SISTEM BERBASIS ATURAN UNTUK IDENTIFIKASI PENYAKIT

SISTEM BERBASIS ATURAN UNTUK IDENTIFIKASI PENYAKIT TROPIK PADA
MANUSIA DAN MENENTUKAN JENIS OBAT TRADISIONAL
(Rule-Based System for Identification of Tropical Disease in Humans and Determine
The Type of Traditional Medicine)
Nurisya Kusumawardani1)
1) S1/Jurusan Sistem Informasi, Sekolah Tinggi Manajemen Informatika & Teknik Komputer
Surabaya, email: [email protected]
Abstract: Tropical diseases are infectious diseases that are common in tropical climates, including Indonesia.
The lack of public knowledge of early symptoms, the types of tropical diseases and the recipes of traditional
medicine which is used to prevent and treat the disease causing the increase in tropical disease that is not
helped.
Therefore, one way to solve this problem is to be made rule-based system for identification of tropical diseases
in humans and determine what types of traditional medicine that can be used by traditional medicine specialists
to help provide knowledge to the patient / community.
From the results of testing of rule-based system for identification of tropical diseases in humans and determine
what types of traditional medicine can be concluded that the system can help identify the types of tropical
diseases and provide solutions to traditional medicine as well as providing consultation report.
Keywords: rule-based systems, tropical diseases, traditional medicine.
Penyakit tropik merupakan penyakit
efek samping seperti obat-obat kimia. Sebab
menular yang sering mewabah di daerah
bahan-bahan yang digunakan diambil dari
beriklim tropis termasuk Indonesia, diantaranya
berbagai tumbuhan yang tumbuh subur di
yaitu Malaria, Tipus, dsb. Hal ini disebabkan
lingkungan sekitar.
iklim tropis yang bercuaca panas dan lembab
Minimnya
pengetahuan
masyarakat
mendukung pertumbuhan lalat dan nyamuk
terhadap gejala-gejala dini, jenis-jenis penyakit
yang merupakan mediator penyebaran penyakit
tropik serta resep-resep obat tradisional yang
tropik. Selain itu, kondisi sanitasi yang buruk,
digunakan untuk mencegah dan mengobati
penggundulan hutan, meningkatnya imigrasi,
penyakit
serta
udara
bertambahnya penderita penyakit tropik yang
internasional dan pariwisata untuk daerah tropis
tidak tertolong. Oleh karena itu, salah satu cara
juga
untuk menyelesaikan masalah tersebut adalah
meningkatnya
telah
perjalanan
menyebabkan
meningkatnya
penyebaran penyakit tropik.
Sejak
jaman
tersebut
menyebabkan
makin
dengan dibuatnya sistem berbasis aturan untuk
dahulu
masyarakat
identifikasi penyakit tropik pada manusia serta
Indonesia menggunakan obat-obat tradisional
menentukan jenis obat tradisional yang dapat
untuk mengobati berbagai macam penyakit.
digunakan oleh dokter spesialis pengobatan
Memasuki era modern, ilmu kedokteran telah
tradisional
mempelajari lebih dalam mengenai berbagai
pengetahuan kepada pasien/masyarakat.
pengobatan tradisional secara mendalam, mulai
untuk
membantu
memberikan
Sistem berbasis aturan menggunakan
dari akupuntur hingga penggunaan resep-resep
informasi-informasi
obat
dikarenakan
pengguna (user) untuk menarik kesimpulan dari
penggunaan obat tradisional tidak menyebabkan
pokok permasalahan. Dimana suatu kesimpulan
tradisional.
Hal
ini
yang
diberikan
oleh
1
dihasilkan dari penelusuran yang merupakan
ditempel, untuk mencuci/mandi, dihirup
representasi dari metode forward chaining.
sehingga penggunaannya dapat memenuhi
Sehingga sistem berbasis aturan yang akan
konsep kerja reseptor sel dalam menerima
dibuat
senyawa
tersebut
dapat
memberikan
saran
pengendalian dengan memanfaatkan luasnya
ketersediaan
teknologi
informasi
kimia
atau
rangsangan..
(Dalimartha, 2002).
kepada
masyarakat.
Sistem Pakar
Pengertian sistem pakar adalah sebagai
LANDASAN TEORI
berikut:
Penyakit Tropik
1.
