## Deteksi Dini Penyakit Balita Menggunakan Algoritma Sorensen Berbobot
Nur Kharisa Umami 1 , Setyawan Wibisono 2
Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Stikubank, Jl. Tri Lomba Juang No.1, Semarang 50241, Indonesia Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Stikubank, Jl. Tri Lomba Juang No.1, Semarang 50241, Indonesia

## I NFORMASI A RTIKEL

## A B S T R A C T
Sejarah Artikel: Diterima Redaksi: 20 Juni 2021
Revisi Akhir: 03 Juli 2021 Diterbitkan Online : 10 September 2021 There are still many parents who do not have sufficient understanding in terms of toddler disease. One way to provide education is the availability of a system that can be used for consultation  based  on the  symptoms of  illness  experienced  by toddlers and the actions needed  to  overcome  them.  The  system  that  will  be  built  is  an  expert  system  that  can relatively provide suggestions for solutions to children's health problems using the Case Based Reasoning (CBR) method. namely an expert system that uses case-based reasoning methods,  namely  looking  for  similarities  of  a  disease  compared  to  a  disease  that  has existed  before.  In  this  study,  the  CBR  method  was  combined  with  a  weighting  process using the pairwise comparison method which was within the scope of the AHP (Analytic Hierarchy Process) method. In comparing consultations with old diseases that already exist in the system, and looking for similarities from the comparison results, the Sorensen similarity algorithm is used. This study resulted in weights with 3 symptom categories, namely mild symptoms with a weight of 0.09, moderate symptoms with a weight of 0.24 and severe symptoms with a weight of 0.67 and will recommend several diseases with a similarity above 0.5 and diseases with a similarity below 0.5 will be entered into the revise table to find a solution.
K ATA K UNCI
Sistem Pakar Balita Case-Based Reasoning AHP Sorensen

