TUGAS KELOMPOK SISTEM PAKARNAMA KELOMPOK :

FERI DWI UTOMO 1341177004176

ROBBY INDRAWAN SUDRAJAT 1341177004239

SEPTIAWAN PRIO SETIADI 1341177004314

JURNAL KE 1

JUDUL : Aplikasi Sistem Pakar Untuk Mendiagnosa Penyakit

Anak (Balita) Dengan Menggunakan Metode Forward Chaining.

PENULIS : Evi Dewi Sri Mulyani, Irna Nur Restianie.

TAHUN : 2016.

REVIEW : Feri Dwi Utomo.

ABSTRAK

• Kesehatan adalah hal yang sangat berharga bagi manusia.

• Anak yang berusia di bawah lima tahun sangat rentan terhadap bakteri penyakit.

• Sistem pakar ini dibangun untuk mendiagnosa anak yang berumur di bawah lima

tahun.

• Sistem pakar akan memberikan hasil diagnosa berupa jenis penyakit, informasi

penyakit, dan penanganan pertama jika anak terserang penyakit.

• Sistem pakar ini menggunakan metode forward chaining.

• Sistem ini mampu mendiagnosa penyakit berdasarkan gejala yang dipilih oleh

user.

LATAR BELAKANG

• Jam kerja dokter/pakar terbatas.

• Banyak pasien menunggu antrian yang panjang.

• Jarak tempuh yang jauh.

• Biaya konsultasi tidak sedikit.

• Pengetahuan pakar semakin lama akan semakin menurun karena

faktor usia atau penyakit.

TUJUAN PENELITIAN

• Memudahkan orang tua dalam mendiagnosa penyakit lebih

awal.

• Memberikan informasi diagnosa dan cara penanganannya secara

tepat kepada orang tua mengenai penyakit balita yang sering

diderita.

DATA YANG DIGUNAKAN

• Wawancara pakar (data penyakit dan gejala).

• Kuisioner (data pengujian sistem).

METODE YANG DITERAPKAN

• Forward Chaining.

• Forward chaining cocok untuk diagnosa awal pada penyakit

dengan pelacakan dari gejala - gejala yang diderita.

• Forward chaining terbukti cara yang paling tepat dalam

mendeteksi suatu penyakit.

• Sistem ini menggunakan model Waterfall sebagai perancangan

sistem.

HASIL DAN PEMBAHASAN

• Perancangan aplikasi menggunakan

Waterfall.

• Metode waterfall diawali dengan analisis

data, perancangan sistem, pengkodean

menggunakan Visual Basic 6.0.

• Pengujian sistem dengan black box test.

• Proses pertama yang dilakukan adalah

pengumpulan data dengan melakukan

wawancara dengan pakar.

• Pengujian dilakukan dengan memberikan

kuisioner kepada 1 orang dokter anak dan 10

orang responden pasien.

• Hasil perhitungan yang bisa disimpulkan bahwa

• Kemudahan penggunaan aplikasi sebesar 84,5%.

• Interface sebesar 80%.

• Informasi yang disediakan aplikasi sebesar 100%.

• Mengidentifikasi sebesar 81%.

• Diagnosa yang sesuai dengan kenyataan sebesar

84,5%.

KESIMPULAN

• Aplikasi sistem pakar ini dapat mendiagnosa suatu penyakit

pada anak (balita).

• Dapat memberikan informasi penyakit beserta solusinya.

• Aplikasi sistem pakar ini mudah dipelajari dan mudah

digunakan untuk kalangan orang awam.

JURNAL KE 2

JUDUL : Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Anak

Menggunakan Metode Forward Chaining Berbasis Mobile.

PENULIS : Christian Ramba Pasalli, Vecky. C Poekoel,

Xaverius Najoan.

TAHUN : 2016

REVIEW : Robby Indrawan Sudrajat

ABSTRAK

• Kesehatan merupakan hal yang paling berharga bagi manusia.

• Anak sangat rentan terhadap kuman penyakit.

• Jam praktek dokter yang terbatas.

• Banyaknya pasien sehingga harus mengantri.

• Membuat aplikasi sistem pakar berbasis mobile.

• Menggunakan teknik penalaran Forward Chaining.

• Metode yang digunakan adalah metode Extreme Programming (XP).

LATAR BELAKANG

• Anak sangat rentan terhadap kuman penyakit.

