sistem pakar jst

  • View
    229

  • Download
    1

Embed Size (px)

Text of sistem pakar jst

  • 7/24/2019 sistem pakar jst

    1/19

    SISTEM PAKAR PEMILIHAN OBAT PADA PASIEN HIPERTENSIBERBASIS WEB MENGGUNAKAN METODE CERTAINTY FACTOR

    (Study Kasus: Puskesmas Mantrijeron Yogyakarta)

    NASKAH PUBLIKASI

    diajukan oleh

    Zulfa Afifah Shibghotallah

    10.11.3654

    KepadaSEKOLAH TINGGI MANAJEMEN INFORMATIKA DAN KOMPUTER

    AMIKOM YOGYAKARTAYOGYAKARTA

    2014

  • 7/24/2019 sistem pakar jst

    2/19

  • 7/24/2019 sistem pakar jst

    3/19

    DRUG SELECTION EXPERT SYSTEM BA SED ON HYPERTENSION PATIENTS

    USING WEB CERTAINTY FACTOR

    (CASE STUDY: PUSKESMAS MANTRIJERON YOGYAKARTA)

    SISTEM PAKAR PEMILIHAN OBAT PADA PASIEN HIPERTENSI BERBASIS WEBMENGGUNAKAN METODE CERTAINTY FACTOR

    (STUDY KASUS: PUSKESMAS MANTRIJERON YOGYAKARTA)

    Zulfa Afifah ShibghotallahKusrini

    Jurusan Teknik InformatikaSTMIK AMIKOM YOGYAKARTA

    ABSTRACT

    Hypertension is a public health problem in both developed and developingcountries. Cases of hypertension in developed countries by 37.3% and the future ofdeveloping countries will feel the impact of the result of this population growth. In additionto causing heart failure, hypertension can lead to kidney failure and cerebrovasculardisease

    Expert systems are a branch of artificial intelligence is to learn how to adopt away of thinking and reasoning expert in solving a problem, and make a decision or takethe conclusions of a number of facts. The basis of the expert system is how to transferthe knowledge possessed by an expert in the computer, and how to make decisions ordraw conclusions based on that knowledge.

    Expert systems in disease Hypertension drug selection was designed andfabricated using Dreamweaver application, XAMPP for web server, Google Chrome forweb browser and database servers such as MySQL aims to help patients Hypertension indetermining what drugs should be consumed by the symptoms experienced. Another goalin the design of this system is to produce a system that is able to be used properly by theuser (good usability), and building systems in accordance with the objectives and achievethe interaction of safe, effective and efficient. In this expert system development,knowledge about the disease was obtained from several sources, namely from theexperts as well as books and literature about diseases Hypertension and its cure.

    Keywords: Hyperthension, Expert Systems, Knowladge, Dreamweafer,SQL

  • 7/24/2019 sistem pakar jst

    4/19

    1

    1 Pendahuluan

    Hipertensi atau sering dikenal dengan tekanan darah tinggi adalah terjadinya

    peningkatan tekanan darah diatas batas normal yaitu 120/80mmHg di dalam arteri.

    Hipertensi juga merupakan salah satu faktor resiko utama gangguan jantung. Selain

    mengakibatkan gagal jantung, hipertensi dapat mengakibatkan terjadinya gagal ginjal

    maupun penyakit serebrovaskular. Hipertensi juga sangat berpengaruh terhadap

    tingginya biaya pengobatan dikarenakan alasan tingginya angka kunjungan ke dokter,

    perawatan di rumah sakit, atau penggunaan obat jangka panjang. Pendekatan yang lebih

    komprehensif dan intensif guna mencapai pengontrolan tekanan darah secara optimal

    sangat diperlukan.

    Dalam hal ini, pasien Hipertensi membutuhkan sistem yang dapat memudahkan

    mereka dalam pemilihan obat yang tepat berdasarkan gejala-gejala yang dialami. Oleh

    karena itu dibutuhkan suatu alat bantu yang dapat memilih obat yang tepat untuk pasien

    Hipertensi berupa sistem pakar.

