Definisi dan Contoh dari Metode Pencarian Buta (Blind Search) dan Metode Pencarian Heuristik

1.   Metode Pencarian Buta (Blind Search)

Blind Searching adalah Model Pencarian Buta atau Pencarian yang tidak memiliki informasi awal, model pencarian ini memiliki tiga ciri-ciri utama, yaitu :

    ·   Membangkitkan simpul berdasarkan urutan.

    ·   Kalau ada solusi akan ditemukan.

    ·   Hanya memiliki informasi tentang node yang telah dibuka (node selanjutnya tidak diketahui).

-         Breadth First Search (BFS)

Algoritma Breadth-First Search (BFS) atau dikenal juga dengan nama algoritma pencarian melebar adalah algoritma yang melakukan pencarian secara melebar yang mengunjungi simpul secara preorder yaitu mengunjungi suatu simpul kemudian mengunjungi semua simpul yang bertetangga dengan simpul tersebut terlebih dahulu. Selanjutnya, simpul yang belum dikunjungi dan bertetangga dengan simpulsimpul yang tadi dikunjungi , demikian seterusnya. Jika graf berbentuk pohon berakar, maka semua simpul pada aras d dikunjungi lebih dahulu sebelum simpul-simpul pad aras d+1. merupakan pencarian yang dilakukan dengan mengunjungi tiap tiap node secara sistematis pada setiap level hingga keadaan tujuan ditemukan. Penelususran yang dilakukan dengan mengunjungi node node pada level yang sama hingga ditemukan tujuan (goal state) nya.

Contoh Kasus dari Breadth First Search (BFS)

Berikut adalah contoh kasus dengan menggunakan metode BFS. Kita akan mencari jalur tujuan dengan menggunakan angkutan umum.Contoh :

Mencari jalur angkutan umum dari terminal senen ke terminal Kp. Rambutan

*Initial State : Senen

* Goal State : Kp. Rambutan

RUTE PERJALANAN

Gambar 1.2 : Rute perjalanan

Penjelasan Gambar :

1. Membangkitakan anak dari terminal Senen = Terminal blok M, Terminal Pulo Gadung, Terminal Manggarai
2. Karena goal state (Terminal Kp. Rambutan) belum tercapai maka kita bangkitkan anak dari terminal senen

Terminal Blok M = Terminal Grogol, Terminal Lebak Bulus            

Terminal Lebak Bulus = Terminal Ciputat, Terminal Kp. Rambutan.            

Terminal Pulo Gadung = Terminal bekasi            

Terminal Manggarai = Terminal Cililitan, Terminal Harmoni

3. Akhirnya tercapai Goal State (Terminal Kp. Rambutan).

    -    Depth First Search (DFS)

Teknik pencarian dengan Depth First Search adalah dengan melakukan ekspansi menuju node yang paling dalam pada tree. Node paling dalam dicirikan dengan tidak adanya successor dari node itu. Setelah node itu selesai diekspansi, maka node tersebut akan ditinggalkan, dan dilakukan ke node paling dalam lainnya yang masih memiliki successor yang belum diekspansi.

Pencarian menggunakan DFS akan berlanjut terus sampai kedalaman paling terakhir dari tree. Permasalahan yang muncul pada DFS adalah ketika proses pencarian tersebut menemui infinite state space. Hal ini bisa diatasi dengan menginisiasikan batas depth pada level tertentu semenjak awal pencarian. Sehingga node pada level depth tersebut akan diperlakukan seolah-olah mereka tidak memiliki successor.

Contoh Penerapan BFS & DFS

Studi Kasus : Pada suatu hari ada seorang petani yang mempunyai seekor kambing dan serigala.Pada saat itu ia baru saja panen sayuran. Karena membutuhkan uang, petani tersebut hendak menjual kambing, serigala, dan sayurannya ke pasar Johar. Untuk sampai di pasar Johar, ia harus menyeberangi sebuah sungai.

