ࡱ > M O D E F G H I J K L Q R ` ! f w 9 u m g q` f bjbjqPqP : : y , R p d b . " , L- L- L- / j> < B 0 2 2 2 2 2 2 $ h G t V E / " / E E V L- L- B k E / L- L- 0 E 0 L- " - :u L < 0 $ 2 D " D E E v D D D V V D D D E E E E b b b b b b R ( HALAMAN PENGESAHAN Judul Skripsi : SISTEM PAKAR UNTUK IDENTIFIKASI PENYAKIT MATA Nama Mahasiswa : Lamria Ade Candra.Ritonga Nomor Mahasiswa : 015410104 Jurusan : Teknik Informatika Jenjang : Strata Satu (S1) Telah diperiksa dan disetujui Menyetujui, Dosen Pembimbing (Sari Iswanti,S.Si.,M.kom ) HALAMAN PERSEMBAHAN DAN MOTTO Apapun yang terjadi dalam hidup, ingatlah. Kehidupan tetap terus berjalan dan harus diperjuangkan (MM.Budiyanti,S.sos) Segala sesuatu yang engkau lihat di dunia ini. Perhatikan dan pahami dengan hatimu kebenarannya (Ibunda tercinta:Tiraya.Simorangkir,A.Ma.Pd) Karya ku ini ku persembahan untuk: Alm.Ayah dan Mamak yang tersayang yang telah memberikan segala doa, dukungan untuk ku, dan segala sesuatu yang tak terlihat, hanya ini yang mampu Chandra berikan saat ini Saudara-Saudaraku tersayang, KaBunga, KaAnty, KaIhang, BangRaja DekDani Aditiya Yoan anakku Tersayang.... Dan yang tersayang Mr.Ego Dody Rochmat yang selalu mendukungku secara langsung maupun tidak langsung, juga My Shifu. Sujud syukurku kepada Allah.SWT yang selalu mendengar semua doa-doa ku dan segala keluh kesahku, Engkau Maha Segalanya di atas segala-galanya..........Amin. Untuk Jogja yang telah memberikan tempat juga segala suka dan duka yang tak terduga, semuanya menjadi Indah aku akan selalu merindukanmu... Temen-temen T.informatika TI B, Rifa S.kom, Adi S.Kom, Eva S.kom, (makasih atas bantuannya) sukses untuk kalian semua. Miss U... Temen Kost Cholil Home, Ir.Dyah, Ana, Santi, Yuyun, Lia, Sihonda, Simio, Sishogun Makasih atas bantuannya, siksaannya,canda tawannya, dan membuatku bersemangat. Cu, next againlah,,,,, Thanks special to MM.Budiyanti,S.Sos.(BuTj& Keluarga). Thanks for all. Thanks special to MbakTami, Mami & Babe Suanda yang di Bali. terimakasih atas dukungan dan bantuannya Thanks special to PakDaten dan Keluarga, Alit dan Agus. BuAyu dan keluarga Thanks special to Alex Iskandar,S.H.I., Awan Rahmawan,S.ag.,Eko Susilo,SE. KATA PENGANTAR Pujian syukur senantiasa penulis panjatkan kehadirat Tuhan Yang Maha Kuasa, yang telah melimpahkan Berkah dan Karunia-Nya kepada penulis, sehingga dapat menyelesaikan skripsi yang berjudul Sistem Pakar Untuk Identifikasi Penyakit Mata .Adapun tujuan penulisan karya tulis ini adalah sebagai salah satu syarat untuk menyelesaikan studi jenjang Strata Satu (S1) pada Sekolah Tinggi Manajemen Informatika dan Komputer AKAKOM Yogyakarta. Dengan penuh kerendahan hati, penulis mengucapkan terima kasih yang sebesar - besarnya kepada : Bapak Sigit Anggoro,S.T.,M.T. selaku Ketua Sekolah Tinggi Manajemen Informatika dan Komputer AKAKOM Yogyakarta. Bapak Ir. M. Guntara, M.T., selaku Pembantu Ketua I Sekolah Tinggi Manajemen Informatika dan Komputer AKAKOM Yogyakarta. Bapak Heru, selaku Pembantu Ketua II Sekolah Tinggi Manajemen Informatika dan Komputer AKAKOM Yogyakarta. Ibu Indra Yatini, S.Si, M.Kom., selaku Ketua Jurusan Tehnik Informatika jenjang Strata Satu (S1) Sekolah Tinggi Manajemen Informatika dan Komputer AKAKOM Yogyakarta. Ibu Sari Iswanti,S.Si.,M.Kom. selaku Dosen Pembimbing yang telah banyak membimbing, memberikan pengarahan, petunjuk serta saran-saran dalam penyusunan skripsi ini. Seluruh staf dan dosen pengajar yang telah banyak membantu dan mendidik penulis selama di bangku kuliah. Penulis menyadari bahwa di dalam penyusunan skripsi ini masih jauh dari kesempurnaan. Oleh karena itu kritik dan saran yang bersifat membangun sangatlah diharapkan guna perbaikan pada masa yang akan datang dan menambah wawasan dan pengembangan ilmu yang telah penulis peroleh selama ini. Semoga hasil dari karya tulis ini dapat bermanfaat bagi semua pihak. Yogyakarta, 2010 Penulis INTISARI Aplikasi sistem pakar ini dikembangkan untuk mendiagnosa penyakit mata, dengan judul Sistem Pakar Untuk Identifikasi Penyakit Mata. Sistem ini berfungsi sebagai alat bantu untuk mengidentifikasi penyakit mata berdasarkan gejala-gejala penyakit yang terlihat pada bagian mata, seperti Lapisan luar mata merupakan lapisan fibrous yang menyangga mata dan berisi sklera(sclera) dan kornea. Lapisan tengah atau uvea adalah lapisan kedua bola mata yang merupakan lapisan bervaskuler dan pigmen. Lapisan ini berisi kloroid, badan siliare, dan iris. Lapisan dalam mata merupakan lapisan yang terdiri dari retina, fundus optic, media refraktif, lensa, akues humor, badan vitreus. Sistem Pakar Untuk Identifikasi Penyakit Mata dibuat dengan Implementasi program komputer yang berbasis web dengan menggunakan bahasa pemrograman PHP 5.0 dan Penalaran pengetahuan menggunakan mesin inferensi dengan metode Certainty Factor (CF) untuk mengatasi ketidakpastian. Hasil yang diperoleh adalah mengetahui jenis penyakit mata yang diderita oleh pasien/pengguna sistem beserta persentasi