rancang bangun sistem pakar untuk mendeteksi gizi buruk pada balita program studi sistem

RANCANG BANGUN SISTEM PAKAR

UNTUK MENDETEKSI GIZI BURUK PADA BALITA

Disusun Oleh :

Azis Sukma Dhiana

105093003049

PROGRAM STUDI SISTEM INFORMASI

FAKULTAS SAINS DAN TEKNOLOGI

UNIVERSITAS ISLAM NEGERI SYARIF HIDAYATULLAH

JAKARTA

2010 M / 1431 H

i

ABSTRAK

AZIS SUKMA DHIANA, Rancang Bangun Sistem Pakar Untuk Mendeteksi

Gizi Buruk Pada Balita, di bawah bimbingan DITDIT NUGRAHA UTAMA dan

NIA KUMALADEWI.

Keadaan gizi buruk sudah seharusnya dapat dipantau sedini mungkin, salah satu caranya dengan pemantauan rutin melalui Posyandu (Pos Pelayanan Terpadu) dan Puskesmas menggunakan Kartu Menuju Sehat (KMS). Karena tidak adanya indikator pasti yang menentukan bahwa balita tersebut dinyatakan kurang gizi atau gizi buruk, maka sering terjadi human error atau kesalahan manusia dalam menganalisa terjadinya gejala awal gizi buruk pada balita dikarenakan berbagai faktor, diantaranya kurangnya SDM yang terlatih dan jumlahnya terbatas. Seiring dengan perkembangan komputer dewasa ini yang mengalami banyak perubahan maka perlu dikembangkannya sistem pakar untuk mendeteksi gizi buruk pada balita agar dapat membantu hal tersebut. Penelitian difokuskan pada bagaimana cara kerja sistem pakar memproses sebuah domain permasalahan sehingga tercapai sebuah simpulan atau jawaban atas gizi buruk pada balita. Denganmenggunakan inference engine yang merupakan modul yang berisi model penalaran forward chaining dan teknik penelusuran depth first search, konsistensi pada rule atau aturan – aturan akan terjaga dengan baik sesuai dengan keahlian pakarnya karena tersimpan di dalam blakcboard atau area kerja memori yang disimpan sebagai database untuk deskripsi persoalan terbaru yang ditetapkan oleh fakta yang terjadi. Pemodelan yang digunakan adalah metodologi pengembangan sistem melalui pendekatan metodologi berorientasi objek (Object OrientedModelling) serta menggunakan tools pengembangan sistem Unified ModellingLanguage (UML) yang dikembangkan menggunakan model Expert System Development Life Cycle dengan menggunakan bahasa pemrograman Java dan database MySQL. Dengan adanya sistem pakar ini diharapkan dapat membantu para petugas KB, petugas Posyandu, serta para ibu yang mempunyai anak balita untuk mendeteksi terjadinya gejala gizi buruk pada balita sejak dini dengan mengacu kepada Kartu Menuju Sehat (KMS) sehingga langkah pencegahan segera dilakukan.

Kata Kunci: Sistem Pakar, Gizi Buruk, Kartu Menuju Sehat (KMS), Mesin

Inferensi, Expert System Development Life Cycle, Unified Modelling Language

(UML), Forward Chaining, Depth First Search.

V Bab + xxiii Halaman + 225 Halaman + 46 Gambar + 26 Tabel + Daftar Pustaka

+ 4 Lampiran.

Daftar Pustaka: 32 (1996 – 2009)

i



Skripsi

Sebagai Salah Satu Syarat Untuk Memperoleh Gelar

Sarjana Komputer

Pada Fakultas Sains dan Teknologi

Universitas Islam Negeri Syarif Hidayatullah Jakarta

Disusun Oleh :

Azis Sukma Dhiana

105093003049

PROGRAM STUDI SISTEM INFORMASI

FAKULTAS SAINS DAN TEKNOLOGI

UNIVERSITAS ISLAM NEGERI SYARIF HIDAYATULLAH

JAKARTA

2010 M / 1431 H

Even numbered pages not converted in the evaluation version

To purchase AllPDFgo to our website at

http://www.bcltechnologies.com/

iii

BAB II LANDASAN TEORI

2.1 Definisi Rancang Bangun .................................................................................

2.2 Definisi Deteksi ................................................................................................

2.3 Konsep Sistem Informasi ..................................................................................

2.3.1 Konsep Dasar Sistem ..................................................................................

2.3.1.1 Definisi Sistem ......................................................................................

2.3.1.2 Karakteristik Sistem ..............................................................................

2.3.1.3 Klasifikasi Sistem .................................................................................

2.3.2 Konsep Dasar Informasi .............................................................................

2.3.2.1 Definisi Informasi .................................................................................

2.3.2.2 Kualitas Informasi ................................................................................

2.3.2.3 Nilai Informasi .....................................................................................

2.3.3 Konsep Dasar Sistem Informasi .................................................................

2.3.3.1 Pengertian Sistem Informasi .................................................................

2.3.3.2 Komponen Sistem Informasi ................................................................

2.4 Kecerdasan Buatan .............................................................................................

2.4.1 Definisi Kecerdasan Buatan ........................................................................

2.4.2 Karakteristik Kecerdasan Buatan ...............................................................

2.4.3 Bidang – Bidang Kecerdasan Buatan .........................................................

2.5 Sistem Pakar ......................................................................................................

2.5.1 Definisi Sistem pakar .................................................................................

2.5.2 Konsep Dasar Sistem Pakar .......................................................................

2.5.3 Fitur-Fitur Sistem Pakar ............................................................................

7

7

7

7

7

8

9

9

9

10

10

11

11

11

13

13

13

14

15

15

17

20




v

2.10.1.1 Definisi Gizi .......................................................................................

2.10.1.2 Dalil Tentang Gizi / Kesehatan Anak ...............................................

2.10.2 Gizi Buruk ...............................................................................................

2.10.2.1 Definisi Gizi Buruk ...........................................................................

2.10.2.2 Faktor Penyebab Gizi Buruk ..............................................................

2.10.2.3 Ciri – Ciri Gizi Buruk ........................................................................

2.10.2.4 Akibat Gizi Kurang Pada Proses Tubuh ............................................

2.10.3 Kartu Menuju Sehat (KMS) ....................................................................

2.10.3.1 Definisi KMS ....................................................................................

2.10.3.2 Cara Penggunaan KMS ......................................................................

2.10.3.3 Pola Pertumbuhan Anak Pada KMS ..................................................

2.10.3.4 Tindakan Hasil Penimbangan ............................................................

BAB III METODOLOGI PENELITIAN

3.1 Pengumpulan Data ............................................................................................

3.2 Metodologi Pengembangan Sistem ...................................................................

3.2.1 Inisialisasi Kasus ........................................................................................

3.2.2 Analisa dan Desain Sistem / Konseptualisasi ............................................

3.2.3 Prototipe Dasar Kasus / Formalisasi ..........................................................

3.2.4 Pengembangan Sistem ...............................................................................

3.2.5 Implementasi Sistem ..................................................................................

39

39

42

42

43

44

45

46

46

48

49

51

52

53

54

55

55

59

59




vii

4.5.1 Konstruksi Sistem Pakar ............................................................................

4.5.2 Pengujian Sistem Pakar ..............................................................................

BAB V PENUTUP

5.1 Simpulan ...........................................................................................................

5.2 Saran ..................................................................................................................

DAFTAR PUSTAKA ..............................................................................................

LAMPIRAN .............................................................................................................

135

135

137

138

140

144




ix

4.7

4.8

4.9

4.10

4.11

4.12

4.13

4.14

4.15

4.17

4.16

4.18

4.19

4.20

4.21

4.22

4.23

4.24

4.25

4.26

4.27

Activity Diagram Untuk Use Case Login ............................................

Activity Diagram Untuk Use Case Mengisi Basis Pengetahuan .........

Activity Diagram Untuk Use Case Mengisi Basis Aturan ...................

Activity Diagram Untuk Use Case Rekomendasi ................................

Activity Diagram Untuk Use Case Menelusuri Kasus .........................

Statechart Diagram Untuk Use Case Login ........................................

Statechart Diagram Untuk Use Case Mengisi Basis Pengetahuan…..

Statechart Diagram Untuk Use Case Mengisi Basis Aturan ...............

Statechart Diagram Untuk Use Case Mengisi Rekomendasi ..............

Statechart Diagram Untuk Use Case Menelusuri Kasus ....................

Daftar Obyek Potensial Sistem Pakar Untuk Mendeteksi Gizi Buruk

Balita ....................................................................................................

Class Diagram Sistem Pakar Untuk Mendeteksi Gizi Buruk Balita....

Sequence Diagram Untuk Use Case Login .........................................

Sequence Diagram Untuk Use Case Mengisi Basis Pengetahuan …...

Sequence Diagram Untuk Use Case Mengisi Basis Aturan ................

Sequence Diagram Untuk Use Case Mengisi Rekomendasi ...............

Sequence Diagram Untuk Use Case Menelusuri Kasus ......................

Physical Database Schema Sistem Pakar Untuk Mendeteksi Gizi

Buruk Balita .........................................................................................

Rancangan User Interface Masuk ........................................................

Rancangan User Interface Form Login................................................

Rancangan User Interface Form Menu Utama Knowledge Engineer..

91

92

93

94

95

96

97

98

99

100

102

106

108

109

112

113

114

124

127

127

128




xi

DAFTAR TABEL

TABEL ISI HALAMAN

2.1

2.2

4.1

4.2

4.3

4.4

4.5

4.6

4.7

4.8

4.9

4.10

4.11

4.12

4.13

4.14

4.15

4.16

4.17

4.18

Perbandingan Sistem Konvensional Dan Sistem Pakar .......................

Perbedaan Pakar Manusia dan Sistem Pakar .......................................

Tabel Identifikasi Actor .......................................................................

Tabel Identifikasi Use Case .................................................................

Narasi Use Case Login .........................................................................

Narasi Use Case Mengisi Basis Pengetahuan ......................................

Narasi Use Case Mengisi Basis Aturan ...............................................

Narasi Use Case Mengisi Rekomendasi ..............................................

Narasi Use Case Menelusuri Kasus .....................................................

Analisis Daftar Obyek Potensial ..........................................................

Daftar Class yang Diusulkan ...............................................................

Tabel Identifikasi Database .................................................................

Tabel Aturan ........................................................................................

Tabel Umur ..........................................................................................

Tabel Warna .........................................................................................

Tabel Posisi ..........................................................................................

Tabel Tingkat ......................................................................................

Tabel Kondisi .......................................................................................

Tabel Cek gejala ..................................................................................

Tabel Gejala .........................................................................................

18

19

84

83

86

87

88

89

90

103

105

116

117

118

118

119

119

120

120

121




xiii

DAFTAR SIMBOL UML

Simbol Keterangan

Actor

Use Case

Association

Inheritance

Class, Attributes, dan Behaviour

State

Tranasition Path

Initial State

Final State

Activity




xv

DAFTAR ISTILAH

Istilah Keterangan

AI

ES

KE

UML

ASI

BGM

MEP

KEP

KMS

Marasmikmik

Kwashiorkor

Marasmikmik-Kwashiorkor

Artificial Intelligent

Expert System

Knowledge Engineer

Unified Modelling Language

Air Susu Ibu

Bawah Garis Merah

Malnutrisi Energi Protein

Kurang Energi Protein

Kartu Menuju Sehat

Penyakit Kekurangan Energi

Penyakit Kekurangan Protein

Penyakit Kekurangan Energi - Protein




1

BAB I

PENDAHULUAN

1.1 Latar Belakang

Perkembangan teknologi informasi berkembang dengan sangat pesat

seiring dengan perkembangan teknologi komputer yang terus meningkat dalam

hitungan perhari. Perkembangan komputer dewasa ini telah mengalami banyak

perubahan yang sangat pesat, seiring dengan kebutuhan manusia yang semakin

banyak dan kompleks. Komputer yang pada awalnya hanya digunakan oleh para

akademisi dan militer, kini telah digunakan secara luas di berbagai bidang,

misalnya bisnis, kesehatan, pendidikan, permainan dan sebagainya. Hal ini

mendorong para ahli untuk semakin mengembangkan komputer agar dapat

membantu kerja manusia atau bahkan melebihi kemampuan kerja manusia

(Wardiana, 2007).

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

kesehatan karena sistem pakar dipandang sebagai cara penyimpanan pengetahuan

pakar pada bidang tertentu dalam program komputer sehingga keputusan dapat

diberikan dalam melakukan penalaran secara cerdas. Umumnya pengetahuannya

diambil dari seorang manusia yang pakar dalam domain tersebut dan sistem pakar




3

menyebabkan status ekonomi masyarakat ikut terpuruk sehingga daya beli

masyarakat untuk memenuhi kebutuhan zat gizi juga ikut kurang.

Keadaan gizi buruk sudah seharusnya dapat dipantau sedini mungkin,

salah satu caranya dengan pemantauan rutin melalui Posyandu (Pos Pelayanan

Terpadu) dan Puskesmas menggunakan Kartu Menuju Sehat (KMS) (Syafiq,

2006).

Posyandu yang sering dilakukan di Indonesia adalah sebagai sarana

pemantauan gizi balita. Karena tidak adanya indikator pasti yang menentukan

bahwa balita tersebut dinyatakan kurang gizi atau gizi buruk, maka sering terjadi

human error atau kesalahan manusia dalam menganalisis terjadinya gejala awal

gizi buruk pada balita dikarenakan berbagai faktor diantaranya kurangnya SDM

yang terlatih, faktor sikologis petugas akibat banyaknya kasus yang ditangani,

jumlah SDM terbatas dan aspek – aspek lain yang mempengaruhi tingkat

konsistensi berfikir dalam keadaan normal, sehingga hal ini akan sangat

berpengaruh terhadap hasil analisis kasus yang sedang ditangani (Syafiq, 2006).

Beranjak dari hal di atas, penelitian ini dimaksudkan untuk membuat suatu

pembahasan penelitian berupa analisis dan pengembangan aplikasi sistem

komputer yaitu sistem pakar untuk mendeteksi gejala gizi buruk pada balita, untuk

membantu para petugas KB, petugas posyandu di lapangan, serta para ibu yang

mempunyai anak balita sebagai langkah awal pencegahan gizi buruk pada balita.




