## Penentuan Parameter Terbobot Menggunakan Pairwise Comparison Untuk CBR Deteksi Dini Penyakit Mata
Afif Amanaturohim 1 , Setyawan Wibisono 2 1,2 Program Studi Teknik Informatika, Universitas Stikubank Semarang, Indonesia Jl. Trilomba Juang No 1, Semarang, Jawa Tengah, 50241
1 afifamanatu@gmail.com, 2 setyawan@edu.unisbank.ac.id

## Abstract
Knowledge of eye care is needed when eye disorders occur. One of the tools needed as a tool to identify eye disorders is the application of an expert system for early detection of eye diseases, which can be used as a first step in eye disorders consultations. In this study, an expert system application  was  designed  that  uses  weighted  parameter  determination  techniques  with  the pairwise  comparison  method  for  Case  Based  Reasoning (CBR)  early  detection  of  eye  diseases using the KNN algorithm. In the weighting of pairwise comparisons, this study is divided into four stages of preparation, namely: 1) Compiling a pairwise comparison matrix to see the level of  importance  between  criteria  based  on  the  prioritization  scale  of  pairwise  comparison;  2) Normalization of the decision matrix from the results of the matrix compilation; 3) Consistency analysis  by  comparing  the  criteria  with  other  criteria  which  can  lead  to  inconsistency;  4) Implementation of the KNN algorithm which is used to determine the similarity value between a consultation and an old case in the database. Determination of parameter weights using the pairwise  comparison  method  implemented  on  20  symptoms  and  18  eye  diseases  resulted  in three weight groups, namely: severe symptoms with a weight of 0.636986, moderate symptoms with a weight of 0.258285, and mild symptoms with a weight of 0.104729.
Keywords: CBR, KNN, Pairwise Comparison, Eye Disease, Expert System

## Abstrak
Pengetahuan pemeliharaan mata sangat dibutuhkan ketika terjadi gangguan pada mata. Salah satu  tools yang  diperlukan  sebagai  salah  satu  alat  bantu  dalam  mengetahui  gangguan  mata adalah  aplikasi  sistem  pakar  deteksi  dini  penyakit  mata,  yang  dapat  digunakan  sebagai langkah  awal  dalam  konsultasi  gangguan  mata.  Dalam  penelitian  ini  dirancang  sebuah aplikasi  sistem  pakar  yang  menggunakan  teknik  penentuan  parameter  terbobot  dengan metode  pairwise  comparison  untuk  Case  Based  Reasoning  (CBR)  deteksi  dini  penyakit  mata dengan algoritma KNN. Dalam pembobotan pairwise comparison penelitian ini dibagi menjadi empat  tahap  penyusunan  yaitu:  1)  Menyusun  matriks  perbandingan  berpasangan  untuk melihat  tingkatan  kepentingan  antar  kriteria  yang  berdasarkan  skala  keutamaan  pairwise comparison;  2)  Normalisasi  matriks  keputusan  dari  hasil  penyusunan  matriks;  3)  Analisis konsistensi dengan membandingkan kriteria dengan kriteria yang lain yang mana hal ini dapat menuju  arah  ketidakkonsistensi;  4)  Implementasi  algoritma  KNN  yang  digunakan  untuk menentukan  nilai  kemiripan  antara  sebuah  konsultasi  dengan  kasus  lama  pada  database. Penentuan bobot parameter dengan metode pairwise comparison diimplementasikan pada  20 gejala  dan  18  penyakit  mata  menghasilkan  tiga  kelompok  pembobotan  yaitu:  gejala  berat dengan  bobot  0,636986,  gejala  sedang  dengan  bobot  0,258285,  gejala  ringan  dengan  bobot 0,104729.
Kata Kunci: CBR, KNN, Pairwise Comparison, Penyakit Mata, Sistem Pakar
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 5 Nomor 1, Maret 2021, pp. 280-294 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti

## 1. PENDAHULUAN
Mata  merupakan  salah  satu  dari  kelima  organ  indra  manusia  yang fungsinya  paling  sering  digunakan,  namun  terkadang  manusia  kurang perhatian  terhadap  perawatan,  pemeliharaan  dan  pengobatan  saat  terjadi gangguan  pada  organ  mata.  Pada  situasi  kehidupan  sekarang  yang  serba digital,  maka  mata  banyak  digunakan  untuk  melihat  alat-alat  digital  secara intensif. Semua golongan usia menggunakan gadget sebagai alat bantu dalam kebutuhan  sehari-hari,  namun  tanpa  disadari  penggunaan gadget yang berlebihan  dapat  menimbulkan  gangguan  pada  mata.  Dikarenakan  kurang adanya  kesadaran  dari  masyarakat  Indonesia  tentang  menjaga  kesehatan mata, maka penyakit yang umum diderita adalah rabun jauh (myopia), rabun dekat (hypermetropia) dan silinder (astigmatisma) [1][2] .
