jagomart
digital resources
picture1_Influenza Pdf 59134 | Jurnal Una


 256x       Tipe PDF       Ukuran file 0.31 MB       Source: eprints.unram.ac.id


File: Influenza Pdf 59134 | Jurnal Una
pengembangan sistem pakar diagnosis penyakit influenza menggunakan metode logical inference dan logical fuzzy berbasis web 1 2 3 muna aulia giri wahyu wiriasto st mt suthami ariessaputra st m eng ...

icon picture PDF Filetype PDF | Diposting 23 Aug 2022 | 3 thn lalu
Berikut sebagian tangkapan teks file ini.
Geser ke kiri pada layar.
                        PENGEMBANGAN SISTEM PAKAR DIAGNOSIS PENYAKIT INFLUENZA 
                        MENGGUNAKAN METODE LOGICAL INFERENCE DAN LOGICAL FUZZY 
                                                            BERBASIS WEB 
                       [Development Of Influenza Disease Diagnosis Expert System Using Inference Logic And 
                                                         Fuzzy Logic Web Based] 
                                           1                             2                                  3 
                               Muna Aulia , Giri Wahyu Wiriasto,ST.,MT. , Suthami Ariessaputra,ST.,M.Eng.
                                            1
                                             Mahasiswa Program S1 Teknik Elektro, FT, UNRAM 
                                              2,3
                                                Dosen Program S1 Teknik Elektro, FT, UNRAM 
                       Jln.Majapahit No.62 Mataram 83125 Telepon (0370)636755, 636126 – Ext. 117 Fax (0370)636523 
                                            1                           2
                                     Email : auliamuna760@gmail.com,  giriwahyuwiriasto@gmail.com, 
                                                      3
                                                      suthamiariessaputra@gmail.com 
                                                                       
                                                                 ABSTRAK 
                               Sistem  pakar    diagnosis  penyakit  influenza  merupakan  suatu  system  yang  dapat 
                       mengetahui seberapa besar resiko influenza yang diderita pasien. Pemanfaatan Sistem Pakar 
                       dalam  dunia  medis  akan  sangat  bermanfaat  khususnya  dalam  memberikan  keakuratan 
                       diagnosa yang dilakukan oleh dokter terhadap pasien. Pada perancangan system pakar ini 
                       digunakan 6 jenis gejala influenza diantaranya demam, hidung tersumbat, sakit kepala, nyeri, 
                       kelelahan dan batuk dimana pasien akan diminta untuk memberikan penilaian terhadap gejala 
                       yang dirasakannya menggunakan skala Visual Analog Scale (VAS) yang merupakan alat ukur 
                       yang digunakan pada aplikasi klinis untuk mempresentasikan gambaran intensitas nyeri yang 
                       harus ditunjukkan oleh pasien. Metode yang digunakan dalam system pakar ini adalah metode 
                       logical  inference  dan  logical  fuzzy.  Hasil  dari  penelitian  ini  adalah  system  dapat  digunakan 
                       untuk mengetahui tingkat resiko seseorang terdiagnosa influenza. Berdasarkan hasil pengujian 
                       system terhadap 30 orang pasien, tingkat kesesuaian diagnosa antara dokter dengan sistem 
                       mencapai  73.3%.  Metode  logical  fuzzy  menghasilkan  output  yang  lebih  baik  dibandingkan 
                       dengan metode logical  inference  dengan  atribut  kelas  antara  lain  gejala  flu,  flu  ringan,  flu 
                       sedang, flu tinggi, dan flu sangat tinggi dengan standar deviasi pada logical fuzzy sebesar 17.5 
                       dan logical inference sebesar 19.75. 
                        
                       Kata  kunci  :  system  pakar,  influenza,  Logical  Inference,  Logical  Fuzzy,  VAS  (Visual 
                       Analog Scale) 
                                                                       
                                                                ABSTRACT 
                               Influenza diagnosis expert system is a system to know how much influenza suffered by 
                       patients .Utilization  of  Expert  System in medical  world would be very helpful , especially in 
                       providing the accuracy of the diagnosis made by doctor to patient. In this expert system design 
                       it is used six types of influenza symptoms including fever, nasal congestion, headache, pain, 
                       fatigue and cough where the patient will be asked to provide an assessment of the symptoms 
                       felt  using Visual Analog Scale (VAS), which is a measurement tool used in clinical applications 
                       to present an overview of the intensity of pain which should be shown by the patients. The 
                       method used in this expert system is logical inference  and logical fuzzy. Results from this study 
                       is the system can be used to determine the level of risk a person diagnosed with influenza. 
                       Based on results of testing the system on 30 patients, the degree of correspondence between 
                       doctor diagnoses and the system reached 73.3%. Fuzzy logical method produces better output 
                       than  logical inference method with  class attributes such as symptoms flu,  mild flu, moderate 
                       flu, hign flu, very high flu with a standard deviation of 17.5 fuzzy logical and logical inference of 
                       19.75. 
                                
