SISTEM PAKAR DIAGNOSIS PENYAKIT SIROSIS MENGGUNAKAN

SISTEM PAKAR DIAGNOSIS PENYAKIT SIROSIS MENGGUNAKAN METODE
CERTAINTY FACTOR
PROPOSAL TUGAS AKHIR
Program Studi Teknik Informatika
Jurusan Teknik Elektro
OLEH
ANNISA NATASSYA
NIM: D1041131043
FAKULTAS TEKNIK
UNIVERSITAS TANJUNGPURA
PONTIANAK
2015
BAB 1
PENDAHULUAN
1.1 Latar Belakang
Hati atau liver adalah salah satu organ penting di dalam tubuh manusia. Hati
sebagai alat ekskresi memiliki banyak fungsi, antara lain: menyimpan energi,
membentuk protein dan asam empedu, mengatur metabolisme kolesterol, menetralkan
racun yang masuk ke dalam tubuh, tempat penyimpanan vitamin dan mineral, tempat
menyempurnakan darah merah, tempat produksi sistem imunitas dan masih banyak
fungsi penting lainnya.
Namun sama seperti organ yang lainnya, hati juga dapat terserang penyakit dan
rusak jika tidak dijaga dengan benar. Salah satu penyakit yang dapat menyerang hati
adalah penyakit Sirosis.
Sirosis adalah kerusakan hati jangka panjang atau kronis yang menyebabkan
luka pada hati. Perkembangan penyakit yang perlahan-lahan mengakibatkan jaringan
sehat pada hati digantikan oleh jaringan rusak. Dan pada akhirnya, hati tidak
menjalankan fungsinya dengan baik. Kerusakan pada hati yang disebabkan oleh Sirosis
tidak bisa diperbaiki dan bahkan bisa menyebar lebih luas hingga akhirnya hati tidak
bisa berfungsi dengan benar atau biasa disebut dengan istilah gagal hati.
Dengan adanya kemajuan teknologi pada saat ini, suatu penyakit bisa terdeteksi
hanya dengan mengetahui gejala penyakit yang dialami pasien secara pasti. Kemajuan
teknologi yang mampu mengadopsi proses dan cara berpikir manusia disebut juga
sebagai Kecerdasan Buatan. Salah satu teknologi kecerdasan buatan adalah sistem
pakar. Sistem pakar adalah sistem yang berusaha mengadopsi pengetahuan manusia ke
komputer agar komputer dapat menyelesaikan masalah seperti biasa dilakukan oleh para
ahli. Implementasi sistem pakar banyak digunakan pada bidang kesehatan karena
kemampuan sistem pakar menyimpan pengetahuan pakar dalam bidang tertentu ke
dalam suatu program. Sistem ini diharapkan dapat diakses siapapun dengan
memanfaatkan teknologi internet agar pengguna bisa mendapatkan jawaban atas asumsi
yang dimiliki berdasarkan gejala yang dialami secara cepat, tepat, dan akurat agar
pengguna bisa segera mencari dan mendapatkan perawatan yang tepat.
Metode Certainty Factor dirasa cocok digunakan karena merupakan
perhitungan ketidakpastian, yang dapat membuktikan apakah suatu fakta itu pasti atau
tidak pasti. Dalam melakukan analisis, seringnya pakar. yang dalam kasus ini adalah
seorang dokter, mengungkapkan ketidakpastian akan apa yang dialami oleh pasien.
Maka dari itu Certainty Factor digunakan untuk membantu menggambarkan tingkat
keyakinan.
Untuk megetahui apakah seorang pasien mengidap penyakit Sirosis atau tidak
dapat dilihat dari hasil perhitungan bobot setelah gejala-gejala penyakit dimasukkan dan
semua bobot dihitung menggunakan metode Certainty Factor. Hasilnya, pasien yang
dinyatakan mengidap penyakit Sirosis adalah pasien yang memiliki bobot mendekati
+1. Sedangkan pasien yang memiliki bobot mendekati -1 adalah pasien yang dianggap
tidak mengalami penyakit Sirosis.
1.2 Perumusan Masalah
Bagaimana mendiagnosis penyakit Sirosis melalui penerapan sistem pakar
berdasarkan input gejala yang dirasakan?
1.3 Tujuan Penelitian
Tujuan dari penelitian ini adalah membuat sistem pakar untuk mendiagnosa
penyakit Sirosis berdasarkan gejala yang dirsakan seperti layaknya pakar.
