## SISTEM PAKAR DIAGNOSIS PENYAKIT KANKER PAYUDARA DAN CARA PENANGANANNYA
Dewi Ayu Puspitawati Program Studi Ilmu Komputer Sekolah Tinggi Manajemen Informatika dan Komputer Nusa Mandiri Jl. Kramat 18 Jakarta Pusat dewiayu.puspitawati@gmail.com
Ciptaan disebarluaskan di bawah Lisensi Creative Commons Atribusi-NonKomersial 4.0 Internasional.
Abstract  – At  the  moment,  maybe  everyone thinks  the  cancer  is  malignant  and  cannot  be cured.  The  statement  is  wrong  because  cancer can  be  prevented  and  cured  as  long  as  the treatment is not too late. It is very important for everyone  to  know  the  initial  symptoms  and cancer  risk  factors  in  order  to  make  efforts  to prevent  the  trigger  of  the  emergence  of  the disease and immediately take appropriate action to eradicate it because late handling can be fatal. Doctors  and  researchers  have  written  many books  so  far,  how  to  deal  with  breast  cancer. However,  the  advice  of  doctors  is  often  not supported  by  the  progress  made  by  the researchers.  And  researchers  often  fail  to translate  their  knowledge  into  practical suggestions that can be used by the community. In  this  expert  system  the  inference  technique used  is  tracking  and  searching.  The  tracking technique  used  is  forward  tracking  (Forward Chaining),  while  the  search  for  decisions  from each  problem  is  used  the  Best  First  Search search  method,  a  search  that  combines  two existing  search  methods,  namely  the  Breadth First  Search  method  and  the  Depth  First  Search method.  Therefore,  the  author  makes  a  web- based  application  program  to  help  the  general public  who  want  to  know  about  breast  cancer information and how to handle it.
Keywords: Expert System, Breast Cancer
Intisari – Saat ini mungkin semua orang berfikir kanker  itu  ganas  dan  tidak  dapat  disembuhkan. Pernyataan  itu  salah  sebab  kanker  bisa  dicegah dan  disembuhkan  asalkan  penanganannya  tidak terlambat. Jadi sangat penting bagi semua orang untuk  mengetahui  gejala  awal  dan  faktor-faktor resiko  kanker  agar  bisa  melakukan  upaya mencegah  pemicu  munculnya  penyakit  dan segera  mengambil  tindakan  yang  tepat  untuk memberantasnya  karena  penanganan  yang
terlambat  bisa  berakibat  fatal.  Para  Dokter  dan peneliti  telah  menulis  banyak  buku  selama  ini, bagaimana  cara  menangani  penyakit  kanker payudara.  Namun,  nasihat  dari  para  dokter seringkali  kurang  ditopang  oleh  kemajuan  yang telah dibuat oleh para peneliti. Dan para peneliti sering  kali  gagal  menterjemahkan  pengetahuan mereka  menjadi  saran-saran  praktis  yang  dapat digunakan  oleh  masyarakat.  Didalam  sistem pakar ini teknik inferensi yang digunakan adalah pelacakan dan pencarian. Teknik pelacakan yang digunakan adalah pelacakan ke depan (Forward Chaining), sedangkan untuk pencarian keputusan  dari  setiap  permasalahan  digunakan metode  pencarian  Best  First  Search  yaitu pencarian  yang  menggabungkan  dua  metode pencarian  yang  ada,  yaitu  metode  Breadth  First Search  dan  Depth  First  Search.  Oleh  karena  itu, penulis membuat program aplikasi berbasis web untuk  membantu  masyarakat  umum  yang  ingin mengetahui  tentang  informasi  penyakit  kanker payudara dan bagaimana cara menanganinya.
Kata kunci: Sistem Pakar, Kanker Payudara

## PENDAHULUAN
Setiap  kali  membicarakan  kata  kanker  pasti akan  membayangkan  betapa  mengerikannya penyakit  yang  satu  ini.  Bahkan  mungkin  akan mengganti  topik  lain  dari  pembicaraan  itu. Namun  suka  tidak  suka  penyakit  ini  semakin merajalela.  Bahkan  semakin  meningkat  dari tahun  ke  tahun.  Hal  itu  dapat  dikarenakan bergesernya  gaya  hidup  manusia,  termasuk  di dalamnya  pola  makan,  pola  hubungan  seksual, serta  maraknya  bahan  tambahan  makanan, minuman  maupun  kosmetik  yang  ikut  memicu kanker.
