## PENERAPAN SISTEM PAKAR UNTUK MENDETEKSI  PENDARAHAN PADA MASA KEHAMILAN
Eka Wajar Wati 1 , Tati Mardiana 2
1 Sekolah Tinggi Manajemen Informatika dan Komputer Nusa Mandiri Program Studi Sistem Informasi Jl. Kramat Raya No. 25 Jakarta Pusat eka@gmail.com
2 Akademi Manajemen Informatika dan Komputer Bina Sarana Informatika Bandung Program Studi Komputerisasi Akuntansi Jl. Sekolah Internasional No.1-6 Antapani Kota Bandung, Telp (022) 4237956. tati.ttm@bsi.ac.id

## ABSTRACT
The  mortality  rate  due  to  births  in  Indonesia  is  quite  high.  One  of  the  biggest complications in pregnancy is bleeding. This is due to the lack of information to pregnant women about the symptoms appear bleeding during pregnancy. Therefore, the need for a system that can help to diagnose the occurrence of bleeding (abortion) in pregnant women based on the symptoms that  can  be  felt  that  abortion  can  be  prevented  as  early  as  possible.  The  method  used  in  the development  of  expert  systems  is  divided  into  two  stages:  expert  knowledge  representation  and systems development. Development experts conducted to generate a knowledge base of experts in the domain of bleeding problems that occur in pregnancy. Facts or information gathered from five specialist  obstetrics  and  gynecology  at  the  Police  Hospitals  TK.I  R.Said  Sukanto.  The  data obtained  from  the  questionnaire  results  of  five  hospital  doctors.  Bhayangkara  kindergarten.  I R.Said  Sukanto  processed  with  SPSS  software  with  correlation  analysis  method,  wherein  the method  is  to  explain  the  relationship  between  variables  with  other  variables.  Data  valid  expert questionnaire results converted into a decision table and decision tree using reverse chronological inference  method  (backward  chaining).  Based  on  knowledge  representation,  expert  systems development  is  then  performed  using  the  waterfall  model  (water  fall),  which  consists  of  three stages:  analysis  and  requirements  definition,  system  and  software  design,  implementation  and testing of the system. The resulting output diagnostic expert system bleeding during pregnancy is considered  quite  accurate  with  100%  precision  analysis  that  can  help  pregnant  women  to  know the symptoms of bleeding and reduce the number of bleeding during pregnancy .

## PENDAHULUAN
Angka  kelahiran  di  Indonesia  40  jiwa per  seribu  setiap  tahunnya.  Bila  penduduk Indonesia  200  juta  jiwa,  maka  jumlah kelahiran  per  tahun  8  juta  jiwa,  sedangkan angka  kematian  disebabkan  persalinan  60 jiwa  per  sepuluh  ribu  setiap  tahunnya, Sehingga  jumlah  kematian  akibat  persalinan mencapai  1,2  juta  jiwa.  Angka  15%  suatu yang  sangat  besar,  bila  dibandingkan  dengan negara  maju  yang  tidak  mencapai  2–3% kematian  disebabkan  karena  persalinan. (Susrama,  2007).  Salah  satu  komplikasi terbanyak  pada  kehamilan  adalah  terjadinya perdarahan.  Perdarahan  pada  kehamilan muda  sering  dikaitkan  dengan abortus (keguguran).  Pada  tahun  1998  rata-rata terjadi  114  kasus  pendarahan  per  jam. Sebagian  besar  studi  menyatakan  kejadian pendarahan  bahkan  bisa  mendekati  50%.
Pada  tahun  1998  Wilcox  dan  kawan-kawan melakukan  studi  terhadap  221  perempuan yang di ikuti selama 707 siklus haid total. Di dapatkan  total  198  kehamilan,  dimana  43 (22%)  mengalami  pendarahan  sebelum  saat haid berikutnya (Sarwono, 2010:460).