Permasalahannya : adalah di sungai itu hanya tersedia satu perahu saja yang bisa memuat petani dan satu penumpang lainnya (kambing, srigala, atau sayuran). Jika ditinggalkan oleh petani tersebut, maka sayuran akan dimakan oleh kambing dan kambing akan dimakan oleh serigala.

Deskripsi

• P = Petani
• Sy = Sayuran
• K = Kambing
• Sg = Serigala

Ruang Keadaan

• Untuk daerah asal dan daerah seberang digambarkan. (P, Sy, K, Sg)

Keadaan Awal

• Daerah Asal = (P, Sy, K, Sg)
• Daerah seberang = (0, 0, 0, 0)

Tujuan

• Daerah Asal = (0, 0, 0, 0)
• Daerah seberang = (P, Sy, K, Sg)

    2.   Metode Pencarian Heuristic 

Heuristic Search merupakan metode pencarian yang memperhatikan nilai heuristik (nilai perkiraan).
Teknik pencarian heuristik (heuristic searching) merupakan suatu strategi untuk melakukan proses pencarian ruang keadaan (state space) suatu problema secara selektif, yang memandu proses pencarian yang kita lakukan di sepanjang jalur yang memiliki kemungkinan sukses paling besar, dan mengesampingkan usaha yang bodoh dan memboroskan waktu.

Heuristik adalah sebuah teknik yang mengembangkan efisiensi dalam proses pencairan, namun dengan kemungkinan mengorbankan kelengkapan (completeness).

    -    GENERATE and TEST (Pembangkitan dan Pengujian)

Metode ini merupakan penggabungan antara depth-first search dengan pelacakan mundur (backtracking), yaitu bergerak ke belakang menuju pada suatu keadaan awal.

Algoritma :

1. Bangkitkan suatu kemungkinan solusi (membangkitkan suatu tititk tertentu atau lintasan tertentu dari keadaan awal).

2. Uji untuk melihat apakah node tersebut benar-benar merupakan solusinya dengan cara membandingkan node terebut atau node akhir dari suatu lintasan yang  dipilih dengan kumpulan tujuan yang diharapkan.

3. Jika solusi ditemukan, keluar. Jika tidak, ulangi kembali langkah pertama.

Contoh dari Generate and Test : “Travelling Salesman Problem (TSP)”

*) Seorang salesman ingin mengunjungi n kota. Jarak antara tiap-tiap kota sudah diketahui. Kita ingin mengetahui ruter terpendek dimana setaip kota hanya  boleh dikkunjungi tepat 1 kali. Misalkan ada 4 kota  dengan jarak antara tiap-tiap kota seperti berikut ini :

Gambar 1

  

Alur pencarian dengan Generate and Test

Pencarian ke-	Lintasan	Panjang Lintasan	Lintasan terpilih	Panjang Lintasan terpilih
1	ABCD	19	ABCD	19
2	ABDC	18	ABDC	18
3	ACBD	12	ACBD	12
4	ACDB	13	ACBD	12
5	ADBC	16	ACBD	12
Dst…..

    -     HILL CLIMBING (Pendakian Bukit)

• Metode ini hampir sama dengan metode pembangkitan dan pengujian, hanya saja proses pengujian dilakukan dengan menggunakan fungsi heuristic. Pembangkitan keadaan berikutnya tergantung pada feedback dari prosedur pengetesan. Tes yang berupa fungsi heuristic ini akan menunjukkan seberapa baiknya nilai terkaan yang diambil terhadap keadaan-keadaan lainnyayang mungkin.
• Algoritma:

1. Cari operator yang belum pernah digunakan; gunakan operator ini untuk mendapatkan keadaan yang baru.

a) Kerjakan langkah-langkah berikut sampai solusinya ditemukan atau sampai tidak ada operator baru yang akan diaplikasikan pada keadaan sekarang : Cari operator yang belum digunakan; gunakan operator ini untuk mendapatkan keadaan yang baru.

b) Evaluasi keadaan baru tersebut : – Jika keadaan baru merupakan tujuan, keluar – Jika bukan tujuan, namun nilainya lebih baik daripada keadaan sekarang, maka jadikan keadaan baru tersebut menjadi keadaan sekarang. – Jika keadaan baru tidak lebih baik daripada keadaan sekarang, maka lanjutkan iterasi.

