Rabu, 01 Januari 2014

Skripsi (penelitian) Psikologi berkaitan dengan IT

SISTEM PAKAR DIAGNOSA AWAL GANGGUAN JIWA DENGAN METODE CERTAINTY FACTOR BERBASIS MOBILE CELLULAR
 ( Sri Wahyuni Wita, Satria Perdana Arifin, Ibnu Surya )

1. Abstrak
 Gangguan jiwa adalah perubahan suasana perasaan dan perilaku yang terjadi tanpa alasan yang jelas, dan menyebabkan kendala terhadap diri sendiri atau orang lain. Sementara informasi mengenai diagnosa awal gangguan jiwa tidak begitu banyak ditemui di masyarakat sehingga banyak yang tidak mengerti mengenai penanggulangan gangguan jiwa saat ini. Berdasarkan permasalahan ini, maka penulis membangun sebuah aplikasi sistem pakar yang dapat digunakan oleh masyarakat umum untuk mendeteksi gangguan jiwa secara dini. Adapun metode yang digunakan adalah metode Certainty Factor. Setelah dilakukan analisa dan pengujian sistem ini dapat memberikan pengetahuan serta kemudahan bagi masyarakat untuk mengetahui awal gangguan jiwa dengan cara melakukan konsultasi sehingga dapat mengambil keputusan yang tepat untuk memberi saran pada gangguan jiwa yang diderita. Berdasarkan kuesioner yang disebarkan kepada 5 orang pakar berpendapat bahwa 93,33% pakar mengatakan aplikasi ini mudah digunakan dan membantu user dalam berkonsultasi penyakit neurosis. Sistem ini menggunakan Mobile Cellular dalam menjalankan aplikasinya. Tools yang digunakan dalam sistem ini adalah NetBeans IDE 6.8, Adobe Dreamweaver CS5 dan bahasa pemograman J2ME, PHP dan MYSQL.

Kata Kunci : Sistem Pakar, Gangguan Jiwa, Certainty Factor, J2ME, Mobile Cellular.

2. Latar Belakang
Perkembangan komputer dewasa ini telah mengalami banyak perubahan yang sangat pesat, seiring dengan kebutuhan manusia yang semakin banyak dan kompleks. 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 dalam bidang psikologi karena sistem pakar dipandang sebagai cara penyimpanan pengetahuan pakar pada bidang tertentu dalam program komputer sehingga keputusan dapat diberikan dalam melakukan penalaran secara cerdas. Salah satu contoh sisem pakar dibidang kesehatan, adalah sistem pakar diagnosa gangguan kejiwaan. Berdasarkan hal tersebut, pada tugas akhir ini mengangkat sistem pakar untuk mendiagnosa awal gangguan jiwa dengan metode Certainty Factor berbasis mobile cellular. Untuk menggunakan sistem ini, pengguna bisa menggunakannya dimana saja dan harus terkoneksi dengan internet, ini akan membantu mengatasi permasalahan yang ada pada masyarakat seperti masalah biaya dan waktu.

Sistem pakar diagnosa gangguan jiwa yang akan dibangun ini bisa meminimalisir keragu-raguan dalam menentukan tingkatan/kategori gangguan yang diderita pasien, sehingga pasien bisa ditangani dengan cepat sesuai tingkat gangguan yang dideritanya. Diagnosa tingkat gangguan kejiwaan dengan menggunakan sistem pakar akan mencatat gejala-gejala dari pasien dan akan mendiagnosa tingkat gangguannya didasarkan pada pengetahuan yang didapat dari seorang pakar (Kusumadewi, 2003).

3. Perancangan
  A.  Gambaran Umum Sistem
Gambaran system arsitektur aplikasi ini dapat dilihat pada Gambar 1 dibawah ini. Dimana user sebagai pengguna yang akan melakukan konsultasi terhadap sistem, admin sebagai pengolah data yang menginsert, mengupdate dan mendelete suatu data informasi, database sebagai penyimpan seluruh data dan informasi yang telah diolah seorang admin, dan server sebagai penghubung antara admin dan user ke database.


 

Gambar 1 Arsitektur Sistem Pakar Diagnosa Awal Gangguan Jiwa dengan Metode Certainty Factor Berbasis Mobile Cellular.


 B. Flowchart Adminc
 
C. Flowchart User
     

D. Use Case Diagram
    Use case diagram digunakan untuk mempresentasikan fungsi yang disediakan oleh sistem. Pada aplikasi ini pengguna dibedakan menjadi 2 yaitu User (pengguna), Admin.

E. Sequence diagram admin login
Menggambarkan interaksi yang dilakukan oleh actor admin dalam melakukan proses login.

F. Sequence diagram admin tambah data gejala.
Menggambarkan interaksi yang dilakukan oleh actor admin dalam melakukan proses insert data gejala.

