sistem pakar diagnosa penyakit kulit pada balita

SNIPTEK 2016
ISBN: 978-602-72850-3-3
SISTEM PAKAR DIAGNOSA PENYAKIT KULIT PADA BALITA DENGAN
METODE FORWARD CHANINING DAN BACKWARD CHAINING
Eva Zuraidah
Sistem Informasi
STMIK Nusa Mandiri Jakarta
Jl. Kramat Raya No 18 Jakarta
[email protected]
Linda Marlinda
Manajemen Informatika
AMIK BSI Jakarta
Jl. Kramat Raya No 18 Jakarta
[email protected]
ABSTRACT—There are limitations to a dermatologist
practice time in hospital and the cost of treatment for skin
specialist medicine is very expensive, whereas a lot of
toddlers who are sick and ignorance causes, prevention,
and treatment of parents about Skin Disease In Toddlers
today. Skin diseases suffered by this balitasaat quickly
spread due to lack of information and knowledge about the
skin. The system is made so that the skin disease sufferers
know and understand what kind of skin disease suffered
and this system gives bneberapa prevention solutions in
accordance with the level of disease present. This web
based programming is one alternative for patients whose
skin disease in young children can find out quickly
diagnose early or consultation without having to go to a
specialist or a doctor. Results of this research is in the form
of an application program that can help the user know the
type of skin disease suffered and obtain extensive
information on skin diseases as well as knowing the
techniques of treatment and prevention, and the result of
the application of such types of illness users based on the
symptoms that have been.
Keywords: Expert System, Skin Disease Diagnosis, Baby
INTISARI — Adanya keterbatasan waktu praktek
seorang dokter kulit dirumah sakit dan biaya berobat
untuk kedokter spesialis kulit yang sangat mahal,
sedangkan banyak balita yang sakit dan ketidak
tahuannya
penyebab,
pencegahannya,
dan
pengobatannya orang tua tentang Penyakit Kulit Pada
Balita saat ini. Penyakit kulit yang diderita oleh balitasaat
ini cepat sekali menyebar dikarenakan kurangnya
informasi dan pengetahuan tentang kulit. Sistem ini
dibuat agar para penderita penyakit kulit mengerti dan
memahami jenis penyakit kulit apa yang diderita dan
system ini memberikan bneberapa solusi pencegahan
sesuai dengan tingkat penyakit yang ada sekarang ini.
Pemograman berbasis web ini merupakan salah satu
alternatif bagi pasien penyakit kulit pada balita yang
dapat mengetahui dengan cepat mendiagnosa awal atau
konsultasi tanpa harus pergi ke seorang pakar atau
dokter. Hasil dari riset ini adalah berupa program
aplikasi yang dapat membantu user mengetahui jenis
penyakit kulit yang diderita serta mendapatkan
informasi yang luas mengenai penyakit kulit serta
mengetahui teknik pengobatan dan cara pencegahannya,
Luci Kanti Rahayu
Teknik Informatika
STMIK Nusa Mandiri Jakarta
Jl. Kramat Raya No 18 Jakarta
[email protected]
dan hasil dari aplikasi berupa jenis penyakit yang
diderita pengguna berdasarkan dari gejala yang sudah
dipilih.
Kata Kunci: Sistem Pakar, Diagnosa Penyakit Kulit, Bayi
PENDAHULUAN
Rumah Sakit Tebet adalah Rumah Sakit Swasta di Jakarta
bergerak dibidang memberikan pelayanan kesehatan
secara menyeluruh kepada masyarakat. Rumah Sakit
Tebet mempunyai keterbatasan dalam dengan pasien
memberikan penjelasan tentang penyakit kulit dan
pencegahan penyakit kulit pada balita dikarenakan jam
praktek dokter yang terbatasan, dan juga biaya kedokter
spesialis yang cukup mahal.Keterbatasan dengan kondisi
keuangan bagi orang tua balita yang tidak mampu. Orang
tua saat ini mengaharapkan semua perawatan, bahkan
atas kelainan yang paling berat pun, harus berhasil.
