Terkadang orang pada umumnya tidak mengetahui jenis penyakit yang dialami maupun gejala dari penyakit yang diderita pasien  karena minimnya informasi yang mereka ketahui. Oleh karena itu mereka harus pergi ke dokter untuk memeriksa penyakit yang dialaminya, dari itu membutuhkan waktu dan juga biaya. Untuk menyelasaikan masalah yang terjadi, di butuhkan suatu sistem yang mampu diakses secara cepat berdasarkan data yang telah di konsultasi yaitu data yang diambil dari beberapa sumber. Penerapan sistem pakar diagnosa penyakit Ditferi meliputi pengumpulan data gejala, data jenis difteri, dan pencegahannya.

       Dari permasalah yang dihadapi maka ada baiknya jika dibangun sebuah sistem yang mampu mengelompokkan jenis difteri yang diderita dengan memanfaatkan metode Certainty Factor dengan penelusuran Backward Chaining.

A. Menu Pakar
Pada menu pakar menjelaskan proses yang dilakukan oleh pakar, pakar dapat melakukan proses yang sudah disediakan pada masing-masing form.
1. Menu Utama
Tampilan utama merupakan tampilan utama sebelum pakar melakukan login. Pada tampilan ini terdapat login yang digunakan pakar untuk masuk kedalam aplikasi. Data yang dimasukkan berupa username dan password yang kemudian akan dilakukan pengecekan kedalam file data_pakar, jika data cocok maka proses login sukses dan jika tidak cocok maka proses login gagal. Tampilan Utama dapat dilihat pada gambar 5.1.
:

Gambar 5.1. Tampilan Utama
Setelah pakar melakukan login dengan sukses, maka akan diarahkan ke menu pakar (Gambar 5.2). 

Gambar 5.2. Menu Pakar
2. Tampilan Proses Data Jenis Penyakit Difteri
Pada tampilan ini pakar dapat menambah, mengubah dan menghapus data jenis penyakit difteri. Data yang di inputkan berupa kode jenis, nama jenis definisi, pengobatan dan penceagan, Tampilan proses data jenis dapat dilihat pada gambar 5.3.

Gambar 5.3 Tampilan Proses Data Jenis Difteri
Setelah data disimpan, maka data akan ditampilkan seperti terlihat pada gambar dibawah ini.

Gambar 5.4 Daftar Jenis Penyakit Difteri


3. Tampilan Proses Gejala
Pada tampilan ini pakar dapat melakukan proses input, edit dan hapus data gejala penyakit difteri. Data yang di inputkan adalah kode_gejala, nama gejala, dan harus memilih gejala akan ditampilkan untuk selanjutnya. Tampilan proses data gejala adalah sebagai berikut:

Gambar 5.5. Tampilan Proses Gejala
Setelah data di input, maka daftar gejala akan ditampilkan seperti terlihat pada gambar 5.6.


Gambar 5.6 Tampilan Daftar Gejala
4. Tampilan Proses Basis Aturan
Tampilan ini digunakan untuk melakukan proses relasi antara jenis penyakit Diteri dengan Gejala. Tampilan proses data basis aturan adalah sebagai berikut:

Gambar 5.7 Tampilan Proses Basis Aturan

5. Tampilan Proses Bobot Gejal
Tampilan ini digunakan untuk memberikan nilai bobot Gejala untuk dilakukan perhitungan dalam metode Certainty Factor.

B. Implementasi Tampilan User
Tampilan ini terdiri dari beberapa tampilan yang digunakan oleh User. Tampilan yang dirancang untuk pakar adalah sebagai berikut:

1. Tampilan Proses Diagnosa
Pada tampilan ini digunakan user untuk melakukan diagnosa, pertanyaan akan ditampilkan oleh sistem dan kemudian user harus menjawab sesuai dengan yang dialami. Tampilan proses diagnosa dapat dilihat pada gambar 5.12.

Gambar 5.12 Tampilan Proses Diagnosa

2. Tampilan Hasil Diagnosa
Pada tampilan ini user akan melihat hasil diagnosa dan juga dapat mencetak hasil. Tampilan hasil diagnosa adalah sebagai berikut:

Gambar 5.13. Tampilan Hasil Diagnosa


Untuk Aplikasi/ Script Lengkapnya dapat di chat melalui WA/ 085262326679 atau email : suheri37@yahoo.com dengan biaya Rp. 200.000

Subscribe to receive free email updates:

0 Response to "Implementasi Metode Certainty Factor dengan Penelusuran Backward Chaining menggunakan PHP dan MySql"

Post a Comment