tingkat keyakinannya. Dengan adanya sistem ini, dapat membantu praktisi kesehatan dalam mendiagnosa penyakit mata. Berdasarkan gejala-gejala yang akan ditanyakan oleh sistem, pengetahuan diagnosa penyakit dapat diketahui user melalui konsultasi. Sehingga user dapat melihat dan membaca langsung hasil konsultasi dari penyakit yang dideritanya dan mendapatkan solusi yang tepat berupa pengobatan dan saran pencegahannya. Kata kunci : Certainty Factor,Diagnosa Penyakit,Sistem Pakar,Web DAFTAR ISI TOC \o "1-3" \h \z \u HYPERLINK \l "_Toc252346572" HALAMAN PENGESAHAN PAGEREF _Toc252346572 \h i HYPERLINK \l "_Toc252346573" HALAMAN PERSEMBAHAN DAN MOTTO PAGEREF _Toc252346573 \h ii HYPERLINK \l "_Toc252346574" KATA PENGANTAR PAGEREF _Toc252346574 \h iii HYPERLINK \l "_Toc252346575" INTISARI PAGEREF _Toc252346575 \h iv HYPERLINK \l "_Toc252346576" DAFTAR ISI PAGEREF _Toc252346576 \h v HYPERLINK \l "_Toc252346577" DAFTAR GAMBAR PAGEREF _Toc252346577 \h vii HYPERLINK \l "_Toc252346578" DAFTAR TABEL PAGEREF _Toc252346578 \h viii HYPERLINK \l "_Toc252346579" BAB I PENDAHULUAN PAGEREF _Toc252346579 \h 1 HYPERLINK \l "_Toc252346580" 1.1 Latar Belakang PAGEREF _Toc252346580 \h 1 HYPERLINK \l "_Toc252346581" 1.2 Rumusan Masalah PAGEREF _Toc252346581 \h 2 HYPERLINK \l "_Toc252346582" 1.3 Ruang Lingkup PAGEREF _Toc252346582 \h 3 HYPERLINK \l "_Toc252346583" 1.4 Tujuan Penelitian PAGEREF _Toc252346583 \h 3 HYPERLINK \l "_Toc252346584" BAB II LANDASAN TEORI PAGEREF _Toc252346584 \h 5 HYPERLINK \l "_Toc252346586" 2.1 Tinjauan Pustaka PAGEREF _Toc252346586 \h 5 HYPERLINK \l "_Toc252346587" 2.3 Sistem Pakar PAGEREF _Toc252346587 \h 8 HYPERLINK \l "_Toc252346588" 2.4 Website PAGEREF _Toc252346588 \h 13 HYPERLINK \l "_Toc252346589" BAB III ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM PAGEREF _Toc252346589 \h 15 HYPERLINK \l "_Toc252346591" 3.1 Analisa Perancangan Sistem PAGEREF _Toc252346591 \h 15 HYPERLINK \l "_Toc252346592" 3.1.1 Analisa Kebutuhan Sistem PAGEREF _Toc252346592 \h 16 HYPERLINK \l "_Toc252346593" 3.1.2 Analisa Kebutuhan Perangkat PAGEREF _Toc252346593 \h 17 HYPERLINK \l "_Toc252346594" 3.2 Perancangan Sistem Pakar PAGEREF _Toc252346594 \h 17 HYPERLINK \l "_Toc252346595" 3.2.1 Tabel Keputusan PAGEREF _Toc252346595 \h 18 HYPERLINK \l "_Toc252346601" 3.2.2 Pohon Keputusan PAGEREF _Toc252346601 \h 20 HYPERLINK \l "_Toc252346602" 3.2.3 Kaidah Produksi PAGEREF _Toc252346602 \h 21 HYPERLINK \l "_Toc252346603" 3.3 Perancangan Sistem PAGEREF _Toc252346603 \h 23 HYPERLINK \l "_Toc252346604" 3.3.1 Diagram Alir Data PAGEREF _Toc252346604 \h 23 HYPERLINK \l "_Toc252346605" 3.3.2 Rancangan Input-Output PAGEREF _Toc252346605 \h 25 HYPERLINK \l "_Toc252346606" 3.3.3 Struktur Basis Data PAGEREF _Toc252346606 \h 27 HYPERLINK \l "_Toc252346607" BAB IV IMPLEMENTASI DAN PEMBAHASAN PAGEREF _Toc252346607 \h 30 HYPERLINK \l "_Toc252346609" 4.1 Implementasi Sistem PAGEREF _Toc252346609 \h 30 HYPERLINK \l "_Toc252346610" 4.2 Pembahasan Sistem PAGEREF _Toc252346610 \h 35 HYPERLINK \l "_Toc252346611" BAB V PENUTUP PAGEREF _Toc252346611 \h 38 HYPERLINK \l "_Toc252346612" 5.1 Kesimpulan PAGEREF _Toc252346612 \h 38 HYPERLINK \l "_Toc252346613" 5.2 Saran-Saran PAGEREF _Toc252346613 \h 38 HYPERLINK \l "_Toc252346614" DAFTAR PUSTAKA PAGEREF _Toc252346614 \h 40 DAFTAR GAMBAR TOC \h \z \c "Gambar" HYPERLINK \l "_Toc251909212" Gambar 3.1 Pohon Keputusan PAGEREF _Toc251909212 \h 20 HYPERLINK \l "_Toc251909213" Gambar 3.2 Diagram Konteks PAGEREF _Toc251909213 \h 24 HYPERLINK \l "_Toc251909214" Gambar 3.3 Diagram Alir Data Level 0 PAGEREF _Toc251909214 \h 25 HYPERLINK \l "_Toc251909215" Gambar 3.4 Rancangan input / output form konsutlasi PAGEREF _Toc251909215 \h 26 HYPERLINK \l "_Toc251909216" Gambar 3.5 Rancangan input / output hasil konsultasi PAGEREF _Toc251909216 \h 26 HYPERLINK \l "_Toc251909217" Gambar 3.6 Relasi Antar Tabel PAGEREF _Toc251909217 \h 29 HYPERLINK \l "_Toc251909218" Gambar 4.10 Halaman konsultasi PAGEREF _Toc251909218 \h 36 HYPERLINK \l "_Toc251909219" Gambar 4.11 Formulir pertanyaan gejala PAGEREF _Toc251909219 \h 36 HYPERLINK \l "_Toc251909220" Gambar 4.12 Tampilan hasil kesimpulan PAGEREF _Toc251909220 \h 37 DAFTAR TABEL TOC \h \z \c "Tabel" HYPERLINK \l "_Toc251909245" Tabel 2.1 Tabel Metode MYCIN PAGEREF _Toc251909245 \h 13 HYPERLINK \l "_Toc251909246" Tabel 3.1 Tabel Keputusan PAGEREF _Toc251909246 \h 19 HYPERLINK \l "_Toc251909247" Tabel 3.2 Struktur Tabel Penyakit PAGEREF _Toc251909247 \h 27 HYPERLINK \l "_Toc251909248" Tabel 3.3 Struktur Tabel Gejala PAGEREF _Toc251909248 \h 27 HYPERLINK \l "_Toc251909249" Tabel 3.4 Struktur Tabel Aturan PAGEREF _Toc251909249 \h 28 HYPERLINK \l "_Toc251909250" Tabel 3.5 Struktur Tabel Detil Aturan PAGEREF _Toc251909250 \h 28 BAB IPENDAHULUAN Latar Belakang Perkembangan ilmu pengetahuan dan teknologi telah mengalami perubahan yang sangat cepat dan semakin canggih. Perubahan tersebut telah membawa perubahan dalam kehidupan masyarakat (manusia) untuk