Berdasarkan  data  dari World  Health Organization (WHO), persentase
kemungkinan  terjadinya  pendarahan  cukup tinggi.  Sekitar  15–40%,  diketahui  pada  ibu yang sudah dinyatakan positif hamil, dan 60– 75%  pendarahan  terjadi  sebelum  usia kehamilan  mencapai  12  minggu.  Lebih  dari 90%  pendarahan  di  negara-negara  sedang berkembang  dilakukan  tidak  aman,  sehingga berkontribusi  11-13%  terhadap  kematian maternal di dunia. Di Indonesia, diperkirakan 2–2,5  %  juga  mengalami  pendarahan  setiap tahun, sehingga secara nyata dapat menurunkan  angka  kelahiran  menjadi  1,7 pertahunnya.  Pendarahan  di  Indonesia  masih
cukup tinggi dibanding dengan negara-negara maju di dunia,  yakni 2,3 juta  pendarahan per tahun.  Sulit  untuk  mengidentifikasi  dengan tepat seberapa sering  pendarahan  terjadi. Hal ini  diperkirakan  merupakan  bagian  kecil  dari kejadian  yang  sebenarnya,  sebagai  akibat ketidakterjangkauan  pelayanan  kedokteran modern  yang  ditandai  oleh  kesenjangan informasi (Sarwono, 2010:505).
Kesehatan ibu hamil sangat berpengaruh terhadap perkembangan janinnya. Menyangkut kesehatan dan kehidupan  ibu  dan  bayinya,  maka  kesehatan ibu  hamil  perlu  dijaga  dan  diperhatikan sebaik mungkin. Saat hamil, kondisi kesehatan  ibu  akan  menentukan  sehat tidaknya  pertumbuhan  janin.  Kehamilan  itu sendiri  bisa  menjadi  penyebab  menurunnya daya  tahan  ibu  yang  kemudian  memicu munculnya beberapa penyakit. Seperti halnya perdarahan.  Tidak  sedikit  wanita  hamil mengalami  perdarahan  yang  terjadi  di  awal masa  kehamilan  (trimester  pertama),  tengah semester (trimester kedua), atau bahkan pada masa  kehamilan  tua  (trimester  ketiga). Perdarahan  pada kehamilan merupakan keadaan  yang  tidak  normal  sehingga  harus diwaspadai.  Permasalahan  ibu  hamil  yaitu pelayanan obstetri yang masih sangat terbatas cakupannya mengakibatkan ketidakmampuan
menanggulangi  ibu  hamil  resiko  tinggi  dan kasus  gawat  darurat  ibu  hamil.  Disisi  lain minimnya informasi pada ibu hamil mengenai gejala-gejala penyakit yang muncul pada  kehamilan  dan  bahayanya  kehamilan resiko  tinggi.  Untuk  alasan  tersebut  maka perlu  di  rancang  sebuah  sistem  yang  dapat membantu  mendeteksi  penyakit  kehamilan berdasarkan gejala-gejala yang ada. (Yulianti dan Eka, 2013).
Oleh  karena  itu,  perlu  adanya  sebuah sistem yang dapat membantu untuk mendeteksi terjadinya abortus pada ibu hamil berdasarkan gejala-gejala yang dapat
dirasakan  sehingga abortus dapat  dicegah sedini  mungkin.  Metode  yang  digunakan pada sistem pakar untuk mendeteksi terjadinya obortus adalah forward  chaining untuk  melakukan  proses  pengolahan  data yang dimasukkan oleh pengguna (user) . Dari fakta-fakta  yang ada tersebut  dapat diperoleh kesimpulan  jenis  penyakit  yang  di  derita  ibu di  masa  kehamilan.  (Whenty  dkk,  2010). Dengan adanya sistem pakar untuk mendeteksi  terjadinya  pendarahan  pada  Ibu hamil  berbasis web ini  akan  membantu membantu  masyarakat  khususnya  ibu  hamil mengetahui  gejala-gejala  pendarahan  dan mengurangi angka pendarahan di Indonesia.

## BAHAN DAN METODE

## A. Pendarahan
Perdarahan  pada  kehamilan  muda sering  dikaitkan  dengan  kejadian abortus . Abortus adalah  ancaman  atau  pengeluaran hasil  konsepsi  sebelum  janin  dapat  hidup  di luar  kandungan,  sebagai  batasan  ialah kehamilan kurang dari 20 minggu atau berat janin  kurang  dari  500  gram  (Menurut Prawirohardjo,  2010:460).  Angka  kejadian pendarahan  sulit  ditentukan  karena abortus provokatus banyak  yang  tidak  dilaporkan, kecuali  bila  sudah  terjadi  komplikasi. Abortus spontan  dan  tidak  jelas  usia kehamilannya  hanya  sedikit  memberikan gejala  sehingga  ibu  tidak  melapor  atau berobat.  Dari  kejadian  yang  diketahui  15- 20%  merupakan abortus  spontan atau kehamilan ektopik . Sekitar 5% dari pasangan yang  mencoba  hamil  akan  mengalami    2 abortus yang  berurutan  dan  sekitar  1%  dari pasangan  mengalami  3  atau  lebih abortus yang berurutan (Sarwono, 2009:460).