Menurut Sulastri dan Zuliarso (2011:13):“ Aplikasi
Sistem Pakar Diagnosa Penyakit pada Bayi Menggunakan
Piranti Mobile, metode penelitian ini menggunakan
model interaktive prototyping. Didalam model ini
perangkat lunak dikembangkan secara bertahap dan
untuk setiap pengembangan dilakukan percobaanpercobaan untuk melihat apakah perangkat lunak sudah
bekerja sesuai dengan yang diinginkan “
Menurut Paryati(2011:94):” Kulit pada balita
terdiri atas lapisan epidermis dan lapisandemis. Kulit
berfungsi sebagai alat eskresi karena adanya kelenjar
keringat yang terletak dilapisan demis. Epidermis
tersusun atas lapisan tanduk dan lapisan Malpighi.
Lapisan Malpighi terdiri atas lapisan spinosum dan
lapisan germinativum.”
Menurut Helen Sastypratiwi ( 2014 ) :
“Kesehatan adalah dambaan setiap orang dalam setiap
keluarga, terlebih bagi balita dan anak-anak khususnya
yang berumur dua sampai lima tahun atau biasa disebut
balita dan anak di bawah 17 tahun sangat rentan
terhadap penyakit merupakan ketakutan tersendiri bagi
orang tua. Ketakutan ini bukanlah tanpa alasan, karena
terkadang
kesibukan
orang
tua menyebabkan
keterlambatan penanganan kesehatan balita dan anak.
Kebutuhan informasi yang cepat dan tepat dari seorang
pakar kesehatan balita sangatlah dibutuhkan. Hal inilah
yang mendorong pembangunan sebuah sistem pakar
Seminar Nasional Ilmu Pengetahuan dan Teknologi Komputer Nusa Mandiri
375
ISBN: 978-602-72850-3-3
SNIPTEK 2016
dalam mendiagnosa kesehatan balita dan anak untuk
diwujudkan.”
Menurut Kesehatan Evi Nurfitriani (2012):
merupakan hal yang berharga bagi manusia, karena siapa
saja dapat mengalami gangguan kesehatan. Balita sangat
rentan terhadap kuman penyakit dan kurangnya
kepekaan terhadap gejala suatu penyakit merupakan
ketakutan tersendiri bagi orang tua. Orang tua
merupakan orang awam yang kurang memahami
kesehatan.
Menurut Kusumadewi (2003:111):” Konsep
Dasar sistem pakar mengandung keahlian, ahli,
pengalihan keahlian, inferensi aturan dan kemampuan
menjelaskan”
Menurut Kusrini (2006:36):”Forward Chaining
adalah mengemukakan runut maju berarti menggunakan
himpunan aturan kondisi aksi Dalam metode ini data
digunakan untuk menentukan aturan mana yang akan
dijalankan, kemudian aturan tersebut dijalankan”
Menurut Kusrini (2006:36): Backward Chaning
adalah runut balik merupakan metode penalaran
kebalikan dari runut maju. Dalam runut balik, penalaran
dimulai dengan tujuan merunut kejalur yang
mengarahkan ketujuan tersebut”.
dilakukan untuk membangun aplikasi ini menggunakan
kaidah produksi berbasis aturan (rule). Struktur rule
mempunyai dua bagian yaitu atesendent dan
consequents. Konklusi yang dinyatakan dengan THEN
dinyatakan benar, jika bagian IF pada sistem tersebut
juga benar atau sesuai dengan aturan tertentu.
