jurnal-sri-wahyuni.pdf

7/25/2019 Jurnal-Sri-wahyuni.pdf

1/11

1

Abstrak - Gangguan jiwa adalah perubahan suasana perasaan dan perilaku yang terjadi tanpa alasan yang jelas, dan

menyebabkan kendala terhadap diri sendiri atau orang lain. Sementara informasi mengenai diagnosa awal gangguan

jiwa tidak begitu banyak ditemui di masyarakat sehingga banyak yang tidak mengerti mengenai penanggulangan

gangguan jiwa saat ini. Berdasarkan permasalahan ini, maka penulis membangun sebuah aplikasi sistem pakar yang

dapat digunakan oleh masyarakat umum untuk mendeteksi gangguan jiwa secara dini. Adapun metode yang digunakan

adalah metode Certainty Factor. Setelah dilakukan analisa dan pengujian sistem ini dapat memberikan pengetahuan

serta kemudahan bagi masyarakat untuk mengetahui awal gangguan jiwa dengan cara melakukan konsultasi sehingga

dapat mengambil keputusan yang tepat untuk memberi saran pada gangguan jiwa yang diderita. Berdasarkan kuesioner

yang disebarkan kepada 5 orang pakar berpendapat bahwa 93,33% pakar mengatakan aplikasi ini mudah digunakan dan

membantu user dalam berkonsultasi penyakit neurosis. Sistem ini menggunakan Mobile Cellular dalam menjalankan

aplikasinya. Tools yang digunakan dalam sistem ini adalah NetBeans IDE 6.8, Adobe Dreamweaver CS5 dan bahasa

pemograman J2ME, PHP dan MYSQL.

Kata Kunci : Sistem Pakar, Gangguan Jiwa, Certainty Factor, J2ME, Mobile Cellular.

Abstrack - Mental disorders is the change in atmosphere and the feeling and behavior that occurs for no apparent reason,

causing obstacles to self or others. While information on the early diagnosis of mental disorder is not so much found in

the community so many do not understand about the prevention of mental disorder at this time. Based on these problems,

the authors construct an expert system application that can be used by the public for early detection of mental disorders.

After analysis and testing of this system can provide the knowledge and facilities for the public to know the beginning of a

mental disorder by way of consultation so as to take the right decision to give advice on the mental disorder suffered.

Based on questionnaires distributed to five experts argue that 93.33% of experts say the application is easy to use and help

users consult diseases in neurosis. The system uses the Mobile Cellular in the running application. Tools are used in this

system is NetBeans IDE 6.8, Adobe Dreamweaver CS5 and J2ME programming language, PHP and MYSQL.

Keywords: Expert System, Mental Disorders, Certainty Factor, J2ME, Mobile Cellular.

Pendahuluan

1.1 Latar Belakang

Perkembangan komputer dewasa ini telah mengalami banyak perubahan yang sangat pesat, seiring dengan

kebutuhan manusia yang semakin banyak dan kompleks. Sistem Pakar (Expert System) adalah program berbasis

pengetahuan yang menyediakan solusi-solusi dengan kualitas pakar untuk problema-problema dalam suatu

domain yang spesifik. Sistem pakar merupakan program komputer yang meniru proses pemikiran dan

pengetahuan pakar dalam menyelesaikan suatu masalah tertentu. Implementasi sistem pakar banyak digunakan

dalam bidang psikologi karena sistem pakar dipandang sebagai cara penyimpanan pengetahuan pakar pada

bidang tertentu dalam program komputer sehingga keputusan dapat diberikan dalam melakukan penalaran secara

cerdas. Salah satu contoh sisem pakar dibidang kesehatan, adalah sistem pakar diagnosa gangguan kejiwaan.

Berdasarkan hal tersebut, pada tugas akhir ini mengangkat sistem pakar untuk mendiagnosa awal gangguan jiwa

dengan metode Certainty Factor berbasis mobile cellular. Untuk menggunakan sistem ini, pengguna bisa

menggunakannya dimana saja dan harus terkoneksi dengan internet, ini akan membantu mengatasi permasalahan

yang ada pada masyarakat seperti masalah biaya dan waktu.

