## PERANCANGAN SISTEM PAKAR DIAGNOSA PENYAKIT KEHAMILAN BERBASIS WEB
Ari Abdillah 1 ; Nurajijah 2 ; Imam Nawawi 3 1,3 Program Studi Manajemen Informatika AMIK BSI Pontianak Jl. Abdurrahman Saleh No.18A, Pontianak, Kalimantan Barat 78124 e-mail: ari.aab@bsi.ac.id , imam.imw@bsi.ac.id
2 Program Pasca Sarjana Magister Ilmu Komputer STMIK Nusa Mandiri Jakarta
Jl. Kramat Raya No. 18, Jakarta Pusat 10420 Email: nurazizah6878@gmail.com
Abstract —One  of  the  problems  faced  by  pregnant women  is  lack  of  obstetric  and  antenatal  care  in pregnancy. Currently also computer technology has evolved  as  a  data  processing  tool  and  producing information.  An  expert  system  is  one  solution  to bring  obstetric  and  antenatal  care  for  pregnant women to diagnose the illness. In the application of this  expert  system  using  the  forward  chaining method which can diagnose the 13 types of diseases that are often experienced by pregnant women are : Hiperemesis  Gravidarum  Tingkat  1,  Hiperemesis Gravidarum  Tingkat  2,  Hiperemesis  Gravidarum Tingkat  3,  Kehamilan  Ektopik  Terganggu  (KET), Mola Hidatidosa, Plasenta Previa, Solutio Plasenta Ringan,  Solutio  Plasenta  Sedang,  Solutio  Plasenta Berat,  Preeklampsia  Ringan,  Preeklampsia  Berat, Eklampsia  dan  Abortus. The  system  can  help women receive the diagnosis of diseases associated pregnancy  health  with  rapid  and  relatively inexpensive,  and  get  a  solution  to  the  disease  by observing symptoms perceived. With this web-based system,  the  system  user  can  do  it  anywhere  and anytime.
Keyword: Expert System, A Diagnosis Of Pregnancy, A Web-Based
Intisari — Salah  satu  masalah  yang  dihadapi  oleh ibu hamil yaitu kurangnya pelayanan obstetri dan antenatal  dimasa  kehamilannya.  Saat  ini  pula teknologi komputer telah berkembang sebagai alat pengolah  data  dan  penghasil  informasi.  Sistem pakar  merupakan  salah  satu  solusi  untuk mendekatkan  pelayanan  obstetri  dan  antenatal pada ibu hamil untuk mendiagnosa penyakit yang diderita.  Pada  pengaplikasian  sistem  pakar  ini menggunakan  metode forward  chaining yang dapat mendiagnosa 13 jenis penyakit yang sering dialami ibu hamil yaitu : Hiperemesis Gravidarum Tingkat  1,  Hiperemesis  Gravidarum  Tingkat  2, Hiperemesis  Gravidarum  Tingkat  3,  Kehamilan Ektopik  Terganggu  (KET),  Mola  Hidatidosa,
Plasenta  Previa,  Solutio  Plasenta  Ringan,  Solutio Plasenta
Sedang, Solutio Plasenta Berat, Preeklampsia Ringan, Preeklampsia
Berat, Eklampsia  dan  Abortus.  Sistem  ini  dapat membantu  ibu  hamil  memperoleh  diagnosa penyakit  yang  berhubungan  dengan  kesehatan kehamilan  yang  berlangsung  cepat  dan  relatif murah  serta  mendapatkan  solusi  terhadap penyakit  tersebut  dengan  memperhatikan  gejala- gejala  yang  dirasa.  Dengan  sistem  yang  berbasis web  ini,  maka  pengguna  sistem  dapat melakukannya dimana saja dan kapan saja .