5

3. Membuat Inference Engine yang merupakan modul yang berisi program

tentang bagaimana mengendalikan proses mendapatkan simpulan dengan

menggunakan model penalaran forward chaining dan teknik penelusuran

depth first search.

4. Merumuskan basis pengetahuan berisi pengetahuan relevan yang

diperlukan untuk memahami, merumuskan, dan memecahkan persoalan.

1.5 Manfaat Penelitian

Adapun manfaat yang dapat menjadi inti dari penelitian ini antara lain:

1. Menjadi referensi bagi penelitian berikutnya di bidang sistem pakar.

2. Memberikan pemahaman yang menyeluruh mengenai rancang bangun suatu

sistem pakar.

3. Memberikan pemahaman lebih dalam tentang konsep sistem pakar pada

domain masalah tertentu.

1.6 Metodologi Penelitian

Metodologi yang digunakan untuk penelitian ini terdiri dari metodologi

pengumpulan data dan metodologi pengembangan sistem.

Metodologi yang digunakan dalam mengumpulkan data dalam penelitian

ini terdiri dari observasi, wawancara, dan studi literatur. Sedangkan untuk

metodologi pengembangan sistem pakar ini menggunakan metodologi

berorientasi objek (Object Oriented Modelling) dengan menggunakan tools

pengembangan sistem Unified Modelling Language (UML) yang dikembangkan




7

BAB II

LANDASAN TEORI

2.1 Definisi Rancang Bangun

Kata “rancang” merupakan kata kerja dari “merancang”, yakni mengatur

segala sesuatu (sebelum bertindak, mengerjakan, atau melakukan sesuatu) atau

merencanakan. Sedangkan perancangan merupakan kata benda yang memiliki arti

proses, perbuatan merancang. Sedangkan “rancang bangun” dapat bermakna

sebagai merancang atau mendesain suatu bangunan (Pusat Bahasa Depdiknas,

2008).

2.2 Definisi Deteksi

Kata deteksi yaitu usaha menentukan keberadaan, anggapan, atau

kenyataan. Adapun mendeteksi adalah menemukan atau menentukan keberadaaan

atau kenyataan sesuatu (Pusat Bahasa Depdiknas, 2008).

2.3 Konsep Sistem Informasi

2.3.1 Konsep Dasar Sistem

2.3.1.1 Definisi Sistem

Sistem adalah kumpulan dari komponen atau elemen yang saling

berhubungan satu dengan yang lainnya membentuk satu kesatuan untuk mencapai

tujuan tertentu (Jogiyanto, 2005).




9

2.3.1.3 Klasifikasi Sistem

Sistem dapat diklasifikasikan dari berbagai sudut pandang, diantaranya

sebagai berikut (Jogiyanto, 2005):

a. Sistem abstrak (abstract system) dan sistem fisik (physical system)

b. Sistem alamiah (natural system) dan sistem buatan (human made system)

c. Sistem tertentu (deterministic system) dan sistem tak tentu (probabilistic

system)

d. Sistem tertutup (clossed system) dan sistem terbuka (open system)

2.3.2 Konsep Dasar Informasi

2.3.2.1 Definisi Informasi

Informasi dapat didefinisikan sebagai hasil dari pengelolaan data dalam

bentuk lebih berguna dan lebih berarti bagi penerimanya yang menggambarkan

suatu kejadian nyata yang digunakan untuk pengambilan keputusan (Jogiyanto,

2005).

Informasi merupakan hasil dari pengolahan data menjadi bentuk yang lebih

berguna bagi yang menerimanya yang menggambarkan suatu kejadian – kejadian

nyata dan dapat digunakan sebagai alat bantu untuk pengambilan keputusan

(Wahyono, 2003).




11

untuk memperolehnya, karena sebagian besar informasi dinikmati tidak hanya

oleh satu pihak di dalam perusahaan (Jogiyanto, 2005).

2.3.3 Konsep Dasar Sistem Informasi

2.3.3.1 Pengertian Sistem Informasi

Sistem informasi adalah suatu cara tertentu untuk menyediakan informasi

yang dibutuhkan oleh organisasi untuk beroperasi dengan cara yang sukses dan

untuk organisasi bisnis dengan cara yang menguntungkan (Wahyono, 2003).

Sistem informasi adalah suatu sistem di dalam suatu organisasi yang

mempertemukan kebutuhan pengolahan transaksi harian, mendukung operasi,

bersifat manajerial dan kegiatan strategi dari suatu organisasi dan menyediakan

pihak luar tertentu dengan laporan - laporan yang diperlukan (Jogiyanto, 2005).

2.3.3.2 Komponen Sistem Informasi

Sistem informasi terdiri dari komponen - komponen yang disebut dengan

istilah blok bangunan (building block) yaitu blok masukan, blok model, blok

keluaran, blok teknologi, blok basis data, dan blok kendali. Sebagai sebuah

sistem, keenam blok tersebut masing - masing saling berinteraksi satu dengan

yang lainnya membentuk satu kesatuan untuk mencapai sasarannya (Jogiyanto,

2005).




13

6. Blok Kendali

Untuk upaya sistem informasi dapat berjalan sesuai dengan yang diinginkan,

maka perlu diterapkan pengendalian - pengendalian di dalamnya.

2.4 Kecerdasan Buatan

2.4.1 Definsi Kecerdasan Buatan

Definsi Kecerdasan Buatan AI (Artificial Intelligent) adalah suatu area

dalam ilmu komputer. Istilah tersebut mencakup banyak definisi (Raynor dalam

Turban, 2005). Sebagian besar pakar setuju bahwa AI (Artificial Intelligent)

berkaitan dengan dua ide dasar. Pertama ide yang melibatkan pembelajaran proses

pemikiran manuasia (untuk memahami apa yang dimaksud dengan kecerdasan

buatan), kedua berkaitan dengan representasi dan duplikasi proses tersebut

melalui mesin (misalnya komputer dan robot). Satu definisi AI (Artificial

Intelligent) yang telah dikenal dengan baik adalah “Kecerdasan Buatan adalah

studi tentang bagaimana membuat komputer melakukan hal yang pada saat itu

lebih baik dilakukan oleh manusia.” dinyatakan oleh (Rich dalam Turban, 2005).

2.4.2 Karakteristik Kecerdasan Buatan

Berikut ini adalah beberapa karakteristik kecerdasan buatan yang biasa

terkandung dalam sistem tersebut (Turban, 2005), yaitu:

1. Pemrosesan Simbolik

Pemrosesan simbolik adalah karakteristik esensial pada kecerdasan buatan,

sebagaimana direfleksikan dalam definisi berikut: kecerdasan tiruan adalah




15

2.4.3 Bidang – Bidang Kecerdasan Buatan

Kecerdasan buatan adalah kumpulan konsep dan ide yang berkaitan

dengan perkembangan sistem cerdas. Konsep dan ide tersebut dapat

dikembangkan dalam area yang berbeda dan diterapkan untuk domain yang

berbeda (Turban, 2005), yaitu:

a. Sistem Pakar (Expert System)

b. Pemrosesan Bahasa Alami / NLP (Natural Language Procces)

c. Speech (voice) Understanding

d. Sistem Robotik dan Sistem Sensor

e. Computer Vision dan Scene Recognition

f. Intelligent Computer - Aided Instruction

g. Komputasi Saraf

h. Game Playing

i. Penerjemahan Bahasa

j. Fuzzy Logic

k. Algoritma Genetika

l. Agen Cerdas

2.5 Sistem Pakar

2.5.1 Definisi Sistem pakar

Sistem pakar adalah sistem informasi berbasis komputer yang

menggunakan pengetahuan pakar untuk mencapai performa keputusan tingkat

tinggi dalam domain persoalan yang sempit (Nedovic dalam Turban, 2005).




17

pengetahuan yang sensitif yang menjadi hak milik organisasi, maka sangat

penting untuk memiliki mekanisme keamanan yang baik.”

2.5.2 Konsep Dasar Sistem Pakar

Konsep dasar sistem pakar mencakup beberapa persoalan antara lain apa

yang dimaksud keahlian, siapa yang disebut pakar, bagaimana keahlian dapat

ditransfer dan bagaimana sistem bekerja. Pakar adalah orang yang memiliki

pengetahuan, penilaian, pengalaman dan metode khusus, serta kemampuan untuk

menerapkan bakat ini dalam memberi nasihat dan memecahkan persoalan

(Turban, 2005).

Sejauh ini, tidak ada definisi standar untuk pakar, akan tetapi performa

keputusan dan tingkat pengetahuan orang adalah kriteria umum dalam

menentukan apakah seseorang adalah pakar. Pakar pada suatu waktu atau suatu

wilayah mungkin tidak menjadi pakar di waktu atau wilayah yang lain. Misalnya,

pengacara di New York mungkin bukan pakar resmi di Beijing, Cina. Pakar

memiliki keahlian yang dapat memecahkan persoalan dan menjelaskan fenomena

tertentu dalam domain persoalan.

Keahlian adalah pengetahuan ekstensif dan spesifik terhadap tugas yang

dimiliki oleh pakar. Tingkat keahlian menentukan peforma keputusan. Keahlian

sering dicapai melalui pelatihan, membaca dan mempraktikan. Keahlian

mencakup pengetahuan eksplisit, misalnya teori yang dipelajari dari buku teks

kelas atau kelas dan pengetahuan implisit yang diperoleh dari pengalaman.

Biasanya, pakar manusia mampu melakukan hal berikut:




19

10. Efisiensi biasanya menjadi

tujuan utama. Efektifitas

penting hanya untuk DSS

11. Mudah menangani data

kuantitatif

12. Menggunakan representasi

data numerik.

13. Menyerap, memperbesar, dan

mendistribusikan akses ke

data atau informasi numerik.

10. Efektifitas adalah tujuan utama.

11. Mudah menangani data kualitatif

12. Menggunakan representasi

pengetahuan simbolik dan numerik

13. Menyerap, memperbesar, dan

mendistribusikan akses ke penilaian

atau pengetahuan.

(Sumber: Turban, 2005)

Tabel 2.2 Perbedaan Pakar Manusia Dan Sistem Pakar

Fitur Pakar manusia Sistem pakara. Mortalitas

b. Tranfer pengetahuan

c. Dokumentasi pengetahuan

d. Konsistensi keputusan

e. Unit biaya pengguanaan

f. Kreativitas

g. Adaptabilitas

h. Lingkup pengetahuan

i. Tipe pengetahuan

j. Isi pengetahuan

Ya

Sulit

Sulit

Rendah

Tinggi

Tinggi

Tinggi

Luas

Umum dan teknis

Pengalaman

Tidak

Mudah

Mudah

Tinggi

Rendah

Rendah

Rendah

Sempit

Teknis

Simbol

( Sumber: Turban, 2005 )




21

2.5.4 Struktur Sistem Pakar

Sistem pakar dapat ditampilkan dengan dua lingkungan: lingkungan

pengembangan dan lingkungan konsultasi (runtime). Lingkungan pengembangan

digunakan oleh ES builder untuk membangun komponen dan memasukan

pengetahuan kedalam basis pengetahuan. Lingkungan konsultasi digunakan

nonpakar untuk memperoleh pengetahuan dan nasehat pakar. Lingkungn ini dapat

dipisahkan setelah sistem lengkap.

Tiga komponen yang tampak secara virtual di setiap sistem pakar adalah

basis pengetahuan, mesin inferensi, dan antarmuka pengguna. Sistem pakar yang

berinteraksi dengan pengguna dapat pula berisi komponen tambahan berikut.

1. Subsistem akuisi pengetahuan

2. Blackboard (tempat kerja)

3. Subsistem penjelasan (justifier)

4. Subsistem perbaikan pengetahuan




23

penggunaan pengetahuan untuk memecahkan persoalan khusus dalam domain

tertentu.

3. Mesin Inferensi

“Otak” ES adalah mesin inferensi, yang dikenal juga sebagai struktur kontrol

atau penerjemah aturan (dalam ES berbasis aturan).

4. Antar Muka Pengguna

Sistem pakar berisi prosesor bahasa untuk komunikasi berorientasi persoalan

yang mudah antara pengguna dan komputer. Komunikasi ini paling baik

dilakukan dalam bahasa alami.

5. Balckboard (tempat kerja).

Blakcboard adalah area kerja memori yang disimpan sebagai database untuk

deskripsi persoalan terbaru yang ditetapkan oleh data input.

6. Subsistem Penjelasan (Justifier)

Kemampan untuk melacak tanggung jawab suatu kesimpulan terhadap

sumbernya adalah penting untuk transfer keahlian dan dalam pemecahan

masalah.

7. Sistem Perbaikan Pengetahuan

Pakar manusia mempunyai sistem perbaikan - pengetahuan; yakni mereka

dapat menganalisis pengetahuannya sendiri dan kegunaannya, belajar darinya,

dan meningkatkannya untuk konsultasi mendatang.




25

2.5.6 Keterbatasan Sistem Pakar

Metodologi ES yang tersedia mungkin tidak langsung dan efektif, bahkan

untuk banyak aplikasi dalam kategori umum. Persoalan - persoalan berikut yang

memperlambat penyebaran komersial ES (Turban, 2005):

1. Pengetahuan tidak selalu siap tersedia.

2. Akan sulit mengekstrak keahlian dari manusia.

3. Pendekatan setiap pakar pada suatu penilaian situasi mungkin berbeda tetapi

benar

4. Sulit, bahkan bagi pakar berkemampuan tinggi, untuk mengikhtisarkan

penilaian situasi yang baik pada saat berbeda dalam tekanan waktu.

5. Pengguna sistem pakar memiliki keterbatasan kognitif alami.

6. ES bekerja dengan baik hanya dalam domain pengetahuan sempit

7. Kebanyakan pakar tidak memiliki sarana sendiri untuk memeriksa apakah

kesimpulannya masuk akal.

8. Kosakata atau jargon yang digunakan pakar terbatas sehingga tidak dapat

dipahami oleh pakar lain.

