Source code sistem pakar deteksi risiko stroke metode forward chaining berbasis website php MySQL

Stroke adalah salah satu penyebab utama kematian dan kecacatan di seluruh dunia. Deteksi dini terhadap risiko stroke dapat membantu dalam pencegahan dan pengelolaan penyakit ini. Sistem pakar (expert system) merupakan salah satu solusi teknologi yang dapat digunakan untuk membantu dalam proses deteksi ini. Salah satu metode yang dapat digunakan dalam sistem pakar adalah metode forward chaining. Artikel ini akan membahas mengenai sistem pakar deteksi risiko stroke berbasis website yang menggunakan metode forward chaining.

Apa itu Stroke?

Stroke terjadi ketika suplai darah ke otak terganggu atau berkurang, yang menyebabkan otak kekurangan oksigen dan nutrisi. Ada dua jenis utama stroke: iskemik dan hemoragik. Stroke iskemik disebabkan oleh penyumbatan arteri yang memasok darah ke otak, sedangkan stroke hemoragik terjadi ketika pembuluh darah di otak pecah.

Pentingnya Deteksi Dini Risiko Stroke

Deteksi dini risiko stroke sangat penting karena memungkinkan tindakan pencegahan dan pengobatan yang lebih efektif. Beberapa faktor risiko stroke antara lain tekanan darah tinggi, diabetes, kolesterol tinggi, merokok, dan riwayat keluarga dengan penyakit jantung atau stroke. Dengan mengetahui risiko seseorang, intervensi medis dan perubahan gaya hidup dapat dilakukan untuk mengurangi kemungkinan terjadinya stroke.

Sistem Pakar

Sistem pakar adalah program komputer yang meniru proses pengambilan keputusan seorang ahli dalam suatu bidang tertentu. Sistem ini menggunakan basis pengetahuan yang berisi fakta-fakta dan aturan-aturan yang diperoleh dari para ahli. Tujuan dari sistem pakar adalah untuk memberikan rekomendasi atau solusi berdasarkan data yang diberikan oleh pengguna.

Metode Forward Chaining

Forward chaining adalah salah satu metode penalaran dalam sistem pakar yang bekerja dengan cara memulai dari data yang ada (fakta) dan menggunakan aturan-aturan yang relevan untuk mencapai kesimpulan. Dalam konteks deteksi risiko stroke, forward chaining akan menggunakan data medis pengguna, seperti tekanan darah, kadar kolesterol, dan riwayat kesehatan, untuk menilai tingkat risiko stroke.

Arsitektur Sistem Pakar Deteksi Risiko Stroke

Sistem pakar deteksi risiko stroke berbasis website terdiri dari beberapa komponen utama:

1. Antarmuka Pengguna (User Interface): 

Bagian ini berfungsi sebagai media interaksi antara pengguna dan sistem. Pengguna memasukkan data medis mereka melalui formulir yang tersedia di website.

2. Basis Pengetahuan (Knowledge Base): 

Bagian ini berisi fakta-fakta dan aturan-aturan yang digunakan untuk menilai risiko stroke. Basis pengetahuan ini diperoleh dari ahli medis dan literatur ilmiah.

3. Mesin Inferensi (Inference Engine): 

Bagian ini menggunakan metode forward chaining untuk menganalisis data yang diberikan oleh pengguna dan menghasilkan kesimpulan.

4. Basis Data (Database): 

Bagian ini menyimpan data medis pengguna yang digunakan dalam proses analisis.

Pengembangan Sistem Pakar Berbasis Website

Pengembangan sistem pakar deteksi risiko stroke berbasis website melibatkan beberapa tahapan, antara lain:

1. Pengumpulan Data dan Pengetahuan: 

Tahap ini melibatkan pengumpulan data medis dan pengetahuan dari ahli kesehatan mengenai faktor risiko stroke.

2. Desain Sistem: 

Pada tahap ini, arsitektur sistem dirancang, termasuk desain antarmuka pengguna, basis pengetahuan, mesin inferensi, dan basis data.

3. Implementasi: Tahap ini melibatkan pengkodean dan pengembangan sistem menggunakan bahasa pemrograman dan teknologi web, seperti HTML, CSS, JavaScript, dan server-side scripting seperti PHP atau Python.

4. Pengujian dan Validasi: 

Setelah sistem selesai dikembangkan, dilakukan pengujian untuk memastikan bahwa sistem bekerja dengan baik dan memberikan hasil yang akurat.

5. Pemeliharaan dan Pembaruan: 

Sistem pakar perlu diperbarui secara berkala untuk memastikan bahwa basis pengetahuan tetap relevan dan up-to-date dengan penemuan medis terbaru.