    Sistem pakar pemilihan obat pada penyakit Hipertensi ini dirancang dan dibuat

    untuk membantu pasien Hipertensi dalam menentukan obat apa yang harus dipilih

    berdasarkan gejala yang dirasakan. Tujuan lain dalam perancangan sistem ini adalahmenghasilkan sistem yang mampu digunakan dengan baik oleh pengguna(good

    usability), serta membangun sistem yang sesuai dengan tujuan dan mencapai interaksi

    yang aman, efektif dan efisien. Dalam pengembangan sistem pakar ini, pengetahuan

    mengenai penyakit diperoleh dari beberapa sumber, yaitu dari pakar serta buku dan

    literatur tentang penyakit Hipertensi beserta obatnya.

    2 Landasan Teori

    2.1 Konsep Dasar Sistem PakarKonsep dasar dari suatu sistem pakar mengandung beberapa unsur, yaitu keahlian,

    ahli, pengalihan keahlian, inferensi, aturan, dan kemampuan menjelaskan (Turban,

    1995).

    2.2 Sistem Pakar

    Menurut Muhammad Arhami (2005), sistem pakar adalah suatu program komputer

    cerdas yang menggunakan knowledge (pengetahuan) dan prosedur inferensi untuk

    menyelesaikan masalah yang cukup sulit sehingga membutuhkan seorang yang ahli

    untuk menyelesaikannya.

  • 7/24/2019 sistem pakar jst

    5/19

    2

    Dengan sistem pakar ini, orang awam pun dapat menyelesaikan masalah yang

    cukup rumit yang sebenarnya hanya dapat menyelesaikan masalah dengan bantuan

    para ahli. Bagi para ahli, sistem pakar ini juga akan membantu aktivitasnya sebagai

    asisten yang sangat berpengalaman. (Turban, 1995)

    2.3 Ciri-ciri Sistem Pakar

    Ciri-ciri dari sistem pakar, yaitu (Kusrini 2006):

    1. Terbatas pada bidang yang spesifik.

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

    3. Dapat mengemukakan rangkaian alasan yang diberikan dengan cara yang dapat

    dipahami.

    4. Berdasarkan pada ruleatau kaidah tertentu.

    5. Dirancang untuk dapat dikembangkan secara bertahap.

    6. Outputbersifat nasihat atau anjuran.

    7. Outputtergantung dari dialog dengan user.

    8. Knowledge basedan interface engineterpisah.

    2.4 Keuntungan Sistem Pakar

    Secara garis besar, banyak manfaat yang banyak diambil dengan adanya sistem

    pakar, antara lain (Kusumadewi, 2003):

    1. Memungkinkan orang awam bisa mengerjakan pekerjaan para ahli.

    2. Bisa melakukan proses secara berulang secara otomatis.

    3. Menyimpan pengetahuan dan keahlian para pakar.

    4. Meningkatkan outputdan produktivitas.

    5. Meningkatkan kualitas.

    6. Mampu mengambil dan melestarikan keahlian para akar (terutama yang termasuk

    keahlian langka.

    7. Mampu beroperasi dalam lingkunagn yang berbahaya.

    8. Memiliki kemampuan untuk mengakses pengetahuan.9. Memiliki reabilitas

    2.5 Kelemahan Sistem Pakar

    Disamping memiliki beberapa keuntungan, sistem pakar juga memiliki beberapa

    kelemahan, antara lain (Kusumadewi, 2003):

    1. Biaya yang diperlukan untuk membuat dan memeliharanya sangat mahal.

    2. Sulit dikembangkan, hal ini tentu saja erat kaitannya dengan ketersediaan pakar di

    bidangnya.

    3. Sistem pakar tidak 100% bernilai benar.

  • 7/24/2019 sistem pakar jst

    6/19

    3

    2.6 Pemakai Sistem Pakar

    Sistem Pakar dapat digunakan oleh (Kusrini, 2006):

    1. Orang awam untuk meningkatkan kemampuan dalam memecahkan masalah.

    2. Pakar sebagai sistem pengetahuan.

    3. Memperbanyak atau menyebarkan sumber pengetahuan yang semakin langka.

    2.7 Struktur Sistem Pakar

    Sistem pakar terdiri dari 2 bagian pokok, yaitu lingkungan pengembangan

    (development environment) dan lingkungan konsultasi (consultant environment).

    Lingkungan pengembangan digunakan sebagai pembangun komponen maupun basis

    pengetahuan.Lingkungan konsultasi digunakan oleh seseorang yang bukan ahli untuk

    berkonsultasi.