## K
ORESPONDENSI
E-mail: kharisaumami17@gmail.com

## 1. PENDAHULUAN
Kehadiran  seorang  anak  adalah  salah  satu  dambaan  terbesar dalam  kehidupan  pernikahan.  Orang  tua  tentu  sangat memperhatikan  tumbuh  kembang  anak  sejak  kelahirannya, bahkan sejak dalam kandungan.
Salah  satu  hal  yang  sangat  diperhatikan  adalah  pada  sisi kesehatan anak. Salah satu kebahagiaan terbesar orang tua adalah melihat anak-anaknya dalam keadaan sehat, sedangkan salah satu kesedihan terbesar orang tua adalah ketika anaknya sakit. Orang tua akan mengupayakan segala usaha serta mencurahkan tenaga, pikiran, waktu, biaya dan perasaan untuk kesehatan sang anak.
Kesehatan anak pada saat lahir dan tumbuh kembang anak pada masa  balita  adalah  salah  satu  prioritas  orang  tua.  Gangguan kesehatan  pada  anak  akan  sangat  berpengaruh  terhadap perkembangan  fisik  dan  mental  anak  di  kemudian  hari.  Ketika anak  pada  masa  balita  sering  mengalami  gangguan  sakit,  maka sedikit banyak akan menjadikan anak kurang berkembang secara maksimal. Dalam mengupayakan tumbuh kembang anak dengan baik, maka orang tua selalu memperhatikan asupan makanan bagi anak. Tidak sedikit orang tua yang memberikan suplemen berupa makanan  tambahan  dan  vitamin,  agar  anak  selalu  sehat  dan memiliki  daya  tahan  yang  kuat.  Secara  fisik  dan  mental,  balita lebih rentan dari serangan penyakit. Secara geografis, Indonesia
yang  berada  di  daerah  tropis,  mempunyai  banyak  varian  mikro organisme  sebagai  penyebab  munculnya  penyakit  [1].  Dengan kondisi demikian, maka peran orang tua sangat dibutuhkan dalam mengetahui penyakit-penyakit yang sering menyerang anak, serta mempunyai  pengetahuan  dasar  dalam  menanggulangi  penyakit anak pada masa balita.
Gejala  penyakit  yang  dianggap  relatif  ringan  dan  seringkali menyerang  balita  di  Indonesia  adalah  deman,  suhu  badan meningkat,  diare,  sembelit,  batuk  dan  pilek.  Kondisi  penyakit pada balita seringkali dipengaruhi interaksi balita dengan orang dewasa di sekitarnya yang membawa gejala penyakit, kemudian menularkannya  pada balita.  Menghadapi  kondisi  balita  yang sedang  sakit,  maka  dibutuhkan  pengetahuan  dasar  orang tua dalam  mengantisipasi  hal  tersebut.  Kondisi  orang  tua  balita  di Indonesia  relatif  beragam  dalam  hal  pengetahuan  terhadap gangguan penyakit balita.
Masih banyak orang tua yang belum memiliki pemahaman yang cukup  dalam  hal  penyakit  balita.  Untuk  itu  orang  tua  perlu diberikan  pemahaman  tentang  karakteristik  penyakit-penyakit yang  biasanya  menyerang  balita.  Perlu  juga  diberikan  edukasi langkah-langkah antisipasi berdasarkan pengetahuan dari tenaga medis yang berkompeten terhadap penyakit balita.
Dengan kondisi di Indonesia yang jumlah tenaga medisnya relatif kurang dibandingkan dengan jumlah penduduk, maka seringkali
konsultasi  medis  adalah  hal  yang  jarang  dilakukan  dalam mengawasi  kesehatan  balita.  Anak  balita  ketika  sakit  langsung dibawa ke tenaga medis, karena hanya berharap anaknya segera mendapatkan pertolongan  medis,  padahal  seringkali  banyak hal yang harus dapat dilakukan oleh orang tua terhadap balita yang sedang sakit, sebelum membawa anak  kepada tenaga medis.
Salah  satu  cara  untuk  memberikan  edukasi  tentang  identifikasi penyakit  balita  serta  tindakan  antisipasi  adalah  dengan  suatu sistem  yang  dapat  digunakan  untuk  konsultasi  berdasarkan gejala-gejala  penyakit  yang  dialami  balita  serta  tindakan  yang diperlukan  untuk  mengatasinya.  Sistem  tersebut  adalah  sistem pakar tentang penyakit balita yang dibuat berdasarkan kepakaran seorang  pakar  kesehatan  balita.  Sistem  yang  akan  dibangun adalah sistem pakar yang dapat relatif memberikan saran solusi terhadap permasalahan kesehatan balita.
Sistem pakar adalah sistem yang menggunakan komputer sebagai alat  bantu  dalam  menyimpan  pengetahuan  seorang  pakar, kemudian sistem dapat mengadopsi pengetahuan pakar tersebut. Hasil adopsi dapat digunakan sebagai salah satu dukungan dalam menyelesaikan masalah yang berkaitan dengan kepakarannya [2]. Sistem pakar ini akan dibangun dengan metode CBR ( Case Based Reasoning )  yaitu  sistem  pakar  yang  pola  identifikasinya menggunakan  metode  penalaran  berbasis  kasus,  yaitu  mencari kemiripan  suatu  penyakit  yang  dikonsultasikan  dibandingkan dengan penyakit yang telah ada sebelumnya [3]. Dalam penelitian ini  metode CBR dilakukan  penggabungan  proses  dengan pembobotan  yang  menggunakan  metode pairwise  comparison yang  berada  dalam  lingkup  metode AHP ( Analytic  Hierarchy Process ).  Dalam  membandingkan  konsultasi  dengan  penyakit lama  yang  telah  ada  pada  sistem,  serta  mencari  kemiripan  dari hasil  perbandingan  maka  digunakan  algoritma similaritas Sorensen.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1. Tinjauan Pustaka