mulai
Tampilkan pertanyaan
dan pilihan gejala
Pilih
gejala
T
Ifgejala==basis
pengetahuan
Y
Gejala==basis
pengetahuan
Tampilkan hasil
(kesimpulan/diagnosa)
BAHAN DAN METODE
Sumber: hasil rancangan(2016)
Gambar 1. Rancangan Algoritma
A. Rancangan
Tabel 1. Rancangan Layar Menu Utama
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
Tampilan Layar Menu Utama
Masukkan Pilihan
IF Pilihan = “Home” THEN
Kembali ke Baris ke-2
ELSE IF Pilihan = “Konsultasi” THEN
Jalankan Menu Konsultasi
ELSE IF Pilihan = “Data Penyakit” THEN
Jalankan Menu Data Penyakit
ELSE IF Pilihan = “Data Obat” THEN
Jalankan Menu Data Obat
ELSE IF Pilihan = “Data Ruang Doktert” THEN
Jalankan Menu Ruang Dokter
ELSE IF Pilihan = “Profil” THEN
Jalankan Menu Profil
ELSE IF Pilihan = “About” THEN
Jalankan Menu About
ELSE IF Pilihan = “Contact” THEN
Jalankan Menu Contact
ENDIF
Aplikasi sistem pakar ini dirancang untuk mengambil dan
mengenditifikasi data-data keseluruhan mengenai
definisi penyakit, penyebab penyakit, pengobatan, gejalagejala penyakit, pencegahannya. Proses akuisi
pengetahuan dilakukan dengan cara mengumpulkan
pengetahuan tentang jenis penyakit disertai gejala,
penyebab
dan
pengobatan
dan
pencegahannya.Pengetahuan yang harus diakuisisikan
gejala yang diderita. Respresentasi pengetahuan yang
376
selesai
B. Rancangan Algoritma Menu Utama
Kaidah produksi penyakit Fikomikosis Subkutis
RULE 1
JIKA Jamur masuk kedalam kulit melalui luka-luka kecil /
gigitan seranggga
JIKA Menimbulkan benjolan-benjolan subkutis
JIKA Timbul fistula yang mengeluarkan cairan
serosanguiineus
Maka Fikomikosis Subkutis
C. Teknik pengumpulan data
Metode analisis terdiri dari:
a. Observasi
Pengamatan langsung terhadap kegiatan yang terjadi
di Rumah Sakit Tebet, Yaitu dengan melakukan
pengamatan, pencatatan dan pengumpulan data
bagian Poli kulit yang dibutuhkan di Rumah Sakit
Tebet sebagai objek penelitian dilakukan.
b. Wawancara.
Wawancara adalah salah satu teknik pengumpulan
data secara tatap muka langsung dimana
pewawancara (interviewer) secara interaktif
melakukan tanya jawab dengan orang yang
diwawancarai
c. Interview”.
Metode ini dilakukan dengan melakukan proses
tanya jawab Dr. Keni Istasaputri M, Mkes, SPKK ,
Seminar Nasional Ilmu Pengetahuan dan Teknologi Komputer Nusa Mandiri
SNIPTEK 2016
d.
Dokter Anak: Dr Pulung M Silallahi, dan Dokter Nidya
Paras Ayu,SKED di Rumah Sakit Tebet lokasi dimana
objek penelitian dilakukan.
