## SISTEM PAKAR DIAGNOSA PENYAKIT PARU-PARU PADA ANAK DENGAN METODE DEMPSTER-SHAFER
1 Eli Rosmita Ritonga, 2 Muhammad Dedi Irawan
Program Studi Teknik Informatika Universitas Asahan Jl. Jend. Ahmad Yani, Kisaran, Sumatera Utara 21216
1 elirosmitaritonga@gmail.com, 2 temansejati.dedi@gmail.com
Abstrak —  Sistem  pakar  merupakan  program  Artificial  Intelligence  yang  menggabungkan  basis pengetahuan dengan mesin inferensi. Ini merupakan bagian perangkat lunak spesialisasi tingkat tinggi,  yang  berusaha  menduplikasi  fungsi  seorang  pakar  dalam  satu  bidang  keahlian  tertentu. Sistem pakar memprediksi penyakit paru pada anak  ini bertujuan  untuk  mengetahui  bagaimana cara  mendiagnosa  penyakit  paru  pada  anak  sehingga  dapat  dilakukan  penanganan  yang  tepat sesuai  dengan  ciri-ciri  penyakit  yang  terdapat  pada  anak  tersebut.  Didalam  penerapan  sistem pakar  ini  dibantu  dengan  metode  Dempster  Shafer.  Dempster  Shafer  adalah  suatu  teori matematika  untuk  pembuktian  berdasarkan  belief  functions  and  plausible  reasoning  (fungsi kepercayaan  dan  pemikiran  yang  masuk  akal),  yang  digunakan  untuk  mengkombinasikan potongan informasi yang terpisah (bukti) untuk mengkalkulasi kemungkinan dari suatu peristiwa. Atas  dasar  tersebut  maka  akan  dibuat  sistem  yang  dapat  membantu  user  untuk  dapat mendiagnosa penyakit paru pada anak sesuai dengan gejala-gejala yang terdapat pada anak yang terserang penyakit.

## Keywords
— sistem pakar, diagnosa, penyakit paru anak, dempster shafer

## I. PENDAHULUAN

## A. Latar Belakang Masalah
Perkembangan  teknologi  dipakai  hampir  disemua kalangan  dan  semua  bidang.  Salah  satu  bidang  yang juga  tidak  terlepas  dari  teknologi  adalah  bidang kesehatan.  Dengan  adanya  perkembangan  teknologi dibidang  kesehatan  akan  membuat  tingkat  kesehatan pada saat ini lebih baik lagi. Akan tetapi permasalahan yang  sering  muncul  adalah  bagaimana  menjadikan teknologi sebagai penunjang kesehatan kita.
Penyakit  paru    merupakan  penyakit  yang tingkat  kejadiannya  cukup  luas  dan  dapat  menyerang siapa  saja  tanpa  memandang  usia  dan  suku  bangsa. Dalam  kehidupan  sehari-hari  kita  banyak  menjumpai penyakit  seperti  asma,  bronkitis,  TBC,  batuk  serta demam  dalam  masyarakat.  Sekalipun  ada  beberapa penyakit paru  yang tidak membahayakan jiwa, namun tetap tidak boleh di anggap sepele, mengingat berbagai komplikasi  yang  dapat  di  timbulkan.  Paru  merupakan organ  vital  bagi  tubuh,  sehingga  kesehatan  paru sangatlah penting untuk dijaga. Mengingat fungsi dari paru sebagai pusat alat pernafasan manusia. Lingkungan  yang  kotor,  polusi  udara  yang  kian bertambah  berat  serta  pola  hidup  tidak  sehat menyebabkan penyakit paru. Sekecil apapun terserang penyakit paru selain berbahaya juga sangat menggangu  aktivitas  sehari  hari.  Ada  beberapa  hal yang  dapat  menjadi  penyebab  penyakit  pada  paru, misalnya  zat  yang  berasal  dari  lingkungan  sekitar, seperti  polusi  udara,  bakteri,  virus,  dan  lain sebagainya.
Sistem pakar (expert system)  merupakan  salah  satu bidang  teknik  kecerdasan  buatan  yang  cukup  diminati karena penerapan di berbagai bidang baik bidang ilmu
pengetahuan  maupun  bisnis  yang  terbukti  sangat membantu dalam mengambil keputusan dan sangat luas penerapannya.  Sistem  pakar  adalah  sebuah  program komputer yang dirancang untuk memodelkan kemampuan  menyelesaikan  masalah  seperti  layaknya seorang  pakar  (human  expert).  Biasanya  sistem  pakar berupa  perangkat  lunak  pengambil  keputusan  yang mampu  mencapai  tingkat  performa  yang  sebanding seorang  pakar  dalam  bidang  yang  khusus  dan  sempit. Ide  dasarnya  adalah  kepakaran  ditransfer  dari  seorang pakar  atau  sumber  kepakaran  yang  lain  ke  komputer, pengetahuan  yang  ada  disimpan  dalam  komputer,  dan pengguna  dapat  berkonsultasi  pada  komputer  itu  untuk suatu nasehat, lalu komputer dapat mengambil inferensi (menyimpulkan, mendiskusikan) seperti layaknya seorang  pakar,  kemudian  menjelaskannya  ke  pengguna tersebut, bila perlu dengan alasan-alasannya
Sistem  pakar  hanya  digunakan  untuk  memecahkan masalah  yang  memang  sulit  untuk  dipecahkan  dengan menggunakan  program  biasa,  mengingat  biaya  yang diperlukan untuk membuat sistem pakar jauh lebih besar dari  pada  sistem  biasa.  Aplikasi  sistem  pakar  dapat dikembangkan  dan  diterapkan  pada  banyak  bidang, salah satunya sistem pakar digunakan untuk mendiagnosa penyakit paru-paru pada anak. Pengembangan  sistem  pakar  ini  diharapkan  dapat membantu pengguna untuk mempelajari atau mengetahui tentang penyakit paru-paru  tersebut. Sistem pakar  akan  memberikan  kesimpulan  akhir  berupa penyakit  yang  diderita  dan  dengan  menggunakan metode  dempster  shafer  dapat  diketahui  berapa  persen pasien tersebut mengalami penyakit paru-paru tersebut.. Sistem  pakar  untuk  memprediksi  penyakit  pada  tanaman cabai  telah  dikembangkan  oleh  Anis  Mistanti  (2014). Sistem  pakar  yang  dikembangkan  merupakan  sebuah
software  aplikasi  untuk  memprediksi  penyakit  pada tanaman cabai. Sistem pakar  ini juga dapat  menberikan hasil  diagnosa  terhadap  penyakit  pada  tanaman  cabai dan  juga  menghasilkan  persentase  hasil  diagnosa, persentase  yang  dihasilkan  juga  menggunakan  metode dempster shafer .