menentukan tingkat efisiensi dan efektivitas kerja yang sangat tinggi dalam segala bidang. Bila dilihat dari segi ekonomi yaitu mahalnya biaya kesehatan, akan terlihat beberapa masalah yang dihadapi oleh masyarakat umum (pasien), bila ingin mengetahui jenis penyakit yang dideritanya. Misalnya untuk mengetahui suatu penyakit, masyarakat umum (pasien) harus bertemu dengan seorang dokter dan itu akan mengeluarkan biaya yang cukup mahal. Selain itu keterbatasan waktu dan tempat juga mempengaruhi keadaan pasien tersebut yang mana pasien harus mengantri gilirannya untuk diperiksa oleh seorang dokter, jelas itu akan mempengaruhi keadaan pasien dan juga menyita banyak waktu pasien tersebut. Dan juga jauhnya jarak tinggal pasien dengan instansi yang ada. Untuk membantu mengatasi hal tersebut, maka dikembangkanlah suatu penelitian dengan judul Sistem Pakar Untuk Identifikasi Penyakit Mata. Sistem ini bertujuan untuk mengidentifikasi penyakit mata yang dikembangkan dengan menggunakan sistem pakar. Secara umum Sistem Pakar adalah sitem yang berusaha mengadopsi pengetahuan manusia kekomputer agar komputer dapat menyelesaikan masalah seperti yang biasa dilakukan oleh para ahli. Ada beberapa definisi tentang sistem pakar antara lain : Martin dan Oxman (1988). Sistem pakar adalah Sistem berbasis komputer yang menggunakan pengetahuan, fakta, dan teknik penalaran dalam memecahkan masalah, yang biasanya hanya dapat diselesaikan oleh seorang pakar dalam bidang tertentu. Ignizio (1991). Sistem pakar merupakan bidang yang dicirikan oleh sistem berbasis pengetahuan (knowledge Base System), memungkinkan komputer dapat berfikir dan mengambil kesimpulan dari sekumpulan kaidah. Giarratano dan Riley (2005). Sistem pakar adalah salah satu cabang kecerdasan buatan yang menggunakan pengetahuan - pengetahuan khusus yang dimiliki oleh seorang ahli untuk menyelesaikan suatu masalah tertentu. Rumusan Masalah Penelitian ini akan membahas implementasi sistem pakar dengan Certainty Factor untuk diagnosa penyakit mata, penyebab munculnya penyakit, pencegahan, dan pengobatan penyakit mata pada manusia. Dengan menggunakan sistem ini, bila seseorang ingin mengetahui jenis penyakitnya, tidak harus bertemu langsung dengan dokter, karena sistem ini dapat mengidetifikasi penyakit mata dengan berdasarkan gejala-gejala yang ditanyakan oleh sistem. Ruang Lingkup Ruang lingkup penelitian ini adalah sebagai berikut : Pengetahuan konsultasi yang tersedia sebatas pengetahuan mengenai jenis dari penyakit mata. Sistem pakar ini hanya mendeteksi dan memberikan solusi dalam mengatasi permasalahan penyakit mata berdasarkan pengetahuan yang dimiliki. Penalaran menggunakan mesin inferensi dengan metode Certainty Factor (CF) untuk mengatasi ketidakpastian. Implementasi program komputer adalah berbasis web dengan menggunakan bahasa pemrograman PHP 5.0 Tujuan Penelitian Penelitian implementasi sistem diagnosa penyakit mata berbasis web dengan sistem pakar ini bertujuan untuk: Menerapkan sistem pakar untuk membantu mengetahui jenis-jenis penyakit mata melalui penelusuran gejala-gejalanya. Membantu pakar atau dokter maupun praktisi kesehatan mata dalam menangani penyakit mata dan kemudian memberikan solusi yang tepat berupa pengobatan dan saran pencegahan. BAB IILANDASAN TEORI Landasan Teo Tinjauan Pustaka Pengembangan pengetahuan dalam sistem pakar bukanlah hal asing lagi untuk aplikasikan. Sebelumnya telah banyak skripsi tentang pengaplikasian pengetahuan kedalam Sistem Pakar. Namun,disini penulis ingin mengembangkan lagi dari skripsi yang sudah ada. Adapun pengembangan yang akan dilakukan oleh penulis ialah membuat salah satu contoh aplikasi sistem pakar yang menggunakan metode Certainty Factor (Faktor Kepastian). Selain menggunakan metode Certainty Factor (CF) sistem pakar ini juga akan di aplikasikan dalam bentuk Implementasi program komputer berbasis web, sehingga lebih mudah untuk di akses oleh pengguna atau user diluar isntansi rumah sakit. Dasar Teori Penyakit Mata Mata terdiri dari beberapa lapisan yaitu lapisan luar, lapisan tengah dan lapisan dalam. Setiap lapisan memiliki bagian lagi, adapun penjelasan per lapisan sebagai berikut: Lapisan Luar Lapisan luar mata merupakan lapisan fibrous yang menyangga mata dan berisi sklera(sclera) dan kornea. Sklera (sclera) merupakan jaringan padat, berwarna putih dan menempati 5/6 bagian posterior dinding bola mata. Permukaan luar sklera ditutup oleh jaringan vaskuler longer, yaitu jaringan episklera yagn terpisah dari konjungtiva diatasnya dilapisi jaringan fibrosatipis yang lebih padat disebut kapsula tenon. Jaringan yang kuat dan tidak elastis yang menyusun sklera ini akan mempertahankan bentuk bola mata dan memberikan proteksi terhadap bangunan-bangunan halus dibawahnya. Kornea merupakan lapisan padat, avaskuler dan transparan yang bersambung dengan sklera dan menempati 1/6 bagian anterior dinding bola mata dengan diameter kira-kira 11 mm. kornea merupakan lanjutan dari