Dalam membangun sistem pakar, salah satu metode yang paling banyak digunakan adalah metode CBR . Prinsip kerja metode ini adalah  mengembangkan  sistem yang  menghasilkan  suatu  solusi atas  sebuah  konsultasi.  Konsultasi  biasanya  berupa  kasus  yang dihadapi oleh pengguna untuk dicarikan solusi. Solusi dihasilkan dari  hasil  perbandingan  atribut-atribut  pada  konsultasi  dengan atribut-atribut pada kasus yang telah tersimpan pada basis data.
Kasus konsultasi biasanya disebut sebagai kasus baru, sedangkan kasus yang telah tersimpan pada basisdata disebut sebagai kasus lama  [4].  Hal  yang  terpenting  dalam CBR adalah  menentukan nilai  kemiripan  atau  similaritas  antara  kasus-kasus  yang tersimpan  di  basis  kasus  dengan  kasus  baru  yang  akan  dicari solusinya [5].
CBR dapat diterapkan pada diagnosa dini penyakit anak usia satu sampai dua belas tahun. Untuk melakukan perhitungan kemiripan antara kasus lama dan kasus baru menggunakan algoritma Block City .  Diagnosa  menghasilkan  10  kemungkinan  penyakit  yang didasarkan  pada  48  gejala  penyakit  anak.  Prosentase  batas kewajaran menggunakan fungsi Gower [6]
Implementasi CBR juga  dapat  digunakan  dalam  melakukan deteksi  dini  kondisi  gizi  seorang  anak.  Kondisi  gizi  dapat diketahui dari kondisi-kondisi atribut yang dimiliki seorang anak, kemudian  dibandingkan  dengan  tingkatan  status  gizi  yang menjadi  standar  dalam  penentuan  kondisi  gizi  secara  umum. Akurasi diagnosa memperoleh nilai lebih dari 90% [7].
Terapi yang diperlukan pada tindakan lanjutan setelah diagnosa penyakit dapat juga diterapkan pada metode CBR . Pada diagnosa obesitas anak, sistem selain memberikan pilihan diagnosa kondisi obesitas  pada  anak,  juga  dapat  memberikan  saran  terapi  yang tepat  dalam  mengatasi  suatu  kondisi  obesitas  pada  anak  [8]. Dalam  metode CBR dilakukan  proses retrieve untuk membandingkan data uji dengan data latih. Data latih didapatkan dari data primer berupa rekam medis. Data uji dilakukan terhadap 30  kasus  konsultasi.  Nilai  akurasi  yang  diperoleh  sebesar  86% menghasilkan [9].
Sistem  pakar  dengan  metode CBR dapat  digunakan  orang  tua dalam  mendeteksi  secara  dini  kondisi  anak  terkait  dengan penyakit  pneumonia.  Orangtua  juga  dapat  mengetahui  cara pencegahan dan penanganan secara dini pada anak yang terkena penyakit pneumonia [10].
Algoritma  similaritas  dipergunakan  untuk  menghitung  nilai kemiripan dari hasil perbandingan antara kasus konsultasi dengan kasus yang ada. Simple matching similarity adalah suatu teknik dalam perhitungan similaritas dua buah objek yang mempunyai sifat  biner.  Salah  satu  algoritma  yang  menggunakan  teknik  ini adalah  algoritma Sorensen  Coefficient yang  mampu  untuk memberikan  keluaran  tentang  tingkat  kerawanan  penyakit demam berdarah pada suatu kawasan [11].
Algoritma similaritas Sorensen digunakan sebagai salah satu cara mengukur tingkat kemiripan antara suatu konsultasi kasus dengan kasus yang telah ada sebelumnya. Tidak menutup kemungkinan terjadi  kekuranglengkapan  dalam  suatu  penalaran,  walaupun dalam perhitungan kemiripan tetap akan memberikan prosentase hasil kemiripan [12].
AHP ,  khususnya  pada  bagian pairwise  comparison digunakan dalam  penentuan kelebihpentingan  (bobot)  satu  kategori  atribut dibandingkan  dengan  kategori  atribut  yang  lain.  Pada pairwise comparison juga  dilakukan  pengujian  terhadap  validitas  nilai bobot dari suatu kategori atribut [13].
Teknik pembobotan atribut untuk metode CBR diimplementasikan pada sistem pakar deteksi dini penyakit mata. Bobot parameter diberikan kepada atribut yang berupa 20 gejala penyakit mata yang akan menghasilkan 18 penyakit dengan tiga kategori gejala  menghasilkan  tiga  kelompok  bobot.  Nilai  bobot tertinggi sebesar 0,636986 diberikan pada kategori gejala berat. Nilai bobot 0,258285 diberikan pada kategori gejala sedang. Nilai bobot 0,104729 diberikan pada kategori gejala ringan  [14].
Pada  penelitian  ini  akan  dikembangkan  adalah  deteksi  dini penyakit  pada  balita  menggunakan  teknik pairwise  comparison dengan  metode hibrid  AHP-CBR serta  algoritma Sorensen berbobot yang  dapat  digunakan  untuk  melakukan  diagnosa
penyakit  balita    dan  mampu  memberikan  solusi  dari  penyakit pada balita

