SISTEM PAKAR UNTUK MENDIAGNOSA KANKER SERVIKS DENGAN METODE FC fix.pdf
-
Upload
despitaria -
Category
Documents
-
view
278 -
download
0
Transcript of SISTEM PAKAR UNTUK MENDIAGNOSA KANKER SERVIKS DENGAN METODE FC fix.pdf
1
BAB I
PENDAHULUAN
1.1. Latar Belakang
Sistem reproduksi adalah suatu rangkaian dan interaksi organ dan zat
dalam organisme yang dipergunakan untuk berkembang biak. Sistem reproduksi pada
suatu organisme berbeda antara pria dan wanita. Sistem reproduksi pada wanita
berpusat di ovarium.
Sistem reproduksi pada wanita rentan mengalami penyakit, kelainan juga
gangguan. Gejala tersebut bisa disebabkan oleh berbagai faktor. Bisa saja karena
tumor, virus, bakteri atau memang disfungsi organ reproduksi yang disebabkan oleh
hal-hal yang tak terduga misalnya makanan atau zat-zat kimia yang masuk ke dalam
tubuh.
Beberapa penyakit organ reproduksi menyerang wanita dalam rentan usia yang
tak terbatas. Maka daripada itu diharapkan dengan adanya penulisan ilmiah ini dapat
membantu beberapa wanita yang ingin mendiagnosa penyakit organ reproduksi pada
wanita, sehingga kedepannya dapat dilakukan pencegahan.
Dalam penulisan ilmiah ini metode yang digunakan adalah metode Forward
Chaining. Forward Chaining merupakan salah satu metode penalaran atau inferensi
untuk menyelesaikan suatu masalah. Chain (rantai) berarti suatu perkalian inferensi
yang menghubungkan suatu permasalahan dengan solusinya. Forward Chaining
adalah suatu rantai yang dicari atau dilewati/ dilintasi dari suatu permasalahan untuk
memperoleh solusinya. Forward Chaining juga dapat digambarkan dengan penalaran
dari fakta menuju konklusi yang terdapat pada fakta. Operasi dari sistem Forward
Chaining dimulai dengan memasukkan sekumpulan fakta yang diketahui ke dalam
memori kerja (working memory), kemudian menurunkan fakta baru berdasarkan aturan
yang premisnya cocok dengan fakta yang diketahui. Proses ini dilanjutkan sampai
dengan mencapai goal atau tidak ada lagi aturan yang premisnya cocok dengan fakta
yang diketahui.
2
Digunakan metode Forward Chaining dikarenakan data yang diperoleh dari
berbagai sumber hanya berupa data rule dari diagnosa penyakit sehingga data tersebut
lebih tepat diolah menggunakan metode Forward Chaining. Selain itu dalam
mendiagnosa penyakit organ reproduksi wanita dengan menggunakan system pakar
belum ada ditemukan penggunaan metode tersebut.
1.2. Perumusan Masalah
Perumusan masalah yang diangkat adalah bagaimana merancang sebuah system
pakar untuk mendiagnosa penyakit organ reproduksi pada wanita menggunakan
metode Forward Chaining?
1.3. Tujuan
Tujuan dari penelitian ini adalah untuk merancang sebuah system pakar untuk
mendiagnosa penyakit organ reproduksi pada wanita dengan menggunakan metode
Forward Chaining.
1.4. Pembatasan Masalah
Adapun batasan masalah dari penulisan ilmiah ini adalah sebagai berikut :
1. Diagnosa pada penelitian ini lebih ditekankan sebagai gejala-gejala awal yang
terjadi, sehingga tidak melibatkan test laboratorium ataupun peralatan lainnya.
2. Penyakit yang diteliti dibatasi untuk 3 jenis penyakit saja, yaitu Kanker Serviks,
Tumor Fibroid Besar dan Radang Panggul.
3. Basis pengetahuan hanya dapat diubah dan ditambahkan oleh admin yang
bertindak sebagai dokter.
4. Rancangan aplikasi berbasis website.
3
BAB II
TINJAUAN PUSTAKA
Adapun kajian terkait dalam proposal ini adalah :
No Nama Judul Metode Keterangan
1. J.C.Obi, A. A.
Imianvan
Fuzzy Neural
Approach For
Colon Cancer
Prediction
Fuzzy Sistem pakar ini merupakan
suatu kebutuhan untuk
merancang suatu sistem yang
akan membantu dokter dalam
diagnosis medis kanker usus
besar. Sistem pakar ini
menggunakan metode Logic
Fuzzy. Logic Fuzzy adalah
suatu proses pengambilan
keputusan berbasis aturan
yang bertujuan untuk
memecahkan masalah,
dimana sistem tersebut sulit
untuk dimodelkan atau
terdapat ambiguitas
dan ketidakjelasan yang
berlimpah. Pada aplikasi ini
menggunakan sistem pakar
dengan metode logika fuzzy
yang dapat membatu dalam
diagnosis kanker usus besar
dengan menggunakan satu set
gejala. Sistem ini yang
menggunakan satu set data set
fuzzified dimasukkan ke
dalam sistem jaringan saraf
adalah lebih tepat daripada
sistem tradisional. Sistem
yang dirancang adalah sistem
interaktif yang memberitahu
pasien nya
kondisi pada saat ini dalam hal
kanker usus besar. Namun
sistem ini tidak dirancang
untuk memberikan resep obat
kepada pasien kanker usus
besar.
