View
235
Download
0
Category
Preview:
Citation preview
17
SISTEM PAKAR UNTUK MENDIAGNOSIS PENYAKIT
DENGAN GEJALA BATUK PADA ANAK BALITA DENGAN
METODE DEMPSTER SHAFER
Ida Bagus Wira Negara1, Dra. Luh Gede Astuti.M.Kom
1
Jurusan Ilmu Komputer, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Universitas Udayana
Bukit, Jimbaran
Email: ibwirapuja@gmail.com , lg.astuti@gmail.com
ABSTRAK
Batuk adalah reaksi alami tubuh yang sering menjadi gejala penyakit tertentu. Penyakit-penyakit pada
anak yang berumur dibawah lima tahun (balita) banyak disertai dengan gejala batuk, sehingga diperlukan
diagnosa lebih lanjut untuk membedakan penyakit-penyakit yang mempunyai gejala batuk tersebut. Pada
penelitian ini digunakan metode Dempster Shafer untuk membangun Sistem Pakar pada perangkat android yang
mampu mendiagnosa penyakit-penyakit yang disertai dengan gejala batuk dan mampu menangani
ketidakkonsistenan jika ada penambahan maupun pengurangan fakta baru yang akan merubah aturan yang ada.
Setelah dilakukan uji coba sistem mampu melakukan diagnosa penyakit dengan gejala batuk
Kata Kunci: Sistem Pakar, Dempster Shafer, Anak Balita, Normal, Berbasis Android
ABSTRACT
Coughing is the body's natural reaction is often can become a symptom of certain diseases. Diseases in
children under five years old (toddlers) lot is accompanied by symptoms of cough, requiring further diagnosis to
distinguish diseases that have cough symptoms. In this study, Dempster Shafer Method is used to build an Expert
System on android device that capable of diagnosing diseases accompanied by symptoms of cough and able to
handle inconsistencies if the addition or subtraction of new facts that would change the existing rules. After
doing some testing. The system can diagnose the diseases with cough symptom.
Key Word: Expert System, Dempster Shafer, toddlers, Android.
1 PENDAHULUAN
Batuk adalah reaksi alami tubuh untuk
membersihkan lendir atau faktor penyebab iritasi agar
keluar dari saluran pernapasan. Batuk sering tidak
ditangani karena terkadang sembuh dengan sendirinya,
namun batuk dapat menjadi gejala dari penyakit yang
berbahaya.
Pada anak yang berumur dibawah lima tahun
(balita) banyak penyakit yang disertai dengan gejala
batuk, sehingga diperlukan diagnosa lebih lanjut untuk
membedakan penyakit-penyakit yang mempunyai
gejala batuk tersebut.
Perkembangan pengetahuan di bidang
teknologi komputer dapat memudahkan berbagai
bidang kehidupan termasuk kesehatan. Perkembangan
tersebut memungkinkan dibangunnya Sistem untuk
membantu menyelseaikan permasalahan yang hanya
dapat diselesaikan oleh seorang pakar yang disebut
Sistem Pakar. Sistem pakar (Expert System) adalah
sistem berbasis pengetahuan, yang bertujuan untuk
mewujudkan keahlian seorang pakar tentang suatu
bidang tertentu sedemikian rupa sehingga pengguna
non - pakar yang mencari nasihat di bidang tersebut ,
mendapatkan pengetahuan pakar yang mereka
inginkan dengan mempertanyakan sistem [1]
Pada penelitian sebelumnya[2] diakukan riset
mengenai penyakit-penyakit pada anak dengan
menggunakan metode Certainty Factor (CF). Pada
penelitian ini digunakan metode Dempster Shafer
untuk melakukan diagnosa penyakit dengan gejala
batuk pada anak sehingga diperoleh tingkat risiko
penyakit yang diderita.
Perangkat mobile kususnya android adalah
perangkat komputer yang paling banyak digunakan.
Pengembangan perangkat lunak berbasis android dapat
memperluas lingkupan penggguna yang dapat
menggunakan aplikasi yang dibangun. Pembangunan
Sistem pakar pada perangkat android tentunya akan
membuat aplikasi dapat digunakan oleh masyarakat
yang sebagian besar adalah pengguna perangkat
mobile.
2 Metode
2.1 Teori Dempster Shafer
18
Teori Dempster-Shafer [3] ditulis dalam suatu
interval: [Belief, Plausibility]. Belief (Bel) adalah
ukuran kekuatan evidence dalam mendukung suatu
himpunan proposisi. Jika bernilai 0 maka 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.
fungsi Belief [3] dapat diformulasikan dan ditunjukkan
pada persamaan (1):
Plausibility dinotasikan pada persamaan (2):
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 sering
disebut dengan environment yang ditunjukkan pada
persamaan (3) :
Θ = { θ1, θ2, … θN}
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)
Mass function (m) dalam teori Dempster-
shafer adalah tingkat kepercayaan dari suatu evidence
(gejala), sering disebut dengan evidence measure
sehingga dinotasikan dengan (m). Tujuannya adalah
mengaitkan ukuran kepercayaan elemen-elemen 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 ditunjukkan pada persamaan (5)
M3(Z) =
Dimana:
m3(Z) = mass function dari evidence (Z)
m1(X) = 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.
