bab iii metode penelitian 3.1. 3.1.1. analisis masalah
TRANSCRIPT
9
BAB III
METODE PENELITIAN
3.1. Analisis Perancangan
Hal pertama yang harus dilakukan ketika merancang sistem adalah
menganalisis sistem. Analisis sistem merupakan langkah awal dalam menjelaskan
sistem, tujuannya untuk mengetahui masalah dan hambatan pengoperasian sistem
yang benar.
3.1.1. Analisis Masalah
Analisis masalah adalah proses menentukan sebab dan akibat dari
pembuatan suatu sistem agar dapat beroperasi sesuai dengan yang diharapkan.
Tujuan dari penelitian ini adalah menggunakan algoritma naive bayes berbasis
web untuk mendiagnosa penyakit ikan cupang. Dalam penelitian ini, penulis
menggunakan PHP dan HTML sebagai bahasa pemrograman.
3.2 Analisis Kebutuhan
3.2.1 Kebutuhan Fungsional
Kebutuhan fungsional ialah langkah yang harus dilakukan oleh sebuah
sistem. Kebutuhan fungsional yang harus ada adalah sebagai berikut:
1. Sistem yang dibangun mampu menerima inputan berupa user atau
pengguna dapat memilih gejala dari pilihan gejala yang diberikan
sistem berdasarkan data.
2. Sistem yang dibangun dapat melakukan proses untuk mendapatkan
informasi yang berupa hasil diagnosa berdasarkan pilihan – pilihan
yang user berikan dengan mengimplementasikan metode Naive
Bayes.
3. Sistem yang dibangun dapat meberi pilihan cetak hasil diagnosa
atau tidak berdasarkan hasil diagnosa.
10
3.3 Arsitektur Umum Sistem
Arsitektur umum merupakan gambaran proses kerja sistem secara
menyeluruh. Arsitektur umum bisa dilihat pada gambar dibawah ini:
Gambar 3.1 Arsitektur Umum Sistem
3.4 Pemodelan Sistem
Melakukan pemodelan sistem untuk menentukan fungsi dan tujuan utama
dari sistem yang akan diranncang, memudahkan analisis kebutuhan pengguna dan
memberikan gambaran pengoperasian sistem yang akan dibangun. Pemodelan
sistem dilakukan melalui use case diagram, action diagram dan sequence diagram.
3.4.1 Use Case Diagram
Use Case Diagram digunakan untuk menggambarkan hubungan antara
sistem dengan user dan kebutuhan sistem secara fungsional sehingga user
mengerti kegunaan dari sistem dengan mudah. Use Case Diagram bisa dilihat
pada gambar dibawah ini:
11
Gambar 3.2 Use Case Diagram
3.4.2 Activity Diagram
a. Activity Diagram Halaman Utama.
Menjelaskan proses tampilan pertama pada user saat akan menjalankan
sistem bisa dilihat pada gambar dibawah ini:
Gambar 3.3 Activity Diagram Halaman Utama
12
b. Activity Diagram Konsultasi
Menerangkan proses pada saat user memilih menu konsultasi,
kemudian user melakukan proses konsultasi dengan memilih gejala yang
ditampilkan oleh sistem. Setelah selesai sistem akan menghitung
menggunakan metode naive bayes yang dimana setelah itu akan
menampilkan hasil diagnosa. Activity Diagram bisa dilihat pada gambar
dibawah ini:
Gamber 3.4 Activity Diagram Konsultasi
3.4.3 Sequence Diagram
Sequence Diagram merupakan proses yang menggambarkan hubungan
antara objek pada sistem dalam rangkaian waktu.
Gambar 3.5 Sequence Diagram
13
3.4.4 Flowchart
Flowchart merupakan rancangan dengan simbol - simbol yang merinci
aliran proses dan menunjukkan langkah-langkah yang ditunjukkan oleh simbol-
simbol yang menghubungkan setiap langkah.
3.4.4.1 Flowchart Sistem
Flowchart sistem bisa dilihat pada gambar dibawah ini:
Gambar 3.6 Flowchart Sistem
Pada flowchart sistem pertama user memilih menu konsultasi.