Kanker  payudara  disebut  juga  dengan Carcinoma Mammae adalah sebuah tumor ganas yang  tumbuh  dalam  jaringan  payudara  (Dani,
2008).  Tumor  ini  dapat  tumbuh  dalam  kelenjar susu, jaringan lemak, maupun pada jaringan ikat payudara.  Kanker  ini  memang  tidak  tumbuh dengan  cepat  namun  berbahaya.  Tidak  heran jika  kanker  ini  juga  masuk  dalam  catatan Word Health  Organization (WHO)  dimasukkan  ke dalam International  Classification  of  Diseases
(ICD) dengan kode nomor 17.
Apabila pada tubuh kita terdapat pertumbuhan  sel-sel  berlebihan  maka  akan terjadi  suatu  benjolan  atau  tumor.  Benjolan tersebut  dapat  bersifat  jinak  maupun  ganas. Benjolan yang ganas inilah yang disebut dengan kanker.  Kanker  ganas  mempunyai  sifat  khas yaitu  menyebarkan  tumor  ke  bagian  lain  di seluruh  tubuh.  Penyebaran  tersebut  disebut dengan metastase . Di negara berkembang setiap tahunnya  lebih  dari  580.000  kasus  kanker payudara  ditemukan.  Kurang  lebih  372.000 pasien meninggal karena penyakit ini. Data WHO
( Word  Health  Organization )  menunjukkan bahwa  78%  kanker  payudara  terjadi  pada wanita usia 50 tahun ke atas. Sedangkan 6%-nya pada usia kurang dari 40 tahun (Suryaningsih & Sukaca,  2009).  Di  Indonesia,  kekerapan (prevalensi)  kanker  payudara  meningkat, jumlahnya  mencapai  11,6%  dari  seluruh keganasan (Nani, 2009)
Saat  ini  mungkin  semua  orang  berfikir kanker  itu  ganas  dan  tidak  dapat  disembuhkan. Ternyata pernyataan itu salah sebab kanker bisa dicegah dan disembuhkan asalkan penanganannya  tidak  terlambat.  Jadi  sangat penting  bagi  semua  orang  untuk  mengetahui gejala awal dan faktor-faktor resiko kanker agar bisa  melakukan  upaya  mencegah  pemicu munculnya  penyakit  dan  segera  mengambil tindakan  yang  tepat  untuk  memberantasnya apabila  seseorang  sudah  terserang  penyakit  ini, karena  penanganan  yang  terlambat  bisa berakibat fatal.
Untuk  mengetahui  penyakit  yang  sedang dirasakan dan bagaimana cara penyembuhannya seseorang  biasanya  berkonsultasi  dengan seorang  dokter,  dokter  spesialis  atau  kepada seseorang  yang  mengerti  tentang  kesehatan. Kenyataan  inilah  yang  menjadikan  satu  alasan mengapa  dibutuhkan  suatu  sistem  pakar  untuk pengambilan  suatu  keputusan  seperti  seorang ahli.  Apalagi  telah  diketahui  penyakit  kanker payudara sangatlah beragam sehingga diperlukan  suatu  cara  yang  efektif  dan sederhana  dalam  memudahkan  pendiagnosaan jenis penyakit  yang diderita. Maka  apabila tidak terdeteksi dari awal akan berakibat fatal.
Menyikapi  permasalahan  tersebut,  muncul suatu  pemikiran  untuk  menciptakan  suatu program  aplikasi  yang  mampu  membantu masyarakat dalam mencari solusi atas
permasalahan yang dihadapinya yang berhubungan dengan penyakit kanker payudara. Dengan  adanya  kemajuan  teknologi  yang makin  pesat  maka  telah  dikembangkan  suatu teknologi  yang  mampu  mengadopsi  proses  dan cara  berpikir  manusia  yaitu  teknologi Artificial Intelligence atau  kecerdasan  buatan. Artificial Intelligence memiliki  berbagai  macam  jenis aplikasi, salah satunya adalah sistem pakar atau expert  system yang  memiliki  kemampuan  untuk mengadopsi suatu dasar pengetahuan
( knowledge  base )  yang  diperoleh  melalui penginputan  data  dari  kemampuan  para  pakar dalam  suatu  bidang  tertentu  yang  bersifat spesifik.
Hidup  sehat  merupakan  dambaan  semua orang,  tiada  satu  orang  pun  di  dunia  ini  yang senang dengan rasa sakit. Namun kita juga tidak bisa  menghindar  ketika  sakit  itu  sudah ditakdirkan  untuk  hinggap  di  dalam  hidup  kita. Oleh  karena  itu  perlu  adanya  langkah-langkah antisipasi  agar  tidak  terjadi  kerugian  di kemudian hari. Seperti halnya kanker payudara, penyakit  kronis  yang  menyerang  ibu-ibu  atau kaum  wanita  ini  perlu  kita  pahami  dan  kita pelajari.  Karena  sangat  penting  untuk  langkah- langkah antisipasi tersebut.