) = nilai himpunan kosong yang
terdapat pada kombinasi )
2.2 Analisis Sistem
Sistem yang dibangun adalah sistem pakar yang
dapat menentukan tingkat risiko penyakit dengan
gejala batuk berdasarkan gejala-gejala pendukung yang
dialami anak balita berdasarkan pengetahuan pakar.
Semua aturan, gejala, penjelasan dan informasi
pengguna akan disimpan pada database lokal dan
sewaktu-waktu aturan, gejala dan penjelasan akan
diperbarui sehingga Metode Dampster Shafer
digunakan untuk menangani ketidakkonsistenan jika
ada penambahan maupun pengurangan fakta baru yang
akan merubah aturan yang ada. Sistem Pakar yang
dibangun diharapkan memiliki kemampuan berikut
Melakukan diagnosa penyakit dengan gejala batuk
pada anak balita dengan menggunakan metode
dempster shafer dan Menyimpan nama anak balita
dan data hasil Diagnosa
Update data diagnosa yang telah disimpan dan
melakukan perbaruan diagnosa
Melihat Deskripsi penyakit-penyakit dengan gejala
batuk pada anak balita
Dapat melakukan update database apabila ada
perbaruan aturan, gejala, serta deskripsi penyakit
2.3 Desain Sistem
19
Pembangunan sistem pakar untuk
mendiagnossis penyakit dengan gejala batuk pada
anak yang sudah di analisa, memerlukan beberapa
desain sistem agar sistem yang sudah dianalisa
dapat diimplementasikan. Adapun desain sistem
yang diperlukan dalam penelitian ini adalah
desain basis data yang digambarkan melalui
diagram ER dan desain antarmuka yang
digambarkan melalui diagram activity.
Gambar 1. ERD diagram
Sistem yang dibangun memerlukabn lima
entitas, yaitu balita, gejala, penyakit, konsultasi
dan diagnosis.
Gambar 2. Activity Diagram
Sistem harus mampu menampilkan halaman
masuk, daftar, konsultasi baru, edit konsultasi
serta deskripsi penyakit
2.4 Representasi Pengetahuan
Representasi dilakukan setelah proses akuisisi
pengetahuan pakar. Tujuan representasi adalah untuk
mengembangkan suatu struktur yang akan membantu
pengkodean pengetahuan ke dalam program. Penyakit
yang akan didiagnosa pada penelitian ini adalah
Penyakit Infeksi Saluran Pernafasan Atas (P1),
Campak(P2), ASMA (P3), TBC (P4) dan Pneumonia
(P5).
Berikut ini adalah tabel penyakit dan gejalanya
No Gejala P1 P2 P3 P4 P5
1 Batuk V V V V V
2 Pilek V V V V
3 Demam V V V V
4 ruam merah pada kulit V
5 mata merah V
6 Sesak V V
7
suara nafas ngwik
ngwik V
8
pergerakan cuping
hidung V
9
tarikan dinding dada
kedalam V
10
frekuensi nafas
meningkat V
11 nampak biru V
12 suara nafas grek grek V
13 Gelisah V V
14 dahak berisi darah V
15 BTA positif V
16 Berat badan menurun V V
Tabel 1. Tabel penyakit dan gejalanya
Penyakit tersebut didiagnosa dengan metode
dempster shafer berdasarkan pada kaidah aturan IF
THEN. Berikut contoh aturan yang digunakan pada
sistem.
IF batuk AND pilek AND panas AND mata merah
AND ruam kemerahan pada kulit THAN campak
IF batuk AND pilek AND panas AND sesak
dengan gerakan cuping hidung AND tarikan
dinding diagfragme kedalam THAN pneumpnia
3 SKENARIO UJI COBA
Skenario uji coba yang dilakukan pada
penelitian ini antara lain
Uji coba diagnosa. Sistem pakar yang dibuat
harus mampu menghasilkan diagnosal yang
sesuai dengan diagnosa yang dilakukan pakar,
sehingga dilakukan beberapa kali uji coba
diagnosa untuk menguji ketepatan sistem.
Contoh skenario uji coba: seorang anak
mengalami gejala batuk, berat badan menurun
dan anak mengeluarkan dahak bercampur darah
berwana merah tua
Uji user interface, penanganan antar muka antara
sistem dengan user harus bersifat user friendly.
20
Oleh karena itu dilakukan uji coba antarmuka
sistem dengan meminta pendapat beberapa ibu-
ibu yang memiliki anak balita mengenai user
interface.
4 HASIL UJI COBA
Setelah melakukan uji coba sesuai scenario
yang dirancang, sistem berjalan dengan baik, berikut
ini hasil dari uji coba yang dilakukan.
