Download - sistem pakar jst
-
7/24/2019 sistem pakar jst
1/19
SISTEM PAKAR PEMILIHAN OBAT PADA PASIEN HIPERTENSIBERBASIS WEB MENGGUNAKAN METODE CERTAINTY FACTOR
(Study Kasus: Puskesmas Mantrijeron Yogyakarta)
NASKAH PUBLIKASI
diajukan oleh
Zulfa Afifah Shibghotallah
10.11.3654
KepadaSEKOLAH TINGGI MANAJEMEN INFORMATIKA DAN KOMPUTER
AMIKOM YOGYAKARTAYOGYAKARTA
2014
-
7/24/2019 sistem pakar jst
2/19
-
7/24/2019 sistem pakar jst
3/19
DRUG SELECTION EXPERT SYSTEM BA SED ON HYPERTENSION PATIENTS
USING WEB CERTAINTY FACTOR
(CASE STUDY: PUSKESMAS MANTRIJERON YOGYAKARTA)
SISTEM PAKAR PEMILIHAN OBAT PADA PASIEN HIPERTENSI BERBASIS WEBMENGGUNAKAN METODE CERTAINTY FACTOR
(STUDY KASUS: PUSKESMAS MANTRIJERON YOGYAKARTA)
Zulfa Afifah ShibghotallahKusrini
Jurusan Teknik InformatikaSTMIK AMIKOM YOGYAKARTA
ABSTRACT
Hypertension is a public health problem in both developed and developingcountries. Cases of hypertension in developed countries by 37.3% and the future ofdeveloping countries will feel the impact of the result of this population growth. In additionto causing heart failure, hypertension can lead to kidney failure and cerebrovasculardisease
Expert systems are a branch of artificial intelligence is to learn how to adopt away of thinking and reasoning expert in solving a problem, and make a decision or takethe conclusions of a number of facts. The basis of the expert system is how to transferthe knowledge possessed by an expert in the computer, and how to make decisions ordraw conclusions based on that knowledge.
Expert systems in disease Hypertension drug selection was designed andfabricated using Dreamweaver application, XAMPP for web server, Google Chrome forweb browser and database servers such as MySQL aims to help patients Hypertension indetermining what drugs should be consumed by the symptoms experienced. Another goalin the design of this system is to produce a system that is able to be used properly by theuser (good usability), and building systems in accordance with the objectives and achievethe interaction of safe, effective and efficient. In this expert system development,knowledge about the disease was obtained from several sources, namely from theexperts as well as books and literature about diseases Hypertension and its cure.
Keywords: Hyperthension, Expert Systems, Knowladge, Dreamweafer,SQL
-
7/24/2019 sistem pakar jst
4/19
1
1 Pendahuluan
Hipertensi atau sering dikenal dengan tekanan darah tinggi adalah terjadinya
peningkatan tekanan darah diatas batas normal yaitu 120/80mmHg di dalam arteri.
Hipertensi juga merupakan salah satu faktor resiko utama gangguan jantung. Selain
mengakibatkan gagal jantung, hipertensi dapat mengakibatkan terjadinya gagal ginjal
maupun penyakit serebrovaskular. Hipertensi juga sangat berpengaruh terhadap
tingginya biaya pengobatan dikarenakan alasan tingginya angka kunjungan ke dokter,
perawatan di rumah sakit, atau penggunaan obat jangka panjang. Pendekatan yang lebih
komprehensif dan intensif guna mencapai pengontrolan tekanan darah secara optimal
sangat diperlukan.
Dalam hal ini, pasien Hipertensi membutuhkan sistem yang dapat memudahkan
mereka dalam pemilihan obat yang tepat berdasarkan gejala-gejala yang dialami. Oleh
karena itu dibutuhkan suatu alat bantu yang dapat memilih obat yang tepat untuk pasien
Hipertensi berupa sistem pakar.