sklera. Pertemuan antara sklera dan kornea disebut limbus. Pada lensa adanya degenerasi lemak akan menyebabkan terbentuknya cincin putih pada limbus yang disebut arkus sensilis. Lapisan Tengah Lapisan tengah atau uvea adalah lapisan kedua bola mata yang merupakan lapisan bervaskuler dan pigmen. Lapisan ini berisi kloroid, badan siliare, dan iris. Kloroid merupakan membran coklat tua antara sklera dan retina membentuk bagian terbesar dari lapisan tengah dan dilapisi bagian sklera. Badan (Korpus) Siliare menghubungkan kloroid dan iris pada permukaan badan (korpus) siliare terdapat prosesus siliaris. Prosesus ini bayak terdapat pembuluh darah dan serabut saraf Iris adalah perpanjangan badan (korpus) siliare ke anterior dan merupakan bagian mata yang berwarna serta menampakan karakteristik biru, hijau, hazel, abu-abu, coklat. Iris terletak didepan lensa, di belakang kornea dan membentuk lingkaran terbuka disebut pupil. Lapisan Dalam Lapisan dalam mata merupakan lapisan yang terdiri dari retina, fundus optic, media refraktif, lensa, akues humor, badan vitreus Retina Merupakan lapisan tipis, halus dan bening tempat serat-serat saraf optik didistribusikan, serta melapisi bagian dalam 2/3 posterior dinding bola mata Fundus Optik terletak pada bagian posterior mata. Didalamnya teradapat discus optikus yang merupakan daerah putih merah muda-krem pada retina saraf mata keluar dan masuk bola mata pada titik tersebut. Media Refraktif merupakan gelombang cahaya ke retina akan melalui struktur dengan kepadatan yang bervariasi. Meliputi kornea, akueos humor, lensa dan vitreus humour. Setipa struktur menyebabkan gelombang cahaya membias atau refraksi sampai beberapa derajat. Akues Humor adalah cairan jernih yang mengisi ruang anterior dan posterior mata. Komposisi serupa dengan plasma tetapi memiliki konsentrasi askorbat, piruvat dan laktat yang lebih tinggi serta protein, urea, dan glukosa yang lebih rendah. Lensa merupakan struktur sirkuler, lunak dan bokonveks, avaskuler, tidak berwarna dan hampir transparan sempurna. Tebalnya sekitar 4 mm dan berdiameter 9 mm, terletak dibelakang iris didepan badan vitreus. Badan Vitreus berisi zat gelatinosa yang memenuhi ruangan vitreus, yaitu ruangan antara retina dan lensa. Bagian depan berbentuk corong yang di tempati oleh lensa dan dikelilingi membran hialoidea. Sistem Pakar Sistem pakar adalah suatu sistem yang berusaha mengadopsi pengetahuan manusia ke komputer, agar komputer dapat menyelesaikan masalah seperti yang biasa dilakukan oleh para ahli atau pakar. Dengan mentransfer pengetahuan pakar ke dalam komputer, maka akan sangat mungkin seorang pemakai dapat berkomunikasi secara interaktif dengan komputer dalam memecahkan suatu masalah seolah-olah sedang berhadapan dengan seorang pakar. Pada dasarnya katagori problem pada sistem pakar meliputi : diagnosis, perancangan, monitoring, interpretasi, debugging, reparasi, kontrol, instruksi, dan prediksi. Akuisis Pengetahuan Akuisisi Pengetahuan merupakan suatu proses untuk mengumpulkan pengetahuan- pengetahuan seorang dari pakar. Hal ini meliputi proses pengumpulan, pemindahan, dan perubahan dari kemampuan pemecahan masalah seorang pakar atau sumber pengetahuan terdokumentasi (buku, literatur, laporan dll) ke program komputer, yang bertujuan untuk memperbaiki dan atau mengembangkan basis pengetahuan (knowledge base). Representasi Pengetahuan Pengetahuan dapat diklasifikasikan menjadi tiga, yaitu pengetahuan prosedural (procedural knowledge), pengetahuan deklaratif (declarative knowledge), dan pengetahuan tacit (tacit knowledge). Pengetahuan prosedural lebih menekankan pada bagaimana melakukan sesuatu. Pengetahuan deklaratif menjawab pertanyaan apakah sesuatu bernilai salah atau benar. Sedangkan pengetahuan tacit merupakan pengetahuan yang tidak dapat diungkapkan dengan bahasa. Misalnya bagaimana cara memindahkan tangan. Representasi Pengetahuan merupakan metode yang digunakan untuk mengodekan pengetahuan dalam sebuah sistem pakar yang berbasis pengetahuan. Ada beberapa metode representasi pengetahuan yang biasa digunakan yaitu model Logika (logic), Jaringan Semantik (Semantic Nets), Bingkai (Frame), dan Kaidah Produksi (production rule). Kaidah Produksi Kaidah produksi biasanya dituliskan dalam bentuk jika-maka (IF-THEN). Kaidah ini dapat dikatakan sebagai hubungan implikasi dua bagian yaitu bagian premise (jika) dan bagian konklusi (maka). Apabila bagian premise dipenuhi maka bagian konklusi juga akan bernilai benar. Sebuah kaidah terdiri atas klausa-klausa. Sebuah klausa mirip sebuah kalimat dengan subyek, kata kerja dari obyek yang menyatakan suatu fakta. Ada sebuah klausa premise dan sebuah klausa konklusi pada setiap kaidah. Suatu kaidah juga dapat terdiri atas beberapa premise dan lebih dari konklusi. Antara premise dan konklusi dapat dihubungkan dengan atau atau dan. Berbagai struktur kaidah IF-THEN yang menghubungkan obyek atau atribut adalah sebagai berikut : JIKA premis MAKA konklusi