• Contoh dari Hill Climbing: TSP dengan Simple Hill Climbing Disini ruang keadaan berisi semua kemungkinan lintasan yang mungkin. Operator digunakan untuk menukar posisi kota-kota yang bersebelahan. Apabila ada n kota, dan kita ingin mencari kombinasi lintasan dengan menukar posisi urutan 2 kota, maka kita akan mendapatkan sebanyak n!/2!(n-2)!  atau sebanyak 6 kombinasi. Fungsi heuristic yang digunakan adalah panjang lintasan yang terjadi.

Gambar 1

Sumber :

http://najibzot.blogspot.co.id/p/teknik-searching-kecerdasan-buatan-di.html

http://azizmusyaffaa.blogspot.co.id/2016/10/breadth-first-search-depth-first-search.html

http://yoursknowladge.blogspot.co.id/2015/04/makalah-algoritma-breadth-first-search.html

https://shabri-prayogi.blogspot.co.id/2013/08/teknik-pencarian-heuristik-heuristic.html

Review Jurnal Tentang Sistem Pakar untuk Diagnosis Penyakit THT pada Manusia Berbasis Web

“ REVIEW JURNAL : ANALISIS SISTEM PAKAR UNTUK DIAGNOSIS PENYAKIT THT PADA MANUSIA BERBASIS WEB “ 

Jurnal : Sistem Pakar untuk Diagnosis Penyakit THT Berbasis Web dengan e2gLte Expert System Shell, Sistem Pakar untuk Mendiagnosis Penyakit Telingan, Hidung, dan Tenggorokan Pada Manusia.

Abstrak

Perkembangan dunia medis terkini banyak menggunakan computer untuk membantu diagnosis maupun pencegahan dan penanganan suatu penyakit. System pakar dapat membantu manusi amengorganisir informasi dan membaca dengan cepat dari pada manusia. Analisis ini bertujuan untuk mengetahui apakah system pakar yang digunakan untuk penyakit Telinga, Hidung dan Tenggorokan ini bisa membantu pengguna mendiagnosis sendiri berdasar gejala yang dirasakannya. Representasi pengetahuan pada jurnal yang saya analisa adalah production rule dan e2gLite expert system shell. Platform  yang digunakan adalah system berbasis web. Berdasarkan perangkat lunak yang telah diuji, system ini membantu mengidentifikasi terantung pada gejala yang di input pengguna.

Kata kunci : Sistem pakar, THT, diagnosis, web

BAB I

PENDAHULUAN

1.1 Latar Belakang

   Penyakit merupakan penyebab gangguan pada tubuh manusia tetapi sebagian besar masyarakat tidak mengetahui penyakit apa yang sedang menyerang tubuhnya serta bagaiman cara mengobatinya. Sehingga untuk mengetahui penyakit yang sedang menyerang tubuh manusia dibutuhkan seorang ahli yang memahami masalah kesehatan (dokter, bidan atau perawat).

   Berdasarkan kemajuan dalam bidang computer dan informatika, masalah yang dihadapi dapat diselesaikan dengan menyediakan suatu perangkat lunak (system pakar). System pakar (expert system) adalah system yang berusaha mengadopsi pengetahuan manusi ke computer, agar computer dapat menyelesaikan masalah seperti layaknya para pakar (expert). System pakar yang baik dirancang agar dapat menyelesaikan suatu permasalahan tertentu dengan meniru kerja dari para pakar/ahli. Dengan pengembangan sistem pakar, diharapkan bahwa orang awampun dapat menyelesaikan masalah yang cukup rumit yang sebenarnya hanya dapat diselesaikan dengan bantuan para ahli. System pakar ini juga akan membantu aktifitasnya sebagai asisten yang sangat berpengalaman.