Kata  Kunci: Sistem  Pakar,  Diagnosa  Penyakit Kehamilan, Berbasis Web

## PENDAHULUAN
Pada  saat  ini  penyakit  kehamilan  dapat diketahui melalui konsultasi pada dokter spesialis kandungan  dan  kebidanan  yang  membutuhkan waktu  tidak  singkat.  Salah    satu    masalah  yang dihadapi  oleh    ibu    hamil    pada    masa kehamilannya  yaitu  kurangnya    informasi mengenai kesehatan  pada ibu hamil (Frieyadie & Aryanti,  2013).  Pasien  yang    memiliki ketidaktahuan  akan  bahaya  dan  apa  itu  penyulit kehamilan  (Wati  &  Mardiana,  2014),  Keluhan yang    dirasakan  pada    ibu    hamil    dianggap    hal yang    wajar    tanpa    memeriksakan    gejala    yang dialami,  hal  ini  memicu tingginya ibu hamil yang terdiagnosis  penyulit  kehamilan  (Setiyaningsih, 2010).  Dengan  demikian  dibutuhkan  sebuah  alat bantu  berbasis  komputer  yang  dapat  membantu mereka  untuk  memperoleh  informasi  mengenai gangguan pada kehamilan agar mengurangi angka kematian ibu hamil (Ratnasari & Sutariyani, 2015) Pelayanan obstetri yang masih sangat terbatas cakupannnya menjadi salah satu  faktor penyebab tingginya  angka  kematian  ibu  hamil  (Whenty  H., Delima,  &  Purwadi,  2010).  Pelayanan  obstetri merupakan pelayanan kesehatan yang
memberikan  pengetahuan  serta  pemeriksaan mengenai kehamilan beserta gangguan- gangguannya yang disampaikan oleh dokter.
Dalam  perkembangan  teknologi  informasi yang  semakin  cepat  saat  ini  menuntut  setiap individu  masyarakat  untuk  mampu  menentukan keputusan  yang  cepat,  akurat,  andal  dan  efisien untuk setiap permasalahan yang sedang dihadapi, baik  dalam  kehidupan  keluarga  maupun perusahaan.
Oleh  karena  itu,  perlu  dibuat  sebuah  sistem yang  dapat  membantu    mendiagnosa  penyakit  di masa kehamilan berdasarkan keluhan yang dirasa. Sistem  yang  dibuat  adalah  sebuah  sistem  yang dapat  menirukan  keahlian  seorang  pakar  dalam memecahkan suatu permasalahan. Sistem tersebut dalam  bidang  teknologi  komputer  dinamakan sistem  pakar  ( Expert  system ).  Sistem    pakar merupakan    salah    satu    solusi    untuk mendiagnosa    penyakit    pada    ibu    hamil  dan gejala-gejala  yang  dirasakan (Pangestika, Irawan, & Brianorman, 2013).

## BAHAN DAN METODE
Metode penelitian yang digunakan adalah :
A. Metode Pengumpulan Data
1. Observasi Pada  metode  penelitian  ini  penulis  bertatap muka  langsung  kepada  para  pakar  disebuah Bidan  Praktek  Mandiri  (BPM)  dan  Rumah Sakit  Permata  Ibu  di  Jl.  K.H  Mas  Mansyur No.2,  Kunciran,  Tangerang  15145  yang tentunya  akan  memudahkan  penulis  dalam mendapatkan  informasi  yang  dibutuhkan secara berkesinambungan.

## 2. Wawancara
Pada  metode  penelitian  ini  penulis  bertatap muka  langsung  dan  melakukan  tanya  jawab dengan  para  pakar  (seorang  bidan  dan dokter  spesialis  kandungan  dan  kebidanan) yang tentunya berkompetensi dibidangnya.
3. Studi Pustaka Pada metode mengumpulkan data-data yang diperlukan  dengan  mencarinya  di  artikel, buku-buku  tentang  kehamilan  dan  jurnal ilmiah.
B. Model Pengembangan Sistem
1 . Model Waterfall
Model  pengembangan  sistem  yang digunakan adalah model waterfall . Berikut adalah tahap-tahap  dalam  model  waterfall  menurut (Pressman, 2001):
a. System/  Information  Engineering  and Modeling
Permodelan  ini  diawali  dengan  mencari kebutuhan  dari  keseluruhan  sistem  yang akan  diaplikasikan  ke  dalam  bentuk software.  Hal  ini  sangat  penting,  mengingat software  harus  dapat  berinteraksi  dengan elemen-elemen  yang  lain  seperti  hardware, database,  dan  sebagainya.  Tahap  ini  sering disebut dengan Project Definition.
b. Software Requirements Analysis
Proses  pencarian  kebutuhan  diintensifkan dan  difokuskan  pada  software.  Untuk mengetahui  sifat  dari  program  yang  akan dibuat,  maka  para  software  engineer  harus mengerti  tentang  domain  informasi  dari software,  misalnya  fungsi  yang  dibutuhkan, user interface.