Sistem pakar pemilihan obat pada penyakit Hipertensi ini dirancang dan dibuat
untuk membantu pasien Hipertensi dalam menentukan obat apa yang harus dipilih
berdasarkan gejala yang dirasakan. Tujuan lain dalam perancangan sistem ini adalahmenghasilkan sistem yang mampu digunakan dengan baik oleh pengguna(good
usability), serta membangun sistem yang sesuai dengan tujuan dan mencapai interaksi
yang aman, efektif dan efisien. Dalam pengembangan sistem pakar ini, pengetahuan
mengenai penyakit diperoleh dari beberapa sumber, yaitu dari pakar serta buku dan
literatur tentang penyakit Hipertensi beserta obatnya.
2 Landasan Teori
2.1 Konsep Dasar Sistem PakarKonsep dasar dari suatu sistem pakar mengandung beberapa unsur, yaitu keahlian,
ahli, pengalihan keahlian, inferensi, aturan, dan kemampuan menjelaskan (Turban,
1995).
2.2 Sistem Pakar
Menurut Muhammad Arhami (2005), sistem pakar adalah suatu program komputer
cerdas yang menggunakan knowledge (pengetahuan) dan prosedur inferensi untuk
menyelesaikan masalah yang cukup sulit sehingga membutuhkan seorang yang ahli
untuk menyelesaikannya.
-
7/24/2019 sistem pakar jst
5/19
2
Dengan sistem pakar ini, orang awam pun dapat menyelesaikan masalah yang
cukup rumit yang sebenarnya hanya dapat menyelesaikan masalah dengan bantuan
para ahli. Bagi para ahli, sistem pakar ini juga akan membantu aktivitasnya sebagai
asisten yang sangat berpengalaman. (Turban, 1995)
2.3 Ciri-ciri Sistem Pakar
Ciri-ciri dari sistem pakar, yaitu (Kusrini 2006):
1. Terbatas pada bidang yang spesifik.
2. Dapat memberikan penalaran untuk data-data yang tidak lengkap atau tidak pasti.
3. Dapat mengemukakan rangkaian alasan yang diberikan dengan cara yang dapat
dipahami.
4. Berdasarkan pada ruleatau kaidah tertentu.
5. Dirancang untuk dapat dikembangkan secara bertahap.
6. Outputbersifat nasihat atau anjuran.
7. Outputtergantung dari dialog dengan user.
8. Knowledge basedan interface engineterpisah.
2.4 Keuntungan Sistem Pakar
Secara garis besar, banyak manfaat yang banyak diambil dengan adanya sistem
pakar, antara lain (Kusumadewi, 2003):
1. Memungkinkan orang awam bisa mengerjakan pekerjaan para ahli.
2. Bisa melakukan proses secara berulang secara otomatis.
3. Menyimpan pengetahuan dan keahlian para pakar.
4. Meningkatkan outputdan produktivitas.
5. Meningkatkan kualitas.
6. Mampu mengambil dan melestarikan keahlian para akar (terutama yang termasuk
keahlian langka.
7. Mampu beroperasi dalam lingkunagn yang berbahaya.
8. Memiliki kemampuan untuk mengakses pengetahuan.9. Memiliki reabilitas
2.5 Kelemahan Sistem Pakar
Disamping memiliki beberapa keuntungan, sistem pakar juga memiliki beberapa
kelemahan, antara lain (Kusumadewi, 2003):
1. Biaya yang diperlukan untuk membuat dan memeliharanya sangat mahal.
2. Sulit dikembangkan, hal ini tentu saja erat kaitannya dengan ketersediaan pakar di
bidangnya.
3. Sistem pakar tidak 100% bernilai benar.
-
7/24/2019 sistem pakar jst
6/19
3
2.6 Pemakai Sistem Pakar
Sistem Pakar dapat digunakan oleh (Kusrini, 2006):
1. Orang awam untuk meningkatkan kemampuan dalam memecahkan masalah.
2. Pakar sebagai sistem pengetahuan.
3. Memperbanyak atau menyebarkan sumber pengetahuan yang semakin langka.
2.7 Struktur Sistem Pakar
Sistem pakar terdiri dari 2 bagian pokok, yaitu lingkungan pengembangan
(development environment) dan lingkungan konsultasi (consultant environment).