Pengetahuan  pemeliharaan  mata  sangat  dibutuhkan  ketika  terjadi gangguan  pada  mata.  Jalan  pintas  yang  paling  sering  dilakukan  adalah konsultasi ke dokter mata. Ketika berkunjung  ke dokter mata,  pasien lebih banyak  menerima  tindakan  dan  pengobatan,  padahal  sebenarnya  sebelum berobat  ke  dokter  mata  sebaiknya  pasien  membekali  diri  dengan pengetahuan  tentang  mata.  Bekal  yang  cukup  akan  membuat  pasien  lebih perhatian  kepada  kondisi  matanya  sendiri,  namun  juga  dapat  mengurangi rasa khawatir yang berlebihan pada kondisi dirinya [3].
Seiring  perkembangan  teknologi  yang  sangat  pesat,  masyarakat  kini dapat memanfaatkan untuk membantu mencari tahu penyakit yang diderita. Pemanfaatan teknologi sistem pakar sebagai langkah awal untuk membantu penggunanya  mengetahui  penyakit  yang  dialami  serta  sebagai  sarana pembelajaran  bagi  masyarakat  tentang  gangguan  mata.  Salah  satu  yang diperlukan  sebagai  salah  satu  alat  bantu  dalam  mengetahui  gangguan  mata adalah aplikasi yang dapat digunakan sebagai langkah awal dalam konsultasi gangguan mata. Kebutuhan akan aplikasi tersebut dapat dipenuhi dari sistem pakar deteksi dini penyakit mata. Sistem pakar adalah sistem komputer yang dapat  menyerupai  atau  meniru  kemampuan  seorang  pakar  atau  ahli  yang dapat menyelesaikan suatu permasalahan rumit yang tidak dapat dipecahkan dengan  orang  yang  belum  berpengalaman,  sebagai  contoh  dosen,  dokter, mekanik dan lain-lain. Sumber pengetahuan dapat diperoleh dokter sebagai seorang pakar yang nyata dan sumber karya ilmiah yang kredibel [4].
Salah satu metode yang cukup banyak diimplementasikan dalam sistem pakar  adalah Case  Based  Reasoning (CBR).  Prinsip  utama  CBR  adalah membandingkan  suatu  kasus  baru  sebagai  kasus  yang  dikonsultasikan dengan  kasus  lama  yang  sudah  tersimpan  dalam  basisdata  [5].  Dari  hasil perbandingan tersebut akan ditemukan suatu bilangan dengan rentang dari 0 sampai dengan 1 yang menyatakan suatu tingkat kemiripan. Nilai kemiripan 0 diterjemahkan sebagai tidak ada kemiripan sama sekali antara kasus baru dengan  kasus  lama.  Nilai  kemiripan  1  diterjemahkan  sebagai  tidak  ada perbedaan  sama  sekali  antara  kasus  baru  dengan  kasus  lama.  Suatu konsultasi  pada  metode  CBR  akan  memberikan  nilai  kemiripan  tertinggi
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 5 Nomor 1, Maret 2021, pp. 280-294 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
antara  kasus  yang  dikonsultasikan  dengan  kasus  yang  tersimpan  dalam basisdata  [6][7].
Untuk  dapat  menghitung  kemiripan  antara  kasus  lama  dengan  kasus baru,  maka  harus  dihitung  seberapa  banyak  atribut  yang  berfungsi  sebagai parameter  yang  sama  di  antara  keduanya.  Nilai  kemiripan  diperoleh  dari jumlah  parameter  yang  sama  dibagi  dengan  jumlah  total  parameter  yang sama dan parameter  yang berbeda  [8]. Untuk perhitungan kemiripan antara kasus  baru  dengan  kasus  lama,  maka  dicari  perbandingan  kemiripan  yang dihitung menggunakan algoritma similaritas. Algoritma similaritas yang paling populer adalah KNN (K-Nearest Neighbor) [9][10] .
Pada  suatu  kasus  penelitian  yang  memperhitungkan  suatu  kelompok parameter mempunyai peran yang lebih berarti dibanding dengan kelompok- kelompok  parameter  yang  lain  dalam  mendapatkan  nilai  kemiripan,  maka dapat  mempertimbangkan  penggunaan  pembobotan  yang  berbeda  pada setiap  kelompok  parameter.  Kelompok  parameter  yang  berperan  sangat signifikan  diberikan  bobot  yang  lebih  tinggi,  sedangkan  parameter  yang berperan lebih tidak signifikan diberikan bobot yang lebih rendah [11].
