DIAGNOSA PENYAKIT TUMOR OTAK MENGGUNAKAN METODE WATERFALL DAN ALGORITMA DEPTH FIRST SEARCH

Mikhael Kristian
Septi Andryana
Aris Gunaryati


DOI: https://doi.org/10.29100/jipi.v6i1.1840

Abstract


Tumor merupakan sebuah benjolan dapat tumbuh di seluruh bagian tubuh manusia secara tidak abnormal, tumor memiliki sifat bagian yaitu bersifat jinak maupun ganas. Jika tidak segera ditangani lebih cepat, maka akan semakin memburuk bagi imunitas maupun di bagian tubuh. Gejala pada umumnya yang menyertai tumor otak seperti nyeri di bagian kepala. Namun gejala tersebut sering kali diabaikan dan tidak melakukan penanganan lebih cepat. Berdasarkan pada kasus tersebut, hal yang dibutuhkan dalam melakukan diagnose secara instan yaitu membutuhkan sistem pakar pendeteksi diagnosa jenis penyakit tumor otak. Sistem pakar dikembangkan dengan menggunakan Framework Codeigniter, Bootstrap, dan MySQL. Dalam perancangan sistem ini dibentuk dalam pemodelan UML metode ini menggunakan metode Waterfall sebagai tahapan dalam melakukan tahapan analisis sistem dan algoritma Depth First Search sebagai penelusuran jalur dalam mencari jenis tumor tersebut. Dalam proses diagnosa pada gejala manusia dimulai dari menampilkan seluruh data-data informasi terkait gejala tumor otak, kemudian menggambarkan kesimpulan, dan penelusuran pencarian fakta yang akurat dengan perintah IF-THEN. Pengujikan yang dilakukan menggunakan metode black box dan pengujian hasil diagnosa. Hasil persentase dan interpretasi dari hasil kuisioner yang diperoleh yaitu 92,25% persentase dan interpretasi.


Keywords


Tumor Otak; Sistem Pakar; Metode Waterfall; Algoritma Depth First Search; Metode Black Box

Full Text:

PDF

Article Metrics :

References


B. A. Permadi, Harun Mukhtar, SISTEM PAKAR DIAGNOSA PENYAKIT KANKER PAYUDARA MENGGUNAKAN METODE FORWARD CHAINING DAN DEPTH FIRST SEARCH, vol. 5, no. 2, pp. 4955, 2016.

Y. Lestari, Mesran, Suginam, and Fadlina, Sistem Pakar Untuk Mendiagnosis Penyakit Tumor Otak Menggunakan Metode Certainty Factor ( CF ), Infotek, vol. 2, no. 1, pp. 8286, 2017, [Online]. Available: https://ejurnal.amikstiekomsu.ac.id/index.php/infotek/article/view/98.

K. D. Prebiana and L. G. Astuti, Penerapan Metode Certainty Factor ( CF ) Dalam Pembuatan Sistem Pakar Diagnosis Penyakit Tumor Otak, vol. 8, no. 3, pp. 315324, 2020.

A. N. Rais and D. Riana, Segmentasi Citra Tumor Otak Mengunakan Support Vector Machine Classifier, Semin. Nas. Inov. dan Tren 2018, pp. 152155, 2018.

D. S. Dwi Putra, Expert System Diagnosis of Television Damage with Depth First Search Method Using Vb.Net Programming Language, Tech-E, vol. 1, no. 2, p. 50, 2018, doi: 10.31253/te.v1i2.24.

Ridwansyah, Aplikasi Program untuk Mendiagnosa Penyakit Kandungan Menggunakan Metode Waterfall, J. Tek. Komput. AMIK BSI, vol. III, no. 2, pp. 711, 2017.

E. M. Sari, Sistem Pakar Untuk Mendiagnosa Penyakit Pada Ibu Hamil Menggunakan Metode Depth First Search Berbasis Web, p. 15, 2017.

D. Susanti and Suhendri, Perancangan Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Tanaman Mangga Dengan Algoritma Depth First Search Berbasis Mobile, Sintak, pp. 2432, 2017.

G. R. Syahputra, M. Irsan, and I. Harsadi, Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Aedes Aegypti Berbasis Web, JIMTEK J. Ilm. Mhs. Fak. Tek., vol. 1, pp. 5559, 2020.

H. Noviyarto and Y. S. Sari, Analysis And Design Expert System To Identify Injuries Because Of Sports, Int. Educ. J. Sci. , pp. 16, 2019, [Online]. Available: http://iejse.com/journal/index.php/iejse/article/view/45.

A. T. Kusuma, C. Suhery, and Y. Brianorman, Aplikasi Pendukung Keputusan Panduan Wisata Berbasis Mobile Menggunakan Metode Pencarian Buta dan Terbimbing (Studi Kasus: Kota Pontianak), Coding J. Komput. dan Apl. Untan, vol. 03, no. 2, pp. 2332, 2017.

M. Y. Syuhada, JOURNAL OF INFORMATICS AND Perbandingan Algoritma Greedy Search dan Algoritma Depth-First- Search pada Pencarian Kota dengan Graph Romania Problem Comparison of Greedy Search Algorithm and Depth-First-Search Algorithm on City Search with Romanian Graph Pr, vol. 1, no. 2, pp. 5860, 2018.

M. J., R. L., and S. P., Comparative Analysis of Search Algorithms, Int. J. Comput. Appl., vol. 179, no. 50, pp. 4043, 2018, doi: 10.5120/ijca2018917358.

J. Sundari et al., Expert System to Detect Humans Skin Diseases Using Forward Chaining Method Based on Web Mobile, MATEC Web Conf., vol. 218, pp. 17, 2018, doi: 10.1051/matecconf/201821802015.

P. Studi, M. Informatika, P. Ayam, and F. Chaining, Expert Sistem Untuk Mendiagnosa Penyakit Ayam Menggunakan Metode Forward Chaining, vol. 1, no. 4, pp. 269278, 2020.

R. A. Sihombing, Sistem Pakar untuk Mendiagnosa Gangguan pada Sistem Hepatobiliaris Berbasis Android Mobile, STRING (Satuan Tulisan Ris. dan Inov. Teknol., vol. 3, no. 1, p. 98, 2018, doi: 10.30998/string.v3i1.2736.

E. Rahmawati, Sistem Pakar Diagnosis Penyakit Paru-Paru Menggunakan Metode Forward Chaining, J. Tek. Elektro, vol. 8, no. 2, pp. 6469, 2016, doi: 10.15294/jte.v8i2.7436.