9. Acapkali dibutuhkan bantuan dari knowledge engginer yang langka dan mahal

suatu fakta yang menjadikan konstruksi ES mahal.

10. Kekurangan kepercayaan pada bagian pengguna akhir menjadi penghalang

penggunaan ES.

11. Transfer pengetahuan adalah subjek terhadap sekumpulan bias perseptual dan

penilaian.




27

atau problem organisasi atau untuk memanfaatkan kesempatan yang terjadi.

Adapun beberapa prinsip dasar pengembangan sistem antara lain (Indrajani,

2009):

1. Pemilik dan pengguna sistem harus terlibat

2. Menggunakan pendekatan pemecahan masalah

3. Menentukan tahapan pengembangan

4. Menetapkan standar untuk pengembangan dan dokumentasi yang konsisten

5. Jangan takut membatalkan atau mengubah lingkup pekerjaan

6. Memecahkan masalah menjadi bagian - bagian yang terkecil

7. Merancang sistem untuk pertumbuhan dan perkembangan

2.7 Tools Pengembangan Sistem

2.7.1 Unified Modelling Language (UML)

Unified Modelling Language (UML) adalah salah satu alat bantu yang

sangat handal di dunia pengembangan sistem berorientasi objek, hal ini

disebabkan karena UML menyediakan bahasa pemodelan visual yang

memungkinkan bagi pengembang sistem untuk membuat cetak biru atas visi

mereka dalam bentuk baku, mudah dimengerti serta dilengkapi dengan

mekanisme yang efektif untuk berbagi dan sharing dan mengkomunikasikan

rancangan mereka dengan yang lain (Munawar, 2005).

UML merupakan suatu kumpulan konvensi pemodelan yang digunakan

untuk menentukan atau menggambarkan sebuah sistem software yang terkait

dengan objek (Whitten, 2004).




29

1. Use Case Model Diagram

Use Case diagram adalah diagram yang menggambarkan interaksi antara

sistem dengan sistem eksternal dan pengguna. Dengan kata lain, secara grafis

menggambarkan siapa yang akan mengggunakan sistem dan dengan cara apa

pengguna mengaharapkan untuk berinteraksi dengan sistem. Dalam use case

diagram memiliki pemodelan sebagai berikut:

a. Use Case

Pemodelan use case mengidentifikasi dan menggambarkan fungsi-fungsi

sistem dari sudut pandang pengguna eksternal dan dalam sebuah cara dan

terminologi yang mereka pahami. Use case merupakan urutan langkah-

langkah yang secara tindakan saling terkait (scenario), baik otomatis

ataupun manual.

b. Actor

Actor merupakan segala sesuatu yang perlu berinterakasi dengan sistem

untuk pertukaran informasi. Actor dapat berupa orang, peralatan, atau

sistem lain yang berinteraksi dengan sistem yang sedang dibangun.

c. Relationship

Pada diagram use case, relationship digambarkan sebagai sebuah garis

antara dua simbol.

2. Activity Diagram

Activity diagram secara grafis digunakan untuk menggambarkan

rangkaian aliran aktivitas baik proses bisnis atau use case. Diagram ini




31

2.8 Database

2.8.1 Pengertian Database

Menurut McLeod (2001), database adalah suatu koleksi data komputer yang

terintegrasi, diorganisasikan dan disimpan dengan suatu cara yang memudahkan

pengambilan kembali. Database dapat dinyatakan sebagai suatu sistem yang

memiliki karakteristik, antara lain :

a. Merupakan suatu kumpulan interrelated data yang disimpan bersama tanpa

mengganggu satu sama lain atau membentuk kerangkapan data.

b. Kumpulan data dalam database dapat digunakan oleh sebuah program aplikasi

atau lebih secara optimal.

c. Penambahan data baru, penghapusan data, modifikasi dan pengambilan

kembali data dapat dilakukan dengan mudah dan terkontrol.

d. Data merupakan suatu sumber yang sangat berguna bagi hampir di semua

organisasi.

2.8.2 Struktur Database

Penting untuk dimengerti bagaimana data ditampilkan sebelum

mempertimbangkan kegunaan database. Berikut adalah hirarki/jenjang data:




33

c. Record menggambarkan suatu unit data individu tertentu. Kumpulan dari

record membentuk suatu file. Misalnya file personalia, tiap-tiap record dapat

mewakili data tiap-tiap karyawan.

d. File terdiri dari record - record yang menggambarkan satu kesatuan data yang

sejenis. Misalnya file mata pelajaran berisi tentang semua mata pelajaran yang

ada.

2.8.3 DBMS (Database Management System)

Menurut Whitten (2004), DBMS (Database Management System) adalah

software khusus yang disediakan untuk membuat, mengontrol, dan mengelola

database. Menurut Hariyanto (2004) tujuan utama dari DBMS adalah

menyediakan lingkungan yang nyaman dan efisien untuk penyimpanan dan

pengambilan data dari database. Terdapat arsitektur DBMS yang terdiri dari tiga

level yaitu:

(Sumber : Hariyanto, 2004)

Gambar 2.3 Arsitektur Database

view 1 view 2 view 3

Conceptual level

Physical level




35

yang memungkinkan program Java dijalankan di browser Netscape yang

kemudian diikuti Internet Explorer. Karena keunikannya dan kelebihanya,

teknologi Java mulai menarik banyak vendor seperti IBM, Symantec, dan Inprise.

Sun merilis versi awal Java secara resmi pada awal tahun 1996 yang

kemudian terus berkembang hingga muncul JDK 1.1, kemudian JDK 1.2 yang

mulai disebut sebagai versi Java2 karena banyak mengandung peningkatan dan

perbaikan. Perubahan utama adalah adanya Swing yang merupakan teknologi GUI

(Graphical User Interface) yang mampu menghasilkan window yang portabel.

Pada tahun 1998 – 1999 lahirlah teknologi J2EE (Java 2 Enterprise Edition) yang

berbasis J2SE yang diawali dengan Servlet dan EJB kemudian diikuti JSP. Java

juga menjadi lebih cepat populer di lingkungan server side dikarenakan

kelebihanya di lingkungan network dan terdistribusi serta kemampuan multi

threading. Sedangkan J2ME (Java 2 Micro Edition) dapat menghasilkan aplikasi

mobile baik games maupun software yang dapat dijalankan di peralatan mobile

seperti ponsel (Somantri, 2004).

2.9.1.2 Karakteristik Java

Sintaks Java merupakan pengembangan dari bahasa C/C++. Berikut adalah

beberapa hal tentang pemrograman Java (Somantri, 2004):

1. Bersifat portable dan platform independent. Program java yang telah ditulis

akan dapat dieksekusi di mesin apapun dan sistem operasi apapun tanpa harus

mengubah sedikitpun dari program tersebut.




37

2.9.1.3 Fitur – Fitur Java yang Menarik

Beberapa fitur yang ditawarkan Java API antara lain sebagai berikut :

a. Applet

Program Java yang dapat berjalan di atas browser, yang dapat membuat

halaman HTML lebih dinamis dan menarik.

b. Java Networking

Sekumpulan API (Application Programming Interface) yang menyediakan

fungsi – fungsi untuk aplikasi – aplikasi jaringan, seperti penyediaan akses

untuk TCP, UDP, IP Adrress dan URL. Tetapi Java Networking tidak

menyediakan akses untuk ICMP dikarenakan alasan security dan pada kondisi

umum hanya administrator (root) yang bisa memanfaatkan protokol ICMP.

c. Java Database Connectivity (JDBC)

JDBC menyediakan sekumpulan API yang dapat digunakan untuk mengakses

database seperti Oracle, MySQL, PostgreSQL, Microsoft SQL Server.

d. Java Security

Java Security menyediakan sekumpulan API untuk mengatur security dari

aplikasi Java baik secara high level atau low level, seperti public/private key

management dan certificates.

e. Java Swing

Java Swing menyediakan sekumpulan API untuk membangun aplikasi –

aplikasi GUI (Graphical User Interface) dan model GUI yang diinginkan bisa

bermacam – macam, bisa model Java, model Motif/CDE atau model yang

dependent terhadap platform yang digunakan.




39

2.10 Domain Masalah

2.10.1 Gizi

2.10.1.1 Definisi Gizi

Istilah “gizi” dan ilmu gizi di Indonesia mulai dikenal sekitar tahun 1952-

1955 sebagai tejemahan bahasa Inggris nutrition. Kata gizi berasal dari bahasa

Arab ‘ghidza” yang berarti makanan. Menurut dialek Mesir, ghidza dibaca ghizi.

Selain itu orang mulai menterjemahkan nutrition dengan mengejanya sebagai “

nutrisi’. Ilmu makanan ternak disebut “ilmu nutrisi ternak”. Namun yang lazim

dan resmi, baik dalam tulisan ilmiah maupun dokumen pemerintah seperti dalam

buku repelita, hanya digunakan kata gizi. (Yuniastuti, 2008).

Definisi ilmu gizi yaitu ilmu yang mempelajari nasib makanan sejak

ditelan sampai diubah menjadi bagian tubuh dan energi atau diekskresikan

sebagai zat sisa (Sediaoetama, 2000).

WHO menggartikan ilmu gizi sebagai ilmu yang mempelajari proses yang

terjadi pada organisme hidup. Proses tersebut mencakup pengambilan dan

pengolahan zat padat dan cair dari makanan (proses pencernaan, transport, dan

ekskresi) yang diperlukan untuk memelihara kehidupan, pertumbuhan,

berfungsinya organ, dan menghasilkan energi (Yuniastuti, 2008).

2.10.1.2 Dalil Tentang Gizi / Kesehatan Anak

Air Susu Ibu (ASI) adalah ungkapan kasih sayang Allah SWT. sekaligus

anugerah yang luar biasa terhadap setiap bayi yang terlahir ke muka bumi.




41

maka tidak ada dosa bagimu apabila kamu memberikan pembayaran menurut

yang patut. Bertakwalah kamu kepada Allah dan ketahuilah bahwa Allah Maha

Melihat apa yang kamu kerjakan.”

Ayat ini sangat erat kaitannya dengan masalah gizi dan kesehatan anak.

Bahwa pada dasarnya Tuhan telah menciptakan makanan yang paling baik sesuai

untuk bayi yaitu Air Susu Ibu (ASI). Ada beberapa alasan mengapa para ahli

kesehatan dan ahli gizi sangat menganjurkan agar bayi disusui oleh ibunya sampai

usia satu tahun, terutama pada usia beberapa minggu setelah lahir (Moehyi, 2008).

1. ASI adalah makanan cair yang secara khusus diciptakan untuk memenuhi

kebutuhan bayi akan berbagai zat gizi yang diperlukan untuk tubuh dan

berkembangan disamping memenuhi kebutuhan bayi akan energi.

2. Kandungan zat gizi dalam ASI tidak dipengaruhi oleh makanan apa yang

dimakan oleh ibu. Apabila kandungan zat gizi dalam makanan ibu tidak

mencukupi, maka untuk memenuhi kandungan zat gizi dalam ASI, tubuh akan

mengambil cadangan zat gizi yang ada dalam tubuh ibu. Artinya, selama

jumlah asi yang dapat dihasilkan oleh ibu dapat mencukupi jumlahnya, maka

kecukupan zat gizi bagi anak akan lebih terjamin.

3. Kadar laktose dalam ASI jauh lebih tinggi dibandingkan dalam susu sapi dan

susu kerbau.

4. ASI mengandung sejumlah zat menolak bibit penyakit (antibodies) dan zat

lain yang melindungi bayi dari berbagai penyakit infeksi seperti infeksi rongga

telinga, pneumonia, infeksi saluran pencernaan, dan sebagainya.




43

2.10.2.2 Faktor Penyebab Gizi Buruk

Kualitas dan kuantitas makanan yang dikonsumsi seseorang akan sangat

tergantung pada kandungan zat gizi yang ada dalam bahan makanan. Ada

tidaknya pemberian makanan di luar keluarga, daya beli keluarga dan kebiasaan

makan, pemeliharaan kesehatan serta lingkungan fisik dan sosial. Persatuan Ahli

Gizi Indonesia (Persagi) telah merumuskan faktor yang menyebabkan gizi kurang

seperti bagan di bawah ini (Persagi, 1999):

(Sumber: Persagi, 1999)

Gambar 2.4 Faktor Yang Menyebabkan Gizi Kurang

Gizi Kurang

Asupan Makanan Penyakit Infeksi

Persediaan Makanan Dirumah

Perawatan Anak dan Ibu Hamil

Pelayanan Kesehatan

KemiskinanKurang Pendidikan Kurang Keterampilan

Krisis Ekonomi Langsung

Penyebab Langsung

Penyebab Tidak Langsung

Pokok Masalah




45

4. Perut cekung

5. Kulit keriput

6. Sering disertai diare kronik atau konstipasi/susah buang air, serta penyakit

kronik

7. Tekanan darah, detak jantung, dan pernafasan berkurang.

c. Tanda - Tanda Marasmic-Kwashiorkor

Tanda – tanda marasmic–kwashiorkor merupakan gabungan dari tanda-tanda

kedua jenis KEP di atas.

2.10.2.4 Akibat Gizi Kurang Pada Proses Tubuh

Anak yang status gizinya kurang akan memiliki perkembangan tubuh yang

terhambat, sehingga tidak ada keseimbangan antara berat dan tinggi badan.

kualitas hidup dari seseorang salah satunya ditentukan oleh komposisi dan jenis

makanan yang termasuk zat gizi. Sehingga jika ingin mendapatkan generasi muda

yang berkualitas maka sejak dalam kandungan janin harus diberikan asupan

makanan yang bergizi. Keadaan gizi pada masa bayi berpengaruh besar terhadap

keadaan kesehatan pada masa dewasa. Bayi dalam keadaan gizi baik akan tumbuh

menjadi anak dewasa yang sehat, cerdas, produktif, dan berprestasi. Bayi dalam

keadaan gizi kurang atau gizi buruk akan mengalami gangguan kesehatan pada

masa depan (Atmarita, 2005).