    2.8 Konsep Dasar Mesin Inferensi

    2.9 Mesin Inferensi

    Mesin inferensi adalah bagian dari sistem pakar yang bertugas melakukan penalaran

    dengan menggunakan isi dari knowledge base berdasarkan aturan/urutan tertentu.

    Komponen yang melakukan inferensi dalam sistem pakar disebut mesin inferensi. Dua

    pendekatan popular untuk pencarian dalam rangka menarik kesimpulan adalah Forward

    Chaining dan Backward Chaining (Kusrini, 2006).

    2.10 Representasi Pengetahuan

    Representasi pengetahuan diperlukan untuk membangun sistem yang menggunakan

    kecerdasan buatan. Metode representasi pengetahuan yang sering digunakan dalam

    kecerdasan buatan adalah kerangka, logika, jaringan semantik, pohon pelacakan,

    naskah, dan kaidah produksi(Kusumadewi, 2003)

    2.11 Certainty Factor

    Certainty Factor (CF)atau faktor kepastian merupakan cara dari penggabungan

    kepercayaan dan ketidakpercayaan dalam bilangan tunggal. Data-data kualitatif dalam

    certainty theory direpresentasikan sebagai derajat keyakinan (degree of belief).Ada dua

    langkah dalam perepresentasian data-data kualitatif. Langkah pertama adalah

    kemampuan untuk mengekspresikan derajat keyakinan sesuai metode yang sudah

    dibahas sebelumnya. Langkah kedua adalah kemampuan untuk menempatkan dan

    mengkombinasikan derajat keyakinan tersebut dalam sistem pakar.

    Dalam mengekspresikan derajat keyakinan, certainty theorymenggunakan suatu

    nilai yang disebut certainty factor(CF) untuk mengasumsikan derajat keyakinan seorang

    pakar terhadap suatu data.Certainy factormemperkenalkan konsep beliefatau keyakinan

  • 7/24/2019 sistem pakar jst

    7/19

    4

    dan disbelief atau ketidakyakinan. Konsep ini kemudian diformulasikan dalam rumusan

    sebagai berikut:

    CF[H,E] = MB[H,E] - MD[H,E]

    Keterangan :

    CF = Certaity Factor(Faktor Kepastian) dalam hipotesis H yang dipengaruhi oleh fakta E.

    MB = Measure of Belief (Tingkat Keyakinan) merupakan ukuran kenaikan dari

    kepercayaan hipotesis H dipengaruhi oleh fakta E ( anatara 0 dan 1).

    MD = Measure of Disbelief (Tingkat Ketidakyakinan) merupakan kenaikan dari

    ketidakyakinan hipotesis H dipengaruhi oleh fakta E ( anatara 0 dan 1).

    2.12 Basis Data

    Basis data terdiri dari dua kata, yaitu basis dan data.Basis dapat diartikan sebagai

    markas atau gudang tempat bersarang atau berkumpul.Sedangkan data adalah

    representasi fakta dunia nyata yang mewakili suatu objek seperti manusia, peristiwa,

    konsep, keadaan dan sebagainya (Fathansyah, 1999).

    2.13 Entity Relationship Diagram(ERD)

    Entity Relationship Diagram(ERD) merupakan suatu model untuk menjelaskan

    hubungan antara data dalam basis data berdasarkan objek-objek dasar data yang

    mempunyai hubungan antara relasi.

    2.14 Relasi Antar Tabel (RAT)

    Relasi antar tabel merupakan hubungan tabel yang saling berkorelasi.Tabel-tabel

    tersebut harus mempunyai satu atribut untuk dapat membedakan didalam basis data

    dalam tabel secara unik yang disebt dengan kunci (key). Jika suatu atribut dijadikan

    sebagai kunci, maka tidak boleh ada dua atau lebih baris data dengan nilai yang sama

    untuk atribut tersebut.

    2.15 Metode Pengembangan Sistem

    Metode pengembangan sistem yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode

    sekuensial linier yang sering disebut dengan waterfall model atau model air terjun.

    Metode ini mempunyai pendekatan sekuensial yang sistematis, yang meliputi tahap

    perencanaan, tahap analisis kebutuhan perangkat lunak, tahap desain, tahap penulisan

    program (coding), tahap pengujian dan tahap pemeliharaan (Pressman, 2002).