1.4 Batasan Masalah
a. Penyakit yang akan didiagnosa adalah penyakit Sirosis.
b. Gejala yang dibahas adalah gejala yang timbul pada penderita penyakit Sirosis.
c. Sistem ini dapat digunakan oleh pasien / masyarakat dan dokter.
d. Input pengguna berupa data pasien dan gejala yang dirasakan.
e. Metode yang digunakan adalah Certainty Factor.
1.5 Metodologi Penelitian
1.5.1 Bahan Penelitian
Bahan penelitian berupa data-data yang diperlukan antara lain:
1. Data gejala-gejala yang berhubungan dengan penyakit Sirosis.
2. Data nilai setiap gejala yang berasal dari pakar.
3. Data nilai dan input respon dari pasien/masyarakat yang menggunakan sistem.
1.5.2 Sumber Data
1.
Data primer
Data primer adalah data yang pertama kali diperoleh secara langsung dari
objek penelitian.
2
Data sekunder
Data sekunder adalah data yang tidak diperoleh langsung dari objek
penelitian, yaitu dari studi pustaka dan referensi mengenai ilmu pengetahuan
yang mendukung penelitian. Referensi yang digunakan untuk penelitian ini
adalah jurnal penelitian yang telah dilakukan sebelumnya serta referensi dari
website.
1.5.2.1.1 Studi Literatur
Studi literatur dilakukan untuk memperoleh teori-teori pendukung
tentang sistem yang akan dibuat dan berperan sebagai referensi dalam mencari
pendekatan secara teoritis dari permasalahan yang diangkat yang bersumber
pada buku atau bahan pustaka, karya ilmiah, media cetak dan elektronik dan
lain sebagainya.
BAB II
TINJAUAN PUSTAKA
2.1 SISTEM PAKAR
Sistem pakar merupakan salah satu bagian dari kecerdasan buatan yang
mengandung pengetahuan dan pengalaman yang dimasukkan oleh pakar ke dalam suatu
area pengetahuan tertentu sehingga dapat digunakan setiap orang memecahkan berbagai
masalah yang bersifat spesifik.
Kusrini (2008) menyatakan, sistem pakar adalah aplikasi berbasis komputer
yang digunakan untuk menyelesaikan masalah sebagaimana yang dipikirkan oleh pakar.
Pakar yang dimaksud disini adalah orang yang mempunyai keahlian khusus yang dapat
menyelesaikan masalah yang tidak dapat diselesaikan oleh orang awam.
Menurut Staugaard (1987), suatu sistem pakar disusun oleh 3 modul utama, yaitu:
1. Modul Penerimaan Pengetahuan (Knowledge Acquisition Mode)
Peran modul ini adalah sebagai penghubung antara suatu sistem pakar dengan
pakarnya. Sistem berada pada mode ini saat menerima pengetahuan dari pakar.
Proses mengumpulkan pengetahuan-pengetahuan yang akan digunakan untuk
pengembangan sistem, dilakukan dengan bantuan modul ini.
2. Modul Konsultasi (Consultation Mode)
Pada saat sistem berada pada posisi memberikan jawaban atas permasalahan
yang diajukan oleh pengguna, sistem pakar berada dalam modul konsultasi. Pada
modul ini, pengguna berinteraksi dengan sistem dengan menjawab pertanyaanpertanyaan yang diajukan oleh sistem.
3. Modul Penjelasan (Explanation Mode)
Modul ini menjelaskan proses pengambilan suatu keputusan oleh sistem
2.1.1 Struktur Sistem Pakar
Komponen utama pada struktur sistem pakar menurut Hu et al (1987) meliputi:

Basis Pengetahuan (Knowledge Base)
Basis pengetahuan merupakan inti dari suatu sistem pakar, yaitu berupa
representasi pengetahuan dari pakar. Basis pengetahuan tersusun atas fakta dan
kaidah.

Basis Data (Data Base)
Basis data terdiri atas semua fakta yang diperlukan, dimana fakta fakta
tersebut digunakan untuk memenuhi kondisi dari kaidah-kaidah dalam sistem.
Basis data menyimpan semua fakta, baik fakta awal pada saat sistem mulai
beroperasi, maupun fakta-fakta yang diperoleh pada saat proses penarikan
kesimpulan sedang dilaksanakan. Basis data digunakan untuk menyimpan data
hasil observasi dan data lain yang dibutuhkan selama pemrosesan.

Antarmuka Pemakai (User Interface)
Fasilitas
ini
digunakan
sebagai
perantara
komunikasi
antara
pemakai.dengan komputer.