   System pakar  dikembangkan dalam berbagai bidang, termasuk dalam bidang medis. Saat ini kebutuhan manusia akan pelayanan medis yang lebih baik sangat mendesak, yang berarti dukungan instrumentasi dan informatika medis modern sangat dibutuhkan termasuk metode untuk membantu analisisnya sehingga dihasilakan diagnosis yang lebih optimal.

1.2 Tujuan

Tujuan dari analisi ini adalah untuk untuk mengetahui apakah system pakar yang digunakan untuk penyakit Telinga, Hidung dan Tenggorokan ini bisa membantu pengguna mendiagnosis sendiri berdasar gejala yang dirasakannya.

1.3 Batasan Masalah

1. Metode yang dipakai yang digunakan system pakar tersebut
2. Cara kerja system pakar tersebut
3. Kelebihan dan kekurangan system pakar e2glite expert system shell dan production rul

BAB II

RINGKASAN JURNAL

   Sistem pakar dari jurnal yag saya analisis adalah berbasis web, dalam perancangan basis pengetahuannya menggunakan kaidah produksi yaitu JIKA – MAKA. Pernyataan ini menghubungkan bagi premios (JIKA) dan bagian kesimpulan (MAKA). Pada jurnal yang menggunakan representasi production rule apabila premis dalam aturan produksi dapat memiliki lebih dari satu proporsisi, proporsisi-proporsisi tersebut dihubungkan dengan menggunakan operator logic AND. Data-data yang menjadi output bagi sistem adalah data-data jenis penyakit menyediakan data terapi dan pencegahan.

   Aturan penyakit menyediakan tentang jenis-jenis penyakit, telinga, hidung dan tenggorokan.rancangan sistem ini juga bisa menelusuri saran terapi, apabila hasil dari melakukan sesi konsultasi berupa jenis penyakit tertentu ditunjukkan dalam hal ini tentu saja jenis penyakit yang terdeteksi berkedudukan sebagai kesimpulan akhir. Sedangkan saran terapi berkedudukan sebagai factor. Metode inferensi yang digunakan adalah forward chaining untuk menguji factor-faktor yang dimasukkan pengguna dengan aturanyang disimpan dalam sistem sau demi satu sehinga dapat diambil satu kesimpulan. Sistem pakar tersebut dalam implementasinya dibatasi pada input data, ubah data, dan hapus data pada pasien, pakar, gejala gangguan, pengetahuan dan informasi.

   Dan jurnal yang menggunakan basis pengetahuan e2gLite expert system shell pengguna dapat menggunakan sistem pakar ini yang telah didesain dengan meng-klik tombol “Mulai Konsultasi”, sehingga pengguna akan dihadapkan pada pertanyaan-pertanyaan tentang gejala penyakit THT. Penelitian ini dibuat pertanyaan yang bersifat ya/tidak. Pada setiap pertanyaan pengguna memiliki kesempatan untuk mengetahui mengapa pertanyaan tersebut diajukan, dengan hanya meng-klik tombol “Mengapa”. Sistem pakar kemudian menampilkan aturan yang memuat pertanyaan serta premis aturan yang telah memiliki nilai dan infromasi bahwa nilai atau jawaban dari pertanyaan tersebut belum diperoleh.

   Mesin inferensi yang digunakan adala appler e2gLite yang akan melakukan penulusuran kombinasi runut-balik dan runut maju. Maksud dari runut-balik  adalah untuk menetukan aturan yang akan dibuktikan untuk menyelesaikan goal serta pertanyaan yang akan diajukan ke pengguna, sementara rumut-maju digunakan untuk mencoba beberapa aturan ketika sebuah masukan diperoleh dari pengguna. penelusuran dihentikan ketika jawaban terhadap goal sudah ditemukan dan sistem pakar kemudian menampilkan hasil akhir.

   Implementasi sistem pakar berbasis web pada penelitian tersebut dilakukan berdasarkan aturan-aturan dari basis pengetahuan. File basis pengetahuan berupa file teks dapat dibuat menggunakan program editor teks biasa seperti notepad. File ini berisi definisi aturan-aturan yang digunakan untuk menetukan jenis penyakit THT yang diderita pasien.