    2.16 PHP

    PHP sebenarnya merupakan program yang berjalan pada platform Linux

    sehingga program ini menjadi freeware. Selanjutnya PHP mengalami perkembangan

  • 7/24/2019 sistem pakar jst

    8/19

    5

    yakni dibuat dalam versi Windows. Hampir seluruh aplikasi berbasis web dapat dibuat

    dengan PHP, namun fungsi PHP yang pling utama adalah untuk menghubungkan

    database dengan web. Dengan PHP, membuat aplikasi web yang terkoneksi ke

    databasemenjadi sangat mudah (Nugroho, 2004).

    2.17 MySQL(My Strukture Query Language)

    Kelebihan dari MySQL adalah menggunakan bahasa Query standar yang dimiliki

    SQL (Structure Query Language). SQL adalah bahasa standar suatu bahasa permintaan

    terstruktur yang telah distandarkan untuk program pengakses database seperti Oracle,

    Posgres SQL, SQL Server, dan lain-lain. Namun, sebagai sebuah program penghasil

    database MySQL tidak dapat berjalan sendiri tanpa adanya sebuah aplikasi lain

    (interface). MySQL dapat didukung oleh hampir semua program aplikasi baik open

    sourceseperti PHP maupun yang tidak, adanya platformWindows seperti Visual Basic,

    Delphi, dan lain-lain (Nugroho,2004).

    2.18 Dreamweaver

    Adobe dreamweaver adalah software yang dikenal sebagai software web

    outhoring tool, yaitu software untuk desain dan layout halaman web. Dreamweaver

    memiliki tiga bentuk layar, yaitu bentuk halaman design, halaman codedan halaman split

    yaitu untuk menampilkan code dan desain dimana ketiga bentuk layer tersebut akan

    mempermudah dalam menambah script yang berbasis PHP maupun javascript.Dreamweaver ini memiliki kemampuan bukan hanya sebagai softwareuntuk desain web

    saja tetapi juga untuk editingkode serta pembuatan aplikasi web dengan menggunakan

    berbagai bahasa pemograman web, antara lain JSP, PHP, dan Cold Fusion

    (Nugroho,2005).

    2.19 Server Web

    Web server adalah sebuah bentuk server yang khusus digunakan untuk

    menyimpan halaman website atau homepage.Komputer dapat dikatakan sebagai web

    server jika komputer tersebut memiliki suatu program serveryang disebut Persinal Web

    Server (PWS).PWS ini difungsikan agar halaman web yang ada di dalam sebuah

    komputer server dapat dipanggil oleh komputer klien(Nugroho, 2004).

    2.20 Browser

    Browser web adalah software yang digunakan untuk menampilkan informasi dari

    server web (Purwadi, 1997). Software ini menggunakan Graphic User Interface (GUI),

    sehingga pengguna dapat melakukan point dan click untuk pindah antar dokumen.

    Browser web GUI yang popular yaitu Mozilla Firefox, Google Chrome, dan Opera.

  • 7/24/2019 sistem pakar jst

    9/19

    6

    2.21 Definisi dan Klasifikasi Penyakit Hipertensi

    Menurut Marry Mycek (2001, h.181) Hipertensi didefinisikan sebagai tekanan

    darah diastolik tetap yang lebih besar dari 90 mm Hg disertai dengan kenaikan tekanan

    darah sistolik (140 mm Hg). Hipertensi disebabkan oleh peningkatan tonus otot polos

    vaskular perifer, yang menyebabkan peningkatan resistensi arteriola dan menurunnya

    kapasitas sistem pembuluh vena.

    2.22 Jenis Hipertensi

    Berdasarkan jenisnya hipertensi dibagi menjadi hipertensi esensial dan hipertensi

    sekunder (Sulistia dan Gunawan, 2000)

    2.23 Faktor Terjadinya Hipertensi

    Banyak faktor yang mempengaruhi terjadinya Hipertensi yaitu usia, jenis kelamin,

    obesitas,merokok serta konsumsi Alkohol (Wulan, 2013)

    2.24 Puskesmas

    Puskesmas merupakan unit pelaksana teknis dinas kabupaten/kota yang

    bertanggung jawab menyelenggarakan pembangunan kesehatan di suatu wilayah kerja.

