## Sistem Pakar Mendiagnosa Penyakit Flu Babi Menerapkan Metode Hybrid Case Based
Ricki Avrizal
Program Studi Teknik Informatika, STMIK Budi Darma, Medan, Indonesia Jalan Sisingamangaraja No. 338 Medan, Indonesia

## Abstrak
Sistem pakar merupakan program Artificial Intelligence yang menggabungkan basis pengetahuan dengan mesin inferensi. Ini merupakan bagian perangkat lunak spesialisasi tingkat tinggi, yang berusaha menduplikasi fungsi seorang pakar dalam satu bidang keahlian tertentu. Sistem pakar diagnosa penyakit tanaman kacang tanah ini bertujuan untuk mendiagnosa penyakit flu babi pada manusia, sehingga dapat dilakukan penanganan yang tepat dan tidak menimbulkan wabah di masyarakat. Flu babi adalah  penyakit  yang  sangat  berbahaya  kepada  manusia,  karna  dapat  menyebabkan  kematian.  Untuk  penyakit  ini  sangat dibutuhkan diagnosa  yang  cepat karna  dapat menular antara manusia ke hewan ataupun sebaliknya  dan penyakit ini dapat menular disemu  kelompok  umur. Pelaksana  medis  hususnya  dokter pada saat ini  masih sangat terbatas jika  di bandingkan dengan jumlah penduduk yang terus meningkat, Ini membuat masyarakat yang menderita penyakit flu babi susah berkonsultasi kepada  dokter,  akibatnya  penyakit  flu  babi  ini  semakin  meluas  dikarenakan  penanganan  yang  lamban.  Dari  permasalahan tersebut memunculkan gagasan untuk membuat suatu aplikasi yang bisa mendiagnosa penyakit flu babi dan dapat membantu masyarakat yang terkena flu babi untuk dapat mendapat penaganan yang cepat. Metodologi yang digunakan dalam pembuatan aplikasi  ini adalah  metode  Hybrid Case Based.  yaitu penggabungan antara case based reasoning (CBR) dengan rule based reasoning  (RBR).  pada  dasarnya  CBR  merupakan  salah  satu  metode  yang  menggunakan  solusi  kasus  sebelumnya  untuk menyelesaikan  kasus  yang  baru.  Sedangkan  pada  teknik  RBR  sistem  akan  melakukan  pengecekkan  data  masukan  (input) berdasarkan aturan yang telah tersimpan dalam basis aturan (rule base) keduanya memiliki kelebihan dan kekurangan masing- masing.
Kata Kunci : Sistem Pakar, Flu Babi, Hybrid Case Based .

## Abstract
Expert system is an Artificial Intelligence program that combines the knowledge base with inference machines. This is a part of high-level specialization software, which seeks to duplicate the functions of an expert in a particular area of expertise. The expert system for diagnosing peanut plant disease aims to diagnose swine flu in humans, so that appropriate treatment can be carried out and does not cause outbreaks in the community. Swine flu is a disease that is very dangerous to humans, because it can cause death. For this disease, a very fast diagnosis is needed because it can be transmitted between humans to animals or vice versa and this disease can spread to an age group. Medical implementers, especially doctors, are still very limited when compared to the population that continues to increase. This makes people suffering from swine flu difficult to consult with doctors, as a result of this swine flu disease is increasingly widespread due to slow handling. Of these problems raises the idea of making an application that can diagnose swine flu disease and can help people affected by swine flu to get fast treatment. The methodology used in making this application is the Hybrid Case Based method. which is a combination of case based reasoning (CBR) with rule based reasoning (RBR). Basically CBR is one method that uses the previous case solution to solve a new case. While the RBR technique checks the input data based on the rules that have been stored in the rule base, both of which have their advantages and disadvantages.
Keywords : Expert System, Swine Flu, Hybrid Case Based.