## B. Rumusan Masalah
Adapun rumusan masalah dalam penulisan skripsi ini Berdasarkan  uraian  latar  belakang  diatas  maka permasalahan yang dibahas adalah sebagai berikut:
1. Bagaimana  merancang  suatu  sistem  informasi untuk mengetahui  jenis penyakit  paru-paru berdasarkan gejala yang dialami pasien ?
2. Bagaimana  menerapkan  sistem  pakar  untuk menganalisis  penyakit paru-paru

## C. Batasan Masalah
1. Agar  pembahasan  tidak  menyimpang  dari tujuan  utama,  maka  penulis  membatasi permasalahan sebagai berikut:
2. Batasan-batasan  masalah  yang  digunakan dalam  skripsi  ini  dapat  di  rumuskan  sebagai berikut :
3. Pembangunan  sistem  pakar  menggunakan metode Dempster  Shafer.
4. Diagnosa  penyakit  paru-paru  pada  manusia umur 5 sampai dengan 12 tahun.
5. Hanya  membahas  jenis  gejala  penyakit  paru  - paru yang umum dirasakan oleh anak.
6. Bahasa  pemrograman  yang  digunakan  dalam membangun sistem aplikasi ini adalah Microsoft  Visual  Basic.Net  2010  dan  program database menggunakan MySQL.
7. Penyakit yang  dibahas  adalah  penyakit Tuberculosis,  Bronkitis,  Asma,  Effusi  Pleura, Pneumonia.
8. Sistem pendeteksian penyakit paru-paru
digunakan  dengan  cara  menginteraksi  antara program  dan  user  menggunakan    pilihan  dari user untuk dapat diketahui apakah user tersebut mengalami gejala tersebut.

## II. LANDASAN TEORI

## A. Sistem Pakar
Sistem  pakar  adalah  suatu  sistem  yang  dirancang untuk  dapat  menirukan  keahlian  seorang  pakar  dalam menjawab  pertanyaan  dan  memecahkan  suatu  masalah, sistem  pakar  akan  memberikan  pemecahan  suatu masalah  yang  didapat  dari  dialog  dengan  pengguna. Dengan  bantuan  sistem  pakar  seseorang  yang  bukan pakar atau ahli dapat menjawab pertanyaan, menyelesaikan  masalah  serta  mengambil  keputusan yang  biasanya  dilakukan  oleh  seorang  pakar  (T.Sutojo, 2011)

## B. Paru-Paru
Paru-paru  adalah  organ  pada  sistem  penapasan respirasi  dan  berhubungan  dengan  sistem  peredaran darah  atau  sirkulasi  Vertebrata  yang  bernapas  dengan udara.  Fungsinya  adalah  menukar  oksigen  dari  udara dengan  karbondioksida  dari  darah.  Prosesnya  disebut
“pernapasan  eksternal”  atau  bernapas.  Paru-paru  juga mempunyai fungsi  non respirasi. Istilah  kedokteran  yang berhubungan  dengan  paru-paru  sering  mulai  di  pulmo- dari kata latin pulmones untuk paru-paru.
Penyakit  paru-paru    memiliki  berbagai  macam  jenis, diantaranya adalah sebagai berikut :
1. Pneumonia
2. Bronkitis
3. Tuberculosis
4. Asma
5. Effusi Pleura

