PREDIKSI GOLONGAN DARAH MENURUT PERILAKU

PREDIKSI GOLONGAN DARAH MENURUT PERILAKU
MENGGUNAKAN ALGORITMA BAYES
BERBASIS WEBSITE
NASKAH PUBLIKASI
diajukan oleh
Alga Kharisma Adiyuda
13.11.6743
kepada
FAKULTAS ILMU KOMPUTER
UNIVERSITAS AMIKOM YOGYAKARTA
YOGYAKARTA
2017
PREDIKSI GOLONGAN DARAH MENURUT PERILAKU
MENGGUNAKANALGORITMA BAYES BERBASIS
Alga Kharisma Adiyuda1) , Krisnawati 2),
1)
Informatika UNIVERSITAS AMIKOM Yogyakarta
Sistem Informasi UNIVERSITAS AMIKOM Yogyakarta
Jl Ringroad Utara, Condongcatur, Depok, Sleman, Yogyakarta Indonesia 55283
2)
Email : [email protected]), [email protected])
Abstract -In real, people is blessed by god with 4 type of
blood. To know our blood type we must go to the doctor
by testing our blood, but there are some people that
affraid with syringe or with blood. Because of that
problem, we try to solve it by making an expert system
that can predict our blood type.
With this expert system, we hope to help everyone that
affraid with the step of blood check to know their blood
type.
We use the behavior for the reference because every
single person has different behavior and it has been
evidenced by some research and the result is almost
accurately. This can help us to know our strenght and
weakness to become good people.
Keywords : Blood type, Bayes, behavior, Applications
Jika Anda memiliki golongan darah AB, maka Anda
memiliki antigen A dan B pada sel darah merah. Ini juga
berarti Anda tidak memiliki antibodi A dan B pada
plasma darah.
Jika Anda memiliki golongan darah O, maka Anda
tidak memiliki antigen A atau B pada sel darah merah.
Ini berarti darah bergolongan O bisa diberikan pada
orang dengan golongan darah apapun (donor universal).
Orang bergolongan darah O memproduksi antibodi A
dan B di plasma darah.
Dengan golongan darah yang bermacam-macam
Masahiko Nomi seorang peneliti dari jepang mengaitkan
antara golongan darah yang di miliki seseorang ternyata
berpengaruh terhadap kepribadian yang dia miliki.
penelitian tersebut menyebutkan bahwa golongan darah
itu ditentukan oleh protein-protein tertentu yang
membangun semua sel di tubuh manusia. Oleh karena itu
Masahiko Nomi mengatakan bahwa golongan darah
dapat menjadi penentu akan psikologis manusia.[1]
1. Pendahuluan
1.1 Latar Belakang
Manusia memiliki sistem trasportasi yang handal,
yaitu darah. Darah manusia memiliki sifat-sifat unik
yang disebabkan oleh faktor genetis selama ribuan tahun
yang lalu. Sifat-sifat unik ini tidak dapat dibedakan
hanya dengan kasat mata, maupun mikroskop.
Perbedaan golongan darah diklarifikasikan dari suatu
kelompok berdasarkan ada atau tidaknya zat antigen
warisan pada permukaan membran sel darah merah. Dan
hal ini disebabkan oleh adanya perbedaan jenis
karbohidrat dan protei pada permukaan membran sel
darah merah tersebut. Ada dua macam jenis golongan
darah yang paling penting saat ini, penggolongan darah
ABO dan penggolongan darag menurut Rhensus atau
yang sering di sebut penggolongan darah faktor Rh. Di
dunia ini sebenarnya dikenal sekitar 46 jenis
penggolongan darah atau antigen selain antigen ABO
dan Rh, hanya saja lebih jarang dijumpai.
Dengan menggunakan sistem ABO, manusia dapat
mengetahui golongan darah yang dimiliki, apakah
golongan darah A, golongan datah B, golongan darah
AB, atau golongan darah O.