## 1. PENDAHULUAN
Penerapan ilmu komputer semakin meluas ke berbagai bidang, seperti Artificial Intelligensi atau AI dan dalam bahasa  Indonesia  disebut  dengan  kecerdasan  buatan  yaitu  kecerdasan  dibuat  dan  dimasukkan  ke  dalam  suatu mesin/komputer supaya bisa melakukan pekerjaan seperti yang bisa dikerjakan oleh manusia. Seperti kemampuan untuk menjawab dignosa, penjadwalan, pertanyaan dan lain-lain. Yang memusatkan perhatian pada penyediaan solusi  masalah  dikehidupan  yang  nyata  dengan  macam-macam  bidang  yang  menggunakan  kecerdasan  buatan diantaranya game computer, sistem pakar jaringan syaraf tiruan, logika fuzzy dan robotika.
Sistem  pakar  merupakan  salah  satu  cabang  ilmu  komputer  juga  dapat  diterapkan  di  bidang  kedokteran. Sistem pakar adalah suatu sistem yang memanfaatkan pengetahuan manusia yang ditangkap di sebuah komputer untuk memecahkan masalah yang biasanya membutuhkan keahlian manusia atau biasa disebutkan duplikat dari seorang pakar dan memodelkan kemampuan menyelesaikan masalah seperti layaknya seorang pakar.
Virus influenza tipe A, H1N1 atau yang dikenal dengan sebutan flu babi (swine flu) merupakan virus influenza baru yang menyebabkan penyakit pada manusia. Diagnosa cepad flu babi penting untuk mengurangi penularan, melindungi  pasien  dari  penyulit  (komplikasi)  dengan  memberikan  antiviral  dan  untuk  menjelaskan  kepada masarakat. Flu  babi  merupakan penyakit  yang sangat  menular,  yang  menyerang sistem pernapasan (respiratori akut) dan penyakit ini menular secara cepat di semua kelompok umur dan menimbulkan wabah raya atau penyakit menular cepat.
Pelaksana  medis,  hususnya  dokter,  saat  ini  masih  sangat  terbatas  jika  di  bandingkan  dengan  jumlah penduduk yang terus meningkat. Pekerjaan dokter menjadi berkali lipat dari seharusnya. Ini membuat masyarakat yang  menderita  penyakit  flu  babi  susah  berkonsultasi  kepada  dokter,  akibatnya  penyakit  flu  babi  ini  semakin meluas dikarenakan penanganan  yang  lamban. Belum  lagi  masyarakat yang tinggal dikampung  yang  jauh dari perkotaan yang sangat susah menjumpai seorang dokter, kadang-kadang bisa berminggu-minggu tidak ada dokter yang  bertugas  di  puskesmas  dengan  alassan  dokter  sedang  berada  diluar  kota.  Akibatnya  banyak  masyarakat dikampung  tidak  bisa  berkonsultasi  tentang  penyakitnya  dan  bahayanya  kalo  ada  masyarakat  yang terkena  flu babi  sementera dokter satupun tidak ada  yang bertugas dipuskesmas,  jadinya sicalon pasien  menunggu sampai ada dokter yang bertugas di puskesmas tersebut. Akibatnya penyakit ini akan menular antar orang ke orang dan meluas menjadi wabah di kampung tersebut[1] .

## 2. LANDASAN TEORI

## 2.1 Sistem Pakar
Sistem  pakar  adalah  salah  satu  cabang  dari  AI  yang  membuat  penggunaan  secara  luas knowledge yang  husus untuk menyelesaikan masalah tingkat manusia yang pakar. Seorang pakar adalah orang yang mempunyai keahlian dalam bidang tertentu, yaitu pakar yang mempunyai knowledge atau kemampuan khusus yang orang lain tidak mengetahui atau mampu dalam bidang yang dimilikinya. Ketika sistem pakar dikembangkan pertama kali sekitar tahun  70-an  sistem  pakar  hanya  berisi knowledge yang  eksklusif.  Namun  demikian  sekarang  ini  istilah  sistem pakar sudah digunakan untuk berbagai macam sistem yang menggunakan teknologi sistem pakar itu. Teknologi sistem  pakar  ini  meliputi  bahasa  sistem  pakar,  program  dan  perangkat  keras  yang  dirancang  untuk  membantu pengembangan dan pembuatan sitem pakar.

