Click here to load reader

Sistem Pakar

  • View
    40

  • Download
    0

Embed Size (px)

DESCRIPTION

belajar informatika

Text of Sistem Pakar

SISTEM PAKAR UNTUK MENDIAGNOSIS PENYAKIT LEUKIMIA MENGGUNAKANMETODE BAYESIAN NETWORK

OLEHMUHAMAD W SUWANDI (231 10 083) MARDON DJINGI (231 10 069)FAKULTAS TEKNIK JURUSAN TEKNIK INFORMATIKA UNIVERSITAS KATOLIK WIDYA MANDIRA KUPANG20141

KATA PENGANTARPuji syukur penulis panjatkan kehadirat Tuhan Yang Maha Esa, yang telah melimpahkan kasih, karunia dan anugerahnya, sehingga penulis dapat menyelesaikan laporan Sistem Pakar Untuk Mendiagnosa Penyakit Leukimia Menggunakan Metode Bayesian Network tepat pada waktunya.

Dalam menyelesaikan laporan ini, penulis sudah berusaha sebaik mungkin, namun penulis hanyalah insan yang tidak sempurna yang tidak terlepas dari keterbatasan, penulis menyadari bahwa masih banyak terdapat kesalahan dalam penulisan laporan ini. Untuk itu penulis dengan hati terbuka menerima saran dan kritik dalam upaya menyempurnakan laporan ini nantinya.

Dalam menyelesaikan laporan ini, penyusun banyak mendapatkan bantuan dari berbagai pihak yang telah memberikan keterangan, data-data, waktu, tenaga dan pikiran demi terselesaikannya Skripsi ini. Oleh karena itu, dalam kesempatan ini penyusun ingin menyampaikan ucapan terima kasih yang sebesar-besarnya kepada :

1. Ibu Paulina Yulianti Bria,ST. MT., selaku dosen matakulia sistem pakar.2. Teman-teman Rio,Epang,Lalong,Putra,Abi dan semua teman-teman seangkatan yang telah banyak memberikan dukungan.3. Semua pihak yang telah memberikan bantuan dalam menyelesaikan laporan ini.Kupang, 2014PenulisBAB IPENDAHULUAN1.1 Latar BelakangDalam kehidupan manusia kesehatan merupakan hal yang sangat penting untuk dibicarakan dan dipelihara. Hidup sehat adalah salah satu modal bagi seorang manusia agar dapat menjalani aktivitasnya. Walaupun demikian tak dapat kita pungkiri bahwa masalah kesehatan selalu diikuti dengan adanya atau munculnya penyakit yang dapat menjadi ancaman bagi manusia. Tingginya angka kematian pada manusia disebabkan oleh berbagai jenis penyakit salah satunya Leukimia.

Leukemia adalah suatu jenis kanker yang dimulai dari sel darah putih. Dalam keadaan normal, sel darah putih, berfungsi sebagai pertahanan tubuh, akan terus membelah dalam suatu kontrol yang teratur. Pada penderita leukemia, terjadi pembentukkan sel darah putih abnormal (sel leukemia) yang berbeda dan tidak berfungsi seperti sel darah putih normal. Leukemia umumnya muncul pada diri seseorang sejak dimasa kecilnya, sumsum tulang tanpa diketahui dengan jelas penyebabnya telah memproduksi sel darah putih yang berkembang abnormal. Untuk melakukan diagnosa penyakit, pasien dapat langsung berkonsultasi dengan dokter atau ahli sehingga dokter langsung dapat menentukan penyakit yang diderita pasien tersebut. Namun ada kendala-kendala yang dialami oleh pasien

pada saat konsultasi yaitu keterbatasan waktu seorang dokter atau pakar karena manusia juga memerlukan waktu beristirahat, tempat aksesnya bersifat lokal pada suatu tempat saja dimana pakar berada, dan membutuhkan biaya yang mahal. Sedangkan dengan mengunakan sistem pakar akan lebih mudah karena tidak terbatas waktu, dapat digunakan kapanpun juga, dan dapat digunakan di berbagai tempat

Seperti yang diketahui, dewasa ini telah berkembang bidang studi Artificial Inteligence (kecerdasan buatan) yang mempelajari serta mampu meniru kecerdasan manusia. Salah satu sub bidang kecerdasan buatan adalah expert sistem (sistem pakar). Sistem pakar mampu meniru kerja seorang pakar dalam bebagai bidang, seperti medis dan geologi. Untuk mendapatkan informasi berupa kesimpulan dari seperangkat data atau fakta yang diketahui dapat menggunakan metode Bayesian Network. Bayesian Network merupakan suatu metode penyelesaian masalah yang dapat merepresentasikan hubungan sebab akibat diantara variabel-variabel yang terdapat pada struktur bayesian network. Sebagai contoh, sebuah bayesian network dapat mewakili hubungan probabilistik antara penyakit dan gejala. Bayesian network dapat digunakan untuk menghitung probabilitas dari kehadiran berbagai gejala penyakit.

Bertolak dari keseluruhan pembahasan tersebut, penulis ingin mengangkatnya sebagai suatu permasalahan pada penulisan laporan ini dengan judul sistem pakar untuk mendiagnosis penyakit leukimia menggunakan metode bayesian network. . Diharapkan dengan adanya sistem ini dapat membantu seorang dokter/ahli dalam proses pendiagnosaan pasien.