Pembobotan  parameter  dilakukan  dengan  metode  perbandingan berpasangan  ( pairwise  comparison )  yang  biasanya  digunakan  dalam pembobotan dengan metode AHP (Analytical Hierarchy Process). Pembobotan parameter  bertujuan  agar  parameter  yang  menjadi  pembeda  dalam pemberian jawaban atas sebuah konsultasi menjadi prioritas tertinggi dalam proses  perhitungan  similaritas.  Pemberian  bobot  parameter  akan  menurun seiring dengan peran yang semakin menurun pula bagi paramater yang lebih tidak signifikan [12].

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
2.1. Case Based Reasoning
Penentuan  parameter  terbobot  menggunakan pairwise  comparison untuk CBR deteksi dini penyakit mata dengan algoritma KNN adalah sebuah aplikasi  sistem  pakar  yang  berbasis web. Pemanfaatannya  dapat  digunakan sebagai  mendeteksi  gangguan  penglihatan  yang  sedang  dikeluhkan  serta sebagai  sarana  pembelajaran.  Aplikasi  ini  dibagi  menjadi  dua  bagian  yaitu admin dan user atau pengguna. Pada tampilan pengguna terdapat informasi login  dan  daftar  untuk  menggunakan  fitur  aplikasi  selanjutnya,  apabila belum  memiliki  akun  diharuskan  untuk  mendaftar  terlebih  dahulu,  apabila sudah  memiliki  akun  cukup  masukan username dan password .  Setelah  itu pengguna  dapat  melihat  form  gejala  untuk  dipilih,  selanjutnya  dilakukan diagnosa awal penyakit.
Untuk mengimplementasi CBR  pada sistem pakar terdapat 4 tahapan yang  dilakukan  yaitu Retrive,  Reuse,  Revise,  Retain. Pada  siklus retrieve dilakukan sebuah pencarian data di mana sudah berada di database dengan metode  KNN.  Selanjutnya  dilakukan reuse, setelah  sistem  melakukan perhitungan  dengan  metode  KNN  maka  ditemukan  hasil  perhitungan  yang dijadikan sebagai acuan untuk hasil diagnosa penyakit mata.
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 5 Nomor 1, Maret 2021, pp. 280-294 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Selanjutnya  yaitu revise, konfirmasi  tentang  hasil  perhitungan  KNN yang selanjutnya dilakukan peninjauan kembali, apabila ditemukan informasi berupa  kasus  penyakit  yang  tidak  memenuhi  syarat  maka  akan  ditampung pada  tabel revise yang  selanjutnya  akan  ditemukan  solusi  dan  dibenahi kembali.  Jika  solusi  sudah  diterima,  maka  selanjutnya  akan  dijadikan  hasil solusi yang tepat untuk kasus yang baru. Yang terakhir adalah siklus retain atau  menyimpan  kasus  penyakit,  yang  dijadikan  untuk  sumber  referensi kasus penelitian yang selanjutnya.
Proses  untuk  menentukkan  hasil  diagnosa  penyakit  mata  dengan menginputkan gejala yang sedang diderita, yang nantinya dibedakan menjadi 18  hasil  diagnosa  yaitu  Rabun  Jauh (Myopia), Rabun  Dekat (Hipermetropi), Cylinder (Astigmatisma),  Keratitis , Katarak, Uveitis , Konjungtivitis , Glaukoma ,
Ulkus  Kornea , Hordeolum , Kalazion , Trikiasis , Asthenopia , Pteregium ,
Blefaritis , Lagophtalmus , Ptosis dan Sikatrik  Kornea .  Gejala  dimasukkan dengan  memilih  opsi  yang  sudah  tertera,  contoh  nyeri  pada    bagian  mata, bengkak  pada  bagian  mata,  gatal  pada  bagian  mata  atau  terasa  seperti terbakar  dan sensitif terhadap sorotan cahaya, setelah itu  dilakukan proses lanjutan untuk mendapatkan hasil diagnosa penyakit.
Setelah  mendapatkan  hasil  diagnosa  penyakit,  dapat  dilakukan pencetakan cetak hasil diagnosa untuk mendapatkan hardcopy hasil diagnosa mata.  Berdasarkan  dari  perhitungan  nilai  similaritas  menggunakan alogoritma  KNN,  maka  nilai  similaritas  terbesar  maka  ditampilkan  hasil diagnosa  penyakit  mata,  seperti  terlihat  pada  gambar  1.  Berikut  adalah gambaran aksitektur sistem user atau pengguna.

