TUGAS SOFTSKILL REVIEW JURNAL"SISTEM PAKAR MENDIAGNOSA PENYAKIT LAMBUNG MENGGUNAKAN METODE CERTAINTY FACTORY"

A.	Sumber
	Judul : SISTEM PAKAR MENDIAGNOSA PENYAKIT LAMBUNG MENGGUNAKAN METODE CERTAINTY FACTORY Penyusun : Kusrini. 2006 Lembaga : Sistem Pakar Teori dan Aplikasi. Penerbit: Andi. Yogyakarta. Link : https://doc-0o-2o-docs.googleusercontent.com/docs/securesc/ha0ro937gcuc7l7deffksulhg5h7mbp1/5akaq5heo6074h1i69ba54m1bcllrb1u/1481515200000/13672396108590386956/*/0B0EdWn-d3T9xT29YRWdpbFlRRGM?e=download

1. Pendahuluan

1.1    Latar Belakang Masalah

Sistem pakar berasal dari istilah knowledgebased exper system. Sistem pakar dibangun untuk memecahkan masalah, dengan menggunakan pengetahuan seorang pakar yang direpresentasikan ke dalam komputer

Penyakit pada lambung antara lain adalah sakit maag (gastritis), dispepsia dan Gastroesophageal Reflux Disease (GERD). Penyakit maag diakibatkan oleh asam lambung
yang berlebihan, sehingga dinding lambung lamalama tidak kuat menahan asam lambung tadi sehingga timbul luka.

Sistem pakar tidak akan berdiri dengan sendirinya, dibutuhkan sebuah metode atau aturan dalam menyelesaikan masalah penyakit lambung tersebut yaitu dengan metode certainty factor. Metode certainty factor (CF) merupakan metode yang mendefenisikan ukuran kepastian terhadap suatu fakta atau aturan, untuk menggambarkan tingkat keyakinan pakar terhadap masalah yang sedang dihadapi, dengan menggunakan certainty factor ini dapat menggambarkan tingkat keyakinan pakar.

1.2    Perumusan Masalah

        Dari masalah di atas maka dapat dirumuskan beberapa permasalahan sebagai berikut :
1. Bagaimana Menentukan rule penyakit lambung?
2. Bagaimana menerapkan metode certainty factor dalam mendiagnosa penyakit Lambung?
3. Bagaimana merancang sistem pakar untuk mendiagnosa penyakit Lambung menggunakan

    metode certainty factor ?

1.3    Batasan Masalah

        Batasan yang menjadi acuan dalam mengerjakan skripsi ini adalah :
1. Nilai pengujian berupa persentase dari hasil perhitungan berdasarkan rumus certainty factor

    yang akan berakhir pada suatu kesimpulan (penyakit yang diderita)
2. Sistem pakar hanya mendiagnosa gejala-gejala penyakit Maag (Gastritis), Dispepsia dan

    Gastroesophageal Reflux Disease (GERD).
3. Metode certainty factor diterapkan untuk menentukan hasil diagnosa.
4. Nilai hipotesa gejala di dapatkan dari Dr.Paisal Ritonga berdasarkan nilai certainty factor.

2. Tujuan Penelitian
     Berdasarkan latar belakang yang telah diuraikan di atas, tujuan penelitian ini adalah :
1. Mengetahui rule dari gejala penyakit lambung.
2. Menerapkan Metode certainty factor dalam mendiagnosa penyakit Lambung.

3. Merancang suatu sistem pakar yang dapat digunakan untuk melakukan diagnose penyakit lambung.

3. Ringkasan Jurnal

     Untuk mengetahui atau mendiagnosa penyakit lambung penulis menggunakan metode Certainty Factor. Certainty factory adalah untuk mengakomodasi ketidakpastian pemikiran (inexacr reasoning) seoarang pakar yang di usulkan oleh Shortliffe dan Buchanan pada tahun 1975. Certainty dactor menyatakan kepercayaan dalam sebuah kejadian (fakta aray hipotesa) berdasar bukti atau penilai pakar (Turban. 2005).