Selanjutnya sistem akan menampilkan pilihan berupa gejala penyakit ikan
cupang. Kemudian user memililih jawaban sesuai dengan gejala yang
dialami ikan cupang. Setelah selesai sistem akan memproses pencarian hasil
diagnosa dengan metode naive bayes. Setelah pencarian maka didapatkan
hasil diagnosa dari penyakit.
14
3.4.4.2 Flowchart Metode Naive Bayes
Flowchart metode Naive Bayes bisa dilihat pada gambar dibawah ini:
Gambar 3.7 Flowchart Metode Naive Bayes
User memilih gejala penyakit kemudian di proses dengan
menghitung probabilitas gejala terhadap penyakit menggunakan
persamaan dan menghasilkan hasil diagnosa.
15
3.5 Database
Adapun struktur database pada system terdapat beberapa data tabel, yaitu
tabel bayes _admin, tabel bayes_aturan, tabel bayes_gejala dan tabel
bayes_gejala. Berikut adalah tampilan dari isi tabel struktur database:
Gambar 3.8 Isi Tabel Struktur Database
1. Nama Tabel : bayes_admin
Primary Key : user
Gambar 3.9 Tabel bayes_admin
16
2. Nama Tabel : bayes_aturan
Primary Key : ID
Gambar 3.10 Tabel bayes_aturan
3. Nama Tabel : bayes_gejala
Primary Key : kode_gejala
Gambar 3.11 Tabel bayes_gejala
17
4. Nama Tabel : bayes_penyakit
Primary Key : kode_penyakit
Gambar 3.12 Tabel bayes_penyakit
3.6 Analisis Proses
Analisis proses bertujuan untuk mengetahui bagaimana proses sitem
bekerja, dalam hal ini algoritma yang digunakan adalah algoritma naive bayes.
Sebelum melakukan analisis proses maka dibutuhkan data - data pendukung
mengenai gejala dari penyakit ikan cupang. Berikut merupakan data - data
kebutuhan untuk mendukung analisis proses.
3.6.1 Pengumpulan Data
Pengumpulan data dilakukan dengan mengumpulkan berbagai suplemen
yang diperoleh dari hasil penelusuran penelitian kepustakaan, kemudian
dikumpulkan dengan mengunjungi Muhammad Furkon Fadli, seorang
pembudidaya ikan cupang di Desa Kaponan, Kecamatan Mlarak, Kabupaten
Ponorogo, Jawa Timur yang sudah berbudidaya ikan cupang selama 3 tahun
termasuk beliau menjadi juri berbagai lomba ikan cupang, dari wawancara
dengan beliau bertujuan mendapatkan data penyakit dan gejala serta hubungan
antara gejala serta data penyakit. Setelah melakukan wawancara dengan
pembudidaya lanjut melakukan validasi data dengan dokter hewan Drh. Shinta
18
Indah Cahyanti, beliau merupakan dokter hewan di sebuah tempat animal clinic
yang beralamat di Jl. Janoko No.46, Krajan, Pakunden, Kec. Ponorogo,
Kabupaten Ponorogo, Jawa Timur.