## 2.2. Sistem Pakar
Sistem  pakar  adalah  sistem  yang  dibangun  denga  barbasis Skomputer  yang  dapat  meniru  keahlian  seorang  pakar  dalam bidang tertentu untuk memecahkan suatu masalah tertentu. Cara melakukan  pengumpulan  fakta  dan  cara  melakukan  analisis terhadap  suatu  masalah  dirancang  mendekati  kemampuan seorang  pakar.  Untuk  memecahkan  masalah,  sistem  pakar mengadopsi pengetahuan dan penalaran seorang pakar.  Dengan adanya  sistem  pakar,  maka  pengguna  seolah-olah  berhadapan dengan  seorang  pakar  dalam  mengonsultasikan  masalah  yang dihadapinya.  Pengguna  tidak  bertemu  langsung  dengan  pakar, namun dapat menyerap pengetahuan dan keahlian dari pakar [2].

## 2.3. CBR (Case-Based Reasoning)
CBR  (Case  Based  Reasoning) adalah  metode  dalam mengembangkan  sistem  yang  mampu  memberikan  keputusan dari suatu permasalahan tertentu. Teknik yang digunakan adalah memberikan  suatu  solusi yang paling  mendekati  kemiripan  dan kasus yang dikonsultasikan. Cara memberikan solusi berdasarkan perbandingan kemiripan atribut-atribut kasus yang dikonsultasikan  dengan  atribut-atribut  kasus  yang  telah  ada sebelumnya  [15].  Nilai  kemiripan  mempunyai  rentang  dari  0 sampai  dengan  1.  Nilai  kemiripan  0  merepresentasikan  suatu kasus  konsultasi  (kasus  baru)  sama  sekali  tidak  mirip  dengan semua  kasus  yang  ada  pada  basisdata  (kasus  lama).  Nilai kemiripan  1 merepresentasikan  ada  kasus  yang  ada  dalam basisdata  sama  persis  dengan  kasus  yang  dikonsultasikan. Semakin  mirip  suatu  konsultasi  dengan  kasus  lama,  maka  nilai kemiripannya  akan  mendekati  1.  Sebaliknya,    Semakin  tidak mirip  suatu  konsultasi  dengan  kasus  lama,  maka  nilai kemiripannya akan mendekati 0 [3].
2.4. Algoritma Similaritas
Algoritma  similaritas  merupakan  salah  satu  cara perhitungan  kemiripan  antar  dua  objek  dengan  perbandingan kemiripan  berdasarkan  nilai  persamaan  kata  maupun  nilai persamaan makna. Dalam melakukan mengasumsikan kesamaan dua objek yang bersifat biner salah satu teknik yang digunakan adalah Sorensen Coefficient dengan rumus [16],[17] :
𝑆 = ( 2 𝑥𝑎 (2𝑥𝑎) +  𝑏 + 𝑐 )
Keterangan:
a   =   Jumlah  atribut  di  mana,  atribut  dimiliki  oleh  kasus konsultasi dan kasus lama
b   =   Jumlah  atribut  dimana  atribut  dimiliki  oleh  kasus  lama namun tidak dimiliki oleh kasus baru
c   =   Jumlah  atribut  dimana  atribut  dimiliki  oleh  kasus  baru namun tidak dimiliki oleh kasus lama

## 3. METODELOGI

## 3.1. Skema Alur Penelitian
Pada  bagian  ini  akan  diterangkan  secara  lengkap  dan  detail tentang  bagaimana  melakukan  tahap-tahap  penelitian,  sehingga penelitian ini berjalan pada alur yang telah ditetapkan. Step-step dalam melakukan penelitian ini digambarkan dalam diagram alir yang  menjelaskan  tentang  aliran  penelitian  ( framework ). Step- step diuraikan  secara  komprehensif  dan  detail  dengan menggunakan tool algoritma,  proses  penelitian,  langkah pemodelan  yang  dilakukan,  rancangan  sistem  serta  langkah- langkah lain yang nantinya akan menjelaskan dari sisi desain dan rancang  bangun  sistem  menggunakan  perangkat  lunak pemrograman.

## 3.2. Pengumpulan Data
Dalam  melakukan  proses  pengumpulan  data,  langkah-langkah yang  akan  dilaksanakan  adalah  langkah  pengumpulan  data dengan  teknik  studi  pustaka.  Dalam  proses  ini  data-data  yang digunakan data yang muncul pada jurnal-jurnal dan literatur lain yang terkait dengan masalah sistem pakar, CBR , penyakit anak, metode AHP serta  masalah-masalah  pada  algoritma  similaritas Sorensen.