• Jam praktek dokter yang terbatas.

• Banyaknya antrian.

TUJUAN PENELITIAN

• Membuat suatu alat untuk mendiagnosa penyakit anak.

• Mampu mendiagnosa penyakit dengan cepat.

• Orang tua mampu melakukan pencegahan lebih awal.

DATA YANG DIGUNAKAN

•Wawancara (Penyakit dan Gejala)

METODE YANG DITERAPKAN

•Mesin inferensi Forward Chaining.

•Metode Extreme Programing.

HASIL DAN PEMBAHASAN

• Extreme Programing memiliki beberapa tahapan sebagai berikut :

o Planning.

o Design.

o Coding.

o Testing.

• Representasi pengetahuan yang digunakan dalam sistem pakar ini adalah jaringan

semantik, pohon keputusan, dan kaidah produksi.

• Pada tahap desain penulis membuat diagram UML, CRC, dan Desain Interface.

• Pada tahap testing penulis menggunakan black box testing untuk pengujiannya.

KESIMPULAN DAN SARAN

KESIMPULAN

• Pada aplikasi ini terdapat 9 penyakit dan

38 gejala.

• Berdasarkan hasil pengujian semua

fungsi pada aplikasi ini mendapatkan

hasil yang valid .

• Dengan adanya aplikasi sistem pakar ini

maka anak akan lebih cepat mendapatkan

penanganan pertama jika terserang

penyakit.

SARAN

• Aplikasi ini dapat dikembangkan lagi

dengan menambah fitur peta untuk

mencari lokasi tempat praktek dokter

spesialis terdekat.

• Aplikasi sistem pakar diagnosa penyakit

anak ini dapat didesain dengan

menggunakan metode backward

chaining untuk data penyakit yang lebih

kompleks.

JURNAL KE 3

JUDUL : Sistem Pakar Diagnosa Autis Pada Anak

Dengan Menggunakan Metode Forward Chaining

PENULIS : Ahmad Al Kaafi

TAHUN : 2017

REVIEW : Septiawan Prio Setiadi

ABSTRAK

• Jumlah penyandang autis di Indonesia terus meningkat, hal ini tidak

sebanding dengan jumlah dokter.

• Di Indonesia pada 2010, jumlah penderita autisme diperkirakan mencapai

2,4 juta orang.

• Jumlah penderita autisme di indonesia diperkirakan mengalami

penambahan sekitar 500 orang setiap tahun.

• Sistem pakar ini dikembangkan berbasis web sehingga mudah diakses.

LATAR BELAKANG

• Jumlah penyandang autis di Indonesia terus meningkat, hal ini

tidak sebanding dengan jumlah dokter.

• Jumlah anak autis terus meningkat setiap tahunnya.

• Untuk itu dibutuhkan suatu sistem pakar yang dapat membantu

masyarakat dalam mengetahui gejala – gejala yang dialami oleh

anak penyandang autis.

TUJUAN PENELITIAN

• Dapat membantu orang tua untuk mendeteksi jenis autis pada

anak.

• Dapat membantu masyarakat dan orang tua khususnya dalam

mendiagnosa autis pada anak.

DATA YANG DIGUNAKAN

• Studi Pustaka

• Wawancara

METODE YANG DITERAPKAN

• Forward Chaining.

• Pohon Keputusan.

HASIL DAN PEMBAHASAN

• Untuk representasi pengetahuan menggunakan metode kaidah

produksi yang biasanya ditulis dalam bentuk jika - maka (if - then).

• Sistem pakar ini menggunakan mesin inferensi (Forward Chaining).

• Sedangkan untuk pencarian keputusan dari setiap permasalahan

menggunakan metode pencarian Best First Search (BFS).

• Digambarkan dalam bentuk pohon keputusan.

KESIMPULAN

• Jumlah anak penyandang autis di indonesia terus meningkat,

sedangkan jumlah dokter sedikit.

• Dibutuhkan sebuah sistem berbasis web yang dapat memberikan

informasi mengenai autis serta membantu masyarakat dalam

mengetahui gejala - gejala autis secara dini, mendiagnosa dan

penanganannya.

• Sistem ini diharapkan dapat membantu masyarakat dalam

mendiagnosa autis pada anak sejak dini sehingga dapat memberikan

pengobatan dan penanganan yang tepat.

TERIMA KASIH