Kekurangan gizi secara umum (makanan kurang dalam kualitas dan

kuantitas) menyebabkan gangguan pada proses – proses berikut:




47

(Sumber : BKKBN, 2006)

Gambar 2.5 Kartu Menuju Sehat (KMS)

Kartu Menujuh Sehat (KMS) itu hanya difungsikan untuk pemantauan

pertumbuhan/perkembangan balita dan promosinya, bukan untuk penilaian status

gizi, Pada KMS tidak dibedakan menurut jenis kelamin, balita laki-laki dan

perempuan sama saja. Pita gambar yang ada pada KSM berdasarkan persen (%)

median, artinya tidak disesuaikan dengan hasil berat badan balita dan kemudian

ditentukan statu gizinya atau jelasnya berat badan yang tercantum pada KMS

hanya menggambarkan pola pertumbuhan berat badan balita bukan berat badan

per umur.

Berat Badan di Bawah Garis Merah (BGM) bukan menunjukkan keadaan

gizi buruk tetapi sebagai “warning” untuk konfirmasi dan tindak lanjutnya tetapi

perlu diingat tidak berlaku pada anak dengan berat badan awalnya memang sudah




49

2.10.3.3 Pola Pertumbuhan Anak Pada KMS

Bertambahnya ukuran fisik dari waktu kewaktu. Sedangkan perkembangan

adalah bertambahnya fungsi tubuh seperti pendengaran, penglihatan, kecerdasan,

tanggung jawab dan lain - lain. Anda juga harus tahu bahwa setiap anak memiliki

garis pertumbuhan yang berbeda-beda, anak tersebut akan tumbuh mengikuti pola

pertumbuhan normalnya. Demikian pula dengan perkembangan fungsi tubuh,

setiap anak memiliki tahapan perkembangan menujuh ke fungsi yang lebih baik.

Cirinya adalah dapat diukur secara kuantitatif, mengikuti perjalanan waktu dan

dalam keadaan normal (tidak ada kelainan/sakit) setiap anak memiliki jalur

pertumbuhan tertentu.

(Sumber : BKKBN, 2006)

Gambar 2.6 Diagram Pertumbuhan dan Perkembangan Anak




51

(Sumber: Departemen Kesehatan RI, 2005)

Gambar 2.7 Alur Tindakan Hasil Penimbangan

BAB III

ANAK BALITA

HASIL PENIMBANGAN

GARIS PERTUMBUHAN NAIK

GARIS PERTUMBUHAN TIDAK NAIK

Beri pujian kepada anak dan ibu.

Anjurkan agar meneruskan cara pemberian makan kepada anaknya tapi lebih banyak, agar bulan berikutnya berat badannya naik lagi.

Tanyakan riwayat makanandan penyakit (jika ada)

Nasehat makanan Manajemen terpadu Tindakan sesuai temuan

1 T 2 T 3 T

+

Rujuk ke Puskesmas/Rumah Sakit

Nasehat makanan dan penyembuhan penyakitKembali ke keluarga : Konseling gizi Tata laksana pemberian makanan

lokal/RT pasca rawat inap

10 langakah tata laksana gizi buruk Obati penyakit penyerta

PMT penuh

GARIS PERTUMBUHAN DIBAWAH GARIS MERAH

-

Tanda klinis

Tanda klinis




53

Posyandu di Kelurahan Jatisampurna, Kecamatan Jatisampurna Kota Bekasi,

Yaitu dengan bapak Suyanto juga dilakukan kepada Ibu Suwarti, AM. Keb.

Alat yang digunakan untuk wawancara berupa alat tulis, dan alat perekam

suara yaitu mp3 EXE dengan kapasita memori 4Gb.

c. Studi Literatur

Pengumpulan data biasanya diawali dengan mengumpulkan informasi

yang berhubungan dengan masalah penelitian. Informasi – informasi tersebut

dapat diperoleh melalui peninjauan literature yang relevan (Gulo, 2002).

Studi literatur dalam penelitian ini dilakukan dengan cara mempelajari

buku karangan dari para pakar ahli gizi diantaranya Prof. DR. Achmad Djaeni

Sediaoetama, M.Sc, Sjahmien Moehyi (Ahli Gizi), Ir.Ahmad Syafiq, M.Sc, Ph.D

dan sumber – sumber lain untuk menunjang dalam pembangunan sistem pakar ini.

Adapun daftar buku - buku dan sistus-situs web yang menjadi referensi dalam

penelitian ini dapat dilihat pada daftar pustaka.

3.2 Metodologi Pengembangan Sistem

Pengembangan sistem dapat diartikan sebagai sebuah proses pengembangan

terstandarisasi yang mendefinisikan satu set aktivitas, metode, praktik terbaik, dan

perangkat terotomatisasi yang akan digunakan oleh para pengembang sistem dan

manajer proyek untuk mengembangkan dan berkesinambungan memperbaiki

sistem informasi dan perangkat lunak (Whitten, 2004).




55

sebuah sistem pakar. Masalah yang diidentifikasikan dicari solusi serta fasilitas

yang akan dikembangkan.

3.2.2 Analisis dan Desain Sistem / Konseptualisasi

Desain konseptual pada ES serupa dengan sketsa arsitektural rumah. Desain

tersebut memberikan ide umum bagaimana tampilan sistem dan bagaimana sistem

memecahkan masalah (Turban, 2005).

Tahapan ini merupakan tahapan dimana Knowledge Engginer dan pakar

menentukan konsep terjadinya gizi buruk yang akan dikembangkan menjadi

sistem pakar. Tahapan konseptualisasi yang dilakukan dalam penelitian ini adalah

menguraikan indikator dan gejala klinis apa saja yang dapat dijadikan faktor

bahwa seorang balita berpotensi gizi buruk.

3.2.3 Prototipe Dasar Kasus / Formalisasi

Prototyping ES meliputi representasi pengetahuan yang ditangkap dengan

sebuah cara yang memungkinkan inferensi dan kreasi cepat dari komponen utama

pada ES pada basis elementer (Turban, 2005).

Dalam tahapan ini dilakukan beberapa tahapan yaitu:

1. Mekanisme Inferensi

Proses penggabungan banyak aturan berdasarkan data yang tersedia,

disebut inferensi, komponen yang melakukan inferensi dalam sistem pakar disebut

mesin inferensi. Dua pendekatan populer untuk menarik kesimpulan adalah

forwad chaining dan backward chaining (Turban, 2005).




57

(Sumber : Turban, 2005).

Gambar 3.3 Forward Chaining

Forward cahining adalah pendekatan data-driven mulai dari data yang

tersedia atau ide dasar, dan kemudian kita mencoba menarik kesimpulan (Turban,

2005).

Pada tahapan forward chaining dilakukan dengan membuat pohon

inferensi untuk memudahkan mencari bagian JIKA terlebih dahulu dari parameter

gizi buruk, Setelah semua kondisi JIKA dipenuhi, aturan atau rule dipilih untuk

mendapatkan kesimpulan. Proses ini akan berlanjut hingga dicapai kesimpulan

akhir.

b. Depth First Search

Depth First Search adalah teknik penelusuran data pada node – node

secara vertikal dan sudah terdefinisikan, misalnya dari kiri ke kanan. Keuntungan

pencarian data dengan teknik ini adalah bahwa penelusuran masalah dapat digali

secara mendalam sampai ditemukannya kepastian suatu solusi yang optimal

(Andi, 2003).




59

merupakan bagian yang menyatakan suatu tindakan tertentu yang diharapkan jika

suatu situasi bernilai benar (pernyataan berawalan THEN).

3.2.4 Pengembangan Sistem

Pengembangan sistem di sini lebih kepada system design atau perancangan

perangkat lunak sistem pakar itu sendiri. Desain sistem adalah sebuah teknik

pemecahan masalah yang saling melengkapi (dengan analisis sistem) yang

merangkai kembali bagian – bagian komponen menjadi sebuah sistem yang

lengkap, sebuah sistem yang diperbaiki (Whitten, 2004)

Setelah indikator-indikator serta gejala klinis diformulasikan secara

lengkap, kemudian diimplementasikan dengan membuat perancangan sistem yang

akan dibangun. Perancangan sistem ini terdiri atas perancangan sistem,

perancangan database, dan perancangan antarmuka pemakai (user interface).

Dalam pengembangan sistem ini dilakukan beberapa tahapan, yakni:

1. Merancang Use Case Model Diagram, narasi Use Case, Statechart Diagram,

Activity Diagram, serta Class Diagram.

2. Merancang database sistem pakar untuk mendeteksi gizi buruk

3. Merancang Graphic User Interface

3.2.5 Implementasi Sistem

System implentation atau implementasi sistem merupakan konstruksi,

instalasi, pengujian, dan pengiriman sistem kedalam produksi.




61

BAB IV

PEMBAHASAN

4.1 Inisialisasi Kasus

Dalam tahapan ini ditentukan permasalahan yaitu gejala gizi buruk serta

gejala klinisnya. Berangkat hasil observasi yang dilakukan kemudian dilakukan

pengkajian dan pembatasan masalah yang akan diimplementasikan ke dalam

sebuah sistem pakar. Masalah yang diidentifikasikan dicari solusi serta fasilitas

yang akan dikembangkan untuk proses pengembangan sistem pakar.

4.1.1 Analisis Masalah

1. Aquisi Pengetahuan Analisis Gizi Buruk

Gizi buruk adalah suatu kondisi dimana seseorang dinyatakan kekurangan

nutrisi, atau dengan ungkapan lain status nutrisinya berada di bawah standar rata -

rata. Nutrisi yang dimaksud bisa berupa protein, karbohidrat, dan kalori.

Kurang Energi Protein (KEP) adalah seorang yang dinyatakan kurang gizi

disebabkan oleh rendahnya konsumsi energi protein dalam sehari - hari dan atau

gangguan penyakit tertentu.

Analisis kasus berdasar kepada pemaparan pakar, dalam hal ini merujuk

kepada Kartau Menuju sehat (KMS) menjadi acuaan untuk menetukan pola

berfikir sistem yang akan dibuat. Hasil uraian para pakar yaitu :

1. Apabila garis tersebut berada di Bawah Garis Merah (BGM), artinya balita

tersebut berada dalam kondisi gizi kurang.




63

4. Perubahan grafik pada KMS

Perubahan grafik menunjukan perubahan garis berat badan balita pada KMS.

Hal ini diklasifikasikan menjadi 3 bagian, yaitu; 1T (satu tingkat), 2T (dua

tingkat), 3T (tiga tingkat).

5. Gejala klinis penyerta.

Gejala klinis penyerta yang dimaksud adalah:

b. Tanda-tanda Kwashiorkor

Edema (pembengkakan) pada tubuh khususnya pada kaki (dorsum

pedis)

Wajah membulat dan sembab

Otot-otot mengecil, lebih nyata apabila diperiksa pada posisi berdiri

dan duduk, anak berbaring terus menerus.

Perubahan status mental

Anak sering menolak segaka jenis makanan

Sering disertai infeksi, kekurangan darah dan diare/mencret

Rambut berwarna kusam dan mudah dicabut

Gangguan kulit berupa bercak merah yang meluas dan berubah

menjadi hitam (crazy pavment dermatosis)

Pandangan mata anak tampak layu

d. Tanda-tanda Marasmus

Anak tampak sangat kurus, tinggal tulang terbungkus kulit

Wajah seperi orang tua

Cengeng dan rewel




65

4. Bila grafik tersebut berada di atas garis merah (terletak pada pelangi

kuning/hijau), maka balita tersebut digolongkan dalam gizi sedang. Hal ini

ada dua kemungkinan:

a. Bila pada penimbangan berat badan bulan berikutnya terjadi kenaikan

berat badan, maka anak tersebut gizinya baik.

b. Sebaliknya gizinya dianggap tidak baik apabila terjadi penurunan berat

badan dibandingkan penimbangan berat badan bulan lalu.

c. Bila grafik terletak di atas pelangi hijau tua, maka anak tersebut masuk

dalam kategori gizi baik.

Dapat diambil beberapa paramater tetap dari hal di atas sebagai indikator

analisis gizi buruk, yaitu diantaranya:

1. Umur balita

2. Letak berat badan pada warna KMS

3. Perubahan berat badan pada KMS



Dengan menggunakan proses mekanisme inferensi pada rancangan sistem

pakar, perumusan kesimpulan akan diketahui berdasarkan parameter/indikator gizi

di atas serta akan menghasilkan sebuah simpulan dan rekomendasi yang

dianjurkan.




67

4.2 Analisis dan Desain Sistem

Berdasarkan hasil analisis masalah dapat dirancang kerangka sistem yang

menggambarkan kebutuhan sistem pakar di atas. Gambaran untuk sistem pakar ini

dapat dilihat pada gambar di bawah ini:

(Sumber: Andi, 2003)

Gambar 3.5 Kerangka Sistem Pakar

Dalam penalaran maju, aturan - aturan diuji satu demi satu dalam urutan

tertentu, dalam hal ini penelusuran depth first search ke dalam basis aturan oleh

user. Saat aturan diuji, sistem pakar akan mengevaluasi apakah kondisinya benar

atau salah. Jika kondisinya benar, maka aturan itu akan dilaporkan dan disimpan

kemudian aturan selanjutnya diuji. Proses ini akan berulang (iterative) sampai

seluruh basis aturan teruji dengan berbagai kondisi (Andi, 2003).