c. Design
Proses  ini  digunakan  untuk  mengubah kebutuhan-kebutuhan diatas menjadi representasi  ke  dalam  bentuk  “ blueprint ”
software  sebelum  coding  dimulai.  Desain harus dapat mengimplementasikan kebutuhan yang telah disebutkan pada tahap sebelumnya.
d. Coding
Untuk  dapat  dimengerti  oleh  mesin,  dalam hal  ini  adalah  komputer,  maka  desain  tadi harus  diubah  bentuknya  menjadi  bentuk yang  dapat  dimengerti  oleh  mesin,  yaitu  ke dalam  bahasa  pemrograman  melalui  proses coding.  Tahap  ini  merupakan  implementasi dari tahap design yang secara teknis nantinya dikerjakan oleh programmer.
e. Testing/Verification
Sesuatu  yang  dibuat  haruslah  diuji  cobakan. Demikian  juga  dengan software .  Semua fungsi-fungsi  software  harus  diuji  cobakan, agar  software  bebas  dari  error,dan  hasilnya harus  benar-benar  sesuai  dengan  kebutuhan yang sudah didefinisikan sebelumnya.
f. Maintenance
Pemeliharaan  suatu  software  diperlukan, termasuk didalamnya adalah pengembangan, karena software yang dibuat tidak selamanya hanya seperti itu. Ketika dijalankan mungkin saja  masih  ada  error  kecil  yang  tidak ditemukan sebelumnya, atau ada penambahan fitur-fitur yang belum ada pada software tersebut. Pengembangan diperlukan ketika  adanya  perubahan  dari  eksternal seperti ketika ada pergantian sistem operasi, atau perangkat lainnya.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
1. Algoritma Sistem Pakar
Mulai Tampil Form Daftar Isi Nama, Usia, Pekerjaan, dan Alamat Gejala == basis Pengetahuan ? SELESAI T Tampil Form Konsultasi Pilih Jawaban Tampil Hasil Analisa Penyakit Y
Sumber: (Abdillah, Nurajijah, & Nawawi, 2016) Gambar 1. Rancangan Algoritma
Pada  gambar  1  terlihat  tahapan  atau  proses  untuk  bisa  menemukan  hasil  analisa  dari  sebuah  penyakit mulai dari mengisi data pasien kemudian menjawab pertanyaan konsultasi dalam bentuk pilihan jawaban yang sesuai dengan gejala sehingga menampilkan hasil analisa.

## 2. Tabel Pakar
Tabel 1. Tabel Pakar RULE G 0 0 1 G 0 0 2 G 0 0 3 G 0 0 4 G 0 0 5 G 0 0 6 G 0 0 7 G 0 0 8 G 0 0 9 G 0 1 0 G 0 1 1 G 0 1 2 G 0 1 3 G 0 1 4 G 0 1 5 G 0 1 6 G 0 1 7 G 0 1 8 G 0 1 9 G 0 2 0 G 0 2 1 G 0 2 2 G 0 2 3 G 0 2 4 G 0 2 5 G 0 2 6 KESIMPULAN P001 X  X X X AA P002 X  X X X  X X BB P003 X  X X X  X  X X  X CC P004 X  X X X X DD P005 X X EE P006 X X  X X X FF P007 X X X GG P008 X X X X HH P009 X X X X X II P010 X  X X X JJ P011 X X X  X X KK P012 X X X LL P013 X X X MM
Sumber: (Abdillah et al., 2016)
Tabel 1 merupakan rule matching antara penyakit dengan gejala yang timbul atau yang dirasakan.
3. Pohon Keputusan Pakar
DIAGNOSA G1 G2 G4 G9 P1 G10 P2 G13 G14 G11 P3 G18 G15 G4 G19 G17 G3 P7 P8 P6 P9 G21 G26 G16 G7 G26 P5 G24 P11 G10 P10 G23 P12 G17 G21 G22 G25 G23 G12 G8 P4 G20 G5 P13 G16 G6 Sumber: (Abdillah et al., 2016)
Gambar 2. Pohon Keputusan (Decision Tree)
Gambar  2  menjelaskan  tahapan  diagnosa berdasarkan  gejala  yang  ada  menentukan  hasil analisa  yang  berupa  penyakit  yang  diderita  oleh pasien. Sebagai contoh dari gejala 1 (G1) ada dua kemungkinan gejala berikutnya yaitu gejala 2(G2) dan  Gejala  16(G16).  Jika  dari  G1  kemudian  gejala berikutnya  yang  muncul  adalah  G2,  maka kemungkinan  gejala  selanjutnya  adalah  G4,G9 dengan  hasilnya  adalah  penyakit  1(P1).  Jika berlanjut  dengan  gejala  yang  lain  sampe  dengan G10,G13,G14,G11 maka menemukan P2 dan P3.