## 3.3. Analisa Data
Aplikasi  deteksi  dini  penyakit  pada  balita  dengan  algoritma Sorensen  berbobot  merupakan  aplikasi  sistem  pakar  berbasis CBR .  Pada  penerapan CBR langkah  yang  dilakukan  diuraikan dalam  empat  langkah  proses  yaitu retrieve , reuse , revise ,  dan retain . Pada langkah pertama dilakukan proses retrieve , di mana sistem akan melakukan proses pencarian kemiripan atribut antara konsultasi sebagai kasus lama dan data penyakit yang ada pada basisdata dengan menggunakan metode Sorensen berbobot .
Langkah kedua adalah proses reuse yaitu dari hasil perbandingan kemiripan  antara  kasus  konsultasi  dan  kasus  lama,  akan menjadikan hasil perhitungan yang memberikan nilai kemiripan paling  tinggi  dijadikan  sebagai  solusi  dari  konsultasi  penyakit pada balita.
Langkah  ketiga  adalah revise yaitu  apabila  hasil  perbandingan menghasilkan  nilai  kemiripan  kurang  dari  50%,  maka  sistem dirancang untuk tidak memberikan solusi atau tidak memberikan sebuah  kesimpulan  penyakit  dari  hasil  kumpulan  gejala  yang menjadi  atribut  pada  kasus  konsultasi.  Data  tentang  konsultasi yang  tidak  menghasilkan  kesimpulan  suatu  penyakit  akan disimpan dalam suatu tabel pada basisdata. Data ini nantinya akan diberikan  kepada  pakar  untuk  dilakukan  analisis  lebih  lanjut, untuk  menentukan  apakah  sebuah  konsultasi  akan  dilanjutkan dengan  penentuan  suatu  penyakit  baru,  ataukah  hanya disimpulkan  sebagai  sebuah  konsultasi  yang  kurang  memenuhi kelengkapan  sebuah  diagnosa.  Apabila  sebuah  konsultasi  yang dianalisis  pakar  memberikan  suatu  pandangan  baru  yang memungkinkan  pakar  memberikan  sebuah  kesimpulan  baru terhadap suatu penyakit, maka pakar dapat menambahkan kasus konsultasi tersebut sebagai suatu penyakit baru. Pakar juga dapat memberikan  solusi  berupa  langkah  pengobatan  sebagai  solusi
dalam  tabel  aturan.  Langkah  inilah  yang  akan  disebut  sebagai proses retain .
Untuk meningkatkan akurasi dalam perhitungan kemiripan antara kasus  konsultasi  dengan  kasus  lama  maka  setiap  gejala  yang berperan  sebagai  atribut  dikelompokkan  dalam  tiga  kategori, yaitu  gejala  berat,  gejala  sedang  dan  gejala  berat.  Gejala  berat adalah  gejala  yang  akan  menjadi  faktor  pembeda  paling  besar dalam  membedakan  antara  satu  penyakit  dan  penyakit  lain. Gejala sedang adalah gejala yang akan menjadi faktor yang relatif sedang  dalam  membedakan  satu  penyakit  dan  penyakit lain.Gejala ringan adalah gejala yang secara umum dimiliki oleh sebagian besar penyakit.
Masing-masing gejala awalnya diberikan bobot secara subjektif. Gejala  berat  diberikan  bobot  paling  tinggi  yaitu  7,  sedangkan gejala  sedang  diberikan  bobot  3,  dan  untuk  gejala  ringan diberikan  bobot  1. Pairwise  comparison digunakan  untuk melakukan validasi terhadap nilai bobot subjektif yang diberikan secara subjektif. Arsitektur sistem pengguna pada aplikasi deteksi dini  penyakit  pada  balita  dengan  algoritma Sorensen  berbobot diperlihatkan seperti pada gambar 1.
Gambar 1. Arsitektur Sistem Pengguna
Arsitektur  sistem  pengguna  pada  gambar  1  menjelaskan  proses konsultasi  dimulai  dari  pengguna  memilih  gejala  yang  dialami oleh balita untuk mendapatkan informasi penyakit yang dialami oleh balita. Sistem akan mencari data aturan pada database sistem pakar  balita  dan  menghitung  kemiripan Sorensen  berbobot . Proses menghitung kemiripan Sorensen berbobot yaitu
1. Hitung  total  bobot  gejala  yang  sama  antara  kasus  baru  dan kasus lama (a)
2. Hitung total bobot gejala kasus baru (b)
3. Hitung total bobot gejala kasus lama (c)
4. Hitung Sorensen dengan rumus 𝑆 = ( 2 𝑥𝑎 (2𝑥𝑎)+ 𝑏+𝑐 )
Setelah  didapatkan  hasil  konsultasi  dari  kemiripan  Sorensen berbobot  kemudian  sistem  akan  menyimpan  hasil  konsultasi dengan nilai similaritas >=0,5 di tabel hasil_konsultasi sedangkan hasil konsultasi penyakit dengan similaritas < 0,5 akan disimpan di tabel revise dengan similaritas < 0.5.
Arsitektur sistem admin pada aplikasi deteksi dini penyakit pada balita dengan algoritma Sorensen berbobot diperlihatkan seperti pada gambar 2.
Gambar 2. Arsitektur Sistem Admin
Proses  kerja  admin  dimulai  dengan  melakukan  login  pada halaman  login  admin  dan  akan  diarahkan  ke  halaman administrator yang terdapat pilihan menu penyakit, gejala, solusi dan aturan untuk melakukan maintenance data yang terdiri dari input data, edit data atau hapus data.

