TUGAS PAPER

SISTEM PAKAR DIAGNOSA AWAL KANKER SERVIKS DENGAN

METODE CERTAINTY FACTOR

  

Abstrak

Sistem pakar (expert system) secara umum adalah sistem yang berusaha mengadopsi pengetahuan manusia ke komputer, agar komputer dapat menyelesaikan masalah seperti yang biasa dilakukan oleh para ahli. Atau dengan kata lain sistem pakar adalah sistem yang didesain dan diimplementasikan dengan bantuan bahasa pemrograman tertentu untuk dapat menyelesaikan masalah seperti yang dilakukan oleh para ahli. Diharapkan dengan sistem ini, orang awam dapat menyelesaikan masalah tertentu baik ‘sedikit’ rumit ataupun rumit sekalipun ‘tanpa’ bantuan para ahli dalam bidang tersebut. Sedangkan bagi para ahli, sistem ini dapat digunakan sebagai asisten yang berpengalaman. Aplikasi yang dikembangkan ini bertujuan untuk menentukan jenis gangguan pada wanita mulai umur 17 tahun dengan hanya memperhatikan gejalagejala yang dialami. Dengan menggunakan metode Certanty Factor (CF), didapatkan nilai Kemungkinan gangguan yang dialami pasien.

PEMBAHASAN

A.     Definisi Kanker Serviks

Kanker serviks atau kanker mulut rahim adalah kanker yang terjadi pada daerah leher rahim. Kanker serviks adalah jenis kanker yang paling sering dijumpai pada wanita setelah kanker payudara dan dapat menyebabkan kematian. Angka kejadiannya sekitar 74% dibandingkan kanker ginekologi lainnya. Data WHO tahun 2003 menyebutkan bahwa sekitar 500.000 wanita setiap tahunnya didiagnosa menderita kanker serviks, dan hampir 60% diantaranya meninggal dunia. Di Indonesia diperkirakan terjadi sekitar 40 kasus baru per harinya dan 50% diantaranya meninggal karena penyakit tersebut. Secara epidemiologi, kanker serviks cenderung timbul pada kelompok usia 33-55 tahun, tetapi dapat juga timbul pada usia yang lebih muda. Namun pengetahuan mengenai kanker ini sangat minim diketahui oleh wanita Indonesia. Sehingga terkadang mereka tidak menyadari telah terserang penyakit ini. Hal ini disebabkan oleh tidak nampak gejala yang sangat mengganggu pada stadium-stadium awal. Maka dari itu, pada penelitian ini diharapkan dapat membantu mendeteksi gejala-gejala awal pada kankerserviks, sehingga pencegahan dapat dilakukan lebih dini.

B.     Metodologi Penelitian

1.      Sumber Data

Sumber data yang digunakan dalam sistem pakar ini meliputi data penyakit dan data gejala yang menyerang rahim wanita. Ada beberapa data penyakit dan data gejala yang dicontohkan dalam table. Data pengetahuan dari data penyakit dan data gejala, yang berupa MB dan MD, merupakan data yang fiktif (yang digunakan sebagai contoh)

Tabel Sampel Pengetahuan

2.      Diagram Alir 

Proses-proses yang ada pada sistem pakar dirancang dengan Diagram Alir (DataFlow Diagram). Ada tiga macam proses utama yang dikembangkan pada sistem pakar ini, yaitu proses pembentukan kaidah yang ditunjukan pada Gambar 2, proses penentuan penyakit yang diderita pasien dan proses penentuan terapi yang ditunjukan oleh Gambar 3. DFD keseluruhan sistem tidak disajikan pada tulisan ini.

C.     Hasil

Knowledge yang direpresentasikan tersebut dipakai untuk membentuk kaidah produksi sebagai berikut:

Kanker Servis (KS), dengan CF = x JIKA terdapat Kumpulan Gejala ( Gejala 1 AND Gejala 2..n)

Sebagai contoh kaidah kanker serviks.

CF = 0,9

JIKA nyeri pada anggota gerak

DAN pendarahan setelah menopause

DAN pernah menggunakan DES

Nilai CF adalah tingkat kepastian bahwa gejala G1 dan G2..Gn ,menunjukkan adanya kanker serviks.

Kaidah terapi berbentuk sebagai berikut:

Terapi = pap smear atau IVA (Inspeksi Visual dengan Asam Asetat) CF = 0,9

Kaidah-kaidah tersebut disimpan membentuk knowledge base yang diimplementasikan dalam bentuk tabel tabel:

1.      Tabel Gejala (Id, Nama Gejala, Keterangan )

2.      Tabel Penyakit (Nama Penyakit, CFPenyakit)

3.      Tabel Anjuran (Id,Rule,Saran)

4.      Tabel klinik Rujukan (Kode Klinik, Nama Klinik, Alamat Kota)

Inference Engine

Sistem pakar melakukan diagnosa dengan menggunakan forward chaining untuk menentukan kanker serviks. Metode forward chaining digunakan sistem pakar untuk menentukan jenis penyakit yang telah ditemukan. Data yang digunakan sistem pakar dalam melakukan inferensi adalah jawaban penderita atas pertanyaan yang diberikan oleh sistem pakar. Sistem pakar tidak akan mengulang pertanyaan yang pernah diberikan kepada penderita, sehingga sistem pakar memerlukan tempat penyimpanan untuk pertanyaan yang telah diberikan. Sistem pakar juga akan menyimpan kesimpulan

D.     KESIMPULAN & MANFAAT

Berdasarkan analisis dan perancangan sistem pakar diagnosa kanker cervix ini, mulai dari tahap analisa, perancangan sampai implementasi sistem, maka dapat ditarik beberapa kesimpulan sebagai berikut :

a.       Sistem pakar diagnosa kanker cervix ini bisa menjadi suatu media informasi kemampuan, pengetahuan dan sarana deteksi (berdasarkan umur, gejala atau keluhan) bagi orang awan dalam mendeteksi kondisi awal dari kanker cervix secara mandiri dengan bantuan teknologi.

b.      Aplikasi ini diharapkan mengurangi biaya konsultasi dan perjalanan (bagi wanita – wanita yang hidup didaerah terpencil) mendapatkan informasi dan penanganan tentang kanker Servix.

c.       Aplikasi ini mengggunkan metode kepastian nilai (berdasarkan pengetahuan pakar) yang diharapkanmemberikan kepercayaan terhadap diagnosa tentang penyakit yang dideritanya.