Review Jurnal : (Expert System Diagnosis Penyakit Diabetes Mellitus)

ANALISIS METODE BAYES DAN METODE FUZZY TERHADAP HASIL DIAGNOSIS PENYAKIT DIABETES MELLITUS DALAM APLIKASI SISTEM PAKAR BERBASIS WEB

Abstrak

Sistem pakar adalah sistem yang berusaha mengadopsi pengetahuan manusia ke komputer untuk menyelesaikan masalah seperti yang biasa dilakukan oleh para ahli. Salah satu contohnya sistem pakar diagnosa penyakit Diabetes Melitus. Tujuan dari penelitian ini adalah membuat suatu aplikasi sistem pakar diagnosa penyakit pada Diabetes Melitus menggunakan metode Bayes dan Fuzzy Tsukamoto. Proses diagnosa dimulai dengan memilih gejala yang ditampilkan sistem kepada user. Alur sistem diatur menggunakan metode inferensi Backward Chaining. Setelah memilih gejala, user diharuskan mengisi nilai intensitas dari setiap gejala. Sistem akan menampilkan Hasil diagnosa penyakit dengan persentase kepercayaan menggunakan metode Bayes dan Fuzzy Tsukamoto. Hasil pengujian menunjukkan bahwa nilai persentase kepercayaan menggunakan metode Fuzzy Tsukamoto lebih baik dibandingkan metode Bayes. Hal tersebut dikarenakan perhitungan metode Fuzzy Tsukamoto dipengaruhi nilai intensitas dari setiap gejala yang dialami dan setiap rule yang telah ditentukan, sedangkan metode Bayes dipengaruhi bobot penyakit dan bobot gejala yang telah ditentukan oleh Pakar. 

Kata kunci : Metode Logika Fuzzy Tsukamoto, Metode Bayes, Sistem Pakar, Diabetes Melitus, Backward Chaining.

PENDAHULUAN

        Pankreas adalah organ di perut bagian atas yang berada di bawah lambung dan berdekatan dengan bagian pertama usus kecil, yang disebut duodenum. Pankreas terdiri dari dua bagian yaitu kelenjar eksokrin yang mengeluarkan enzim untuk pencernaan, dan kelenjar endokrin yang menghasilkan hormonhormon, termasuk insulin untuk mengatur gula dalam darah. Saat terjadi peradangan pada pankreas akan kehilangan fungsinya untuk memproduksi enzim dan hormon untuk pencernaan dalam tubuh manusia hal ini dapat menjadi penyakit yang mengancam jiwa dengan komplikasi yang parah.

           Salah satu penyakit yang terjadi saat pankreas mengalami peradangan yaitu Diabetes Mellitus atau kencing manis ini terjadi karena kadar gula (glukosa) dalam darah meningkat akibat gangguan sistem metabolisme dalam tubuh, dimana organ pankreas tidak mampu memproduksi hormon insulin sesuai kebutuhan tubuh.

        Sistem pakar adalah sistem berbasis komputer yang menggunakan pengetahuan, fakta dan teknik penalaran dalam memecahkan masalah yang biasanya hanya dapat dipecahkan oleh pakar bidang tertentu. Metode yang sering digunakan yaitu Metode Bayes. Metode Bayes merupakan metode yang menggunakan probabilitas bersyarat sebagai dasarnya dan juga untuk menghasilkan estimasi parameter dengan menggabungkan informasi dari sampel dan informasi lain yang telah tersedia sebelumnya. Sedangkan Metode Fuzzy Logic adalah suatu cabang ilmu Kecerdasan Buatan (Artificial Intellegence), yaitu suatu pengetahuan yang membuat komputer dapat meniru kecerdasan manusia sehingga diharapkan komputer dapat melakukan hal-hal tertentu yang apabila dikerjakan manusia memerlukan kecerdasan. 