Didalam Analisa dan perancangan penulis menetapkan beberapa variable dan nilai untuk menjadi acuan dalam rumus yg ada di metode Certainty factory.

Penulis juga memberikan sebuah contoh kasus dalam mendiagnosa penyakit lambung seperti berikut :

Kaidah-kaidah produksi atau Rule yang berkaitan dengan penentuan Penyakit lambung berupa pertanyaan untuk gejala penyakit maag adalah sebagai berikut:
1. Apakah perut anda gembung ?
2. Apakah anda merasakan nyeri pada ulu hati?
3. Apakah anda sering merasa lapar?
4. Apakah sering mual dan muntah?
5. Apakah anda mengalami nyeri dibelakang tulang dada?

Langkah pertama, pakar menentukan nilai CF untuk
masing-masing gejala yang telah ditentukan
sebelumnya sebagai berikut :
CFPakar (Perut gembung) = 0.4
CFPakar (Nyeri pada ulu hati) = 1.0
CFPakar (Sering merasa lapar) = 0.4
CFPakar (Mual dan muntah) = 0.4
CFPakar (Nyeri dibelakang tulang dada) = 0,6

Kemudian dilanjutkan dengan penentuan nilai bobot user, Misalkan user memilih jawaban sebagai berikut :
Perut gembung = Sedikit yakin = 0.4
Nyeri pada ulu hati = Sedikit yakin = 0.4
Sering merasa lapar = Tidak Tahu = 0.2
Mual dan muntah =Yakin = 0.8
Nyeri dibelakang tulang dada= Tidak Tahu = 0,2
Kaidah-kaidah tersebut kemudian dihitung nilai Certainty factornya dengan mengalikan CFUser
Dengan CFPakar mejadi :

                       

Dengan demikian dapat dikatakan bahwa perhitungan certainty factor pada penyakit maag
(gastritis) memiliki persentase tingkat keyakinan 92 %.

4. Kesimpulan Dan Saran

4.1 Kesimpulan

Setelah melakukan pembahasan dari bab-bab sebelumnya maka penulis dapat mengambil kesimpulan sebagai berikut :
1. Aplikasi sistem pakar dapat memberikan kemudahan pada pasien untuk mendiagnosa penyakit

    lambung.

2. Penerapan metode certainty factor dapat mempermudah dan memberikan perhitungan

    penyelesaian seberapa pasti pada user atau pasien menderita penyakit lambung.
3. Aplikasi sistem pakar ini dirancang untuk dapat digunakan dalam mengetahui penentuan

    penyakit lambung. Dengan adanya aplikasi ini penulis dapat mengetahui penyakit lambung.

4.2 Saran

Adapun Saran yang hendak disampaikan penelti terkait dengan pengerjaan skripsi ini
yaitu:

1. Perlu dilakukan penambahan data untuk gejala penyakit lambung beserta solusi dan cara

    pencegahannya, sehingga informasi yang dimiliki oleh sistem semakin banyak.
2. Metode sistem pakar yang digunakan tidak harus menggunakan metode certainty factor,

    namun dapat dikembangkan dengan membandingkan dengan metode-metode yang lainnya.
3. Sistem pakar yang dibangun tidak harus menggunakan bahasa pemograman visual basic.net

    2008, namun dapat dikembangkan dengan menggunakan bahasa pemograman lainnya

    sehingga user dapat merasakan kepuasan saat menggunakan sistem.

Algoritma Buku Alamat dengan JAVA ( PBO )

Algoritma Buku Alamat pada pemrograman berbasis JAVA :

Pertama user akan diberikan 5 pilihan menu pada program, yaitu :

1.                  Input data

2.                  Hapus data

3.                  Tampilkan data

4.                  Update data

5.                  Keluar program

·                     Kemudian User memasukkan pilihan menu programnya.