## C. Metode Dempster – Shafer
Teori  Dempster-Shafer  merupakan  teori  matematika dari  bukti.  Teori  tersebut  dapat  memberikan  sebuah  cara untuk  menggabungkan  bukti  dari  beberapa  sumber  dan mendatangkan  atau  memberikan  tingkat  kepercayaan (direpresentasikan  melalui  fungsi  kepercayaan)  dimana mengambil  dari  seluruh  bukti  yang  tersedia.  (Anis Mistanti, 2014)
Teori  Dempster-Shafer  pertama  kali  diperkenalkan oleh  oleh  Arthur  P.Dempster  and  Glenn  Shafer,  yang melakukan  percobaan  ketidakpastian  dengan  range probabilities  daripada  sebagai  probabilitas  tunggal. Kemudian  pada  tahun  1976  Shafer  mempublikasikan teori  Dempster  pada  buku  yang  berjudul  Mathematichal Theory of Evident.
Secara  umum  Teori  Dempster-Shafer  ditulis  dalam suatu interval :
[Belief,Plausibility]....................... [1]
Belief  (Bel)  adalah  ukuran  kekuatan  evidence  dalam mendukung  suatu  himpunan  proposisi.  Jika  bernilai  0 maka  mengindikasikan  bahwa  tidak  ada  evidence,  dan jika  m  bernilai  1  menunjukkan  adanya  kepastian. Plausibility (Pl) dinotasikan sebagai:
Pl(s) = 1 – Bel (-s)…..….…………. [2]
Plausability akan mengurangi tingkat kepercayaan dari evidence.
Pada  teori  Dempster-Shafer  dikenal  adanya  frame  of discrement  yang  dinotasikan  dengan  θ.  Frame  ini merupakan  semesta  pembicaraan  dari  sekumpulan hipotesis. Tujuannya adalah mengaitkan ukuran kepercayaan  elemen-elemen  θ.  Tidak  semua  evidence secara  langsung  mendukung  tiap-tiap  elemen.  Untuk  itu perlu  adanya  probabilitas  fungsi  densitas  (m).  Nilai  m tidak hanya mendefinisikan elemen-elemen θ saja, namun juga  semua  subsetnya.  Sehingga  jika  θ  berisi  n  elemen, maka subset θ adalah 2n . Jumlah semua m dalam subset θ  sama  dengan  1.  Apabila  tidak  ada  informasi  apapun untuk memilih hipotesis, maka nilai m{θ} = 1,0. Apabila diketahui  X  adalah  subset  dari  θ,  dengan  m1  sebagai fungsi  densitasnya,  dan  Y  juga  merupakan  subset  dari  θ dengan  m2  sebagai  fungsi  densitasnya,  maka  dapat dibentuk fungsi kombinasi m1 dan m2 sebagai m3, yaitu:
m 3 (Z) = ……  [3]
keterangan :
m1 = densitas untuk gejala pertama
m2 = densitas gejala kedua m3 = kombinasi dari kedua densitas diatas θ =  semesta  pembicaraan  dari  sekumpulan hipotesis (X’dan Y’)
X dan y = subset dari Z X’ dan y’= subset dari θ
Contoh  Penerapan  Dempster-Shafer  Pada  Contoh dibawah ini, akan di cari persentase kemungkinan dari 2 objek dengan menggunakan perhitungan dibawah ini : m1  ,  yaitu  objek  pertama  dengan  nilai  densitas  =  90% atau dirubah menjadi desimal = 0.9 m2 , yaitu objek kedua dengan nilai densitas = 80% atau dirubah menjadi desimal = 0.8
Maka  untuk  menghitung  nilai  Dempster  Shafer  , dengan  menggunakan  nilai  believe  yang  telah ditentukan pada setiap gejala.
m1(θ)  =  1  –  Bel  ,  Dimana  nilai  Bel  (believe) merupakan  bobot  yang  diinput  sesuai  kepercayaan, maka  untuk  mencari  nilai  kedua  gejala  diatas  ,  terlebih dahulu  dicari  nilai  dari  θ,  contohnya  dapat  dilihat dibawah ini .
Maka m1(Bel) = 0.9 m1(θ) = 1- 0.9 = 0.1 Maka m2(Bel) = 0.8 m2(θ) = 1- 0.8 = 0.2
Gunakan rumus
M3 (Z ) =     ∑ X ∩ Y = Zm1(x).m2(y)
1 − ∑ X ∩ Y = θm1(x).m2(y)
Maka nilai total dari 2 objek diatas =
0.9 * 0.8         = 0.72/1 – 0.02 = = 0.73
1 – ( 0.1 * 0.2 )
Maka  nilai  dari  2  densitas  gejala  diatas  adalah  0.73 atau 73% ,