2. Fitrah Rumaisa,
Iwan Rijaya,
Tanti Nurafianti
Sistem Pakar
Diagnosa Awal
Kanker Serviks
Certainty
Factor
Sistem pakar ini menjadi suatu
media informasi kemapuan,
pengetahuan dan sarana
deteksi (berdasarkan umur,
4
Dengan Metode
Certainty Factor
gejala atau keluhan) bagi
orang awan dalam mendeteksi
kondisi awal dari kanker
cerviks secara mandiri dengan
bantuan teknologi. Aplikasi
ini menggunakan metode
kepastian nilai (certainty
factor) yaitu berdasarkan
pengetahuan pakar.
Perhitungan dengan menggunakan metode ini dalam sekali hitung hanya dapat mengolah 2 data saja sehingga keakuratan data dapat terjaga. Metode ini menggunakan data dari pakar yang menggunakan derajat kepastian.Penentuan penyakit
dalam system pakar ini
dilakukan dengan cara meng-
input-kan gejala-gejala yang
dialami oleh penderita.
Setelah pasien meng-input-
kan gejala-gejala yang
diderita ada tiga macam
proses utama yang
dikembangkan pada sistem
pakar ini, yaitu proses
pembentukan kaidah, proses
penentuan penyakit yang
diderita pasien dan proses
penetuan terapi. Setelah
melalui proses tersebut maka
pasien akan memperoleh
penyakit yang diderita.
3. Rina Septiriana Perancangan
Sistem Pakar
Deteksi Dini
Penyakit Organ
Reproduksi pada
Wanita
(Menggunakan
Metode Fuzzy
Expert System)
Fuzzy Expert
System
Sistem pakar ini merupakan
salah contoh sistem yang
sedang dikembangkan.
Aplikasi ini menggunakan
metode Fuzzy Expert System.
Sistem merupakan inti dari
soft computing, yang
merupakan ide dasar
gabungan antara fuzzy set dan
fuzzy logic. Dengan metode
fuzzy expert system
didapatakan sebuah mesin
inferensi sebagai penarikan
5
kesimpulan yang
menghasilakn anamnesis yang
akurat dalam mengambil
keputusan diteksi dini. System
pakar ini merupak perantara
antar dokter dan pasien dalam
melakukan anamnesis atau
lebih dikenal dengan istilah
Tanya jawab. Sistem bekerja
dalam dua lingkungan yaitu
lingkungan konsultasi dan
lingkungan perkembangan.
6
BAB III
PERANCANGAN SISTEM
3.1 Bahan Penelitian
Bahan penelitian yang digunakan berupa data sampel gejala dari beberapa
jurnal terkait yang mana data tersebut didapat dari pakar-pakar ahli organ reproduksi
pada wanita. Data-data tersebut merupakan data kategorikal, dimana terdapat data yang
tidak konsisten atau hilang (missing value).
3.2 Alat Penelitian
3.2.1 Alat yang dipergunakan
3.2.1.1. Data Flow Diagram (DFD)
Data Flow Diagram (DFD) adalah representasi grafik dari sebuah sistem.
DFD menggambarkan komponen-komponen sebuah sistem, aliran-aliran data di mana
komponen-komponen tersebut, dan asal, tujuan, dan penyimpanan dari data tersebut.
DFD digunakan untuk dua hal utama yaitu untuk membuat dokumentasi dari sistem
informasi yang ada dan untuk menyusun dokumentasi untuk sistem informasi yang
baru.
3.2.1.2. Entity Relationship Diagram (ERD)
Entity Relationship Diagram (ERD) salah satu bentuk pemodelan basis data
yang sering digunakan dalam pengembangan sistem informasi. ERD adalah suatu
pemodelan dari basisdata relasional yang didasarkan atas persepsi di dalam dunia
nyata, dunia ini senantiasa terdiri dari sekumpulan objek yang saling berhubungan
antara satu dengan yang lainnya. Suatu objek disebut entity dan hubungan yang
dimilikinya disebut relationship. Suatu entity bersifat unik dan memiliki atribut
sebagai pembeda dengan entity lainnya.
Dalam rekayasa perangkat lunak, sebuah Entity-Relationship Model (ERM)
merupakan abstrak dan konseptual representasi data. Entity-Relationship adalah salah
satu metode pemodelan basis data yang digunakan untuk menghasilkan skema
7
konseptual untuk jenis/model data semantik sistem. Sistem seringkali memiliki basis
data relasional, sehingga ketentuannya bersifat top-down. Diagram untuk
menggambarkan Model Entitiy-Relationship ini disebut Entitiy-
Relationship diagram, ER diagram, atau ERD.