Benar

SalahBenar

Salah

Pengetahuan

Cek Aturan Berikutnya

Selesai

Cek Apakah Ada Aturan

Yang Sesuai

Cek Dalam Basis Aturan

Cari Aturan Berikutnya

Simpan Aturan Tersebut

Laporkan Aturan




69

4.3.1 Mekanisme Inferensi

Gambar 4.1 Pohon Inferensi Sistem Pakar Untuk Mendeteksi Gizi Buruk Pada Balita

6

12

1514 16

M K MK C

13

C

9 10

B

11

A

12

1514 16

M K MK C

13

C

8

12

1514 16

M K MK C

13

C

9

12

1514 16

M K MK C

13

C

10

12

1514 16

M K MK C

13

C

11

7

5

B B B

76

109 11

3

12

1514 16

M K MK C

13

C

9

12

1514 16

M K MK C

13

C

10

12

1514 16

M K MK C

13

C

11

A

8

A A B

6

109 11

4

1

A

12

1514 16

M K MK C

13

CB B

7

109 11

8

2

D

SP DETEKSI GIZI BURUK BALITA




71

disertai diare kronik atau konstipasi/susah buang air, serta penyakit kronik,

Tekanan darah, detak jantung, dan pernafasan berkurang

15 : Gejala klinis (B): Edema (pembengkakan) pada tubuh khususnya pada kaki,

wajah membulat dan sembab, otot-otot mengecil, anak berbaring terus

menerus, perubahan status mental, anak sering menolak segala jenis makanan,

sering disertai infeksi, kekurangan darah dan diare/mencret, rambut berwarna

kusam dan mudah dicabut, gangguan kulit berupa bercak merah yang meluas

dan berubah menjadi hitam,pandangan mata anak tampak layu

16 : Gejala klinis A dan B

5. Teknik Penelusuran (Depth First Search)

a. Penelusuran Data Pada Node Umur Balita

Gambar 4.2 Penelusuran Node Umur Balita

21

3 4 5

SP. GIZI BURUK BALITA




73

d. Penelusuran Data Berdasarkan Warna BGM Pada KMS

Gambar 4.5 Penelusuran Data Berdasarkan Warna BGM Pada KMS

4.3.2 Representasi Pengetahuan

Teknik representasi pengetahuan dalam sistem pakar untuk mendeteksi

gizi buruk pada balita adalah dengan menggunakan kaidah produksi. Representasi

pengetahuan dengan kaidah produksi pada dasarnya berupa aplikasi aturan (rule)

yang berupa IF (kondisi) THEN (aksi) dimana kondisi merupakan bagian dari

awal yang mengekspresikan situasi atau premis (pernyataan berawal IF) dan aksi

merupakan bagian yang menyatakan suatu tindakan tertentu atau konklusi yang

diharapkan jika suatu situasi atau premis bernilai benar (pernyataan berawalan

THEN).

6

12

1514 16

M K MK C

13

C

9 10

B

11

A

12

1514 16

M K MK C

13

C

9

12

1514 16

M K MK C

13

C

10

12

1514 16

M K MK C

13

C

11

12

1514 16

M K MK C

13

C

87

5

1




75

KMS berwarna kuning AND Perubahan berat badan turun AND

Perubahan 1 tingkat pada KMS AND Disertai gejala klinis AND Gejala

klinis A dan B THEN Kondisi gizi buruk dengan gejala Kondisi gizi

balita anda buruk dengan gejala Marasmikmik-Kwashiorkor

Rule 7 IF Umur anak di bawah 5 tahun AND Letak berat badan bulan lalu pada


Perubahan 1 tingkat pada KMS AND Tidak disertai gejala klinis THEN

Kondisi gizi balita anda kurang




klinis (A) THEN Kondisi gizi balita anda buruk dengan gejala

Marasmik




klinis (B) THEN Kondisi gizi balita anda buruk dengan gejala

Kwashiorkor

Rule 10 IF Umur anak di bawah 5 tahun AND Letak berat badan bulan lalu

pada KMS berwarna kuning AND Perubahan berat badan turun AND


klinis A dan B THEN Kondisi gizi buruk dengan gejala Kondisi gizi

balita anda buruk dengan gejala Marasmikmik-Kwashiorkor




77


KMS berwarna kuning AND Perubahan berat badan tetap THEN

Kondisi gizi balita anda baik


pada KMS berwarna hijau AND Perubahan berat badan naik AND

Perubahan 1 tingkat pada KMS THEN Kondisi gizi balita anda baik


KMS berwarna hijau AND Perubahan berat badan naik AND Perubahan

2 tingkat pada KMS THEN Kondisi gizi balita anda baik


KMS berwarna hijau AND Perubahan berat badan naik AND Perubahan

3 tingkat pada KMS THEN Kondisi gizi balita anda sedang


KMS berwarna hijau AND Perubahan berat badan turun AND

Perubahan 1 tingkat pada KMS THEN Kondisi gizi balita anda sedang



Perubahan 2 tingkat pada KMS THEN Kondisi gizi balita anda sedang




klinis (A) THEN Kondisi gizi balita anda buruk dengan gejala

Marasmik




79

KMS berwarna BGM (Bawah Garis Merah) AND Perubahan berat

badan naik AND Perubahan 1 tingkat pada KMS AND Disertai gejala

klinis AND Gejala klinis (B) THEN Kondisi gizi balita anda buruk

dengan gejala Kwashiorkor



badan naik AND Disertai gejala klinis AND Gejala klinis A dan B

THEN Kondisi gizi buruk dengan gejala Kondisi gizi balita anda buruk

dengan gejala Marasmikmik-Kwashiorkor



badan naik AND Perubahan 1 tingkat pada KMS AND Tidak disertai

gejala klinis THEN Kondisi gizi balita anda kurang



badan naik AND Perubahan 2 tingkat pada KMS THEN Kondisi gizi

balita anda sedang



badan naik AND Perubahan 3 tingkat pada KMS THEN Kondisi gizi

balita anda baik


pada KMS berwarna BGM (Bawah Garis Merah) AND Perubahan berat




81



badan turun AND Perubahan 2 tingkat pada KMS AND Disertai gejala

klinis AND Gejala klinis (B) THEN Kondisi gizi balita anda buruk

dengan gejala Kwashiorkor




klinis AND Gejala klinis A dan B THEN Kondisi gizi buruk dengan

gejala Kondisi gizi balita anda buruk dengan gejala Marasmikmik-

Kwashiorkor



badan turun AND Perubahan 2 tingkat pada KMS AND Tidak disertai

gejala klinis THEN Kondisi gizi balita anda kurang




klinis AND Gejala klinis (A) THEN Kondisi gizi balita anda buruk

dengan gejala Marasmik







83

THEN Kondisi gizi buruk dengan gejala Kondisi gizi balita anda buruk

dengan gejala Marasmikmik-Kwashiorkor



badan tetap AND Tidak disertai gejala klinis THEN Kondisi gizi balita

anda kurang

Rule 49 IF Umur anak di atas 5 tahun THEN Kondisi gizi balita anda tidak

terditeksi sistem

4.4 Pengembangan Sistem

4.4.2 System Design

4.4.2.1 Identifikasi actor

Actor di dalam sistem pakar untuk mendeteksi gizi buruk pada balita ini

diklasifikasikan menjadi dua yaitu Knowledge Engineer (KE) dan Civil.

Knowledge Engineer mempunyai wewenang khusus untuk melakukan

perubahan pada sistem, baik melakukan perubahan data setelah melakukan

konsultasi dengan pakar ataupun melakukan perubahan koding – koding program.

Actor civil disini lebih merupakan user umum pemakai aplikasi, dimana

semua orang - orang yang berkepentingan dapat malakukan pelacakan /

pendeteksian gizi buruk pada balita. Di bawah ini dapat dilihat identifikasi untuk

actor pada sistem pakar untuk mendeteksi gizi buruk pada balita.




85

Pada use case di atas terdapat case login yang di dalamnya terdapat objek

yaitu user. User di sini merupakan actor dari sistem pakar untuk mendeteksi gizi

buruk pada balita yang dibagi menjadi dua yaitu civil dan knowledge engineer.

Kemudian di dalam use case mengisi basis pengetahuan terdapat beberapa objek

potensial diantaranya umur, warna, posisi, tingkat, kondisi, cek gejala, gejala, dan

penyakit. Pada use case mengisi basis aturan terdapat di dalamya objek potensial

yaitu aturan. Pada aturan ini merupakan kumpulan rule sistem pakar yang

merepresentasikan pengetahuan.

Pada use case menelusuri kasus terdapat di dalamnya terdapat objek

potensial yaitu question. Question ini merupakan sarana penelusuran kasus bagi

user dengan cara mengisi pertanyaan yang disediakan sistem untuk dicocokan

dengan aturan yang tersedia pada basis aturan. Use case mengisi rekomendasi

dilakukan oleh knowledge engineer. Terdapat objek rekomendasi pada use case

ini. Rekomendasi mempunyai kaitan dengan kasus – kasus yang mungkin

terditeksi oleh hasil penelususran kasus

4.4.2.2.1 Identifikasi Use Case

Tabel 4.2 Tabel Identifikasi Use Case

No Use Case Name Description Actor

1

2

Login

Mengisi Basis Pengetahuan

Use Case ini digunakan untuk

masuk ke dalam sistem pakar untuk

mendeteksi gizi buruk pada balita.

Use Case ini digunakan untuk

Knowledge Engineer

dan Civil

Knowledge Engineer




87

password yang benar

2. Jika username dan password diterima sistem, maka

sistem akan menuju form menu utama

Pre Condition Actor telah memiiliki hak akses berupa username,

password.

Post Condition Melakukan pilihan menu pada masing – masing status

user.

2. Use Case Mengisi Basis Pengetahuan

Tabel 4.4 Narasi Use Case Mengisi Basis Pengetahuan

Use Case Name Mengisi Basis Pengetahuan

Actor Knowledge engineer

Description Use Case ini digunakan untuk mengubah data

pengetahuan atau basis pengetahuan sistem pakar

References Gambar 4.6

Actor Action System Response

Typical Course of Events Step 1 : Knowledge

Engineer memilih menu

basis pengetahuan

Step 3 : Knowledge

Engineer memilih data yang

akan di-edit

Step 5 : Actor meng-edit,

menyisipkan, atau

menghapus data pada form

perbaikan basis

pengetahuan

Step 2 : Sistem

menampilkan form

pengetahuan

Step 4 : Sistem

menampilkan data yang

akan di-edit

Step 6 : Sistem

menjalankan request

penyimpanan

Alternative Course -

Pre Condition Actor melakukan login




89

4. Use Case Mengisi Rekomendasi

Tabel 4.6 Narasi Use Case Mengisi Rekomendasi

Use Case Name Mengisi Rekomendasi

Actor Knowledge Engineer dan Civil

Description Use Case ini digunakan Knowledge Engineer untuk

mengubah isi dari rekomendasi dan bagi user Civil

digunakan untuk melihat rekomendasi dari kasus yang

terjadi.

References Gambar 4.6

Actor Action System Response

Typical Course of Events Step 1 : Actor memilih

menu rekomendasi

Step 3 : Actor melihat.

meng-edit, menyisipkan,

atau menghapus data pada

form rekomendasi

Step 2 : Sistem

menampilkan form

rekomendasi

Step 4 : Sistem

menjalankan request

penyimpanan

Alternative Course -

Pre Condition Actor melakukan login

Post Condition Actor melakukan penyimpanan




91

4.4.2.3 Activity Diagram

1. Activity Diagram Untuk Use Case Login

Gambar 4.7 Activity Diagram Untuk Use Case Login

Pada activity diagram untuk use case login, user pertama – tama

menjalankan aplikasi, setelah aplikasi terbuka form login akan muncul dan

meminta user untuk memasukan username dan password. Jika username dan

password yang dimasukan salah, maka sistem akan kembali lagi ke form login

untuk meminta user memasukan password yang benar. Apabila username dan

password benar maka user akan masuk ke dalam sistem pakar.




93

3. Activity Diagram Untuk Use Case Mengisi Basis Aturan

Gambar 4.9 Activity Diagram Untuk Use Case Mengisi Basis Aturan

Pada activity diagram untuk use case mengisi basis aturan, user dalam hal

ini knowledge engineer, login terlebih dahulu dengan benar, lalu menu utama akan

muncul. Kemudian pilih menu basis aturan dan kemudian isi data. User dapat

meng-edit data yang telah ada, meng-input data baru, dan menghapus data aturan.

Aturan atau rule disini adalah sebagai pokok atau alasan pengambilan kesimpulan

dalam penelusuran sistem pakar.




95

5. Activity Diagram Untuk Use Case Menelusuri Kasus

Gambar 4.11 Activity Diagram Untuk Use Case Menelusuri Kasus

Pada activity diagram untuk use case menelusuri kasus, user dalam hal ini

sebagai status civil harus login dengan benar dan akan langsung ke menu utama

civil, lalu pilih menu penelusuran dan kemudian isi pertanyaan – pertanyaan yang

diajukan sistem dengan memilih jawaban yang tersedia. Setelah semua pertanyaan

dijawab maka laporan kasus akan ditampilkan.




97

2. Statechart Diagram Untuk Use Case Mengisi Basis Pengetahuan

Gambar 4.13 Statechart Diagram Untuk Use Case Mengisi Basis Pengetahuan

Pada statechart diagram untuk use case mengisi basis pengetahuan ini,

knowledge engineer harus login dengan benar, kemudian setelah menu utama

muncul maka dipilih menu pengetahuan, kemudian pilih pengetahuan yang akan

di-update dan form pengetahuan akan ditampilkan sistem. Barulah user dalam

hal ini knowledge engineer meng-update data pengetahuan.




99

4. Statechart Diagram Untuk Use Case Mengisi Rekomendasi

Gambar 4.15 Statechart Diagram Untuk Use Case Mengisi Rekomendasi

Pada state ini ditampilkan berbagai rekomendasi berdasarkan penelusuran

kasus yang dilakukan. Knowledge engineer dapat meng-update data rekomendasi

sedangkan status civil hanya dapat melihat data rekomendasi saja, sistem akan

menampilkannya pada form rekomendasi.