            Peningkatan jumlah penderita penyakit ini disebabkan pola hidup yang tidak sehat dan sebagian besar penduduk indonesia tidak menyadari adanya gejala dalam dirinya. Oleh karena itu diperlukan sistem yang dapat memberikan peringatan apakah seseorang mengalami peradangan pada pankreas atautidak, serta sistem yang bisa memberikan solusi penyakit ini secara tepat. Membandingkan suatu metode dengan metode lainnya sehingga kita dapat memberikan keputusan terbaik terhadap hasil diagnosis penyakit ini dan dapat diketahui dari kedua metode tersebut, metode manakah yang lebih efisien dan memiliki persentasi kepercayaan terbesar dalam mendiagnosis penyakit ini.

Batasan Masalah

Dari uraian di atas dapat di rumuskan permasalahan yang ditimbulkannya, yaitu Bagaimana membuat atau membangun suatu sistem untuk mendiagnosa penyakit Diabetes Mellitus melalui sistem pakar dengan metode fuzzy logic dan metode bayes yang dapat digunakan bagi siapa saja.

Batasan Masalah

Dari pemaparan di bagian latar belakang diatas dapat dijadikan landasan untuk menentukan batasan masalah dalam penelitian yang akan dilakukan. Adapun batasan tersebut sebagai berikut : 

1. Sistem pakar yang peneliti rancang ini hanya untuk mendiagnosis penyakit Diabetes Mellitus.

2. Sistem pakar ini nantinya berbasis web yang dapat digunakan siapa saja sebagai media pembelajaran khususnya dalam mendiagnosis penyakit Diabetes Mellitus.

RINGKASAN JURNAL

Dari jurnal yang sudah dianalisis adalah tentang sistem pakar untuk mendiagnosis penyakit  Diabetes Mellitus dengan menggunakan metode fuzzy logic. Sistem pakar yang digunakan adalah berbasis web menggunakan PHP dan XAMPP, agar dapat digunakan masyarakat dalam mendiagnosis penyakit Diabetes Mellitus secara gratis.

Aplikasi sistem pakar fuzzy logic berikut ini merupakan apliaksi diagnosa penyakit dengan menggunakan mesin inferensi fuzzy berdasarkan metode sugeno. Proses diagnosis dalam sistem pakar ini didasarkan dari hasil laboratorium.

Masukan atau inputan dari sistem berikut ini adalah :

1. Biodata pasien, yang teridiri dari :

Username, Password, Nama, Jenis Kelamin, Alamat, Email, No telp.

2. Data hasil laboratorium, yang terdiri dari :

Glukosa darah puasa (GDP), Glukosa plasma puasa (GPP), Glukosa plasma tidur (GPT), Glukosa darah 2 jam PP (GD), Kadar HbA1c, Kadar HDL, Kadar trigliserida, Kadar insulin.

         Proses yang akan digunakan dalam menghitung nilai persentase kepercayaan diagnosis adalah dengan menggunakan 2 (dua) metode yaitu Teorema Bayes dan Fuzzy. Flowchar dari kedua metode tersebut adalah :
1. Flowchar Fuzzy

2. Flowchart Bayes

 

        Perancangan yang dilakukan merupakan suatu proses untuk pengumpulan data-data pengetahuan terhadap proses diagnosis penyakit Diabetes Melitus menggunakan metode Bayes dan Fuzzy. Data-data yang digunakan dalam membangun aplikasi sistem pakar dan untuk menghitung nilai persentase kepercayaan dengan menggunakan metode Teorema Bayes berupa data penyakit, gejala, bobot masing-masing gejala dan bobot penyakitnya, sedangkan pada metode Fuzzy setiap gejala pada penyakit Diabetes Melitus dikelompokan dalam beberapa himpunan variabel Fuzzy yang terbagi kedalam dua derajat keanggotaan. 