Pentingnya mengetahui golongan darah yang kita
miliki dapat membatu kita dalam melakukan trasfusi
darau, donor darah, maupun dapat mengetahui makan
yang baik yang kita konsumsi. Tetapi dikarenakan proses
pengecekan darah yang harus mengeluarkand arah secara
paksa ini membuat beberapa orang merasa ketakutan.
Selain itu ada beberapa pihak yang takut atau trauma
kepada jarum suntik, dan ini dapat membuat pisikologis
pasien terganggu.
Dengan masalah itu makan kami saya akan
membuat sebuah aplikasi yang akan memprediksi
golongan darah menurut sifat yang du bantu oleh
algoritma bayes dan aplikasi ini berbasis website, dengan
berbasis website saya berharap lebih mudahnya aplikasi
ini untuk semua kalangan menggunakannya.
1.2 Metode Penelitian
1.2.1
Pengumpulan Data
Metode yang digunakan untuk pengumpulan data pada
penelitian adalah:
1. Studi Literatur
Metode ini dimulai dengan mengumpulkan bahanbahan referensi seperti dari buku, paper, jurnal dan
sumber sumber lain yang memiliki materi tentang
teorema bayes dan teori sifat manusia menurut
hipocrates-galenus agar bisa dijadikan referensi.
Jika Anda memiliki golongan darah A, maka Anda
memiliki antigen A pada sel darah merah dan
memproduksi antibodi untuk melawan sel darah merah
dengan antigen B.
Jika Anda memiliki golongan darah B, maka Anda
memiliki antigen B pada sel darah merah dan
memproduksi antibodi A untuk melawan sel darah
merah dengan antigen A.
1
1.2.2
Analisis
Pada metode ini dilakukan analisis Algoritma. Algoritma
dianalisis untuk dapat diimplementasikan di dalam
aplikasi web ini, dalam kasus ini Algoritma yang akan
dianalisis adalah Algoritma Bayes
1.2.3
Perancangan
adanya perencanaan agar tujuan dapat tercapai dengan
efektif dan efisien. Langkah yang dilakukan dalam
proses perencanaan adalah sebagai berikut:
Perancangan sistem yang digunakan menggunakan alur
yang terstruktur dengan menggunakan flowchart.
Dengan menggunakan perancangan ini sistem akan lebih
terstuktur dengan mengikuti alur yang tepat dan benar.
Metode perancangan system yang digunakan selanjutnya
menggunakan DFD.Memahami rancangan sistem pakar
sesuai data yang ada dan mengimplementasikan model
yang diinginkan oleh pengguna.Perancangan pohon
keputusan Bayes. Metode ini merupakan suatu
pengandaian data yang dikumpulkan diposisikan sebagai
suatu pohon yang memiliki cabang, dimana cabang dari
pohon tersebut memiliki keterkaitan yang sangat kuat
diantara satu dan lain di dalamnya. Perancangan antar
muka pengguna aplikasi. Metode ini merupakan suatu
hal yang sangat penting di dalam pembangunan program.
Hal ini dikarenakan tampilan yang menarik dan panduan
fitur-fitur atraktif dan menarik dapat membuat interaksi
yang sangat baik dalam pengoprasian program penulis.
Perancangan basis data pakar perancangan basis data
pakar diperoleh dari hasil wawancara dengan
narasumber dan buku-buku yang direkomendasikan oleh
narasumber.
itu tidak diketahui secara langsung dan jika probabilitas
kondisional kelas dan probabilitas apriori diketahui.
Dalam pendekatan bayesian untuk klasifikasi pola,
probabilitas
berikutnya
(probabilitas
posteriori)
diperlakukan dengan cara yang sama seperti
memperlakukan pengukuran probabilitas lainnya.