    Puskesmas merupakan bagian integral dari pelayanan kesehatan. Pelayanan kesehatan

    yang diberikan puskesmas merupakan pelayanan yang meliputi pelayanan kuratif

    (pengobatan), preventif (pencegahan), promotif (peningkatan kesehatan), dan rehabilitatif

    (pemulihan kesehatan). (Direktorat Bina Farmasi Komunitas dan Klinik, 2006).

    3 Analisis dan Perancangan Sistem

    3.1 Profil Puskesmas Mantrijeron Yogyakarta

    Puskesmas Mantrijeron adalah salah satu puskesmas yang berada dibawah

    naungan Dinas Kesehatan kota Yogyakarta. Letak puskesmas berada di jalan D.I

    Panjaitan no 82. Puskesmas Mantrijeron memberikan berbagai macam pelayanan

    kesehatan terhadap masyarakat seperti Poliklinik umum, poliklinik gigi, dan poliklinik KB.

    3.2 Analisis Sistem

    Sistem pakar yang akan dibangun merupakan sistem informasi yang berbasis

    komputer dengan memanfaatkan teknologi kecerdasan buatan (artificial intelligence)

    yang berfungsi sebagai sistem alat bantu atau pemberi rekomendasi dari proses

    identifikasi gejala penyakit kepada user. Sistem akan menganalisa jawaban dari setiap

    gejala yang diberikankan oleh user sehingga diperoleh hasil dari identifikasi berdasakan

    basis pengetahuan yang ada dalam sistem pakar ini. Sistem ini dilengkapi dengan fitur

    perhitungan nilai CF (Certainty Factor) untuk mendapatan nilai kepastian dari suatu

    penyakit dengan menghitung niai MB dan MD dari gejala yang diberikan oleh user.

  • 7/24/2019 sistem pakar jst

    10/19

    7

    3.3 Akuisisi Pengetahuan

    Proses akuisisi pengetahuan dilakukan dengan cara mengklarifikasikan pengetahuan

    tentang gejala-gejala hipertensi serta rekomendasi saran dan obat yang diberikan.

    Sumber-sumber pengetahuan di dapat dari seorang pakar, buku dan internet .

    Pengetahuan yang telah terkumpul kemudian diurutkan dan dikodekan ke dalam sebuah

    tabel akuisisi agar memudahkan dalam membaca data pengetahuan yang ada dan

    memudahkan dalam membuat representasi pengetahuan.

    3.4 Pohon Pelacakan

    Pohon pelacakan yang digunakan dalam sistem ini mengikuti pola pelacakan

    maju (forward chaining). Pohon pelacakan ini dimulai dengan memberikan gejala-gejala

    penyakit yang dimasukkan oleh user.

    Gambar 3.2Pohon pelacakan

    3.5 Perhitungan Manual Metode Certainty Factor

    Seseorang memeriksakan dirinya kepada seorang dokter dengan gejala yang

    diderita yaitu wanita yang sedang hamil disertai edema proteinuria, memiliki tekanan

    darah >120/80 mmHg dan tidak memiliki penyakit lain serta jarang berolahraga. Dari hasil

    diagnosis dokter terdapat dua rekomendasi untuk pasien yang mungkin bermanfaat bagi

    kesembuhan pasien yaitu rekomendasi obat dan rekomndasi saran.

    Sebelum menghitung nilai CF untuk menentukan rekomendasi yang tepat untuk

    pasien terlebih dahulu ditentukan nilai MB (ukuran kepercayaan) dan nilai MD (ukuran

    ketidakpercayaan).