BAB III

TINJAUAN PUSTAKA

   Pada bab ini akan membahas mengenai uraian singkat hasil-hasil penelitian dua buah jurnal system pakar yang sudah saya analisis. Dewasa telah banyak penelitian yang menerapkan system pakar, baik dalam bidang diagnosa penyakit, kepribadian, dan lain-lain. Seperti penelitian yang dilakukan oleh Hanif Al Fatta dan Sutopo Wibowo (2008) mengenai system penyakit  untuk mendiagnosa penyakit Telinga, Hidung, dan Tenggorokan pada manusia. Penelitian ini menggunakan menggunakan metode inferensi yaitu forward channing digunakan untuk menguji fakto-faktor yang dimasukkan pengguna dengan aturan yang disimpan dalam sistem satu demi satu hingga dapat diambil satu kesimpulan. Representasi pengetahuan yang digunakan pada penelitian ini adalah production rule. Metode inferensi yang dipakai untuk mendapatkan konklusi mendapatkan penalaran maju, dan platform yang digunakan adalah system berbasis web. Basis aturan dalam permasalahan production rule ini merupakan kumpulan kaidah-kaidah atau aturan-aturan yang saling berhubungan satu sama lain. Kaidah-kaidah atau aturan-aturan ini dipresentasikan dalam penyakit bentuk persyaratan IF – THEN. Pernyataan ini menghubungkan bagi premios (IF) dan bagian kesimpulan (THEN). Apabila premis dalam aturan produksi dapat memiliki lebih dari satu proposisi, proposes-proposisi tersebut dihubungkan dengan menggunakan operator logil AND. Akan tetapi pada penelitian ini belum memasukkan nilai certainy factor untuk menentukan keakuratan hasil.

   Selain itu juga ada system pakar untuk mendiagnosa penyakit Telinga, Hidung, dan Tenggorokan pada manusia (Lina Handayani dan Tole Sutikno). Palafrom yang digunakan juga system berbasis web. Penelitian ini dikembangkan oleh e2gLite expert system shell yang menggunakan metode representasi kaidah JIKA-MAKA untuk mempresentasikan jenis-jenis oenyakit THT beserta gejala. Metode penulusuran yang digunakan dalam mesin inferensi adalah metode penelusuran pada e2gLIte yang akan melakukan penelusuran aturan dengan kombinasi runut-bailk dan runut- maju. Kelebihan e2gLite terletak pada kemudahan akses dan penggunannya. Kemudahan akses, karena e2gLite yang berisi applet java dan basis pengetahuan dapat didownload ke browser pengguna. Kemudahan penggunaan, karena suatu applet java sangat mudah untuk diikutsertakan di dalam sebuah halaman web sebagai objek grafis, dan dapat disisipkan ke dalam sebuah sel dalam table HTML untuk memfasilitasi pengaturan halaman secara fleksibel serta integrasi system pakar dengan halaman web yang lain. Namun demikian e2gLite juga memiliki kekurangan, anatara lain waktu startup yang lama, sehingga lebih cocok untuk system pakar berskala kecil dengan basis pengethauan yang berupa file teks dapat dibaca oleh siapapun  karena bersifat public atau dapat diakses oleh siapapun. Kekurangan lainnya, berhubungan dengan kompatibilitas browser. Microsoft telah mengumumkan pemisahan antara JVM (Java Virtual Machine) dari versi Internet Explorer yang diinstall mulai system operasi Windows XP. Hal ini akan menyebabkan semua halaman web yang mengandung applet menjadi gagal untuk diakses, kecuali pengguna secara khusus mengintsall JVM.

