Analisa Jurnal :“SISTEM PAKAR UNTUK MENDIAGNOSA PENYAKIT TELINGA HIDUNG TENGGOROKAN PADA MANUSIA”

yang ditulis oleh : Hanif Al Fatta dan Sutopo Wibowo, Dosen STMIK AMIKOM Yogyakarta

Pendahuluan

Di Indonesia, penyakit telinga hidung dan tenggorokan termasuk penyakit yang umum. Namun, tidak banyak orang yang mengetahui gejala-gejalanya. Adanya teknologi sistem pakar diharapkan dapat membantu mendiagnosa penyakit ini dengan melihat ciri-ciri yang dialami oleh seseorang, sehingga dapat dipastikan apakah orang ini terkena penyakit telinga hidung tenggorokan.

Penelitian ini dibatasi hanya akan mendiagnosa penyakit tenggorokan. Sumber pengetahuan yang digunakan adalah melalui internet dan buku yang disusun oleh seorang pakar. Inferensi yang digunakan adalah pelacakan ke depan (forward chaining) dan penelitian ini tidak membahas faktor kepastian (certainty factor).

Pembahasan

1.Penyusunan Basis Pengetahuan

Dalam membuat suatu sistem pakar dibutuhkan basis pengetahuan dan mesin inferensi. Basis pengetahuan berisi faktor-faktor yang nantinya akan digunakan oleh sistem. Mesin inferensi berguna untuk menganalisa faktor-faktor yang diinput oleh user sehingga nantinya akan ditarik kesimpulan berdasarkan basis pengetahuan yang ada.

Dalam penelitian ini, basis aturan direpresentasikan dalam bentuk “IF – THEN”, dimana gejala yang diinput pasien akan diseleksi sehingga akan dicapai suatu kesimpulan di akhir, yaitu jenis penyakit tenggorokan yang diderita. Jika ada lebih dari satu kondisi, maka kondisi tersebut akan dihubungkan oleh operator “AND”.

Nantinya user akan menginput gejala-gejala yang dirasakannya. Lalu sistem akan memberikan data output berupa data jenis penyakit, data terapi, dan juga pencegahannya.

Dalam menentukan saran terapi, basis aturannya juga direpresentasikan dalam bentuk “IF – THEN”. Saran terapi ditentukan setelah jenis penyakit telah didiagnosa. Maka dalam menentukan saran terapi, sistem akan menyeleksi jenis penyakitnya sehingga didapatkan saran terapi yang berkedudukan sebagai faktor.

1.Metode Inferensi

Seperti yang sudah dijelaskan sebelumnya, metode inferensi yang digunakan adalah pelacakan ke depan atau forward chaining, yaitu dengan user memasukkan faktor-faktor ke dalam sistem yang nantinya akan diuji satu persatu dengan aturan-aturan yang sudah disimpan di dalam sistem yang pada akhirnya akan didapatkan satu kesimpulan forward chaining.

1.Perancangan Sistem

Perancangan sistem berhubungan dengan yang namanya Data Flow Diagram (DFD). DFD merupakan gambaran sistem secara logika yang menjelaskan user secara logika bagaimana fungsi-fungsi sistem informasi bekerja.

1.     Rancangan Data Flow Diagram

·        Data Flow Diagram Level 0

Dalam gambar tersebut, dapat kita lihat bahwa sistem berinteraksi dengan pakar dan user. Masukan dan keluaran sistem digambarkan dengan tanda panah. Seorang pakar/programmer akan memasukkan basis pengetahuan berupa gejala, penyakit, dan solusi pengendalian serta basis aturan ke dalam sistem. User akan memasukkan gejala-gejala penyakit yang dirasakan, lalu sistem akan menampilkan ouput berupa hasil analisis yang merupakan rincian gejala yang diderita, nama penyakit, dan solusi pengobatannya.

Data Flow Diagram Level 0

·         Data Flow Diagram Level 1

 Merupakan turunan dari DFD level 0 dimana berisi rincian aliran data atau proses yang akan diintegrasikan ke dalam sistem.