·                     Jika user memilih menu 1, maka user akan diminta untuk menginput jumlah data yang akan dimasukkan, kemudian data nama, alamat, nomor telpon dan email. Lalu data yang sudah di input akan disimpan, kemudian program akan menampilkan kembali daftar menu awal program.

·                     Jika user memilih menu 2 program mula-mula akan menanyakan id data yang akan dihapus, setelah menentukan id program akan menampilkan isi data yang sudah di input sebelumnya tapi yang ingin dihapus saja. Setelah itu program akan mengkonfirmasi ke user “Yakin akan dihapus? Y or t”. Jika user memilih y maka field data pada id yang telah di pilih akan dihapus. Setelah itu program akan menampilkan kembali daftar menu awal program.

·                     Jika user memilih menu 3, maka program akan menampilkan semua data yang telah di input dan akan menampilkan field kosong untuk data yang sudah dihapus.

·                     Pada menu 4, user akan diminta input id data yang akan dilakukan update, setelah itu program akan menampilkan data perubahan yang telah di input sebelumnya dan akan menanyakan pada user “Lanjutkan proses update data ?” user cukup mengetikkan pilihan, y (ya) atau t (tidak). Jika user input y, maka user akan diarahkan kembali ke proses input data seperti pada langkah input data awal. Setelah semua data yang diubah sudah dimasukkan, program akan menampilkan output “Data berhasil diupdate”. kemudian program akan menampilkan kembali daftar menu awal program.

·                     Jika user memilih menu 5, maka user akan keluar dari program.

Selesai.

Sekian Terima Kasih.

Pengetahuan Teknologi Sistem Cerdas - Tugas 1

Pengertian 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 tidak hanya alat untuk menghitung, tetapi diharapkan dapat diberdayakan untuk mengerjakan segala sesuatu yang bisa 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.

Definisi Kecerdasan Buatan

Kecerdasan Buatan adalah ilmu rekayasa yang membuat suatu mesin mempunyai intelegensi tertentu khususnya program komputer yang “cerdas” (John Mc Cathy, 1956). Kecerdasan buatan merupakan kawasan penelitian, aplikasi dan intruksi yang terkait dengan pemrograman computer untuk melakukan sesuatu hal – yang dalam pandangan manusia adalah – cerdas. (H.A Simon, 1987)  .

Kecerdasan merupakan bagian kemampuan komputasi untuk mencapai tujuan dalam dunia. Ada bermacam-macam jenis dan derajat kecerdasan untuk manusia, hewan dan mesin.

Kecerdasan buatan merupakan sebuah studi tentang bagaimana membuat komputer melakukan hal-hal yang pada saat ini dapat dilakukan lebih baik oleh manusia. ( Rich and Knight, 1991)

Kecerdasan buatan (AI) merupakan cabang dari ilmu komputer yang dalam mempresentasi pengetahuan lebih banyak menggunakan bentuk symbol-simbol daripada bilangan, dan memproses informasi berdasarkan metode heuristic (Metode Heuristik adalah teknik yang dirancang untuk memecahkan masalah yang mengabaikan apakah solusi dapat dibuktikan benar, tapi yang biasanya menghasilkan solusi yang baik atau memecahkan masalah yang lebih sederhana yang mengandung atau memotong dengan pemecahan masalah yang lebih kompleks.) atau dengan berdasarkan sejumlah aturan.( Encyclopedia Britannica)

Kecerdasan adalah kemampuan untuk belajar atau mengerti dari pengalaman. Memahami pesan yang kontradiktif dan ambigu, menanggapi dengan cepat dan baik atas situasi yang baru, menggunakan penalaran dalam memecahkan masalah dan menyelesaikannya secara efektif (Winston dan Pendergast, 1994)

Sejarah kecerdasan buatan

·         Pada tahun 1950-an Alan Turing seorang matematikawan dari Inggris. Pertama kali mengusulkan adanya tes untuk melihat bisa 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.