Selama  ini  yang  terjadi  pada  penderita adalah  baru  diketahui  bahwa  dirinya  terserang kanker  payudara  setelah  timbul  rasa  nyeri  atau sakit  pada  payudara  atau  setelah  benjolan tumbuh  semakin  membesar  pada  jaringan payudaranya.(Rahmah & Widuri, 2012) Penderita  yang  mengalami  kondisi  seperti itu sebenarnya sudah terserang kanker payudara stadium  lanjut.  Keterlambatan  tersebut  tentu akan  mempersulit  penyembuhan  (Bahar  & Anwar,  2015).  Padahal,  akan  lebih  mudah penyembuhannya jika serangan kanker payudara dapat diketahui secara dini (Mardiana, 2007).
Penderita  yang  terkena  kanker  payudara stadium awal atau dini tidak merasakan adanya nyeri  atau  sakit  pada  payudaranya  (Mardiana, 2007).  Namun  demikian,  jika  payudara  diraba, ada  benjolan  yang  tumbuh  di  dalamnya.  Besar kecilnya  benjolan  yang  tumbuh  tersebut  sangat bervariasi,  melawati  stadium  dini  atau memasuki stadium lanjut.
Berdasarkan  Rekam  Medik  Rumah  Sakit Umum  Kudus  Tahun  2007-  2009,  jumlah penderita  kanker  payudara  yang  dirawat  di Rumah  Sakit  Umum  Daerah  Kudus  sebagai rumah sakit rujukan wilayah Kudus terdapat 334 kasus  pada  tahun  2007,  324  kasus  pada  tahun 2008,  dan  65  kasus  pada  tahun  2009 (Anggorowati, 2013).
Stadium  penyakit  kanker  adalah  suatu keadaan  dari  hasil  penilaian  dokter  saat
mendiagnosis  suatu  penyakit  kanker  yang diderita pasiennya (Rodiah, 2015), sudah sejauh manakah  tingkat  penyebaran  kanker  tersebut baik  ke  organ  atau  jaringan  sekitar  maupun penyebaran  ketempat  lain.  Stadium  hanya dikenal pada tumor ganas atau kanker dan tidak ada  pada  tumor  jinak.  Untuk  menentukan  suatu stadium, harus dilakukan pemeriksaan klinis dan ditunjang  dengan  pemeriksaan  penunjang lainnya  yaitu  histopatologi  atau  PA, rontgen , USG,  dan  bila  memungkinkan  dengan  CT scan , scintigrafi dan lain-lain. Banyak sekali cara untuk menentukan stadium, namun yang paling banyak dianut  saat  ini  adalah  stadium  kanker berdasarkan  klasifikasi  sistem  TNM  yang direkomendasikan  oleh  UICC  ( International Union  Against  Cancer dari World  Health Organization )  atau  AJCC  ( American  Joint Committee  On  cancer yang  disponsori  oleh American Cancer Society dan American College of
Surgeons ). Tujuan penelitian untuk mensosialisasikan dan menginformasikan bahwa kanker  payudara  dapat  dicegah  dan  diobati. Membuat  suatu  program  aplikasi  sistem  pakar yang  mampu  memberikan  solusi  kepada masyarakat  umum  yang  memiliki  permasalahan mengenai  penyakit  kanker  payudara.  Serta memberikan  kesimpulan  berupa  solusi,  yang diperoleh lewat serangkaian proses tanya jawab atau  konsultasi  antara  sipenderita  atau masyarakat  umum  dengan  program  aplikasi sistem pakar.

## BAHAN DAN METODE
Metode  pengumpilan  data  dalam  penelitian ini  antara  lain:  penelitian  kepustakaan  yakni penelitian yang dilakukan dengan cara membaca dan mempelajari beberapa atau berbagai macam buku,  makalah  maupun  literatur.  Penelitian kepustakaan  dilakukan  untuk  mengumpulkan data  dan  informasi  melalui  buku-buku  dan bahan-bahan  pelengkap  lainnya  sesuai  dengan permasalahan  yang  dibahas  dalam  penulisan penelitian ini.

## Basis Pengetahuan
Isi  dari  basis  pengetahuan  berupa  fakta- fakta  dan  aturan-aturan  yang  dipakai  oleh beberapa  pakar  dengan  dilandasi  pengetahuan yang diperoleh dari pengalaman beberapa pakar.