BAB IV

PEMBAHASAN

  Sistem pakar untuk mendiagnosa penyakit Telinga, Hidung, dan Tenggorokan pada manusia ini membutuhkan pengetahuan dan mesin infromasi untuk mendiagnosa penyakit yang dialami oleh pengguna. Penelitian sistem pakar yang diteliti oleh Hanif Al Fatta dan Sutopo Wibowo menggunakan representasi pengetahuan production rule. Production rule adalah model ide dasar yang mempresentasikan pengetahuan dengan bentuk pasangan kondisi aksi (Jika-Maka). Representasi pengetahuan ini berisi factor-faktor yang dibutuhkan oleh system, sedangkan mesin inferensi digunakan untuk menganalisa factor-faktor yang dimasukkan pengguna sehingga dapat ditemukan suatu kesimpulan basis pengetahuan yang diperlukan system terdiri dari gejala penyakit, jenis penyakit dan terapi . data yang menjadi input system adalah data gejala yang dapat dari pemeriksaan yang dilakukan oleh para medis. Data tersebut digunakan oleh system untuk menentukan jenis penyakit yang diderita pasien. Pembentukan aturan gejala penyakit dari ini ditujukan pada table 1.

Aturan 1. Gejala Penyakit

No	Aturan
1	If sukar menelan And sesak napas timbul bila susdah meluas sampai ke daerah hipofaring And stidor inspirasi akan timbul bila anak dalam posisi tidur terlentang And Pada pemeriksaan fisik tampak dinding belakang faring menonjol  And pada perabaan teraba lunak And Pada pemeriksaan foto jaringan lunak leher Ap lateral tampa banyak radilusen di daerah prevertabra Or rasa nyeri pada leher Then Abses retrofaring
2	If Pembengkakan di daerah sekitar angulus mandibular And Leher terasa panas And Pembengkakan dinding lateral daring ke arah medial And Sukar menelan akibat adanya pembengkakan di daerah faring Or Rasa nyeri pada leher Then Anses parafgaring.
3	If Demam tidak tinggi And Badan lemah And Tidak nafsu makan And Nyeri kepala And Nyeri tenggorokan And Kadang-kadang terdapat pembengkakan kelenjar leher And Suara purau. And Stirdor serta gejala sumbatan laring And Pada pemeriksaan tampak selaput keabuan mudah berdarah di tonsil Then Radang Difteri Faring.
4	If Demam tinggi sampai 39 derajat celcius And Batuk menggongggong And Stridor serta gejala sumbatan laring And pada pemeriksaan faring tampak tonsil dan faring hipremis And pada pemeriksaan laringoskopi langsung tampak laring ebema, hipremis tidak berselaput Or suara parau Then Laringtis akut (Radang non difteri).
5	If Stidor sejaklahir And Cekungan-cekungan lebih jelas ketika menangis And kadang-kadang sukar untuk menteek And Pada laringoskopi tampak pada waktu inspirasi epiglottis And arytenoid melekuk tampak kolaps And Keadaanumum anak lemah dan pucat The Laringmalasia (Kelain kongerial laring)

Basis aturan dalam permasalahan ini merupakan kumpulan kaidah-kaidah atau aturan-aturan ini diprepresentasikan dalam penyakit bentuk persyaratan IF (menghubungkan bagi premios) – THEN (kesimpulan). Apabila premis dalam aturan produksi dapat memiliki lebih dari suatu proposisi, proposisi-proposisi tersebut dihubungkan dengan menggunakan operator logic AND. Rancangan system ini tidak hanya berhenti pada kemampuan mendiagnosa penyakit menggunakan aturan gejala. Penelusuran dapat dilanjutkan untuk menelusuri saran terapi. Apabila hasil dari melakukan sesi konsultasi berupa jeid penyakit tertentu ditunjukan dalam hal ini tentu saja jenis penyakit yang terdeteksi berkedudukan sebagai fakor. Aturan terapi ditujukan pada table 3.