Sistem pakar diagnosa gangguan jiwa yang akan dibangun ini bisa meminimalisir keragu-raguan dalam

menentukan tingkatan/kategori gangguan yang diderita pasien, sehingga pasien bisa ditangani dengan cepat

sesuai tingkat gangguan yang dideritanya. Diagnosa tingkat gangguan kejiwaan dengan menggunakan sistem

Jurnal Teknik Informatika, Vol 1 September 2012

SISTEM PAKAR DIAGNOSA AWAL GANGGUAN JIWA DENGAN

METODE CERTAINTY FACTOR BERBASIS MOBILE CELLULAR

Sri Wahyuni Wita1, Satria Perdana Arifin

2, Ibnu Surya

2

Jurusan Teknik Informatika, Prodi Komputer, Politeknik Caltex Riau, [email protected], [email protected], [email protected]


2/11

2

pakar akan mencatat gejala-gejala dari pasien dan akan mendiagnosa tingkat gangguannya didasarkan pada

pengetahuan yang didapat dari seorang pakar (Kusumadewi, 2003).

1.2 Tujuan

Adapun tujuan yang ingin dicapai dalam pembuatan proyek akhir ini adalah membangun aplikasi sistem pakar

untuk diagnosa awal gangguan jiwa berbasis mobile cellular.

1.3 Rumusan Masalah

Dalam pembuatan dan perancangan proyek akhir ini, pembahasan masalahnya antara lain bagaimana

membangun aplikasi sistem pakar yang mendiagnosa awal gangguan jiwa dengan metode certainty factor

berbasis mobile cellularberdasarkan gejala yang dimasukkan berupa pertanyaan.

1.4 Ruang Lingkup

Pada pembuatan proyek akhir ini terdapat beberapa ruang lingkup atau batasan masalah, antara lain sebagai

berikut :

1. Penulis akan membatasi permasalahan penyakit yang dimasukkan ke dalam sistem pakar ini hanya berupa

penyakit gangguan jiwa neurosis yang terbagi dalam tujuh penyakit, yakni:

a. Cemasb. Neurasthenia

c. Histeria

d. Depresi

e. Fobik

f. Obsesif-kompulsif

g. Somatisasi

2. Sistem ini tidak membahas bagaimana cara penyembuhan dalam mengatasi gangguan kejiwaan, hanya

memberikan saran awal berupa langkah-langkah yang sebaiknya dilakukan oleh seseorang jika terindikasi

gangguan kejiwaan.

3. Sistem ini dibangun bersifat client server.4. Sistem ini menggunakan metode Certainty Factor (CF).

5. Sistem ini bersifat dinamis, dimana admin dapat melakukan penambahan, perubahan dan penghapusan datapada gejala, penyakit dan saran.

2. Tinjauan Pustaka

2.1 Sistem Pakar

Sistem pakar (expert system) secara umum adalah sistem yang berusaha mangadopsi pengetahuan manusia ke

komputer, agar komputer dapat menyelesaikan masalah seperti yang biasa dilakukan oleh para ahli. Atau dengan

kata lain sistem pakar adalah sistem yang didesain dan diimplementasikan dengan bantuan bahasa pemograman

tertentu untuk dapat menyelesaikan masalah seperti yang dilakukan para ahli. Diharapkan dengan sistem ini,

orang awam dapat menyelesaikan masalah tertentu baik sedikit rumit maupun rumit sekalipun tanpa bantuan

para ahli dalam bidang tersebut. Sedangkan bagi para ahli sistem ini dapat digunakan sebagai asisten yang

berpengalaman.

Sistem pakar merupakan cabang dari Artificial intelligence(AI) yang cukup tua karena sistem ini telah mulai

dikembangkan pada pertengahan tahun 1960. Sistem pakar yang muncul pertama kali adalah General-purpose

problema solver (GPS) yang dikembangkan oleh Newl dan Simon. Sampai saat ini sudah banyak sistem pakar

yang dibuat, seperti MYCIN, DENDRAL, XCON & XSEL, SOPHIE, Prospector, FOLIO, DELTA, dan

sebagainya (Muhammad, 2005).