## 2.2 Haybrid Case Based
Rule  Based  Reasoning (RBR)  merupakan    aturan-aturan    logis    di    mana  setiap    aturannya    didapat    dari studiliteratur  dan  informasi  dari  ahli  tanpa  melihat  kasus  yang  dihadapi.  Selain  itu  ada  beberapa  cara alternatif  untuk memperoleh aturan tersebut menggunaka metode pembelajaran mesin berdasarkan data empiris yang ada. Satu aturan direpresentasikan dengan: IF <kondisi> THEN <kesimpulan>, di mana setiap kondisi-kondisi dari  aturan  ke  aturan  yang    lainnya  terhubung    satu    dengan    yang  lain  melalui  penghubung  logika  seperti penghubung  dan,  atau, negasi, serta penghubung lainnya  membentuk sebuah fungsi logis.
Case  Based  Reasoning (CBR)  adalah  salah  satu  penyelesaian  masalah,  di  mana  masalah  tersebut diselesaikan dengan  melihat pola atau keadaan  yang telah terjadi sebelumnya. Secara  formal, CBR didasarkan pada hipotesa bahwa solusi permasalahan-permasalahan sebelumnya dapat membantu penyelesaian permasalahan terkini, sepanjang terdapat kemiripan di antara mereka. CBR mempunyai 4 langkah utama,yaitu: retrieve, reuse, revise, dan retain .  Pada  langkah retrieve ,  kasus  yang  sebenarnya  terjadi  diambil.  Sebuah  kasus  terdiri  dari permasalahan,  solusi  dan  langkah-langkah  bagaimana  permasalahan  dapat  dipecahkan.Permasalahan  tersebut mempunyai pola dasar untuk  memecahkan masalah yang nantinya bisa dipakai  lagi jika menemukan masalah yang mirip dengan masalah ini nantinya. Kemudian pada langkah reuse , kasus yang sudah ada digunakan kembali, dengan  cara    menyesuaikan  masalah  dengan  keadaan  yang  terjadi  saat  ini  sehingga  permasalahan  saat  ini mandapatkan  solusi  yang  tepat.  Setelah  solusi  diuji  dan  kurang  memuaskan,  solusi  akan  direvisi  sampai menemukan solusi yang diinginkan pada langkah revise .
(𝐴. 𝐵) = 𝐴 .  𝐵 |𝐴|.|𝐵| = ∑ =1 (𝐴 𝑖  . 𝐵 𝑖 ) 𝑛 𝑖 √∑ =𝐴 𝑖 𝑛 ∙∑ =1𝐵 𝑖 𝑛 𝑛 𝑖 𝑛 𝑖
(1)

## 3. ANALISA DAN PEMBAHASAN
Dalam tahap ini dilakukan pencarian dan pengumpulan data serta pengetahuan yang diperlukan oleh sistem pakar. Sehingga pada akhirnya didapatkan hasil dari analisa berupa sebuah sistem yang strukturnya dapat didefinisikan dengan  baik  dan  jelas.  Tujuan  dari  analisa  sistem  dalam  pengembangan  sistem  pakar  ini  adalah  untuk mendapatkan berbagai kebutuhan pengguna dan sistem, yaitu perihal masukan dan keluaran yang harus disediakan oleh pengguna serta dibutuhkan oleh sistem.
Proses tersebut akan menjadi masukan bagi proses perancangan sistem secara keseluruhan. Isi daftar aturan berdasarkan urutan dan pola tertentu. Selama proses konsultasi antara sistem dan pemakai, mekanisme inferensi menguji aturan satu demi satu sampai kondisi aturan itu benar. Program sistem pakar merupakan program dengan basis pengetahuan yang dinamis. Dengan kata lain, pengetahuan yang ada pada program ini harus dapat bertambah atau bisa di edit tanpa harus mengubah isi dari program secara keseluruhan.