Aturan 2.  Saran Terapi

No	Terapi
1	If Abses Retrofaring Then Bila tidak ada tanda-tanda sumbatan jalan nafas, dengan pertolongan laringoskop dilakukan pungsi dan aspirasiyang dilanjutkan dengan inisi And Pus harus dihisap dengan baik supaya tidak terjadi aspirasi And POsisi pasien pada waktu tindakan ialah baring secara trendelenburg. Tindakan ini dilakukan dalam alagesia dapat juga dilakukan semprotan Xylocain 2% dapat juga dilakukan dalam narcosis umum And Bila ada tanda-tanda sumbatan jalan nafas harus segera dilakukan trakeostomi sebelum melakukan pungsi And Antibiotic diberikan dalam dosis tinggi untuk kuman aerob dan anareob And Bila penyebabnya tuberculosis harus diberikan juga obat anti tuberkulosa.
2	If Abses Parafgaring Then Melakukan eksplorasi untuk mengeluarkan nanah secepat mungkin And untuk melakukan eksploraso harus dalam narcosis umum, maka diperlukan trakeostomi sebelum melakukan eksplorasi And Eksplorasi dilakukan dengan cara membuat insist dapat di perluas secara tumpul And Insisi intra oral sering juga dilakukan, dengan cara memakai klem arteri panjang, ditusukkan kea rah  konstriktor faring, sehingga masuk keruang prestiloid And juga diberikan antibiotika dosis tinggi untuk kuman aerob dan anareob.
3	If Radang Difteri Faring Then tergantung pada stadium sumbatan laringnya dilakukan pemantauan ktat, intubasi,trakeostomi atau krikotomi yang dilanjutkan dengan traekeostomi And ADS : 20.000 unit IM diberikan 2 hari beturut-turut And antibiotika : Penisilin 4 dd 50 mg/kg berat badan / hari. Bila tidak tahan maka penisilin, dapat diberikan kloramfenikol dalam dosis yang sama.
4	If Laringtis akut (Radang non difteri) Then di berikan Antibitika Kortikosterois 1-2 mg/kg berat badan sehari, setelah itu dosis diturunkan perlahan-lahan. And Bila tidak terdapat sumbatan karing stadium 3, maka tidak dilakukan trakeostomi.
5	If Laringmalasia (Kalain kongenial laring) Then tidak diberikan terapi biasanya setelah berusia antara 2-5 tahun stridor menghilang And Bila terdapat gejala obstruksi laring hebat dilakukan intubasi dirawat untuk memperbaiki gizi dan pengawasan ketat.

Production rule menggunakan metode inferensi yang digunakan adalah forward channing. Forward channing digunakan untuk menguji factor-faktor yang dimasukkan pengguna dengan aturan yang disimpan dalam system satu demi satu hingga dapat diambil satu kesimpulan forward channing. Pada pengetesan system production rule menggunakan system pengetesan black box, pengujian ini hanya diambil sebuah contoh fungsi input data, edit data, hapus data pada data penyakit.

1. Fungsi menginput data

Untuk menginput data maka terlebih dahulu kita masuk ke halaman administrator dan masuk ke menu yang kita tuju. Sebagai contoh, penulis memilih menu penyakit sebagai uji coba.

1. Fungsi Mengubah Data

Untuk mengubah data, seorang admin meng-klik menu “Edit” yang berada disis kanan data yang bersangkutan. Setelah meng-klik edit, maka akan muncul form edit data yang telah berisi data yang bersangkutan.

1. Fungsi Hapus Data

Untuk menguji fungsi menghapus data, penulis mengambil sampel data yang sama untuk memudahkan pengujian. Setelah meng-klik icon “X” maka data akan terhapus.

Selain itu  sistem pakar yang diteliti oleh Linda Handayani dan Tole Sutikno menggunkan basis pengetahuan e2gLite Expert System Shell. E2gLite adalah sebuah shell system pakar yang dikembangan oleh Expertise2Go yang berbasis internet dan dilengkapi applet Java. E2gLIte memeberikan kemudahan dalam hal pembangunan system pakar serta pelaksanaan konsultasi oleh pengguna. Basis pengetahuan berupa file teks yang berisi fakta dan aturan yang dapat dibuat dengan editor teks dan disimpan sebagi file *.kb, sedangkan pengguna cukup menggunakan browser umum yang memiliki fitur Java seoerti Netscape Navigator dan Internet Explorer. Jika Internet Explorer yang terinstall tidak mempunyai fitur java, dapat ditambah dengan menginstall Microsoft Vortual Machine Proxy Server. Halaman muka system pakar yang telah didesain untuk diagnosis penyakit THT berbasis web dengan e2gLite Expert System Shell ditunjukkan pada Gambar 1.