Sistem  pakar  secara online berbasis web, dimana  antara  pasien  dengan  dokter  tidak bertatap  muka  secara  langsung. User melakukan konsultasi  melalui  media browser .  Berikut  ini spesifikasi  kebutuhan  ( system requirement )  dari sistem pakar . Kebutuhan User:
A1.  User  dapat  melihat  daftar  penyakit  beserta informasi lengkapnya.
A2.  User  dapat  mengisi  form  pendaftaran  untuk dapat berkonsultasi.
A3. User dapat melakukan konsultasi berdasarkan gejala yang dirasa.
A4. User mendapatkan hasil analisa penyakit A5.  User  dapat  mengetahui  kapan  perkiraan persalinannya.
A6. User dapat mengisi buku tamu.
Kebutuhan Admin: B1. Admin dapat melakukan login. B2. Admin dapat mengelola data penyakit. B3. Admin dapat mengelola data gejala. B4. Admin dapat mengelola data relasi. B5.  Admin  dapat  mengelola  data  rekam  medis pasien.
B6. Admin dapat mengelola data buku tamu.
B7. Admin dapat mengelola data pakar.
4. Desain Sistem (UML)
a. Use Case Diagram Konsultasi Online Halaman User
Sumber: (Abdillah et al., 2016) Gambar 3. Use Case Diagram Konsultansi Online Halaman User
Pada  gambar  3  menjelaskan  bahwa  seorang  user dapat melihat data penyakit dan dapat melakukan konsultasi online dengan syarat harus melakukan pengisian  data  pasien/user  yang  pada  saat konsultasi  selesai  akan  langsung  melihat  hasil analisa berdasarkan konsultasi yang dilakukan.
b. Use Case Diagram Konsultasi Online Halaman Admin
Sumber: (Abdillah et al., 2016) Gambar 4. Use Case Diagram Konsultansi Online Halaman Admin
uc Use Case M odel user M elihat Data Penyakit M engisi Form Pendaftaran M elakukan Konsultasi M elihat Hasil Analisa M engisi Buku Tamu «i nclude» «i nclude» uc Use Case Model admin Login Mengelola Data Penyakit Mengelola Data Gej ala Mengelola Data Relasi Mengelolda Data Rekam Medis Mengelola Buku Tamu Mengelola Data Pakar «include» «include» «include» «include» «include»
«include»
Gambar  4  di  atas  menjelaskan  bahwa,  seorang admin  dapat  melakukan  login  dan  melakukan pengolahan data penyakit, data gejala, data relasi, data  rekam  medis  pasien,  data  buku  tamu,  dan data  pakar  dengan  melakukan  login  terlebih dahulu.
c. Component Diagram
Sumber: (Abdillah et al., 2016) Gambar 5. Component Diagram Sistem Kosultasi

## Online
Seperti  terlihat  pada  gambar  5,  bahwa  sistem pakar  ini  melibatkan  komponen  front  end didukung  dengan  database dbsistempakar, JQuery.js, style.css, web server apache2triad yang dikelola oleh administrator sistem pakar.
d. Deployment Diagram
Sumber:  (Abdillah et al., 2016) Gambar 6. Deployment Diagram Sistem Konsultasi O nline
Pada  gambar  6  menjelaskan  bahwa  konsep penggunaan  aplikasi  sistem  pakar  kehamilan  di butuhkan  web  server  pasa  sistem  pakar  yang didukung  oleh  database  server  agar  bisa  diakses oleh PC client .
5. Tampilan Program
A.  Tampilan Menu User
Sumber: (Abdillah et al., 2016) Gambar 7. Tampilan Halaman Awal User
Gambar  7  adalah  halaman  sistem  pakar kehamilan pada saat pertama kali dibuka dengan url http://localhost/pakarkehamilan/ yang  juga merupakan  halaman  home  dari  aplikasi  sistem pakar kehamilan.