Penyakit Tropik merupakan penyakit
Menurut Irawan (2007:1) sistem pakar
(Expert System) adalah sebuah program
unik yang sering terjadi di daerah tropis,
komputer yang mencoba meniru atau
namun jarang terjadi di daerah subtropis.
mensimulasikan pengetahuan (knowledge)
Hal ini dikarenakan iklim tropis yang panas
dan keterampilan (skill) dari seorang pakar
dan lembab serta ditunjang dengan sanitasi
pada area tertentu.
yang buruk menjadi tempat berkembang
2.
Menurut Kusrini (2008:3) sistem pakar
biaknya lalat dan nyamuk. Sebagian besar
adalah aplikasi berbasis komputer yang
penyakit tropik disebabkan oleh lalat dan
digunakan untuk menyelesaikan masalah
nyamuk. Karena serangga tersebut dapat
sebagaimana yang dipikirkan oleh pakar.
membawa parasit, bakteri atau virus yang
menular
kepada
manusia
dan
hewan.
(Tjokroprawiro, 2007).
adalah sistem komputer yang menyamai
(emulates)
kemampuan
pengambilan
Komponen Utama Sistem Pakar
Tanaman obat adalah tanaman yang
khasiat
Menurut Arhami (2005:2) sistem pakar
keputusan dari seorang pakar.
Tanaman Obat
memiliki
3.
obat
dan
Menurut Irawan (2007:5), secara umum
digunakan
struktur sistem pakar terdiri atas tiga komponen
sebagai obat dalam penyembuhan maupun
utama yaitu knowledge base, working memory,
pencegahan penyakit. Pengertian berkhasiat
dan inference engine. Komponen tersebut dapat
obat adalah mengandung zat aktif yang
dijelaskan melalui diagram Gambar 1.
berfungsi mengobati penyakit tertentu atau
jika tidak mengandung zat aktif tertentu tapi
mengandung efek resultan / sinergi dari
berbagai zat yang berfungsi mengobati.
Dalam penggunaan tanaman obat
sebagai obat bisa dengan cara diminum,
Gambar 1 Struktur Dasar Sistem Pakar
2
1.
User Interface
Pakar
Interface Pakar
Verifikasi
Knowledge Based
User interface adalah kemungkinan
Database Pakar
seseorang untuk memasukkan instruksi dan
informasi
kedalam
sistem
pakar
Output :
· File KBS, yaitu berupa
himpunan rule
· Hasil identifikasi penyakit
tropik
· Jenis ramuan tradisional
penyakit tropik
dan
User
User Interface
Inference Engine
menerima informasi dari sistem pakar.
Instruksi akan menentukan parameter yang
Database User
mengarahkan sistem pakar melalui proses
penalaran, dan informasi berbentuk nilai
yang diberikan pada variabel tertentu.
2.
Gambar 2 Desain Arsitektur Identifikasi
Penyakit Tropik Pada Manusia Dan
Menentukan Jenis Obat Tradisional
Inference Engine
Penjelasan
Inference engine adalah bagian dari
desain
arsitektur
sistem pakar yang melakukan penalaran
Gambar 2 untuk identifikasi penyakit tropik
dengan menggunakan isi knowledge base
pada manusia dan jenis obat tradisional adalah
berdasarkan urutan tertentu. Selama proses
sebagai berikut:
konsultasi antar sistem dan user, inference
1. Pakar
engine
menguji
aturan-aturan
dari
knowledge base satu demi satu, dan saat
kondisi aturan itu benar, tindakan tertentu
3.
dari
Pakar dalam pembuatan sistem berbasis
aturan ini dalah dokter.
2. User
diambil dan jika saat kondisi aturan itu
User dalam sistem berbasis aturan ini adalah
salah akan dikesampingkan.
masyarakat umum yang ingin berkonsultasi
Knowledge Based
mengenai penyakit yang diderita.
Bagian dari sebuah sistem pakar yang
mengandung/menyimpan
pengetahuan
3. Interface Pakar
Suatu media yang digunakan oleh pakar
(domain knowledge). Knowledge base
untuk input parameter rules.
yang dikandung oleh sebuah sistem pakar
Rule yang diinputkan adalah gejala-gejala
berbeda antara satu dengan yang lain
penyakit
tergantung pada bidang kepakaran dari
knowledge base.
sistem yang dibangun. Ada dua bagian
tropik
untuk
menghasilkan
4. Verifikasi
dalam knowledge base ini yaitu fakta dan
Proses verifikasi dijalankan ketika ada
aturan.
penambahan atau perubahan rule yang
terdapat pada tabel Rulebase.