101

4.4.2.5 Class Diagram

Sebelum melakukan perancangan class diagram, terlebih dahulu

ditentukam masing - masing class dengan tahapan sebagai berikut (Whitten,

2004):

1. Menentukan Obyek Potensial

Dari penjelasan use case pada gambar 4.6, dapat diketahui objek – objek

potensial yang ada dalam ruang lingkup sistem pakar untuk mendeteksi gizi buruk

pada balita, yaitu:

Aturan

Id_hasil

Rule

Id_rek

Id_hasil

Id_umur

Id_warna

Id_posisi

Id_tingkat

Id_kondisi

Id_cek

Id_gejala

Id_penyakit

Umur

Id_umur

Umur

Warna

Id_warna

Warna

Posisi




103

1. Menyeleksi Obyek yang Diusulkan

Tabel 4.8 Analisis Daftar Obyek Potensial

Obyek Potensial Alasan

Aturan

Id_hasil

Rule

Id_rek

Id_hasil

Id_umur

Id_warna

Id_posisi

Id_tingkat

Id_kondisi

Id_cek

Id_gejala

Id_penyakit

Umur

Id_umur

Umur

Warna

Id_warna

Warna

Posisi

Id_posisi

Posisi

Tingkat

Id_tingkat

Tingkat

Kondisi

X

X

X

X

X

X

X

X

X

X

X

X

X

X

X

X

X

X

X

X

Aturan

Atribut Aturan

Atribut Aturan

Atribut Aturan

Atribut Aturan

Atribut Aturan

Atribut Aturan

Atribut Aturan

Atribut Aturan

Atribut Aturan

Atribut Aturan

Atribut Aturan

Atribut Aturan

Umur

Atribut Umur

Atribut Umur

Warna

Atribut Warna

Atribut Warna

Posisi

Atribut Posisi

Atribut Posisi

Tingkat

Atribut Tingkat

Atribut Tingkat

Kondisi




105

Dari hasil analisis di atas maka akan ditemukan class dari sistem pakar

untuk menentukan gizi buruk pada balita seperti yang pada tabel di bawah ini:

Tabel 4.9 Daftar Class yang Diusulkan

Nama Class

Aturan

Umur

Warna

Posisi

Tingkat

Kondisi

Cek_gejala

Gejala

Penyakit

User

Question

Rekomendasi

Nama – nama class yang diusulkan adalah class aturan, class umur, class

warna, class posisi, class tingkat, class kondisi, class cek_gejala, class gejala,

class penyakit, class user, class question, class rekomendasi.




107

berbeda, hal ini merupakan interpretasi dari kewenangnan hak akses masing –

masing status user.

User dengan status civil berelasi dengan package penelusuran yang di

dalamnya terdapat class question yang berfungsi sebagai pelacak kasus.

Adapun user dengan status knowledge enginer berelasi dengan package

basis pengetahuan yang di dalamnya terdapat class – class pengetahuan, yaitu;

terdiri dari class warna, class umur, class posisi, class tingkat, class kondisi, class

cek_gejala, class gejala, dan class penyakit.

Class aturan terdapat pada package basis aturan yang merupakan

kumpulan dari rule case / aturan kasus sistem pakar yang data – datanya berasal

dari package basis pengetahuan. Package ini juga berelasi dengan package

rekomendasi yang di dalamnya terdapat class rekomendasi, hal ini dikarenakan

ada keterkaitan antara kasus yang terjadi dengan rekomendasi yang dianjurkan.




109

2. Sequence Diagram Untuk Use Case Mengisi Basis Pengetahuan




111

Pada sequence diagram untuk mengisi basis pengetahuan ini, pertama user

dalam hal ini knowledge engineer memilih menu basis pengetahuan, lalu sistem

merespon dengan menampilkan menu basis pengetahuan. Pada menu basis

pengetahuan terdapat beberapa menu pengetahuan yang merupakan basis

pengetahuan sistem pakar untuk mendeteksi gizi buruk balita, yaitu menu

pengetahuan umur, warna, posisi, tingkat, kondisi, cek gejala, gejala, dan

penyakit. Masing – masing menu harus diisi oleh user dengan cara memilih salah

satu menu pengetahuan lalu form pengetahuan akan dimunculkan dan user

melakukan update data, baik itu meng-input, update, delete data pengetahuan

yang dipilih.




113

4. Sequence Diagram Untuk Use Case Mengisi Rekomendasi

Gambar 4.22 Sequence Diagram Untuk Use Case Mengisi Rekomendasi

Pada sequence diagram untuk use case ini menggambarkan interaksi user

dengan sistem pada saat memilih rekomendasi. Pertama sistem akan menampilkan

masing – masing menu utama user, lalu user memilih menu rekomendasi, sistem

merespon dengan menampilkan form rekomendasi. Setelah form rekomendasi

ditampilkan maka user KE dapat melakukan pengisian data rekomendasi.

Kemudian hasil dari pengsisian data oleh KE dilakukan user civil pun dapat

melihat hasil rekomendasi tersebut.




115

Di dalam sequence diagram menelusuri kasus ini, teknik penelusuran

depth first search dan model penalaran forward chaining dilakukan. Pertanyaan –

pertanyaan di atas merupakan bagian dari penelusuran kasus dengan teknik depth

first search, penelusuran data pada node – node secara vertikal dan sudah

terdefinisikan, sehingga masalah dapat digali secara mendalam sampai

ditemukannya kepastian suatu solusi yang optimal.

Penalaran forward chaining mencari bagian JIKA terlebih dahulu. Setelah

semua kondisi JIKA dipenuhi, aturan dipilih untuk mendapatkan kesimpulan.

Proses ini akan berlanjut hingga dicapai kesimpulan akhir.

User civil dalam hal ini yang melakukan interaksi dengan sistem. Setelah

menu utama civil ditampikan oleh sistem maka user memilih menu penelusuran.

Sistem merespon dengan memunculkan form menu pertanyaan – pertanyaan yaitu

pertanyaan mengenai umur, warna, posisi, tingkat, cek gejala, dan gejala. Setelah

itu user haru menjawab pertanyaan - pertanyaan yang di tampilkan sistem. Masing

– masing pertanyaan harus dipilih jawaban yang disediakan oleh sistem. sistem

menampilkan laporan kasus setelah semua kondisi rule terpenuhi.




117

tingkat, tabel kondisi, tabel cek gejala, tabel gejala, tabel penyakit, tabel question,

tabel rekomendasi, dan tabel User. Masing – masing tabel akan dirancang dengan

nilai yang berbeda.

1. Tabel Aturan

File Name : Aturan

Primary Key : Id_hasil

File Type : Master_Files

Tabel 4.11 Tabel Aturan

No Field Type Size Null Keterangan

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

Id_hasil

Rule

Id_umur

Id_warna

Id_posisi

Id_tingkat

Id_kondisi

Id_cek

Id_gejala

Id_penyakit

Id_rek

Int

Varchar

Int

Int

Int

Int

Int

Int

Int

Int

Int

5

100

5

5

5

5

5

5

5

5

5

No

No

No

No

No

No

No

No

No

No

No

Kode hasil

Nama Rule

Kode umur

Kode warna

Kode posisi

Kode tingkat

Kode kondisi

Kode cek

Kode gejala

Kode penyakit

Kode Rekomendasi




119

4. Tabel Posisi

File Name : Posisi

Primary Key : Id_posisi


Tabel 4.14 Tabel Posisi


1

2

Id_posisi

Posisi

Int

Varchar

5

100

No

No

Kode posisi

Nama posisi

5. Tabel Tingkat

File Name : Tingkat

Primary Key : Id_tingkat


Tabel 4.15 Tabel Tingkat


1

2

Id_tingkat

Tingkat

Int

Varchar

5

100

No

No

Kode tingkat

Jumlah tingkat




121

8. Tabel Gejala

File Name : Gejala

Primary Key : Id_gejala


Tabel 4.18 Tabel Gejala


1

2

Id_gejala

Gejala

Int

Varchar

5

100

No

No

Kode gejala

Gejala yg terjadi

9. Tabel Penyakit

File Name : Penyakit

Primary Key : Id_penyakit


Tabel 4.19 Tabel Penyakit


1

2

Id_penyakit

Penyakit

Int

Varchar

5

100

No

No

Kode penyakit

Nama penyakit




123

12. Tabel User

File Name : User

Primary Key : Id


Tabel 4.22 Tabel User


1

2

3

Id

Username

Password

Int

Varchar

Varchar

5

45

45

No

No

No

Kode User

Username User

Password User




125

Tabel 4.23 Tabel CRUD Database

Location

Entity_attribute

Knowledge Engineer Civil

Aturan

Id_hasil

Rule

Id_rek

Id_hasil

Id_umur

Id_warna

Id_posisi

Id_tingkat

Id_kondisi

Id_cek

Id_gejala

Id_penyakit

Umur

Id_umur

Umur

Warna

Id_warna

Warna

Posisi

Id_posisi

Posisi

Tingkat

Id_tingkat

Tingkat

ALL

CRUD

CRUD

CRUD

CRUD

CRUD

CRUD

CRUD

CRUD

CRUD

CRUD

CRUD

CRUD

ALL

CRUD

CRUD

ALL

CRUD

CRUD

ALL

CRUD

CRUD

ALL

CRUD

CRUD

R

R

R

R

R

R

R

R

R

R

R

R

R

R

R

R

R

R

R

R

R

R

R

R

R




127

4.4.2.8 Rancangan User Interface

1. Form Masuk

Gambar 4.25 Rancangan User Interface Masuk

Form ini adalah tampilan utama sistem sebelum menuju ke form

selanjutnya yaitu form login.

2. Form Login

Gambar 4.26 Rancangan User Interface Form Login

IMAGE

Username

Password

login close

Leanguage English Indonesia

SISTEM PAKAR UNTUK MENDETEKSI GIZI BURUK PADA

BALITAIMAGE

ENTER




129

4. Form Menu Utama Civil

Gambar 4.28 Rancangan User Interface Form Menu Utama Civil

User dengan status civil akan langsung masuk ke form menu utama pakar

ini, dalam form ini terdapat menu basis pengetahuan, menu basis aturan, menu

penjelasan, dan menu help. Apabila user ingin keluar dari program tinggal

mengklik tombol keluar.

IMAGE

Logout

About

Status :

Leanguage :

PENELUSURAN Help REKOMENDASI




131

6. Form Basis Aturan

Gambar 4.30 Rancangan User Interface Form Basis Aturan

Pada form menu basis aturan user, dalam hal ini pakar user dapat

mengubah aturan atau rule yang telah ada sebelumnya. User dapat melakukan

malihat aturan-aturan yang telah ada dan dapat melakukan penambahan,

penghapusan, dan edit data aturan. Apabila user ingin keluar dari program tinggal

meng-klik tombol keluar.

Status :

Leanguage :

PENGETAHUAN ATURAN REKOMENDASI HELP

Logout

About

Basis Pengetahuan

Rule :

Rule / Aturan

<< >>

Add Save Delete Close

confirm




133

8. Form Rekomendasi

Gambar 4.32 Rancangan User Interface Form Rekomendasi

Form rekomendasi ini digunakan oleh user civil. Di dalamnya terdapat

informasi rekomendasi tindakan yang harus diakukan ketika hasil penelusuran

anak balita terdeteksi sebuah kondisi tertentu.

Rekomendasi :

Jika balita anda terdeteksi :

Logout

About

Status :

Leanguage :

Help

Back

No Kasus Rekomendasi




135

4.5 System Implementation

4.5.2 Konstruksi Sistem Pakar

Dalam fase konstruksi, bahasa yang digunakan adalah Java dengan

menggunakan database MySQL serta menggunakan model penalaran forward

chaining dan teknik penelusuran depth first search.

Instalasi yang digunakan pada fase ini dilakukan pada PC komputer

pegawai puskesmas dan BKKBN kelurahan Jatisampurna, Bekasi. Dalam proses

instalasi, piranti lunak yang digunakan dan dilakukan penginstalan adalah

XAMPP Ver 1.7.3 dan JDK 6u17.

XAMPP Ver 1.7.3 digunakan untuk mengontrol databse MySQL pada

sistem, sedangkan JDKversi 6u17 untuk menjalankan sistem dan mengeksekusi

rule – rule yang menggunakan bahasa pemograman Java.

4.5.3 Pengujian Sistem Pakar

Pada tahapan pengujian sistem pakar, pengujian dilakukan dengan cara

blackbox testing. Cara pengujian dilakukan dengan menjalankan aplikasi sistem

pakar dan melakukan input data serta melihat input-nya apakah sesuai dengan

domain masalah serta kesimpulan yang diharapkan. Hasil pengujian blackbox

testing disajikan dalam tabel di bawah ini:




137

BAB V

PENUTUP

5.1 Simpulan

Berdasarkan uraian dan pembahasan yang telah diuraikan pada bab-bab

sebelumnya, maka dapat ditarik simpulan antara lain:

1. Sistem pakar untuk mendeteksi gizi buruk yang dibuat dapat membantu para

pakar gizi khususnya petugas Posyandu di lapangan, serta para ibu yang

mempunyai anak balita, untuk mendeksi indikasi terjadinya gizi buruk pada

anak balita.

2. User, dalam hal ini petugas Posyandu di lapangan, serta para ibu yang

mempunyai anak balita dapat mengetahui indikasi terjadinya gizi buruk pada

balita dengan indikator - indikator yang telah dibahas pada bab sebelumnya,

yaitu: perubahan berat badan, perubahan grafik pertumbuhan pada KMS,

gejala klinis yang terjadi, serta tingkat perubahan grafik pada KMS.

3. Dengan adanya sistem pakar untuk mendeteksi gizi buruk pada balita, didapati

beberapa indikator baku dalam menentukan gizi buruk balita dengan merujuk

pada Kartu Menuju Sehat (KMS) sehingga dapat mengurangi human error

dalam mendeteksi kemungkinan balita mengalami gizi buruk. Dalam

perancangan sistem pakar ini dihasilkan kaidah produksi sebanyak 49 rule dan

terciptanya activitiy diagram, class diagram, state diagram, dan sequence

diagram untuk use case diagram sebanyak 5 use case yang berbeda yaitu; use

case login, use case mengisi basis pengetahuan, use case mengisi basis aturan,




139

sehingga masalah gizi buruk yang sering meresahkan masyarakat khususnya para

ibu yang mempunyai anak balita dapat diminimalisasi dan dilakukan pencegahan

secara dini. Serta melakukan tahap lanjut dari pengembangan sistem pakar.

1

DAFTAR PUSTAKA

Afriani, Syahida. Pengembangan Aplikasi Sistem Pakar Untuk Mendiagnosis

Penyakit Demam Pada Anak. Jakarta: UIN. 2007.

Al Fatta, Hanif. Analisis dan Perancangan Sistem Informasi. Yogyakarta: Andi.