Lingkungan pengembangan digunakan sebagai pembangun komponen maupun basis
pengetahuan.Lingkungan konsultasi digunakan oleh seseorang yang bukan ahli untuk
berkonsultasi.
2.8 Konsep Dasar Mesin Inferensi
2.9 Mesin Inferensi
Mesin inferensi adalah bagian dari sistem pakar yang bertugas melakukan penalaran
dengan menggunakan isi dari knowledge base berdasarkan aturan/urutan tertentu.
Komponen yang melakukan inferensi dalam sistem pakar disebut mesin inferensi. Dua
pendekatan popular untuk pencarian dalam rangka menarik kesimpulan adalah Forward
Chaining dan Backward Chaining (Kusrini, 2006).
2.10 Representasi Pengetahuan
Representasi pengetahuan diperlukan untuk membangun sistem yang menggunakan
kecerdasan buatan. Metode representasi pengetahuan yang sering digunakan dalam
kecerdasan buatan adalah kerangka, logika, jaringan semantik, pohon pelacakan,
naskah, dan kaidah produksi(Kusumadewi, 2003)
2.11 Certainty Factor
Certainty Factor (CF)atau faktor kepastian merupakan cara dari penggabungan
kepercayaan dan ketidakpercayaan dalam bilangan tunggal. Data-data kualitatif dalam
certainty theory direpresentasikan sebagai derajat keyakinan (degree of belief).Ada dua
langkah dalam perepresentasian data-data kualitatif. Langkah pertama adalah
kemampuan untuk mengekspresikan derajat keyakinan sesuai metode yang sudah
dibahas sebelumnya. Langkah kedua adalah kemampuan untuk menempatkan dan
mengkombinasikan derajat keyakinan tersebut dalam sistem pakar.
Dalam mengekspresikan derajat keyakinan, certainty theorymenggunakan suatu
nilai yang disebut certainty factor(CF) untuk mengasumsikan derajat keyakinan seorang
pakar terhadap suatu data.Certainy factormemperkenalkan konsep beliefatau keyakinan
-
7/24/2019 sistem pakar jst
7/19
4
dan disbelief atau ketidakyakinan. Konsep ini kemudian diformulasikan dalam rumusan
sebagai berikut:
CF[H,E] = MB[H,E] - MD[H,E]
Keterangan :
CF = Certaity Factor(Faktor Kepastian) dalam hipotesis H yang dipengaruhi oleh fakta E.
MB = Measure of Belief (Tingkat Keyakinan) merupakan ukuran kenaikan dari
kepercayaan hipotesis H dipengaruhi oleh fakta E ( anatara 0 dan 1).
MD = Measure of Disbelief (Tingkat Ketidakyakinan) merupakan kenaikan dari
ketidakyakinan hipotesis H dipengaruhi oleh fakta E ( anatara 0 dan 1).
2.12 Basis Data
Basis data terdiri dari dua kata, yaitu basis dan data.Basis dapat diartikan sebagai
markas atau gudang tempat bersarang atau berkumpul.Sedangkan data adalah
representasi fakta dunia nyata yang mewakili suatu objek seperti manusia, peristiwa,
konsep, keadaan dan sebagainya (Fathansyah, 1999).
2.13 Entity Relationship Diagram(ERD)
Entity Relationship Diagram(ERD) merupakan suatu model untuk menjelaskan
hubungan antara data dalam basis data berdasarkan objek-objek dasar data yang
mempunyai hubungan antara relasi.
2.14 Relasi Antar Tabel (RAT)
Relasi antar tabel merupakan hubungan tabel yang saling berkorelasi.Tabel-tabel
tersebut harus mempunyai satu atribut untuk dapat membedakan didalam basis data
dalam tabel secara unik yang disebt dengan kunci (key). Jika suatu atribut dijadikan
sebagai kunci, maka tidak boleh ada dua atau lebih baris data dengan nilai yang sama
untuk atribut tersebut.
2.15 Metode Pengembangan Sistem
Metode pengembangan sistem yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode
sekuensial linier yang sering disebut dengan waterfall model atau model air terjun.