Probabilitas posteriori merupakan probabilitas obyektif
(besaran statistik) dan menunjukkan peluang atau
frekuensi relatif keterjadian (occurence) dalam sebuah
eksprimen yang acak.[3]
Teori ini didasarkan pada prinsip bahwa jika terdapat
tambahan informasi atau evidence, maka nilai
probabilitas dapat di perbaiki. Oleh karena itu, teori ini
bermanfaat untuk mengubah atau memperbaiki nilai
kemungkinan yang ada menjadi lebih baik dengan
didukung informasi atau evidence tambahan. Secara
matematis, persamaan teori Bayes di tulis:
2. Landasan Teori
2.1 Pengertian Artificial Intelligence
Ariticial Intelligence (AI) atau kecerdasan buatan
merupakan cabang dari ilmu komputer yang
berhubungan dengan pengautomatisasian tingkah laku
cerdas. Pernyataan tersebut juga dapat dijadikan definisi
dari AI. Definisi ini menunjukkan bahwa AI adalah
bagian dari komputer sehingga harus didasarkan pada
sound theoretical (teori suara) dan prinsip-prinsip
aplikasi dari bidangnya. Prinsi-prinsip ini meliputi
struktur data yang digunakan dalam representasi
pengetahuan, Algoritma yang diperlukan untuk
mengaplikasikan pengetahuan tersebut, serta bahasa dan
teknik
pemrograman
yang
digunakan
dalam
mengimplementasikannya.
2.3 Konsep pemodelan sistem
Konsep pemodelan sistem informasi ini
menggunakan konsep pemodelan sistem DFD (Data
Flow Diagram). Data Flow Diagram (DFD) adalah
representasi grafik dari sebuah sistem. DFD
menggambarkan komponen-komponen sebuah sistem,
aliran-aliran data dimana komponen-komponen tersebut,
dan asal, tujuan, dan penyimpanan dari data tersebut.
Kita dapat menggunakan DFD untuk dua hal utama,
yaitu untuk membuat dokumentasi dari sistem informasi
yang ada, atau untuk menyusun dokumentasi untuk
system informasi yang baru. Merupakan alat yang
digunakan untuk menggambarkan suatu sistem yang ada
atau sistem baru yang akan dikembangkan secara logika
tanpa mepertimbangkan lingkungan fisik dimana data
tersebut mengalir ataupun lingkungan fisik dimana data
tersebut akan disimpan.[5]
𝑝 (𝐻𝑖 | 𝐸) =
𝑝 (𝐸 | 𝐻𝑖) ∗ 𝑝 (𝐻𝑖)
𝑝 (𝐸 |𝐻𝑘) ∗ 𝑝 (𝐻𝑘)
∑𝑛𝑘=1
Di mana:
p (Hi | E) = probabilitas hipotesis Hi benar jika diberikan
evidence(fakta) E
p(E|Hi)=probabilitasmunculnya evidence(fakta) E jika
diketahui hipotesis Hi benar
p (Hi) =probabilitas hipotesis Hi tanpa memandang
evidence(fakta) apapun
n= jumlah hipotesis yang mungkin
2.2 Pengertian Teori Bayes
Teori probabilitas algoritma bayes biasanya digunakan
untuk melakukan perhitungan probabilitas terjadinya
suatu kejadian/peristiwa berdasarkan pengaruh yang
didapat dari sebuah pengujian yang telah di lakukan.
Probabilitas Bayes menjelaskan mengenai hubungan
atara probabilitas terjadinya hipoyesis Hi dengan
terdapat fakta (evidence) E yang telah terjadi dan
probabilitas terjadinya evidence E dengan syarat
hipotesis Hi yang telah terjadi.
Hubungan bayes dapat digunakan untuk memperkirakan
nilai-nilai probabilitas berikutnya, jika statistik-statistik
2.4 Tipe data flow diagram
a. Data flow diagram secara fisik
Dfd secara fisik menjelaskan entitas system aliraan
data yang keluar dan masuk entitas, juga
menunjukkan dimana, bagaimana dan untuk siapa
proses dilakukan.
b. Data diagram logis
Data diagram logis menjelaskan proses terjadi
didalam system data yang yang keluar masuk dari
dan kedalam proses.