JIKA masukan MAKA keluaran JIKA kondisi MAKA tindakan JIKA anteseden MAKA konsekuen JIKA data MAKA hasil JIKA tindakan MAKA tujuan Premis mengacu pada fakta yang harus benar sebelum konklusi tertentu dapat diperoleh. Masukan mengacu pada pengetahuan yang harus tersedia sebelum keluaran dapat diperoleh. Kondisi mengacu pada keadaan yang harus berlaku sebelum tindakan dapat diambil. Anteseden mengacu pada situasi yang terjadi sebelum konsekuensi yang dapat diamati. Pengetahuan mengacu pada kegiatan yang harus dilakukan sebelum hasil dapat diharapkan. Tindakan mengacu pada kegiatan yang harus dilakukan sebelum hasil dapat diharapkan. Inferensi Inferensi merupakan proses menghasilkan kesimpulan berdasarkan fakta atau pengetahuan yang diketahui atau diasumsikan. Dalam sistem pakar, proses inferensi dilakukan dalam suatu modul yang disebut Inference Engine (Mesin Inferensi). Inference Engine adalah perangkat lunak yang melakukan penalaran atas fakta yang ada berdasarkan knowledge yang dimiliki (tersimpan dalam knowledge base). Certainty Factor Salah satu metode dalam ketidakpastian adalah Certainty Factor atau faktor kepastian. Faktor kepastian adalah merupakan cara dari penggabungan kepercayaan dan ketidakpercayaan dalam bilangan yang tunggal. Dalam faktor kepastian, pengetahuan - pengetahuan kualitatif direpresentasikan sebagai derajat keyakinan (degree of belief). Ada dua langkah penting dalam representasi pengetahuan kualitatif, yaitu: Mengekspresikan derajat keyakinan Menempatkan dan mengkombinasikan derajat keyakinan tersebut dalam sistem pakar Konsep dalam mengekspresikan derajat keyakinan diformulasikan sebagai berikut: CF[H,E] = MB[H,E] MD[H,E] Keterangan: CF : Certainty Factor (Faktor Kepastian) dalam hipotesis H yang dipengaruhi fakta E MB : Measure of Belief (Tingkat Keyakinan), merupakan ukuran kenaikan dari kepercayaan hipotesis H dipengaruhi oleh fakta E MD : Measure of Disbelief (Tingkat Ketidakyakinan), merupakan kenaikan dari ketidakpercayaan hipotesis H dipengaruhi oleh fakta E E : Evidence (Peristiwa atau Fakta) Dalam metode MYCIN definisi Faktor Kepastian diubah menjadi: Tabel STYLEREF 1 \s 2. SEQ Tabel \* ARABIC \s 1 1 Tabel Metode MYCIN Evidence EKetidakpastian AntesedenE1 AND E2Min[CF(H,E1),CF(H,E2)]E1 OR E2Max[CF(H,E1),CF(H,E2)]NOT E-CF(H,E)Website Website adalah salah satu media pertukaran informasi atau data yang berupa teks, gambar, dan multimedia. Protokol yang digunakan adalah HTTP (HyperText Transfer Protocol) dengan format data yang ditransfer adalah HTML (HyperText Markup Language). Untuk dapat menampilkan data dalam format HTML diperlukan sebuah web browser. Web browser digunakan untuk menampilkan data HTML dengan cara menghubungi web server yang mempunyai alamat tertentu yang menyimpan data-data yang dimaksud oleh pengakses. Pengakses memasukkan alamat URL (Uniform Resource Locator) yang merupakan informasi alamat web server tujuan dan direktori atau berkas yang diminta untuk ditampilkan pada web browser. Web browser menggunakan susunan format HTML (HyperText Markup Language) untuk menampilkan informasinya. Sebuah web browser juga dapat menampilkan HTML supaya lebih bervariasi tampilannya bisa ditambahkan kode-kode CSS (Cascading Style Sheet) yang ada pada kode HTML. Kemudian untuk menambah kemampuan interaktifnya, web browser juga dilengkapi kemampuan untuk memproses sintaks-sintaks JavaScript yang ada pada HTML. Web server dalam hal ini sebagai komputer server yang menyimpan data-data berupa berkas website, dapat menterjemahkan URL dan kemudian merespon dengan memuat berkas yang diminta dan dikirimkan kepada web browser. Berkas-berkas yang disimpan pada web server dapat berupa berkas yang memuat kode program PHP (PHP HyperText Preprocessor) yang digunakan untuk melakukan operasi-operasi misalnya akses ke database. BAB IIIANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM Bab 3 Analisa Perancangan Sistem Sistem bertanggung jawab untuk memproses masukan (input) berupa pengetahuan gejala dan pengetahuan penyakit yang nantinya akan digunakan untuk membentuk basis aturan dalam menentukan hasil diagnosa. Proses masukan pengetahuan tersebut akan disimpan dalam database. Pengetahuan - pengetahuan yang telah disimpan dalam database menghasilkan keluaran (output) berupa hasil diagnosa penyakit mata beserta solusi penanganannya dan laporan informasi penyakit, laporan daftar gejala dan daftar penyakit. Dalam Proses Inferensi, penelusurannya menggunakan metode runut balik yaitu pelacakan yang memulai penalarannya dari sekumpulan hipotesa menuju fakta-fakta. Disini penyakit yang merupakan hipotesa disimpan, kemudian baru dicari gejala-gejalanya (fakta-faktanya). Aplikasi dibuat berdasarkan empat bagian dari sistem pakar yang telah dibahas dibagian awal tulisan ini, yang pada penerapannya akan menjadi 3 (tiga) bagian utama, yaitu: Mesin Inferensi Struktur Basis Data Antarmuka Pengguna Analisa Kebutuhan Sistem Sistem terdiri dari input pengetahuan, proses