Pemeriksaan  untuk  mendeteksi  jenis kelainan  di  masa  kehamilan  dibedakan menjadi  dua  yaitu  obstetri  dan  ginekologi.
Obstetri merupakan bagian Ilmu Kedokteran yang  khusus  mempelajari  segala  soal  yang bersangkutan  dengan  lahirnya  bayi.  Dengan demikian,  yang  menjadi  obyek  adalah kehamilan,  persalinan,  nifas  dan  bayi  yang baru  dilahirkan.  Berdasarkan  pemeriksaan, kelainan  di  masa  kehamilan  dibagi  menjadi dua  yaitu  kelainan  yang  disertai  perdarahan dan kelainan yang tidak disertai perdarahan. Terdapat  beberapa  jenis  kelainan  yang disertai  perdarahan  yang  sering  muncul  di masa kehamilan antara lain Abortus Imminiens ; Abortus  Insipiens ; Abortus Inkompletus ; Abortus  Kompletus ; Abortus Mola ; Abortus  Infeksiosus ;  Kehamilan Ektopik; Ruptura Uteri ; Plasenta PreviaMarginalis ; Plasenta Previa Lateralis ; Plasenta  Previa  Totalis ; Mola Hidatidosa ; Solutio Plasenta Ringan; Solutio Plasenta  Sedang; Solutio Plasenta  Berat (Whenty H.,2010).

## B. Sistem Pakar
Sistem  pakar  merupakan  cabang  dari kecerdasan  buatan  dan  juga  merupakan bidang ilmu yang muncul seiring perkembangan  ilmu  komputer  saat  ini. Sistem  pakar (expert  system) adalah  Sistem
ini  bekerja  untuk  mengadopsi  pengetahuan manusia ke komputer  yang  menghubungkan dasar  pengetahuan  dengan  sistem  inferensi untuk  menggantikan  fungsi  seorang  pakar dalam  menyelesaikan  suatu  masalah  yang spesifik (Kusumadewi, 2003:109). Implementasi sistem pakar banyak digunakan  untuk  kepentingan  masyarakat karena  sistem  pakar  dipandang  sebagai  cara penyimpanan  pengetahuan  pakar  dalam bidang  tertentu  ke  dalam  suatu  program, sehingga  dapat  memberikan  keputusan  dan melakukan penalaran secara cerdas.
Penerapan  sistem  pakar  dapat  membantu orang  awam  untuk    menyelesaikan  masalah yang  cukup  rumit  yang  sebenarnya  hanya dapat diselesaikan dengan bantuan para ahli. Bagi  para  ahli,  sistem  pakar  ini  juga  akan membantu aktivitasnya sebagai asisten  yang sangat berpengalaman.
Dalam  penyusunannya,  sistem  pakar mengkombinasikan kaidah-kaidah penarikan kesimpulan  ( inference  rules )  dengan  basis pengetahuan  tertentu  yang  diberikan  oleh satu  atau  lebih  pakar  dalam  bidang  tertentu. Kombinasi dari kedua hal tersebut disimpan dalam  komputer,  yang  selanjutnya
digunakan dalam proses pengambilan
keputusan  untuk  penyelesaian  masalah tertentu.  Sistem  pakar  dibuat  dengan mendapatkan  pengetahuan  dari  seorang pakar,  kemudian  dilakukan  pengkodean  ke bentuk  yang  dapat  diproses  oleh  komputer untuk menyelesaikan persoalan yang sejenis. Sistem  pakar  sangat  tergantung  pada  suatu bidang dalam menyusun penyelesaian persoalan  yang  dihadapi  oleh  sistem. Konsep  dasar  sistem  pakar  dapat  dilihat pada Gambar 1.
Sistem pakar disusun oleh dua bagian utama,  yaitu lingkungan pengembangan dan lingkungan konsultasi. Lingkungan pengembangan  sistem  pakar  digunakan untuk memasukan pengetahuan pakar
kedalam lingkungan sistem pakar,
sedangkan  lingkungan  konsultasi  digunakan oleh  pengguna  yang  bukan  pakar  guna memperoleh  pengetahuan  pakar  dalam kedua  bagian  tersebut  dapat  dilihat  dalam Gambar  2.  Komponen-komponen  dalam kedua bagian tersebut  yaitu : User Interface (antarmuka  pengguna),  basis  pengetahuan, akuisisi pengetahuan, mesin inferensi, workplace ,  fasilitas  penjelasan,  perbaikan pengetahuan.