Desain Arsitektur
Desain pada Gambar 2 menggambarkan
hubungan antar elemen-elemen utama.
Berikut teori verifikasi yang digunakan:
a. Redundant rules adalah suatu rule jika
dua rule atau lebih memiliki premise dan
conclusion yang sama.
b. Conflicting rules adalah suatu rule jika
dua rule atau lebih memiliki premise
3
yang sama, tetapi memiliki conclusion
yang berlawanan.
c. Subsumed
rules
7. User Interface
Digunakan oleh user untuk melihat dan
adalah
suatu
rule
berinteraksi
dengan
sistem.
Dengan
mempunyai constraint yang lebih atau
memasukkan fakta-fakta untuk mendapat
kurang tetapi mempunyai conclusion
kesimpulan.
yang sama.
8. Inference Engine
5. Knowledge Based System
Mekanisme inferensi yang digunakan adalah
Kumpulan fakta dan aturan (rule) serta
forward chaining yaitu penelusuran dari
working memory yang merupakan fakta yang
fakta-fakta yang ada untuk mencapai suatu
diperoleh sistem selama proses berlangsung
kesimpulan yaitu hasil identifikasi penyakit
yaitu aturan identifikasi penyakit tropik pada
tropik pada manusia dan obat tradisional.
manusia. Knowledge base pada sistem ini
disimpan dalam Tabel RuleBase.
9. Database User
Database user digunakan untuk menyimpan
6. Database Pakar
data yang dimasukkan oleh user dan
Digunakan untuk mengembangkan basis
disimpan
pengetahuan apabila pakar ingin menambah,
TropicalDisease.mdf.
mengubah dan mengahapus aturan. Dalam
Consultation
sistem ini database pakar disimpan dalam
menyimpan data hasil konsultasi.
TropicalDisease.mdf yang terdiri dari:
yang
database
yaitu
tabel
digunakan
untuk
10. Output
a. Table User untuk menyimpan data user.
a. Output dari desain pakar adalah
b. Tabel Patient untuk menyimpan data
database dengan nama tabel Tabel
pasien.
Rulebase, Rule.
c. Tabel Disease untuk menyimpan data
b. Output dari desain user adalah hasil
penyakit tropik.
d. Tabel
dalam
TraditionalMedicine
akhir dari proses inference yaitu hasil
untuk
identifikasi penyakit tropik pada
menyimpan data obat tradisional.
manusia dan obat tradisional.
e. Tabel RuleSetCategory untuk menyimpan
data rule.
Block Diagram
f. Tabel RuleSet untuk menyimpan data set,
premis dan pertanyaan.
Pada lampiran gambar 1 dijelaskan
bahwa perancangan block diagram identifikasi
g. Tabel Rulebase untuk menyimpan data
penyakit tropik pada manusia terdiri dari tiga
set setelah proses verifikasi, kesimpulan
level, yaitu level 0, level 1, dan level 2. Pada
dan obat tradisional.
level 1 terdapat tiga belas parameter yaitu
h. Tabel Consultation untuk menyimpan
data konsultasi.
parameter anamnesa mata, parameter anamnesa
hidung,
parameter
anamnesa
tenggorokan,
parameter anamnesa leher, parameter anamnesa
pernafasan,
parameter
anamnesa
kulit,
4
parameter anamnesa pencernaan, parameter
metode forward chaining set awal terletak pada
anamnesa
sebelah kiri atau sebelum set yang paling ujung
sisa
metabolisme,
parameter
anamnesa kondisi perut, parameter anamnesa
(terakhir).
kondisi tubuh, parameter anamnesa sendi-otot,
parameter pemeriksaan fisik dan parameter
HASIL DAN PEMBAHASAN
pemeriksaan laboratorium.
Treeview
Pada level 2 menjelaskan sub-sub
Data yang ada pada form treeview
parameter yang terdapat pada level 1 yaitu
merupakan gambaran dari dependency diagram
gejala-gejala
yang telah dibuat. Dimana form treeview
umum
pada
manusia
yang
terserang penyakit. Berdasarkan parameter yang
merupakan
ada, maka disusun block diagram penyakit
menentukan parameter-parameter dari penyakit
tropik pada manusia dan obat tradisional seperti
tropik. Tampilan form treeview dapat dilihat
lampiran gambar 1.
pada lampiran gambar 3.