Studi Pustaka
Metode pengumpulan data dengan cara penulis
mempelajari buku-buku
referensi Artificial
Intelligence (Teknik dan Aplikasinya), Konsep Dasar
Sistem Pakar, Sistem Pakar Teori dan Aplikasinya,
Perancangan Sistem Pakar, Rekayasa Perangkat
Lunak Berorientasi Objek, Pemodelan Visual dengan
UML, Analisa dan Desain Sistem Informasi
terstruktur teori dan praktik aplikasi bisnis, Buku
kedokteran Ilmu Penyakit Kulit, Data yang berasal
dari internet atau website : Jurnal
D. Teknik Analisa
Tabel 2. Nama penyakit kulit
Kode
Penyakit
P0001
Fikomikosis Subkutis
P0002
Impetigo Krustosa
P0003
Impetigo Bulosa
P0004
Folikulitis
P0005
Furunkel
P0006
Karbunkel
P0007
Moluskum Kontagiosum
P0008
Varisela /Cacar Air
P0009
Dermatitis Kontak Alergik
P0010
Dermatitis Atoopik
P0011
Prurogo hebra
P0012
Staphylococcal scalded skin syndrome (SSSS)
P0013
Pedikulosis kapitis
P0014
Creeping eruption
P0015
Insect Bite / Gigitan serangga
P0016
Kwashiorokor
P0017
Campak
Sumber : hasil analisa (2016)
Tabel.3. Obat-obatan
Nama
Larutan kalium yodida
Amfoterisin B 1,2mg
Itrakonazol 100-200mg
Salem antibiotik ( Kloramfenikol 2% dan
O0004
teramisin 3%)
O0005
Penisilin
O0006
Kloksasilin/ sefalosporin
O0007
Penisilin 30-50mg
O0008
Kemicetin 2%
O0009
Salep kloramfenikol 2%
O0010
Eritromisin 250mg
Sumber: hasil analisa (2016)
Kode
O0001
O0002
O0003
ISBN: 978-602-72850-3-3
Tabel 4 Nama Gejala Penyakit Kulit
Nama
Jamur masuk kedalam kulit melalui luka-luka
G0001
kecil / gigitan semut
G0002
Menimbulkan benjolan-benjolan subkutis
Masa Inkubasi antara 11- 21 hari, gejala
G0003
prodromal yang ringan selama 1-2 hari
Demam, anoreksia dan malaise pada kulit
timbul papula kemerahan yang kemudian jadi
G0004
vesikula
Vesikel-vesikel terbentuk, lalu vesikel yang
G0005
lama pecah, mengering dan menjadi krusta
Vesikel biasanya beratap tipis bentuknya
bulat/lonjong menyerupai tetes airsehingga di
G0006
sebut teardrop vesicle
Timbul fistula yang mengeluarkan cairan
G0007
serosanguiineus
G0008
Rasa gatal
Lesi awal berupa makula eritematosa
G0009
berukuran 1-2 mm
Dinding vesikel tipis, mudahpecah dan
memgeluarkam sekret seropurulen kuning
G0010
kecoklatan
Mengering membentuk krusta yang berlapisG0011
lapis
G0012
Lepuh timbul mendadak pada kulit sehat
Bervariasi mulai miliar hingga lentikular dapat
G0013
bertahan 2-3 hari
G0014
Berdinding tebal dan ada hipopion
Pecah menimbulkan krusta yang coklat datar
G0015
dan tipis
Sumber: hasil analisa (2016)
Kode
HASIL DAN PEMBAHASAN
Bayi baru lahir harus menghadapi perubahan fisik
hebat begitu sibayi keluar dari lindungan rahim ibu.
Terutama tubuh bayi harus beradaptasi untuk bernapas
dengan udara dan berfungsi mandiri dari ibunya.
Sistem tubuh dapat melaksanakan fungsi-fungsi
dasar kehidupan, sambil berkembang dan menjadi
matang disepanjang usia anak
Data di ambil dari Item kuesioner yang nantinya
dijadikan sebagai parameter penilain penelitian:
a. Observasi lapangan untuk menentukan tempat yang
akan dijadikan sebagai penelitian.
b. Melakukan survey dan interview awal terhadap 3
pakar dokter
c. Penerapan web sistem pakar dianogsa penyakit kulit
pada balita sebagi alat informasi kepada orang tua
balita
d. Melakukan survey untuk mendapatkan data melalui
pengisian kuesioner oleh para orang tua balita yang
menderita.
e. Melakukan analisa hassil pengukuran penelitian
dengan menggunakan SPSS.Bagian hasil penelitian
berisi paparan hasil analisis yang berkaitan dengan
Seminar Nasional Ilmu Pengetahuan dan Teknologi Komputer Nusa Mandiri
377
ISBN: 978-602-72850-3-3
SNIPTEK 2016
pertanyaan penelitian. Setiap hasil penelitian harus
dibahas. Pembahasan berisi pemaknaan hasil dan
pembandingan dengan teori dan/atau hasil
1.
penelitian sejenis. Panjang paparan hasil dan
pembahasan 40-60% dari panjang artikel.
