JURNAL SISFOTENIKA Vol. 10 No. 1, Januari 2020 p-ISSN: 2087-7897 ; e-ISSN : 2460-5344 DOI : 10.30700/jst.v10i1.609

## Perancangan Neur-O: Sistem Pakar Penyakit Saraf berbasis Ontologi

## Design of Neur-O: an Expert System neurological disease based on ontology
Christopel H. Simanjuntak* 1 , Dirko G. S. Ruindungan 2
1 Prodi D4 Teknik Informatika, Jurusan Teknik Elektro Politeknik Negeri Manado, Manado
2 Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknik Elektro UNSRAT, Manado e-mail: * 1 christopel.simanjuntak@polimdo.ac.id, 2 dirko@unsrat.ac.id

## Abstrak
Penyakit  saraf  sangat  berbahaya  jika  menyerang  seseorang  sehingga perlu  adanya  cara untuk menyelesaikan masalah ini . Banyak cara dalam menangulangi penyakit ini, salah satunya ialah  membangun  sistem  pakar  untuk  mengedukasi  masyarakat  tentang  bahaya  penyakit  ini. Sistem  ini  dirancang  dengan  metodologi waterfall dimana  memiliki  4  fase  utama  sampai  bisa menghasilkan produk. Fase waterfall ialah perancanaan, analisis, desain dan implementasi dan akhirnya  sistem  telah  dibangun.  Hasil  dari  penelitian  ini  adalah  sistem  pakar  berbasis  ontologi yang diberi nama Neur-O. Pada Neur-O ada beberapa kategori yaitu Nama Penyakit, Sinonim, Definisi,  Epidermiologi,  Gejela  baik  umum  maupun  dugaan,  Penyebab  umum  dan  pendukung (lain),  Agen  pembawa,  Pemeriksaan  utama  dan  lain,  Terapi  obat  dan  fisik  serta  Pencegahan. Evaluasi  menggunakan consistency  checking dan  evaluasi  pakar.  Pada consistency  checking, ontologi  dievaluasi  dengan  menggunakan inference engine Pellet.  Pada  proses  inferensi, ontologi yang dipakai  tidak  terdapat  error  dan  memerlukan  5093  milidetik  untuk  inferensi  dan Evaluasi pakar rata-rata nilai ada 4 dimana  sistem sudah baik. Berdasarkan hasil yang didapat, diperlukan pengembangan  lagi kedepan dimana  menambahkan  amnesis  berupa  keluhan  pasien dan  riwayat  penyakit  dan  pada  outputnya  dikembangkan  ada  diagnose  banding  serta  tingkat stadium penyakit.
Kata kunci— Sistem Pakar, Ontologi, Neur-O, Penyakit Saraf

## Abstract
Nerve  disease  is  very  dangerous  if  it  attacks  someone  so  there  needs  to  be  a  way  to resolve  this  problem.  Many  ways  to  deal  with  this  disease,  one  of  which  is  to  build  a  expert system  to  educate  the  public  about  the dangers  of  this  disease.  This  system  was designed with the waterfall methodology which has 4 main phases to produce a product. The waterfall phase is the planning, analysis, design and implementation and finally the system has been built. The results  of  this  study  are  ontology-based  expert  system  named  Neur-O.  In  Neur-O  there  are several  categories  namely  Disease  name,  Synonym,  Definition,  Epidermiology,  Common  and suspected  symptoms,  Common  and  supporting  causes  (other),  Carrier  agents,  Primary  and other  examinations,  Drug  and  physical  therapy  and  Prevention.  Evaluation  using  consistency checking and expert evaluation. In consistency checking, ontology is evaluated using the Pellet inference  engine.  In  the  inference  process,  the  ontology used has  no  errors  and  requires  5093 milliseconds  for  expert  inference  and  evaluation,  on  average  there  are  4  values  where  the system  is  good. Based  on  the  results  obtained,  it  is  necessary  to  develop  further  in  the  future
where  adding  amnesis  includes  patient  complaints  and  disease  reporting  and  at  the  output developed there is a differential diagnosis and stage of disease Keywords— Expert System, Ontology, Neur-O, Neurological Diseases
1. PENDAHULUAN
Penyakit saraf adalah penyakit yang bahaya untuk manusia. Menurut WHO, tahun 2005 hanya untuk penderita cerebrovascular disease mencapai 50785000 jiwa. Tahun 2015 penderita mencapai  53815000  jiwa  dan  diprediksikan  mencapai  60864000  jiwa  di  seluruh  dunia  [1]. Penyakit  saraf  memberikan  kontribusi  sebesar  6.3%  dari  seluruh  penyakit  di  dunia  [1].  Stroke dan  Penyakit  jantung  iskemik  merupakan  penyakit  paling  mematikan  yang  menyebabkan kematian  tahun  2016  [2].  Dengan  data  yang  ada  menunjukan  bahwa  penyakit  saraf  perlu menjadi perhatian untuk semua orang.