                       Keywords  :  expert  system,  influenza,  Logical  Inference,  Logical  Fuzzy,  VAS  (Visual 
                       Analog Scale)  
                                                                       
                       1 Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknik Universitas Mataram, Nusa Tenggara Barat, Indonesia  
                       E-mail : auliamuna760@gmail.com, giriwahyuwiriasto@gmail.com,suthamiariessaputra@gmail.com 
                                                   I. Pendahuluan                                       dalam  mendiagnosa  resiko    influenza 
                                                                                                        dibawah ketidakpastian. 
                                         Kesehatan merupakan salah satu hal                                      Setelah  penelitian  ini  terlaksana, 
                                penting dalam kehidupan manusia. Di Asia                                diharapkan pada tahapan akhir didapatkan 
                                Tenggara satu dari sepuluh orang dewasa                                 manfaat-manfaat  penelitian  sebagaimana 
                                dan  satu  dari  tiga  anak-anak  terjangkit                            berikut : 
                                influenza  musiman   setiap  tahun  dengan                             a.  Membantu  dokter  untuk  mengetahui 
                                tingkat serangan pertahun mencapai 5-10%                                     seberapa  besar  tingkat  keparahan 
                                pada  orang  dewasa  dan  20-30%  pada                                       influenza yang diderita pasiennya.  
                                anak-anak.  Influenza  merupakan  suatu                                b.  Mempermudah                 dan        mempercepat 
                                penyakit  infeksi  akut  saluran  pernapasan                                 penanganan  akibat  tingkat  keparahan 
                                terutama ditandai  oleh  demam, sakit otot,                                  influenza yang diderita pasien 
                                sakit  kepala,  hidung  tersumbat,  merasa                                        
                                lelah  yang  berlebihan  dan  batuk  non                                 
                                produktif yang disebabkan oleh virus RNA                                                    II. Dasar Teori 
                                famili orthomyxoviridae.                       Walaupun                                                 
                                influenza  tergolong  penyakit  yang  ringan,                           2.2.1  Sistem Pakar 
                                namun  pada  kenyataannya  penyakit  ini                                       Secara  umum,  sistem  pakar  adalah 
                                juga     memiliki       tingkatan        yaitu     ringan,              sistem        yang        berusaha          mengadopsi 
                                sedang, dan berat, apalagi komplikasi yang                              pengetahuan  manusia  ke  komputer,  agar 
                                diakibatkan  penyakit  ini  berujung  pada                              komputer  dapat  menyelesaikan  masalah 
                                kematian.  Terkadang,  pasien  tidak  bisa                              seperti yang biasa dilakukan oleh para ahli 
                                menggambarkan kondisi yang sebenarnya.                                  (Sri  Kusumadewi,  2003,  hal  109).  Sistem 
                                Akibatnya,           gejala         menjadi          faktor             pakar        merupakan            program         Artificial 
                                ketidakpastian dalam proses mendiagnosa.                                Intelligence  (AI)  yang  sangat  berguna. 
                                Ketidakpastian  berlaku  hampir  disetiap                               Program          ini    sangat        inovatif       dalam 
                                tahap      proses        pengambilan  keputusan                         menghimpun dan mengemas pengetahuan. 
                                dalam medis yang melibatkan pengetahuan                                 Keampuhan paling utamanya terletak pada 
                                domain         medis         dan       gejala        klinis.            kemampuan  dan  penggunaan  praktisnya 
                                Berdasarkan           hal      tersebut,        dilakukan               bila di satu tempat tidak ada seorang pakar 
                                berbagai pengembangan untuk mendukung                                   dalam suatu bidang ilmu. Oleh karena itu, 
                                diagnosis  medis.  Salah  satunya  melalui                              sistem       pakar       akan       mengubah  peta 
                                Sistem  Pakar  (Expert  System)  yang                                   keahlian. Sebagai akibat logis penyebaran 
                                dirancang  khusus  untuk  mendiagnosa                                   kepakaran, daerah yang langka pakar akan 
                                suatu penyakit.                                                         terbantu        dalam         mengatasi          berbagai 
                                         Sistem Pakar dengan metode Fuzzy                               kesulitan dan tantangan yang dihadapinya. 
                                untuk  mendiagnosa  penyakit  merupakan                                           
                                pengembangan sistem pakar konvensional.                                  