    1. Rekomendasi R01

  • 7/24/2019 sistem pakar jst

    11/19

    8

    Untuk menghitung nilai CF yang pertama yaitu menghitung niali MB dan nilai MD

    Rekomendasi R01 berikut:

    MB = 1+(0*(1-1)) =1

    MD = 0+(1*(1-0)) =1

    Selanjutnya hitung nilai CF sebagai berikut

    CF= MB-MD= 1-1= 0

    2. Rekomendasi R02

    Untuk menghitung nilai CF yang pertama yaitu menghitung niali MB dan nilai MD

    Rekomendasi R01 berikut:

    MB = 1+(0,5*(1-1)) = 1

    MB= 1+(0,2 *(1-1)) = 1

    MD = 0+(0,3*(1-0)) = 0,3

    MD= 0,3+(0,4(1-0,3)) = 0,58

    Selanjutnya hitung nilai CF sebagai berikut

    CF= MB-MD= 1-0,58 = 0,42 = 42%

    Dari hasil akhir perhitungan nilai CF, dapat diputuskan bahwa pasien tersebut

    mendapatkan rekomendasi R02 yaitu dirujuk ke dokter kebidanan/kandungan dengan

    nilai persentase sebesar 42 %.

    3.6 Perancangan Sistem

    Tahapan perancangan sistem adalah tahapan mengidentifikasi kebutuhan

    fungsional dalam memepersiapkan rancang bangun implementasi yang bertujuan untuk

    merancang dan mendesain sistem dalam memenuhi kebutuhan pengguna sistem.

    Perancangan sistem terdiri dari pembuatan data flow diagram(DFD), perancangan basis

    data (ERD), perancangan tabel, RAT), perancangan struktur menu dan perancangan

    antar muka (interface).

  • 7/24/2019 sistem pakar jst

    12/19

    9

    Gambar 3.1Data Flow Diagram level 0

    Gambar 3.2Data Flow Diagram level 1

  • 7/24/2019 sistem pakar jst

    13/19

    10

    Gambar 3.3Data Flow Diagram Level 2 Proses Kelola Data

    Gambar 3.4Data Flow Diagram Level 2 Proses Layanan user

  • 7/24/2019 sistem pakar jst

    14/19

    11

    Gambar 3.5 Entity Relationship Diagram

    Gambar 3.6Relasi Antar Tabel

    4 Implementasi dan Pembahasan

    4.1 Pengembangan Apl ikasi

    Proses pembuatan aplikasi ini adalah:

    1. Pembuatan databasedan tabel

    2. Pembuatan interfaceantarmuka

    3. Pengujian sistem dengan memberikan 30 pertanyaan kepada pakar

  • 7/24/2019 sistem pakar jst

    15/19

    12

    4.2 Implementasi Apl ikasi

    Tahap implementasi merupakan salah satu tahap dalam daur hidup pengembangan

    sistem, dimana tahap ini merupakan tahap meletakkan suatu sistem agar siap untuk

    digunakan. Dalam tahap ini berlangsung beberapa aktivitas secara berurutan yaitu mulai

    dari menerapkan rencana implementasi, melakukan kegiatan implementasi, dan tindak

    lanjut implementasi.. Berikut tampilan aplikasi yang telah dibuat :

    Gambar 4.1 Tampilan Menu Input Data user

    Gambar 4.2Halaman Konsultasi

  • 7/24/2019 sistem pakar jst

    16/19

    13

    Gambar 4.3 Hasil Konsultasi

    Gambar 4.4Halaman HomepageAdmin

    Gambar 4.5Halaman Data Gejala

  • 7/24/2019 sistem pakar jst

    17/19

    14

    Gambar 4.6 Halaman Tambah data Obat

    Gambar 4.7 Tabel Database

    4.3 Penguj ian Sistem

    Pengujian sistem merupakan tahap akhir dari perancangan sistem yang

    dibuat.Setelah program selesai, dilakukan pengujian untuk mengetahui sejauh mana

    hasil program dapat digunakan secara optimal. Penguji sistem ini adalah sang pakar itu

    sendiri yang diminta secara sukarela melakukan proses pengujian sistem dengan

    menjawab 30 pertanyaan apakah jawaban sistem telah sama dengan apa yang dijawab

    pakar

    5 Penutup

    5.1 Kesimpulan

    Berdasrkan dari hasil analisis, perancangan dan implementasi yang telah

    dilakukan sebelumnya, sekaligus menjawab rumusan masalah pada bab I maka dapat

    diambil beberapa kesimpulan, antara lain:

    1 Dalam pembuatan Sistem pakar ini langkah pertama yang dilakukan adalah

    mengumpulkan data-data gejala dan obat dari pakar sekaligus beserta nilai

    kepercayaan(MB) maupun nilai ketidakpercayaan (MD)2 Untuk menghasilkan sistem pakar yang baik maka langkah selanjutnya yaitu

    membuat pohon pelacakan menggunakan alur Forward Chainingberdasarkan basis

    pengetahuan yang ada.