Hasil dari perhitungan SPSS
Tabel 5. Hasil dari perhitungan SPSS
Correlations
Attention
1
Attention
1
1
Attention
2
,261
Pearson
Correlation
Sig. (2,164
tailed)
N
30
30
Attention Pearson
,261
1
2
Correlation
Sig. (2,164
tailed)
N
30
30
Attention Pearson
,306
,698**
3
Correlation
Sig. (2,101
,000
tailed)
N
30
30
Attention Pearson
,357
,668**
4
Correlation
Sig. (2,053
,000
tailed)
N
30
30
Interest 1 Pearson
,470**
,405*
Correlation
Sig. (2,009
,026
tailed)
N
30
30
Interest 2 Pearson
,141
,677**
Correlation
Sig. (2,457
,000
tailed)
N
30
30
Interest 3 Pearson
,093
,703**
Correlation
Sig. (2,625
,000
tailed)
N
30
30
Interest 4 Pearson
,167
,545**
Correlation
Sig. (2,378
,002
tailed)
N
30
30
Action 1
Pearson
,255
,550**
Correlation
Sig. (2,174
,002
tailed)
N
30
30
Action 2
Pearson
,107
,785**
Correlation
Sig. (2,575
,000
tailed)
N
30
30
Action 3
Pearson
,271
,476**
Correlation
Sig. (2,148
,008
tailed)
N
30
30
Action 4
Pearson
,161
,589**
Correlation
Sig. (2,395
,001
tailed)
N
30
30
**. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).
*. Correlation is significant at the 0.05 level (2-tailed).
Attention
3
,306
Attention
4
,357
Interest
1
,470**
Interest
2
,141
Interest
3
,093
Interest
4
,167
Action
1
,255
Action
2
,107
Action
3
,271
Action 4
,161
,101
,053
,009
,457
,625
,378
,174
,575
,148
,395
30
,698**
30
,668**
30
,405*
30
,677**
30
,703**
30
,545**
30
,550**
30
,785**
30
,476**
30
,589**
,000
,000
,026
,000
,000
,002
,002
,000
,008
,001
30
1
30
,423*
30
,347
30
,470**
30
,557**
30
,580**
30
,354
30
,486**
30
,622**
30
,171
,020
,060
,009
,001
,001
,055
,006
,000
,367
30
1
30
,672**
30
,595**
30
,607**
30
,589**
30
,571**
30
,658**
30
,366*
30
,477**
,000
,001
,000
,001
,001
,000
,046
,008
30
1
30
,397*
30
,422*
30
,470**
30
,529**
30
,368*
30
,577**
30
,253
,030
,020
,009
,003
,046
,001
,178
30
1
30
,764**
30
,467**
30
,631**
30
,678**
30
,467**
30
,650**
,000
,009
,000
,000
,009
,000
30
1
30
,513**
30
,475**
30
,795**
30
,455*
30
,650**
,004
,008
,000
,012
,000
30
1
30
,389*
30
,599**
30
,789**
30
,339
,034
,000
,000
,067
30
1
30
,538**
30
,483**
30
,484**
,002
,007
,007
30
1
30
,452*
30
,796**
,012
,000
30
1
30
,291
30
,423*
,020
30
,347
30
,672**
,060
,000
30
,470**
30
,595**
30
,397*
,009
,001
,030
30
,557**
30
,607**
30
,422*
30
,764**
,001
,000
,020
,000
30
,580**
30
,589**
30
,470**
30
,467**
30
,513**
,001
,001
,009
,009
,004
30
,354
30
,571**
30
,529**
30
,631**
30
,475**
30
,389*
,055
,001
,003
,000
,008
,034
30
,486**
30
,658**
30
,368*
30
,678**
30
,795**
30
,599**
30
,538**
,006
,000
,046
,000
,000
,000
,002
30
,622**
30
,366*
30
,577**
30
,467**
30
,455*
30
,789**
30
,483**
30
,452*
,000
,046
,001
,009
,012
,000
,007
,012
30
,171
30
,477**
30
,253
30
,650**
30
,650**
30
,339
30
,484**
30
,796**
30
,291
,367
,008
,178
,000
,000
,067
,007
,000
,119
30
30
30
30
30
30
30
30
30
,119
30
1
30
Sumber: hasil analisa (2016)
378
Seminar Nasional Ilmu Pengetahuan dan Teknologi Komputer Nusa Mandiri
SNIPTEK 2016
2.