Metode ini mempunyai pendekatan sekuensial yang sistematis, yang meliputi tahap
perencanaan, tahap analisis kebutuhan perangkat lunak, tahap desain, tahap penulisan
program (coding), tahap pengujian dan tahap pemeliharaan (Pressman, 2002).
2.16 PHP
PHP sebenarnya merupakan program yang berjalan pada platform Linux
sehingga program ini menjadi freeware. Selanjutnya PHP mengalami perkembangan
-
7/24/2019 sistem pakar jst
8/19
5
yakni dibuat dalam versi Windows. Hampir seluruh aplikasi berbasis web dapat dibuat
dengan PHP, namun fungsi PHP yang pling utama adalah untuk menghubungkan
database dengan web. Dengan PHP, membuat aplikasi web yang terkoneksi ke
databasemenjadi sangat mudah (Nugroho, 2004).
2.17 MySQL(My Strukture Query Language)
Kelebihan dari MySQL adalah menggunakan bahasa Query standar yang dimiliki
SQL (Structure Query Language). SQL adalah bahasa standar suatu bahasa permintaan
terstruktur yang telah distandarkan untuk program pengakses database seperti Oracle,
Posgres SQL, SQL Server, dan lain-lain. Namun, sebagai sebuah program penghasil
database MySQL tidak dapat berjalan sendiri tanpa adanya sebuah aplikasi lain
(interface). MySQL dapat didukung oleh hampir semua program aplikasi baik open
sourceseperti PHP maupun yang tidak, adanya platformWindows seperti Visual Basic,
Delphi, dan lain-lain (Nugroho,2004).
2.18 Dreamweaver
Adobe dreamweaver adalah software yang dikenal sebagai software web
outhoring tool, yaitu software untuk desain dan layout halaman web. Dreamweaver
memiliki tiga bentuk layar, yaitu bentuk halaman design, halaman codedan halaman split
yaitu untuk menampilkan code dan desain dimana ketiga bentuk layer tersebut akan
mempermudah dalam menambah script yang berbasis PHP maupun javascript.Dreamweaver ini memiliki kemampuan bukan hanya sebagai softwareuntuk desain web
saja tetapi juga untuk editingkode serta pembuatan aplikasi web dengan menggunakan
berbagai bahasa pemograman web, antara lain JSP, PHP, dan Cold Fusion
(Nugroho,2005).
2.19 Server Web
Web server adalah sebuah bentuk server yang khusus digunakan untuk
menyimpan halaman website atau homepage.Komputer dapat dikatakan sebagai web
server jika komputer tersebut memiliki suatu program serveryang disebut Persinal Web
Server (PWS).PWS ini difungsikan agar halaman web yang ada di dalam sebuah
komputer server dapat dipanggil oleh komputer klien(Nugroho, 2004).
2.20 Browser
Browser web adalah software yang digunakan untuk menampilkan informasi dari
server web (Purwadi, 1997). Software ini menggunakan Graphic User Interface (GUI),
sehingga pengguna dapat melakukan point dan click untuk pindah antar dokumen.
Browser web GUI yang popular yaitu Mozilla Firefox, Google Chrome, dan Opera.
-
7/24/2019 sistem pakar jst
9/19
6
2.21 Definisi dan Klasifikasi Penyakit Hipertensi
Menurut Marry Mycek (2001, h.181) Hipertensi didefinisikan sebagai tekanan
darah diastolik tetap yang lebih besar dari 90 mm Hg disertai dengan kenaikan tekanan
darah sistolik (140 mm Hg). Hipertensi disebabkan oleh peningkatan tonus otot polos
vaskular perifer, yang menyebabkan peningkatan resistensi arteriola dan menurunnya
kapasitas sistem pembuluh vena.
2.22 Jenis Hipertensi
Berdasarkan jenisnya hipertensi dibagi menjadi hipertensi esensial dan hipertensi
sekunder (Sulistia dan Gunawan, 2000)
2.23 Faktor Terjadinya Hipertensi
Banyak faktor yang mempengaruhi terjadinya Hipertensi yaitu usia, jenis kelamin,
obesitas,merokok serta konsumsi Alkohol (Wulan, 2013)
2.24 Puskesmas
Puskesmas merupakan unit pelaksana teknis dinas kabupaten/kota yang
bertanggung jawab menyelenggarakan pembangunan kesehatan di suatu wilayah kerja.