Uji coba terhadap aturan-aturan diagnosa yang telah
dibentuk memperoleh hasil baik. Dari beberapa uji
coba yang dilakukan pada aturan-aturan yang
dibangun diperoleh hasil yang sesuai dengan
diagnosa pakar. Berikut contoh perhitungan yang
dilakukan.
Gejala pertama yang dialami adalah batuk yang
berdasarkan penelitian ini memiliki tingkan
kepercayaan gejala sebesar 0,8 dan bisa menjadi
gejala dari penyakit ISPA(P1), Campak (P2), Asma
(P3), TBC(P4) dam Pneumonia(P5)
Berdasarkan persamaan 1 dan 2 diperoleh:
m1 =0,8
m1{θ} =1 - 0,8 = 0,2
Gejala selanjutnya yang muncul adalah berat badan
menurun dengan kepercayaan sebesar 0,6 dan bisa
terjadi pada penyakit TBC dan dan Pneumoni.
Sehingga
m2 =0,6
m2{θ} =1 - 0,6 = 0,4
Lalu dilakukan kombinasi terhadap gejala satu dan
dua yang dapat digambarkan dengan tabel berikut:
m1{P1,P2,P3,P4,P5} 0.8 m1{θ} 0,3
m2{P4,P5}0.6 {P4,P5} 0.48 {P4,P5}0,18
m1{θ} 0.4 m1{P1,P2,P3,P4,P5} 0.32 Θ = 0,12
Tabel 2. Ilustrasi kombinasi gejala batuk dan berat
badan turun
Dengan menggunakan persamaan (5) maka
diperoleh m3 sebagai berikut.
m3{P4,P5} =
m3{P1,P2,P3,P4,P5}=
m3{θ} =
Kemudian muncul gejala anak mengeluarkan dahak
mengandung darah berwarna merah tua yang
merupakan gejala TBC dengan nilai kepercayaan
sebesar 0,92 , sehingga diperoleh
m4=0,92
m4{θ} =1 - 0,8 = 0,2
Maka dengan melakukan kombinasi m4 dan m3
diperoleh tabel ilustrasi berikut: m4{P4}
0,82
m4{θ}
0,18
m3{P4,P5}
0.66
{P4}
0,5412
{P4,P5}
0,1188
m3{P1,P2,P3,P4,P5}
0.32
{P4}
0,2624
{P1,P2,P3,P4,P5}
0,0576
m3{θ} {P4} {θ}
0.12 0,0984 0,0216
Tabel 3. Ilustrasi kombinasi gejala batuk, berat badan
turun dan anak mengeluarkan dahak bercampur darah
Dengan menggunakan persamaan (5) maka
diperoleh m5 sebagai berikut.
m5{P4} =
=
= 0,902
m5{P4,P5} =
m5{P1,P2,P3,P4,P5} =
m5{θ} =
Nilai kepercayaan penyakit yang paling tinggi
adalah P4 yang merupakan penyakit TBC, sehingga
dari gejala batuk, berat badan menurun dan anak
mengeluarkan darah diperoleh diagnosa TBC
dengan kepercayaan 0,902
Hasil uji coba User Interface berjalan baik. User
Interface yang dirancang dapat dimengerti oleh ibu-
ibu yang memiliki anak balita
Gambar 1. Halaman Awal
Gambar 2. Halaman konsultasi
21
Gambar 3. Daftar hasil diagnosa
5 KESIMPULAN
Berdasarkan uji coba yang dilakukan dapat
disimpulkan:
1. Penelitian yang dilakukan berhasil
merepresentasikan pengetahuan pakar menjadi
aturan-aturan yang mampu memecahkan
permasalahan diagnosa penyakit yang disertai
gejala batuk pada anak balita.
2. Metode Demster Shafer yang digunakan mampu
memberikan tingkatan hasil penyakit yang
diperoleh dari perhitungan kombinasi-kombinasi
gejala yang dialami anak balita.
3. Design User Interface yang dirancang dapat
dimengerti oleh pengguna yakni ibu-ibu dan bapak-
bapak yang memiliki anak balita.
6 DAFTAR PUSTAKA
[1] Budiharto,Wibowo dan Suharto, Derwin., 2014.
Artificial Intelegent dan Penerapannya.
C.V ANDI OFFSET. Yogyakarta.
[2] Latumakulita Luther A, Oktober 2012, “Sistem
Pakar Pendiagnosa Penyakit Anak
Menggunakan Metode Certainty Factor“, Jurnal
Ilmiah Sains Vol. 12 No.2 .
[3] Giarratano, J. and Riley G., 2005, Expert
Systems; Principles and Programming.
Boston: PWS Publishing Company
[4] Rosenblatt, Harry J, 2013. System Analysis and
Design Temth Edition. Shelly Cashman Series.
North Carolina
[5] Kadir, Abdul. 2011. Mudah menjadi
programmer JAVA. Yescom. C.V ANDI
OFFSET. Yogyakarta
Recommended