‘Review Jurnal’ “PEMANFAATAN TEOREMA BAYES DALAM PENENTUAN PENYAKIT THT”

Tugas Kecerdasan Buatan

‘Review Jurnal’

 “PEMANFAATAN TEOREMA BAYES

DALAM PENENTUAN PENYAKIT THT”

Nama        : Erin Eka Citra

NIM           : 14.11.8215        

Kelas          : 14.S1TI.10

STMIK AMIKOM YOGYAKARTA

YOGYAKARTA

2016

PEMANFAATAN TEOREMA BAYES

DALAM PENENTUAN PENYAKIT THT

Sri Winiarti

Program Studi Teknik Informatika

Fakultas Teknologi Industri Universitas Ahmad Dahlan

ABSTRAK

Dalam mencari solusi dengan menggunakan konsep pelacakan dan pendekatan arificial inteligent, terdapat berbagai metode yang bisa diterapkan untuk mengatasi maslah ketidakpastian ketika proses pelacakan terjadi. Salah satunya adalah teorema bayes. Adanya ketidakpastian pada proses pelacakan dapat terjadi karena adanya perubahan pengetahuan yang ada di dalam sistem. Oleh karena itu diperlukan adanya suatu metode untuk mengatasi masalah tersebut. Dalam penelitian ini telah diterapkan suatu metode untuk mengatsi ketidakpastian dengan teorema Bayes pada kasus pelacakan untuk mendiagnosa penyakit pada THT (Telinga, Hiung dan Tenggorokan). Subjek pada penelitian ini adalah prose pelacakan untuk menentukan peyakit THT dengan model penalaran forward chaining dan metode kepastiannya menggunakan teorema bayes dengan cara menghitung nilai probabilitas suatu penyakit dan membandingkan probabilitas setiap gejalanya. Model pengembangan perangkat lunak yang digunakan dalam penelitian ini adalah Waterfall. Metode Waterfall diawali dengan anaisis data, perancangan sistem, pengkodean menggunakan Visual Basic 6.0, pengujian sistem dengan black box test. Dari penelitian yang dilakukan meghasilkan sebuah perangkat lunak yaitu yang mampu menentukan penyakit pada THT dengan menerapkan metode bayes untuk mengatasi ketidakpastian. Hasil uji coba sistem menunjukkan bahwa aplikasi ini layak dan dapat digunakan.

Kata kunci: Penyakit, THT, Teorema Bayes

1.      PENDAHULUAN

       Penyakit THT (Telinga, Hidung dn Tenggorokan) merupakan penyakit yang bisa menyerang siapa saja. Tidak melihat tempat tinggal, umur, jenis kelamin dan status sosial. Banyak faktor yang bisa menyebabakan penyakit THT, seperti bakteri dan virus.

       Di zaman modern seperti sekarang ini komputer bukan lagi digunakan untuk mempermudah pekerjaan manusia, tetapi bahkan bisa untuk menggantikan pekerjaan manusia yang bersifat rutinitas dan tidak membutuhkan pemikiran. Perkembangan selanjutnya, para ahli mencoba untuk menggunakan sistem otak manusia, sehingga diharapkan waktu mendatang tercipta suatu komputer yang bisa menimbang dan mengambil keputusan sendiri sebagaimana layaknya manusia. Hasil kerja sistem ini harus diakui lebih cepat, teliti, akurat dibandingkan manusia, hal inilah yang mendorong lahirnya teknologi Artifical Intelegence.

       Pemanfaatan teknologi komputer bisa diaplikasikan pada berbagai bidang, salah satunya adalah bidang kesehatan. Oleh karena itu penelitian ini mencoba menerapkan aplikasi atau software sistem pakar berbentuk dalam bidang kesehatan, yaitu mendiagnosa jenis penyakit THT dengan metode kepastiannya Teorema Bayes. Software yang akan dibangun diharapkan dapat mempercepat hasil diagnosa dan penentuan jenis penyakit yang diderita pasien, sehingga dapat memberikan hasil yang cepat dan akurat. Software yang akan dibangun ini menggunakan Metode Forward Chaining yang merupakan kebalikan dari Backward Chaining yaitu mulai dari kumpulan data menuju kesimpulan.

2.      Contoh Kasus dengan Model AHP

2.1.Konsep Kecerdasan Buatan

      Kecerdasan buatan berasal dari kata Artificial Intelligence yang mengandung arti tiruan atau kecerdasan. Secara harfiah Artificial Intelligence adalah kecerdasan buatan. Kecerdasan buatan adalah salah satu bidang dalam ilmu komputer yang membuat komputer agar dapat bertindak seperti manusia (menirukan kerja otak manusia).