2.1.2 Ciri-Ciri Sistem Pakar
Dr. Vincent Suhartono (2011) menyatakan bahwa secara umum sistem pakar
mempunyai ciri-ciri sebagai berikut:
a. Membatasi domain masalah tertentu.
b. Memiliki kemampuan memberikan penalaran untuk data yang tidak pasti.
c. Dirancang untuk dapat dikembangkan secara bertahap.
d. Pemisahan mekanisme inferensi terhadap basis pengetahuan (knowledge- based).
e. Basis pengetahuan pada umumnya berdasarkan kaidah (rule-based).
2.2 Faktor Kepastian (Certainty Factor)
Dalam menghadapi suatu masalah sering ditemukan jawaban yang tidak
memiliki kepastian penuh. Ketidakpastian ini bisa berupa probabilitas yang tergantung
dari hasil suatu kejadian. Hasil yang tidak pasti disebabkan oleh dua faktor yaitu aturan
yang tidak pasti dan jawaban pengguna yang tidak pasti atas suatu pertanyaan yang
diajukan oleh sistem. Hal ini dapat dilihat pada sistem diagnosis penyakit, dimana pakar
tidak dapat mendefinisikan tentang hubungan antara gejala dengan penyebabnya secara
pasti, dan pasien tidak dapat merasakan suatu gejala dengan pasti pula. Pada akhirnya
ditemukan banyak kemungkinan diagnosis.
Menurut Turban (2005), Certainty Factor digunakan untuk menyatakan kepercayaan
dalam sebuah kejadian berdasarkan bukti atau penelitian dari pakar. Certainty Factor
menggunakan suatu nilai untuk mengasumsi derajat keyakinan seorang pakar terhadap
suatu data.
Ada 2 macam faktor kepastian yang digunakan, yaitu faktor kepastian yang
diisikan oleh pakar bersama dengan aturan dan faktor kepastian yang diberikan oleh
pengguna.
Certainty Factor didefinisikan sebagai persamaan berikut:
CF(H,E) = MB(H,E) – MD(H,E)
Keterangan :
CF (H, E): Certainty Factor dari hipotesis H yang dipengaruhi oleh gejala
(evidence) E. Besarnya CF berkisar antara -1 sampai 1. Nilai -1 menunjukkan
ketidakpercayaan mutlak sedangkan nilai 1 menunjukkan kepercayaan
mutlak.
MB (H, E) : Ukuran kenaikan kepercayaan (measure of increased belief)
terhadap
hipotesis H yang dipengaruhi oleh gejala E.
MD (H, E) : Ukuran kenaikan ketidakpercayaan (meansure of increased disbelief)
terhadap hipotesis H yang dipengaruhi oleh gejala E.
Certainty Factor untuk kaidah dengan premis tunggal (single premis rules)
CF[H,E]
= CF[H] * CF[E]
= CFpakar * CFuser
Certainty Factor untuk kaidah dengan premis majemuk (multiple premis rules)
CF (A AND B)
= MIN (CF (a),CF (b)) * CF (rule)
CF (A OR B)
= MAX (CF (a),CF (b)) * CF (rule)
Certainty Factor untuk kaidah dengan kesimpulan yang serupa (similarly concluded
rules)
Jika CF[H,E]1 dan CF[H,E]2 >= 0
CFcombineCF[H,E]1,2 = CF[H,E]1 + CF[H,E]2 * (1 – CF[H,E]1)
Jika CF[H,E]1 atau CF[H,E]2 < 0
CFcombineCF[H,E]1,2 = CF[H,E]1 + CF[H,E]2 / 1 – min (CF[H,E]1, CF[H,E]2)
Jika CF[H,E]1 dan CF[H,E]2 < 0
CFcombineCF[H,E]1,2 = -CF[H,E]1 + -CF[H,E]2 + -CF[H,E]1 * -CF[H,E]2
2.2.1 Kelebihan dan Kekurangan Certainty Factor
Salah satu hal yang membuat sistem pakar menarik untuk dikembangkan
adalah kelebihan yang didapatkan dari membangun sistem tersebut. Berikut beberapa
kelebihan dari sistem pakar menurut Sutojo T (2011):
1. Metode ini cocok dipakai dalam sistem pakar untuk mengukur sesuatu
apakah pasti atau tidak pasti dalam hal mendiagnos.
2. Perhitungan dengan menggunakan metode ini dalam sekali hitung hanya
dapat mengelola dua data saja, sehingga keakuratan data terjaga.