ISBN: 978-602-72850-3-3
Hasil Jawaban Responden
Tabel 6. Hasil Jawaban Responden
Responden
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
Atten_1
2
4
4
4
3
3
2
4
3
1
3
3
3
4
4
4
4
4
4
4
4
4
2
1
2
1
1
4
2
2
Atten_2
2
4
3
4
3
4
3
4
4
2
2
1
3
4
4
2
2
4
3
4
3
3
3
4
2
3
3
4
2
4
Atten_3
3
4
4
4
3
4
4
4
2
1
3
2
3
4
1
2
1
4
2
4
1
4
2
4
4
2
1
4
1
2
Atten_4
4
4
3
4
3
4
1
4
4
2
2
1
2
4
2
4
3
4
4
4
3
3
2
4
2
3
1
4
2
2
Inter_1
4
4
4
3
3
2
1
4
4
1
4
2
3
4
4
4
3
4
4
4
2
4
3
4
1
2
2
4
1
1
Inter_2
4
4
3
3
3
4
3
4
4
2
2
3
3
4
4
2
3
4
4
4
3
2
1
4
4
2
2
4
3
1
Inter_3
4
4
4
3
3
4
4
4
4
1
2
1
3
4
2
3
2
4
3
4
2
1
4
4
4
1
3
4
2
1
Inter_4
4
4
3
4
3
1
2
4
2
2
1
2
3
4
4
3
1
4
3
4
3
3
4
4
4
3
2
4
1
2
Act_1
3
4
4
3
3
4
1
4
4
1
2
3
2
4
4
1
4
4
3
4
1
4
1
4
2
4
4
4
3
2
Act_2
3
4
3
3
3
4
3
4
4
2
1
2
3
4
1
3
2
4
2
4
2
2
1
4
4
2
3
4
1
2
Act_3
3
4
4
4
3
1
2
4
1
1
2
3
4
4
4
2
1
4
4
4
1
2
1
4
2
3
2
4
1
4
Act_4
3
4
3
4
3
4
3
4
4
2
1
3
3
4
2
3
4
4
1
4
2
1
3
4
2
3
2
4
4
2
Jumlah
39
48
42
43
36
39
29
48
40
18
25
26
35
48
36
33
30
48
37
48
27
33
27
45
33
29
26
48
23
25
Sumber: hasil analisa (2016)
3.
Pohon Keputusan Pakar
Sumber: hasil analisa (2016)
Gambar 2 Pohon Pakar Keputusan
Seminar Nasional Ilmu Pengetahuan dan Teknologi Komputer Nusa Mandiri
379
P017
P016
X
380
X
X
x
X
X
X
X
X
X
X
X
X
X
x
X
X
X
X
X
X
X
X
X
X
X
X
X
X
X
X
X
X
X
X
X
X
X
X
X
X
X
X
X
X
X
EE
X
FF
X
X
GG
P004
X
X
DD
P003
X
X
HH
P005
P002
X
X
X
CC
X
BB
X
II
P006
X
X
JJ
P007
X
KK
X
X
X
LL
P008
X
P009
X
MM
P010
AA
X
GO
035
KESIMPULAN
GO
GO
034
033
GO
GO
030
GO
GO
029
032
GO
028
031
GO
GO
018
027
GO
017
GO
GO
016
GO
GO
015
026
GO
014
025
GO
013
GO
GO
012
024
GO
011
GO
GO
010
GO
GO
009
023
GO
008
022
GO
007
GO
GO
006
021
GO
005
GO
GO
004
GO
GO
003
020
GO
002
019
GO
KODE PENYAKIT
001
P001
X
X
QQ
P011
X
NN
P012
X
OO
P013
X
P014
4.