dan output pengetahuan. Input pengetahuan diambil dari pengguna. Kemudian diproses lebih lanjut untuk ditampilkan, diolah, atau disimpan ke dalam database.Output pengetahuan berupa tampilan (display) atau laporan tercetak. Kebutuhan input pengetahuan antara lain: Pengetahuan penyakit dan pengobatannya Pengetahuan gejala penyakit Pengetahuan aturan beserta tingkat keyakinannya Pengetahuan evidence (untuk keperluan konsultasi / diagnosa) Kebutuhan proses antara lain: Simpan pengetahuan penyakit dan pengobatannya Simpan pengetahuan gejala Simpan pengetahuan aturan beserta tingkat keyakinannya Pencocokan evidence dengan aturan (proses konsultasi / diagnosa) Perhitungan nilai Certainty Factor Kebutuhan output pengetahuan antara lain: Daftar penyakit dan pengobatannya Daftar gejala penyakit Daftar penyakit, gejala-gejalanya, dan pengobatannya Hasil diagnosa Analisa Kebutuhan Perangkat Sistem aplikasi yang dibuat menggunakan dukungan beberapa perangkat keras dan perangkat lunak, antara lain: Perangkat keras, berupa komputer dengan spesifikasi minimal: Processor Pentium IV RAM 256 Megabyte Hard disk dengan kapasitas 20 Gigabyte Perangkat Lunak Sistem operasi Microsoft Windows XP, sebagai sistem operasi Apache 2.0, digunakan sebagai web server MySQL 4.1., digunakan sebagai database server PHP 5.1, digunakan sebagai modul di Apache untuk pemrosesan script PHP Macromedia Dreamweaver 8, digunakan sebagai code editor PHP Perancangan Sistem Pakar Tahapan ini merupakan perancangan proses akuisisi pengetahuan dan basis pengetahuan. Perancangan antara lain meliputi penyusunan tabel keputusan, dan pohon keputusan, kaidah produksi. Tabel Keputusan Penelusuran tabel keputusan ini menggunakan Forward Chaining atau penalaran maju. Penalaran dimulai dari sekumpulan aturanaturan menuju ke kesimpulan, aturanaturan diuji satu demi satu dalam urutan tertentu. Urutan Jika kondisi bernilai benar, maka aturan itu disimpan kemudian dilanjutkan dengan pengujian aturan berikutnya. Jika kondisinya bernilai salah, aturan tidak disimpan dan pengujian dilanjutkan ke aturan berikutnya. Tabel STYLEREF 1 \s 3. SEQ Tabel \* ARABIC \s 1 1 Tabel Keputusan No Nama Gejala PenyakitABCDEFGHIJKLM1Mata Sakit*******2Mata Berair****3Mata mengganjal***4Mata Silau***5Mata Terasa Gatal***6Mata Cepat Lelah***7Mata Kering*8Kornea Keruh**9Pusing**10Kelopak Mata Bengkak*11Fotofobia***12Mata Terasa Panas*****13Lukrima*14Mata Merah*****15Mata Mengantuk**16Pupil Mengecil*17Penglihatan Kabur *****Tingkat Keyakinan0,90,90,90,90,90,90,90,90,90,90,90,90,9Keterangan: A: Gloukoma Akut E: Entropio Sikatrik I: Blefaritis M: Miopia B: Kerantis Akuntamuba F: Episkleritis J: Konjungtivitas Flikten C: Hordeolum G: Eveiti Anterior K: Presbiopi D: Konjungtivitas Angular H: Dry Eye L: Hipermetropia Pohon Keputusan Dari tabel keputusan di atas, dapat dibuat representasi pengetahuan dalam bentuk pohon keputusan, yang akan mempermudah dalam pencarian keputusan suatu jenis penyakit sesuai dengan gejala-gejala yang ada. Gambar di bawah ini merupakan sebuah pohon keputusan yang disusun berdasarkan tabel keputusan. EMBED Visio.Drawing.6 Gambar STYLEREF 1 \s 3. SEQ Gambar \* ARABIC \s 1 1 Pohon Keputusan Keterangan: Penyakit Gloukoma Akut Penyakit Kerantis Akuntamuba Penyakit Hordeolum Penyakit Konjungtivitis Angular Penyakit Entropio Sikatrik Penyakit Episkleritis Penyakit Eveiti Anterior Penyakit Dry Eye Penyakit Blefaritis Penyakit Konjungtivitis Flikten penyakit presbiopi. Penyakit Hipermetropia Penyakit Miopia X. Tidak ditemukan kesimpulan Kaidah Produksi Prosedur yang digunakan untuk program sistem berbasis pengetahuan ini adalah memakai IFTHEN (jikamaka), dimana IF merupakan premis dan THEN adalah konklusi. Konsekwensi atau konklusi yang dinyatakan dalam bagian THEN itu akan bernilai benar jika pada bagian IF kaidah tersebut juga benar atau sesuai dengan kondisi tertentu. Representasi mengenai penyakit mata dalam bentuk kaidah produksi sebagai berikut : RULE A: IF Mata Sakit AND Mata Merah AND Penglihatan Kabur AND Mata Silau THEN Gloukoma Akut Tingkat Keyakinan = 0,9 RULE B : IF Mata Sakit AND Mata Merah AND Pengelihatan Kabur AND Fotofobia THEN Kerantis Akuntamuba Tingkat Keyakinan = 0,9 RULE C: IF Mata Sakit AND Mata Merah AND Kelopak Mata Bengkak THEN Hordeolum Tingkat Keyakinan = 0,9 RULE D: IF Mata Sakit AND Mata Terasa Panas AND Mata Ada Yang Menggajal AND Mata Terasa Gatal THEN Konjungtivitis Angular Tingkat Keyakinan = 0,9 RULE E: IF Mata Sakit AND Mata Ada Yang Menggajal AND Fotofobia AND Kornea Keruh AND Lukrima THEN Entropio Sikatrik Tingkat Keyakinan = 0,9 RULE F: IF Mata Sakit AND Mata Ada Yang Menggajal AND Mata Kering THEN Episkleritis Tingkat Keyakinan = 0,9 RULE G: IF Mata Sakit AND Pengelihatan Kabur AND Mata Silau AND Fotofobia AND Pupil Mengecil THEN Eveiti Anterior Tingkat Keyakinan = 0,9 RULE H: IF Mata Merah AND Mata Terasa Panas AND Mata Ada Yang Menggajal AND Mata Berair AND Mata Terasa Gatal THEN Dry Eye