User Basis Pengetahuan Mesin Inferensi Fakta Keahlian Sistem Pakar Gambar 1. Konsep Dasar Sistem Pakar User Antar Muka Aksi yang direkomendasikan Fasilitas Penjelasan Mesin Inferensi Worksplace Basis Pengetahuan : Fakta dan Aturan Knowledge Engineer Pakar Fakta tentang kejadian tertentu Perbaikan Pengetahuan LINGKUNGAN KONSULTASI LINGKUNGAN PENGEMBANGAN

## Gambar 2. Arsitektur Sistem Pakar
Basis  pengetahuan  berisi  informasi pengetahuan-pengetahuan dalam penyelesaian masalah dalam domain tertentu. Ada dua bentuk pendekatan basis pengetahuan  yang  sangat  umum  digunakan, yaitu:
1. Penalaran  berbasis  aturan  ( rule-base reasoning )
Pengetahuan  direpresentasikan  dengan menggunakan  aturan  berbentuk  IF-
THEN dari sejumlah pengetahuan pakar pada  suatu  domain  masalah  untuk menyelesaikan masalah secara berurutan. Bentuk ini digunakan apabila dibutuhkan  penjelasan  tentang  langkah- langkah pencapaian solusi.
2. Penalaran berbasis kasus ( case-based
reasoning )
Basis  pengetahuan  berisi  solusi-solusi yang telah dicapai pada kasus sebelumnya  yang  dapat  digunakan untuk  mendapatkan  solusi  dari  sebuah kasus  baru  yang  memiliki  kemiripan dengan kasus sebelumnya.

## C. Metode Inferensi
Inferensi  merupakan  proses  untuk menghasilkan  informasi  berdasarkan  fakta- fakta  yang  tersedia  (kusrini,  2008:8).  Dalam sistem  pakar  proses  inferensi  dilakukan dalam  suatu  modul  program  yang  berisikan metodologi yang digunakan untuk melakukan penalaran terhadap informasi-informasi dalam  basis  pengetahuan  dan blackboard serta digunakan untuk menghasilkan informasi  yang  disebut  mesin  inferensi ( inference  engine ).  Ada  dua  metode  yang
dapat  dikerjakan  dalam  melakukan  inferensi, yaitu:
1. Runut maju ( forward chaining ) Penalaran  dimulai  dari  informasi  atau fakta  yang  ada  dan  kemudian  dicoba untuk mencocokkan dengan tujuan yang diharapkan  .  Metode  inferensi  runut maju cocok digunakan untuk menangani masalah  pengendalian  ( controlling )  dan peramalan ( prognosis ).
2. Runut balik ( backward chaining ) Penalaran  ini  dimulai  dari  tujuan  atau hipotesa,  kemudian  dicocokkan  dengan informasi  atau  fakta  yang  ada.  Metode inferensi runut balik ini cocok digunakan  untuk  memecahkan  masalah diagnosis.
Metode Penelitian Metode yang digunakan pada
pengembangan  sistem  pakar  ini  terbagi menjadi  dua  tahapan  yaitu:  representasi pengetahuan pakar dan pengembangan sistem.  Pengembangan  pakar    dilakukan
untuk menghasilkan basis pengetahuan pakar dalam  domain  masalah  pendarahan  yang terjadi  pada  kehamilan.  Fakta  atau  informasi dikumpulkan  dari lima orang dokter spesialis  kebidanan  dan  kandungan di    Rumah  Sakit  Bhayangkara  TK.I  R.Said Sukanto. Data hasil kuesioner  yang diperoleh dari lima orang dokter RS. Bhayangkara TK. I  R.Said  Sukanto  diproses  dengan  software SPSS  dengan  metode  analisis  korelasi, dimana  metode  ini  menjelaskan  hubungan antara  variabel  dengan  variabel  lain.    Data hasil  kuesioner  pakar  yang  valid  diubah  ke dalam  bentuk  tabel  keputusan  dan  pohon keputusan  dengan  menggunakan  metode inferensi  runut  balik  ( backward  chaining ).