3.2.2 Perangkat Lunak
Adapun perangkat lunak yang dipergunakan dalam penelitian ini adalah :
- Browser Google Chrome
- MySql
- HTML
- PHP
- CSS
3.2.3 Perangkat Keras
Adapun perangkat keras yang dipergunakan dalam penelitian ini adalah
sebuah personal computer (PC) dengan spesifikasi sebagai berikut :
- Processor : Intel(R) Core(TM) i3-2330M [email protected]
- Memory Size : 4 GB RAM
- Monitor : Generic PnP Monitor
- Hard Disk : 449 GB
3.3 Metode Penelitian
Dalam Penelitian ini langkah-langkah yang digunakan pada metode ini dapat
dilihat pada gambar 3.1 berikut :
8
Gambar 3.1. Diagram Alir Penelitian
Pada gambar 3.1 terlihat jelas alur dari metode Forward Chaining. Alur pada metode
ini memberikan perintah kepada sistem untuk melakukan pengecekan secara maju
dengan mencocokan data pada rule. Informasi diinputkan ke memory kemudian sistem
akan melakukan pengecekan. Tahap berikutnya data tersebut akan dicocokkan, apabila
pada rule pertama cocok maka sistem akan menampilkan kesimpulan. Namun apabila
pada rule pertama tidak ditemukan kecocokan maka sistem akan melakukan
pengecekan data pada rule-rule berikutnya sampai ditemukannya kecocokan. Ketika
pada akhirnya tidak ditemukan kecocokan data pada rule maka sistem akan berhenti.
3.3.1 Analisis Kebutuhan Sistem
Analisa kebutuhan dilakukan untuk mengidentifikasi kebutuhan-kebutuhan
dan komponen-komponen yang diperlukan untuk Sistem Pakar Untuk Mendiagnosa
Penyakit Kanker Serviks.
3.3.1.1 Analisis Kebutuhan Masukan
Berdasarkan sumber data yang diperoleh, para pakar memberikan masukan
berupa :
9
a. Data gejala meliputi id gejala dan nama gejala.
b. Data penyakit berupa nama penyakit, deskripsi serta penyebab yang belum
terdapat dalam sistem.
c. Data aturan ditambahkan sesuai dengan gejala dan nama penyakit yang
ditimbulkan.
Dari masukan pakar di atas digunakan sebagai basis pengetahuan dari sistem
dalam mendiagnosa penyakit organ reproduksi pada wanita.
3.3.1.2 Analisis Kebutuhan Proses
Proses inti dari sistem ini adalah proses penalaran. Sistem akan melakukan
penalaran untuk menentukan jenis penyakit yang diderita berdasarkan gejala yang
dimasukkan oleh user. Pada sistem telah disediakan aturan basis pengetahuan (rule)
untuk penelusuran jenis penyakit.
3.3.1.3 Analisis Kebutuhan Keluaran
Data keluaran dari sistem ini adalah hasil diagnosa dari gejala yang
dirasakan user yang berupa kemungkinan penyakit organ reproduksi pada wanita.
Hasil diagnosa tersebut berdasarkan gejala yang user berikan pada saat melakukan
diagnosa.
3.3.2 Perancangan Sistem
Dalam melakukan perancangan suatu sistem pakar, pengetahuan sangatlah
penting untuk mendukung keberhasilan dari sistem pakar tersebut. Selain itu
kemampuan dalam mengolah pengetahuan juga menjadi suatu hal yang penting agar
dapat ditarik suatu kesimpulan yang tepat. Pengetahuan diperoleh dari beberapa
sumber seperti buku, jurnal, dan terutama dari hasil wawancara dengan pakar yang
mana dari sumber tersebut didapatlah data dari penyakit dan gejala sehingga membantu
dan mempermudah proses penyelesaian yaitu dalam penarikan kesimpulan.
Berhasilkan data yang diperoleh dari berbagai sumber, terdapat 3 data penyakit
wanita untuk mendukung proses pengambilan keputusan.
10
1. Kanker serviks
Kanker serviks merupakan kanker ganas yang terbentuk dalam jaringan serviks
(organ yang menghubungkan uterus dengan vagina). Ada beberapa tipe kanker serviks.
Tipe yang paling umum dikenal adalah squamous cell carcinoma (SCC), yang
merupakan 80 hingga 85 persen dari seluruh jenis kanker serviks. Infeksi Human
Papilloma Virus (HPV) merupakan salah satu faktor utama tumbuhnya kanker jenis
ini.
Tipe-tipe lain kanker serviks seperti adenocarcinoma, small cell carcinoma,
adenosquamous, adenosarcoma, melanoma dan lymphoma, merupakan tipe kanker
serviks yang langka yang tidak terkait dengan HPV. Beberapa tipe kanker yang telah
disebutkan, tidak dapat ditanggulangi seperti SCC.