2007.

Andi. Pengembangan Sistem Pakar Menggunakan Visual Basic. Ed.

1.Yogyakarta: Andi. 2003.

Atmarita. Kebutuhan Gizi Mempengaruhi Kecerdasan Anak. www.kompas.com,

diakses pada 19 Agustus 2009. 2005.

Badan Kordinasi Keluarga Berancana. Perawatan dan Pengasuhan Balita.

Jakarta: BKKBN press. 2006.

Departemen Kesehatan RI. Pedoman Tatalaksana KEP Pada Anak di Puskesmas

dan di Rumah Tangga. Jakarta: Direktorat Bina Gizi Kesehatan

Masyarakat Press. 2005.

Glass, Michael, et. al. Beginining PHP, Apache, MySQL Web Development.

Indianapolis: Wiley Publishing. 2004.

Gulo, W. Metodologi Penelitian. Jakarta: Grasindo. 2002.

Hariyanto, Bambang, Ir., MT. Sistem Manajemen Basisdata. Bandung:

Infomatika. 2004.

http://www.kompas.com/




http://www.ilmukomputer.com/

3

Raynor, W. The International Dictionary of Artificial Intellegence. London:

Glenlake Publishing. 1996.

Rich, E., and K. Knight. Artificial Intelligent, 2 and ed. New York: McGraw-Hill.

1991.

Sarmin, Drh., MP. Cara Mendeteksi Gizi Buruk Pada Balita.

www.almawaddah.wordpress.com, diakses 2 Juli 2009. 2009.

Sediaoetama, Djaeni, Achmad. Prof., Dr., M.Sc. Ilmu Gizi. Jakarta: Dian Rakyat.

2000.

Somantri, Maman, ST, MT. Pemrograman Berorientasi Objek Menggunakan

Java. Semarang: Universitas Diponegoro.

www.geocities.com/mmsomantri. diakses 2 Juli 2009. 2004.

Syafiq, Ahmad, Ir., M. Sc., Ph.D . et. al. Modul Gizi Kesehatan Masyarakat.

Jakarta: UIN Jakarta Press. 2006.

Turban, Efraim, et. al. Decision Support System and Intelligent System(Sistem

Pendukung Keputusan dan Sistem Cerdas) Jilid 2 Ed. 7. Yogyakarta:

Andi. 2005.

Persatuan Ahli Gizi Indonesia. Visi dan Misi Gizi Dalam Mencapai Indonesia

Sehat 2010, Jakarta: EGC. 1999.

Wahyono, Teguh. Sistem Informasi. Yogyakarta: Graha Ilmu. 2003.

Wardiana, Wawan. Perkembangan Tenologi Informasi di Indonesia,

www.informatika.lipi.go.id, diakses 5 Agustus 2009. 2007.

Welling, Luke, et. al. PHP and MSQL Development. Ed 2. Indianapolis: Sams

Publishing. 2003.

http://www.almawaddah.wordpress.com/

http://www.geocities.com/mmsomantri

http://www.informatika.lipi.go.id/




1



Azis Sukma Dhiana, Ditdit Nugraha Utama, Nia Kumaladewi

Jurusan Sistem Informasi, Fakultas Sains Dan Teknologi, Universitas Islam Negeri

Syarif Hidayatullah, Jakarta

Abstrak

Keadaan gizi buruk sudah seharusnya dapat dipantau sedini mungkin, salah satu caranya dengan pemantauan rutin melalui Posyandu (Pos Pelayanan Terpadu) dan Puskesmas menggunakan Kartu Menuju Sehat (KMS). Karena tidak adanya indikator pasti yang menentukan bahwa balita tersebut dinyatakan kurang gizi atau gizi buruk, maka sering terjadi human error atau kesalahan manusia dalam menganalisa terjadinya gejala awal gizi buruk pada balita dikarenakan berbagai faktor, diantaranya kurangnya SDM yang terlatih dan jumlahnya terbatas. Seiring dengan perkembangan komputer dewasa ini yang mengalami banyak perubahan maka perlu dikembangkannya sistem pakar untuk mendeteksi gizi buruk pada balita agar dapat membantu hal tersebut. Penelitian difokuskan pada bagaimana cara kerja sistem pakar memproses sebuah domain permasalahan sehingga tercapai sebuah simpulan atau jawaban atas gizi buruk pada balita. Dengan menggunakan inference engine yang merupakan modul yang berisi model penalaran forward chaining dan teknik penelusuran depth first search, konsistensi pada rule atau aturan – aturan akan terjaga dengan baik sesuai dengan keahlian pakarnya karena tersimpan di dalam blakcboard atau area kerja memori yang disimpan sebagai database untuk deskripsi persoalan terbaru yang ditetapkan oleh fakta yang terjadi.Pemodelan yang digunakan adalah metodologi pengembangan sistem melalui pendekatan metodologi berorientasi objek (Object Oriented Modelling) serta menggunakan tools pengembangan sistem Unified Modelling Language (UML) yang dikembangkan menggunakan model Expert System Development Life Cycle dengan menggunakan bahasa pemrograman Java dan database MySQL. Dengan adanya sistem pakar ini diharapkan dapat membantu para petugas KB, petugas Posyandu, serta para ibu yang mempunyai anak balita untuk mendeteksi terjadinya gejala gizi buruk pada balita sejak dini dengan mengacu kepada Kartu Menuju Sehat (KMS) sehingga langkah pencegahan segera dilakukan.

Kata Kunci: Sistem Pakar, Kartu Menuju Sehat (KMS), Mesin Inferensi, Expert System Development Life Cycle, Unified Modelling Language (UML), Forward Chaining, Depth First Search.




3

Keadaan gizi buruk sudah seharusnya

dapat dipantau sedini mungkin, salah satu

caranya dengan pemantauan rutin melalui

Posyandu (Pos Pelayanan Terpadu) dan

Puskesmas menggunakan Kartu Menuju Sehat

(KMS) (Syafiq, 2006).

Posyandu yang sering dilakukan di

Indonesia adalah sebagai sarana pemantauan

gizi balita. Karena tidak adanya indikator pasti

yang menentukan bahwa balita tersebut

dinyatakan kurang gizi atau gizi buruk, maka

sering terjadi human error atau kesalahan

manusia dalam menganalisis terjadinya gejala

awal gizi buruk pada balita dikarenakan

berbagai faktor diantaranya kurangnya SDM

yang terlatih, faktor sikologis petugas akibat

banyaknya kasus yang ditangani, jumlah SDM

terbatas dan aspek – aspek lain yang

mempengaruhi tingkat konsistensi berfikir

dalam keadaan normal, sehingga hal ini akan

sangat berpengaruh terhadap hasil analisis

kasus yang sedang ditangani (Syafiq, 2006).

Beranjak dari hal di atas, penelitian ini

dimaksudkan untuk membuat suatu

pembahasan penelitian berupa analisis dan

pengembangan aplikasi sistem komputer yaitu

sistem pakar untuk mendeteksi gejala gizi

buruk pada balita, untuk membantu para

petugas KB, petugas posyandu di lapangan,

serta para ibu yang mempunyai anak balita

sebagai langkah awal pencegahan gizi buruk

pada balita.

II. LANDASAN TEORI

2.1 Definisi Deteksi

Kata deteksi yaitu usaha menentukan

keberadaan, anggapan, atau kenyataan. Adapun

mendeteksi adalah menemukan atau

menentukan keberadaaan atau kenyataan

sesuatu (Pusat Bahasa Depdiknas, 2008).

2.2 Kecerdasan Buatan

2.2.1 Definsi Kecerdasan Buatan

Definsi Kecerdasan Buatan AI (Artificial

Intelligent) adalah suatu area dalam ilmu

komputer. Istilah tersebut mencakup banyak

definisi (Raynor dalam Turban, 2005). Sebagian

besar pakar setuju bahwa AI (Artificial

Intelligent) berkaitan dengan dua ide dasar.

Pertama ide yang melibatkan pembelajaran

proses pemikiran manuasia (untuk memahami

apa yang dimaksud dengan kecerdasan buatan),

kedua berkaitan dengan representasi dan

duplikasi proses tersebut melalui mesin

(misalnya komputer dan robot). Satu definisi AI

(Artificial Intelligent) yang telah dikenal dengan

baik adalah “Kecerdasan Buatan adalah studi

tentang bagaimana membuat komputer

melakukan hal yang pada saat itu lebih baik

dilakukan oleh manusia.” dinyatakan oleh (Rich

dalam Turban, 2005).

2.2.2 Karakteristik Kecerdasan Buatan

Berikut ini adalah beberapa karakteristik

kecerdasan buatan yang biasa terkandung dalam

sistem tersebut (Turban, 2005), yaitu:




5

2.3.4 Struktur Sistem Pakar

Berikut di bawah ini adalah gambar

struktur sistem pakar:

(Sumber: Turban, 2005)

Gambar 2.1 Struktur Sistem Pakar

Deskripsi singkat dari gambar di atas :

1. Subsistem Akuisi Pengetahuan

Akuisi pengetahuan adalah akumulasi,

transformasi keahlian pemecahan masalah

dari pakar atau sumber pengetahuan

terdokumentasi ke program komputer

2. Basis Pengetahuan

Basis pengetahuan berisi pengetahuan

yang relevan yang diperlukan untuk

memahami, merumuskan, dan

memecahkan persoalan.

3. Mesin Inferensi

“Otak” ES adalah mesin inferensi, yang

dikenal juga sebagai struktur kontrol atau

penerjemah aturan (dalam ES berbasis

aturan).

4. Antar Muka Pengguna

Sistem pakar berisi prosesor bahasa untuk

komunikasi berorientasi persoalan yang

mudah antara pengguna dan komputer.

5. Balckboard (tempat kerja).

Blakcboard adalah area kerja memori yang

disimpan sebagai database untuk deskripsi

persoalan terbaru yang ditetapkan oleh data

input.

6. Subsistem Penjelasan (Justifier)

Kemampan untuk melacak tanggung jawab

suatu kesimpulan terhadap sumbernya

adalah penting untuk transfer keahlian dan

dalam pemecahan masalah.

7. Sistem Perbaikan Pengetahuan

Pakar manusia mempunyai sistem perbaikan

- pengetahuan; yakni mereka dapat

menganalisis pengetahuannya sendiri dan

kegunaannya, belajar darinya, dan

meningkatkannya untuk konsultasi

mendatang.

2.3.5 Manfaat dan Kemampuan Sistem Pakar

Ribuan sistem pakar saat ini digunakan

dihampir setiap industri dan setiap area

fungsional. Berikut ini manfaat sistem pakar

(Turban, 2005):

1. Meningkatkan output dan produktivitas

2. Menurunkan waktu dalam pengambilan

keputusan

3. Meningkatkan kualitas proses dan produk

4. Mengurangi dowtime

5. Menyerap keahlian langka

6. Fleksibilitas

Lingkungan Konsultasi Lingkungan Pengembang

Akuisi pengetahuan

Pengguna

Antarmuka pengguna

Tindakan yang direkomendasikan

Fasilitas penjelasan

Mesin Inferensi Menarik kesimpulan

Penerjemah Pembuat jadwal Penguat konsistensi

Blackboard (tempat kerja)Rencana Agenda

Solusi Deskripsi masalah

Basis PengetahuanFakta : apa yang diketahui tentang area Domain

Aturan : referensi logika (misalnya antara gejala dan penyebab )

Perbaikan Pengetahuan

Pengetahuan pakar

Fakta tentang kejadian khusus

Pengetahuan terdokumentasi

Knowledge Engineer




7

III. METODOLOGI PENELITIAN

3.1 Pengumpulan Data

a. Observasi

Observasi merupakan teknik

pengumpulan data yang efektif untuk

mempelajari sebuah sistem. Dalam observasi,

dilakukan teknik penemuan fakta dimana

analisi sistem turut berpartisipasi atau

menyaksikan seseorang yang sedang

melakukan aktivitas untuk mempelajari sistem

(Whitten, 2004).

b. Interview / wawancara

Wawancara atau interveiw merupakan

teknik penelusuran fakta dimana analis sistem

mengumpulkan informasi dari individu -

individu melalui interaksi face to face

(Whitten, 2004).

c. Studi Literatur

Pengumpulan data biasanya diawali

dengan mengumpulkan informasi yang

berhubungan dengan masalah penelitian.

Informasi – informasi tersebut dapat diperoleh

melalui peninjauan literature yang relevan

(Gulo, 2002).

Studi literatur dalam penelitian ini

dilakukan dengan cara mempelajari buku

karangan dari para pakar ahli gizi diantaranya

Prof. DR. Achmad Djaeni Sediaoetama, M.Sc,

Sjahmien Moehyi (Ahli Gizi), Ir.Ahmad

Syafiq, M.Sc, Ph.D dan sumber – sumber lain

untuk menunjang dalam pembangunan sistem

pakar ini. Adapun daftar buku - buku dan

sistus-situs web yang menjadi referensi dalam

penelitian ini dapat dilihat pada daftar pustaka.

3.2 Metodologi Pengembangan Sistem

Dalam pengembangan sistem pakar ini,

metodologi yang digunakan adalah Expert

System Development Life Cycle yang melibatkan

enam tahap pokok seperti yang dapat terdapat

pada gambar di bawah ini:


Gambar 3.1 Fase Pengembangan Sistem Pakar

Inisialisasi Kasus

Tahapan ini merupakan tahapan penentuan

hal - hal penting sebagai dasar permasalahan

yang akan dianalisis. Tahapan ini merupakan

tahap untuk mengkaji dan membatasi masalah

yang akan diimplementasikan dalam sistem

(Andi, 2003).

Dalam tahapan ini ditentukan

permasalahan yaitu gejala gizi buruk serta gajala

klinisnya. Berangkat dari data hasil observasi

kemudian dilakukan pengkajian dan pembatasan

Fase I Inisialisasi Kasus

Fase II Analisis dan Desain Sistem

Fase III Prototipe Dasar Kasus

Fase V Implementasi Sistem

Fase IV Pengembangan Sistem

Fase VI Implementasi Tahap Lanjut




9

Forward cahining adalah pendekatan

data-driven mulai dari data yang tersedia atau

ide dasar, dan kemudian kita mencoba menarik

kesimpulan (Turban, 2005).