TINJAUAN PUSTAKA

      Menurut American Diabetes Association (ADA) tahun 2010, Diabetes Mellitus merupakan suatu kelompok penyakit metabolik dengan karakteristik hiperglikemia yang terjadi karena kelainan sekresi insulin, kerja insulin, atau kedua-duanya (Perkeni, 2011).

         Kematian terbesar di Indonesia, semakin banyak pula ditemukan penyakit infeksi baru dan timbulnya kembali penyakit infeksi. Berdasarkan epidermiologi terbaru, indonesia telah memasuki epidemi Diabetes Mellitus tipe 2. Perubahan gaya hidup dan urbanisasi merupakan penyebab pentingnya masalah ini. Diperkirakan sekitar 50% penyandang diabetes yang belum terdiagnosis di Indonesia dan hanya sekitar dua pertiga saja yang terdiagnosis dan menjalani pengobatan.

      Berbagai penelitian epidemiologi menunjukkan adanya kecenderungan peningkatan angka insidensi dan prevalensi DM tipe2 di berbagai penjuru dunia. WHO memprediksi adanya peningkatan jumlah penyandang diabetes yang cukup besar pada tahun-tahun mendatang. WHO memprediksi kenaikan jumlah penyandang DM di Indonesia dari 8,4 juta pada tahun 2000 menjadi sekitar 21,3 juta pada tahun 2030. Senada dengan WHO, International Diabetes Federation (IDF) pada tahun 2009, memprediksi kenaikan jumlah penyandang Diabetes Mellitus (DM) dari 7,0 juta pada tahun 2009 menjadi 12,0 juta pada tahun 2030. Meskipun terdapat perbedaan angka prevalensi, laporan keduanya menunjukkan adanya peningkatan jumlah penyandang Diabetes Mellitus (DM) sebanyak 2-3 kali lipat pada tahun 2030.

        Berbagai keluhan dapat ditemukan pada penyandang diabetes. Kecurigaan adanya Diabetes Mellitus (DM) perlu dipikirkan apabila terdapat keluhan klasik seperti di bawah ini (Perkeni, 2011) : 

1. Keluhan klasik DM berupa : poliuria, polifagia, dan penurunan berat badan yang tidak dapat dijelaskan apa penyebabnya.

2. Keluhan lain berupa : lemah badan, kesemutan, gatal, mata kabur, dan disfungsi ereksi pada pria, serta priritus valvae pada wanita. 

PEMBAHASAN

      Sistem pakar merupakan suatu sistem terkomputerisasi yang menggunakan pengetahuan bidang tertentu untuk mencapai solusi suatu masalah dari bidang tersebut. Solusi yang diberikan pada dasarnya sama seperti yang disimpulkan oleh seseorang yang banyak mengetahui masalah tersebut.

Untuk membangun sistem pakar yang baik diperlukan beberapa komponen, antara lain (Hartati dan Iswanti, 2008) :

1. Antar Muka Pengguna (User Interface) : sistem pakar menggantikan seorang pakar dalam situasi tertentu, maka sistem harus menyediakan pendukung yang diperlukan oleh pemakai yang tidak memahami masalah teknis.

2. Basis Pengetahuan (Knowledge Base) : merupakan kumpulan pengetahun bidang tertentu pada tingkatan pakar dalam format tertentu.

3. Mekanisme Inferensi (Inferensi Mechine) : merupakan otak dari sistem pakar berupa perangkat lunak yang melakukan tugas inferensi penalaran sistem pakar, biasa dikatakan sebagai mesin pemikir (thinking machine).

4. Memori Kerja (Working Memory) : merupakan bagian sistem pakar yang menyimpan fakta-fakta yang diperoleh saat dilakukan proses konsultasi.