Untuk  merepresentasikan  pengetahuan digunakan  metode  kaidah  produksi  yang biasanya  ditulis  dalam  bentuk  Jika  –  Maka  (IF  – THEN).  Fakta-fakta  atau  aturan-aturan  yang digunakan dalam sistem pakar ini adalah : Rule 1  : Jika payudara terdapat
benjolan/penebalan  berwarna  merah
Dan payudara  terasa  panas  dan  nyeri
Dan rasa  nyeri  yang  timbul  ialah berupa  rasa  ’nyut-nyut’  di  daerah payudara Dan bila  benjolan  pada payudara ini sebagai bisul yang pecah, maka  penampilannya  jadi  mengerikan selain  nyeri  yang  menyertainya Dan benjolan  pada  payudara  hanyalah berupa  penebalan  yang  berisi  cairan Dan pada puting mengeluarkan cairan berwarna  putih  kekuningan  serupa nanah Dan payudara terasa gatal Dan tubuh  terasa  meriang/demam  tinggi dan menggigil
Dan tubuh mengeluarkan  banyak  keringat Dan daya  tahan  tubuh  menurun Dan kesadaran menurun Maka Mastitis. Rule 2  : Jika payudara  terlihat  meradang (merah  dan  hangat)  dengan  cekungan Dan pinggiran payudara menebal Dan kulit  di  daerah  payudara  menjadi merah  atau  merah  jambu  dengan tekstur  dan  ketebalan  seperti  kulit jeruk Dan memar  pada  payudara berlangsung  terus  menerus Dan terjadi  pembengkakan  pada  payudara Dan payudara terasa gatal Dan puting tertarik  ke  dalam Dan puting mengeluarkan  cairan Maka IBC ( Inflammatory Breast Cancer ). Rule 3  : Jika kulit  pada  payudara  menjadi pecah-pecah Dan bagian  luar  kulitnya payudara  memerah Dan payudara mengoreng  atau  menjadi  borok  (luka) Dan batas borok (luka) terlihat sangat jelas  pada  salah  satu  payudara Dan payudara  terasa  gatal Dan payudara terasa  seperti  ditusuk-tusuk  dan terbakar  di  salah  satu  puting Dan puting  tertarik  ke  dalam Dan puting berubah  bentuk Dan pada  payudara tidak  terdapat  benjolan Dan puting mengeluarkan cairan bercampur darah Maka Paget’s Disease Of The Nipple . Rule 4  : Jika salah  satu  payudara  terjadi penebalan Dan daerah  baru  pada payudara terlihat penuh atau bengkak Dan tekstur  atau  kondisi  kulit payudara  seperti  berkerut  atau menebal Dan puting tertarik ke dalam Maka
ILC ( Infiltrating Lobular Carcinoma ).
Rule 5  : Jika pada  payudara  tidak  ditemukan tumor  primer Dan tidak  terdapat metastasis pada kelenjar getah bening regional  di  ketiak/aksilla Dan tidak terdapat metastasis jauh Maka kanker payudara Stadium 0.
Rule 6  : Jika pada  payudara  terdapat  tumor berukuran diameter 2 cm atau kurang Dan tidak  terdapat  metastasis  pada kelenjar  getah  bening  regional  di ketiak/aksilla Dan tidak  terdapat metastasis jauh Maka kanker payudara Stadium I. Rule 7  : Jika pada  payudara  terdapat  tumor berukuran  diameter  antara  2-5  cm Dan terdapat  metastasis  ke  kelenjar getah bening aksilla yang masih dapat digerakkan Dan tidak  terdapat metastasis jauh Maka kanker payudara Stadium II A. Rule 8  : Jika pada  payudara  terdapat  tumor berukuran  diameter  >  5  cm Dan terdapat  metastasis  ke  kelenjar  getah bening  aksilla  yang  masih  dapat digerakkan Dan tidak terdapat metastasis jauh Maka kanker payudara Stadium II B. Rule 9  : Jika pada  payudara  terdapat  tumor berukuran  >  5cm Dan terdapat metastasis  ke  kelenjar  getah  bening yang  sulit  digerakkan Dan tidak terdapat metastasis jauh Maka kanker payudara Stadium III A. Rule 10 : Jika pada  payudara  terdapat  tumor ukuran  berapa  saja Dan sudah  ada penyebaran  ke  kulit  luar  atau  dinding dada  atau  pada  keduanya Dan tumor berupa  borok  (luka) Dan terjadi pembengkakan  pada  payudara Dan kulit  payudara  kemerahan Dan
terdapat  benjolan  kecil  di  luar  tumor utama Dan terdapat  metastasis  ke kelenjar getah bening aksilla yang sulit digerakkan Dan tidak terdapat metastasis jauh Maka kanker payudara Stadium III B.