## 3.4. Pairwise Comparison
Proses  menentukan  bobot  similaritas Sorensen dengan  metode pairwise  comparison pada  aplikasi  deteksi  dini  penyakit  pada balita dengan algoritma Sorensen berbobot sebagai berikut: 1. Merancang Matriks Perbandingan Berpasangan Kriteria Terlebih  dahulu  melakukan  penilaian  perbandingan  dari kategori  gejala  berat  (GB),  gejala  sedang  (GS)  dan  gejala ringan (GR) oleh pengguna pada pada aplikasi deteksi dini penyakit  pada  balita  dengan  algoritma Sorensen  berbobot . Dari penilaian perbandingan dari kriteria dapat dibuat matrik berpasangan seperti tabel 1.
Tabel 1. Matriks Perbandingan Berpasangan GB GS GR Kali √𝑿 𝟑 Bobot G B 1,00 3,00 7,00 21,00 2,76 0,67 G S 0,33 1,00 3,00 1,00 1,00 0,24 G R 0,14 0,33 1,00 0,05 0,36 0,09 ∑ 1,47 4,33 11,00 4,12 1,00
a. Perbandingan GB dengan GS menghasilkan 0,33 karena antara nilai GB = 1 dan GS = 3 maka 1/3 = 0,33.
b. Nilai 21 pada kolom kali baris GB didapatkan dari 1 x 3 x 7 = 21.
c. Nilai 2,76 pada kolom kali baris GB didapatkan dari √21 3 d. Nilai  0,67  pada  kolom  bobot  baris  GB  didapatkan  dari 2,76 / 4,12.
Untuk baris dan kolom berikutnya caranya tetap sama.
2. Perkalian Bobot
Proses  mengalikan  jumlah  setiap  kriteria  dengan masing-masing bobot dapat dilihat pada tabel 2.
Tabel 2. Perkalian Bobot
GB GS GR ∑ ∑ 1,47 4,33 11,00 ∑ x Bobot 0,99 1,05 0,97 3,01 a. Nilai  0,99  pada  kolom  GB  diperoleh  dari  1,47  x  0,67 (bobot).
b. Jumlah bobot ( maks) 3,01 didapatkan dari penjumlahan 0,99 + 1,05 + 0,97.
c. CI = 3,01− 3 3−1 = 0,004
Tabel 3. Tabel RI N 1 2 3 RI 0,00 0,00 0,58
Lihat pada tabel 3 nilai RI dari 3 kriteria yaitu 0,58. d. CR = 0,004 0,58 = 0,006
Nilai CR < 0,1 maka ketidakkonsistenan pendapat masih dianggap dapat diterima.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 4.1. Tabel
Deteksi  dini  penyakit  pada  balita  menggunakan  metode hibrid AHP-CBR dengan  algoritma Sorensen  berbobot menghasilkan bobot dengan 3 kategori gejala sebagai berikut
1. Gejala Ringan
Gejala  ringan  yang  dihitung  dengan  metode pairwise comparison menghasilkan bobot sebesar 0,09. Gejala ringan penyakit pada balita diperlihatkan seperti tabel 4.
Tabel 4. Gejala Ringan Nama Gejala Kode Iritasi pada kulit G04 Terdapat ketombe G06 Terjadi iritasi pada daerah kepala G07 Timbul  bintik-bintik kemerahan G11 Rewel G13 Nafsu makan menurun G14 Kekurangan minum G17 Mulut menjadi kering G20 Malas minum G23 Pergerakan kurang G25 Batuk G27 Pilek G28
2. Gejala Sedang
Gejala  sedang  yang  dihitung  dengan  metode pairwise comparison menghasilkan  bobot  sebesar  0,24.  Gejala sedang penyakit pada balita diperlihatkan seperti tabel 5.
Tabel 5. Gejala Sedang Nama Gejala Kode Demam> 37,5 G03 Terjadi ruam / bercak pada kulit G09
Gatal G12 Berat badan menurun G18 Ubun-ubun cekung G19 Perut kaku G21 Tinja besar G22 Muntah G26 Mata merah G29 3. Gejala Berat
Gejala  berat  yang  dihitung  dengan  metode pairwise comparison menghasilkan bobot sebesar 0,67. Gejala berat penyakit pada balita diperlihatkan seperti tabel 6.
Tabel 6. Gejala Berat Nama Gejala Kode Muncul bercak keputihan dimulut G01 Terbentuknya plak berkeping di mulut G02 Bintik-bintik merah pada alat genital, perut bawah atau paha atas G05 Nyeri / Terdapat lebam G08 Benjolan yang lunak G10 Tinja cair dan berlendir G15 Anus lecet G16 Pernafasan meningkat G24
Deteksi  dini  penyakit  pada  balita  dengan  algoritma Sorensen berbobot dihitung dengan menggunakan rumus : 𝑆 = ( 2 𝑥𝑎 (2𝑥𝑎) +  𝑏 + 𝑐 )
Proses  konsultasi  dilakukan  oleh  pengguna  dengan  memilih gejala penyakit pada balita sebagai berikut a. Muncul bercak keputihan dimulut
b. Terbentuknya plak berkeping di mulut
c. Demam> 37,5
d. Iritasi pada kulit
e. Bintik-bintik  merah  pada  alat  genital,  perut  bawah  atau paha atas
f. Terdapat ketombe
Hasil konsultasi dari perhitungan algoritma similaritas Sorensen berbobot yaitu:
1. Oral Trush
Hasil konsultasi dari penyakit Oral Trush dengan algoritma similaritas Sorensen berbobot adalah sebagai berikut:
a = 0,67 + 0,67 + 0,24 = 1,58 b
=
0
c = 0,09 + 0,67 + 0,09 = 0.85
S = 2 𝑥 1,58 (2 𝑥 1,58)+ 0+0,85 S = 0,788

## 2. Diaper Rush
Hasil  konsultasi  dari  penyakit Diaper  Rush dengan algoritma  similaritas Sorensen  berbobot adalah  sebagai berikut: a = 0,09 + 0,67 = 0,76 b = 0 c = 0,67 + 0,67 + 0,24 + 0,09 = 1,67 S = 2 𝑥 0,76 (2 𝑥 0,76)+ 0+1,67 S = 0,476