1.2 PermasalahanBerdasarkan latar belakang yang telah diuraikan, perumusan masalah pada sistem ini adalah bagaimana membuat sistem pakar untuk mendiagnosis penyakit leukimia menggunakan metode bayesian network1.3 Batasan MasalahDari perumusan masalah di atas, penulis membatasi permasalahan dalam penulisan laporan ini yaitu diagnosis hanya pada penyakit leukemia dengan hasil diagnosis positif atau negatif. Apabila positif, akan dihitung nilai probabilitas untuk setiap jenis penyakit. Basis pengetahuan terdiri dari 4 jenis penyakit leukemia.

1.4 Tujuan PenulisanAdapun tujuan yang akan dicapai dalam penulisan laporan tugas akhir ini adalah, merancang suatu aplikasi yang dapat membantu Dokter/Ahli untuk memberikan diagnosa penyakit pasien dengan meminimalkan resiko terjadinya kesalahan.

BAB II TINJAUAN PUSTAKA2.1 Pengertian Sistem PakarMenurut Arhami (2005), sistem pakar adalah suatu cabang dari pemrograman AI (Artificial Intelligence) yang membuat penggunaan secara luar pengetahuan (Knowledge) yang khususnya untuk penyelesaian tingkat manusia yang pakar.

Menurut Kusumadewi (2003), sistem pakar (expert system) adalah sistem yang berusaha mengadopsi pengetahuan menusia ke komputer, agar komputer dapat menyelesaikan masalah seperti yang biasa dilakukan oleh para ahli.

Pada dasarnya sistem pakar diterapkan untuk mendukung aktivitas pemecahan masalah. Beberapa aktivitas pemecahan yang dimaksud antara lain : pembuatan keputusan (decision making), pemanduan pengetahuan (knowledge fusing), pembuatan desain(designing), perencanaan (planning), pengaturan (regulating), pengendalian (controlling), diagnosis (diagnosing), penjelasan (explaining), pemberian nasihat (advising), dan pelatihan (tutoring). Selain itu sistem pakar juga dapat berfungsi sebagai asisten yang pandai dari seorang pakar.

Didalam sistem pakar tidak ada batasan dalam menentukan siapa yang akan menggunakan sistem ini.

a. Beberapa orang yang dapat menggunakan sistem pakar :i. Orang awam yang bukan pakar untuk meningkatkan kemampuan mereka dalam memecahkan masalah.

ii. Pakar sebagai asisten yang berpengetahuan.

iii. Memperbanyak atau menyebarkan sumber pengetahuan yang semakin langka.

b. Alasan mendasar mengapa sistem pakar dikembangkan untuk mengganti seorang pakar :i. Dapat menyediakan kepakaran setiap waktu dan diberbagai lokasi.

ii. Secara otomatis mengerjakan tugas-tugas rutin yang membutuhkan seorang pakar.

iii. Seorang pakar akan pensiun atau pergi.

iv. Menghadirkan/menggunakan jasa seorang pakar memerlukan biaya yang mahal.

v.Kepakaran dibutuhkan juga pada lingkungan yang tidak bersahabat (hostile environtment).

c. Adapun ciri-ciri yang terdapat didalam sebuah sistem pakar :i. Terdapat pada bidang yang spesifik.

ii. Dapat memberikan penalaran untuk data-data yang tidak lengkap atau tidak pasti.

iii. Dapat mengemukakan rangkaian alasan yang diberikannya dengan cara yang dapat dipahami.

iv. Berdasarkan pada rule tertentu.

v. Dirancang untuk dapat dikembangkan secara bertahap. vi. Outputnya bersifat nasihat atau anjuran.

vii. Output tergantung dari dialog dengan user.

viii. Knowledge-base dan inferensi engine terpisah.

Dalam penggunaan sistem pakar terdapat keuntungan dan kelemahan pemakaian sistem pakar :

a. Keuntungan :i. Membuat seorang yang awam dapat bekerja seperti layaknya seorang pakar.

ii. Dapat bekerja dengan informasi yang tidak lengkap atau tidak pasti.

iii. Meningkatkan output dan produktivitas. Sistem pakar dapat bekerja lebih cepat dari manusia. Dan secara otomatis dapat mengurangi jumlah pekerja yang dibutuhkan dan akhirnya akan mereduksi biaya.

iv. Meningkatkan kualitas.

v. Sistem pakar menyediakan nasihat yang konsisten dan dapat mengurangi tingkat kesalahan.

vi. Membuat peralatan yang kompleks lebih mudah dioperasikan karena sistem pakar dapat melatih pekerja yang tidak berpengalaman.

vii. Handal (reliability).

viii. Sistem pakar tidak dapat lelah atau bosan. Juga konsisten dalam memberikan jawaban.

ix. Memiliki kemampuan untuk memecahkan masalah yang komplek.

b. Kelemahan :i. Daya kerja dan produktivitas manusia menjadi berkurang karena semuanya dilakukan secara otomatis oleh sistem.

ii. Sistem pakar tidak 100% benar.

iii. Pengembangan perangkat lunak sistem pakar lebih sulit dibandingkan dengan perangkat lunak konvensional. Hal ini dapat dilihat pada tabel 1 sebagai berikut :

Tabel 1. Perbedaan perangkat lunak konvesional dan sistem pakarPerangkat lunak konvensionalPerangkat lunak sistem pakar

Fokus pada solusiFokus pada permasalahan

Pengembangan dapat dilakukan secara

individuPengembangan oleh tim kerja

Pengembangan secara sekuensialPengembangan secara iterative

Pada umumnya informasi dan pemprosesan

digabungkanKnowledge Based terpisah dari

mekanisme pemprosesan

Program tidak pernah salah kecuali

pemrograman yang salahProgram bisa saja melakukan

Kesalahan

Data harus lengkapData tidak harus lengkap

Sistem bekerja apabila telah lengkapSistem dengan rule sedikit