Gejala : siklus mens tidak lancar, sakit berlebihan, nyeri saat berhubungan sex, nyeri
panggul, nyeri bagian bawah perut, diluar mens, nyeri buang air kecil, nyeri tulang
belakang, nyeri pada anggota gerak, usia sex <17 tahun, jumlah pasangan sex >3,
pendarahan setelah sex,alami anemia setelah pendarahan, sudah pernah melahirkan,
trauma persalinan, penggunaan pil KB>1 tahun, kurang nafsu makan, turun berat
badan, sering buang air kecil, pendarahan hebat saat mens, keputihan, spotting,
pendarahan setelah menopause, pernah menggunakan DES, perokok.
2. Tumor Fibroid Besar
Fibroid uterus (juga rahim leiomyoma, myoma, fibromyoma, leiofibromyoma,
fibroleiomyoma dan fibroma) adalah tumor jinak (non-kanker) yang berasal dari
lapisan otot halus (Miometrium) dan jaringan ikat yang menyertainya rahim. Fibroid
adalah tumor jinak yang paling umum pada wanita dan biasanya ditemukan selama
bertahun-tahun menengah dan kemudian reproduksi. Sementara kebanyakan fibroid
asimtomatik, mereka dapat tumbuh dan menyebabkan berat dan menyakitkan haid,
hubungan seksual yang menyakitkan, dan frekuensi saluran kemih dan urgensi.
Fibroid adalah indikasi utama untuk histerektomi di Amerika Serikat. Fibroid
yang sering beberapa dan jika rahim berisi terlalu banyak leiomyomatas untuk
menghitung, ini disebut sebagai leiomyomatosis rahim. Versi ganas fibroid jarang dan
11
disebut leiomyosarcoma.Tentang penyempurnaan % wanita akan didiagnosis dengan
leiomyoma. Reseptor estrogen pada fibroid menyebabkan mereka untuk menanggapi
rangsangan estrogen selama bertahun-tahun reproduksi. Selama hypoestrogenic
Serikat, seperti setelah menopause, leiomyoma diharapkan untuk mengecilkan.
Leiomyoma lebih umum pada wanita yang kelebihan berat badan (karena peningkatan
estrogen dari kegiatan adipose aromatase).Fibroid muncul sebagai bulat, baik jari (tapi
tidak encapsulated), nodul padat yang putih atau tan, dan menunjukkan penampilan
whorled pada bagian histologis.Ukuran bervariasi, dari mikroskopis lesi ukuran yang
cukup besar. Biasanya lesi ukuran jeruk atau lebih besar yang dirasakan oleh pasien
sendiri melalui dinding perut.Secara mikroskopis, sel tumor menyerupai sel normal
(memanjang, berbentuk gelendong, dengan inti yang berbentuk cerutu) dan bentuk
kumpulan dengan arah yang berbeda (whorled).
Sel-sel ini seragam dalam ukuran dan bentuk, dengan mitoses yang langka. Ada
tiga varian jinak: aneh (atipikal); selular; dan mitotically aktif. Selama beberapa
dekade, Estrogen telah dikenal untuk merangsang fibroid, tapi lebih baru-baru ini studi
juga mengungkapkan sebuah peran kemungkinan progesteron dan progestin fibroid
pertumbuhan juga, dan penerapan progestin agonists sebagai bagian dari perawatan
saat ini sedang dipertimbangkan. Dalam kasus yang sangat langka, ganas pertumbuhan
(kanker), leiomyosarcoma, dari myometrium dapat mengembangkan. Fibroid yang
mengakibatkan berat vagina pendarahan mengakibatkan kekurangan anemia dan besi.
Berkat tekanan masalah pencernaan efek mungkin seperti sembelit dan bloatedness.
Kompresi ureter dapat menyebabkan hydronephrosis. Fibroid mungkin juga hadir
bersama endometriosis, yang dapat menyebabkan infertilitas.Adenomyosis mungkin
keliru untuk atau hidup berdampingan dengan fibroid.
3. Radang Panggul
Penyakit Radang Panggul, juga dikenal sebagai PID, adalah suatu kondisi
medis yang ditandai dengan infeksi bakteri pada saluran genital wanita bagian atas,
seperti kandungan (rahim), tuba falopii dan ovarium. Pada sebagian besar kasus, PID
disebabkan oleh infeksi pada vagina atau serviks yang menyebar sampai ke rahim.
12
Sumber infeksi bakteri biasanya berasal dari pemakaian alat kontrasepsi dalam rahim
atau melalui penyakit menular seksual, seperti klamidia atau gonore. PID terjadi pada
wanita yang aktif secara seksual, biasanya pada usia muda antara 15 sampai 24 tahun.
Orang yang menderita PID ringan biasanya tidak merasakan gejala apapun. Namun
pada beberapa kasus, mereka dapat mengalami gejala nyeri pada punggung bagian
bawah, sekret vagina yang banyak dengan bau yang tidak sedap, periode menstruasi
yang tidak teratur, demam, dan kelelahan. Kerusakan yang berat pada organ reproduksi
wanita dapat menyebabkan komplikasi, seperti infertilitas dan kehamilan ektopik.