1. Data Penyakit
Pada data penyakit terdapat 7 penyakit yang diperlukan untuk membangun
sistem pakar penyakit ikan cupang. Daftar penyakit bisa dilihat pada tabel
dibawah ini:
Tabel 3.1 Data Penyakit
Kode
Penyakit Penyebab
Nama
Penyakit
P01 Virus Bintik Putih (White Spot)
P02 Virus Bintik Berkarat (Velvet)
P03 Parasit Mata Bengkak (Pop Eye)
P04 Parasit Sisik Nanas (Dropsi)
P05 Parasit Sirip Busuk (Fin Rot)
P06 Parasit Kolumnaris
P07 Jamur Penyakit jamur
19
2. Data Gejala
Pada data gejala teradapat beberapa kasus yang dapat digunakan untuk
menganalisis menggunakan algoritma naive bayes. Data gejala bisa dilihat
pada tabel dibawah ini:
Tabel 3.2 Data Gejala
Kode Gejala Nama Gejala
G01 Adanya bintik-bintik putih pada tubuh ikan
G02 Kurang nafsu makan
G03 Tidak bergerak lincah
G04 Sirip menguncup
G05 Warna ikan pucat
G06 Tubuh ikan bertabur debu mengkilap
G07 Mata ikan bengkak
G08 Perut ikan bengkak
G09 Tidak bisa membuang kotoran
G10 Sirip ikan meluruh
G11 Muncul tanda merah atau hitam pada tubuh ikan
G12 Terdapat bisul atau lesi pada tubuh ikan
G13 Perubahan warna insang
G14 Bintik-bintik putih dimulut
G15 Terdapat gumpalan putih seperti kapas pada tubuh ikan
G16 Sirip ikan cupang terlihat robek
20
Tabel 3.3 Tabel Gejala dan Penyakit
Penyakit Kode
Penyakit Gejala
Kode Gejala
Penyakit
Bintik Putih P01
Adanya bintik-bintik putih pada
tubuh ikan G01
Kurang nafsu makan G02
Tidak bergerak lincah G03
Bintik
Berkarat P02
Kurang nafsu makan G02
Sirip menguncup G04
Tubuh ikan bertabur debu
mengkilap G06
Mata
Bengkak P03
Tidak bergerak lincah G03
Warna ikan pucat G05
Mata ikan bengkak G07
Sisik Nanas P04
Warna ikan pucat G05
Perut ikan bengkak G08
Tidak bisa membuang kotoran G09
Sirip Busuk P05
Sirip ikan meluruh G10
Muncul tanda merah atau hitam
pada tubuh ikan G11
Sirip ikan cupang terlihat robek G16
Kolumnaris P06
Sirip ikan meluruh G10
Terdapat bisul atau lesi pada
tubuh ikan G12
Bintik-bintik putih dimulut G14
Jamur P07
Kurang nafsu makan G02
Tidak bergerak lincah G03
Perubahan warna insang G13
Terdapat gumpalan putih seperti
kapas pada tubuh ikan G15
21
3. Data Nilai Gejala
Pada data nilai gejala di dapat dari pakar berdasarkan aturan bayes
yang digunakan untuk menganalisis algoritma naive bayes. Data nilai bisa
dilihat pada tabel dibawah ini:
Tabel 3.4 Data Nilai Aturan Gejala
P01 P02 P03 P04 P05 P06 P07
G01 0.8
G02 0.6 0.5 0.8
G03 0.6 0.6 0.8
G04 0.8
G05 0.7 0.5
G06 0.6
G07 0.7
G08 0.4
G09 0.7
G10 0.6 0.8
G11 0.6
G12 0.6
G13 0,7
G14 0.7
G15 0.6
G16 0.7
22
4. Data Nilai Penyakit
Selanjutnya adalah data nilai penyakit didapatkan dari
menjumlahkan setiap nilai gejala yang terdapat pada tiap penyakit lalu
dibagi dengan jumlah total semua penyakit, tabel dapat di lihat pada bawah
ini:
Tabel 3.5 Perhitungan Nilai Gejala
Nilai Setiap Gejala Pada Setiap Penyakit
P01 (Bintik
Putih) 0.8 + 0.6 + 0.6 = 2
P02 (Bintik
Berkarat) 0.5 + 0.8 + 0.6 = 1.9
P03 (Mata
Bengkak) 0.6 + 0.7 + 0.7 = 2
P04 (Sisik Nanas) 0.5 + 0.4 + 0.7 = 1.6
P05 (Sirip Busuk) 0.6 + 0.6 + 0.7 = 1.9
P06 (Kolumnaris) 0.8 + 0.6 + 0.7 = 2.1
P07 (Penyakit
Jamur) 0.8 + 0.8 + 0.7 + 0.6 = 2.9
Tabel 3.6 Perhitungan Nilai Penyakit
Nilai Penyakit
P01 2 : 7 = 0.28
P02 1.9 : 7 = 0.27
P03 2 : 7 = 0.28
P04 1.6 : 7 = 0.23
P05 1.9 : 7 = 0.27
P06 2.1 : 7 = 0.3
P07 2.9 : 7 = 0.41
23
Tabel 3.7 Nilai Penyakit
Kode
Penyakit P01 P02 P03 P04 P05 P06 P07
Bobot 0.28 0.27 0.28 0.23 0.27 0.3 0.41
3.7 Perancangan User Interface
Perancangan User Interface sangatlah penting dilakukan sebelum web
dibuat, kita dapat menyusun objek – objek sehingga membentuk web yang mudah
dan nyaman digunakan pengguna. Dalam sistem yang akan dibangun terdapat 6
buah halaman yang akan ditampilkan yaitu, Halaman Utama, Halaman
Konsultasi, Halaman Hasil Diagnosa, Halaman Cetak, Halaman Masuk Admin,
dan Halaman Admin.