Adapun kekurangan metode Certainty Factor menurut Sutojo T (2011) adalah:
1. Ide umum dari pemodelan ketidakpastian manusia dengan menggunakan
numeric metode Certainty Factor biasanya diperdebatkan. Sebagian orang
membantah pendapat bahwa formula untuk metode ini memiliki sedikit
kebenaran.
2. Metode ini hanya dapat mengolah dua data ketidakpastian/kepastian saja.
Perlu dilakukan beberapa kali pengolahan data untuk data yang lebih dari
dua buah.
3. Nilai kepastian (CF) yang diberikan subyektif karena penilaian setiap pakar
bisa saja berbeda-beda tergantung pengetahuan dan pengalaman pakar.
2.3
Penyakit pada Hati
Hati sebagai organ sekresi yang penting bagi tubuh haruslah selalu dijaga
kesehatannya. Kerusakan akan organ hati dapat menganggu kemampuan tubuh manusia
untuk memecah sel darah merah dari toksin atau racun yang terkandung didalamnya.
Bilirubin pada darah serta racun lain yang ada pada darah pun tidak akan mampu
dikeluarkan tubuh dan tetap mengendap dan menetap dalam tubuh, sehingga hati
mengalami kerusakan dan hati mengalami penurunan kemampuan dalam memecah
protein.
Ada beberapa faktor yang menyebabkan penyakit pada hati, yaitu: infeksi
bakteri dan virus, racun dari konsumsi alkohol yang terlalu banyak dan sering, keturunan,
efek samping dari obat tertentu, dan kurang gizi.
Adapun penyakit penyakit yang dapat menyerang hati antara lain: Hepatitis
A, B, C, D, E, Siroris, Kanker Hati, Steatohepatitis (Perlemakan hati), Kolestasis dan
Jaundice dan Hemochromatosis.
2.3.1 Sirosis
Sirosis adalah kerusakan hati jangka panjang atau kronis yang menyebabkan
luka pada hati. Perkembangan penyakit yang perlahan-lahan mengakibatkan jaringan
sehat digantikan oleh jaringan rusak. Dan pada akhirnya, hati tidak menjalankan
fungsinya dengan baik. Jaringan yang rusak akan menghambat aliran darah yang
melewati hati. Fungsi hati dalam memproses nutrisi, hormon, obat dan racun yang
diproduksi tubuh akan melambat. Produksi protein dan unsur lain yang terjadi di
dalam hati juga akan terhambat.
Kerusakan pada hati yang disebabkan oleh sirosis tidak bisa diperbaiki dan
bahkan bisa menyebar lebih luas hingga akhirnya hati tidak bisa berfungsi dengan
benar. Kondisi inilah yang sering disebut dengan istilah gagal hati. Sebelum sirosis
menyebabkan
Penanganan
gagal
yang
hati,
perkembangannya
dilakukan
hanya
untuk
berlangsung
bertahun-tahun.
memperlambat
perkembangan
penyakitnya.
2.3.2 Gejala Penyakit Sirosis
a.
Rasa sempit pada bagian ketiak dan perut,
b.
Pembengkakan/pembusungan di daerah perut dan pergelangan kaki,
c.
Mudah berdarah dan memar,
d.
Susah fokus,
e.
Bagian putih mata menguning,
f.
Kehilangan nafsu makan,
g.
Sering lelah dan lemah,
h.
Penurunan atau kenaikan berat badan secara drastis.
2.3.3 Penyebab Penyakit Sirosis
a. Konsumsi alkohol dan obat-obatan yang berlebihan,
b. Penyakit seperti hepatitis B dan C,
c. Penyumbatan saluran empedu,
d. Penumpukan lemak di hati yang disebabkan diabetes atau obesitas,
e. Infeksi yang disebabkan bakteri dan parasit,
f. Gagal jantung parah yang menyebabkan tekanan balik darah dan kemacetan di hati,
g. Beberapa penyakit warisan langka yang dapat menyebabkan kerusakan pada selsel hati, seperti hemokromatosis (kondisi yang menyebabkan timbunan abnormal
zat besi di hati dan bagian lain tubuh) dan penyakit Wilson (kondisi yang
menyebabkan penumpukan abnormal zat tembaga di hati dan bagian lain tubuh).