Tingkat Keyakinan = 0,9 RULE I: IF Mata Merah AND Mata Terasa Panas AND Mata Terasa Gatal AND Kornea Keruh THEN Blefaritis Tingkat Keyakinan = 0,9 RULE J: IF Mata Terasa Panas AND Mata Berair AND Mata Silau THEN Konjungtivitis Flikten Tingkat Keyakinan = 0,9 RULE K: IF Mata Terasa Panas AND Mata Berair AND Mata Cepat Lelah THEN Presbiopi Tingkat Keyakinan = 0,9 RULE L: IF Pengelihatan Kabur AND Mata Berair AND Mata Cepat Lelah AND Pusing AND Mata Mengantuk THEN Hipermetropia Tingkat Keyakinan = 0,9 RULE M: IF Pengelihatan Kabur AND Mata Cepat Lelah AND Pusing AND Mata Mengantuk THEN Miopia Tingkat Keyakinan = 0,9 Perancangan Sistem Untuk memenuhi kebutuhan sistem maka tahapan perancangan sistem aplikasi meliputi perancangan Diagram Alir Data, perancangan InputOutput/Antamuka Masukan dan Keluaran, dan perancangan Struktur Basis Data. Diagram Alir Data Diagram alir data (DAD) adalah suatu network yang menggambarkan suatu sistem automat atau komputerisasi, manusiawi atau gabungan dari keduanya, yang menggambarkan diagram yang disusun dalam bentuk kumpulan komponen sistem yang saling berhubungan sesuai dengan aturan mainnya. Diagram alir data berikut mendefinisikan antarmuka atau entitas sistem, proses-prosesnya dan penyimpanan data: Diagram Konteks EMBED Visio.Drawing.6 Gambar STYLEREF 1 \s 3. SEQ Gambar \* ARABIC \s 1 2 Diagram Konteks Diagram Level 0 EMBED Visio.Drawing.6 Gambar STYLEREF 1 \s 3. SEQ Gambar \* ARABIC \s 1 3 Diagram Alir Data Level 0 Rancangan Input-Output Input / output adalah endpoint (titik temu) dimana dua entitas sistem saling berhubungan dan berinteraksi, yaitu pengguna dan sistem aplikasi. Berikut ini adalah perancagnan antarmuka yang sesuai dengan kebutuhan sistem: Rancangan input / output form konsultasi EMBED Visio.Drawing.6 Gambar STYLEREF 1 \s 3. SEQ Gambar \* ARABIC \s 1 4 Rancangan input / output form konsutlasi Rancangan input / output hasil konsultasi EMBED Visio.Drawing.6 Gambar STYLEREF 1 \s 3. SEQ Gambar \* ARABIC \s 1 5 Rancangan input / output hasil konsultasi Struktur Basis Data Aplikasi yang akan dikembangkan membutuhkan sarana penyimpanan pengetahuan yaitu database yang nantinya akan menggunakan database server MySQL, dengan struktur pengetahuan sebagai berikut: Struktur tabel penyakit Nama tabel : penyakit Jumlah field : 3 Kunci utama : kdpykt Kunci tamu : - Keterangan : Tabel yang digunakan untuk menyimpan pengetahuan penyakit dan pengobatannya Tabel STYLEREF 1 \s 3. SEQ Tabel \* ARABIC \s 1 2 Struktur Tabel Penyakit NoNama FieldTipeUkuranKeterangan1kdpykt *)integer2kode penyakit2nmpyktvarchar128nama penyakit3pengobatantext-keterangan pengobatan*) kunci utama Struktur tabel gejala Nama tabel : gejala Jumlah field : 2 Kunci utama : kdgjl Kunci tamu : - Keterangan : Tabel yang digunakan untuk menyimpan pengetahuan gejala-gejala penyakit Tabel STYLEREF 1 \s 3. SEQ Tabel \* ARABIC \s 1 3 Struktur Tabel Gejala NoNama FieldTipeUkuranKeterangan1kdgjl *)integer2kode gejala2gejalatext32deskripsi gejala*) kunci utama Struktur tabel aturan Nama tabel : aturan Jumlah field : 3 Kunci utama : kdaturan Kunci tamu : kdpykt Keterangan : Tabel yang digunakan untuk menyimpan pengetahuan aturan berupa penyakit dan tingkat keyakinannya Tabel STYLEREF 1 \s 3. SEQ Tabel \* ARABIC \s 1 4 Struktur Tabel Aturan NoNama FieldTipeUkuranKeterangan1kdaturan *)integer2kode aturan2kdpykt **)integer2kode penyakit3derajatfloat2,2tingkat keyakinan*) kunci utama**) kunci tamu Struktur tabel detail aturan Nama tabel : dtl_aturan Jumlah field : 3 Kunci utama : kddtl Kunci tamu : kdaturan, kdgjl Keterangan : Tabel yang digunakan untuk menyimpan pengetahuan detail aturan berupa gejala-gejala penyakit terkait dengan aturan tertentu dari tabel aturan Tabel STYLEREF 1 \s 3. SEQ Tabel \* ARABIC \s 1 5 Struktur Tabel Detil Aturan NoNama FieldTipeUkuranKeterangan1kddtl *)integer2kode detail aturan2kdaturan **)integer2kode aturan3kdgjl **)integer2kode gejala Tabel-tabel tersebut dapat direlasikan seperti pada gambar berikut ini: EMBED Visio.Drawing.6 Gambar STYLEREF 1 \s 3. SEQ Gambar \* ARABIC \s 1 6 Relasi Antar Tabel BAB IVIMPLEMENTASI DAN PEMBAHASAN Bab 4 Implementasi Sistem Pada tahapan implementasi sistem akan dijabarkan prosedur-prosedur inti dari sistem yang dikembangkan berdasarkan perancangan sistem yang telah dibuat. Prosedur-prosedur tersebut antara lain: Pengelolaan pengetahuan aturan Berikut ini adalah kode program untuk pengelolaan pengetahuan aturan. Proses penyimpanan pengetahuan aturan dilakukan dengan langkah-langkah sebagai berikut: Proses update nilai CF yang dilakukan pada kode program baris 7. Proses ini mengirimkan query SQL melalui $tdb->Query("UPDATE aturan SET derajat = $derajat WHERE katr = $katr"). Proses hapus semua pengetahuan detil aturan yang mempunyai kode aturan tertentu yang dilakukan pada kode program baris 9. Proses ini mengirimkan query SQL melalui $tdb->Query("DELETE FROM dtl_aturan WHERE katr = $katr"). Proses simpan semua pengetahuan detil aturan dengan kode aturan tertentu yang dilakukan pada baris 10 sampai dengan baris 12. Proses ini mengirimkan query SQL melalui $tdb->Query("INSERT INTO dtl_aturan (katr,kgjl) VALUES ($katr,$kgjl)"), yang dilakukan secara berulang atau looping sesuai dengan jumlah data yang akan disimpan. Nama File: patr.php1Query("UPDATE aturan SET derajat = $derajat WHERE katr = $katr");8 9 $tdb->Query("DELETE FROM dtl_aturan WHERE katr = $katr");10 foreach ($gjl as $kgjl => $null) {11 $tdb->Query("INSERT INTO dtl_aturan (katr,kgjl) VALUES ($katr,$kgjl)");12 }13 14 _alert('', $web['home'].'