## III. METODOLOGI PENELITIAN
A. Rancangan Penelitian
Tahapan  penelitian  yang  dilakukan  adalah  sebagai berikut :
1.  Menentukan kebutuhan data yang digunakan, seperti data  gejala  penyakit  Paru-paru,  teori  metode Dempster  –  shafer  dan  perhitungan  mencari  belief serta nilai persentase kepastiannya.
2.  Mengumpulkan  data  yang  dibutuhkan,  data  yang sudah  ditentukan  diatas  kemudian  dikumpulkan untuk proses.
3.  Mempersiapkan alat dan bahan penelitian. Alat disini adalah  perangkat  keras  (hardware)  dan  perangkat lunak  (software)  yang  akan  digunakan  untuk membuat  sebuah  sistem  diagnosa  paru-paru, sedangkan  bahannya  merupakan  data-data  yang telah  dikumpulkan,  untuk  selanjutnya  diproses kedalam program.
Proses  diatas  tersebut  adalah  studi  literatur. Kemudian data penelitian untuk selanjutnya diimplementasikan  menjadi  sebuah  sistem  diagnosa paru-paru.    Berikut  adalah  desain  penelitian  yang
dibuat.
Gambar 1 Desain Penelitian

## B. Analisis Data
Pengklasifikasian  penyakit  paru  menggunakan  kaidah produksi  yang  dituliskan  dalam  bentuk  pernyataan  JIKA [premis] MAKA [konklusi]. Pada perancangan sistem ini premis  adalah  gejala  dan  konklusi  adalah  penyakit  paru, sehingga  bentuk  pernyataannya  adalah  JIKA  [gejala] MAKA [jenis penyakit paru].
Pada sistem ini dalam satu kaidah dapat memiliki lebih dari  satu  gejala.  Gejala-gejala  tersebut  dihubungkan menggunakan  operator  logika  AND  dan  OR.  Adapun bentuk pernyataannya adalah:
JIKA [gejala 1] DAN [gejala 2] ATAU [ gejala 3] MAKA [penyakit]
Untuk  penarikan  kesimpulan  diagnose  penyakit  paru- paru  menggunakan  reference  engine  modus  ponens. Modus  ponens  merupakan  salah  satu  unsur  dalam matematika  dimana  terdapat  premis  atau  kalimat  awal yang  diketahui  dan  konklusi  yaitu  hasil  kesimpulan. Modus ponens mempunyai pola seperti berikut ini:
Premis 1
: Jika A maka B
Premis 2
: A
Disimpulkan B Sebagai contoh :
-  Jika  batuk  lebih  dari  dua  minggu  maka  teridentifikasi penyakit paru-paru.
- Seno batuk-batuk satu bulan lebih.
-  Kesimpulan  dari  dua  kalimat  diatas  adalah  Seno teridentifikasi penyakit paru-paru.
Sehingga argumennya dapat berbentuk:
A B
A _______
: B
C. Penerapan Dempster Shafer Pada Diagnosa Penyakit Paru-Paru
Pada  contoh  dibawah  ini,  akan  dicari  kepastian  dari gangguan  penyakit  Paru-paru  dengan  menggunakan  rule pada tabel dibawah ini :
Studi Literatur
Data Penelitian
Desain
Umum Desain Sistem Implementa si
Maintenanc
e

## TABEL 1. CONTOH RULE
No Gejala Bobot 1 Sesak napas 0.2 2 Badan panas 0.05 3 Susah tidur 0.05 4 Batuk berdahak kuning 0.1 5 Leher bengkak 0.1 Dik : GP1 = 0.2 GP1 (θ ) = 1 – 0.2 = 0.8 GP2 = 0.05 GP2 (θ ) = 1 – 0.05 = 0.95 GP3 = 0.05 GP3 (θ ) = 1 – 0.05 = 0.95 GP4 = 0.1 GP4 (θ ) = 1 – 0.1 = 0.9 GP5 = 0.1
GP5 (θ ) = 1 – 0.1 = 0.9
= = = 0.58
Artinya, kombinasi GP1, GP2 ,GP3, GP4, GP5  akan menghasilkan  58  %  kemungkinan  kesimpulan  penyakit pneumonia  terjadi.  Dari  tabel  diatas,  sistem  dapat memberikan  informasi  mengenai  penyakit  paru-paru pada anak, jika gejala pada anak sesuai dengan yang di input.