Rule 11 : Jika pada  payudara  terdapat  tumor ukuran  berapa  saja Dan sudah  ada penyebaran  ke  kulit  luar  atau  dinding dada  atau  pada  keduanya Dan tumor berupa  borok  (luka) Dan terjadi pembengkakan  pada  payudara Dan kulit  payudara  kemerahan Dan terdapat  benjolan  kecil  di  luar  tumor utama Dan terdapat  metastasis  ke kelenjar  getah  bening  di  atas  tulang selangka  ( supraclivacula )  atau  pada kelenjar  getah  bening  di mammary interna di  dekat  tulang sternum Dan tidak  terdapat  metastasis  jauh Maka kanker payudara Stadium III C.
Rule 12 : Jika pada  payudara  terdapat  tumor ukuran  berapa  saja Dan sudah  ada penyebaran  ke  kulit  luar  atau  dinding dada  atau  pada  keduanya Dan tumor
berupa  borok  (luka) Dan terjadi pembengkakan  pada  payudara Dan kulit  payudara  kemerahan Dan terdapat  benjolan  kecil  di  luar  tumor utama Dan terdapat  metastasis  ke kelenjar  getah  bening  di  atas  tulang selangka  ( supraclivacula )  atau  pada kelenjar  getah  bening  di mammary interna di  dekat  tulang  sternum Dan terdapat metastasis jauh Maka kanker payudara Stadium IV.

## Tehnik Inferensi
Didalam  sistem  pakar  ini  teknik  inferensi yang digunakan adalah pelacakan dan pencarian. Teknik  pelacakan  yang  digunakan  adalah pelacakan  ke  depan  ( Forward  Chaining ), sedangkan  untuk  pencarian  keputusan  dari setiap permasalahan digunakan metode pencarian Best First Search yaitu pencarian yang menggabungkan  dua  metode  pencarian  yang ada, yaitu metode Breadth First Search dan Depth First Search ,

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Pohon Keputusan metode Breadth First Search dan Depth First Search , dari fakta-fakta dan aturan-aturan di atas dapat  digambarkan  dalam  bentuk  pohon keputusan,  pohon  keputusannya  adalah  sebagai berikut :
START A 19 10 9 8 18 38 43 42 33 41 40 39 17 16 15 14 13 12 7 6 5 4 3 2 11 1 16 39 43 42 41 40 44 B C D 39 43 42 41 40 44 45 E F 27 26 25 24 23 22 21 20 18 17 30 29 28 18 G 33 32 31 H 34 33 32 I 36 35 33 37 36 K J 38 37 L Keterangan : = penyakit = gejala Sumber: (Puspitawati, 2010) Gambar 1. Decision Tree
Tabel 1. Jenis-jenis Penyakit Kode Jenis Penyakit A Mastitis B IBC ( Inflammatory Breast Cancer ) C Kanker Payudara Stadium III B
D Kanker Payudara Stadium III C E Kanker Payudara Stadium IV C F Paget’s Disease Of The Nipple G ILC ( Infiltrating Lobular Carcinoma ) H Kanker Payudara Stadium 0
I Kanker Payudara Stadium I J Kanker Payudara Stadium II A K Kanker Payudara Stadium II B L Kanker Payudara Stadium III A Sumber: (Puspitawati, 2010)

## Tabel 2. Gejala-gejala
Kode Gejala 1 payudara  terdapat  benjolan/penebalan  berwarna merah
2 payudara terasa panas dan nyeri
3 rasa  nyeri  yang  timbul  ialah  berupa  rasa  ’nyut- nyut’ di daerah payudara
4 bila benjolan pada payudara ini sebagai bisul yang pecah, maka penampilannya jadi mengerikan selain nyeri yang menyertainya
5 benjolan  pada  payudara  hanyalah  berupa penebalan yang berisi cairan
6 pada  puting  mengeluarkan  cairan  berwarna  putih kekuningan serupa nanah
7 payudara terasa gatal
8 tubuh terasa meriang/demam tinggi dan menggigil
9 tubuh mengeluarkan banyak keringat
10 daya tahan tubuh menurun
11 kesadaran menurun
12 payudara  terlihat  meradang  (merah  dan  hangat) dengan cekungan
13 pinggiran payudara menebal
14 kulit  di  daerah  payudara  menjadi  merah  atau merah jambu dengan tekstur dan ketebalan seperti kulit jeruk
15 memar pada payudara berlangsung terus menerus
16 terjadi pembengkakan pada payudara
17 payudara terasa gatal
18 puting tertarik ke dalam
19 puting mengeluarkan cairan
20 kulit pada payudara menjadi pecah-pecah
21 bagian luar kulitnya payudara memerah
22 payudara mengoreng atau menjadi borok (luka)
23 batas borok (luka) terlihat sangat jelas pada salah satu payudara