G. Sequence Diagram Admin Ubah Data Gejala
Menggambarkan interaksi yang dilakukan oleh actor admin dalam melakukan proses update data gejala

H. Sequence diagram user konsultasi
Menggambarkan interaksi yang dilakukan oleh user dalam melakukan proses konsultasi

I. Class Diagram
Class diagram mendeskripsikan jenis-jenis obyek dalam system. Class diagram juga menunjukkan property dan operasi sebuah Class dan batasan yang terdapat dalam hubungan dengan obyek. Pada aplikasi ini terdapat dua buah class diagram, yaitu class diagram admin dan class diagram user. Berikut adalah perancangan class diagram pada aplikasi ini.

J. Entity Relationship Diagram (ERD)
ERD berfungsi untuk menggambarkan hubungan antar tabel yang akan digunakan pada sistem ini

4. Kesimpulan
Kesimpulan yang dapat diambil dari pengujian dan analisa yang telah dilakukan pada penelitian ini adalah
sebagai berikut:
1. Aplikasi ini membantu masyarakat dalam melakukan konsultasi suatu penyakit neurosis.
2. Aplikasi ini dinyatakan user friendly menurut hasil penilaian kuisioner karena hasil kuisioner bernilai 80%
untuk kategori dapat memudahkan user dalam melakukan konsultasi penyakit neurosis.
3. Berdasarkan pengujian yang telah dilakukan oleh pakar gangguan jiwa tentang aplikasi awal gangguan
jiwa, maka aplikasi ini layak untuk digunakan kepada masyarakat untuk mendiagnosa penyakit neurosis
karena 80% keakuratan dalam menampilkan penyakit yang diderita oleh user.

untuk lebih jelasnya klik link ini ya....

sumber : Wita, S.W., Arifin, S.P., & Surya, I. (2012). Sistem pakar diagnose awal gangguan jiwa dengan metode certainty factor berbasis mobile cellular. Jurnal Teknik Informatika. Vol 1. Pekanbaru : Politeknik Caltex Riau.

Minggu, 10 November 2013

Artificial Intelligence ( AI )



Artificial Intelegence (AI)
           

Algoritma AI /Metode merupakan kecerdasan yang ditunjukan oleh suatu entitas buatan. Sistem seperti ini umumnya dianggap komputer. Berdasarkan pemikiran bahwa komputer melakukan penalaran secara logis dan juga bisa melakukan aksi secara rasional berdasarkan hasil penalaran tersebut. Beberapa macam bidang yang menggunakan kecerdasan buatan antara lain sistem pakar, games, jaringan syaraf tiruan dan robotika.
Definisi :
Kecerdasan Buatan (bahasa Inggris: Artificial Intelligence atau AI) didefinisikan sebagai kecerdasan yang ditunjukkan oleh suatu entitas buatan. Sistem seperti ini umumnya dianggap komputer. Kecerdasan diciptakan dan dimasukkan ke dalam suatu mesin (komputer) agar dapat melakukan pekerjaan seperti yang dapat dilakukan manusia. Beberapa macam bidang yang menggunakan kecerdasan buatan antara lain sistem pakar, permainan komputer (games), logika fuzzy, jaringan syaraf tiruan dan robotika.
Banyak hal yang kelihatannya sulit untuk kecerdasan manusia, tetapi untuk Informatika relatif tidak bermasalah. Seperti contoh: mentransformasikan persamaan, menyelesaikan persamaan integral, membuat permainan catur atau menyelesaikan permainan puzzle geser angka. Di sisi lain, hal yang bagi manusia kelihatannya menuntut sedikit kecerdasan, sampai sekarang masih sulit untuk direalisasikan dalam Informatika. Seperti contoh: Pengenalan Obyek/Muka, bermain Sepakbola.

Kecerdasan buata nituatau“artificialintelligence” itusendirimunculdari seorangprofesordariMassachusettsInstituteofTechnologyyangbernamaJohn
McCarthypadatahun1956padaDartmouthConferenceyangdihadiriolehpara penelitiAI.Padakonferensitersebutjugadidefinisikantujuandarikecerdasan buatan,yaitu:mengetahuidanmemodelkan proses-prosesberfikirmanusiadan mendesignmesinagardapatmenirukan kelakuanmanusiatersebut.Beberapa programAI yangmulaidibuatpadatahun1956-1966, antaralain:
1.   Logic  Theorist,  diperkenalkan  pada  Dartmouth  Conference,  program  ini dapatmembuktikanteorama-teoramamatematika.
2.  SadSam,diprogram olehRobertK.Lindsay(1960).Programinidapat mengetahuikalimat-kalimatsederhana yangditulisdalambahasainggrisdan mampumemberikanjawabandarifakta-faktayangdidengardalamsebuah percakapan.
3.ELIZA,diprogram oleh JosephWeizenbaum (1967).
Programinimampu melakukan terapi terhadap pasien dengan memberikan beberapa pertanyaan.