## IV. PEMBAHASAN
A. Analisa dan Konseptual
Dalam  tahap  knowledge  engineer  dan  pakar  akan menentukan  konsep  yang  akan  dikembangkan  menjadi sistem pakar untuk mendiagnosa penyakit paru.
Hasil  dari  pemuatan  konsep  ini  antara  knowledge engineer  dan  pakar  adalah  dengan  terkumpulnya  data- data  mengenai  pengelompokan  pemeriksaan  penyakit paru.  Berdasarkan  analisa  pemeriksaan  fisik  pasien penyakit paru  yang terdiri dari
1. Gejala Penyakit Basis  pengetahuan  dari  gejala  penyakit  paru-paru dapat dilihaht pada tabel  2.
TABEL 2. GEJALA PENYAKIT
kode Gejala penyakit G1 Batuk berdahak kuning G2 Sakit pada dada G3 Sesak nafas G4 Badan panas G5 Susah tidur G6 Badan lemah G7 Batuk bulanan G8 Sakit kepala G9 Leher bengkak
G10 Nafsu makan turun G11 Panas naik turun
G12 Batuk berdahak setelah 2-3 hari
G13 Suara ada lender G14 Dahak kental dan kuning G15

## Sesak nafas mengeluh rasa sakit
retrostenal G16 Mengigau G17 Batuk berdahak lebih dari 2 minggu G18 Batuk berdarah G19 Batuk G20 Berat badan turun G21 Sesak nafas dipicu udara dingin G22 Mual G23 Muntah G24 Kesulitan bernafas G25 Badan panas G26 Nyeri dada G27 Sesak nafas dipicu udara dingin G28 Batuk pada jam 1 sampai 4 pagi G29 Suara pernafasan wheezing G30 Riwayat asma pada keluarga positif G31 Alergi debu, serat kain, bulu binatang G32 Batuk malam keras dan kering G33 Batuk tanpa riak G34 Perut terasa sakit
2. Jenis Penyakit
Basis  pengetahuan  dari  jenis  penyakit  dapat  dilihat pada tabel 3
TABEL 3. JENIS PENYAKIT kode Penyakit P01 Pneumonia ( radang paru-paru ) P02 Bronchitis P03 Tuberculosis (TB) P04 Asma P05 Effuse Pleura
B. Mesin Inferensi
Dalam tahap ini, penulis  melakukan penalaran dengan menggunakan  isi  daftar  aturan  berdasarkan  urutan  dan pola  tertentu.  Mekanisme  inferensi  untuk  pengujian aturan  yang  penulis  gunakan  adalah  metode  dempster shafer.
Penelusuran  dilakukan  dengan  memilih  gejala  terlebih
dahulu dan kemudian dicocokkan dengan aturan –aturan yang ada.
Dibawah  ini  merupakan  tabel  mesin  inferensi  yang digunakan  sebagai  acuan  dalam  pembuatan  aplikasi sistem  pakar  penyakit  paru-paru.  Mesin  inferensi  untuk basis  pengetahuan  gejala  dan  penyakit  dapat  dilihat pada  tabel  4.  mesin  inferensi  untuk  basis  pengetahuan penyakit dan saran dapat dilihat pada tabel 5.

## TABEL 4 DAFTAR HUBUNGAN GEJALA DAN PENYAKIT

## TABEL 5. BASIS PENGETAHUAN GEJALA DAN PENYAKIT
No Aturan
1 if gejala G10 AND G16 AND G21 AND G4 AND G28 AND G13 AND G14 ANG G12
Then P02
2 :if gejala G5 AND G21 AND G25 AND G26 Then P05
3 if gejala G16 AND G21 AND G32 Then P02
4 if gejala G1 AND G3 AND G31 Then P04
5 if gejala G9 AND G10 AND G30 Then P04
6 if gejala G10 AND G26 AND G18  Then P05
7 if gejala G12 AND G27 AND G28 AND G29 Then P04
8 if gejala G30 AND G10 AND G26 AND G18 Then P04
9 if gejala G7 ANG G8 AND G21 AND G6 Then P01
10 if gejala G23 AND G14 AND G15 AND G19 Then P02
11 if gejala G5 AND G25 AND G31 AND G1