24 payudara  terasa  seperti  ditusuk-tusuk  dan terbakar di salah satu puting
25 puting berubah bentuk
26 pada payudara tidak terdapat benjolan
27 puting mengeluarkan cairan bercampur darah
28 salah satu payudara terjadi penebalan
29 daerah  baru  pada  payudara  terlihat  penuh  atau bengkak
30 tekstur  atau  kondisi  kulit  payudara  seperti berkerut atau menebal
31 pada payudara tidak ditemukan tumor primer
32 tidak  terdapat  metastasis  pada  kelenjar  getah bening regional di ketiak/aksilla
33 tidak terdapat metastasis jauh
34 pada payudara terdapat tumor berukuran diameter 2 cm atau kurang
35 pada payudara terdapat tumor berukuran diameter antara 2-5 cm
36 terdapat  metastasis  ke  kelenjar  getah  bening
Kode Gejala aksilla yang masih dapat digerakkan
37 pada payudara terdapat tumor berukuran diameter > 5 cm
38 terdapat metastasis ke kelenjar getah bening yang sulit digerakkan
39 pada payudara terdapat tumor ukuran berapa saja
40 sudah  ada  penyebaran  ke  kulit  luar  atau  dinding dada atau pada keduanya
41 tumor berupa borok (luka)
42 kulit payudara kemerahan
43 terdapat benjolan kecil di luar tumor utama
44 terdapat  metastasis  ke  kelenjar  getah  bening  di atas  tulang  selangka  ( supraclivacula )  atau  pada kelenjar getah bening di mammary interna di dekat tulang sternum
45 terdapat metastasis jauh Sumber: (Puspitawati, 2010)
Rancangan Sistem Informasi Rancangan Basis Data Entity  relationship  diagram adalah  jaringan yang menggunakan susunan data yang disimpan dari  sistem  secara  abstrak. Entity  relationship diagram dari  model  terdiri  dari  unsur-unsur entity dan relationship antara entity-entity tersebut.
Entity  relationship  diagram dibuat  dengan tujuan  memperjelas  hubungan  antara  entitas. Berikut ini adalah gambar dari entity relationship diagram :
Penyakit relasi Gejala M N kd_penyakit solusi definisi nm_penyakit kd_gejala nm_gejala kd_penyakit kd_gejala Sumber: (Puspitawati, 2010)
Gambar 2. ERD ( Entity Relationship Diagram )

## Transformasi ERD ke LRS
Langkah  awal  yang  harus  dilakukan  untuk mentransformasikan ERD ke LRS adalah dengan menggabungkan  dan  memisahkan  set  entitas ( Entity Set) dan Relationship Set. Pengolahannya mengacu pada ketentuan sebagai berikut :
1. Jika hubungan yang terjadi antara set entitas yang  satu  dengan  set  entitas  yang  lainnya adalah satu ke satu ( one to one ) maka atribut dari relationship set  diambil  dari  masukan ke  set  entitas  yang  tidak  memiliki  atribut tersebut.
2. Jika hubungan yang terjadi antara set entitas yang  satu  dengan  set  entitas  yang  lainnya adalah  satu  ke  banyak  ( one  to  many )  maka atribut  dari relationship set  digabungkan dengan  set  entitas  yang  mempunyai kardinalitas banyak.
3. Jika hubungan yang terjadi antara set entitas yang  satu  dengan  set  entitas  yang  lainnya adalah  banyak  ke  banyak  ( many  to  many ) maka  atribut  dari relationship set  dibentuk menjadi satu entitas.
gejala penyakit * kd_penyakit nm_penyakit definisi solusi * kd_gejala nm_gejala relasi kd_penyakit kd_gejala M N Sumber: (Puspitawati, 2010)
Gambar 3. LRS ( Logic Record Structure )
Perancangan sistem Perlu  diketahui  bahwa  aplikasi  dapat digunakan oleh user dan user administrator . User hanya  dapat  mengakses  ruang  konsultasi, dimana user harus menjawab semua pertanyaan yang  diajukan  untuk  mendapatkan  hasil identifikasi  dan  solusi  permasalahan  atau  cara penanganan  terhadap  masalah  penyakit  kanker payudara. User  administrator yang  memiliki username dan password ,  memiliki  hak  untuk mengakses  ke  ruang  menu  admin,  dimana  user administrator dapat memanipulasi data yang ada di  dalam  database  sistem  pakar  yaitu  berupa input,  edit  serta  hapus  data  yang  ada  di  dalam database  dan  keluar  untuk  kembali  ke  menu utama.
