Sistem Pakar untuk Mendiagnosa Penyakit Jantung Koroner dengan Metode Tsukamoto

Abstract

PDA (Personal Digital Assistant) merupakan salah satu hasi; perkembangan teknologi pada era globalisasi yang sampai saat ini masih terus dikembangkan. Pengaruh PDA pada masyarakat membuat sebagian orang ingin terus mengembangkan aplikasi-aplikasi yang mendukungnya. Maka dari itu aplikasi untuk mendiagnosa penyakit jantung koroner dengan metode Tsukamoto dibuat untuk menambah aplikasi yang ada dalam dunia pocket pc. Sistem Pakar (Expert System) adalah program berbasis pengetahuan yang menyediakan solusi-solusi dengan kualitas pakar untuk problema-problema dalam suatu domain yang spesifik. Sistem pakar merupakan program komputer yang meniru proses pemikiran dan pengetahuan pakar dalam menyelesaikan suatu masalah tertentu. Implementasi sistem pakar banyak digunakan untuk kepentingan komersial karena sistem pakar dipandang sebagai cara penyimpanan pengetahuan pakar pada bidang tertentu dalam program komputer sehingga keputusan dapat diberikan dalam melakukan penalaran secara cerdas. Umumnya pengetahuannya diambil dari seorang manusia yang pakar dalam domain tersebut dan sistem pakar itu berusaha meniru metodelogi dan kinerja (performancenya). Salah satu implementasi yang di terapkan adalah dalam bidang kesehatan, yaitu untuk mendiagnosa penyakitjantung koroner. Sistem Pakar Untuk Mendiagnosa Penyakit Jantung Koroner dengan metode tsukamoto ini dibangun dengan menggunakan bahasa pemrograman VB.Net dan menggunakan Sql Server 2005 sebagai database nya dan menggunakan F1S metode Tsukamoto untuk perhitungan Logika Fuzzy nya. Tujuan yang ingin dicapai adalah mengimplementasikan pengetahuan pakar ke dalam aplikasi perhitungan fuzzy Tsukamoto untuk mendiagnosa resiko penyakit jantung koroner dan menghasilkan output berupa tingkat resiko terkena penyakit jantung koroner. Pada aplikasi ini menggunakan 7 variabel input. Yang terdiri dari 4 variabel fuzzy dan 3 variabel non fuzzy. Hasil dari perhitungan Tsukamoto ini dapat menghasilkan output yang optimum karena dalam perhitungannya, variabel - variabel fuzzy dapat dicari nilai derajat keanggotaannya (\i) kemudian dapat diolah dalam suatu hitungan rata - rata terbobot dan didapatkan hasil akhir vang bersifat crisp (nyata / tegas).