Proses perhitungan presentase kepercayaan diawali dengan pemecahan sebuah rule yang memiliki premis majemuk,  menjadi rule yang  memiliki  premis  tunggal.  Kemudian  masing-masing  aturan  baru  dihitung Hybrid case based nya, sehingga diperoleh nilai Hybrid case based untuk masing-masing aturan. Kemudian nilai tersebut dikombinasikan. berikut ini terminologi kepercayaan pengguna konsultasi diberi pilihan jawaban dengan masing- masing bobot:
1. Sangat Yakin
: 1.0 2. Yakin : 0.8
3. CukupYakin : 0.6
4. Sedikit Yakin
: 0.4 5. Tidak tahu
: 0.2
6. Tidak
: 0
Tabel 1. Tabel Presentasi Tingkat Presentasi Nilai Kemungkinan 0% - 50% Kemungkinan tidak terjadi 51% - 75% Sedikit kemungkinan terjadi 76% - 84% Kemungkinan besar terjadi 86% - 100% Sangat yakin terjadi
Berdasarkan  hasil  konsultasi  dan  wawancara  dengan  pakar  maka  diperoleh  data  gejala-gejala  flu  babi  yang  di terapkan dalam bentuk tabel adalah sebagai berikut:
Tabel 2. Gejala-gejala Flu Babi No Gejala Kode Gejala 1 Batuk G1 2 Panas mulai dari 38 0 G2 3 Sesak napas (Dyspnone) G3 4 Nyeri tenggorokan G4 5 Kelelahan yang sangat G5 6 Diare G6 7 Muntah G7 8 Nyeri pada persendian G8 9 Lemah lesu G9 10 Nyeri kepala G10 11 Tekanan darah rendah (Hipotensi) G11 12 Panas dingin G12 13 Pingsan (sinkop) G13 14 Penurunan kesadaran G14 15 Pernah bersentuhan atau berdekatan dengan orang yang fositip terkena flu babi G15
Sumber : Dr. B. JOHAN. NASUTION. Sp. OG
Dari  tabel  di  atas,  sistem  dapat  memberikan  informasi  mengenai  gejala  penyakit  flu  babi  pada  seseorang,  jika gejala pada penderita flu babi sesuai dengan yang di input, maka rule yang dapat digunakan untuk mendiagnosa penyakit flu babi terdapat pada tabel berikut ini.
Tabel 3. Data Gejala-gajal Terjadinya flu babi Berdasarkan Rule Rule Gejala Rule 1 If  G1, G2, G3, G4, G5, G6, G7, G8, G9, G10, G11, G12, Then Flu Babi Rule 2 If G1, G2, G3, G4, G5, G6, G7, G8, G9, G10, G14, G15 Then Flu Babi Rule 3 If G1, G2, G3, G4, G5, G6, G7, G8, G9, G10, G11, G12, G14 Then Flu Babi Rule 4 If G1, G2, G3, G4, G5, G6, G7, G8, G9, G10, G15 Then Flu Babi Rule 5 If G1, G2, G3, G4, G5, G6, G7, G8, G9, G10, G13, G15 Then Flu Babi
Dari gejala yang dijawab user memiliki nilai bobot sebagai berikut:
Tabel 4. Gejala yang dimiliki user Gejala Keterangan Bobot Batuk Sangat yakin 1,0 Panas mulai dari 38 0 Sedikit yakin 0,4 Sesak napas (Dyspnone) Yakin 0,4 Nyeri tenggorokan Tidak 0 Kelelahan yang sangat Sangat yakin 1,0 Diare Yakin 0,8 Muntah Tidak 0 Nyeri pada persendian Tidak tahu 0,2 Lemah lesu Yakin 0,8 Nyeri kepala Tidak 0 Tekanan darah rendah (Hipotensi) Tidak tahu 0,2 Panas dingin Sedikit yakin 0,4 Pingsan (sinkop) Tidak 0 Penurunan kesadaran Tidak 0 Pernah bersentuhan atau berdekatan dengan orang yang fositip terkena flu babi Cukup yakin 0,6
Kemudian  di  cocokkan  dengan  data  kasus  yang  tertera  pada  tabel  pasien  yang  pernah  mengalami  gejala sebelumnya yang bernilai 1 jika ya dan bernilai 0 jika tidak.