      Aplikasi kecerdasan buatan terdiri dari 2 bagian utama yang harus dimiliki, diantaranya:

a.      Basis Pengetahuan (Knowledge-Base), berisi fakta-fakta, teori, pemikiran dan hubungan antara satu dengan lainnya.

b.      Motor Inferensi (Inference Engine), yaitu kemampuan menarik kesimpulan berdasarkan pengalaman.

Bidang-bidang yang termasuk dalam kecerdasan buatan yaitu: Penglihatan Komputer, Pengolahan Bahasa Alami, Robotika, Sistem Saraf Buatan dan Sistem Pakar.

2.2.Teorema Bayes

      Probabilitas Bayes merupakan salah satu cara untuk mengatasi ketidakpastian data dengan cara meggunakan formula bayes.

3.      METODOLOGI

3.1.Analisis

      Analisa dibutuhkan untuk melihat perhitungan nilai kemungkinan penyakit dengan menggunakan Teorema Bayes secara manual sehingga menguatkan perhitungan yang telah dilakukan oleh sistem.

3.2.Perancangan Sistem (Desain)

      Tahap ini merupakan salah satu tahap pembuatan aplikasi. Dalam sistem pakar ini menggunakan beberapa teknik yaitu:

a.      Merekayasa pengetahuan

Dalam hal ini yang dilakukan adalah mewawancarai seorang pakar yaitu dokter spesialis THT dan melakukan penelitian.

b.      Perancangan Pelacakan Solusi

Menggunakan metode forward chaining yaitu dengan cara mengumpulkan fakta-fakta terlebih dahulu yaitu data gejala, penyakit, penyebab baru diambil kesimpulan atau solusi.

c.      Pemodelan Proses dan Pemodelan Data

Membuat suatu diagram alir data yang menggambarkan jalannya suatu sistem yang akan dikembangkan yang terdiri dari diagram konteks, DFD, ERD dan Mapping Tabel.

d.     Desain Antar Muka Sistem

Meliputi Perancangan format menu dan perancangan desain interface yang akan digunakan sebagai fasilitas dialog antara sitem dan user.

3.3.Coding

      Tahap ini merupakan tahap pengkodean dari desain ke dalam suatu bahasa pemrograman visual yaitu Visual Basic.

3.4.Testing (Pengujian Sistem)

      Ada dua cara pengujian yaitu Black Box Test dan Alfa Test.

3.5.Maintenance

            Tahap pemeliharaan atau perawatan terhadap software misalnya dengan pembackupan data.

4.      HASIL DAN PEMBAHASAN

4.1.Perancangan Pelacakan Solusi

Merupakan proses untuk mengumpulkan data-data pengetahuan terhadap kasus penyakit THT dengan menggunakan Theorema Bayes. Bahan didapat dengan beberapa cara yaitu dari pakar kesehatan terutama penyakit THT, buku, laporan da literatur.

4.2.Implementasi Program

Mengaplikasikan rancangan form yang sudah dibuat dengan menggunakan Microsoft Visual Basic 6.0. Program yang sudah disusun yaitu Menu Utama Program, Menu Input dan Menu Konsultasi.

5.      SIMPULAN

a.       Dari penelitian dihasilkan sebuah perangkat lunak (software) baru tentang sistem pakar untuk mendiagnosa penyakit THT menggunakan metode Teorema Bayes, yang dapat memberikan kepastian kepada user akan peluang solusi yang diberikan oleh sistem.

b.      Perangkat lunak yang telah dihasilkan mampu dipakai untuk mendiagnosa penyakit THT serta memberikan pengobatan yang tepat seperti layaknya seorang pakar. Informasi yang dhasilkan dapat dijadikan sebagai alternatif pakar dalam berkonsultasi tentang penyakit THT, meliputi jenis-jenis penyakit, gejala, penyebab, serta pengobatannya.

6.      KELEBIHAN

a.       Bahasa pemrograman sudah berbasis visual sehingga mempunyai interface dan kepastian yang bisa diberikan kepada user.

b.      Pengujian metode ini lebih baik dibandingkan dengan metode nonVisual(teks).

7.      KEKURANGAN

a.       Dari segi penyajian jurnal ini tidak menjelaskan lengkap informasi metode lama yang dijadikan acuan untuk membuat metode baru yang lebih visual.