## Gambar 1. Arsitektur Sistem Pengguna
Gangguan  terhadap  mata  cukup  banyak  jumlahnya.  Dari  sejumlah gangguan mata tersebut akan menjadi basis pengetahuan untuk tahap awal. Dalam  konsultasi  gangguan  mata,  gejala-gejala  pada  penyakit  mata  akan dibandingkan  dengan  gejala-gejala  yang  dimasukkan  oleh  pengguna.  Dari hasil  perbandingan  ini  maka  akan  dapat  dihitung  tingkat  kemiripan  antara konsultasi  dan  basis  pengetahuan.  Pada  tabel  1  ditunjukkan  penyakit  mata beserta informasi pencegahan dan penanganan.
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 5 Nomor 1, Maret 2021, pp. 280-294 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti

## Tabel 1. Penyakit Mata
Kode Diagnosa Penyakit Nama Diagnosa Penyakit Informasi Pencegahan dan Penanganan P01 Rabun Jauh (Myopia) 1. Melakukan pembedahan dengan LASIK.
2. Memberikan obat tetes mata atropin ,
3. Implan lensa buatan dilakukan untuk rabun jauh yang memiliki  tingkat  keparahan  tinggi, yang  tidak mampu ditangani operasi laser, 4. Jangan  terlalu  sering  menghadap  layar  monitor,  TV dan layar gadget. 5. Menggunakan  kacamata  hitam  untuk  melindungi paparan sinar matahari.
6. Mengkonsumsi  sayuran  dan  buah-buahan  yang memiliki kandungan vitamin A dan D. P02 Rabun Dekat (Hipermetr opi) 1. Jangan  terlalu  sering  menghadap  layar  monitor,  TV dan layar gadget.
2. Konsultasi  ke  klinik  mata  untuk  mendapat  ukuran lensa rabun dekat.
3. Melakukan pembedahan dengan LASIK. 4. Menggunakan penerangan yang cukup. 5. Konsumsi  sayuran  dan  buah-buahan  yang  memiliki kandungan vitamin A . 6. Menggunakan  kacamata  hitam  untuk  melindungi  mata dari paparan sinar matahari. 7. Menghindari  membaca  di  tempat  yang  kurang  adanya penerangan cahaya. 8. Tidak  merokok. P03 Cylinder (Astigmatis ma) 1. Melakukan pembedahan dengan LASIK. 2. Melakukan pembedahan dengan PRK.
3. Konsultasi  ke  klinik  mata  untuk  mendapat  ukuran lensa cylinder .
4. Konsumsi buah-buahan yang mengandung vitamin A.
5. Jangan  terlalu  sering  menghadap  layar  monitor,  TV dan layar gadget. 6. Melakukan  olahraga  mata  secara  rutin  dengan menggerakan  mata  ke  kanan  dan  ke  kiri  dan memandang  lurus  ke  depan  serta  memijat  pelipis searah dengan jarum jam. P04 Keratitis 1. Melepas lensa kontak sebelum berenang atau mandi dan sebelum tidur. 2. Menjaga kebersihan tangan ketika sebelum bersentuhan dengan lensa kontak 3. Cek  kelayakan  lensa  kontak  dan  mengganti  secara teratur sesuai dengan ketentuan kemasan lensa kontak. P05 Katarak 1. Menjaga  gula  darah  tetap  stabil  untuk  penderita diabetes . 2. Mengurangi mengemudi pada saat malam hari. 3. Menggunakan  kacamata  hitam  untuk  melindungi  mata dari paparan sinar matahari. 4. Melakukan operasi small incision cataract surgery. P06 Uveitis 1. Dengan  pengobatan kortikosteroid untuk  mengurangi peradangan.
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 5 Nomor 1, Maret 2021, pp. 280-294 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Kode Diagnosa Penyakit Nama Diagnosa Penyakit Informasi Pencegahan dan Penanganan 2. Memberikan  obat imunosupresif apabila uveitis terjadi pada kedua mata dan sudah terancam kebutaan. P07 Konjungtivi tis 1. Diberikan obat tetes mata polidex , polinel 2. Diberikan salep xitrol
3. Rajin mencuci tangan utuk menghindari virus 4. Konsumsi sayuran dan buah-buahan yang mengandung vitamin A. P08 Glaukoma 1. Konsumsi  sayuran  dan  buah-buahan  yang  mengandung vitamin A.