Berdasarkan representasi pengetahuan, kemudian  dilakukan  pengembangan  sistem pakar  dengan  menggunakan  model  air  terjun ( water  fall )  yang  terdiri  dari  tiga  tahapan, yaitu: analisis kebutuhan software, perancangan  perangkat  lunak,  implementasi dan pengujian sistem.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
a. Representasi Pengetahuan Pakar
Guna  mendukung  penalaran  dalam mendiagnosis  terjadinya  pendarahan  pada kehamilan,  diperlukan  pengetahuan  yang memadai  dari  pakar  spesialis  kebidanan  dan kandungan.
Data  hasil  kuesioner    yang  diperoleh  dari lima  orang  dokter  RS.  Bhayangkara  TK.  I
R.Said  Sukanto  diproses  dengan  software
SPSS dengan metode analisis korelas dimana
Metode  ini  menjelaskan  hubungan  antara variabel dengan variabel lain. Berdasarkan uji korelasi  pertanyaan  yang  memiliki  arah korelasi  positif  dan  angka  korelasi  >  0.05 maka  memiliki  hubungan  kuat,  yang  berarti datanya  valid.    Pengetahuan  yang  diperoleh dari  pakar  direpresentasikan  ke  dalam  tabel pengetahuan  seperti  tabel  1  dan  pohon keputusan seperti Gambar 3.
Tabel 1. Tabel Pengetahuan Untuk Mendeteksi Terjadinya Pendarahan Pada Saat Kehamilan
DIAGNOSA TERJADINYA
PENDARAHAN PADA MASA KEHAMILAN P1 G46 G45 G38 G39 G40 G41 G42 G43 G44 G35 G36 G37 G34 G32 G33 G31 G25 G26 G27 G28 G29 G30 G24 G22 G23 G21 G18 G19 G20 G17 G16 G15 G14 G13 G12 G11 G10 G07 G09 G08 G06 G05 G01 G02 G03 G04 P2 P3 P4 P5 P6 P7 P8 P9 Keterangan : P1 : Abortus Imminens P2 : Abortus Insipiens P3 : Abortus Inkompletus
P4 : Abortus Kompletus
P5 : Abortus Infeksiosus/Septik P6 : Abortus Habitualis P7 : Missed Abortion P8 : Mola Hidatidosa P9 : Kehamilan Ektopik
Gambar 3. Pohon Keputusan Sistem Pakar Untuk Mendeteksi Terjadinya Pendarahan Pada Masa Kehamilan
b. Pengembangan Sistem Analisis Kebutuhan Software Dalam sistem pakar diagnosis terjadinya pendarahan pada masa kehamilam terdapat  dua  pengguna  yang  dapat  saling berinteraksi dalam lingkungan sistem, yaitu: pengunjung dan administrator. Kedua pengguna  tersebut  memiliki  karakteristik interaksi  dengan  sistem  yang  berbeda-beda dan  memiliki  kebutuhan  informasi  yang berbeda-beda, seperti :
1. Halaman pengunjung
Aplikasi sistem pakar dapat dikunjungi oleh  ibu-ibu  hamil,  siswa  kebidanan dan  kedokteran  atau  siapa  saja  yang membutuhkan konsultasi tentang informasi  terjadinya  pendarahan  pada masa kehamilan. Pada halaman pengunjung  ini tersedia  beberapa fasilitas seperti: melihat daftar
penyakit,  definisi,  ciri-ciri,  penyebab
dan  solusinya,  melakukan  konsultasi sesuai  dengan  gejala/ciri-ciri  yang  di deritanya melihat hasil untuk mendeteksi  sesuai  dengan  konsultasi, melihat  informasi  tentang  pendarahan pada  masa  kehamilan  melihat  menu bantuan jika kesulitan dalam melakukan  konsultasi,    dan  melihat profil  nara  sumber/pakar/dokter  ahli kandungan.
2. Halaman administrator Administrator  bertugas  mengatur  dan mengelola  data  pada  sistem  pakar diagnose  terjadinya  pendarahan  pada masa  kehamilan.  Fasilitas  yang  dapat digunakan  administrator,  antara  lain: mengelola  data  gejala,  mengelola  data penyakit, mengelola data pasien, mengelola  data  relasi  dan    mengelola data account .
Perancangan Perangkat Lunak
A. Perancangan Basis Data Perancangan  basis  data  berdasarkan entitas  yang  saling  berhubungan  pada  basis pengtahuan  yang  dapat  dilihat  pada  gambar 4. Hasil transformasi logical record structure akan  menghasilkan  empat  tabel antara  lain  :  tabel  penyakit,  tabel  gejala, tabel relasi dan tabel hasil analisa.