B.  Tampilan Halaman Pendaftaran Konsultasi
Sumber: (Abdillah et al., 2016) Gambar 8. Tampilan Halaman Pendaftaran Konsultasi
Pada tampilan gambar 8 terlihat sebuah tampilan form isian data pasien yang akan didiagnosa yang
cmp Component Model Halaman Awal Sistem Pakar dbsistempakar style.css Apache2Triad MySQL Databse Admin Sistem Pakar JQuery.js deployment Deployment Model Web Serv er Halaman Aw al Sistem Pakar Admin Sistem Pakar Apache2Triad style.css Database Serv er dbsistempakar MySQL Database Client PC Web Serv er Operating System JQuery.Js
harus  diisi  sebelum  menjawab  pertanyaan konsultasi.
C.   Tampilan Menu Admin
Sumber: (Abdillah et al., 2016) Gambar 9. Tampilan Halaman Admin
Pada  gambar  9  adalah  halaman  administrator untuk  mengelola  data  gejala,  data  penyakit,  data relasi,  data  rekam  medis  pasien,  data  buku  tamu dan data pakar.

## KESIMPULAN
Berdasarkan pemaparan diatas maka disimpulkan  sistem  pakar  penyakit  kehamilan  ini memudahkan  ibu  hamil    mendapatkan  diagnosa penyakit  serta  informasi  tentang  jenis-jenis penyakit  kehamilan  yang  pada  umumnya  sering dialami ibu hamil.  Dengan  adanya aplikasi sistem pakar  ini  para  ibu  hamil  cukup  mengakses internet untuk berkonsultasi tentang keluhan yang dirasa  seperti  layaknya  berkonsultasi  kepada bidan  atau  dokter.  Dengan  demikian  dapat meminimalisirkan  hambatan  yang  sering  terjadi apabila  berkonsultasi  dengan  pakar  seperti keterbatasan  waktu,  kondisi  fisik  yang  tidak memungkinkan  untuk  meninggalkan  rumah maupun masalah financial.

## REFERENSI
Abdillah,  A.,  Nurajijah,  &  Nawawi,  I.  (2016). Laporan Penelitian.
Frieyadie,  F.,  &  Aryanti,  H.  (2013).  Sistem  Pakar Diagnosa Gangguan Kehamilan Berbasis Web Dengan  Menggunakan  Metode  Forward Chaining. Pilar  Nusa  Mandiri , 9 (1),  62–68. Retrieved
from
http://ejournal.nusamandiri.ac.id/ejurnal/in
dex.php/pilar/article/view/9
Pangestika,  M.  W.,  Irawan,  B.,  &  Brianorman,  Y.
(2013).  SISTEM  PAKAR  UNTUK  DIAGNOSA PENYAKIT  IBU  HAMIL  BERBASIS  MOBILE. Think Ecosystem Act Convergence , 1–10.
Pressman, R. S. (2001). Software Engineering (5th ed.). McGraw-Hill Higher Education.
Ratnasari,  D.  D.,  &  Sutariyani.  (2015).  SISTEM PAKAR DIAGNOSA GANGGUAN KEHAMILAN DENGAN  METODE  FORWARD  CHAINING. JURNAL ILMIAH GO INFOTECH , 21 (2), 25–31.
Setiyaningsih,  W.  (2010).  Sistem  Pakar  Diagnosa Penyulit  Kehamilan  Menggunakan  Metode Forward  Chaining  Certainly  Faktor  Berbasis web. Telkomnika , 1 (Sistem Pakar).
Wati,  E.  W.,  &  Mardiana,  T.  (2014).  PENERAPAN SISTEM  PAKAR  UNTUK  MENDETEKSI PENDARAHAN    PADA  MASA  KEHAMILAN. Jurnal  Pilar  Nusa  Mandiri , 10 (1),  10–20. https://doi.org/10.33480/PILAR.V10I1.66
Whenty  H.,  B.,  Delima,  R.,  &  Purwadi,  J.  (2010).
Program Bantu Diagnosa Gangguan Kesehatan  Kehamilan  dengan  Metode Forward Chainillg. Jurnal Teknologi
Informasi , 7 (1).