2. Menggunakan pengobatan laser trabekuloplasti atau bisa juga laser iridotomi .
3. Untuk  mengontrol  tekanan  bola  mata  maka  diperlukan terapi glaukoma . P09 Ulkus Kornea 1. Melepas lensa kontak sebelum berenang atau mandi dan sebelum tidur. 2. Menjaga kebersihan tangan ketika sebelum bersentuhan dengan lensa kontak 3. Cek  kelayakan  lensa  kontak  dan  mengganti  secara teratur sesuai dengan ketentuan kemasan lensa kontak. 4. Jangan  membersihkan  lensa  kontak  selain  dengan pembersih yang disarankan dokter. 5. Memberikan salep antibiotik. P10 Hordeolum 1. Hindari menyentuh mata dengan tangan yang kotor. 2. Jangan  menggunakan  kosmetik  yang  sudah  melewati batas tanggal kadaluwarsa. 3. Menjaga lensa kontak untuk tetap steril. 4. Melakukan  pengobatan  dengan  kompres  pada  bagian kelopak  mata    dengan  air  hangat  sebanyak  2-4  kali sehari.
5. Mengkonsumsi  obat paracetamol untuk  mengurangi rasa nyeri. P11 Kalazion 1. Melakukan  pengobatan  dengan  kompres  pada  bagian kelopak  mata    dengan  air  hangat  sebanyak  3-5  kali sehari. 2. Memijat  secara  halus  pada  bagian  benjolan  untuk mengeluarkan cairan di dalam benjolan.
3. Melakukan  suntik kortikosteroid untuk  mengurangi pembengkakan.
4. Apabila sudah parah disarankan untuk operasi kalazion untuk mengeluarkan cairan. 5. Hindari menyentuh mata dengan tangan yang kotor. 6. Menjaga kebersihan lensa kontak. P12 Trikiasis 1. Ablasi atau mencabut bulu mata dengan dengan metode laser  tujuannya  agar  bulu  mata  tidak  menusuk  bola mata.
2. Elektrolisis masih  sama  tujuannya  tetapi  menggunakan metode listrik.
3. Menggunakan kacamata. 4. Cryosurgery dengan  tujuan  yang  sama  tetapi menggunakan metode membekukan. P13 Asthenopia 1. Melakukan kompres mata 2-3 kali dalam sehari
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 5 Nomor 1, Maret 2021, pp. 280-294 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Kode Diagnosa Penyakit Nama Diagnosa Penyakit Informasi Pencegahan dan Penanganan 2. Jangan  terlalu  sering  menghadap  layar  monitor,  TV dan layar gadget.
3. Konsumsi  sayuran  dan  buah-buahan  yang  mengandung vitamin A.
4. Mengatur pencahayaan layar pada gadget. P14 Pteregium 1. Menghidari kontak langsung dengan sinar matahari. 2. Tetap menjaga kelembapan mata dengan menggunakan obat tetes mata insto. 3. Menjaga kebersihan mata. 4. Menggunakan  kacamata  berlensa  hitam  ketika  diluar ruangan. P15 Blefaritis 1. Melakukan  pengobatan  dengan  kompres  pada  bagian kelopak  mata    dengan  air  hangat  sebanyak  2-4  kali sehari. 2. Mengkonsumsi obat antibiotik. 3. Memberikan salep kortikosteroid .
4. Menghindari paparan sinar matahari ketika mengkonsumsi obat antibiotik. P16 Lagophthal mos 1. Memberikan pelembab mata seperti insto. 2. Melakukan prosedur operasi. 3. Menjaga pola tidur sehari 8 jam. P17 Ptosis 1. Melakukan pemeriksaan mata slit-lamp .
2. Menggunakan kacamata berlensa netral.
3. Melakukan pengobatan dengan suntik tensilon .
4. Operasi ptosis . P18 Sikatrik Kornea 1. Melakukan  operasi keratoplasti atau  disebut  juga transplantasi kornea.
2. Mengkompres  mata  dengan  lap  handuk  direndam  air yang dingin.
3. Melakukan  pengobatan  dengan  obat  tetes  mata  yang mengandung minyak jarak. 4. Mengkonsumsi suplemen atau makanan yang mengandung vitamin D.

## 2.2. Perbandingan Berpasangan ( Pairwise Comparison)
Pada  penelitian  ini  menggunakan  pembobotan pairwise  comparison sebagai  penyusun  keutamaan  dari  beberapa  pilihan  yang  sifatnya multikriteria  dan  kompleks.  Konsep  yang  mendasari pairwise  comparison adalah  menggunakan  matriks pairwise  comparison sebagai  penghasil  bobot relatif  antar  kriteria  penyakit  mata.  Perbandingan  kriteria  satu  dengan lainnya untuk menentukan seberapa penting pencapaian yang dituju [13].