                                Sistem  pakar  Fuzzy  dapat  meningkatkan                               2.2.2  Visual Analaog Scale (VAS)  
                                hasil diagnosa dibandingkan dengan sistem                                        VAS  merupakan  alat  ukur  yang 
                                pakar  klasik,  peningkatan  hasil  yaitu                               sederhana  untuk  mengukur/mengetahui 
                                persentasi  seseorang  terkena  penyakit                                intensitas  nyeri  secara  subjektif.  Alat  ukur 
                                berdasarkan           gejala       yang       diinputkan.               ini awalnya digunakan dalam pemeriksaan 
                                Intensitas tiap gejala yang dirasakan dapat                             psikologi  sejak  abad  ke  20.  Sekitar  tahun 
                                diukur  dengan  alat  ukur  Visual  Analog                              70an Huskisson mempopulerkan alat ukur 
                                Scale  (VAS)  yang  telah  terbukti  relevan                            ini   dalam  aplikasi  klinis.  VAS  berupa 
                                secara klinis dalam mengukur tingkat berat                              sebuah garis lurus sepanjang 10 cm. Garis 
                                tiap gejala yang dirasakan oleh pasien.                                 ini mempresentasikan gambaran intensitas 
                                         Rumusan           masalah         berdasarkan                  nyeri  yang  harus  ditunjukkan oleh pasien. 
                                paparan         diatas,        adalah        bagaimana                  Penggunaan VAS lebih gampang, efisien, 
                                membuat  dan  merancang  suatu  sistem                                  dan lebih mudah dipahami oleh penderita 
                                pakar         diagnosis           influenza          untuk              dibandingkan           dengan         skala       lainnya. 
                                memberikan  tingkat  keakurasian  dalam                                 Penggunaan VAS telah direkomendasikan 
                                mendiagnosa dibawah ketidakpastian.                                     karena selain telah digunakan secara luas, 
                                      Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah                             VAS juga  secara  metodologis  kualitasnya 
                                merancang sebuah sistem pakar diagnosis                                 lebih  baik,  dan  penggunaannya  relatif 
                                influenza  yang  dapat  membantu  dokter                                mudah. 
                                untuk  memberikan  tingkat  keakurasian                                  
                                1 Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknik Universitas Mataram, Nusa Tenggara Barat, Indonesia  
                                E-mail : auliamuna760@gmail.com, giriwahyuwiriasto@gmail.com,suthamiariessaputra@gmail.com 
                                                                                       3.  Semesta Pembicaraan 
                                                                                           Semesta  pembicaraan  adalah  suatu 
                                     Gambar 2.1 Skala Visual Analog                        keseluruhan  nilai  yang  diperbolehkan 
                                                                                           untuk dioperasikan dalam suatu variabel 
                                    Pengukuran dengan VAS pada nilai                       Fuzzy.  
                           0 tidak nyeri, antara 0-4 dianggap sebagai                 4.       Domain 
                           tingakat nyeri yang rendah, 4-7 dinyatakan                      Domain       himpunan        Fuzzy      adalah 
                           sebagai  nyeri  sedang  dan  di  atas  7                        keseluruhan  nilai  yang  diijinkan  dalam 
                           dianggap  sebagai  nyeri  hebat  (Setiyohadi                    semesta       pembicaraan        dan     boleh 
                           et al, 2014).                                                   dioperasikan  dalam  suatu  himpunan 
                                                                                           Fuzzy. 
                           2.2.3  Logical Inference                                                               
                           Dalam  logika,  aturan  inferensi  /  rule  of                         III. Metodelogi Penelitian 
                           interference  (atau  disebut  juga  aturan                                             
                           transformasi)  merupakan  relasi  antara                            Didalam pengembangan fuzzy expert 
                           premise dan konklusi untuk menghasilkan                     system  ini  melalui    tahapan-tahapan 
                           argumen, dimana konklusi dikatakan dapat                    sebagai berikut : 
                           inferable  (atau  derivable  atau  deducible)                1.  Identifikasi Masalah 
                           dari  premise  [8].  Jika  premise  kosong,                       Langkah pertama yang penulis lakukan 
                           maka  konklusi  dapat  dikatakan  sebagai                         dalam  melakukan  penelitian  adalah 
                           theorem  atau  axiom  dari  logika.  Aturan-                      menerapkan         identifikasi     masalah 
                           aturan ini  dapat  diterapkan saat kita  ingin                    dalam  menentukan  objek  sebagai 