Data Flow Diagram Level 1

2.      Entity Relation Diagram (ERD)

Entity Relation Diagram

Pengetesan Sistem

Pengujian yang digunakan dalam penelitian ini adalah Pengujian black box, yaitu pengujian yang berfokus pada persyaratan fungsional software (perangkat lunak).

Pada pengujian ini diambil contoh fungsi untuk mewakili fungsi-fungsi yang ada, yaitu fungsi input data, edit data, dan hapus data penyakit.

1.Fungsi input data

Input data

2. Fungsi  ubah data

Edit data

Tampilan Edit Data

3. Fungsi Hapus Data

Sebelum dihapus

Setelah dihapus

Penutup

Dari penjelasan-penjelasan sebelumnya, maka dapat diambil kesimpulan bahwa Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Telinga, Hidung dan Tenggorokan ini mampu :

·        Memberi informasi mengenai penyakit yang diderita berdasarkan gejala-gejala yang diinput user

·        Memberi informasi mengenai terapi berdasarkan penyakit yang telah didiagnosa

·        Data yang sudah ada di dalam sistem dapat diubah/di update dan ditambah jika ada data yang baru

Daftar Pustaka

Hanif Al-Fatta, Sutopo Wibowo, 2010, Sistem Pakar untuk Mendiagnosa Penyakit Telinga Hidung Tenggorokan pada Manusia.

Diakses dari :

http://p3m.amikom.ac.id/p3m/dasi/juni08/05%20-%20AMIKOM_Yogyakarta_SISTEM%20PAKAR%20UNTUK%20MENDIAGNOSA%20PENYAKIT.pdf pada tanggal 3 Oktober 2016

SISTEM CERDAS - PENGANTAR TEKNOLOGI SISTEM CERDAS

Pengertian Sistem cerdas dan sejarah singkat sistem cerdas.

     Kecerdasan buatan (Artificial Intelligent, AI) telah menjadi wacana umum yang sangat penting dan banyak dijumpai. Kecerdasan Buatan atau Sistem cerdas atau Intelegensi Buatan atau Artificial Inteligence merupakan cabang terpenting dalam dunia komputer. Komputer tidah hanya alat untuk menghitung, tetapi diharapkan dapat diberdayakan untuk mengerjakan segala sesuatu yang bias dikerjakan oleh manusia. Manusia mempunyai pengetahuan, pengalaman dan kemampuan penalaran dengan baik, agar komputer bisa bertindak seperti dan sebaik manusia, maka komputer juga harus dibekali pengetahuan dan mempunyai kemampuan untuk menalar.

Sejarah kecerdasan buatan

Di awal abad 20, seorang penemu Spanyol yang bernama Torres Y Quevedo, membuat sebuah mesin yang dapat mengskakmat raja laannya dengan sebuah raja dan ratu.

Perkembangan secara sistematis kemudian dimulai ditemukannya komputer digital.

Pada tahun 1950-an Alan Turing seorang matematikawan dari Inggris. Pertama kali mengusulkan adanya tes untuk melihat bias tidaknya sebuah mesin dikatakan cerdas(dikenal dengan Turing Test) seolah-olah mesin mampu merespon terhadap serangkaian pertanyaan yang diajukan

Istilah kecerdasan buatan dimunculkan pertama kali pada tahun 1956 ketika John Mc Cathy dari Massachusets Institute of Technology (MIT) menciptakan bahasa pemrograman LISP

Loghic Theorist (1956), diperkenalkan pada Dartmouth Conference, program ini dapat membuktikan teorema-teorema matematika.

 Mesin Neural Network pertama oleh Marvin Minsky (1958)

 Sad Sam, deprogram oleh Robert K. Lindsay (1960), program ini dapat mengetahui kalimat-kalimat sederhana yang ditulis dalam bahasa Inggris dan mampu memberikan jawaban dari fakta-fakta yang didengar dalam sebuah percakapn.

Muncul logika samar (1965) yang merupakan pelaksanaan konsep samar di atas system komputer. Logika samar mengukur ketidaktepatan dengan cara yang tepat, seperti yang diperlukan mesin.