2.2Ketidakpastian dengan Teori Certainty Factor (Teori Kepastian)

Dalam menghadapi suatu permasalahan sering ditemukan jawaban yang tidak memiliki kepastian penuh. 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. Pada akhirnya akan ditemukan banyak kemungkinan diagnosis.


3/11

3

Sejumlah teori telah ditemukan untuk menyelesaikan ketidakpastian, termasuk diantaranya probabilitas klasik,

probabilitas bayes, teori hartley berdasarkan himpunan klasik, teori shannon berdasakan pada probabilitas, teori

Depmster-Shafer, teori fuzzy Zadeh, dan faktor kepastian (certanity factor). Faktor kepastian (Certanity Factor)

diperkenalkan oleh Shortliffe Buchanan dalam pembuatan MYCIN. Certanity Factor (CF) merupakan nilai

parameter klinis yang diberikan MYCIN untuk menunjukkan besarnya kepercayaan. Certanity Factor (CF)

menunjukkan ukuran kepastian terhadap suatu fakta atau aturan. (Kusumadewi, 2003)

Rumus :

CF[h,e] = MB[h,e]-MD[h,e] (1)

[,] = 0 [,] =1[,]+[,].(1[,]) (2)

[,] = 0 [,] =1[,]+[,].(1[,]) (3)Keterangan:

CF = Certainty Factordalam hipotesis H yang dipengaruhi oleh fakta E

MB =Meansure of Believe, merupakan nilai kenaikan dari kepercayaan hipotesis H dipengaruhi oleh fakta E.

MD = Meansure of Disbelieve, merupakan nilai kenaikan dari ketidakpercayaan hipotesis H dipengaruhi oleh

fakta E.H = Hipotesis (Dugaan)

E = Evidence (Peristiwa/fakta)

2.3 Gangguan Jiwa

Gangguan jiwa adalah perubahan suasana perasaan dan perilaku yang terjadi tanpa alasan yang jelas, dan

menyebabkan kendala terhadap diri sendiri atau orang lain. Pendapat yang berkembang di masyarakat penyakit

jiwa identik dengan gila, ini adalah pandangan yang keliru turun menurun. Akan tetapi gangguan jiwa tidak

sama dengan sakit jiwa. Menurut laporan dari organisasi kesehatan dunia WHO tahun 2001, sekitar 450 juta jiwa

penduduk dunia menderita gangguan kesehatan jiwa (Videbeck, 2008).

2.3.1 Neurosis

Neurosis adalah gangguan yang terjadi hanya pada sebagian dari kepribadian, sehingga orang yang

mengalaminya masih bisa melakukan pekerjaan-pekerjaan biasa sehari-hari atau masih bisa belajar dan jarangmemerlukan perawatan khusus di rumah sakit

2.4 Java 2 Micro Edition (J2ME

Java 2 Micro Edit ion(J2ME) merupakan sebuah kombinasi yang terbentuk antara sekumpulan interface Java

yang sering disebut Java API (Application Programming Interface) dengan JVM (Java Virtual Machine) yang

didesain khusus untuk alat, yaitu JVM dengan ruang yang terbatas. Kombinasi tersebut kemudian digunakan

untuk melakukan pembuatan aplikasi-aplikasi yang dapat berjalan pada mobile device (Rangsang, 2010).

3. Perancangan

3.1 Gambaran Umum Sistem

Gambaran system arsitektur aplikasi ini dapat dilihat pada Gambar 1 dibawah ini. Dimana user sebagai

pengguna yang akan melakukan konsultasi terhadap sistem, admin sebagai pengolah data yang menginsert,mengupdate dan mendelete suatu data informasi, database sebagai penyimpan seluruh data dan informasi yang

telah diolah seorang admin, dan server sebagai penghubung antara admin dan user ke database.c


4/11

4

Gambar 1 Arsitektur Sistem Pakar Diagnosa Awal Gangguan Jiwa dengan Metode Certainty Factor Berbasis

Mobile Cellular.