## B. Perancangan Fungsi
Perancangan  fungsi  berkaitan  dengan tujuan  fungsionalitas  sistem  yang  dibuat. Fungsi-fungsi    yang  dimaksud  adalah penjabaran ke dalam bentuk algoritma untuk penyelesaian  tugas  dari  masing-masing fungsi  untuk  menggambarkan  aktifitas- aktifitas pada sistem pakar untuk mendeteksi terjadinya pendarahan pada masa kehamilan.
Penyakit nm_penyakit definisi kd_penyakit Gejala kd_gejala nm_gejala Punya kd_penyakit kd_gejala Memiliki Analisa_hasil kd_gejala kd_penyakit id pekerjaan tanggal noip id telp tgllahir alamat M N 1 M solusi ciri_ciri penyebab jenis_kelamin nama kd_penyakit
Gambar 4. Entity Relationship Diagram Sistem Pakar Untuk mendeteksi Terjadinya Pendarahan Pada Masa Kehamilan
Gambar 5.  Diagram Aktivitas Konsultasi Pada  Sistem Pakar Untuk mendeteksi Terjadinya Pendarahan Pada Masa Kehamilan Gambar 6.  Diagram Aktivitas Mengelola Data Penyakit Pada  Sistem Pakar Untuk mendeteksi Terjadinya Pendarahan Pada Masa Kehamilan
Pasien Sistem Mengunjungi Website Mulai Tampilkan menu utama Pilih Menu Konsultasi Tampilkan Form Konsultasi Mengisi Biodata Tampilkan Pertanyaan Jawab Pertanyaan Tampilkan Hasil Diagnosa Lihat Hasil Diagnosa Selesai Admin Sistem Pilih Menu Data Penyakit Tampilkan Daftar Penyakit Lihat Daftar Penyakit Tampilkan Form Ubah Data Penyakit Simpan Data Ubah Penyakit Hapus Data Penyakit Tampilkan Form Data Penyakit Simpan Data Penyakit Ubah Data Penyakit Pilih Input Penyakit Masukkan Data Penyakit Ubah Mulai Lihat Penyakit Tampil daftar penyakit Input Penyakit Hapus Selesai
Gambar 7.  Diagram Aktivitas Mengelola Data Gejala Pada  Sistem Pakar Untuk mendeteksi Terjadinya Pendarahan Pada Masa Kehamilan Gambar 8.  Diagram Aktivitas Mengelola Relasi Pada  Sistem Pakar Untuk mendeteksi Terjadinya Pendarahan Pada Masa Kehamilan c. Implementasi
Implementasi  rancangan  antar  muka pada aplikasi sistem pakar untuk mendeteksi terjadinya pendarahan pada  masa kehamilan berdasarkan  hasil  rancangan  antar  muka, antara lain : 1. Halaman  Utama.  Saat  pertama  kali aplikasi  sistem  pakar  dijalankan,  maka akan  tampil  halaman  utama  yang merupakan  halaman  atau  menu  bagi user maupun  admin  (Gambar  9) . Terdapat  5  menu  yaitu  menu  data penyakit, konsultasi, bantuan, informasi dan tentang aplikasi.
Gambar 9. Tampilan Halaman Utama
2. Menu  data  penyakit.  Menu  data penyakit  berisi  tentang  jenis-jenis pendarahan  yang  terjadi  pada  masa kehamilan beserta gejala-gejalanya. Admin
Sistem Pilih Menu Data Gejala Tampilkan Daftar Gejala Lihat Daftar Gejala
Tampilkan Form Ubah Data Gejala
Simpan Data Ubah Gejala Hapus Data Gejala Tampilkan Form Data Gejala Simpan Data Gejala Ubah Data Gejala Pilih Input Gejala Masukkan Data Gejala Ubah Mulai Lihat gejala Tampil daftar gejala Input Gejala Hapus Selesai Admin Sistem Pilih Menu Data Relasi Mulai Tampilkan Form Relasi Pilih Data Penyakit Tampilkan Data Gejala Pilih Gejala Simpan Data Menyimpan Data Selesai
Gambar 10. Tampilan halaman daftar penyakit
3. Menu  Konsultasi.  Menu  konsultasi  ini merupakan  menu  pokok  dalam  sistem pakar yang
digunakan untuk melakukan konsultasi atau untuk mendeteksi  berdasarkan  gejala  yang dirasakan oleh user. Sistem pakar akan menampilkan pilihan gejala pada setiap penelusuran.  Hasil  untuk  mendeteksi yang  diperoleh  tersebut  didapat  dari hasil penelusuran terhadap jenis pendarahan  pada  masa  kehamilan berdasarkan  gejala  yang  dipilih  oleh user  serta  aturan.  Pada  Gambar  11 menampilkan gejala-gejala umum jenis pendarahan  pada  masa  kehamilan. Setelah  user  memilih  gejala  yang dialami maka akan tampil hasil analisa seperti gambar 12.