ELIZA (1967), diprogram oleh Joseph Weizenbaum, yang mampu melakukan terapi terhadap pasien dengan memberikan beberapa pertanyaan.

Program Microworld dengan penciptaan proyek SHRDLU (1968) merupakan Expert System yang pertama.

Pada tahun 1972 bahasa Prolog dimunculkan.

John Holland (1975) mengatakan bahwa setiap problem berbentuk adaptasi (alami maupun buatan) secara umum dapat diformulasikan dalam terminologi genetika (Algoritma Genetika) .

 Sistem catur AI mengalahkan manusia (Pecatur master) pada tahun 1991.

Robotik, peranti mekanika yang diprogram untuk melakukan berbagai tugas.

Contoh tekhnologi sistem cerdas.

1.Smart Card

Kartu yang sering digunakan masyarakat ini termasuk juga dalam Sistem cerdas, karna membantu interaksi antar pengguna dengan perusahaan pelayanan, karna smart card ini adalah sebuah kartu yang telah dipendam Sirkuit Terpadu. Meskipun banyak kegunaannnya, namun ada dua pembagian dasar dari kartu ini, yaitu kartu memori dan kartu dengan Mikroprosesor.
Contoh kegunaan kartu ini yang paling banyak adalah untuk sistem pembayaran elektronik dan dalam Kartu SIM

Sangat banyak yang dapat di jadikan Contoh sistem cerdas, Teknologi yang menyerupai kegiatan makhluk hidup dapat dikatan sistem cerdas atau teknologi yang dapat mempermudah aktivitas manusia juga bisa dikatakan sistem cerdas.

2.Visual Recognition

Bidang ini merupakan kemampuan suatu komputer yang dapat menangkap signal elektronik dari suatu kamera dan dapat memahami apa yang dilihat tersebut. Penerapan AI ini misalnya pada komputer yang dipasang di peluru kendali, sehingga peluru kendali dapat diprogram untuk selalu mengejar sasarannya yang tampak di kamera.

Pada era globalisasi saat ini, bidang Visual Recognition dapat kita jumpai pada komputer-komputer laptop terbaru. Mula-mula komputer dipasang alat untuk mendeteksi sidik jari (fingerprints password). Sekarang ini sudah banyak digunakan face detector, sehingga untuk mengakses sebuah laptop yang sudah dipasangi password dari gambar wajah orang pemiliknya, maka orang lain dengan wajah yang berbeda tidak akan dapat membuka laptop tersebut. Misalkan pada laptop LENOVO 3000 Y410 keluaran IBM.

3.Robotics

Robot berasal dari kata Robota, dari bahasa Chekoslavia yang berarti tenaga kerja. kata ini digunakan oleh dramawan Karel Capek pada tahun 1920 pada sandiwara fiksinya, yaitu R.U.R (Rossum’s Universal Robots).

Robot adalah suatu mesin yang dapat diarahkan untuk mengerjakan bermacam-macam tugas tanpa campur tangan lagi dari manusia. Secara ideal robot diharapkan dapat melihat, mendengar, menganalisa lingkungannya dan dapat melakukan tindakan-tindakan yang terprogram. Dewasa ini robot digunakan untuk maksud-maksud tertentu dan yang paling banyak adalah untuk keperluan industri. Diterapkannya robot untuk industri terutama untuk pekerjaan 3D yaitu Dirty, Dangerous, atau difficult (kotor, berahaya dan pekerjaan yang sulit). Negara yang banyak menggunakan robot untuk industri adalah Jepang, Amerika Serikat dan Jerman Barat.

Sumber: https://kidodi.wordpress.com/2012/02/19/pengertian-sistem-cerdas/

www.Google.co.id

http://joshuarizkyhamenda.blogspot.co.id/2016/10/teknologi-sistem-cerdas-dalam-kehidupan.html

www.izerotech.blogspot.co.id/2013/07/penerapan-kecerdasan-buatan-ai-dalam.html

http://myblog-techno.blogspot.co.id/2013/12/penerapan-kecerdasan-buatan-ai-dalam.html