## Jurnal Multimedia dan Teknologi Informasi
Volume 02 Number 01, 01 Apr 2020, pp. 1-9 e-ISSN : 2721-1800 pISSN : 2722-0907 doi.org/10.54209/jatilima.v2i1.17 Homepage : https://journal.cattleyadf.org/index.php/jatilima/index
Sistem  Pakar  Mendiagnosa  Penyakit  Pencernaan  Dengan  Metode CaseBase Reasoning (Studi Kasus : RSUD Dr. H. Yuliddin Away)
Article Info ABSTRACT Article history: Digestive  diseases  are  all  diseases  that  occur  in  the  channel digestion. This disease is a large group of diseases esophageal organs,  stomach,  duodenum  first,  second  and  third  part, jejunum,  ileum,  colon,  sigmoid  colon,  and  rectum.  Digestive disease need early prevention, in the field of computers how to anticipate  can  by  using  an  expert  system.  Expert  system  is  a system  that  can  make  conclusions  like  an  expert.  Expert systems  have  many  one  method  is  the  CBR  method.  CBR method  is  a  method  inference  based  on  the  old  case.  This method  can  be  applied  in  fields  health  and  is  widely implemented  in  the  world  of  health  one  to  diagnose  various digestive  diseases.  System  can  do  Diagnosis  of  the  disease  is based  on  the  symptoms  entered  by  the  patient  through questions  the  questions  raised  by  the  system  and  provide information about the illness suffered by the patient.
Received Feb 26, 2020
Revised Mar 14, 2020 Accepted Apr 01, 2020

## Keywords:
Digestive Disease, Case Base Reasoning, CBR, System Expert
This is an open access article under the CC BY-SA license.

## Corresponding Author:
Ilham Safar 1 , Aria Satria 2
Politeknik Negeri Lhokseumawe 1 , Univeristas Ubudiyah Indonesia 2 Email Address: lham_safar@pnl.ac.id 1 ,  aria_satria33@gmail.com 2
© 2020 The Author: Published by. Cattleya Darmaya Fortuna

## 1. Pendahuluan
Penyakit  pencernaan  adalah  semua  penyakit  yang  terjadi  pada  saluran  pencernaan  [1]. Penyakit ini merupakan golongan besar dari penyakit pada organ esofagus, lambung, duodenum bagian  pertama,  kedua  dan  ketiga,  jejunum,  ileum,  kolon,  kolon  sigmoid,  dan  rektum  [2]. Penderita  dapat  mengalami  gangguan  pencernaan  walaupun  penyebab  dan  mekanisme terjadinya  gangguan  tersebut  secara  pasti  belum  diketahui,  namun  gangguan  tersebut  sangat dipengaruhi oleh faktor psikologis [3].  Faktor penyebab utama penyakit gangguan pencernaan disebabkan  oleh  makanan  yang  kurang  baik  dari  segi  kebersihan  dan  Kesehatan  [4], keseimbangan nutrisi, pola makan yang kurang tepat, adanya infeksi, dan kelainan pada organ pencernaan  sehingga  akan  terjangkit  beberapa  penyakit  pencernaan  seperti  apendisitis,  maag, tukak  lambung,  hepatitis,  diare  dan  konstipasi  [5].  Sistem  pakar  banyak  diimplementasikan dalam  dunia  kesehatan  untuk  mendiagnosa  berbagai  penyakit.  Pemanfaatan  algoritma pemrograman  komputer  seperti  PHP  dan  sebagainya  serta  didukung  oleh  inferensi  engine seperti  Case  Based  Reasoning  (CBR)  maka  para  pakar  dapat  digantikan  untuk  mendiagnosa penyakit  dengan  memanfaatkan  basis  pengetahuan  pakar  seperti  gejala-  gejala  atau  fakta mengenai  suatu  penyakit  [6].  Diperlukan  penanganan  dini  sebelum  berkonsultasi  secara khusus ke dokter spesialis penyakit pencernaan sebelum penyakit tersebut parah. Hal ini maka
doi.org/10.54209/jatilima.v2i1.17
diperlukan adanya sebuah sistem yang dapat menggantikan dokter spesialis dalam mendiagnosa gejala awal penyakit pencernaan mengingat besarnya biaya konsultasi ke dokter. Sistem pakar diagnosa  ini  sangat dibutuhkan  dalam  mendiagnosa  gejala  dini  penyebab-penyebab  penyakit pencernaan.  Sistem  pakar  mengandung  pengetahuan  tertentu  sehingga  setiap  orang  dapat menggunakannnya  untuk  memecahkan  masalah  yang  bersifat  spesifik  [7].  Metode pengujian sistem  yang  digunakan  adalah  White  Box  Testing  dan  Black  Box  Testing  [8].  Pengumpulan data yang dijadikan bahan pembuatan sistem pakar menggunakan metode case base  reasoning ini  dilakukan  dengan  wawancara  [9].  Hasil  pengujian  CBR dengan  cluster-indexing  memiliki akurasi dan waktu proses yang lebih baik dari pada CBR non-indexing [10].