Gambar 11. Tampilan Halaman
Konsultasi
Gambar 12. Tampilan Halaman Hasil Analisa
4. Halaman  Data  Penyakit.  Halaman  data penyakit  menampilkan  nama  penyakit yang  tersimpan  pada  database.  Dari halaman  ini,  admin  dapat  melakukan proses pengolahan data penyakit seperti  penambahan  data  penyakit, serta  melakukan  perubahan  (edit)  dan penghapusan  data  penyakit  yang  telah disimpan  sebelumnya  (Gambar  13, Gambar 14, dan Gambar 15).
Gambar 13.Tampilan Halaman Tambah Data Penyakit
Gambar 14. Tampilan Halaman Lihat Data Penyakit
Gambar 15. Tampilan Halaman Ubah
Penyakit 5. Halaman  Data  Gejala.  Halaman  data gejala menampilkan gejala-gejala terjadinya  pendarahan  pada  masa kehamilan yang tersimpan pada database.  Dari  halaman  ini,  admin dapat  melakukan  proses  pengolahan data  gejala  seperti  penambahan  data gejala,  serta  melakukan  perubahan (edit)  dan  penghapusan  data  gejala yang telah disimpan sebelumnya (Gambar 17, Gambar 18,).
Gambar 16. Tampilan Halaman Tambah Data Gejala
Gambar 17. Tampilan Halaman Merubah
Data Gejala Gambar 18. Tampilan Halaman

## Mengelola Data Gejala
6. Halaman  Data  Relasi.  Halaman  data relasi menampilkan aturan yang tersimpan pada database. Dari halaman ini,  admin  dapat  melakukan  proses pengolahan data relasi seperti
penambahan data relasi, serta melakukan perubahan (edit) dan penghapusan  data  relasi  yang  telah disimpan sebelumnya (Gambar 19).
Gambar 19. Tampilan Halaman Mengelola Data Relasi i. Pengujian Sistem
Tahap  pengujian  sistem  merupakan tahap  uji  coba  untuk  menguji  keakuratan dari  sistem  pakar  yang  dibuat,  yaitu  dengan melakukan  perbandingan  antara  hasil  dari untuk  mendeteksi  sistem  pakar  dengan kebenaran  aturan  yang  telah  dirancang. Pengujian  terhadap  algoritma  dilakukan pada  halaman  konsultasi  sesuai  dengan bagan alir yang terdapat pada gambar 20.
1 2 3 4 5 6 7 8 9
Gambar 20. Bagan Alir Konsultasi Untuk mendeteksi Pendarahan Pada Masa Kehamilan Kompleksitas Siklomatis (pengukuran kuantitaif  terhadap  kompleksitas  logis  suatu program)  dari  grafik  alir  dapat  diperoleh dengan perhitungan sebagai berikut. V (G) = E – N +2 Dimana :
E = Jumlah edge grafik alir yang di tandakan dengan gambar panah N  =  Jumlah  simpul  grafik  alir  yang ditandakan dengan gambar lingkaran
Joko.  2010.  Program  Bantu  Untuk mendeteksi Gangguan Kesehatan
Kehamilan  dengan  Metode  Forward
Chaining. Jurnal Teknologi Informasi
Vol. 7, No. 1, Februari 2010.
Yulianti,  Eva  dan  Eka  Gusriani.  2013. Rekayasa Perangkat Lunak Konsultasi Penyakit Kehamilan Berbasis Kasus (Case Based Reasoning)  Di  Puskesmas  Gunung Talang  Menggunakan  Visual  Basic
6.0.  Jurnal  Teknologi  Informasi  &
Pendidikan,  ISSN  :  2086-4981,  Vol
6, No 1 Maret. 2013.