Dalam  pembobotan pairwise  comparison penelitian  ini  dibagi  menjadi tiga tahap penyusunan yaitu:
a) Menyusun  matriks  perbandingan  berpasangan  untuk  melihat  tingkatan kepentingan  antar  kriteria  yang  berdasarkan  skala  keutamaan pairwise comparison. Dalam  menyusun  matriks  dipilih  bilangan  dengan mempertimbangkan comparative judgement seperti terlihat pada tabel 2.
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 5 Nomor 1, Maret 2021, pp. 280-294 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti

## Tabel 2. Comparative Judgement
Intensitas kepentingan Definisi Keterangan 1 Sama penting Kedua  elemen  sama-sama  mempunyai  pengaruh penting. 3 Sedikit lebih penting Elemen yang satu sedikit lebih penting dari elemen yang lain. 5 Lebih penting Satu  elemen  lebih  dipentingkan  dibandingan dengan elemen yang lain. 7 Sangat penting Satu  elemen  sangat  penting  dibandingkan  dengan elemen yang lain. 9 Mutlak sangat penting Satu  elemen  mutlak  sangat  sangat  penting dibandingkan dengan elemen yang lainnya. 2,4,6,8 Nilai Tengah Nilai  pada  penilaian  pertimbangan  dua  yang berdekatan. b) Normalisasi  matriks  keputusan.  Pertama  menjumlahkan  kolom  pada matriks  lalu  setiap  element  pada  matriks  elemen  pada  matriks  dibagi dengan  nilai  total  kolom.  Selanjutnya  menentukan  rata-rata  matriks yang memuat sejumlah himpunan n bobot.
c) Analisis  konsistensi.  Kriteria  dibandingkan  dengan  kriteria  yang  lain yang  mana  hal  ini  dapat  menuju  arah  ketidakkonsistensi.  Pembuktian dengan rumus mengenai indeks konsistensi dari matrik ber-ordo yaitu:
Keterangan: CI =   Indeks konsistensi N =   Ukuran matriks
λmaks  =   Nilai eigen terbesar matrik ordo n
λmaks  didapatkan  dari  perkalian  jumlah  kolom  dengan eigen vektor. Untuk  mengetahui  batas  ketidakkonsistenan  dapat  melakukan pengukuran  yaitu  dengan  membandingkan  indeks  konsistensi  dengan nilai pembangkit random , atau yang disebut juga dengan rasio konsistensi nilai yang bergantung kepada ordo matriks n, berikut merupakan rumus rasio konsistensi:
Keterangan: CR =   Rasio Konsistensi CI  =   Indeks Konsistensi RI  =   Pembangkit Random
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 5 Nomor 1, Maret 2021, pp. 280-294 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Ketidakkonsistenan  masih  bisa  diterima  bila  nilai  CR  di  bawah  10  persen. Berikut merupakan konsep dasar dalam penggunaan AHP:
a) Decomposition. Memecah  persoalan  yang  untuk  dijadikan  beberapa unsur yang saling berkaitan.
b) Comparative  Judgement. Suatu  penilaian  dari  kepentingan berhubungan  dengan  dua  element  pada  tingkat  tertentu  yang berkaitan dengan tingkat diatasnya, sebagai penentu urutan prioritas dari element-element.
c) Logical  Consistency. Karateristik  penting  AHP  yang  memiliki  makna pengelompokkan  obyek-obyek  yang  mempunyai  kemiripan  sesuai dengan relevansi.
d) Synthesis  of  Priority. Menentukan  prioritas  dari  elemen-elemen kriteria  dan  dipandang  sebagai  bobot  kontribusi  elemen  dengan tujuan  pengambilan  keputusan.  AHP  melakukan  analisis  terhadap prioritas  elemen  menggunakan  metode  perbandingan  berpasangan antar dua elemen.

## 2.3. Algoritma KNN (K-Nearest Neighbour)
Algoritma  KNN  digunakan  untuk  mencari  jarak  terdekat  pada  setiap kasus  yang  sudah  ada  dalam database ,  dan  juga  untuk  menentukan  nilai kemiripan  pada  sumber  kasus  untuk  menemukan target  case berdasarkan kasus  pada database .  Algoritma  KNN  dilakukan  dengan  mencari  kelompok objek  dalam data  training yang  paling  dekat  atau  mirip  dengan  objek  pada data  baru  atau data  testing [14].  Berikut  merupakan  rumus  untuk menentukan nilai kemiripan (similarity) :
Keterangan: w  = weight (bobot kasus) s  = similarity (nilai kemiripan)
Tolak  ukur  kemiripan  biasanya  bernilai  0  sampai  dengan  1.  Apabila perhitungan  KNN  menentukan  nilai  kemiripan  sama  dengan  0,  maka disimpulkan kasus baru tidak sama dengan kasus lama. Sedangkan jika nilai bernilai  1  maka  dapat  disimpulkan  kasus  baru  mutlak  mirip  dengan  kasus lama.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Untuk  menerapkan  pembobotan  dengan  teknik pairwise  comparison pada  sistem  pakar  terdapat  beberapa  tahapan  yang  harus  dilakukan  yaitu dengan:
a) Menentukan  tingkat  kepentingan  relatif  gejala  berdasarkan  pandangan secara  subjektif  berdasarkan  dari  batasan  secara  umum  seorang  pakar
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 5 Nomor 1, Maret 2021, pp. 280-294 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
penyakit  mata.  Untuk  setiap  atribut  dalam  penggunaan  metode  CBR pembobotan ditentukan berdasarkan:
a. Gejala sedang 3 kali lebih penting dibandingkan gejala ringan.