Menginput Data Konsultasi Mencari Daftar Istilah Melihat Data Penyakit Mencari Data Gejala Per Penyakit View Data Gejala Per Penyakit Mengisi Buku Tamu
Sumber: (Puspitawati, 2010) Gambar 4. Use Case Pengguna
Dokumentasi Use Case Menginput Data Konsultasi
Tabel 3. Deskripsi Use Case Menginput Data Konsultasi Use Case Menginput Data Konsultasi Brief Description Use  case ini  memungkinkan user membuka menu konsultasi untuk melakukan konsultasi. Use Case Menginput Data Konsultasi Actor User Precondition User menggunakan browser internet  untuk  menggunakan program ini. Main Flow Use  case ini  dimulai  saat user memutuskan  untuk  melakukan konsultasi melalui program ini. Sistem  meminta  kepada user untuk menjawab setiap pertanyaan yang diberikan sesuai kondisi user .  Apabila user telah menjawab  semua  pertanyaan yang  diberikan  maka user dapat memperoleh  hasil  analisa  sesuai jawaban yang diberikan user . Alternatif Flow User dapat  menekan  tombol  lain jika ingin melihat materi lainnya. Postcondition User mendapatkan  hasil  analisa sesuai  dengan  konsultasi  yang dilakukan.
Sumber: (Puspitawati, 2010)
Dokumentasi Use Case Mencari Daftar Istilah Tabel 4. Deskripsi Use Case Mencari Daftar Istilah Use Case Mencari Daftar Istilah Brief Description Use  case ini  memungkinkan user membuka  menu  daftar  istilah untuk mencari data istilah. Actor User Precondition User menggunakan browser internet  untuk  menggunakan program ini. Main Flow Use  case ini  dimulai  saat user ingin  mencari  data  istilah  yang diinginkan. Alternatif Flow User dapat  menekan  tombol  lain jika  ingin  melihat  lebih  materi lainnya, atau keluar. Postcondition User menemukan  definisi  dari istilah yang dicari. Sumber: (Puspitawati, 2010)
Dokumentasi Use Case Melihat Data Penyakit Tabel 5. Deskripsi Use Case Melihat Data Penyakit Use Case Melihat Data Penyakit Brief Description Use  case ini  memungkinkan user membuka  menu  data  penyakit untuk  melihat  data  penyakit kanker payudara. Actor User Precondition User menggunakan browser internet  untuk  menggunakan program ini. Main Flow Use  case ini  dimulai  saat user ingin  melihat  data  penyakit kanker payudara. Alternatif Flow User dapat  menekan  tombol  lain jika  ingin  melihat  lebih  materi lainnya, atau keluar. Postcondition User dapat  melihat  data  penyakit yang tersedia Sumber: (Puspitawati, 2010)
Dokumentasi Use Case Mencari Data Gejala Per Penyakit
Tabel 6. Deskripsi Use Care Mencari Data Gejala Per Penyakit Use Case Mencari Data Gejala Per Penyakit Brief Description Use  case ini  memungkinkan user membuka  menu  data  gejala  per penyakit  untuk  mecari  gejala- gejala  yang  menyebabkan  salah satu penyakit kanker payudara. Actor User Precondition User menggunakan browser internet  untuk  menggunakan program ini. Main Flow Use  case ini  dimulai  saat user ingin  mencari  data  gejala  per penyakit  sesuai  dengan  penyakit yang diketahuinya. Alternatif Flow User dapat  menekan  tombol  lain jika  ingin  melihat  lebih  materi lainnya, atau keluar. Postcondition User dapat  mengetahui  gejala- gejala  yang  menyebabkan  salah satu penyakit kanker payudara.
Sumber: (Puspitawati, 2010)
Dokumentasi Use Case Mengisi Buku Tamu
Tabel 7. Deskripsi Use Case Mengisi Buku Tamu Use Case Mengisi Buku Tamu Brief Description Use  case ini  memungkinkan user mengakses  menu  buku  tamu untuk meninggalkan pesan. Actor User Precondition User menggunakan browser internet  untuk  menggunakan program ini. Main Flow Use  case ini  dimulai  saat user ingin  mengisi  buku  tamu  dan meninggalkan pesan serta melihat daftar tamu. Alternatif Flow User dapat  menekan  tombol  lain jika  ingin  melihat  lebih  materi lainnya, atau keluar. Postcondition User
menjalankan program sistem pakar kanker payudara. Sumber: (Puspitawati, 2010)
Gambar  5  adalah  halaman  identifikasi  pada halaman  ini  user  dapat  memilih  menu  sesuai dengan informasi yang ingin diketahui.