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

·         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.

   Artifical Neural Networks (ANN)

ANN atau disebut biasa disebut NN (neurak networks)  jaringan dari sekelompok unit pemroses kecil yang dimodelkan berdasarkan sistem saraf manusia. Otak manusia terdiri dari 100 milyar elemen pemrosesan yang biasa disebut neuron yang saling terhubung. ANN sendiri didasarkan pada model yang disederhanakan dan ANN sendiri biasanyan belajar dari pengalaman – representasi berulang dari masalah contoh dengan solusi – solusinya yang sesuai. Setelah pembelajaran, ANN mampu memecahkan masalah, bahkan dengan masukkan (input) paling baru. Kekuatan utama ANN mampu menangani data yang sebelumnya tidak terlihat, tidak lengkap atau rusak. Beberapa contoh aplikasi yang menggunakan jaringan syaraf tiruan (ANN):

-          Deteksi eksplosif di bandara

-          Deteksi wajah

-          Penilaian resiko keuangan

-          Optimasi dan penjadwalan

Fuzzy System

Sistem inferensi fuzzi sering disebut juga fuzzy inference engine yaitu sistem yang dapat melakukan penalaran dengan prinsip serupa seperti kita (manusia) yang menggunakan  nalurinya. Ada beberapa jenis FIS (fuzzy inference engine) yang sering kita kenal yaitu mamdami, Sugeno, dan Tsukamoto.

         Genetic Algorithms / Alogaritma Genetika (GA)

GA adalah sebuah teknik pencarian yang didalam ilmu computer untuk menemukan penyelesaian perkiraan dan masalah pencarian. GA itu sendiri adalah kelas khusus dari algoritma evolusioner dengan menggunakan teknik yang terinspirasi oleh biologi evolusioner seperti warisan, mutasi, seleksi alam dan rekombinasi atau crossover.  Biasanya GA digunakan dalam beberapa pemakaian, contohnya : 

·         Optimasi portofolio

·         Prediksi kebangrutan

·         Peramalan keuangan

·         Perancangan mesin jet

·         Penjadwalan

           Contoh Teknologi Sistem Cerdas

Saat ini banyak contoh penerapan teknologi sistem cerdas di kehidupan sehari-hari, sebagai contoh pada bidang transportasi. Beberapa contohnya adalah:

·         Advantech Intelligent Transportation System: digunakan untuk mengelola lalu lintas yang mengintegrasikan semua lini manajemen lalu lintas, seperti penjualan tiket kereta api, palang pintu kereta api otomatis, hingga pengawasan pelanggaran lalu lintas.

·         Distributed and Revolutionary Efficient Air Traffic Management System (DREAM): digunakan untuk mengatur lalu lintas transportasi udara pada penerbangan komersial menggunakan teknologi GPS.

·         Automatic Link: digunakan untuk membantu monitoring keadaan mobil dan sekitar, seperti kerusakan mobil, pemilihan rute, penentuan kapan beli bahan bakar, dan memberikan notifikasi jika memasuki area yang tidak dicover oleh polisi (lokasi rawan).

·         Google Self-Driving Car Project: merupakan sistem yang menggunakan teknologi untuk mengendalikan mobil sesuai tujuan dari penggunanya dengan proses berkendara yang aman dan nyaman dengan memungkinkan mobil berjalan sendiri (autonom).

  

Referensi:
Kidodi. Pengertian Sistem Cerdas [online]. Tersedia: https://kidodi.wordpress.com/2012/02/19/pengertian-sistem-cerdas/ 
[07 November 2016].

Konsep dan metodologi teknologi system [online]. Tersedia: http://diahayununa96.blogspot.co.id/2016/10/konsep-dan-metodologi-teknologi-sistem.html  

 [07 November 2016].

Berkenalan dengan system cerdas [online]. Tersedia: https://nikoarwenda.wordpress.com/2016/10/31/berkenalan-dengan-sistem-cerdas/