b. Gejala berat 5 kali lebih penting dibandingan dengan gejala ringan.
b) Tingkat  kepentingan  perbandingan  atribut  dapat  dinyatakan  dalam bentuk nilai kriteria:
1) Nilai 1 diinterpretasikan sebagai bobot yang  sama
2) Nilai 3 diinterpretasikan sebagai bobot yang  sedang
3) Nilai 5 diinterpretasikan sebagai bobot yang  kuat
c) Menentukan  matrik pairwise  comparison. Dari  atribut  di  atas  dapat ditentukan  matrik  perbandingan  berpasangan  atau pairwise  comparison sebagai berikut:
Tabel 3. Matrik Pairwise Comparison Kriteria K1 K2 K3 Kali Bobot K1 1 3 5 15 2,4662 0,6369 K2 0,3333 1 3 1 1 0,2582 K3 0,2 0,3333 1 0,0666 0,4054 0,1047 ∑ 1,5333 4,3333 9 3,8716 1,00
K1 =  Gejala berat K2 =  Gejala sedang K3 =  Gejala ringan
1) Perbandingan K1 dan K2 menghasilkan 0.33 dinilai dari variabel baris kolom  K1=1  dibagi  dengan  K2=3  K1/K2=0.3333,  begitu  pula  untuk perhitungan berikutnya.
2) Untuk  nilai  1,5333;  4,3333  dan  9  didapatkan  dari  perjumlahan variabel masing masing masing kolom.
3) Pada  nilai  kolom  dari    ditentukkan  dari  perhitungan    variabel kolom kali.
4) Pada  nilai  kolom  bobot  ditentukkan  dari  variabel  kolom    dibagi dengan hasil penjumlah kolom  .
d) Mengkalikan setiap bobot dengan setiap parameter.
Tabel 4. Perkalian Jumlah dan Bobot K1 K2 K3 ∑ ∑ 1,5333  4,3333  9 14,8666 ∑*bobot  0,9767  1,1192  0,9425  3,0385 1) Pada  nilai  0,9767;  1,1192  dan  0,9425  didapatkan  dari  perkalian ∑*bobot.
2) Nilai dari baris ∑*bobot didapatkan dari ∑ dikalikan bobot.
3) Nilai pada baris kolom ∑ didapatkan dari penjumlahan baris ∑.
4) Nilai pada baris ∑*bobot, kolom ∑ didapatkan dari penjumlahan baris ∑*bobot.
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 5 Nomor 1, Maret 2021, pp. 280-294 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
e) Menghitung penalaran konsistensi sebagai tahap untuk mengetahui nilai perbandingan kriteria memiliki sifat konsinten atau tidak.
1) Menentukan nilai λmaks atau eigen maksimum yaitu didapatkan dari pernjumlahan  hasil  perkalian  jumlah  kolom  matrik  perbandingan berpasangan  ke  dalam  bentuk  desimal  dengan vektor  eigen normalisasi.
2) Perhitungan CI atau indeks konsistensi:
3) Menentukan konsistensi rasio CR yang berdasarkan dari nilai RI 0,58.
Tabel 5. Tabel RI N     1 2 3 RI     0,00      0,00      0,58 Berikut merupakan perhitungan rasio konsistensi:
Apabila nilai CR  kurang dari  0,1 maka  ketidak konsistenan pendapat masih bisa diterima.