Dependency Diagram
yang
digunakan
untuk
Rule Set Category
Setelah block diagram dibuat, maka
langkah
form
selanjutnya
membuat
dependency
diagram.
Dependency
diagram
identifikasi
penyakit
tropik
manusia
dan
pada
obat
Form rule set category digunakan untuk
menambahkan, mengubah, dan menghapus data
kategori rule set. Tampilan form rule set
category dapat dilihat pada lampiran Gambar 4.
tradisional dapat dilihat pada lampiran gambar
2.
Verifikasi
Dependency
diagram
menunjukkan
Form verification merupakan form yang
hubungan atau ketergantungan antara input
digunakan oleh user untuk melakukan analisa
jawaban, aturan-aturan (rules), nilai-nilai dan
suatu penyakit. Form verification berisi berbagai
direkomendasikan
base
gejala dari suatu penyakit. Berdasarkan gejala-
system. Rule set 14 merupakan rule set yang
gejala tersebut, user memberikan kesimpulan
memberikan konklusi akhir dari konklusi-
penyakit.
untuk
knowledge
konklusi sebelumnya. Konklusi akhir terdiri dari
Terdapat dua tahapan yang dilakukan
jenis-jenis penyakit tropik, yaitu campak,
user
demam berdarah, demam tifoid (tipus), difteri,
Tahapan pertama adalah user memberikan
disentri basilar, hepatitis A, hepatitis B, hepatitis
gejala-gejala suatu penyakit beserta kesimpulan.
C, kolera, dan malaria. Pada rule set 2, rule set
Form tahapan pertama dapat dilihat pada
3, rule set 4, rule set 5, rule set 6, rule set 7, rule
lampiran Gambar 5. Tahapan kedua adalah user
set 8, rule set 9, rule set 10, rule set 11, rule set
dapat
12, rule set 13, hanya didapatkan konklusi
penyakit
sementara yang sangat mempengaruhi hasil
disimpan di dalam database. Form tahapan
akhir dan konklusi pada rule set 14. Untuk
kedua dapat dilihat pada lampiran Gambar 6.
ketika
melakukan
proses
melakukan
generate
beserta
kesimpulan
verifikasi.
gejala-gejala
yang
telah
5
Konsultasi
DAFTAR PUSTAKA
Form consultation merupakan form
Arhami, M., 2005, Konsep Dasar Sistem
Pakar, Andi Offset, Yogyakarta.
yang digunakan oleh user untuk melakukan
analisa terhadap pasien. Form consultation
berisi berbagai pertanyaan yang harus dijawab
Dalimartha, dr.Setiawan, 2002, Atlas
Tumbuhan Obat Indonesia Jilid 1,
Trubus Agriwidya, Jakarta.
user. Jawaban-jawaban yang diberikan user
menjadi
fakta
yang
dapat
menghasilkan
kesimpulan. Tampilan form konsultasi dapat
dilihat pada lampiran gambar 7.
KESIMPULAN
Kesimpulan yang dapat diambil dari
sistem berbasis aturan untuk identifikasi
penyakit tropik pada manusia dan
menentukan jenis obat tradisional antara
lain:
1. Sistem ini dapat mengidentifikasi jenis
penyakit tropik dan memberikan solusi
obat tradisional dengan menggunakan
metode Forward Chaining.
2. Sistem ini merupakan sistem berbasis
aturan melalui proses verifikasi untuk
menghasilkan rule yang benar.
Irawan, Jusak, 2007, Buku Pegangan Kuliah
Sistem Pakar, STIKOM, Surabaya.
Kusrini, 2008, Aplikasi Sistem Pakar, Andi
Offset, Yogyakarta.
Tjokroprawiro, Askandar, dkk, 2007, Buku
Ajar Ilmu Penyakit Dalam,
Airlangga
University
Press,
Surabaya.
SARAN
Saran yang dapat diberikan untuk
pengembangan aplikasi sistem berbasis
aturan untuk identifikasi penyakit tropik
pada manusia dan menentukan jenis obat
tradisional adalah pengembangan aplikasi
dapat dilakukan dengan membuat sistem
berbasis aturan secara online.
6