## Then P04
12 if gejala G21 AND G29 AND G17 AND G19 Then P03
13 if gejala G10 AND G16 AND G21 AND G2 AND G28 Then P02
14 If gejala G9 AND G30 AND G10 AND G26 AND G18 Then P05
15 If gejala G7 AND G8 AND G21 AND G6 AND G23 Then P01
16 if gejala G21 AND G5 AND G25 AND G31 AND G1 Then P04 17 if gejala G21  AND G16 AND G2 AND G13 Then P02 18 gejala G12 AND G27 AND G28 AND G29 AND G17 Then P04 19 gejala G23 AND G14 AND G15 AND G19 AND G2 Then P02
20 if gejala G1 AND G3 AND G4 AND G24 AND
G23 Then P05
21 if gejala  G16 AND G2 AND G13 AND G22 Then Penyakit P02 22 if gejala G10 AND G16 AND G21 AND G2 AND G28 AND G11 Then P02 23 if gejala G12 AND G27 AND G28 AND G29 AND G17 AND G19 Then P04 24 if gejala G21 AND G14 AND G15 AND G19 AND G2 AND G20 Then P02 25 if gejala G7 AND G8 AND G21 AND G6 AND G23 AND G14 Then P01 26 if gejala G16 AND G21 AND G2 AND G28 AND G11 AND G12 Then P02 27 if gejala G21 AND G5 AND G25 AND G31 AND G1 AND G3 Then P04 28 if gejala G31 AND G1 AND G3 AND G4 AND
G24 AND G25 Then P05
29 if gejala G21  AND G16 AND G2 AND G13
AND G22 Then P02
30 if gejala G21 AND G25 AND G31 AND G1
AND G3 AND G4 Then P04
31 if gejala G16 AND G21 AND G2 AND G28 AND G11 AND G12 Then P02
32 if gejala G17 AND G8 AND G27 AND G29 AND G30 AND G4 Then P04
33 if gejala G1 AND G21 AND G31 AND G4 AND G23 AND G25 Then P04
34 if gejala G21 AND G10 AND G12 AND G27 AND G28 AND G17 Then P03
35 if gejala G17 AND G29 AND G28 AND G27 AND G21 AND G11 Then P04
36 if gejala G21 AND G8 AND G20 AND G2 AND G19 AND G6 Then P01
37 if gejala G10 AND G16 AND G21 AND G2 AND G28 AND G11 AND G12 Then P02
38 if gejala G21 AND G12 AND G27 AND G29 AND G17 AND G19 AND G11 Then P03
39 if gejala G7 AND G8 AND G21 AND G6 AND G23 AND G14 AND G15 Then P02
40 if gejala G21 AND G19 AND G2 AND G20 AND G17 AND G23 AND G14 Then P03
41 if gejala G10 AND G16 AND G21 AND G2 AND G28 AND G11 AND G12 AND G27 Then
P02
42 if gejala G21 AND G11 AND G12 AND G27 AND G29 AND G17 AND G19 AND G2 Then P03
43 if gejala G7 AND G8 AND G21 AND G6 AND G23 AND G14 AND G15 AND G19 Then P02
44 if gejala G21 AND G6 AND G23 AND G14
AND G15 AND G19 AND G2 AND G20 Then
P02
45 if gejala G21 AND G5 AND G25 AND G31
AND G1 AND G3 AND G4 AND G23 Then
P04
46 if gejala G10 AND G16 AND G21 AND G2 AND G28 AND G11 AND G12 AND G27 AND G29 Then P02
47 if gejala G7 AND G8 AND GP21 AND G6 AND G23 AND G14 AND G15 AND G19 AND G2 Then P02
48 if gejala G21 AND G5 AND G25 AND G31
AND G1 AND G3 AND G4 AND G24 AND G23 Then P04
49 if gejala G10 AND G16 AND G21 AND G2
AND G28 AND G11 AND G12 AND G27 AND G29 AND G17 AND G19 Then P02
50 if gejala G7 AND G8 AND G21 AND G6 AND
G23 AND G14 AND G15 AND G19 AND G2
AND G20 AND G17 Then P02
C. Rancangan Arsitektur Program
1. Rancangan Menu Utama
Rancangan  antarmuka  menu  pemakai  merupakan tampilan  bagi  pemakai  untuk  melakukan  penelusuran penyakit  untuk  mendapatkan  informasi  yang  dicari. Rancangan Menu Utama dapat dilihat pada gambar 2.

## Gambar  2. Rancangan Menu Utama
2. Rancangan Menu Konsultasi dan Output
Rancangan  antarmuka  menu  konsultasi  merupakan tampilan  dimana  pemakai  (user)  memilih  gejala penyakit  yang  dia  alami.  Rancangan  menu  konsultasi dapat dilihat pada Gambar 3.

## D. Rancangan Input
1. Rancangan Input Data Login Rancangan  input  data  login  digunakan  untuk mendapatkan hak akses untuk melakukan konsultasi pada sistem pakar ini. Rancangan data login dapat dilihat pada gambar 5.
Gambar 5. Input data login
2. Rancangan Menu Input Data Penyakit
Rancangan input data penyakit merupakan form input penyakit yang digunakan oleh pakar untuk mengolah data penyakit. Rancangannya pada gambar 6.
Gambar 6. Input Data Penyakit
3. Rancangan  Input Data Gejala
Rancangan  input  gejala  merupakan  form  input  gejala yang  digunakan  oleh  pakar  untuk  mengolah  data  gejala. Rancangannya pada gambar 7.

## Gambar 7.  Input Data Gejala
4. Rancangan Input Data Pengetahuan Rancangan  ini  merupakan  form  input  yang  digunakan oleh  pakar  untuk  mengolah  data  relasi  antara  gejala  dan penyakit. Rancangan input data pengetahuan dapat dilihat pada gambar 8.
Gambar 8. Data Pengetahuan 5. Tampilan Halaman Utama
Tampilan halaman utama ini merupakan implementasi  dari  rancangan  home.  Pada  gambar  ini untuk menjelaskan menu apa saja yang ada pada sistem pakar  ini,  halaman  utama  berisi  menu  file,  konsultasi, dan  keluar.  Bentuk  halaman  utama  dapat  dilihat  pada gambar 9.