Sumber: (Puspitawati, 2010) Gambar 5. Halaman Identifikasi
Gambar  6  adalah  halaman  inti  dari  sistem pakar  ini  dimana  user  melakukan  konsultasi dengan  menjawab  setiap  pertanyaan  yang diberikan untuk mendapatkan hasil diagnosa.
Sumber: (Puspitawati, 2010) Gambar 6. Halaman Konsultasi
Gambar  7  adalah  halaman  hasil  analisa, halaman  ini  dapat  dilihat  user  apabila  telah melakukan  konsultasi  dan  data  yang  diberikan sesuai dengan aturan yang ada pada sistem.
Sumber: (Puspitawati, 2010) Gambar 7. Halaman Hasil Analisa
Gambar  8  dapat  user  lihat  apabila  saat melakukan  konsultasi  jawaban  yang  diberikan pada  sistem  tidak  sesuai  dengan  aturan  yang terdapat pada sistem.
Sumber: (Puspitawati, 2010) Gambar 8. Halaman Gagal Identifikasi
Banyak  istilah-istilah  yang  terdapat  pada diagnosis  penyakit  kanker  payudara  dan  untuk mengetahui  arti  atau  definisi  istilah  tersebut user dapat mengakses halaman daftar istilah.
Sumber: (Puspitawati, 2010) Gambar 9. Halaman Daftar Istilah

## KESIMPULAN
Setelah peneliti menganalisa dan menguraikan seluruh pembahasan dari penulisan  mengenai  Sistem  Pakar  Diagnosis Penyakit Kanker Payudara dan Cara Penanganannya,  maka  penulis  dapat  menarik kesimpulan  yaitu:  penyakit  kanker  payudara sangatlah  beragam  jenisnya  jika  kanker payudara dapat dikenali secara dini, kemungkinan  dapat  disembuhkan  besar  sekali. Aplikasi  yang  dibuat  oleh  penulis  adalah  untuk memberikan  bantuan  berupa  informasi  dan solusi  yang  dibutuhkan  oleh  semua  orang mengenai  kanker  payudara.  Aplikasi  ini merupakan  alternative  lain  dalam  mencari informasi  tentang  kanker  payudara  dan mempermudah  dalam  proses  penyampaiannya. Dengan  memanfaatkan  ilmu  komputer  yang sedemikian  rupa  secara  tidak  langsung  dapat mengembangkan ilmu pengetahuan dan teknologi yang sudah ada.

## REFERENSI
Anggorowati,  L.  (2013).  FAKTOR  RISIKO KANKER  PAYUDARA  WANITA. Jurnal Kesehatan Masyarakat , 8 (2).
https://doi.org/10.15294/kemas.v8i2.263 5
Bahar,  Y.,  &  Anwar,  I.  (2015).  FREKUENSI
PEMAKAIAN OBAT-OBATAN HERBAL SEBAGAI FAKTOR PENYEBAB KETERLAMBATAN  PENGOBATAN  MEDIS PADA  PASIEN  KANKER  PAYUDARA. MEDISAINS ,
13 (3). https://doi.org/10.30595/medisains.v13i3
.1608
Dani,  H.  (2008). UJI  SITOTOKSIK  EKSTRAK ETANOL  70%  HERBA  SISIK  NAGA (Drymoglossum piloselloides Presl.) TERHADAP SEL T47D . Universitas Muhammadiyah Surakarta.
Mardiana,  L.  (2007). Kanker  Pada  Wanita . Jakarta: Niaga Swadaya.
Nani,  D.  (2009).  Hubungan  Umur  Awal
Menopause dan Status Penggunaan
Kontrasepsi  Hormonal  dengan  Kejadian Kanker  Payudara. Jurnal  Keperawatan Soedirman , 4 (3), 102–106.
https://doi.org/10.20884/1.jks.2009.4.3.2
37 Puspitawati,  D.  A.  (2010). Laporan  Hasil
Penelitian Mandiri . Jakarta, Indonesia.
Rahmah,  A.  F.,  &  Widuri,  E.  L.  (2012).  Post traumatic  growth  pada  penderita  kanker payudara. HUMANITAS: Indonesian
Psychological Journal , 8 (2), 115–128.
Rodiah,  R.  (2015).  Penerapan  Fuzzy  Logic Inference System Metode Mamdani Sebagai Penunjang  Diagnosis  Kanker  Paru.  In Conference:  Forum  Informatika  Kesehatan Indonesia,  At  Yogyakarta .  Yogyakarta: UNAIR.
Suryaningsih, E. K., & Sukaca, B. E. (2009). Kupas Tuntas  Kanker  Payudara (1st  ed.). Yogyakarta: Paradgma Indonesia.