Table 5. Gejala yang dialami pasien Kode Gejala Pasien P1 P2 P3 P4 P5 G1
Batuk
1 1 1 1 1
G2 Panas mulai dari 38 0
1 1 1 1 1 G3 Sesak napas (Dyspnone) 1 1 1 1 1 G4 Nyeri tenggorokan 1 1 1 1 1 G5 Kelelahan yang sangat 1 1 1 1 1 G6 Diare 1 1 1 1 1 G7 Muntah 1 1 1 1 1 G8 Nyeri pada persendian 1 1 1 1 1 G9 Lemah lesu 1 1 1 1 1 G10 Nyeri kepala 1 1 1 1 1 G11 Tekanan darah rendah (Hipotensi) 1 0 1 0 0 G12 Panas dingin 1 0 1 0 0 G13 Pingsan (sinkop) 0 0 0 0 1 G14 Penurunan kesadaran 0 1 1 0 0 G15 Pernah bersentuhan atau berdekatan dengan orang yang fositip terkena flu babi 0 1 0 1 1 Maka pada user = A Maka pada pasien = B A = 1,0 | 0,4 | 0,4 | 0 | 1,0 | 0,8 | 0 | 0,2 | 0,8 | 0 | 0,2 | 0,4 | 0 | 0 | 0,6 B = B1 =(1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,0,0,0)
=(1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,0,0,0,1,1) =(1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,0,1,0) =(1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,0,0,0,0,1) =(1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,0,0,1,0,1)
Tahap 1 ∑ = 1(𝐴𝑖 ∗ 𝐵𝑖) 𝑛 𝑖
=  (1,0*1)  +  (0,4*1)  + (0,4*1)  +  (0*1)  + (1,0*1) +  (0,8*1)  +  (0*1)  +  (0,2*1)  +
(0,8*1) + (0*1) + (0,2*1) + (0,4*1) + (0*0) + (0*0) + (0,6*0) = 5,2 √∑ = 𝐴 𝑖 𝑛 ∙ ∑ = 1𝐵 𝑖 𝑛 𝑛 𝑖 𝑛 𝑖 = (1 + 0,16 + 0,16 + 0 + 1 + 0,64 + 0 + 0,04 + 0,64 + 0 + 0,04 + 0,16 + 0 + 0 +
0,36) × (1 + 1 + 1 + 1 + 1+ 1 + 1 + 1 + 1 + 1 + 1 + 1 + 0 + 0 + 0 ) = 4,2 × 12 = 50,4
∑ = 1(𝐴𝑖 ∙ 𝐵𝑖) 𝑛 𝑖 √∑ = 𝐴 𝑖 𝑛 ∙ ∑ = 1𝐵 𝑖 𝑛 𝑛 𝑖 𝑛 𝑖 = 5,2 √50,4 = 5,2 7,09 = 0,73 = 73%
Dari hasil perhitungan diatas, gejala yang telah di jawab oleh pengguna/ user masing-masing tahap memiliki nilai sebagai berikut:
1. Tahap 1: 73 % 2. Tahap 2: 75 %
3. Tahap 3: 70 %
4. Tahap 4: 73 %
5. Tahap 5: 67 %
Dari hasil tahap di atas akan di pilih nilai tertinggi yang hampir mendekati berdasarkan kasus yang  telah terjadi  sebelumnya  dan  nilai  tertinggi  terdapat  pada  tahap  yang  ke  dua  dengan  nilai  75  %  dan  pada  tingkat persentasi 51% - 75% nilai kemungkinan yang di dapat dalam proses mendiagnosa adalah sedikit kemungkinan terkena flu babi.