## 2. Metode
Pada penelitian ini menggunakan metode dan penerapan Penerapan model Case Based Reasoning (CBR) adalah [11]:

## Pengumpulan data
Tahapan  ini,  peneliti  mengumpulkan  teori-teori  yang  berhubungan  dengan  perancangan sistem pakar mendiagnosa penyakit pencernaan  [12]. Teori-teori  tersebut  dikumpulkan dari beberapa  sumber  seperti  buku  perpustakaan,  artikel-artikel  di  internet  serta  referensi  dari jurnal maupun artikel yang berkenaan dengan sistem pakar dan metode CBR [13].

## Analisa dan perancangan(Analysis and Design)
Pada  tahapan  ini  penulis  melakukan  perancangan  sebuah  aplikasi  web.  Disini  penulis merancang  program  agar  user  dapat  melakukan  diagnosa  terhadap  penyakit  pencernaan. Langkah  pertama  dalam  perancangan  program  ini  adalah  merancang  proses  kerja  sistem dengan  menggunakan  sebuah use  case yang  menjelaskan  secara  rinci  proses-proses  yang akan dilakukan program dalam menghasilkan sebuah keputusan penyakit yang di derita.
Gambar 1.  Use Case Perancangan Sistem
doi.org/10.54209/jatilima.v2i1.17

## Pengujian
Tahapan  akhir  adalah  melakukan  pengujian  atau  testing  program  dalam  hal  ini  peneliti melakukan serangkaian tes  terhadap  program yang  telah dibuat. Tes program  bertujuan untuk  mendapatkan  kesalahan-kesalahan  (trouble)  sehingga  kesalahan  dapat  segera diperbaikisebelum launching program.
Gambar 2. Alur Pengujian Sistem

## Implementasi
Setelah  semua  kebutuhan  didapat,  tahapan  selanjutnya  adalah  mendeskripsikan  aplikasi yang  akan  dikembangkan  [14].  Pada  penelitian  ini  akan  dilakukukan  perancangan  dan pembangunan sistem dalam metode bentuk program aplikasi. Pada perancangan sistem akan digunakan metode Case  Base Reasioning (CBR) sesuai dengan kebutuhan  dalam penelitian ini [15].