3.2Flowchart Adminc

Flowchartini menunjukan proses yang dilakukan oleh admin. Admin melakukan loginterlebih dahulu ke

dalam sistem, kemudian admin dapat menambah, merubah, menghapus data kaidah dan saran. Sedangkan untuk

gejala dan penyakit admin bisa melakukan penambahan dan perubahan.

Gambar 2 Flowchart Admin

3.3Flowchart User

Flowchart ini menunjukan bagaimana user (pengguna) melakukan konsultasi, melihat petunjuk, melihat

data dan pembuat terhadap sistem yang telah dibuat.


5/11

5

Gambar 3 Flowchart User

3.4 Use CaseDiagram

Use case diagram digunakan untuk mempresentasikan fungsi yang disediakan oleh sistem. Pada aplikasi ini

pengguna dibedakan menjadi 2 yaitu User(pengguna), Admin.

(a) User

(b) Admin

Gambar 4 Use Case Diagram


6/11

6

3.5 Sequence diagram admin login

Menggambarkan interaksi yang dilakukan oleh actoradmin dalam melakukan proses login.(Gambar 5).

Gambar 5 SequenceDiagram Admin Login

3.6

Sequence diagram admin tambah data gejala.

Menggambarkan interaksi yang dilakukan oleh actor admin dalam melakukan proses insert data gejala.

(Gambar 6).

Gambar 6 Sequence Diagram Tambah Data Gejala

3.7 Sequence Diagram Admin Ubah Data Gejala

Menggambarkan interaksi yang dilakukan oleh actor admin dalam melakukan proses update data gejala

(Gambar 7).

Gambar 7 Sequence Diagram Ubah Data Gejala

3.8 Sequence diagram user konsultasi

Menggambarkan interaksi yang dilakukan oleh user dalam melakukan proses konsultasi(Gambar 8).

Gambar 8 Sequence Diagram User Konsultasi

: Admin : Form_Login : database_Admin: proses_validasi

input_ID_Password( )

cek_ID_password( )

cek_validasi

display_login

: Form_insert_gejala: Admin: p r o se s_ p en yi m p an a n : g e ja l a

on_insert_data

get_Data( )

set_Data( )

display_confirm_insert

: Admin: Form_update_gejala : proses_update : gejala

on_form_update

get_Data( )

set_Data( )

display_confirm_update

: User : F orm _konsul tasi: proses_load_konsultasi

: gejala: proses_hitung

: penyakit : Form_kesimpulan

on_form_konsultasi

get_Data( )

get_data

hitung_nilai( )

get_Data

display_data


7/11

7

3.9 Class Diagram

Class diagrammendeskripsikan jenis-jenis obyek dalam system. Class diagramjuga menunjukkan property dan

operasi sebuah Class dan batasan yang terdapat dalam hubungan dengan obyek. Pada aplikasi ini terdapat dua

buah class diagram, yaitu class diagram admin dan class diagram user. Berikut adalah perancangan class

diagram pada aplikasi ini.(Gambar 9)

Gambar 9 Class Diagram

3.19 Entity Relationship Diagram (ERD)

ERD berfungsi untuk menggambarkan hubungan antar tabel yang akan digunakan pada sistem ini.

Gambar 10 EntityRelationshipDiagram

4. Pengujian dan Analisa

4.1 Pengujian Sistem

Dalam pengujian sistem ini terdapat 2 buah sistem yang di lakukan pengujian diantaranya adalah pengujian

terhadap aplikasi awal gangguan jiwa dan pengujian terhadap web admin. Pengujian terhadap aplikasi awal

gangguan jiwa dilakukan dengan cara melakukan konsultasi dengan menchecklist minimal 3c pertanyaan

berdasarkan gejala. Setelah melakukan checklist dari pertanyaan, maka sistem akan menghitung gejala yang di

alami berdasarkan metode yang di buat. Pengujian terhadap web admin dilakukan dengan cara melakukan ubah

data, hapus data, tambah data.