Studi Kasus: Implementasi Sistem Pakar Deteksi Risiko Stroke

Pengumpulan Data dan Pengetahuan

Pengumpulan data dilakukan dengan wawancara ahli medis, analisis literatur ilmiah, dan survei kesehatan. Data yang dikumpulkan mencakup faktor risiko seperti usia, jenis kelamin, riwayat keluarga, tekanan darah, kadar kolesterol, diabetes, kebiasaan merokok, dan aktivitas fisik.

Desain Sistem

Desain sistem melibatkan pembuatan diagram arsitektur yang menunjukkan bagaimana komponen-komponen sistem berinteraksi. Antarmuka pengguna dirancang agar mudah digunakan, dengan formulir yang memungkinkan pengguna memasukkan data medis mereka dengan mudah.

Implementasi

Pada tahap implementasi, teknologi web digunakan untuk membangun sistem. HTML dan CSS digunakan untuk membuat antarmuka pengguna, sementara JavaScript digunakan untuk validasi data di sisi klien. Untuk pemrosesan data di sisi server dan implementasi mesin inferensi, digunakan bahasa pemrograman seperti Python dengan framework seperti Django atau Flask.

Pengujian dan Validasi

Pengujian dilakukan dengan menggunakan data medis dari pengguna yang sebenarnya dan membandingkan hasil yang dihasilkan oleh sistem dengan penilaian dari ahli medis. Validasi dilakukan untuk memastikan bahwa sistem memberikan rekomendasi yang akurat dan dapat diandalkan.

Pemeliharaan dan Pembaruan

Sistem pakar perlu diperbarui secara berkala dengan memasukkan pengetahuan baru dari penelitian medis dan penemuan terbaru. Pemeliharaan juga melibatkan perbaikan bug dan peningkatan performa sistem.

Data gejala risiko stroke

Kode faktor Risiko	Data faktor Risiko
F01	tekanan darah kurang dari 120/80 mm/Hg
F02	Detak jantung normal
F03	tidak merokok
F04	kadar kolestrol kurang dari 200 mg/Dl
F05	tidak ada penyakit diabetes
F06	rutin aktivitas fisik intensitas berat – sedang
F07	indeks massa tubuh normal
F08	tidak ada Riwayat stroke di keluarga
F09	Tekanan darah 120/80 – 139/89 mm/Hg
F10	Tidak yakin jika memiliki kelainan detak jantung
F11	Perokok ringan
F12	Kadar kolesterol 200-239  mg/Dl
F13	Tidak yakin jika memiliki penyakit diabetes
F14	Aktivitas fisik intensitas ringan – sedang
F15	Tidak yakin jika memiliki riwayat stroke di keluarga
F16	Indeks massa tubuh overweight (Indeks massa tubuh 25,1-27)
F17	Tekanan darah tinggi tidak terkontrol
F18	Detak jantung irregular atau sering berdebar debar
F19	Perokok berat
F20	Kolesterol lebih dari 240 mg/Dl atau tidak tahu
F21	Memiliki penyakit diabetes
F22	Jarang aktifitas fisik
F23	Obesitas  (Indeks massa tubuh > 27,0)
F24	Riwayat stroke di keluarga
F25	Tekanan darah > 140/90 mmhg

Data risiko 

Kode Risiko	Risiko	Kode Faktor Risiko	Data Solusi
R01	rendah	F01,F02,F03,F04,F05,F06,F07,F08	S01
R02	sedang	F09,F10,F11,F12,F13,F14,F15,F16	S02
R03	Tinggi hemoragik	F17,F18,F19,F20,F21,F22,F23,F24	S03
R04	Tinggi Iskemik	F25,F26,F27,F28,F29,F30,F31,F32	S04

 

Tampilan aplikasi 

Untuk dapetin source codenya kamu bisa menghubungi via whatsapp di bawah ini 

lebih detail bisa wa  0878 7413 6446

Kesimpulan

Sistem pakar deteksi risiko stroke berbasis website dengan metode forward chaining adalah alat yang efektif untuk membantu dalam deteksi dini dan pencegahan stroke. Dengan menggunakan data medis pengguna dan pengetahuan dari ahli kesehatan, sistem ini dapat memberikan penilaian risiko yang akurat dan membantu dalam pengambilan keputusan medis. Pengembangan sistem ini melibatkan berbagai tahapan, mulai dari pengumpulan data hingga pemeliharaan sistem, yang semuanya bertujuan untuk memastikan bahwa sistem dapat memberikan hasil yang bermanfaat dan dapat diandalkan. 

Dengan adanya sistem ini, diharapkan masyarakat dapat lebih waspada terhadap risiko stroke dan mengambil langkah-langkah pencegahan yang diperlukan untuk menjaga kesehatan mereka.