3.7.1 Rancangan Halaman Utama
Pada halaman utama merupakan halaman awal saat aplikasi dijalankan.
Pada halaman ini terdapat 3 button dan sebuah image. Rancangan halaman
utama bisa dilihat pada gambar dibawah ini:
Gambar 3.13 Rancangan Halaman Utama
Keterangan:
1. Button Saspipang
Berguna untuk menampilkan keseluruhan halaman web.
2. Button Konsultasi.
24
Berguna untuk menampilkan halaman konsultasi seputar penyakit yang
dialami ikan cupang.
3. Button Masuk
Berguna untuk menampilkan halaman login untuk admin.
3.7.2 Rancangan Halaman Konsultasi
Halaman konsultasi merupakan halaman yang digunakan untuk
melakukan diagnosa. Pada halaman pertama menampilkan halaman pengisian
data diri yang dimana user dapat menginput data dirinya dan ikan cupang,
setelah user mengisi data, kemudian data disimpan dan user akan dibawa
kehalaman selanjutnya yaitu halaman pertanyaan yang akan di jawab oleh user
seputar gejala - gejala yang di derita ikan cupang.
Gambar 3.14 Rancangan Halaman Pilihan Gejala
Keterangan:
1. Checkbox
Berguna sebagai inputan berupa centang gejala dari user.
2. Button Lakukan Diagnosa
Berguna sebagai perintah melakukan proses diagnosa untuk user.
25
Gambar 3.15 Rancangan Halaman Hasil Diagnosa
Keterangan:
1. Button Konsultasi lagi
Berguna untuk user jika user ingin melakukan konsultasi lagi
2. Button Cetak
Berguna sebagai mencetak hasil diagnosa tersebut.
Gambar 3.16 Rancangan Halaman Cetak Hasil Diagnosa
26
3.7.3 Rancangan Halaman Admin
Halaman admin adalah halaman masuk yang digunakan oleh
administrator untuk melihat informasi penyakit, gejala dan aturan. Halaman ini
bisa dilihat pada gambar di bawah ini.:
Gambar 3.17 Rancangan Halaman Masuk Admin
Keterangan:
1. Edit Text Username
Berguna sebagai inputan username dari admin.
2. Edit Text Password
Berguna sebagai inputan pasword dari admin.
3. Button Masuk
Berguna sebagai tombol proses untuk masuk ke halaman selanjutnya.
27
Gambar 3.18 Rancangan Halaman Admin
Keterangan:
1. Button Penyakit
Berguna menampilkan daftar penyakit dan menambah penyakit.
2. Button Gejala
Berguna menampilkan daftar gejala dan menambah gejala
3. Button Aturan
Berguna menampilkan daftar aturan dan menambah aturan
4. Button Kata Sandi
Berguna untuk mengubah kata sandi untuk admin
5. Button Keluar
Berguna untuk keluar dari halaman admin
3.8 Pengujian Sistem
Pengujian sistem ini digunakan dari awal untuk menguji sistem diagnosa
ikan cupang agar mengetahui tinngkat kesuksesan. Pada pengujian ini
menggunakan metode blackbox. Blackbox sebuah metode yang dipakai untuk
menguji software tanpa harus memperhatikan detail software (Priyaungga, 2020).
Pengujian ini hanya memeriksa nilai keluaran berdasarkan nilai masukan masing-
masing. Hasil pengujian blackbox menunjukan seluruh sistem berjalan dengan
lancar dalam metode naive bayes berbasis dan memenuhi segala kebutuhan
fungsional yang ada didalam sistem.