dalam adalah suatu penggolongan penyakit dalam dunia kedokteran yang mempunyai ragam penyakit yang paling banyak, dan saat penggolongan ini masih terus berlangsung. Beberapa klasifikasi penyakit dalam antara lain adalah asma, gagal jantung, hipertensi, diabetes, maag, leukimia, hepatitis, cysitis, gagal hati, dan gagal ginjal akut.

3.    METODE PENELITIAN

Sistem pakar ini menggunakan metode penelusuran dalam mesin inferensi yaitu pelacakan maju (forward chaining) dan pelacakan mundur (backward chaining), sedangkan untuk metode representasi menggunakan kaidah produksi untuk merepresentasikan pengetahuan tentang jenis penyakit dalam beserta gejala dan pengobatannya. Data-data yang menjadi input bagi sistem adalah data gejala sedangkan data-data yang menjadi output adalah data penyakit dan pengobatan.

Pada halaman berikut, user memilih gejala-gejala yang telah diketahui minimal satu pilihan gejala.

Gambar 4. Halaman  Diagnosa 1

Apabila sistem belum bisa menemukan hasil diagnosa penyakit, maka sistem memberikan pertanyaan kembali berupa beberapa gejala tambahan yang mendekati ke arah diagnosa 

Gambar 5. Halaman  Diagnosa 2

Pada halaman ini memungkinkan muncul beberapa macam penyakit yang mungkin dialami dengan gejala yang sama, untuk memperoleh suatu kepastian user akan dituntun untuk memilih penyakit dan memastikan tentang suatu penyakit beserta pengobatan yang ada yang akan dimunculkan pada halaman berikutnya.

 

Gambar 6. Halaman Diagnosa 3

Halaman ini merupakan hasil dari sebuah diagnosa yang telah dilakukan melalui penelusuran gejala yang dialami. Melalui halaman ini seorang user mendapatkan informasi sehingga dapat membantu pengobatan yang akan dilakukan. 

Gambar 7. Halaman Hasil Diagnosa

4.    PENUTUP

4.1     Kesimpulan 

1.     Sistem pakar di rancang dengan menggunakan metode penelusuran alur maju (forward chaining) dan penelusuran alur mundur (backward chaining)

2.     Sistem pakar yang telah dibuat dapat digunakan sebagai alat untuk mendiagnosa penyakit dalam pada manusia berdasarkan atas gejala-gejala yang dipilih, maka sistem akan memberikan diagnosa kemudian memberikan saran pengobatan.  

3.     Seorang admin, pakar dan user dapat mengaksesnya melalui jaringan internet untuk mengelola dan mendapatkan  informasi.

4.     Berdasarkan test user acceptance, prosentase jawaban baik dan sangat baik untuk kriteria kinerja sebesar 82,4% dan antarmuka sebesar 76,2%. Sehingga dapat disimpulkan bahwa sistem pakar untuk mendignosis penyakit dalam bisa diterima oleh user.

5.     Keunikan sistem pakar ini dibandingkan dengan sistem pakar yang lainnya (yang digunakan sebagai referensi) adalah dalam sistem pakar ini berbasis web dan menggunakan dua metode sekaligus yaitu forward chaining dan backward chaining.

4.2    Saran

1.     Sistem pakar untuk mendiagnosa penyakit dalam pada manusia perlu ditambahkan data berupa penyakit, gejala, dan pengobatan penyakit selain yang sudah ada di dalam database agar hasil identifikasi yang diperoleh semakin akurat.

2.     Untuk pemilihan gejala bisa menggunakan “text processing” sehingga user tidak harus memilih gejala yang telah disediakan akan tetapi user bisa menuliskan sendiri gejala-gejalanya.

3.     Untuk keakuratan data, setiap gejala diberikan “persamaan kata” sehingga penulusuran bisa dilakukan dengan cepat dan tepat. Hal ini dikarenakan istilah yang dipakai oleh masyarakat berbeda-beda.

DAFTAR PUSTAKA

                 

[1]      Arhami, M., 2005, Pengantar Sistem Pakar, Andi Offset, Yogyakarta.

[2]      Arsandi, Y., 2006, Sistem Pakar Untuk Mendiagnosa Penyakit Saluran Pernafasan Dan  Penyakit Saluran Pencernaan  Dengan Metode Penalaran Muju Dan Metode Penalaran Mundur, Ista, Yogyakarta.

[3]      Bunafit, N., 2008, Membuat Aplikasi Sistem Pakar Dengan PHP Dan Editor       Dreamweaver, Gava Media, Yogyakarta.

[4]      Dinas            Kesehatan             DKI        Jakarta   __________,        Info Penyakit,       www.dinkes-dki.go.id                        dan www.dinkesdki.blogspot.com   

[5]      Firdaus, 2007, Php Dan Mysql Dengan Dreamweaver, Maxicom, Palembang.

[6]      Jang jae Lee, A Design and Implementation of U-health Diagnosis System using Expert system and Neural Network, Internatioanl Journal of future Generation Communication and Networking : 83 – 90.

[7]      Jogiyanto, HM. 1999. Analisis dan Disain sistem informasi Pendekatan Terstruktur Teori  dan Praktek Aplikasi Bisnis. Andi Offset, Yogyakarta.

[8]      Kusrini, 2006, Sistem Pakar Teori & Aplikasi, Andi Offset,Yogyakarta.

[9]      Kusrini, 2008, Aplikasi Sistem Pakar Menentukan Faktor Kepastian Penguna dengan Metode Kuantifikasi Pertanyaan, Andi Offset, Yogyakarta

[10]   Kusumadewi, S., 2003, Artificial Intelegence (Teknik dan Aplikasinya), Graha Ilmu Yogyakarta.

[11]   Lina Handayani, Tole Sutikno, 2008, Sistem Pakar untuk Diagnosis Penyakit THT Berbasis Web, Jurnal Teknologi Industri Vol. XII No. 1 Januari 2008 : 19-16.

[11] Persatuan Ahli Penyakit Dalam Indonesia, 1998, Ilmu Penyakit Dalam Jilid II, Balai Penerbit FKUI, Jakarta.