Berikut adalah langkah-langkah yang dilakukan dalam pengujian:

1. Pengujian terhadap aplikasi awal gangguan jiwa.

a. Tampilan awal dari aplikasiAwal Gangguan jiwa. (Gambar 11).

Form_konsultasi

Form_kesimpulan

Form_Login

ID

Password

input_ID_Password()cek_login()

konfirmasi_login()

proses_load_konsultasi

get_Data()

proses_load_kesimpulan

get_Data()

Proses_login

get_Data()cek_login()

penyakit

id_prnyakitnama_penyakit

database_Admin

ID_admin

Password

cek_ID_password()

proses_penyimpanan

get_Data()

save()

proses_ubah

get_Data()update()

proses_tambah

get_data()

save()

proses_hapus_P

get_data()update()

proses_validasi

get_Data()

Form_tambah_gejala

ID_gejala

nama_gejaladaftar_pertanayaan

insert_Data()

Form_ubah_gejala

ID_gejala

nama_gejaladaftar_pertanyaan

update_Data()

Form_tambah_penyakit

ID_penyakit

nama_penyakit

insert_data()

Form_ubah_penyakit

ID_penyakit

nama_penyakit

update_data()

Form _kaidah

tampil_form()display_message()

Form_Menu

set_Data()get_Data()

Form_saran

tampil_form()

display_message()

tambah_saran

ID_saranID_penyakit

saran

insert()

hapus_saran

get_data()delete()

ubah_saran

ID_saranID_penyakit

saran

update()

database_saran

save_data()

validasi()

proses_saran

get_data()save()

tambah_kaidah

ID_kaidah

ID_gejalaID_penyakit

nilai_MDnilai_MB

insert()

hapus_kaidah

get_data()delete()

ubah_kaidah

ID_kaidah

ID_gejalaID_penyakit

nilai_MDnilai_MB

update()

proses_kaidah

get_data()save()

gejala

ID_gejala

nama_gejala

daftar_pertanyaan

set_Data()

database_kaidah

save_data()

validasi()

proses_hitung

hitung_nilai( )

get_Data()


8/11

8

Gambar 11 Tampilan awal

b. Pada tampilan form menu kita bisa memilih konsultasi untuk memulai berkonsultasi (Gambar 12).

Gambar 12 Tampilan menu pilihan

c. Pada form konsultasi kita harus menjawab pertanyaan dengan cara menchecklist sesuai gejala yang di

rasakan (Gambar 13).

Gambar 13 Tampilan daftar pertanyaan

d. Ketika menekan tombolPilih, maka akan masuk ke form hasil perhitungan (Gambar 14).

Gambar 14 Tampilan hasil perhitungan

2. Pengujian terhadap Web Admin.

a. Web admin merupakan sebuah sistem yang bertugas untuk mengolah semua data mengenai awal gangguan

jiwa mulai dari input data, update data dan delete data. Untuk halaman login terlihat pada (Gambar 15).


9/11

9

Gambar 15 HalamanLogin

b. Berikut tampilan awal admin setelah login yang terdapat pilihan untuk untuk input dan olah data. Ketika

salah satu tombol option input kita klik, terdapat 4(empat) buah pilihan yang merupakan sebuah inputan

data (Gambar 16).

Gambar 16 Halamanawal admin

c. Berikut merupakam tampilan penginputan data gejala yang dilakukan oleh admin. (Gambar 17).

Gambar 17 Halamaninsert data gejala

d. Berikut merupakam tampilan pengolahan data gejala yang dilakukan oleh admin (Gambar 18).

Gambar 18 Halaman Pengolahan Data Gejala

4.2 Pengujian Hasil Oleh User (kuisioner)

Untuk melihat tanggapan terhadap apliakasi yang dirancang, maka dilakukan survei terhadap 3 orang pakar dan

20 masyarakat.