Pada perancangan ini daftar penyakit tersebut akan diberi nomor urut otomatis,
disini akan menggunakan kode “RW01” untuk urutan pertama, “RW01” untuk urutan
kedua dan seterusnya, untuk lebih jelas dapat dilihat pada daftar penyakit yang dapat
menyerang organ reproduksi wanita selain kanker serviks itu sendiri pada table 3.1
Tabel 3.1 Daftar Penyakit organ reproduksi wanita
NO KODE NAMA PENYAKIT
1 RW01 Kanker Serviks
2 RW02 Tumor Fibroid Besar
3 RW03 Radang Panggul
Untuk indentifikasi gejala tersebut dalam sistem digunakan kode “G001” untuk
urutan pertama, “G002” untuk urutan kedua dan seterusnya, untuk lebih jelas dapat
dilihat pada daftar gejala terhadap organ reproduksi wanita dalam tabel sebagai berikut:
Tabel 3.2 Gejala Penyakit
NO KODE GEJALA
1 G001 Siklus menstruasi tidak lancer
2 G002 Sakit berlebihan
3 G003 Nyeri saat berhubungan sex
4 G004 Nyeri panggul
13
5 G005 Nyeri bagian bawah perut diluar
menstruasi
6 G006 Nyeri buang air kecil
7 G007 Nyeri tulang belakang
8 G008 Nyeri pada anggota gerak
9 G009 Usia sex pada umur >17 tahun
10 G010 Jumlah pasangan sex lebih dari 3
11 G011 Pendarahan setelah sex
12 G012 Mengalami anemia saat pendarahan
13 G013 Sudah pernah melahirkan
14 G014 Trauma persalinan
15 G015 Penggunaan pil KB > 1 tahun
16 G016 Kurang nafsu makan
17 G017 Turun berat badan
18 G018 Sering buang air kecil
19 G019 Keputihan
20 G020 Pendarahan hebat saat menstruasi
21 G021 Spotting
22 G022 Pendarahan setelah menopause
23 G023 Pernah menggunakan DES
24 G024 Perokok
25 G025 Pendarahan diluar menstruasi
26 G026 Susah punya anak
27 G027 Diabetes militus
28 G028 Perut bengkak atau benjolan
29 G029 Mual
30 G030 Demam
31 G031 Mengigil
32 G032 Sering menggunakan cairan douetie
14
33 G033 Pernah aborsi atau kuret
34 G034 Pengguna spiral
Setiap penyakit yang menyerang dapat diidentifikasi dengan melihat gejala-
gejala yang dialami oleh wanita tersebut, berikut adalah tabel kombinasi dari setiap
gejala penyebab penyakit organ reproduksi pada wanita :
Tabel 3.3 Kombinasi Penyakit dan Gejala
G/P P01 P02 P03
G001
G002
G003
G004
G005
G006
G007
G008
G009
G010
G011
G012
G013
G014
G015
G016
G017
G018
G019
G020
15
G021
G022
G023
G024
G025
G026
G027
G028
G029
G030
G031
G032
G033
G034
Basis pengetahuan mengandung pengetahuan untuk pemahaman dalam
penyelesaian masalah yang digunakan dalam sistem kecerdasan buatan. Basis
pengetahuan digunakan untuk penarikan kesimpulan yang merupakan hasil dari proses
pelacakan. Dalam perancangan ini kaidah produksi dituliskan dalam bentuk pernyataan
JIKA [premis] MAKA [konklusi]. Apabila bagian premis dipenuhi maka bagian
konklusi juga akan bernilai benar. Representasi pengetahuan ini berfungsi untuk
menentukan proses pencarian atau menentukan kesimpulan akhir yang akan didapat.
Berdasarkan data-data penyakit yang ada dan tergambar dari tabel-tabel yang ada,
maka dapat disimpulkan terdapat 3 aturan atau Rule. Dalam pemahaman dasar dan
dengan sistem yang sangat dasar, yaitu bagaimana mendiagnosa suatu penyakit
berdasarkan gejalanya maka operator logika yang akan digunakan adalah opeator
logika AND.