       Dalam sistem pakar metode yang digunakan kali ini adalah metode Bayes dan Metode Fuzzy. Metode Bayes adalah menerangkan hubungan antara probabilitas terjadinya peristiwa A dengan syarat B telah terjadi dan probabilitas terjadinya peristiwa B dengan syarat peristiwa A telah terjadi. Teorema ini didasarkan pada prinsip bahwa tambahan informasi dapat memperbaiki probabilitas. Metode Fuzzy adalah teori himpunan Fuzzy. Pada teori himpuna Fuzzy, peranan derajat keanggotaan sebagai penentu keberadaan elemen dalam suatu himpunan sangatlah penting. Nilai keanggotaan atau derajat keanggotaan atau membership function menjadi ciri utama dari penalaran dengan Fuzzy Logic tersebut. Pada metode Tsukamoto, setiap aturan berbentuk IF-THEN harus dipresentasikan dengan suatu himpunan Fuzzy dengan fungsi keanggotaan yang monoton.

       Perancangan merupakan suatu proses untuk pengumpulan data-data pengetahuan terhadap proses diagnosis penyakit Diabetes Melitus menggunakan metode Bayes dan Fuzzy Tsukamoto. Data-data yang digunakan dalam membangun aplikasi sistem pakar dan untuk menghitung nilai persentase
kepercayaan dengan menggunakan metode Teorema Bayes berupa data penyakit, gejala, bobot masing-masing gejala dan bobot penyakitnya, sedangkan pada metode Fuzzy setiap gejala pada penyakit Diabetes Melitus dikelompokan dalam beberapa himpunan variabel Fuzzy yang terbagi kedalam dua derajat keanggotaan. 

       Berikut ini adalah rancangan form yang telah dibuat yang dibuat dengan menggunakan bahasa pemrograman PHP.

1. Menu Beranda

 

 

 2. Form Menu Konsultasi

Tampilan form ini digunakan untuk meregistrasi data user ketika akan melakukan konsultasi.

Setelah proses registrasi berhasil, sistem akan menampilkan gejala- gejala dari penyakit Diabetes Melitus dan akan dijawab user. Setelah itu user memasukan nilai keanggotaan dari gejala yang dipilih.

Setelah memilih gejala yang diderita kemudian selanjutnya user diharuskan memasukan nilai intensitas dari setiap gejala yang dideritanya menunjukkan tampilan proses pengisian nilai intensitas Fuzzy pada gejala yang telah dipilih sebelumnya.

 

Tahap analisis hasil dilakukan terhadap hasil proses analisis sampai kepada hasil pengujian yang telah dilakukan.  

 

KESIMPULAN

Berdasarkan rumusan masalah dan analisa, ditarik kesimpulan mengenai pembuatan sistem pakar diagnosa Diabetes Mellitus dengan menggunakan metode Fuzzy dan Bayes adalah sebagai berikut :

1. Sistem pakar diagnosa Diabetes Mellitus dapat memberikan solusi untuk penanganan penyakit yang menampilkan keakuratan diagnosa dengan menggunakan metode Fuzzy dan Bayes 

2. Metode Fuzzy lebih unggul dari metode Bayes, karena metode Fuzzy dapat menghasilkan tingkat presentase kepercayaan yang lebih tinggi dibandingkan dengan metode Bayes. Presentase kepercayaan dipengaruhi oleh gejala yang dialami, penyakit, dan nilai intensitas gejala.

 DAFTAR PUSTAKA

http://ojs.uho.ac.id/index.php/semantik/article/view/623 

http://eprints.undip.ac.id/36016/1/Fauzan_Masykur.pdf

eprints.undip.ac.id/36016/

Masykur, F., 2012, Implementasi Sistem Pakar Diagnosis Penyakit Diabetes Melitus Menggunakan Metode Fuzzy Logic Berbasis Web, http://ejournal.undip.ac.id/index.php/jsinbis, diakses tanggal 30 Mei 2014. 

Rahayu, S., Sistem Pakar Untuk Mendiagnosa Penyakit Gagal Ginjal dengan Menggunakan Metode Bayes, pelita-informatika.com/berkas/jurnal/ 4314.pdf, diakses tanggal 29 Maret 2014.