## 3. Milliariasis
Hasil konsultasi dari penyakit Milliariasis dengan algoritma
similaritas Sorensen berbobot adalah sebagai berikut: a = 0,24 b = 0,24 + 0,09 = 0,33 c = 0,09 + 0,67 + 0,67 + 0,67 + 0,09 = 2,19
S = 2 𝑥 0,24 (2 𝑥 0,24)+ 0,33+2,19 S =
0,160
4. Campak
Hasil  konsultasi  dari  penyakit  Campak  dengan  algoritma similaritas Sorensen berbobot adalah sebagai berikut: a = 0,24
b = 0,24 + 0,09 + 0,24 = 0,57 c = 0,09 + 0,67 + 0,67 + 0,67 + 0,09 = 2,19 S = 2 𝑥 0,24 (2 𝑥 0,24)+ 0,57+2,19 S = 0,148

## 5. Obstipasi
Hasil  konsultasi  dari  penyakit Obstipasi dengan  algoritma
similaritas Sorensen berbobot adalah sebagai berikut: a = 0,24 b = 0,67 + 0,24 + 0,24 = 1,15 c = 0,09 + 0,67 + 0,67 + 0,67 + 0,09 = 2,19 S = 2 𝑥 0,24 (2 𝑥 0,24)+ 1,15+2,19 S = 0,126

## 6. Diare
Hasil  konsultasi  dari  penyakit  Diare  dengan  algoritma similaritas Sorensen berbobot adalah sebagai berikut: a = 0,24 b = 0,09 + 0,09 + 0,67 + 0,67 + 0,09 + 0,24 + 0,24 + 0,09 = 2,18 c = 0,09 + 0,67 + 0,67 + 0,67 + 0,09 = 2,19 S = 2 𝑥 0,24 (2 𝑥 0,24)+ 2,18+2,19 S = 0,099 7. Sebhorrea
Hasil konsultasi dari penyakit Sebhorrea dengan algoritma
similaritas Sorensen berbobot adalah sebagai berikut:
a = 0,09 b = 0,09 c = 0,09 + 0,67 + 0,67 + 0,67 + 0,09 = 2,34 S = 2 𝑥 0,09 (2 𝑥 0,09)+ 0,09+2,34 S = 0,069

## 4.2. Gambar
Dari  hasil  perhitungan  pada  konsultasi  penyakit  pada  balita dengan  menggunakan  algoritma similaritas  Sorensen  berbobot , penyakit  dengan  perhitungan  similaritas  di  atas  0,50  adalah penyakit Oral Trush yang diperlihatkan seperti pada gambar 3.
Gambar 3. Penyakit Similaritas di Atas 0,50
Penyakit  dengan  perhitungan  similaritas  di  bawah  0,50  akan dimasukkan  ke  dalam  tabel revise seperti  pada  gambar  4  yaitu Diaper  Rash dengan  similaritas  0,476, Milliariasis dengan similaritas  0,160,  Campak  dengan  similaritas  0,148, Obstipasi dengan  similaritas  0,126,  Diare  dengan  similaritas  0,990, Sebhorrea dengan similaritas 0,690.
. Gambar 4. Penyakit Similaritas di Bawah 0,50

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Deteksi  dini  penyakit  pada  balita  menggunakan  algoritma Sorensen berbobot dapat digunakan untuk melakukan konsultasi penyakit  pada  balita  dan  diberikan  solusi  untuk  pengobatan penyakit pada balita. Metode pairwise comparison menghasilkan bobot dengan 3 kategori gejala yaitu gejala ringan dengan bobot
0,09,  gejala  sedang  dengan  bobot  0,24  dan  gejala  berat  dengan bobot  0,67.  Deteksi  dini  penyakit  pada  balita  menggunakan algoritma Sorensen berbobot akan merekomendasikan beberapa penyakit  dengan  similaritas  di  atas  0,5  dan  penyakit  dengan similaritas di bawah 0,5 akan dimasukkan ke dalam tabel revise untuk dicarikan solusi.
Berdasarkan    penelitian  yang  dilakukan,  maka  diberikan  saran yaitu  sistem  ini  dapat  dikembangkan  dengan  memperbanyak gejala-gejala  penyakit  pada  balita,  karena  semakin  banyak  data akan memungkinkan kemiripan penyakit pada balita yang tinggi pula