## Gambar 9. Halaman Utama
6. Halaman Menu Konsultasi
Tampilan menu konsultasi ini merupakan implementasi dari rancangan menu konsultasi. Halaman ini berisi tentang form menu pilihan tentang gejala yang dialami  user  untuk  mendaapatkan  hasil  analisanya. Bentuk tampilan menu ini dapat dilihat pada gambar 10.

## Gambar 10. Implementasi Menu Konsultasi
7. Tampilan Input Data Penyakit
Tampilan  menu  penyakit  ini  meupakan  implementasi dari  rancangan  input  penyakit.  Halaman  ini  merupakan form yang digunakan admin untuk menginput data baru atau mengedit data yang telah ada. Bentuk tampilannya dapat dilihat pada gambar 11.
Gambar 11. Implementasi Input Data Penyakit

## 8.
Tampilan Input Data Gejala Tampilan  menu  gejala  ini  merupakan  implementasi dari rancangan input gejala. Halaman ini merupakan form yang digunakan admin untuk menginput data gejala baru atau  mengedit  data  yang  telah  ada.  Bentuk  tampilannya dapat dilihat pada gambar 12.

## Gambar 12. Implementasi Input Data Gejala
9. Tampilan Input Data Pengetahuan
Tampilan  menu  data  pengetahuan  ini  meupakan implementasi  dari  rancangan  input  data  pengetahuan. Halaman  ini  merupakan  form  yang  digunakan  admin untuk  menginput  data  pengetahuan  baru  atau  mengedit data  yang  telah  ada.  Bentuk  tampilannya  dapat  dilihat pada gambar 13.
Gambar 13.  Implementasi Input Data Pengetahuan
10. Tampilan Output Hasil Konsultasi
Tampilan  ini  merupakan  implementasi  dari rancangan  output  hasil  konsultasi.  Bentuk  tampilan menu ini dapat dilihat pada gambar 10.
Gambar 11. Implementasi Output Hasil Konsultasi

## E. Analisa Hasil Program
Penulis  memberikan  beberapa  contoh  hasil  analisa program yang telah diuji adalah sebagai berikut :
1. Pengerjaan Pertama untuk rule pertama (1) :
Komponen-komponen  pada  form  konsultasi  sampai dengan form hasil analisa data dijawab seperti berikut :
a. Input gejala yang anda alami :
1. nafsu makan turun
2. mengi
3. sesak nafas dipicu udara dingin
4. badan panas
5. batuk pada jam 1 sampai 4 pagi
6. suara ada lender
7. dahak kental dan kuning
8. batuk berdahak setelah 2-3 hari
b.  Cek  aturan  /  basis  pengetahuan  yang  berdasarkan jawaban gejala-gejala tersebut.
c. Tampilkan hasil analisa gejala.
Dari  gejala  diatas  akan  dianalisa  dan  disimpulkan bahwa  penyakit  yang  diderita  adalah  bronchitis  dengan densitas 0.49 atau 49 %.
Solusi  untuk  penyakit  bronkitis  adalah  sebagai berikut :
a. Berikan  cukup  cairan  agar  terhindar  dari dehidrasi dan membantu membilas lender yang menyebabkan penyumbatan saluran nafas.
b. Agar hidung tidak tersumbat, berikan obat tetes pada hidung untuk memudahkan bernafas.
c. Usahakan anak cukup tidur dan pastikan kamar yang  ditempati  anak  bebas  debu  dan  asap rokok.
d. Jika  perlu  topanglah  tubuhnya  degan  bantal mmenjadi  posisi  setengah  duduk  saat  tidur untuk memudahkan bernafas.
e. Berikan  nutrisi  yang  baik  dan  seimbang  pada anak  agar  sistem  kekebalan  tubuh  anak  dapat bekerja secara optimal.
2. Pengujian kedua untuk rule ketiga puluh dua (32) : Komponen-komponen  pada  form  konsultasi  sampai dengan form hasil analisa data dijawab seperti berikut :
a. Input gejala yang anda alami :
1. batuk berdahak lebih dari dua minggu
2. sakit kepala
3. suara pernafasan wheezing
4. serangan sesak pada malam hari rutin
5. riwayat asma pada keluarga positif
6. badan panas
b.  Cek  aturan  /  basis  pengetahuan  yang  berdasarkan jawaban gejala-gejala tersebut.
c.  Tampilkan hasil analisa gejala.
Dari  gejala  diatas  akan  dianalisa  dan  disimpulkan bahwa  penyakit  yang  diderita  adalah  asma  dengan densitas 0.28 atau 28 %.
Solusi untuk penyakit asma adalah:
a. Salah  satu  penyebab  asma  pada  anak  adalah alergi makanan. Jadi pengobatan pertama adalah mengobati alerginya terlebih dahulu atau hindari makanan yang membuatnya alergi.
b. Mengkonsumsi  bayam  dan  pisang  dengan frukuansi  sering  akan  membantu  mengurangi resiko asma.
c. Banyak minum air mineral agar tidak dehidrasi.
d. Bila  perlu  pakai  inhaler  untuk  melancarkan pernafasan anak .