## 4.  IMPLEMENTASI
Aplikasi mendiagnosa penyakit flu babi pada sistem pakar, berikut hasil dari implementasi aplikasi yang telah dirancang, tampilan menu utama dapat dilihat pada gambar 1.
Gambar 1. Menu Utama
Tampilan input aplikasi mendiagnosa penyakit flu babi pada sistem pakar. 1. Tambah kasus
2. Konsultasi
Pada konsultasi memiliki 15 pertanyaan dan masing-masing pertanyaan diambil dari gejala yang sudah ada.
Gambar 3. Konsultasi user 3. Tampilan output
Tampilan output konsultasi pada aplikasi mendiagnosa penyakit flu babi pada sistem pakar, berikut tampilan pada gambar 4.
Gambar 4. Tampilan output konsultasi

## 5. KESIMPULAN
Adapun kesimpulan dari pembahasan dari penelitian sebagai berikut:
1. Aplikasi sistem pakar dengan menerapkan metode hybrid case based dapat digunakan untuk mendiagnosa penyakit flu babi dengan menjawab pertanyaan berdasarkan gejala yang muncul.
2. Metode hybrid case based dapat di terapkan pada aplikasi sistem pakar untuk mendiagnosa penyakit flu babi
3. merancang sistem pakar dengan  menggunakan  metode Hybrid case based pada aplikasi  sistem pakar bisa berjalan dengan baik dan bisa menghasilkan  output yang diharapkan.

## REFERENCES
[1] Efraim Turban, Jay E Aronson, and Ting Peng Liang, Decision Support Systems and Intelligente Systems, 1st ed., Siska Primaningrum, Ed. Yogyakarta, Indonesia: Andi, 2005.
[2] Muhammad Arhami, KOnsep Dasar Sistem Pakar, 1st ed. Yogyakarta, Indonesia: Andi OFFSET, 2005.
[3] dr. Arief and Ari Setiawan, Mengenal dan Mencegah Flu Babi & Flu Burung, Sujiantini M.Keb S.ST., Ed. Indonesia, Yogyakarta.
[4] Rosa A. S. M. Salahuddin, Rekayasa Perangkat Lunak Terstruktur dan Berorientasi Objeck, informatika, Ed. Bandung, 2013.
[5] Ir. Yuniar Supardi, Buku Kuliah Web Programiming 1 (PHP), jakarta, D@takom Lintas Buana, 2015.
[6] MADCOMS, Aplikasi Web Database Dengan Dreamweaver dan PHP MySQL, Yogyakarta,Andi, 2011.
[7] Wahana Komputer Pemerograman Visuaal Basic.net 2005, Yogyakarta, Andi, 2006.
[8] S Pasaribu Johni, “IMPLEMENTASI SISTEM PAKAR UNTUK DIAGNOSA PENYAKIT MATA PADA MANUSIA,” Sentika 2015, pp. 43-50, Maret 2015.
[9] J  Sembiring  and  O  Sianipar,  "Clinical  pathology  and  medical  laboratory,"  EPIDEMIOLOGI  DAN  DIAGNOSIS  KEDOKTERAN LABORATORIK INFEKSI VIRUS H1N1, vol. 6, pp. 140-148, Juli 2010.
[10]  Yeremia  Yuliawan,  M.J  Sunarto  Dewiyani,  and  Tony  soebijono,  "Pengembangan  sistem  informasi  pendataan  jemaat  gereja  masehi advent hari ketujuh konferens jawa kawasan timur berbasis web," Jurnal Sistem Informasi, vol. 2, pp. 83-89, 2013.