Dari  beberapa  solusi  pemecahan  masalah  untuk  penyakit  saraf,  sistem  pakar  untuk edukasi ke masyarakat adalah salah satunya.  Sistem pakar adalah sistem yang digunakan untuk pemecahan  suatu  masalah  dengan  menggunakan  pengetahuan  dari  pakar  atau  ahli  dibidang tertentu. Sistem pakar telah digunakan diberbagai bidang misalnya saja pada transportasi [3][4], tanaman [5], hukum[6], maupun kesehatan [7]. Kendala sistem pakar yang dibuat saat ini adalah struktur  data  tiap  sistem  pakar  berbeda-beda  sehingga  menyulitkan  pengembangan  sistem tersebut. Teknologi semantik adalah jawaban untuk masalah ini  [8], [9]. Dengan teknologi ini, Ontologi  yang  dikembangkan  dapat  digunakan  secara  terus-menerus  tanpa  perlu  mengubah struktur  data  yang  telah  dibuat.  Penelitian  ini  memaparkan  perancangan  protipe  sistem  pakar yang diberi nama Neur-O dimana memanfaatkan ontologi [10] untuk keperluan edukasi. Sistem dikembangkan menggunakan metodologi waterfall [11][12] dan diberi nama Neur-O.
Ada  beberapa  penelitian  yang  telah  dikembangkan  yang  menggunakan ontologi  dalam sistem  yang  dikembangkan  yaitu  Kadek,dkk  [17]  yang  merancang  ontologi  untuk  teknologi penelusuran  pustaka  di  SIRREF  JTETI  UGM.  Pada  penelitiannya  Kadek  membuat  ontologi dengan  metode  METHONTOLOGY  untuk  membentuk  ontologi.  Pada  penelitiannya,  sistem yang  dibangun  memudahkan  menelusuran  user  saat  mencari  pustaka  pada  perpustakaan. Virginie,dkk  [18]  meneliti  penggunaan  SWRL  yang  akan digunakan  pada  desain  power  plant. Peneliti  mengguakan  JESS  engine  untuk  mengesksekusi  SWRL  yang  telah  dibentuk.  Pada penelitiannya,  peneliti  menemukan  beberapa  limitasi  dari  SWRL  yaitu  tidak  bisa  digunakan pada  rule  yang  kompleks  yang  ada  saat  implementasi  power  plant.  Cech,dkk  melakukan penelitian  [19]  dengan  memanfaatkan  ontologi  untuk  membangun  sistem  pakar  pada  situasi emergency jika terjadi kecelakaan biologis. Sistem memberi arahan reaksi berdasarkan beberapa fase yang akan terjadi pada kecelakaan biologis misalnya identifikasi kecelakaan, karakteristik masalah  pada  keadaan  darurat,  membentuk  potensial  skenario,  memilih  probabilitas  skenario yang  akan  terjadi,  menentukan  reaksi-reaksi  paling  layak  saat  skenarion  tersebut  dan  memilih subset reaksi yang sesuai yang akan direalisasikan.  Dirko ,dkk [20] dilakukan penelitian dalam merancang  ontologi  untuk  nutrisi  masa  kehamilan.  Dalam  penelitiannya,  ontologi  dievaluasi menggunakan  Schema  Metric.  Pada  perancangannya  dilakukan  dengan  menjabarkan  atribut, relasi serta taksonomi yang akan dibangun. Hasil evaluasi menunjukan nilai AR 2.42. Nilai IR yang didapat 3.14 dan RR 0.41.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Dalam  melakukan  penelitian  ini,  metode  mengacu  pada  metodologi  pengembangan sistem waterfall [11]  untuk  membangun  sistem    pakar  ini.  Waterfall  adalah  salah  satu  metode pengembangan  sistem  [11].  Pada  alur  Waterfall  ada  4  proses  penting  sehingga  menghasilkan sistem atau protipe yang diinginkan.