Puskesmas merupakan bagian integral dari pelayanan kesehatan. Pelayanan kesehatan
yang diberikan puskesmas merupakan pelayanan yang meliputi pelayanan kuratif
(pengobatan), preventif (pencegahan), promotif (peningkatan kesehatan), dan rehabilitatif
(pemulihan kesehatan). (Direktorat Bina Farmasi Komunitas dan Klinik, 2006).
3 Analisis dan Perancangan Sistem
3.1 Profil Puskesmas Mantrijeron Yogyakarta
Puskesmas Mantrijeron adalah salah satu puskesmas yang berada dibawah
naungan Dinas Kesehatan kota Yogyakarta. Letak puskesmas berada di jalan D.I
Panjaitan no 82. Puskesmas Mantrijeron memberikan berbagai macam pelayanan
kesehatan terhadap masyarakat seperti Poliklinik umum, poliklinik gigi, dan poliklinik KB.
3.2 Analisis Sistem
Sistem pakar yang akan dibangun merupakan sistem informasi yang berbasis
komputer dengan memanfaatkan teknologi kecerdasan buatan (artificial intelligence)
yang berfungsi sebagai sistem alat bantu atau pemberi rekomendasi dari proses
identifikasi gejala penyakit kepada user. Sistem akan menganalisa jawaban dari setiap
gejala yang diberikankan oleh user sehingga diperoleh hasil dari identifikasi berdasakan
basis pengetahuan yang ada dalam sistem pakar ini. Sistem ini dilengkapi dengan fitur
perhitungan nilai CF (Certainty Factor) untuk mendapatan nilai kepastian dari suatu
penyakit dengan menghitung niai MB dan MD dari gejala yang diberikan oleh user.
-
7/24/2019 sistem pakar jst
10/19
7
3.3 Akuisisi Pengetahuan
Proses akuisisi pengetahuan dilakukan dengan cara mengklarifikasikan pengetahuan
tentang gejala-gejala hipertensi serta rekomendasi saran dan obat yang diberikan.
Sumber-sumber pengetahuan di dapat dari seorang pakar, buku dan internet .
Pengetahuan yang telah terkumpul kemudian diurutkan dan dikodekan ke dalam sebuah
tabel akuisisi agar memudahkan dalam membaca data pengetahuan yang ada dan
memudahkan dalam membuat representasi pengetahuan.
3.4 Pohon Pelacakan
Pohon pelacakan yang digunakan dalam sistem ini mengikuti pola pelacakan
maju (forward chaining). Pohon pelacakan ini dimulai dengan memberikan gejala-gejala
penyakit yang dimasukkan oleh user.
Gambar 3.2Pohon pelacakan
3.5 Perhitungan Manual Metode Certainty Factor
Seseorang memeriksakan dirinya kepada seorang dokter dengan gejala yang
diderita yaitu wanita yang sedang hamil disertai edema proteinuria, memiliki tekanan
darah >120/80 mmHg dan tidak memiliki penyakit lain serta jarang berolahraga. Dari hasil
diagnosis dokter terdapat dua rekomendasi untuk pasien yang mungkin bermanfaat bagi
kesembuhan pasien yaitu rekomendasi obat dan rekomndasi saran.
Sebelum menghitung nilai CF untuk menentukan rekomendasi yang tepat untuk
pasien terlebih dahulu ditentukan nilai MB (ukuran kepercayaan) dan nilai MD (ukuran
ketidakpercayaan).