16
Dari kombinasi data gejala yang menjadi penyebab penyakit, maka dapat
disimpulkan ada 3 aturan atau rule yang bisa dijelaskan dengan Tabel 3.4 sebagai
berikut :
Tabel 3.4 Rule dari Gejala
No Aturan
R1 IF Sakit berlebihan
AND Siklus menstruasi tidak lancar
AND Nyeri saat berhubungan sex
AND Nyeri panggul
AND Nyeri bagian bawah perut diluar menstruasi
AND Nyeri buang air kecil
AND Nyeri tulang belakang
AND Nyeri pada anggota gerak
AND Usia sex pada umur >17 tahun
AND Jumlah pasangan sex lebih dari 3
AND Pendarahan setelah sex
AND Mengalami anemia saat pendarahan
AND Sudah pernah melahirkan
AND Trauma persalinan
AND Penggunaan pil KB > 1 tahun
AND Turun berat badan
AND Keputihan
AND Pendarahan hebat saat menstruasi
THEN kanker serviks
R2 IF Siklus menstruasi tidak lancar
AND Sakit berlebihan
AND Nyeri saat berhubungan sex
AND Pendarahan setelah sex
AND Sering buang air kecil
17
AND Keputihan
AND Pendarahan hebat saat menstruasi
AND Spotting
AND Pendarahan diluar menstruasi
AND Susah punya anak
AND Diabetes militus
AND Perut bengkak atau benjolan
THEN Tumor Fibroid Besar
R3 IF Mual
AND Siklus menstruasi tidak lancar
AND Sakit berlebihan
AND Nyeri saat berhubungan sex
AND Nyeri buang air kecil
AND Nyeri tulang belakang
AND Usia sex pada umur >17 tahun
AND Trauma persalinan
AND Kurang nafsu makan
AND Turun berat badan
AND Demam
AND Mengigil
AND Sering menggunakan cairan douetie
AND Pernah aborsi atau kuret
AND Pengguna spiral
THEN Radang Panggul
3.3.3 Perancangan Konseptual dari Sistem yang Dibangun
3.3.3.1 Sistem Diagnosa Penyakit Kanker Serviks yang Dirancang
Sistem pakar yang akan dirancang terlihat pada gambar 3.2 berikut :
18
Gambar 3.2 Sistem Diagnosa Penyakit Organ Reproduksi pada Wanita yang
Dirancang
Start
Menampilkan Gejala penyakit
User Memilih Gejala yang diderita
Apakah Sesuai rule?
Menampilkan hasil diagnosa penyakit
ya
Ya
End
Sistem melakukan Pengecekan Rule
Tidak
Input Username dan Password
Apakah Sesuai database?
ya
Tidak
ya
tidak
Sistem menampilkan riwayat gejala penyakit
ya
Tidak
User ingin melakukan konsultasi
User Ingin melihat riwayat gejala penyakit
19
3.3.3.2 Data Flow Diagram Context Level (Diagram Konteks)
Gambar 3.3. Data Flow Diagram Context Level Sistem Pakar Diagnosa Penyakit
Organ Reproduksi pada Wanita
3.3.3.3 Data Flow Diagram (DFD)
Data Flow Diagram Level 0 (nol) merupakan gambaran rinci dari proses yang
dilakukan pada diagram konteks diatas. Proses tersebut digambarkan sebagai berikut:
Gambar 3.4. Data Flow Diagram Level 0 (nol) Sistem Pakar Diagnosa Penyakit
Organ Reproduksi pada Wanita
Admin Sistem Pakar Hasil Konsultasi
Rincian gejala dan penyakit
User
Data AdminData GejalaData PenyakitData Aturan Diagnosa Data user
Data konsultasi
1.0
Daftar
User
2.0
Login
Data User
Respond
Username_user
Password_user
Data User
User
Data User
Respond
Username_user
Password_user
Respond
Admin
Username_admin
Password_admin
Respond
Admin
Username_admin
Password_admin
Respond
3.0
Konsul
Data Gejala
Data KonsulRespond
Data Gejala
Data Konsul
4.0
Manajemen
Data
Data_Penyakit
Data_Rule
Data_Gejala
Respond
Gejala
Konsul
Data Gejala
Respond
Data Konsul Respond
20
1. Rincian Proses 3 (DFD Level 1 proses 3)
Proses 3 adalah proses yang terjadi saat seorang user melakukan proses
konsultasi. Berikut ini adalah gambaran sistemnya:
User
3.1Tampilan
Gejala Penyakit
Data UserData JawabanData Konsul
Respon
Konsultasi
Gejala
Respon
Data Konsul
Respon
Id_Gejala
3.2Input
Jawaban
ResponData UserData Jawaban
3.3Pengolahan
Respon
Data UserData Jawaban
Rule_Gejala_Penyakit
Id_Gejala
Respon
Hasil_Analisis
Analisis
Respon
3.4Penarikan
Kesimpulan
Hasil Analisis
Respon Data UserData Jawaban
User
Hasil Diagnosa
Gambar 3.5 Data Flow Diagram Level 1 (nol) Proses 3
21
a. Proses 3.1
Pada proses 3.1, proses yang terjadi ketika user pertama kali masuk ke
dalam sistem, Jadi user dihadapkan pada daftar gejala penyakit, yang
kemudian dilanjutkan pada proses berikutnya, yaitu proses 2.2 yaitu
proses penginputan jawaban.
b. Proses 3.2
Pada proses ini data jawaban yang diberikan oleh user diteruskan ke proses
3.3 yaitu proses pengolahan.
c. Proses 3.3
Pada proses 3.3, data yang telah diperoleh dari proses sebelumnya
diolah disesuaikan dengan rule yang telah tersusun dari tabel
rule_gej_peny. Hasil pemeriksaan dari tabel tersebut kemudian di simpan
di dalam tabel hasil untuk dilanjutkan pada proses penarikan kesimpulan.
d. Proses 3.4
Proses yang paling akhir ini adalah proses penarikan kesimpulan yang akan
ditampilkan user yang akan digunakan saat pemeriksaan fisik nanti
kepada dokter.