PP
P015
ISBN: 978-602-72850-3-3
SNIPTEK 2016
Hasil Analisis
Tabel 7. Relasi Penyakit Dan Gejala
KODE GEJALA
Sumber: hasil analisa (2016)
Seminar Nasional Ilmu Pengetahuan dan Teknologi Komputer Nusa Mandiri
SNIPTEK 2016
Hasil keluaran dari sistem ini adalah berupa gambaran
dan keterangan untuk mengidentifikasi penyakit dengan
memasukan gejala-gejala pada halaman konsultasi.
Sedangkan untuk mengindentifikasi penyakit memiliki
nama pasien, nama penyakit
ISBN: 978-602-72850-3-3
b.
c.
d.
e.
Gambar 3. Menu Konsultasi
f.
dapat mengetahui dengan cepat mendiagnosa awal
atau konsultasi tanpa harus pergi ke seorang pakar
atau dokter.
Sistem pakar ini termasuk pemograman berbasis
web yang bersifat multi user untuk pasien penyakit
kulit, sehingga siapapun dapat menggunakan sistem
pakar ini jika terhubung dengan internet.
Selain dapat mendiagnosa penyakit kulit pada balita
secara cepat, sistem pakar ini juga dapat
memberikan informasi tentang kesehatan kulit.
Sistem pakar berbasis web ini hanya dapat
mengenali dan diagnosa jenis penyakit kulit pada
balita yang tersimpan dalam tabel relasi.
Sistem pakar ini dapat menambah, mengubah dan
menghapus data penyakit dan gejala penyakit kulit
sesuai dengan kebutuhan yang hanya dapat
dilakukan oleh pakar atau dokter yang terdaftar
dalam sistem.
Dari segi keamanan, data yang terdapat di dalam
sistem pakar penyakit kulit ini hanya dokter
REFERENSI
Kusuma Dewi (2003) Artificial Intelligence atau Teknik
dan Aplikasinya. Jogjakarta : Graha Ilmu.
Kusrini 2006, Sistem Pakar Teori Dan Aplikasi. Jogjakarta
: Andi Offset.
Sulastri dan Zuliarsoeri 2011. Aplikasi Sistem Pakar
Untuk Mendiagnosa Penyakit Pada Bayi
Menggunakan Piranti Mobile, Jurnal.
Paryati (2011) “Sistem Pakar Berbasisi Web Untuk
Mendiagnosa
Penyakit
Kulit
“
jurnal
TELEMATIKA Vol 7 No 2. Januari 2011
Gambar 4. Menu Data Penyakit
KESIMPULAN
Berdasarkan permasalahan yang telah dibahas dan
diselesaikan melalui penelitian ini, maka terdapat
beberapa kesimpulan, yaitu :
a. Pemograman berbasis web ini merupakan salah satu
alternatif bagi pasien penyakit kulit pada balita yang
Evi Nurfitriani (2012) : “Sistem Pakar Diagnosa Penyakit
Kulit Pada Anak” Jurnal
Helen Sastypratiwi “Aplikasi untuk Diagnosis Penyakit
pada Anak dan Balita Menggunakan Faktor
Kepastian” Jurnal.
Seminar Nasional Ilmu Pengetahuan dan Teknologi Komputer Nusa Mandiri
381