Perancangan Neur-O: Sistem Pakar Penyakit Saraf...
Planning Analysis Design Implementation System
Gambar 2. Fase Pengembangan Waterfall [11].
Dapat  dilihat  pada  gambar  2  bahwa  tiap  fase  pada  metode  dieksekusi  satu  persatu sampai  akhirnya  menjadi  suatu  sistem  atau  protipe  yang  diinginkan.  Kalaupun  ada  langkah mundur ke fase sebelumnya maka akan sangat sulit. Kelebihan dari waterfall adalah waktu yang diperlukan  untuk  mengidentifikasi  sistem  sebelum  diimplementasikan  [11][12].  Pada waterfall ada  beberapa  fase  yaitu Planning,  Analysis,  Design,  Implementation sampai  terbentuknya System . Metodologi waterfall pada penelitian ini terdiri dari tahap perancanaan, analisa, desain, implementasi lalu menghasilkan sistem diinginkan.
Perencanaan Analisa Desain Implementasi Sistem System Request Use case diagram, block diagram :Neu-O Rancangan User Interface Coding Sistem dan evaluasi
Gambar 3. Alur dari Waterfall [11]
Pada  gambar  3  mengambarkan  bagaimana  alur waterfall yang  dipakai.  Pada  tahap perencanaan  digambarkan  dalam  system  request.  Pada system  request digunakan  untuk menganalisa  proses  bisnis  yang  ada,  mengidentifikasi  kesempatan  yang  bisa  dipakai  untuk menyelesaikan  masalah  yang  ada  serta  memaparkan  ide  yang  digunakan  pada  sistem.  Dalam system request ada beberapa hal yang perlu dipertimbangkan seperti: project sponsor, business needs, business requirement, business value dan special issue . Project sponsor ialah siapa yang membantu  atau  mensponsori  penelitian  ini. Project  sponsor bisa  dari  pemerintah,  swasta maupun  dari  pribadi. Project  sponsor bisa  memberikan  bantuan  finansial  baik  hanya  bersifat membantu  (tidak 100%  finansial project disponsori)  maupun full  funded . Business  needs ialah tujuan  sistem  tersebut  dibangun. Business  requirement berhubungan  dengan  keperluan  atau keinginan  dari  pengguna  yang  digunakan  untuk  membuat  fungsi  pada  sistem. Business  value adalah nilai yang didapat dari pengguna jika sistem tersebut selesai dan sudah bisa berjalan dan special issue ialah catatan yang diperlukan agar sistem bisa berjalan dengan baik.
Setelah proses perencanaan, masuk ke tahap analisa dimana pada bagian ini digunakan use-case  diagram dan block  diagram untuk  membantu  dalam  menganalisis  kebutuhan  sistem pakar  yang  dibangun.  Pada  proses  ini  dapat  dilihat  interaksi  user  dengan  sistem  yang  berjalan kedepan. Dengan adanya proses ini, sistem yang dibangun dapat teridentifikasi setiap fungsinya berdasarkan relasi pada use case yang dibangun.