2. Rincian Proses 4
Proses 4 adalah proses yang terjadi seorang admin menginputkan pengetahuan
ke dalam sistem. Berikut ini adalah gambaran sistemnya:
22
Gambar 3.7 Data Flow Diagram Level 0 (nol) Proses 4
a. Proses 4.1
Proses 4.1 adalah proses yang terjadi saat admin melakukan
penginputan penyakit ke dalam sistem yang disimpan didalam tabel
penyakit.
b. Proses 4.2
Proses 4.2 adalah proses saat seorang admin menginputkan data gejala
ke dalam sistem dan kemudian di simpan di dalam tabel gejala.
c. Proses 4.3
Proses 4.3 adalah proses yang terkhir terjadi pada sistem yang
menghubungkan 3 proses sebelumnya yaitu penentuan rule untuk tiap
gejala dan penyakit.
3.3.4 Perancangan Basis Data
Basis data pada system pakar merupakan bagian yang cukup penting, karena
basis data berperan sebagai penyimpanan knowledge base dan ruang kerja system
pakar.
Admin
4.2
Input Gejala
Data_
Gejala Respon
4.1
Input
Penyakit
Data_Penyakit
Respon
Gejala
Respon
Data_Gejala
4.3
Penentuan
Rule
Rule_Gejala
Data_Gejala
Rule_Gejala_
Penyakit
Rule_Gejala_
Penyakit
Data_Gejala
Data_Penyakit
Respon
Respon
Data_Gejala
Data_Penyakit
23
3.3.4.1 Perancangan Entity Realitionship Diagram
Entity Realitionship Diagram merupakan gambaran hubungan antar entitas
yang dipergunakan dalam system. Entitas-entitas yang ada pada system ini sebagai
berikut:
1. Admin , yaitu orang yang mengolah data didalam sistem.
2. Gejala, yaitu gejala-gejala yang dimiliki oleh penyakit kanker serviks khususnya.
3. User (penderita), yaitu orang yang mengalami suatu penyakit dikarenakan
beberapa gejala yang dirasakan.
4. Penyakit, yaitu penyakit yang dimliki oleh user khususnya yaitu kanker serviks.
5. Hasil Konsultasi, yaitu berupa hasil gejala-gejala yang dialami oleh user bahwa
user tersebut mengidap penyakit organ reproduksi atau tidak.
6. Konsultasi, yaitu berupa berupa laporan akhir dari hasil gejala user yang telah
melakukan konsultasi yang terdiri dari Id_konsultasi, Id_Hasil_Konsultasi,
Id_User dan Tgl_Konsultasi.
Keterkaitan dan hubungan antarentitas digambarkan melalui Diagram ER seperti
terlihat pada Gambar 3.8 berikut :
24
Gambar 3.8. Diagram hubungan antar entitas Sistem Pakar
Diagnosa Penyakit Kanker Serviks
3.3.4.2 Spesifikasi Tabel Basis Data
Tabel yang digunakan dalam sistem ini antara lain:
1. Tabel Admin
Tabel 3.5 Spesifikasi Tabel Admin
Nama Field Tipe Keterangan
Id_admin int(10) Primary key
Nama_admin varchar(30)
Job_admin varchar(30)
Almt_admin varchar(50)
Foto varchar(30)
Email Varchar(10)
Password_adm Varchar(5)
User KONSULTASI Hasil_konsultasi
Memiliki
Penyakit Rule Gejala
m
m
n
m n 1
25
2. Tabel User
Tabel 3.6 Spesifikasi Tabel User
Nama Field Tipe Keterangan
Id_user int(10) Primary key
Nama_user varchar(30)
Jk_user varchar(20)
Umur_user int(2)
Job_user varchar(30)
Status varchar(20)
Pass_user varchar(10)
Email Varchar(30)
3. Tabel Penyakit
Tabel 3.7 Spesifikasi Tabel Penyakit
Nama Field Tipe Keterangan
Id_penyakit int(10) Primary key
Id_Admin Int(10) Foreign key
Nama_penyakit varchar(20)
Deskripsi text
penyebab varchar(30)
4. Tabel Gejala
Tabel 3.8 Spesifikasi Tabel Gejala
Nama Field Tipe Keterangan
Id_gejala Int(10) Primary key
Id_Admin Int(10) Foreign key
Id_Penyakit Int(10) Foreign key
26
5. Tabel Rule
Tabel 3.9 Spesifikasi Tabel Rule
Nama Field Tipe Keterangan
Id_Rule Int(10) Foreign key
Id_penyakit Int(10) Foreign key
Id_gejala Int(10) Foreign key
6. Tabel Konsultasi
Tabel 3.10 Spesifikasi Tabel Konsultasi
Nama Field Tipe Keterangan
Id_Konsultasi Int(10) Primary key
Id_Hasil_Konsul Int(10) Foreign key
Id_User Int(10) Foreign key
Tgl_Konsultasi Date
7. Tabel Hasil Konsultasi
Tabel 3.11 Spesifikasi Tabel Hasil Konsultasi
Nama Field Tipe Keterangan
Id_Hasil_Konsul Int(10) Foreign key
Id_Penyakit Int(10) Foreign key
27
3.3.4.3 Hubungan Antar Tabel
Adapun tabel-tabel yang ada pada sistem pakar yang dirancang, dihubungkan
satu sama lainnya dapat dilihat pada Gambar 3.9 berikut ini :
Gambar 3.9 Hubungan Relasi Antar Tabel dalam Basis data
3.3.5 Perancangan Antarmuka
Antarmuka merupakan media interaksi antar user maupun admin dengan
sistem. Berikut ini adalah tampilan antar muka yang dirancang pada sistem pakar
diagnosa dini penyakit kanker serviks berbasis web.