2.4 Kajian Terkait
Berikut adalah beberapa kajian yang terkait dengan Sistem Pakar Diagnosis Penyakit
Sirosis Menggunakan Metode Certainty Factor:
1. Sistem Pakar Diagnosis Penyakit Systemic Lupus Erythematosus (SLE)
Menggunakan Metode Certainty Factor dan Backward Chaining. Penelitian ini
dilakukan oleh Dwi Septiana Sari, mahasiswi S1 Program Studi Ilmu Komputer di
Universitas Sumatera Utara, Medan. Tujuan penelitian ini adalah merancang sistem
pakar diagnosis penyakit Systemic Lupus Erythematosus (SLE) menggunakan
metode Certainty Factor dan Backward Chaining. Penelitian ini diharapkan dapat
menjadi media perantara dan memberikan kemudahan bagi para pengguna dalam
mengakses informasi seputar penyakit Systemic Lupus Erythematosus (SLE) dan
cara penanggulangannya.
2. Perancangan Sistem Pakar Identifikasi Penyakit dan Hama Tanaman Anggrek
Dengan Metode Certainty Factor. Penelitian ini dilakukan oleh Rosmala Eka
Wahyuni, mahasiswi S1 Program Studi Teknik Informatika di Universitas
Tanjungpura, Pontianak. Tujuan penelitian ini adalah untuk menerapkan metode
Certainty Factor pada sebuah sistem pakar untuk mengidentifikasi penyakit dan
hama tanaman anggrek berbasis web. Penelitian ini diharapkan dapat membedakan
antara penyakit dan hama tanaman anggrek agar masalah dapat ditanggulangi secara
tepat dan mencegah anggrek yang terinfeksi hama atau penyakit menjadi hancur
akibat penanggulangan yang tidak sesuai.
3. Sistem Pakar Penanganan Penyakit Balita Dengan Metode Certainty Factor.
Penelitian ini dilakukan oleh Liyan Febrianti mahasiswi S1 Program Studi Teknik
Informatika di Universitas Tanjungpura, Pontianak. Tujuan dari penelitian ini adalah
untuk penerapan metode Certainty Factor pada sebuah sistem pakar penanganan
penyakit balita berbasis web. Penelitian ini diharapkan dapat membantu orangtua
untuk mendiagnosis penyakit yang diderita oleh balita serta dapat memberikan obat
yang sesuai untuk penangan penyakit yang diderita oleh balita.
DAFTAR PUSTAKA
Septiana Sari, Dwi. 2015. Skripsi. Sistem Pakar Diagnosis Penyakit Systemic Lupus
Erythematosus (SLE) Menggunakan Metode Certainty Factor dan Backward Chaining.
Medan: Fakultas Sumatera Utara Medan.
Eka Wahyuni, Rosmala. 2015. Skripsi. Perancangan Sistem Pakar Identifikasi Penyakit dan
Hama Tanaman Anggrek Dengan Metode Certainty Factor. Pontianak: Fakultas Teknik
Universitas Tanjungpura Pontianak.
Febrianti, Liyan. Skripsi. Sistem Pakar Penanganan Penyakit Balita Dengan Metode
Certainty Factor. Pontianak: Fakultas Teknik Universitas Tanjungpura Pontianak.
Ratna, Ika. Jurnal. Sistem Pakar Mendiagnosa Penyakit Hepatitis Menggunakan Metode
Certainty Factor Berbasis Web. Sidoarjo: Program Studi Teknik Informatika Universitas
Muhammadiyah Sidoarjo
Turban, E Aronson, J. E., and Linag, T.P. 2005.Decision Support System and Inteligent
System (Edisi 7 Jilid 1). Yogyakarta: Penerbit Andi.
Kusrini. 2008. Aplikasi Sistem Pakar. Yogyakarta: Penerbit Andi.
Staugaard, Andrew C. 1987. Robotics; Artificial intelligence. Prentice-Hall.
Kusumadewi, S. 2003. Artificial Intelligence (Teknik dan Aplikasinya). Yogyakarta: Graha
Ilmu.
Sutojo, T. 2011. Kecerdasan Buatan. Yogyakarta: ANDI
Majalah Kesehatan (2010, 21 Desember) Penyebab Gejala dan Penanganan Sirosis Hati
Diperoleh 17 Mei 2016, dari http://majalahkesehatan.com/penyebab-gejala-danpenanganan-sirosis-hati/
Cara Atasi. Penyakit Hati Manusia Jenis Macam Dan Penyebabnya. Diperoleh 17 Mei 2016,
dari
http://cara-atasi.blogspot.co.id/2013/07/penyakit-hati-manusia-jenis-macam-
dan.html
Ala Dokter. Sirosis. Diperoleh 17 Mei 2016, dari http://www.alodokter.com/sirosis
Otsuka. Liver Cirrhosis Nutritional Therapy That Anyone Can Do. Diperoleh 17 Mei 2016,
dari https://www.otsuka.co.jp/en/health_illness/kanzou/page3.html