Pada  proses  desain,  sistem  didesain  sesuai  dengan  hasil  perencanaan.  Desain  aplikasi tersebut harus user friendly sehingga pengguna tidak bingung dalam menjalankan aplikasi yang telah  dibangun.  Pada  desain  aplikasi,  dirancang  tampilan  user  interface  yang simple dan mengakomodir semua fungsi yang diharapkan.
Pada  tahap  implementasi,  sistem  dibangun  menggunakan  code  program  dan  program IDE  yang  membantu  proses  implementasinya.  Setelah  proses  ini  selesai  maka  dilakukan evaluasi  baik  pada  ontologi  yang  dibangun  maupun  aplikasi  yang  dibangun.  Evaluasi  pada ontologi  digunakan  pertanyaan  kompetensi  dan  aplikasi  yang  dibangun  dilakukan  evaluasi dengan melakukan mengecekan untuk fungsi yang dibuat. Pada evaluasi juga diadakan validasi pakar supaya menjamin sistem tersebut sesuai dengan pengetahuan yang ada.
Ontologi
Pada  dunia  kecerdasan  buatan,  Ontologi  mengambarkan  relasi  antar  suatu  objek  serta hubungan yang terbangun antar objek yang ada [8]. World Wide Web Consortium (W3C) telah memberikan standard bahasa untuk ontologi yaitu OWL  [9]. OWL mengakomodir atribut yang banyak  diperlukan  dalam  membangun  suatu  ontologi.  Beberapa  diantaranya  ialah  Individuals, Properties  dan  Classes  [9].  Ada  beberapa  cara  untuk  mengevaluasi  ontologi  yang  telah  dibuat misalnya  saja  dengan  menggunakan  consistency  checking  [14][15].  Consistency  checking memanfaatkan  inferensi  untuk  melihat  apakah  ontology  yang  dibangun  sudah  baik  dengan inference engine yang ada.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1. System Request Neur-O
Tabel 1. Tabel system request Neur-O NO Item System Request Ket 1 Project Sponsor Tim Peneliti Prototype Neur-O 2 Business Need Memberikan  pengetahuan  pengguna  untuk  lebih mengerti tentang penyakit saraf melalui sistem pakar 3 Business Requirement Ada  beberapa fitur yang diperlukan seperti: 1. Fitur pencarian berdasarkan penyakit yang ada 2. Adanya  fitur  memilih  kategori  berdasarkan hasil yang ditampilkan
Perancangan Neur-O: Sistem Pakar Penyakit Saraf...
4 Business Value Diharapkan  sistem  pakar  ini  dapat  meningkatkan pengetahuan dan pemahaman akan penyakit saraf. 5 Special Issue Sistem  pakar  Neur-O  haru  di  validasi  dari  pakar penyakit araf
Pada  tabel  1  diperlihatkan  rincian system  request untuk  perancangan  sistem  pakar penyakit  saraf.  Pada  item project  sponsor ,  peneliti  sendiri  yang  menjadi  sponsor  karena penelitian  mandiri.  Pada business  Need, peneliti  memberikan  pengetahuan  penguna  tentang penyakit  saraf.  Sistem  pakar  ini  mampu  mengedukasi  penggunanya  dalam  hal  penyakit  saraf. Pada business  requirement ada  beberapa  fitur  yang  diinginkan  seperti  fitur  pencarian berdasarkan  penyakit  dan  adanya  pemilihan  kategori  sesuai  dengan  hasil  yang  dicapai.  Tim mengharapkan sistem yang dibuat mampu meningkatkan pemahaman dan pengetahuan penyakit saraf  ke  pengguna.  Pada special  issue, sistem  harus  divalidasi  oleh  pakar  di  bidang  penyakit saraf  sehingga  sistem  menyajikan  pengetahuan  yang  benar  agar  supaya  pengguna  tidak  salah dalam menerima pengetahuan penyakit saraf.