## 3. Analisa dan Pembahasan

## Retrive Berdasarkan Kasus
Pada  saat  terjadi  permasalahan  baru,  pertama-tama  sistem  akan  melakukan  proses retrieve. Proses  retrieve  akan  melakukan  dua  langkah  pemrosesan,  yaitu  pengenalan  masalah  dan pencarian  persamaan  masalah  pada  database.  Pada  awal  proses  diagnosa  pengguna  akan menginputkan  gejala-gejala  yang  dialaminya.  Pengguna  dapat  menekan  tombol  ‘lanjut’ terus- menerus sampai pertanyaan parameter gejala yang terakhir atau jika pengguna merasa bahwa gejala yang dimasukan sudah cukup maka pengguna dapat menekan tombol ‘proses’ untuk  dapat  langsung  mengetahui  hasil  diagnosanya.  Kemudian  sistem  akan  melakukan proses  pembobotan  dengan  melakukan  pencocokan  satu  per  satu  antara  gejala  yang dimasukan  dengan data yang
doi.org/10.54209/jatilima.v2i1.17
ada  di  dalam  basis  pengetahuan.  Proses  pembobotan  ditampilkan  dalam  perhitungan  di bawah ini.
Bobot parameter (w) :
1. Gejala Penting = 5
2. Gejala Sedang = 3
3. Gejala Biasa = 1

## Melakukan Proses Reuse
Setelah  proses  retrieve  selesai  dilakukan,  selanjutnya  sistem  akan  melakukan  proses  reuse. Di dalam proses reuse, sistem akan menggunakan informasi permasalahan sebelumnya yang memiliki  kesamaan  untuk  menyelesaikan  permasalahan  yang  baru.  Pada  proses  reuse  akan menyalin, menyeleksi, dan melengkapi informasi yang akan digunakan.

## Melakukan Proses Revise
Selanjutnya  pada  proses  revise,  informasi  tersebut  akan  dikalkulasi,  dievaluasi,  dan diperbaiki  kembali  untuk  mengatasi  kesalahan-kesalahan  yang  terjadi  pada  permasalahan baru.

## Melakukan Proses Retain
Pada proses terakhir,  sistem  akan  melakukan  proses retain. Proses retain  akan mengindeks, mengintegrasi,  dan  mengekstrak  solusi  yang  baru  tersebut  kedalam  database.  Selanjutnya, solusi  baru  itu  akan  disimpan  ke  dalam  basis  pengetahuan  (knowledge-base)  untuk menyelesaikan  permasalahan  yang  akan  datang.  Tentunya,  permasalahan  yang  akan diselesaikan adalah permasalahan yang memiliki kesamaan dengannya.

## Halaman Utama
Tampilan halaman utama dari sistem pakar penyakit pencernaan menggunakan metode case base  reasoning. Halaman  utama  atau  halaman  selamat  datang  merupakan  halaman  yang pertama  tampil  ketika  pengguna  mengakses  halaman  sistem  pakar  penyakit  pencernaan. Halaman  ini  berisi  menu  diagnosa, Info Penyakit, About,  Help  dan  Admin. Seperti  gambar berikut:
doi.org/10.54209/jatilima.v2i1.17

## Halaman Diagnostik
Tampilan halaman diagnosa dari sistem pakar penyakit pencernaan menggunakan metode case  base  reasoning.  Halaman  diagnosa  merupakan  halaman  yang  akan  tampil  saat pasien  memilih  menu  diagnosa.  Halaman  diagnosa  berisi  gejala-gejala  penyakit pencernaan.  Pasien  memilih  gejala-gejala  yang  dialami  kemudian  sistem  akan menampilkan hasil diagnosa penyakit pencernaan dengan perhitungan  metode case base reasoning. Seperti gambar berikut ini :
Gambar 4.  Halaman Diagnostik

## Halaman Hasil Diagnosa
Tampilan  halaman  hasil  diagnosa  dari  sistem  pakar  penyakit  pencernaan  menggunakan metode case  base  reasoning. Halaman  hasil  diagnosa  merupakan  halaman  yang  akan tampil  saat  pasien  telah  selesai  melakukan  diagnosa.  Halaman  hasil  diagnosa  berisi tentang  prediksi/kemungkinan  jenis  penyakit  yang  di  derita  oleh  pasien  dan  solusi pengobatan dari  penyakit  tersebut. Pada halaman hasil diagnosa ada menu ulang
doi.org/10.54209/jatilima.v2i1.17
diagnosa  dan  keluar  diagnosa,  apabila  di  pilih  ulang  diagnosa,  pasien  bisa  mengulang kembali diagnosa, dan apabila di pilih keluar diagnosa, maka sistem akan mengarahkan ke registrasi pasien dan keluar dari diagnosa.
Gambar 5. Hasil Diagnosa