Gambar 1. Tampilan Awal Sistem Pakar

Pengguna dapat menggunakan system pakar yang telah didesain dengan meng-klik tombol “Mulai Konsultasi”, sehingga pengguna akan dihadapkan pada pertanyaan-petanyaan tentang gejala penyakit THT. Masukkan dari pengguna dapat berupa jawaban atas pertanyaan yang bersifat dikotomi(ya/tidak(, maupun isian data numeric. Pada penelitian ini baru dibuat pertanyaan yang bersifat ya/tidak sabagaimana pada Gambar 2.

Pada setiap pertanyaan, pengguna memiliki kesempatan untuk mengetahui mengapa pertanyaan tersebut diajukan, yang dapat dilakukan dengan mengeklik tombol “Mengapa”. Sistem pakar kemudian menampilkan aturan yang memuat pertanyaan tersebut serta nilai-nilai dari premis aturan yang telah memiliki nilai dan informasi bahwa nilai atau jawaban dari pertanyaan tersebut belum diperoleh sebagaimana Gambar 3.

Gambar 2. Tampilan Pilihan Pertanyaan

Gambar 3. Tampilan Penjelasan Terhadap Pertanyaan “Mengapa”

Gambar 4. Tampilan Jawaban Terakhir dari Tahapan Konsultasi

Mesin inferensi pada applet e2gLite akan melakukan penelusuran aturan dengan kombinasi rubut-balik dan runut-maju. Rumut-balik digunakan untuk menentukan aturan yang hendak dibuktikan untuk menyelesaikan goal serta pertanyaan yang akan diajukan ke pengguna, sementara rumut mju digunakan untuk mencoba beberapa aturan yang ada ketika sebuah masukan diperoleh dari pengguna. Penelusuran dihentikan ketika jwaban terhadap goal sudah ditemukan dan system pakar kemudian menampilkan hasil akhir seperti gambar 4. Slelain pengguna juga dapat meminta penjelasan atas bagaimana sebuah kesimpulan diambil dengan menekan tombol “Jelaskan”.

BAB V

KESIMPULAN

Berdasarkan hasil dan pembahsan diatas bahwa system pakar diagnose penyakit telinga, hidung, dan tenggorokan dapat diambil kesimpualan bahwa system pakar yang didesain dengan e2glite expert system shell dan production rule dapat memberikan infromasi kepada pemakai mengenai jenis penyakit yang dideritanya berdasarkan gejala-gejala yang diberikan, memberikan informasi tentang terapi yang bisa menyembuhkan, dan data yang terdapat pada program, aplikasi berbass web ini dapat di update jika ditemukan data terbaru. System juga dilengkapi dengan fasilitas yang memungkinkan pengguna memiliki kesempatan untuk mengetahui mengapa sebuahpertanyaan diajukan dan meminta penjelasam bagaiman sebuah kesimpulan diambil.

Daftar Pustaka :

Link Jurnalnya :    http://eprints.dinus.ac.id/12191/1/jurnal_12099.pdf

Firdausy, K., dkk., 2003, ‘’Implementasi Shell E2gLite untuk Sistem Pakar Berbasis Web

Handayani, L. dan Sutikno, T.,  2004, ‘’Sistem Pakar Berbasis Web dengan Shell e2gLite untuk

Diagnosis Penyakit Hati’’ Jurnal Telkomnika, Vol.1, No.2, Teknik Elektro Universitas

Ahmad Dahlan, Yogyakarta

http://sisteminfomasi.blogspot.co.id/2010/05/aplikasi-sistem-pakar-diagnosa-penyakit.html

http://www.telingahidungtenggorokan.com/penyakit-tht-dan-jenis-jenisnya.html