## 3.2. Use Case Diagram Neur-O
Gambar 4. Tampilan Use-case Diagram Pada  gambar  4  mengambarkan  tentang use-case penggunaan  aplikasi  Neur-O.  Dalam use-case  tersebut,  pengguna  memilih  penyakit  yang  ingin  diketahui.  Setelah  penyakit  telah dipilih maka dari penyakit tersebut, pengguna bisa memilih kategori yang ingin diketahui. Ada beberapa kategori yang bisa dipilih seperti Sinonim, Definisi, Epidermiologi, Gejela baik umum maupun  dugaan,  Penyebab  umum  dan  pendukung  (lain),  Agen  pembawa,  Pemeriksaan  utama dan  lain,  Terapi  obat  dan  fisik  serta  Pencegahan.  Dengan  memilih  kategori,  aplikasi menampilkan penjelasan terkait penyakit sesuai kategori yang dipilih.

## 3.4. Block Diagram Sistem
Proses Reasoning Hasil Reasoning Application PELLET FILE ONTOLOGI User User Interface OWL
Gambar 6. Rancangan Block Diagram Neur-O Pada  Gambar  6  memperlihatkan block  diagram sistem  yang  sedang  berjalan.  User mengakses aplikasi yang dibuat melalui user interface yang telah dibangun. Dari user interface , user memberi input yang akan diproses. Pada aplikasi java akan meneruskan inputan  yang ada lalu  akan  di reasoning oleh  Pellet  sebagai reasoner .  Pellet  akan  memprosesnya  ke file OWL setelah  itu  akan  mengirimkan  hasilnya  ke  aplikasi  untuk  ditampilkan  ke user .  Ontologi  yang dipakai dalam sistem ini dibangun menggunakan aplikasi Protégé. Pada proses reasoning, input yang  diberikan  user  akan  jadikan  instance  di  ontologi  yang  dibuat.  Setelah  itu  pellet  akan melakukan pengecekan baik instance, properties maupun rule yang telah dibuat di ontologinya dan rule yang ada dieksekusi sehingga instance yang memiliki relasi akan intance inputan akan muncul. Instance tersebut  menjadi  output  yang  akan  ditampilkan  pada  user  melalui user interface aplikasi.

## 3.5. Sistem yang terbangun dan Evaluasi
Setelah dibuat desain sistemnya, sistem dibangun menggunakan code program. Setelah dibuat menggunakan code maka sistem dieksekusi agar program yang diinginkan dapat berjalan.
Gambar 7. Tampilan Neur-O yang berjalan
Perancangan Neur-O: Sistem Pakar Penyakit Saraf...
Pada  Gambar  7  memperlihatkan  tampilan  aplikasi  yang  sudah  dibuat.  Pada  aplikasi, user  bisa  memilih  penyakit.  Di  aplikasi  juga,  ada button Search yang  berguna  untuk  mencari untuk memproses pilihan penyakit dengan mengambil hasilnya dari ontologi yang telah dibuat dan ditampilkan pada aplikasi berdasarkan kategori yang ada. Button previous dan next berguna untuk  menganti  hasil  kategori  yang  ada.  Ada  15  penyakit  saraf  yang  menjadi  pilihan  dalam Neur-O  ini  yaitu  [10][20][21][22]:  Abses  Otak,  Aneurisma  Otak,  Bells  Palsy,  Cerebral  Palsy, Epilepsi, Kejang Otot, Neuropati Diabetika, Nyeri Punggung, Stroke Pendarahan, Tumor Otak, Malformasi  Arteri  Vena  Otak,  Transient  Ischemic  Attack,  Sindrom  Terowongan  Karpal  dan Stroke Iskemik.
Gambar 8 Tampilan sistem Neur-O berjalan
Pada  gambar  8  menampilkan  hasil  dari  pilihan  penyakit  abses  otak.  Hasilnya ditampilkan pada text area output berdasarkan kategori. Pemilihan kategori bisa menggunakan button previous dan next sesuai dengan urutan kategori.