## Halaman Admin Laporan Gejala
Halaman ini berfungsi untuk melihat gejala dari suatu penyakit pencernaan  pada sistem. Sistem  akan  meminta  admin  untuk  memilih  nama  penyakit  dan  sistem  akan menampilkan  laporan  gejala-gejala  penyakit  berdasarkan  penyakitnya.  Seperti  gambar berikut :
Gambar 6. Halaman Laporan Gejala

## 4. Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  perancangan  dan  pembahasan  pada  perancangan  sistem  pakar diagnosa  penyakit  pencernaan  maka  dapat  disimpulkan  beberapa  hal  antara  lain  sebagai berikut  :  Aplikasi  diagnosa  penyakit  pencernaan  merupakan  sebuah  sarana  penyedia informasi  yang  dapat  memberikan  informasi  penyakit  yang  terdapat  pada  pencernaan manusia,  yaitu  parotitis,  xerostomia,  appendisitis,  tukak  lambung,  diare,  dan  konstipasi. Sistem  dapat  melakukan  diagnosa  penyakit  berdasarkan  gejala-gejala  yang  diinputkan oleh  pasien  melalui  pertanyaan  gejala  yang  diajukan  oleh  sistem.  Sistem  dapat memberikan  informasi  mengenai  penyakit  yang  diderita  oleh  pasien  serta  sistem  dapat memberikan solusi untuk penanganan penyakit tersebut. Sistem yang berbasis  web dapat digunakan  bagi  siapa  saja  yang  menggunakannya  dimana  pun  dan  kapanpun  tanpa ketergantungan  dokter  spesialis  penyakit  pencernaan.  Semakin  spesifik  cirri-ciri  gejala penyakit pencernaan maka akan semakin besar persentasekemungkinan terdeteksi jenis
doi.org/10.54209/jatilima.v2i1.17
penyakit pencernaan yang lebih spesifik. Persentase  penggunaan  aplikasi  system pakar ini  55%  pengguna memahami  alurpenggunaan dan telah melakukan dianogsa.

## Referensi
[1] N.  A.  Latif,  “Penerapan  Model  Decision  Tree  Algoritma  Untuk  Mengidentifikasi Penyakit Pencernaan Dengan Pengobatan Herbal,” J. Ilmu Komput. , vol. 5, no. Vol 5 No 2 (2019): Edisi September, 2019.

## [2] E.  Rahmanita,  W.  Agustiono,  and  R.  Juliyanti,  “SISTEM  PAKAR  DIAGNOSA PENYAKIT SALURAN PENCERNAAN DENGAN PERBANDINGAN
METODE  FORWARD  CHAINING  DAN  DEMPSTER  SHAFER,” J.  Simantec , vol. 7, no. 2, 2019, doi: 10.21107/simantec.v7i2.6743.