## V. PENUTUP
A. Kesimpulan
Dari  analisa  dan  pembahasan  yang  telah  dilakukan pada  bab-bab  sebelumnya,  penulis  dapat  menarik kesimpulan bahwa :
1. Aplikasi  sistem  penyakit  paru-paru  dapat  membantu masyarakat  umum  dalam  mendeteksi  dini,  mencegah dan mengobati penyakit paru-paru dan pernafasan.
2. Aplikasi  sistem  pakar  dapat  dijadikan  sebagai  media penerapan  intelegensi  seorang  ahli  atau  pakar  dalam menganalisis dan mendeteksi suatu penyakit.
3. Sistem  pakar  penyakit  paru-paru  ini  dapat  dijadikan sebagai  alat  bantu  untuk  pembelajaran  tentang penyakit paru berdasarkan pemeriksaan fisik.
4. Sistem  pakar  ini  dirancang  beserta  keluarannya berupa solusi tentang penyakit paru.

## B. Saran
Penulis  berharap  agar  aplikasi  sistem  pakar  ini  dapat dikembangkan lebih lanjut, sehingga dapat menjadi lebih sempurna  lagi.  Saran  –  saran  penulis  terhadap pengembangan  aplikasi  sistem  pakar  ini  adalah  sebagai berikut :
1. Aplikasi  sistem  pakar  ini  dikembangkan  cakupannya, sehingga  topic  yang  dibahas  tidak  terbatas  pada  lima penyakit saja didalam paru.
2. Agar  sistem  ini  lebih  berguna  maka  diperlukan sosialisasi  pemanfaatan  sistem  pakar  bagi  dunia kedokteran, khususnya penyakit paru.
3. Untuk  pengembangan  selanjutnya  sistem  pakar  yang akan  dibangun  nantinya  bisa  dibuat  dengan  tingkatan level  yang  lebih  baik,  supaya  proses  analisa  penyakit bisa lebih mendalam.
4. Semua  kekurangan  yang  tidak  disadari  penulis,  dapat disempurnakan lagi.

## R EFERENSI
Andi.2010. Visual Basic 2010 Source Code. Andi Offset. Yogyakarta. Andri  Saputra.  2011.  “Sistem  Pakar  Identtifikasi  Penyakit  Paru  Pada
Manusia  Munggunakan  Pemrograman  Visual  Basic  6.0”.  Jurnal Teknologi Dan Informatika. No.3. Vol.1. Palembang.
Anis Mistanti. 2014. “Sistem Pakar Untuk Memprediksi Penyakit Pada Tanaman Cabai Menggunakan Metode Dempster – Shafer”. Jurnal Program  Teknik  Informatika,  No.1,  Vol.  VI,  STMIK  Budidarma Medan.
Aru.  W.  Sudoyo.  2007.  Ilmu  Penyakit  Dalam  Jilid  II  Edisi  IV.  Pusat Penerbitan Depertemen
Ilmu Penyakit Dalam Fakultas Kedokteran Universitas Indonesia. Jakarta.
Dedi  Irawan.  2013.  Sistem  Pakar  Diagnosis  Kerusakan  Jaringan  LAN Warnet  Dengan  Metode  Forward  Chaining  Menggunakan  Bahasa Pemrograman  Visual  Basic  6.0.  Skripsi  Program  S1  Fakultas Teknik Universitas Asahan (tidak dipublikasikan).
Eka Iswandy, 2014, Perancangan Sistem Informasi  Tentang Pencatatan Hasil    Tes  Kemampuan  Fisik  Atlet,  jurnal  Teknoif,  No.2,  Vol.2, STMIK Jayanusa Padang.
Aprilia  Sulistyohati. 2008.  “Aplikasi Sistem  Pakar  Diagnosa  Penyakit Ginjal  Dengan  Metode  Dempster  Shafer  “.  Seminar  Nasional Aplikasi Teknologi Informasi. Yogyakarta .
Ismail Juriwansyah. 2014. “Perancangan Aplikasi WEB Untuk Deteksi Penyakit  Paru-Paru  Dengan  Inference  Forward  Menerapkan Metode  Dampster-Shefer”.  Jurnal  Program  Studi  Teknik Informatika, No.3. Vol. VII. STMIK Budidarma Medan.
Mahmud  Yunus,  Sigit  Setyowibowo.”Aplikasi  Sistem  Pendukung Keputusan  Diagnosa  Penyakit  Paru  –  Paru  Dengan  Metode Forward  Chaining”.  Jurnal  Teknologi  Informasi.  No.2,  Vol.II, STMIK PPKIA Pradnya Paramita Malang.
Uswatun  Hasanah,  Sukadi,  2013,  Perancangan  Sistem  Informasi Penjualan On Line Pada Toko Kreatif Suncom Pacitan, Indonesian Journal on Networking and Security.