Setelah  sistem  telah  dibuat  maka  sistem  dievaluasi  menggunakan  proses consistency checking [15] dan proses validasi pakar. Pada consistency checking , proses reasoning (inferensi) dilakukan  pada  ontologi  yang  dibuat  untuk  melihat  hasil reasoning -nya.  Jika reasoning menghasilkan error artinya ada ketidakkonsistenan pada ontologi yang dibuat sehingga ontologi perlu ditinjau lagi dan diperbaiki. Pada evaluasi ini, proses menggunakan reasoner Pellet. Proses reasoning dapat dilihat pada gambar 8.
Gambar 9 Tampilan reasoning proccess
Setelah  dilakukan proses  inferensi,  sistem  akan  menampilkan  semua  hasil  berdasarkan SWRL ( Semantic Web Rule Language ) yang dibuat.
Sebelum Inferensi
Sesudah Inferensi
Gambar 10. Tampilan Proses Inferensi
Pada  Gambar  10  menunjukan  bahwa  sub-kelas Penyakit_stroke_iskemik sebelum inferensi tidak memiliki relasi dengan instance yang lain. Setelah dilakukan inferensi, setiap rule dan  aksiom  aktif  sehingga  membuat  tiap  instance  dan  relasi  masuk  ke  sub-kelas Penyakit_stroke_iskemik.
Kelas GejalaUmum Kelas Penyakit Sebelum inferensi Sub-kelas Penyakit_Stroke-Istemik Kelas GejalaUmum Kelas Penyakit Sesudah  inferensi Sub-kelas Penyakit_Stroke-Istemik Ket: Instance Stroke-Istemik Instance Stroke-Istemik = instance = instance yang bergerak = hubungan relasi antar instance
Gambar 11. Alur pergerakan instance saat Inferensi.
Perancangan Neur-O: Sistem Pakar Penyakit Saraf...
Dapat  dilihat  pada  gambar  11  dimana  instance stroke_iskemik dan  beberapa instance yang berkaitan karena rule yang dibuat masih berada pada kelas masing-masing. Tapi setelah  dilakukan  inferensi  maka  instance  yang  berkaitan  masuk  ke  dalam  kelas sub- kelas_Stroke-Istemik baik  instance stroke_iskemik maupun  instance  dari  kelas GejalaUmum.
Proses  inferensi  memakan  waktu  5903  milidetik  dan  ontologi  tidak  mengeluarkan hasil error dan dapat dilihat pada gambar 10.
Gambar 12. Tampilan Inferensi menggunakan Pellet.
Pada  proses  validasi  untuk  sistem  pakar,  diperlukan  ahli  untuk  melihat  konten dari sistem yang dibangun. Proses validasi dilakukan dengan cara wawancara kepada pakar  lalu pakar  memberikan  skor  terhadap  sistem  yang  ada.  skor  bernilai  1-5  dimana  1  sangat  buruk sampai 5 adalah sangat baik. Berikut hasil validasi dari pakar:
a. Masukan yang digunakan sudah baik, hanya akan jauh lebih baik lagi jika masukan atau input sistem bisa menerima data amnesis. Amnesis adalah cara pengambilan data pasien dalam  bentuk  wawancara.  Bentuk  Amnesis  ialah  riwayat  penyakit  ataupun  keluhan pasien. Skala yang diberikan bagian ini adalah 3 yaitu cukup bagus.
b. Pada output, penilaiannya ialah sudah baik tapi akan lebih baik lagi jika beberapa output yang  perlu  dilengkapi  seperti  diagnosa  banding  dan  tingkat  stadium  yang  sebenarnya ada pada penyakit saraf. Untuk output, pakar memberikan skala 4 yaitu baik.
c. Pada  keseluruhan  sistem  yang  sedang  berjalan  baik  dari  segi  fungsi  sistem  pakar  dan tujuannya. Skala 5 diberikan pakar untuk ini.