## DAFTAR PUSTAKA
[1] S.  G.  Purnama,  Buku  Ajar  Penyakit  Berbasis Lingkungan. 2016.
[2] S.  Kusumadewi,  Artificial  Intelligence  (Teknik  dan
Aplikasinya). Yogyakarta: Graha Ilmu, 2003.
[3] J.  L.  Kolodner,  “An  introduction  to  case-based reasoning,” Artif. Intell. Rev., vol. 6, no. 1, hal. 3–34, 1992, doi: 10.1007/BF00155578.
[4] R. Adawiyah, “Case Based Reasoning Untuk Diagnosis Penyakit Demam Berdarah,” Intensif, vol. 1, no. 1, hal. 63, 2017, doi: 10.29407/intensif.v1i1.544.
[5] Tursina,  “Case-Based  Reasoning  Untuk  Diagnosa Penyakit  Respirologi  Anak  Menggunakan  Similaritas Simple Mathcing Coefficient,” vol. 4, no. 1, hal. 17–22, 2012.
[6] M. Y. C. Mage, D. R. Sina, T. Widiastuti, J. I. Komputer, U.  N.  Cendana,  dan  B.  City,  “CASE  BASED REASONING  UNTUK  MENDIAGNOSA  PENYAKIT ANAK,” vol. 5, no. 2, hal. 42–47, 2017.
[7] M.  N.  Sutoyo,  “DIAGNOSA  KEADAAN  GIZI  ANAK
MENGGUNAKAN METODE CASE BASED REASONING  Children  Nutrition  Diagnosis  Using  the Case Based Reasoning Method,” vol. 2, no. 2, hal. 25– 33, 2019.
[8] F.  Tahel,  “PENERAPAN  EXPERT  SYSTEM  PADA
ANAK  BALITA  UNTUK  MENDETEKSI  OBESITAS MENGGUNAKAN METODE,” vol. 2, no. 2, hal. 20–28, 2018. [9] T.  R.  Maulidia,  T.  Rismawan,  dan  S.  Bahri, “Implementasi Case Based Reasoning Sistem Diagnosa Penyakit Anak Berbasis Web,” vol. 05, no. 03, 2017.
[10] R. Josefa, R. Sovia, E. Praja, dan W. Mandala, “Sistem Pakar  Diagnosa  Penyakit  Pneumonia  Pada  Anak Menggunakan  Metode  Case  Based  Reasoning,”  hal.
868–872, 2019.
[11] D.  Rachmat,  “Implementasi  Metode  Sorensen Coefficient  Dalam  Menentukan  Daerah  Berpotensi Rawan Penyakit Demam Berdarah (Studi Kasus : Kota Pontianak) ,” JUSTIN  (Jurnal  Sist.  dan  Teknol. Informasi) , vol. 2(3), hal. 172–177, 2014.
[12] V. A. Arundy, I. Fitri, dan E. Mardiani, “ Implementasi Metode Penalaran CBR dalam Mengidentifikasi Gejala Awal  Penyakit  Jantung  menggunakan  Algoritma Sorensen  Coeffient ,” J.  JTIK  (Jurnal  Teknol.  Inf.  dan Komunikasi) ,  vol.  5,  no.  3,  hal.  306,  2021,  doi:
10.35870/jtik.v5i3.220.
[13] K.  T.  N.  Iman  dan  S.  Wibisono,  “ Pembobotan Menggunakan Pairwise Comparison Pada Case Based
Reasoning Rekomendasi Hotel ,” J. Manaj. Inform. Sist. Inf. , vol. 4, no. 1, hal. 9–18, 2021.
[14] A.  Amanaturohim  dan  S.  Wibisono,  “ Penentuan Parameter Terbobot Menggunakan Pairwise Comparison Untuk CBR Deteksi Dini ,” J. Sains Komput. Inform. , vol. 5, hal. 280–294, 2021.
[15] A.  Aamodt  dan  E.  Plaza,  “ Case-based  reasoning: Foundational  issues,  method  ological  variations,  and system approaches ,” Artif. Intell. Commun. , vol. 7, no.
1,  hal.  39–59,  1996,  [Daring].  Tersedia  pada: https://ibug.doc.ic.ac.uk/media/uploads/documents/cour ses/CBR-AamodtPlaza.pdf.
[16] S.-H.
Cha, “ Comprehensive
survey
on distance/similarity measures  between probability density functions, ” City , vol. 1, no. 2, hal. 1, 2007.
[17] S. S. Choi, S. H. Cha, dan  C. C. Tappert, “ A survey of binary similarity and distance measures, ” WMSCI 2009 -  13th  World  Multi-Conference  Syst.  Cybern.
Informatics, Jointly with 15th Int. Conf. Inf. Syst. Anal. Synth. ISAS 2009 - Proc. , vol. 3, no. 1, hal. 80–85, 2009.

## BIODATA PENULIS

## Nur Kharisa Umami
Mahasiswa  Universitas  Stikubank  Semarang Program Studi Teknik Informatika Email: kharisaumami17@gmail.com
Setyawan Wibisono , S.Kom, M.Cs
Dosen Universitas Stikubank Semarang Program Studi Teknik Informatika Email: setyawan@edu.unisbank.ac.id