                           mengemukakan satu argumen berdasarkan                             materi yang akan dikaji di penelitian ini. 
                           suatu penelitian (thesis/disertation).                       2.  Studi Literatur 
                                                                                             Penulis         mengumpulkan              dan 
                           2.2.4  Logika Fuzzy                                               mempelajari  data  dan  informasi  dari 
                                  Logika       fuzzy       pertama        kali               berbagai  sumber  literatur  baik  cetak 
                           diperkenalkan  oleh  Lofti  A.  Zadeh  dari                       maupun  elektronik  yang  berkaitan 
                           Universitas  Barkley  California  pada  tahun                     dengan logika fuzzy diagnosis penyakit 
                           1965. Zadeh memodifikasi teori himpunan                           influenza. 
                           yang  setiap  anggotanya  memiliki  derajat                  3.  Analisa Kebutuhan 
                           keanggotaan yang bernilai kontinyu antara                         Dalam penelitian ini dilakukan analisa 
                           0   sampai  1  yang  digunakan  untuk                             kebutuhan  sesuai  dengan  kebutuhan 
                           menangani       kekaburan.       Himpunan  ini                    sistem  yang  akan  dibangun  untuk 
                           disebut dengan himpunan kabur (fuzzy set)                         dapat  melakukan  diagnosis  influenza. 
                           (Zimmermann,         2001:16).     Keanggotaan                    Kebutuhan       tersebut     terbagi     atas 
                           dalam himpunan fuzzy bukan dalam bentuk                           analisa  data  dan  analisa  kebutuhan 
                           logika  benar  (true)  atau  salah  (false),  tapi                dari   sistem.     Dalam  analisa  data 
                           dinyatakan dalam derajat (degree).                                Penulis  melakukan  wawancara  untuk 
                           Beberapa  hal  yang  perlu  diketahui  dalam                      mendapatkan          data     yang      akan 
                           memahami sistem fuzzy, yaitu :                                    menunjang  kebutuhan  sistem  yang 
                          1.      Variabel Fuzzy                                             dilakukan di Puskesmas Pejeruk yang 
                           Variabel  Fuzzy  merupakan  variabel  yang                        beralamatkan di  Jl.  Pinang  Raya  No. 
                           hendak dibahas dalam suatu sistem Fuzzy.                          1.b Pejeruk Ampenan pada tanggal 21 
                          2.      Himpunan Fuzzy                                             Mei 2016 
                           Himpunan  Fuzzy  adalah  himpunan  yang                      4.  Perancangan Sistem 
                           tiap    elemennya        mempunyai         derajat                Perancangan sistem dilakukan setelah 
                           keanggotaan            tertentu          terhadap                 semua  kebutuhan  sistem  terpenuhi 
                           himpunannya.  Himpunan  Fuzzy  memiliki                           yang didapatkan melalui tahap analisis 
                           dua atribut, yaitu :                                              kebutuhan.  
                               Linguistik,  yaitu  penamaan  suatu                     
                                  grup  yang  mewakili  suatu  keadaan                     Table 3.1 Atribut Tiap Gejala Influenza 
                                  atau      kondisi     tertentu     dengan                                       
                                  menggunakan bahasa alami.                              Input     Sub Febris      Febris      Hiperpireksi
                                                                                                                                   a 
                               Numeris,  yaitu  suatu  nilai  (angka)                  Demam         1-2           2-6           6-10 
                                  yang menunjukkan ukuran dari suatu                     Input      Ringan        Sedang         Berat 
                                  variabel.                                            Hidung        0 – 4         4 – 7         7 – 10 
                                                                                       tersumba
                                                                                       t 
                           1 Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknik Universitas Mataram, Nusa Tenggara Barat, Indonesia  
                           E-mail : auliamuna760@gmail.com, giriwahyuwiriasto@gmail.com,suthamiariessaputra@gmail.com 
                              Kelelaha       0 – 4           4 – 7          7 - 10 
                              n 
                              Nyeri          0 – 4           4 – 7          7 - 10 
                              Sakit          0 – 4           4 – 7          7 - 10 
                              kepala 
                              Batuk          0 – 4           4 – 7          7 - 10 
                                          Gejal     Flu     Flu      Flu        Flu 
                               Output      a flu   Ring    Seda     Tinggi    Sangat 
                                                    an      ng                Tinggi                                                                        
                              Influenza   0 – 2    2 – 4   4 – 6     6 - 8    8 – 10                Gambar 3.3 Fungsi Keanggotaan Hidung 
                               