Dari  skala  yang  didapatkan,  rata-rata  nilai  adalah  4  sehingga  sistem  yang dibangun sudah baik.

## 4. KESIMPULAN
Rancangan sistem pakar Neur-O menggunakan metode Waterfall dimana ada beberapa tahapan  yaitu  Perencanaan,  Analisa,  Desain,  Implementasi  serta  menghasilkan  sistem. Implementasinya sistem dibangun menggunakan aplikasi IDE NetBeans dan ontologi dibangun menggunakan  protégé  lalu  menggunakan  Pellet  sebagai reasoner. Pada  tahap  Perencanaan menggunakan system request , Analisa menggunakan use-case diagram dan block diagram untuk memudahkan  analisis.  Di  tahap  Desain,  didisain  user  inferface  lalu  diimplementasikan  dengan bahasa java.
Evaluasi  untuk  sistem  digunakan  evaluasi  konsistensi  dan  evaluasi  pakar.  Evaluasi konsistensi  menggunakan reasoner Pellet.    Dari  evaluasi  tidak  terdapat  adanya  error  pada ontologi dan reasoner memakan waktu 5903 milidetik pada saat inferensi. Evaluasi pada pakar dilakukan  berdasarkan  wawancara  untuk  melihat  masukan,  keluaran  serta  keseluruhan  sistem. Nilai rata-rata dari pakar adalah 4 atau sistem yang dibangun sudah baik. Adapun beberapa hal
yang menjadi cacatan oleh pakar ialah belum ada masukan amnesis dan pada outputnya masih belum dilengkapi diagnosa banding dan tingkat stadium untuk penyakit yang ada.
5. SARAN
Berdasarkan hasil evaluasi dan masukan dari pakar maka protipe sistem pakar penyakit saraf Neur-O kedepan bisa dikembangkan dengan membuat input sistem bisa menerima amnesis seperti  riwayat  penyakit  dan  keluhan  dari  pasien  dan  Output  dilengkapi  dengan  diagnosa banding serta adanya tingkat stadium penyakit.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Terima  kasih  untuk  dokter  Dito  Anurogo  M.D  (ditoanurogo@gmail.com),  yang  telah menjadi pakar untuk memvalidasi protipe sistem pakar ini. Terima kasih juga untuk ibu Dr. Sri Suning  Kusumawardani,  ST,  MT  (suning@ieee.org)  dan  Adhistya  Erna  Permanasari,  PhD (adhistya@ugm.ac.id) yang telah membimbing sehingga penelitian ini bisa selesai dengan baik.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] W. H. Organization, “Neurological Disorders Public Health Challenges.”
[2] W.  H.  Organization,  “WHO  |  The  top  10  causes  of  death.”  [Online].  Available: http://www.who.int/mediacentre/factsheets/fs310/en/. [Accessed: 08-Oct-2014].
[3] Rianto,  “Sistem  Pakar  Diagnosa  Permasalahan  Pada  Pesawat  Cessna  Grand  Caravan 208b  Menggunakan  Metode  Backward  Chaining,” J.  Angkasa ,  vol.  VIII,  pp.  129–138, 2016.
[4] S.  H.  A.  Cholil  Jamhari,  Agus  Kiryanto,  “Sistem  Pakar  Diagnosis  Kerusakan  Sepeda Motor Non Matic,” Semin. Nas. IENACO , vol. 1, p. 375, 2014.
[5] M.  Burhannudin,  Suprapto,  and  N.  Hidayat,  “Pemodelan  Sistem  Pakar  Diagnosis Penyakit  Tanaman  Apel  Manalagi  Dengan  Metode  Backward  Chaining  Menggunakan Certainty Factor,” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan ilmu Komput. , vol. 1, no. 5, pp. 399–404, 2017.
[6] Juwairiah, Y. Fauziah, and Y. E. Afriliana, “Sistem Pakar Berbasis Web Penentu Pasal Tindak Pidana Narkotika,” Semin. Nas. Inform. UPN Veteran Yogyakarta , vol. 1, no. 22, p. 36, 2008.