1. Rekomendasi R01
-
7/24/2019 sistem pakar jst
11/19
8
Untuk menghitung nilai CF yang pertama yaitu menghitung niali MB dan nilai MD
Rekomendasi R01 berikut:
MB = 1+(0*(1-1)) =1
MD = 0+(1*(1-0)) =1
Selanjutnya hitung nilai CF sebagai berikut
CF= MB-MD= 1-1= 0
2. Rekomendasi R02
Untuk menghitung nilai CF yang pertama yaitu menghitung niali MB dan nilai MD
Rekomendasi R01 berikut:
MB = 1+(0,5*(1-1)) = 1
MB= 1+(0,2 *(1-1)) = 1
MD = 0+(0,3*(1-0)) = 0,3
MD= 0,3+(0,4(1-0,3)) = 0,58
Selanjutnya hitung nilai CF sebagai berikut
CF= MB-MD= 1-0,58 = 0,42 = 42%
Dari hasil akhir perhitungan nilai CF, dapat diputuskan bahwa pasien tersebut
mendapatkan rekomendasi R02 yaitu dirujuk ke dokter kebidanan/kandungan dengan
nilai persentase sebesar 42 %.
3.6 Perancangan Sistem
Tahapan perancangan sistem adalah tahapan mengidentifikasi kebutuhan
fungsional dalam memepersiapkan rancang bangun implementasi yang bertujuan untuk
merancang dan mendesain sistem dalam memenuhi kebutuhan pengguna sistem.
Perancangan sistem terdiri dari pembuatan data flow diagram(DFD), perancangan basis
data (ERD), perancangan tabel, RAT), perancangan struktur menu dan perancangan
antar muka (interface).
-
7/24/2019 sistem pakar jst
12/19
9
Gambar 3.1Data Flow Diagram level 0
Gambar 3.2Data Flow Diagram level 1
-
7/24/2019 sistem pakar jst
13/19
10
Gambar 3.3Data Flow Diagram Level 2 Proses Kelola Data
Gambar 3.4Data Flow Diagram Level 2 Proses Layanan user
-
7/24/2019 sistem pakar jst
14/19
11
Gambar 3.5 Entity Relationship Diagram
Gambar 3.6Relasi Antar Tabel
4 Implementasi dan Pembahasan
4.1 Pengembangan Apl ikasi
Proses pembuatan aplikasi ini adalah:
1. Pembuatan databasedan tabel
2. Pembuatan interfaceantarmuka
3. Pengujian sistem dengan memberikan 30 pertanyaan kepada pakar
-
7/24/2019 sistem pakar jst
15/19
12
4.2 Implementasi Apl ikasi
Tahap implementasi merupakan salah satu tahap dalam daur hidup pengembangan
sistem, dimana tahap ini merupakan tahap meletakkan suatu sistem agar siap untuk
digunakan. Dalam tahap ini berlangsung beberapa aktivitas secara berurutan yaitu mulai
dari menerapkan rencana implementasi, melakukan kegiatan implementasi, dan tindak
lanjut implementasi.. Berikut tampilan aplikasi yang telah dibuat :
Gambar 4.1 Tampilan Menu Input Data user
Gambar 4.2Halaman Konsultasi
-
7/24/2019 sistem pakar jst
16/19
13
Gambar 4.3 Hasil Konsultasi
Gambar 4.4Halaman HomepageAdmin
Gambar 4.5Halaman Data Gejala
-
7/24/2019 sistem pakar jst
17/19
14
Gambar 4.6 Halaman Tambah data Obat
Gambar 4.7 Tabel Database
4.3 Penguj ian Sistem
Pengujian sistem merupakan tahap akhir dari perancangan sistem yang
dibuat.Setelah program selesai, dilakukan pengujian untuk mengetahui sejauh mana
hasil program dapat digunakan secara optimal. Penguji sistem ini adalah sang pakar itu
sendiri yang diminta secara sukarela melakukan proses pengujian sistem dengan
menjawab 30 pertanyaan apakah jawaban sistem telah sama dengan apa yang dijawab
pakar
5 Penutup
5.1 Kesimpulan
Berdasrkan dari hasil analisis, perancangan dan implementasi yang telah
dilakukan sebelumnya, sekaligus menjawab rumusan masalah pada bab I maka dapat
diambil beberapa kesimpulan, antara lain:
1 Dalam pembuatan Sistem pakar ini langkah pertama yang dilakukan adalah
mengumpulkan data-data gejala dan obat dari pakar sekaligus beserta nilai
kepercayaan(MB) maupun nilai ketidakpercayaan (MD)2 Untuk menghasilkan sistem pakar yang baik maka langkah selanjutnya yaitu
membuat pohon pelacakan menggunakan alur Forward Chainingberdasarkan basis
pengetahuan yang ada.