                                   Table 3.2 Himpunan Fuzzy Influenza                                                   Tersumbat 
                                                            
                                Input      Sub Febris        Febris       Hiperpireksi
                                                                               a                  c.        Nyeri 
                               Demam         37-39         38-40.5         39.5-42                     Variabel       nyeri     terbagi     menjadi  3 
                                Input       Ringan          Sedang           Berat                     himpunan         linguistik,     yaitu      ringan, 
                              Hidung         0 – 5           4 – 7          7 – 10 
                              tersumba                                                                 sedang dan tinggi  
                              t                                                                         
                              Kelelaha       0 – 5           2 – 8          5 - 10                    No.      Himpunan                    domain 
                              n 
                              Nyeri          0 – 5           2 – 8          5 - 10                    1.       Ringan                      0-5 
                              Sakit          0 – 5           2 – 8          5 - 10                    2.       Sedang                      2-8 
                              kepala 
                              Batuk          0 – 5           2 – 8          5 - 10                    3.       Berat                       5-10 
                                          Gejal     Flu     Flu      Flu        Flu                                             
                               Output      a flu   Ring    Seda     Tinggi    Sangat 
                                                    an      ng                Tinggi 
                              Influenza   0 – 2    2 – 4   4 – 6     6 - 8    8 – 10 
                                                            
                             1.  Fungsi Derajat Keanggotaan 
                                  a.  Demam 
                                  Variabel  demam  terbagi  menjadi  3 
                                  himpunan  linguistik,  yaitu  subfebris,                                                                                  
                                  febris dan hyperpyrexia                                            Gambar 3.4 Fungsi Keanggotaan Nyeri 
                                   
                                  No.     Himpunan                     domain 
                                          Subfebris                        0      0               d.        Kelelahan 
                                  1.                                   37 C-39 C 
                                          febris                                 0                     Variabel  kelelahan  terbagi  menjadi  3 
                                  2.                                   38-40,5 C 
                                          hiperpireksia                          0                     himpunan         linguistik,     yaitu      ringan, 
                                  3.                                   39,5-42 C 
                                                                                                       sedang dan tinggi  
                                                                                                        
                                                                                                      No.      Himpunan                    domain 
                                                                                                      1.       Ringan                      0-5 
                                                                                                      2.       Sedang                      2-8 
                                                                                                      3.       Berat                       5-10 
                                                                                                                                
                                                                                        
                               Gambar 3.2 Fungsi Keanggotaan Demam 
                              b.        Hidung Tersumbat 
                                   Variabel      hidung  tersumbat  terbagi 
                                   menjadi  3  himpunan  linguistik,  yaitu 
                                   ringan, sedang dan tinggi                                                                                                
                                                                                                  Gambar 3.5 Fungsi Keanggotaan kelelahan 
                                  No.     Himpunan                     Domain 
                                  1.      Ringan                       0-5 
                                  2.      Sedang                       2-8                        e.        Sakit Kepala 
                                  3.      Berat                        5-10                            Variabel sakit kepala terbagi menjadi 3 
                                                                                                       himpunan         linguistik,     yaitu      ringan, 
                                                                                                       sedang dan tinggi  
                              1 Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknik Universitas Mataram, Nusa Tenggara Barat, Indonesia  
                              E-mail : auliamuna760@gmail.com, giriwahyuwiriasto@gmail.com,suthamiariessaputra@gmail.com 
Kata-kata yang terdapat di dalam file ini mungkin membantu anda melihat apakah file ini sesuai dengan yang dicari :

...Pengembangan sistem pakar diagnosis penyakit influenza menggunakan metode logical inference dan fuzzy berbasis web muna aulia giri wahyu wiriasto st mt suthami ariessaputra m eng mahasiswa program s teknik elektro ft unram dosen jln majapahit no mataram telepon ext fax email auliamuna gmail com giriwahyuwiriasto suthamiariessaputra abstrak merupakan suatu system yang dapat mengetahui seberapa besar resiko diderita pasien pemanfaatan dalam dunia medis akan sangat bermanfaat khususnya memberikan keakuratan diagnosa dilakukan oleh dokter terhadap pada perancangan ini digunakan jenis gejala diantaranya demam hidung tersumbat sakit kepala nyeri kelelahan batuk dimana diminta untuk penilaian dirasakannya skala visual analog scale vas alat ukur aplikasi klinis mempresentasikan gambaran intensitas harus ditunjukkan adalah hasil dari penelitian tingkat seseorang terdiagnosa berdasarkan pengujian orang kesesuaian antara dengan mencapai menghasilkan output lebih baik dibandingkan atribut kelas la...

no reviews yet
Please Login to review.