    3 Untuk menghasilkan sistem pakar yang baik harus memiliki nilai kepastian dari suatu

    hipotesa, maka sistem pakar ini dilengkapi dengan metode Certainnty Factor

    4 Dalam Pembuatan sistem pakar ini, aplikasi yang digunakan yaitu Dreamweafer CS3

    dan database nya yaitu Mysql dengan menggunakan bahasa PHP, serta web

    browsernya menggunakan google chrome

    5 Sistem ini dapat membantu dokter dalam mendiagnosa pasien Hipertensi.

  • 7/24/2019 sistem pakar jst

    18/19

    15

    5.2 Saran

    Mengingat tidak ada yang sempurna di dunia ini, disadari sepenuhnya skripsi inimasih banyak kekurangan dikarenakan keterbatasan dari penulis, sehingga kritik

    dan saran dari pembaca sangat diharapkan. Kiranya skripsi ini dengan

    keterbatasannya dapat diterima dan memberi manfaat yang sebesar-besarnya bagi

    para pembaca.

    Adapun saran dari peneliti yang akan disampaikan kepada pembaca dan semua

    pihak yang ingin membuat sistem yang hampir sama dengan ini agar dapat

    melengkapi dan memperbaiki serta memperhatikan kekurangan yang ada, antara

    lain:

    1. Penambahan fungsi help untuk membantu menerjemahkan kata-kata medis

    yang mungkin kurang dimengerti oleh orang awam.

    2. Tampilan sistem ini masih sederhana, diharapkan adanya pengembangan sistem

    agar tampilan lebih interaktif lagi.

    3. Diharapkan adanya pengembangan sistem yang dapat menampilkan lebih

    spesifik lagi info tentang hipertensi pada hasil konsultasinya, mengingat sistem

    yang sekarang hanya menampilkannya secara umum dan masih harus di

    dampingi oleh dokter.

    4. Untuk informasi terapi penyembuhan dapat ditambahkan resep-resep yang

    dapat digunakan user agar dapat mempermudah mengkonsumsinya.

  • 7/24/2019 sistem pakar jst

    19/19

    16

    Daftar Pustaka

    Arhami, Muhammad, 2005, Konsep Dasar Sistem Pakar, Andi Offset, Yogyakarta.

    Direktorat Bina Farmasi Komunitas dan Klinik, 2006, Pedoman Pelayanan Kefarmasian di

    Puskesmas, Bakti Husada.

    Fathansyah, 1999, Basis Data, Informatika, Bandung.

    Kusrini, 2006, Sistem Pakar Teori Dan Aplikasi, Andi Offset, Yogyakarta.

    Kusumadewi, Sri, 2003, Artificial Intelligence: Teknik dan Aplikasinya. Graha Ilmu,

    Yogyakarta.

    Mycek, Marry dkk.2001. Farmakologi Ulasan Bergambar Edisi 2, Widya Medika, Jakarta.

    Nugroho, Bunafit,2004. PHP danMySQLdengan Editor Dreamweaver MX, Andi Offset,

    Yogyakarta.

    Nugroho, Bunafit, 2005, Perancangan Web dengan Firework dan Dreamwaver MX,

    GrahaMedia, Yogyakarta.

    Pressman, Roger S, 2002, Rekayasa Perangkat Lunak Pendekatan Praktisi, Buku Satu,

    Andi Offset, Yogyakarta.

    Purwadi, Daniel H, 1997, Mengenal Internet Jaringan Informasi Dunia, Elex Media

    Computindo, Jakarta.

    Sulistia dan Gunawan, 2000, Antihipertensi, dalam Farmakologi dan Terapi, Edisi Kelima,

    Bagian Farmakologi, Fakultas Kedokteran, Universitas Indonesia, Jakarta.

    Turban, 1995, Decision Support System and Expert System, Prentice Hall, Jakarta.

    Utami, Wulan, 2013 Analisis Faktor-Faktor yang Berpengaruh Terhadap ClinicalOutcome Pasien Hipertensi Rawat Jalan di Puskesmas Danurejan II Kota

    Yogyakrta, Yogyakrata.