1. Layout antarmuka halaman utama user dan admin.
Pada halaman ini terdapat beberapa bagian yaitu bagian header yang bertuliskan
Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Organ Reproduksi pada Wanita. Yang akan
memberikan suatu keterangan tentang website. Dibawah header terdapat beberapa
menu. Sebelah kiri website terdapat juga form login untuk user (penderita) dan admin
yang mempunyai hak ases yang berbeda setelah melakukan proses login. Berikut
tampilan antarmukanya.
28
Gambar 3.10 Halaman utama
2. Layout antarmuka halaman admin
Pada halaman admin terdapat beberapa bagian yaitu pertama bagian header yang
merupakan keterangan tentang website. Bagian kiri terdapat beberapa menu-menu
yang merupakan suatu hak akses khusus yang diperuntukkan oleh admin. Admin dapat
mengolah semua manajemen data yang terdapat pada website ini, berikut tampilan
antarmukanya.
29
Gambar 3.11 Halaman admin
3. Layout antarmuka halaman user
Halaman user merupakan suatu halaman yang dapat ditampilkan setelah user
melakukan proses login pada halaman utama sebelumnya. Pada halamn ini user
memiliki beberapa hak ases yang hanya terdapat pada halaman ini. User dapat langsung
konsultasi terhadap gejala-gejala yang dialaminya. Berikut antarmuka tampilan
halaman user.
30
Gambar 3.12 Halaman user
31
DAFTAR PUSTAKA
Restu Apriyadi, Iwayan. 2012. Forward Chaining.
http://raperiadisepti.blogspot.com/2010/11/forward-chaining.html. Diakses
24 Juni 2014 pukul 19.44
_______. 2011. Penyakit Organ Reproduksi pada Wanita.
http://kelasbiologiku.blogspot.com/2013/03/beberapa-penyakit-pada-
sistem.html. Diakses 16 Juni 2014 pukul 22:26
Revina. 2014. Gejala Kanker Serviks. http://bidanku.com/gejala-kanker-
serviks#ixzz2xYhrToPz. Diakses 31 Maret 2014 pukul 23:33
Revina. 2014. Kanker Serviks Ciri-ciri Penyebab dan Pencegahan Kanker Serviks
.http://bidanku.com/kanker-serviks-ciri-ciri-penyebab-dan-pencegahan-
kanker-serviks. Diakses 28 April 2014 pukul 15:35
_______. 2014. Medical Conditions Diseases Penyakit Radang Panggul.
http://www.persify.com/id/perspectives/medical-conditions-
diseases/penyakit-radang-panggul-_-9510001031217
_______. 2013. Apa Itu Kanker Serviks.
http://www.parkwaycancercentre.com/id/informasi-kanker/jenis-
kanker/apa-itu-kanker-serviks/. Diakses 28 April 2014 pukul 15:49
______. ____. Fibroid. http://www.news-medical.net/health/Uterine-Fibroids-What-
are-Uterine-Fibroids-%28Indonesian%29.aspx. Diakses 28 April 2014
pukul 16:03
______. ____. Aplikasi Diagnosis Kanker Kandungan dengan Naive Bayes
http://digilib.its.ac.id/public/ITS-NonDegree-7426-706030024-bab3.pdf.
Diakses 28 April 2014 pukul 16:25
32
Fitrah, Rumaisa., Iwan Rijayana, Tanti. 2010. Sistem Pakar Diagnosa Awal Kanker
Serviks dengan Metode Certanty Factor.
http://repository.widyatama.ac.id/xmlui/bitstream/handle/123456789/2170/
KIN.HC.044.pdf?sequence=1.pdf. Diakses 10 April 2014 pukul 16:25
Imianvan, A. A. dan J. C. Obi . 2012. Fuzzy Neural Approach for Colon Cancer
Prediction http://scientia-
africana.uniportjournal.info/v11n1/pdfvol11no1/8.%20FUZZY%20NEUR
AL%20APPROACH%20FOR%20COLON%20CANCER%20PREDICTI
ON.pdf
Septiriana, Rina. 2010. Perancangan Sistem Pakar Deteksi Dini Penyakit Organ
Reproduksi Pada Wanita (Menggunakan Metode Fuzzy Expert
System).Pontianak : Fakultas Teknik Untan.