## BIODATA PENULIS
Tati  Mardiana .  Lahir  di  Jakarta  31 Maret  1978,  pendidikan  terakhir  adalah  S2 Magister  Ilmu  Komputer  di  STMIK  Nusa Mandiri.  Saat  ini  bekerja  sebagai  Dosen Tetap  di  Akademi  Bina  Sarana  Informatika sejak    Tahun  2001.  Tulisan  ilmiah  yang pernah  diterbitkan  :  ”Penerapan Knowledge Management Berbasis  Teknologi  Informasi Pada  Perusahaan”  pada  Jurnal  Paradigma (ISSN  1410-5963  )  Vol.  IX  No  2  April 2008,  ” Knowledge  Management  System Pada Institut Bisnis Terkemuka di
Indonesia”  pada  Jurnal  Paradigma  (ISSN 1410-5963)  Vol.  XII.  No.  2  September 2010, ”Perencanaan Strategi Bisnis Asuransi Jiwa  Dengan  Pendekatan  SWOT  Dan Balanced  Scorecard”  pada  Jurnal  Widya Cipta  (ISSN  1411-8729)  Vol  II  No.  2 September  2011,  ”Perencanaan  Manajemen
Proyek Sistem Informasi Akuntansi
Keuangan  Daerah  Dengan  Pendekatan Framework  ITPOSMO”  pada  Proceeding Seminar  Nasional  Inovasi  dan  Teknologi 2012  ISBN  978-602-99213-04.  Email  : tati.ttm@bsi.ac.id,
tati_mardiana@yahoo.com.
Kebidanan.  Edisi  Keempat.  Jakarta: Yayasan  Bina  Pustaka  Sarwono Prawirohardjo.
Whenty H., Birgitta; Delima, Rosa; Purwadi,
Susrama,  I  Gede.  2007.  Memanfaatkan
Sarwono, Prawirohardjo. 2010. Ilmu
Intelligence: Teknik dan Aplikasinya. Yogyakarta: Graha ilmu.
Sehingga kompleksitas siklomatisnya : V (G) = 10 – 9 + 2 = 3 Basis  set  yang  dihasilkan  dari  jalur independent  secara  linier  adalah  jalur sebagai berikut : 1 – 2 – 3 – 4 – 5 – 6 – 7 – 8 – 9 1 – 2 – 3 – 9 1 – 2 – 3 – 4 – 5 – 6 – 9 Ketika  aplikasi  dijalankan,  maka  terlihat bahwa  salah  satu  basis  set  yang  dihasilkan adalah 1 – 2 – 3 – 4 – 5 – 6 – 7 – 8 – 9 dan terlihat  bahwa  simpul  telah  dieksekusi  satu kali.  Berdasarkan  ketentuan  tersebut  dari segi  kelayakan software ,  sistem  ini  telah memenuhi syarat.
Pengujian terhadap input dan ouput sistem pakar juga dilakukan untuk menjamin sistem  berjalan  dengan  baik.  Berdasarkan pengujian yang dilakukan pasien, di peroleh hasil  bahwa  sistem  pakar  untuk  menuntuk mendeteksi  pendarahan  mempunyai  tingkat akurasi 100%.

## Sistem    Pakar    Untuk     Membantu
Analisa    Untuk  mendeteksi  Penyakit
Obstetri  Dan  Ginekologi.  Seminar Nasional Aplikasi Teknologi Informasi 2007 (SNATI 2007), ISSN : 1907 – 5022. Pembangunan  sistem  pakar  diagnose pada  ibu  hamil  memiliki  basis  pengetahuan terdiri  dari  46  fakta  dan  sembilan  aturan yang  disimpan  dalam  tabel  aturan  beserta sembilan  jenis  pendarahan  pada  kehamilan. Keluaran yang dihasilkan sistem pakar untuk mendeteksi pendarahan pada masa kehamilan  memiliki    dinilai  cukup  akurat dengan  ketepatan  analisa  100%  sehingga dapat  digunakan  sehingga  dapat    membantu ibu hamil
mengetahui gejala-gejala pendarahan dan mengurangi angka pendarahan  pada  masa  kehamilan.  Sistem pakar dapat dikembangkan
untuk mendiagnosis  bayi  lahir  cacat,  sehingga orang  tua  dapat  mempersiapkan  mental  dan tindakan yang akan dilakukan.

## DAFTAR PUSTAKA
Frieyadie, F.,   &   Aryanti, H. .2013. Sistem

## KESIMPULAN
Kusumadewi,       Sri.        2003.       Artifical
Pakar Diagnosa Gangguan Kehamilan Berbasis Web dengan Menggunakan Metode Forward Chaining pada RSIA RP. Soeroso.   Pilar  Nusa   Mandiri: Journal of Computing and Information System, 9(1), 62-68.