2
dengan bahasa pemrograman PHP dan MySQL sebagai
databasenya. Sistem pakar ini menggunaka metode
Bayes.
Aplikasi web yang dibuat ini bernama. Ini adalah sebuah
aplikasi
yang
bertujuan
untuk
mengetahui
darahseseorang. Dengan menjawab setiap pertanyaan
yang ada, seorang user akan dapat mengetahui
kepribadian yang dimilikinya, apakah itu darah A atau
darah B atau darah AB ataupun darah O. Dengan
mengetahui golongan darah yang dimiliki, maka akan
mempermudah seseorang untuk mengenal lebih dekat
siapa diri mereka masing-masing serta dapat mengetahui
kelemahan dan kekurangan yang dimiliki.
2.4.1
Jenis jenis data flow diagram
a. Context Diagram (CD)
Context diagram adalah kasus ddari DFD yang
berfungsi memetakan model lingkkungan yang
dipresentasikan dengan lingkungan tinggal yang
mewakili system.
b. Level 0 Diagram
Model ini menggambarkan system sebgai jaringan
kerja antara fungsi yang berhubungan satu sama lain
dengan aliran, dan penyimpanan data dan mampu
memodelkan system pemrosesan informasi dan
perancangan strategi.
c. Diagram level 1
Merupakan tuntutan dari diagram konteks dan
diagram level 0, model ini untuk melengkapi system
yang dikembangkan menjadi lebih rinci.
4. Pembahasan
4.1 Contexs Diagram
3. Gambaran Umum
3.1 Gambaran umum aplikasi web
Penelitian yang dilakukan oleh Masahiko Nomi dari
Universitas Tokyo yang beliau tuangkan dalam sebuah
buku yang berjudul Understanding Affinity by Blood
Type yang menjadi buku terlaris di tahun 1971. Darahjenis penelitian yang dilakukan selama tahun 1920-an
dan 30-an di Jerman, obstensively difokuskan pada
bagaimana mengenali darah asal non-Aryan selama
prosedur medis yang baru muncul dari transfusi darah
muncul kembali di "Age of Aquarius" era Jepang.
Melepaskan aspek etno-rasial, Nomi difokuskan bukan
pada gagasan bahwa jenis darah terkait dengan jenis
karakter dan pola perilaku tertentu. Buku itu sangat
populer di Jepang dengan ide inti dari golongan darah
berbanding lurus dengan tipe kepribadian
Gambar 2. Diagram Konteks
4.2 Data Flow Diagram
Buaton Relita dan Sri Astuti (2013) membuat aplikasi
sistem pakar yang berjudul “Perancangan Sistem Pakar
Tes Kepribadian Dengan Menggunakan Metode Bayes”,
Binjai: STMIK KAPUTAMA Binjai Sumatra Utara.
Pada aplikasi ini, tes kepribadian yang di gunakan yaitu
memakai teori Carl Gustav Jung. Penggunaan metode
bayes dapat di terapkan dalam pakar tes kepribadian dan
mendapatkan hasil yang memuaskan. Akan tetapi
Buaton
Relita
dan
Sri
Astuti
belum
mengimplementasikan dalam sebuah aplikasi berbasis
desktop maupun web.
Gambar 3. Data Flow Diagram 1
Penelitian yang dilakukan oleh Jisokhi Wao Buulolo
(2013) membuat aplikasi sistem pakar yang berjudul
“Perancangan Sistem Pakar Menggunakan Metode
Bayes Untuk Mengenal Kepribadian Dengan Metode
DISC”. Medan: STMIK Budi Darma Medan. Pada
aplikasi ini, tes kepribadian yang di gunakan yaitu
memakai metode DISC. Penerapan metode bayes untuk
aplikasi ini sangat membatudalam melakukan test
kepribadian.