Pada tahapan forward chaining

dilakukan dengan membuat pohon inferensi

untuk memudahkan mencari bagian JIKA

terlebih dahulu dari parameter gizi buruk,

Setelah semua kondisi JIKA dipenuhi, aturan

atau rule dipilih untuk mendapatkan

kesimpulan. Proses ini akan berlanjut hingga

dicapai kesimpulan akhir.

b. Depth First Search

Depth First Search adalah teknik

penelusuran data pada node – node secara

vertikal dan sudah terdefinisikan, misalnya

dari kiri ke kanan. Keuntungan pencarian data

dengan teknik ini adalah bahwa penelusuran

masalah dapat digali secara mendalam sampai

ditemukannya kepastian suatu solusi yang

optimal (Andi, 2003).


Gambar 3.4 Depth First Search

Pada tahapan depth first search ini

dilakukan penelusuran data dari parameter atau

indikator gizi buruk pada node – node yang

sudah terdefinisikan (pertanyaan), dari semua

rangkaian node secara mendalam sampai

ditemukannya kesimpulan.

2. Representasi Pengetahuan

Pengetahuan yang diperoleh dari pakar

atau sekumpulan data harus direpresentasikan

dalam format yang dipahami oleh manusia dan

dapat dieksekusi pada komputer. Terdapat

banyak metode yang berbeda untuk repsesentasi,

yang paling populer adalah aturan produksi

(Turban, 2005).

Teknik representasi pengetahuan yang

dilakukan pada tahap ini adalah dengan

menggunakan kaidah produksi, yaitu membuat

kaidah produksi berupa aturan (rule) yang

berupa IF (kondisi) THEN (aksi) dimana kondisi

merupakan bagian dari awal yang

mengekspresikan situasi (pernyataan berawal IF)

dan aksi merupakan bagian yang menyatakan

suatu tindakan tertentu yang diharapkan jika

suatu situasi bernilai benar (pernyataan

berawalan THEN).

3.2.1 Pengembangan Sistem

Pengembangan sistem di sini lebih

kepada system design atau perancangan

perangkat lunak sistem pakar itu sendiri. Desain

sistem adalah sebuah teknik pemecahan masalah

yang saling melengkapi (dengan analisis sistem)




11

menetukan pola berfikir sistem yang akan

dibuat. Hasil uraian para pakar yaitu :

1. Apabila garis tersebut berada di Bawah

Garis Merah (BGM), artinya balita

tersebut berada dalam kondisi gizi kurang.

2. Apabila garis tersebut berada di Bawah

Garis Merah (BGM) disertai gejala klinis

penyerta dengan dan tampak kondisi badan

kelihatan kurus maka anak tersebut

menalami kondisi gizi buruk.

3. Bila grafik tersebut berada di atas garis

merah (terletak pada pelangi kuning/hijau),

maka balita tersebut digolongkan dalam

gizi sedang. Hal ini beberapa

kemungkinan:

b. Bila pada penimbangan berat badan

bulan berikutnya terjadi kenaikan berat

badan, maka anak tersebut gizinya

baik.

c. Sebaliknya gizinya dianggap tidak baik

apabila terjadi penurunan berat badan

dibandingkan penimbangan berat

badan bulan lalu.

d. Bila grafik terletak di atas pelangi

hijau tua, maka anak tersebut masuk

dalam kategori gizi baik.

Dengan menggunakan indikator gizi

sebagai berikut:

1. Umur balita

Dari umur balita dapat digolongkan pada

dua bagian, yaitu; di atas lima tahun dan di

bawah lima tahun.

2. Letak berat badan pada warna KMS

Letak berat badan pada warna KMS

digambarkan dalam tiga warna, yaitu; hijau,

kuning, dan BGM (Bawah Garis Merah).

3. Perubahan berat badan pada KMS

Perubahan berat badan digolongkan pada

tiga bagian, yaitu; naik, turun, dan tetap.


Perubahan grafik menunjukan perubahan

garis berat badan balita pada KMS. Hal ini

diklasifikasikan menjadi 3 bagian, yaitu; 1T

(satu tingkat), 2T (dua tingkat), 3T (tiga

tingkat).


Gejala klinis penyerta yang dimaksud

adalah:

a. Tanda-tanda Kwashiorkor

Edema (pembengkakan) pada tubuh

khususnya pada kaki (dorsum pedis)

Wajah membulat dan sembab

Otot-otot mengecil, lebih nyata

apabila diperiksa pada posisi berdiri

dan duduk, anak berbaring terus

menerus.

Perubahan status mental

Anak sering menolak segaka jenis

makanan

Sering disertai infeksi, kekurangan

darah dan diare/mencret

Rambut berwarna kusam dan mudah

dicabut

Gangguan kulit berupa bercak merah

yang meluas dan berubah menjadi

hitam (crazy pavment dermatosis)

Pandangan mata anak tampak layu




13

3. Studi Literatur

Dari hasil penelitian yang dilakukan

oleh Afriani dapat diambil beberapa kelebihan

dan kekurangan dari sistem pakar tersebut. Hal

itu ditinjau dari penjelasan teori dari beberapa

ahli, yaitu diantaranya; kelebihan dari sistem

pakar ini penelitian ini diantaranya; antarmuka

(user interface) mudah dipahami user dalam

melakukan konsultasi kasus penyakit demam

pada anak. hal ini sesuai dengan apa yang

disampaikan oleh Whitten (2004), yaitu “user

interface menekankan semua hal dari starting

system sampai persentasi akhir dari output atau

input yang diinginkan”. Dilengkapi dengan

form konsultasi, informasi tentang demam

sebagai penjelasan sistem, serta form basis

data sebagai base knowledge sistem tersebut.

Sesuai dengan yang disampaikan oleh Turban

(2005), yaitu “pengetahuan pakar harus

direpresentasikan dalam format yang dipahami

komputer dan diatur dalam basis pengetahuan

sistem pakar.”

Selain kelebihan, terdapat juga

beberapa kelemahan atau kekurangan yang

terdapat dalam sistem ini, yaitu dalam hal

dokumentasi dan keamanan sistem. Dalam

sistem ini tidak ada fasilitas atau fitur untuk

proteksi atau keamamanan data yang spesifik,

padahal menurut Turban (2005), “Karena

sistem pakar berisi pengetahuan yang sensitif

yang menjadi hak milik organisasi, maka

sangat penting untuk memiliki mekanisme

keamanan yang baik.”

4.2 Analisis dan Desain Sistem

Berdasarkan hasil analisis masalah dapat

dirancang kerangka sistem yang

menggambarkan kebutuhan sistem pakar di atas.

Gambaran untuk sistem pakar ini dapat dilihat



Gambar 3.5 Kerangka Sistem Pakar

Dalam penalaran maju, aturan - aturan

diuji satu demi satu dalam urutan tertentu, dalam

hal ini penelusuran depth first search ke dalam

basis aturan oleh user. Saat aturan diuji, sistem

pakar akan mengevaluasi apakah kondisinya

benar atau salah. Jika kondisinya benar, maka

aturan itu akan dilaporkan dan disimpan

kemudian aturan selanjutnya diuji. Proses ini

akan berulang (iterative) sampai seluruh basis

aturan teruji dengan berbagai kondisi (Andi,

2003).

4.3 Prototipe Dasar Kasus

Prototyping ES meliputi representasi

pengetahuan yang ditangkap dengan sebuah

cara yang memungkinkan inferensi dan kreasi

Ben

SalaBenar

Sala

Pengetah

Cek Aturan

Selesai

Cek Apakah

Cek Dalam Basis

Cari Aturan

Simpan Aturan

Laporkan Aturan




15

awal yang mengekspresikan situasi atau

premis (pernyataan berawal IF) dan aksi

merupakan bagian yang menyatakan suatu

tindakan tertentu atau konklusi yang

diharapkan jika suatu situasi atau premis

bernilai benar (pernyataan berawalan THEN).

4.4 Pengembangan Sistem

4.4.2 System Design

4.4.2.1 Identifikasi actor

Actor di dalam sistem pakar untuk

mendeteksi gizi buruk pada balita ini

diklasifikasikan menjadi dua yaitu Knowledge

Engineer (KE) dan Civil.

Tabel 4.1 Tabel Identifikasi Actor

No Actor Keterangan

1

2

Knowledge Engineer

Civil

Memiliki wewenang untuk melakukan perubahan data pada basis pengetahuan, basis aturan, dan rekomendasi hasil dari penggalian pengetahuan dari pakar. Memiliki wewenang untuk melakukan penelusuran kasus dan melihat rekomendasi kasus.

4.4.2.2 Use Case Diagram

Gambar Use Case Diagram

Pada use case di atas terdapat case login

yang di dalamnya terdapat objek yaitu user.

User di sini merupakan actor dari sistem pakar

untuk mendeteksi gizi buruk pada balita yang

dibagi menjadi dua yaitu civil dan knowledge

engineer. Kemudian di dalam use case mengisi

basis pengetahuan terdapat beberapa objek

potensial diantaranya umur, warna, posisi,

tingkat, kondisi, cek gejala, gejala, dan penyakit.

Pada use case mengisi basis aturan terdapat di

dalamya objek potensial yaitu aturan. Pada

aturan ini merupakan kumpulan rule sistem

pakar yang merepresentasikan pengetahuan.

Pada use case menelusuri kasus terdapat

di dalamnya terdapat objek potensial yaitu

question. Question ini merupakan sarana

penelusuran kasus bagi user dengan cara

mengisi pertanyaan yang disediakan sistem

untuk dicocokan dengan aturan yang tersedia

pada basis aturan. Use case mengisi

rekomendasi dilakukan oleh knowledge

engineer. Terdapat objek rekomendasi pada use

case ini. Rekomendasi mempunyai kaitan

dengan kasus – kasus yang mungkin terditeksi

oleh hasil penelususran kasus

Setelah didapatkan nama – nama class,

lalu dapat ditentukan relasi atau hubungan antar

class yang terdapat dalam sistem pakar

mendeteksi gizi buruk pada balita dapat dilihat





17

oleh komputer dengan menggunakan

mekanisme inferensi. Mekanisme inferensi

adalah sebagai mesin inferensi di dalam

sistem pakar yang mengolah base

knowledge (pengetahuan tentang gizi

buruk). Dengan teknik penelusuran depth

first search, mesin inferensi ini melakukan

proses penalaran dengan metode forward

chaining (mencari bagian JIKA terlebih

dahulu dalam hal ini indikator atau gejala

yang terjadi. Setelah semua kondisi JIKA

dipenuhi, aturan dipilih untuk

mendapatkan kesimpulan yang terjadi).

Setelah didapat simpulan, maka akan

diketahui kondisi gizi yang terjadi pada

balita. Proses penarikan kesimpulan akan

diproses dengan konsisten oleh komputer

berdasarkan formalisasi yang telah

dirumuskan sebelumnya oleh pakar dan

knowledge enginer.

5.2 Saran

Berdasarkan simpulan yang telah

dipaparkan di atas, maka saran untuk peneliti

selanjutnya agar dapat mengembangkan

sistem pakar untuk mendeteksi gizi buruk

pada balita yang dapat melakukan penilaian

status gizi dengan beberapa pendekatan yaitu

berdasarkan pendekatan klinis dan

antropometri, sehingga masalah gizi buruk

yang sering meresahkan masyarakat

khususnya para ibu yang mempunyai anak

balita dapat diminimalisasi dan dilakukan

pencegahan secara dini. Serta melakukan tahap

lanjut dari pengembangan sistem pakar.

DAFTAR PUSTAKA

Afriani, Syahida. Pengembangan Aplikasi

Sistem Pakar Untuk Mendiagnosis

Penyakit Demam Pada Anak. Jakarta:

UIN. 2007.

Al Fatta, Hanif. Analisis dan Perancangan

Sistem Informasi. Yogyakarta: Andi.

2007.

Andi. Pengembangan Sistem Pakar

Menggunakan Visual Basic. Ed.

1.Yogyakarta: Andi. 2003.

Atmarita. Kebutuhan Gizi Mempengaruhi

Kecerdasan Anak. www.kompas.com,

diakses pada 19 Agustus 2009. 2005.

Badan Kordinasi Keluarga Berancana.

Perawatan dan Pengasuhan Balita.

Jakarta: BKKBN press. 2006.

Departemen Kesehatan RI. Pedoman

Tatalaksana KEP Pada Anak di

Puskesmas dan di Rumah Tangga.

Jakarta: Direktorat Bina Gizi

Kesehatan Masyarakat Press. 2005.

Glass, Michael, et. al. Beginining PHP, Apache,

MySQL Web Development.

Indianapolis: Wiley Publishing. 2004.

Gulo, W. Metodologi Penelitian. Jakarta:

Grasindo. 2002.

Hariyanto, Bambang, Ir., MT. Sistem

Manajemen Basisdata. Bandung:

Infomatika. 2004.

http://www.kompas.com/




http://www.ilmukomputer.com/

http://www.almawaddah.wordpress.com/

http://www.geocities.com/mmsomantri

19

Persatuan Ahli Gizi Indonesia. Visi dan Misi

Gizi Dalam Mencapai Indonesia

Sehat 2010, Jakarta: EGC. 1999.

Wahyono, Teguh. Sistem Informasi.

Yogyakarta: Graha Ilmu. 2003.

Wardiana, Wawan. Perkembangan Tenologi

Informasi di Indonesia,

www.informatika.lipi.go.id, diakses 5

Agustus 2009. 2007.

Welling, Luke, et. al. PHP and MSQL

Development. Ed 2. Indianapolis:

Sams Publishing. 2003.

Whitten, et. al. Metode Desain dan Analisis

Sistem. Ed. 6, Indonesian Translation

Yogyakarta: Andi. 2004.

Yuniastuti, Ari. Gizi dan Kesehatan.

Yogyakarta: Graha Ilmu. 2008.

http://www.informatika.lipi.go.id/

Documents

rancang bangun sistem pakar untuk mendeteksi gizi buruk pada balita program studi sistem