## [3] A.  Setiadi,  Y.  Yunita,  and  I.  P.  Nugroho,  “APLIKASI  SISTEM  PAKAR DIAGNOSA PENYAKIT LAMBUNG MENGGUNAKAN FORWARD
CHAINING,” J.  Pendidik.  Inform.  dan  Sains ,  vol.  8,  no.  1,  2019,  doi: 10.31571/saintek.v8i1.1034.
[4] S. Murni and F. Riandari, “Penerapan Metode Teorema Bayes Pada Sistem Pakar Untuk Mendiagnosa Penyakit Lambung,” J. Teknol. dan Ilmu Komput. Prima , vol. 1, no. 2, 2018, doi: 10.34012/jutikomp.v1i2.226.
[5] H.  Kastubi,  B.  H.  Subagyo,  P.  Keperawatan,  S.  Poltekkes,  and  K.  Surabaya, “Faktor  Dominan  Yang  Mempengaruhi  Penurunan  Nafsu  Makan  Pada  Pasien Gastritis,” J. Penelit. Kesehat. , 2018.
[6] N.  B.  Riyanto  and  O.  Suria,  “Sistem  Pakar  Diagnosa  Penyakit  Pencernaan Menggunakan Metode Teorema Bayes,” JMAI (Jurnal Multimed. Artif. Intell. , vol. 2, no. 1, 2018, doi: 10.26486/jmai.v2i1.65.
[7] . S. and Y. R. T. Rianti, “Sistem Pakar Untuk Mendiagnosa  Gangguan Pencernaan Pada Anak Dengan Metode Forward Chaining,” JSiI (Jurnal  Sist. Informasi) ,  vol. 2, 2017, doi: 10.30656/jsii.v2i0.62.
[8] R. Sulaehani, “SISTEM PAKAR DIAGNOSA PENYAKIT TANAMAN KAKAO MENGGUNAKAN  METODE  CASE  BASE  REASONING  (CBR)  PADA KELOMPOK TANI GAPOKTAN DESA MAKARTI JAYA,” Simtek  J.  Sist.  Inf. dan Tek. Komput. , vol. 4, no. 1, 2019, doi: 10.51876/simtek.v4i1.51.
[9] Z.  Achmad  Faisal,  “SISTEM  PAKAR  DIAGNOSA  PENYAKIT  AYAM PETELUR  MENGGUNAKAN  METODE  CASE  BASED  REASONING BERBASIS  WEB,” JATI  (Jurnal  Mhs.  Tek.  Inform. ,  vol.  3,  no.  2,  2019,  doi: 10.36040/jati.v3i2.882.
[10] H.  Santoso,  “Case  Base  Reasoning  Untuk  Mendiagnosis  Penyakit  Hipertensi Menggunakan Metode Indexing Density Based Spatial Clustering Application With Noise (DBSCAN),” ETHOS (Jurnal  Penelit.  dan Pengabdian) , vol. 7, no. 1, 2019, doi: 10.29313/ethos.v7i1.4206.
[11] S.  Sadek  and  U.  Usman,  “SISTEM  PAKAR  DIAGNOSA  PENYAKIT PERNAFASAN MENGGUNAKAN METODE CASE BASED REASIONING,” J. Ipteks Terap. , 2017, doi: 10.22216/jit.2017.v11i3.1034.
[12] R.  M.  Gozzal  and  D.  Indarti,  “Aplikasi  Sistem  Pakar  Diagnosa  Penyakit Pencernaan Balita dengan Metode Forward Chaining Berbasis Android Reynaldo,” J. Ilm. Inform. Komput. Univ. Gunadarma , vol. 22, no. 3, 2017.
[13] Ashari and A. Y. Muniar, “Penerapan Sistem Pakar Untuk Mendiagnosa Penyakit
Pencernaan  Dengan  Pengobatan  Bahan  Alami,” Semin.  Nas.  Sains  dan  Teknol.
2016 , no. November, 2016.
[14] N.  L.  P.  Merawati  and  S.  Hartati,  “SISTEM  REKOMENDASI  TOPIK  SKRIPSI MENGGUNAKAN  METODE  CASE  BASED  REASONING,” J.  Ilm.  Teknol. Infomasi Terap. , vol. 4, no. 3, 2018, doi: 10.33197/jitter.vol4.iss3.2018.164.
[15] F. Fatmayati, - Kusrini, and E. T. Lutfi, “Implementasi Case Base Reasoning Untuk Mendiagnosa  Penyakit  Gigi  dan  Mulut,” Techno.Com ,  vol.  16,  no.  1,  2017,  doi: 10.33633/tc.v16i1.1331.