Berdasarkan kajian pustaka dari tinjauan diatas sistem
pakar yang dibuat masih tahap perancangan, maka pada
penelitian ini akan dibuat sistem berbasis Website
3
Gambar 4.Data Flow Diagram 2
4.4 Relasi Tabel
Relasi tabel merupakan hubungan antar tabel yang satu
dengan tabel yang lain. Hubungan ini berfungsi untuk
menunjukkan relasi antar tabel sehingga membentuk
suatu jaringan data. Adapun relasi antar tabel yang
dipergunakan adalah sebagai berikut:
Gambar 7.Halaman Soal
Halaman ini merupakan halaman loading sebelum tampil
halaman hasil. User akan menunggu selama 10 detik.
Tampilan seperti yang terlihat pada Gambar 8.
Gambar 5. Relasi Tabel
4.5 Pembuatan Program
Halaman ini merupakan halaman utama dimana satu
halaman berisi tentang informasi aplikasi web,
penjelasan singkat tentang golongan darah manusia, data
stratistik pengguna, dan informasi tentang pembuat
disajikan.
Gambar 8.Halaman Loading
Halaman ini merupakan halaman hasil. Disini akan di
tampilkan sifat yang dimiliki dari user setelah
melakukan ujian. Tampilan seperti yang terlihat pada
Gambar 9.
Gambar 6. Halaman Utama
Halaman ini merupakan halaman soal. Halaman ini yang
nantinya akan di gunakan untuk melakukan ujian untuk
menentukan golongan darah.
Gambar 9.Halaman Login Admin
4
5. Penutup
5.1 Kesimpulan
Sebagai penutup dari laporan implementasi
algoritma bayes dalam prototype aplikasi web ini dan
penelitian yang telah dilakukan, penulis dapat menarik
beberapa kesimpulan yaitu:
1. Dalam kegiatan pengimplementasian algoritma
bayes untuk aplikasi web ini sudah sesuai.
2. Telah berhasil mengimplementasikan algoritma
bayes kedalam aplikasi web ini dengan
menggunakan bahasa pemrograman html, php,
javascript, dan jquery serta mysql sebagai
databasenya.
5.2 Saran
Beberapa saran yang ingin disampaikan penulis antara
lain:
1. Dapat membantu memahami pengetahuan
tentang teori bayes
2. Untuk
pengembang
kedepan,
silahkan
tambahkan data sample sebanyak mungkin.
Daftar Pustaka
[1] Masahiko Nomi yang berjudul “Blood Type
Humanics”, Jepang: tahun terbit 1973
[2] Masahiko Nomi yang berjudul “Understanding
Affinity by Blood Type”, Jepang: tahun terbit 1971
[3] Buaton Relita dan Sri Astuti (2013) berjudul
“Perancangan Sistem Pakar Tes Kepribadian
Dengan Menggunakan Metode Bayes”, Binjai:
STMIK KAPUTAMA Binjai Sumatra Utara
[4] Jisokhi Wao Buulolo (2013) yang berjudul
“Perancangan Sistem Pakar Menggunakan Metode
Bayes Untuk Mengenal Kepribadian Dengan
Metode DISC”. Medan: STMIK Budi Darma
Medan
[5] Sandi Setiawan, Artificial Intellegence, penerbit Andi
offset 1993.
Biodata Penulis
Alga Kharisma Adiyuda,memperoleh gelar Sarjana
Komputer, Jurusan Teknik Informatika UNIVERSITAS
AMIKOM Yogyakarta, lulus tahun 2017.
Krisnawati, memperoleh gelas Sarjana MIPA Ilmu
Komputer UGM pada tahun 1998, dan memperoleh gelar
S2 Teknik Elektro, Sistem Komputer & Informatika
UGM pada tahun 2004, Saat ini menjadi Dosen di
UNIVERSITAS AMIKOM Yogyakarta.
5