Contoh aplikasi AI

1.      Bidang Komputer dan Sains 
Para Peneliti kecerdasan buatan telah membuat banyak alat untuk memecahkan beberapa masalah yang dapat dikategorikan paling rumit pada bidang komputer dan sains. Kebanyakan dari penemuan mereka telah diambil alih oleh cabang ilmu komputer dan sains dan tidak lagi menjadi bagian dari bidang ilmu kecerdasan buatan. Beberapa daftar aplikasi yang sebelumnya dikembangkan oleh para peneliti kecerdasan buatan adalah GUI (Graphical User Interface), Kalkulasi koordinat mouse pada layar monitor, manajemen penyimpanan otomatis, pemrograman dinamis serta pemrograman orientasi objek.

2. Finansial
Pada bidang finansial, penggunaan kecerdasan buatan ditujukan pada pengorganisasian operasi, investasi saham, dan memanajemen properti. Sebuah sistem yang memiliki kecerdasan buatan dapat mengkalkulasi inflasi maupun deflasi yang akan terjadi di masa depan serta dapat mengkalkulasi probabilitas naik turunnya harga saham sehingga dapat digunakan untuk menentukan investasi secara detail.



3. Kesehatan
Pada bidang kesehatan, sistem kecerdasan buatan telah digunakan, slah satunya adalah algoritma genetika yang memungkinkan simulasi proses evolusi dan rekayasa genetika diuji coba tanpa memerlukan “korban” makhluk hidup. Algoritma ini juga dapat digunakan untuk pencocokan DNA yang sering digunakan dan saat ini mungkin populer untuk mengidentifikasi identitas seseorang.

4. Industri
Pada bidang Industri penggunaan mesin sudah merupakan hal yang umum. Mesin biasanya digunakan dalam industri untuk pekerjaan yang membahayakan manusia dan yang sulit untuk dilakukan manusia. sebagai contoh memindahkan barang yang mempunyai berat ber ton-ton, pemotongan besi dan baja. bahkan dalam industri manufaktur, pekerjaan yang membutuhkan tingkat ketelitian tinggi dan konsistensi sudah diambil alih oleh mesin.

5. Telekomunikasi
Pada Bidang telekomunikasi, sistem kecerdasan buatan juga banyak digunakan antara lain untuk pencarian heuristik tentang tenaga kerja mereka, mengatur penjadwalan puluhan ribu pekerjanya, serta menentukan jumlah gaji sesuai dengan kualitas kerja mereka. Semuanya dilakukan secara otomatis dengan kecerdasan buatan yang telah diimplementasikan ke dalam sistemnya.

6. Pengembangan Game
Perkembangan Game yang pesat pada masa ini juga membutuhkan sesuatu yang berbeda pada rule permainannya. Sebuah sistem game, jika sudah dimainkan sampai tuntas oleh seorang player, maka ketika player yang sama memulai lagi permainan dari awal, maka rule permainannya akan sama. namun berbeda untuk game-game yang telah ada saat ini. sistem dalam game, dapat belajar mengenali pola permainan dari player dan ketika player tersebut memulai permainan kembali, maka sistem ini akan menggunakan rule yang berbeda untuk pemain yang sama ini. sehingga game menjadi lebih menarik dan menantang untuk dimainkan. Contoh aplikasi kecerdasan buatan dalam bentuk game sangat banyak sekali, ada yang berbentuk game PC, dan ada pula yang berbentuk game jaringan atau Game Online.

7. Pengembangan Mainan Dengan AI
Peralatan permainan seperti AIBO dan ASIMO, robot anjing cerdas dan robot yang menyerupai manusia yang dapat berinteraksi dengan manusia menjadi salah satu favorit alat bermain yang telah menggunakan kecerdasan buatan pada sistemnya. AIBO dan ASIMO ini dapat berinteraksi dengan manusia melalui suara, fitur speech recognition di dalamnya, robot ini dapat mengerti apa yang diucapkan manusia dan menanggapinya.

8. Pengembangan AI yang lain
SYSTRAN adalah perangkat lunak yang dapat dipakai untuk melakukan penerjemahan dari dan kebahasa-bahasa berikut: Jerman, Prancis, Italia, Jepang, Korea, Rusia, Portugis dan Spanyol. Delco Electronics menciptakan sebuah mobil yang dapat mengemudi sendiri. Mobil ini menggunakan pendeteksi tepi untuk tetap bertahan di jalan
Volkswagen AG (Jerman) menciptakan sistem pengemudi kendaraan otomatis.

Kesimpulan :
Artificial Intelligence (AI) atau Intelegensia Semu adalah bidang ilmu yang mempelajari bagaimana membuat sistem atau komputer menjadi cerdas. Supaya komputer bisa bertindak seperti atau serupa dengan manusia, maka komputer harus diberi bekal pengetahuan, dan mempunyai kemampuan untuk menalar.Tujuan dari kecerdasan buatan menurut Winston dan Prendergast [1984]:
1. Membuat mesin menjadi lebih pintar (tujuan utama)
2. Memahami apa itu kecerdasan (tujuan ilmiah)
3. Membuat mesin lebih bermanfaat (tujuan entrepreneurial)
Daftar Pustaka