/?cnt=oatr&id='.$kpykt);15?>Proses konsultasi Berikut ini adalah kode program untuk proses konsultasi. Proses konsultasi mempunyai langkah-langkah sebagai berikut: Proses simpan jawaban pengguna ke dalam array listgjl dengan kode gejala sebagai indeksnya, pada kode program baris 6. Nama File: pdiag.php6 $_SESSION['listgjl'][$kgjl] = $jawab;Proses pembentukan string untuk query SQL daftar penyakit dan daftar gejala yang akan diseleksi, pada kode program baris 8 sampai dengan baris 32. Nama File: pdiag.php8 if (count($_SESSION['listpykt']) > 0) {9 $listatr[] = '(';10 foreach ($_SESSION['listpykt'] as $katr_ => $null) {11 $listatr[] = "'$katr_'";12 $listatr[] = ",";13 }14 array_pop($listatr);15 $listatr[] = ')';16 $listatr = implode("", $listatr);17 } else {18 $listatr = "('')";19 }2021 if (count($_SESSION['listgjl']) > 0) {22 $listgjl[] = '(';23 foreach ($_SESSION['listgjl'] as $kgjl_ => $null) {24 $listgjl[] = "'$kgjl_'";25 $listgjl[] = ",";26 }27 array_pop($listgjl);28 $listgjl[] = ')';29 $listgjl = implode("", $listgjl);30 } else {31 $listgjl = "('')";32 }Pemilahan jawaban Ya atau Tidak dari pengguna, pada kode program baris 34 sampai dengan baris 59. Nama File: pdiag.php34 if ($jawab == 'Y') {35 $_SESSION['cfuser'][] = $cf;36 37 $tdb->Query("SELECT DISTINCT katr,kgjl FROM dtl_aturan WHERE kgjl = $kgjl AND katr IN $listatr");38 } else {39 $tdb->Query("SELECT katr,kgjl FROM dtl_aturan WHERE katr IN $listatr");40 }41 42 if (count($_SESSION['listpykt']) > 1) {43 $_SESSION['listpykt'] = array();44 }45 while (list($katr,$kgjl_) = $tdb->Row()) {46 if ($jawab == 'Y') {47 $_SESSION['listpykt'][$katr] = '*';48 } else {49 $gejala[$katr][] = $kgjl_;50 }51 } 5253 if ($jawab == 'T') {54 foreach ($gejala as $katr_ => $data) {55 if (!in_array($kgjl, $data)) {56 $_SESSION['listpykt'][$katr_] = '*';57 }58 }59 }Proses pengecekan kesimpulan, pada kode program baris 61 sampai dengan baris 80. Nama File: pdiag.php61 $listatr = array(); 62 if (count($_SESSION['listpykt']) > 0) {63 $listatr[] = '(';64 foreach ($_SESSION['listpykt'] as $katr_ => $null) {65 $listatr[] = "'$katr_'";66 $listatr[] = ",";67 }68 array_pop($listatr);69 $listatr[] = ')';70 $listatr = implode("", $listatr);71 } else {72 $listatr = "('')";73 }74 75 $tdb->Query("SELECT DISTINCT kgjl FROM dtl_aturan WHERE katr IN $listatr");76 while (list($kgjl_) = $tdb->Row()) {77 if (!array_key_exists($kgjl_, $_SESSION['listgjl'])) {78 $compgjl[$kgjl_] = '*';79 }80 }Pengalihan halaman ke halaman hasil konsultasi atau menampilkan pesan error, pada kode program baris 82 sampai dengan baris 96. Nama File: pdiag.php82 if (is_array($compgjl)) {83 ksort($compgjl);84 $nkgjl = key($compgjl);85 } else {86 $tdb->Query("SELECT katr FROM dtl_aturan WHERE kgjl = $kgjl");87 list($katr) = $tdb->Row();88 if (($jawab == 'Y') and (!empty($katr))) {89 $cfall = minCF($_SESSION['cfuser']);90 $kpykt = $_SESSION['listpykt'];91 $kpykt = key($kpykt);92 _alert('', $web['home'].'/?cnt=hasil&act=result&kd='.$kpykt.'&cf='.$cfall);93 } else if (($jawab == 'T') and (!empty($katr))) {94 _alert('', $web['home'].'/?cnt=hasil&act=error');95 }96 }Tampilan hasil konsultasi Berikut ini adalah kode program untuk tampilan hasil konsultasi. Kode program dibagi menjadi 4 bagian, yaitu: Proses pembatalan konsultasi dan kembali ke halaman utama, pada kode program baris 5 sampai dengan baris 9. Nama File: hasil.php5 unset($_SESSION['listpykt']);6 unset($_SESSION['listgjl']);7 unset($_SESSION['LOGGED']);8 unset($_SESSION['AS_PAKAR']);9 _alert('', $web['home']);Proses pembatalan proses konsultasi dan kembali ke halaman konsultasi, pada kode program baris 12 sampai dengan baris 14. Nama File: hasil.php12 unset($_SESSION['listpykt']);13 unset($_SESSION['listgjl']);14 _alert('', $web['home']);Proses menampilkan hasil konsultasi atau kesimpulan, pada kode program baris 17 sampai dengan baris 40. Nama File: hasil.php17 $katr = $_GET['kd'];18 $cf = $_GET['cf'];19 $tdb->Query("SELECT p.nmpykt,p.pengobatan,a.derajat FROM penyakit p,aturan a WHERE a.kpykt = p.kpykt AND a.katr = $katr");20 list($nmpykt,$pengobatan,$derajat) = $tdb->Row();21 $cfall = (($cf / 100) * $derajat) * 100;22 23?>24
Gejala-gejalanya adalah:
28Tingkat keyakinan = = $cfall ?> %
3940Proses menampilkan pesan error karena sistem belum mempunyai pengetahuan yang cukup, pada kode program baris 44 sampai dengan baris 48. Nama File: hasil.php44?>45