3 Untuk menghasilkan sistem pakar yang baik harus memiliki nilai kepastian dari suatu
hipotesa, maka sistem pakar ini dilengkapi dengan metode Certainnty Factor
4 Dalam Pembuatan sistem pakar ini, aplikasi yang digunakan yaitu Dreamweafer CS3
dan database nya yaitu Mysql dengan menggunakan bahasa PHP, serta web
browsernya menggunakan google chrome
5 Sistem ini dapat membantu dokter dalam mendiagnosa pasien Hipertensi.
-
7/24/2019 sistem pakar jst
18/19
15
5.2 Saran
Mengingat tidak ada yang sempurna di dunia ini, disadari sepenuhnya skripsi inimasih banyak kekurangan dikarenakan keterbatasan dari penulis, sehingga kritik
dan saran dari pembaca sangat diharapkan. Kiranya skripsi ini dengan
keterbatasannya dapat diterima dan memberi manfaat yang sebesar-besarnya bagi
para pembaca.
Adapun saran dari peneliti yang akan disampaikan kepada pembaca dan semua
pihak yang ingin membuat sistem yang hampir sama dengan ini agar dapat
melengkapi dan memperbaiki serta memperhatikan kekurangan yang ada, antara
lain:
1. Penambahan fungsi help untuk membantu menerjemahkan kata-kata medis
yang mungkin kurang dimengerti oleh orang awam.
2. Tampilan sistem ini masih sederhana, diharapkan adanya pengembangan sistem
agar tampilan lebih interaktif lagi.
3. Diharapkan adanya pengembangan sistem yang dapat menampilkan lebih
spesifik lagi info tentang hipertensi pada hasil konsultasinya, mengingat sistem
yang sekarang hanya menampilkannya secara umum dan masih harus di
dampingi oleh dokter.
4. Untuk informasi terapi penyembuhan dapat ditambahkan resep-resep yang
dapat digunakan user agar dapat mempermudah mengkonsumsinya.
-
7/24/2019 sistem pakar jst
19/19
16
Daftar Pustaka
Arhami, Muhammad, 2005, Konsep Dasar Sistem Pakar, Andi Offset, Yogyakarta.
Direktorat Bina Farmasi Komunitas dan Klinik, 2006, Pedoman Pelayanan Kefarmasian di
Puskesmas, Bakti Husada.
Fathansyah, 1999, Basis Data, Informatika, Bandung.
Kusrini, 2006, Sistem Pakar Teori Dan Aplikasi, Andi Offset, Yogyakarta.
Kusumadewi, Sri, 2003, Artificial Intelligence: Teknik dan Aplikasinya. Graha Ilmu,
Yogyakarta.
Mycek, Marry dkk.2001. Farmakologi Ulasan Bergambar Edisi 2, Widya Medika, Jakarta.
Nugroho, Bunafit,2004. PHP danMySQLdengan Editor Dreamweaver MX, Andi Offset,
Yogyakarta.
Nugroho, Bunafit, 2005, Perancangan Web dengan Firework dan Dreamwaver MX,
GrahaMedia, Yogyakarta.
Pressman, Roger S, 2002, Rekayasa Perangkat Lunak Pendekatan Praktisi, Buku Satu,
Andi Offset, Yogyakarta.
Purwadi, Daniel H, 1997, Mengenal Internet Jaringan Informasi Dunia, Elex Media
Computindo, Jakarta.
Sulistia dan Gunawan, 2000, Antihipertensi, dalam Farmakologi dan Terapi, Edisi Kelima,
Bagian Farmakologi, Fakultas Kedokteran, Universitas Indonesia, Jakarta.
Turban, 1995, Decision Support System and Expert System, Prentice Hall, Jakarta.
Utami, Wulan, 2013 Analisis Faktor-Faktor yang Berpengaruh Terhadap ClinicalOutcome Pasien Hipertensi Rawat Jalan di Puskesmas Danurejan II Kota
Yogyakrta, Yogyakrata.