[7] Ashari  and  A.  Y.  Muniar,  “Penerapan  Sistem  Pakar  Untuk  Mendiagnosa  Penyakit Pencernaan  Dengan  Pengobatan  Bahan  Alami,” Semin.  Nas.  Sains  dan  Teknol. ,  no. November, pp. 1–9, 2016.
[8] N.  F.  Noy,  D.  L.  McGuinness,  and  others, Ontology  development  101:  A  guide  to creating your first ontology . Citeseer, 2001.
[9] U. Prot et al. , “A Practical Guide To Building OWL Ontologies Using Prot´ eg´ e 4 and CO-ODE Tools Edition 1.3,” 2011.
[10] C. H. Simanjuntak, “Pengembangan Ontologi Domain Medis Untuk Menunjang Sistem Pakar Pada Penyakit Saraf,” Universitas Gadjah Mada, Yogyakarta, 2016.
[11] A.  Dennis,  B.  Wixom,  and  R.  Roth, System  Analysis  &  Design ,  5th  ed.  United  States: John Wiley & Sons Inc, 2012.
[12] H.  Gomaa, Software  Modelling  and  Design  UML,  Use  Cases,  Patterns  an  Softwarwe Architecture , 1st ed. United States of America: Cambrige University Press, 2011.
[13] M. Arhami, Konsep Dasar Sistem Pakar , 2nd ed. Yogyakarta: AndiPublisher, 2006.
[14] N.  StellaN  and  Agbo  Okechuku  Chuks,  “Expert  System:  A  Catalyst  Ineducational Development Innigeria,” no. c, pp. 519–524, 1988.
[15] K.  Baclawski,  M.  Kokar,  and  R.  Waldinger,  “Consistency  checking  of  semantic  web ontologies,” Semant. Web — ISWC 2002 , pp. 454–459, 2002.
Perancangan Neur-O: Sistem Pakar Penyakit Saraf...
[16] G. E. Mendel-Gleason, R. Brennan, and K. Feeney, “Ontology Consistency and Instance Checking For Real World Linked Data,” Proc.  2nd  Work.  Linked Data  Qual. ,  pp. 1–4, 2015.
[17] K.  Dwi  and  P.  Novianti,  “Perancangan  Ontologi  sebagai  Teknologi  Penyimpanan Informasi  untuk  Penelusuran  Pustaka  pada  SIRREF  JTETI  UGM,”  vol.  3,  pp.  98–103, 2014.
[18] V. Fortineau, T. Paviot, L. Louis-Sidney, and S. Lamouri, “SWRL as a rule language for ontology-based  models  in  power  plant  design,” IFIP  Adv.  Inf.  Commun.  Technol. ,  vol. 388 AICT, pp. 588–597, 2012.
[19] P. Čech, V. Bureš, K. Antoš, T. Otčenášková, A. Macela, and P. Musilek, “Ontological Models  and  Expert  Systems  in  Desicion  Support  of  Emergency  Situations,” Mil.  Med. Sci. Lett. , vol. 80, pp. 21–27, 2011.
[20] D.  G.  S.  Ruindungan,  “Perancangan  Ontologi  Prenatal-Nutrition  dan  Evaluasinya Menggunakan Schema Metric OntoQA,” pp. 40–45, 2014.
[21] C.  H.  Simanjuntak,  S.  S.  Kusumawardani,  A.  E.  Permanasari,  and  U.  G.  Mada, “Perancangan  Ontologi  Domain  Pengetahuan  Penyakit  Saraf  Berbasis  SWRL  Dengan Metode METHONTOLOGY.,” pp. 489–494, 2015.
[22] C.  H.  Simanjuntak,  S.  S.  Kusumawardani,  A.  E.  Permanasari,  J.  Grafika,  and  N. Yogyakarta,  “Evaluasi  Ontologi  Penyakit  Saraf  menggunakan  Schema  Metric  Onto- QA,” no. 2, 2015.