1. Kuisioner terhadap pakar


10/11

10

Tabel 1 Rekapitulasi Kuisioner Nilai Responden Pakar

Nilai Rata-rata = ( SB x 5 )+( B x 4 )+( S x 3)+( Br x 2 )+( SBr x 1 )

( Total responden x 5 )

Gambar 19. Skala Likert Hasil Kuisioner

Nilai Responden Pakar

2. Kuisioner terhadap masyarakat

Tabel 2 Rekapitulasi Kuisioner Nilai RespondenMasyarakat

Nilai Rata-rata = ( SB x 5 )+( B x 4 )+( S x 3)+( Br x 2 )+( SBr x 1 )

( Total responden x 5 )

Gambar 20. Skala Likert Hasil Kuisioner

Nilai Responden Masyarakat


11/11

11

4.2 Analisa

Berdasarkan hasil kuesioner yang disebarkan kepada 3 orang pakar, maka didapatkan analisa bahwa sebesar

93,33% mengatakan sangat puas dalam segi waktu perhitungan pada aplikasi ini, lalu sebesar 80% mengatakan

sangat puas aplikasi ini dalam segi basis pengetahuan dalam melakukan diagnosa. Selanjutnya 80% mengatakan

sangat puas bahwa aplikasi ini memberikan keakuratan dalam menampilkan yang diderita oleh user. Sebanyak

66,67% responden mengatakan puas dalam menggunakan aplikasi. Lalu sebesar 86,67% mengatakan sangat puas

aplikasi ini secara keseluruhan.

Kemudian berdasarkan hasil kuisioner yang disebarkan kepada 20 masyarakat, maka didapatkan analisa

sebesar 86% mengatakan sangat puas dalam segi interface atau tampilan menu warna background, lalu sebesar

80% mengatakan sangat puas dalam melakukan konsultasi penyakit neurosis. Selanjutnya 83% mengatakan

sangat puas karena mempunyai manfaat besar bagi user. Sebanyak 87% mengatakan sangat puas dalam segi

interface atau tampilan menu aplikasi. Lalu sebesar 79% mengatakan sangat puas bahwa aplikasi ini dapat

memenuhi kebutuhan userdalam berkonsultasi.

5.

Penutup

5.1 Kesimpulan

Kesimpulan yang dapat diambil dari pengujian dan analisa yang telah dilakukan pada penelitian ini adalah

sebagai berikut:

1. Aplikasi ini membantu masyarakat dalam melakukan konsultasi suatu penyakit neurosis.

2. Aplikasi ini dinyatakan user friendly menurut hasil penilaian kuisioner karena hasil kuisioner bernilai 80%

untuk kategori dapat memudahkan user dalam melakukan konsultasi penyakit neurosis.

3. Berdasarkan pengujian yang telah dilakukan oleh pakar gangguan jiwa tentang aplikasi awal gangguan

jiwa, maka aplikasi ini layak untuk digunakan kepada masyarakat untuk mendiagnosa penyakit neurosis

karena 80% keakuratan dalam menampilkan penyakit yang diderita oleh user.

5.2 Saran

Untuk pengembangan proyek akhir ini di masa yang akan datang, ada beberapa saran yang perlu diperhatikan,

yaitu sebagai berikut :

1. Dapat dilakukan pengembangan terhadap aplikasi awal gangguan jiwa agar dapat melayani konsultasi suatupenyakit dalam skala yang besar.

2. Aplikasi ini masih berbasis J2ME sehingga dapat dikembangkan menjadi aplikasi berbasis android.

Daftar Pustaka

[1] Kusumadewi, sri. 2003, artificial intelligence (Teknik dan aplikasinya). Yokyakarta: Graha Ilmu.

[2] Rangsang, Purnama.Mari Mengenal J2ME. Cetakan Pertama. Jakarta : Prestasi Pustaka Publisher. 2010

[3] Shalahuddin, Muhammad., A.S. Rosa. (2008). Pemrograman J2ME (Belajar Cepat Pemrograman

Perangkat Telekomunikasi Mobile).Bandung : Informatika

[4] Videbeck, Sheila L.Buku Ajar Keperawatan Jiwa. Cetakan Pertama. Jakarta : Buku Kedokteran. 2008

jurnal-sri-wahyuni.pdf

Documents