f) Dari perhitungan di atas didapatkan nilai CR=0,0332, yang artinya apabila nilai  CR  kurang  dari  0,1  maka  masih  bisa  diterima.  Kesimpulannya  CR masih dinyatakan sah. Hasil yang didapatkan dari pembobotan parameter ini adalah:
K1 = 0,636986 K2 = 0,258285 K3 = 0,104729
Berdasarkan  hasil  CR,  maka  pada  setiap  gejala  diberikan  bobot berdasarkan  kelompok  gejala.  Gejala  yang  dikelompokkan  sebagai  gejala ringan  mendapatkan  bobot  sebesar  0,104729.  Gejala  yang  dikelompokkan sebagai  gejala  sedang  mendapatkan  bobot  sebesar  0,258285.  Gejala  yang dikelompokkan  sebagai  gejala  berat  mendapatkan  bobot  sebesar  0,636986. Pada  tabel  6  diperlihatkan  pembobotan  gejala  yang  mempresentasikan gejala-gejala penyakit mata serta bobot pada masing-masing gejala:
Tabel 6. Pembobotan Gejala Penyakit Mata Kode Gejala Gejala Yang Dialami Bobot Kategori G01 Mata memerah 0258285  Gejala sedang G02 Mata mengeluarkan air 0,104729  Gejala ringan G03 Belekan pada bagian mata 0,258285  Gejala sedang G04 Nyeri pada  bagian mata 0,258285  Gejala sedang G05 Bengkak pada bagian mata 0,636986 Gejala berat G06 Gatal pada bagian mata atau terasa seperti terbakar 0,104729  Gejala ringan G07 Sensitif terhadap sorotan cahaya 0,258285  Gejala sedang
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 5 Nomor 1, Maret 2021, pp. 280-294 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Kode Gejala Gejala Yang Dialami Bobot Kategori G08 Terasa mengganjal pada bagian mata 0,258285  Gejala sedang G09 Penglihatan kabur tidak fokus 0,636986 Gejala berat G10 Sulit untuk membuka mata 0,258285  Gejala sedang G11 Sakit pada bagian kepala 0,258285  Gejala sedang G12 Buram ketika melihat jarak yang jauh, jelas melihat jarak yang dekat 0,636986 Gejala berat G13 Kesulitan membaca 0,258285  Gejala sedang G14 Buram ketika melihat jarak yang dekat, jelas melihat jarak yang jauh 0,636986 Gejala berat G15 Terlihat miring ketika melihat objek garis lurus 0,636986 Gejala berat G16 Penglihatan sulit fokus ketika malam hari 0,104729  Gejala ringan G17 Mata sering merasa tegang dan mudah terasa lelah 0,258285  Gejala sedang G18 Penglihatan terlihat ganda 0,636986 Gejala berat G19 Kesulitan ketika melihat warna yang mirip 0,636986 Gejala berat G20 Melihat warna disekitar memudar 0,258285  Gejala sedang
Hasil  perhitungan  dengan  algoritma  KNN  mempresentasikan  detail penyakit  dan  saran  pencegahan  dan  penanganannya.  Apabila  nilai perhitungan  similaritas  kurang  dari  0,5,  maka  sistem  akan  memberikan pertanda  pada  diagnosa  penyakit  berdasarkan  dari  pemilihan  gejala-gejala oleh  pengguna.  Hasil  perhitungan  similaritas  yang  kurang  dari  0,5  dapat dilaporkan pengguna dan akan masuk ke dalam tabel revise. Pada gambar 3 diperlihatkan  contoh  simulasi  untuk  konsultasi  (kasus  baru)  dibandingkan dengan salah satu kasus lama:

## Gambar 2. Simulasi Konsultasi Penyakit Mata
Untuk menghitung nilai similaritas dilakukan dengan membandingkan masukan dari gejala-gejala pada kasus baru dengan gejala-gejala pada kasus lama  yang  pada  simulasi  mengambil  contoh  kode  penyakit  P07.  Berikut adalah simulasi perhitungan konsultasi menggunakan contoh kode penyakit P07:

## KASUS LAMA
• Mata memerah
• Mata mengeluarkan air
• Belekan pada bagian mata
• Sulit untuk membuka mata
• Sensitif terhadap sorotan cahaya • Gatal pada bagian mata atau terasa terbakar
KASUS BARU
Mata memerah • Mata mengeluarkan air • Belekan pada bagian mata • Sulit untuk membuka mata •
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 5 Nomor 1, Maret 2021, pp. 280-294 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti

## a) Kode penyakit P07 = Konjungtivitis
b) Pada contoh simulasi konsultasi penyakit mata pada gambar 3, terdapat empat  gejala  yang  sama  antara  kasus  baru  (konsultasi)  dengan  kasus lama  dan  terdapat  dua  gejala  yang  tidak  ada  dalam  kasus  baru,  namun ada dalam kasus lama. Berdasarkan hasil pembobotan yang telah dihitung sebelumnya,  maka  diketahui  bahwa  gejala  yang  ada  dalam  kasus  baru maupun dalam kasus lama mendapat bobot sebagai berikut:
1) Gejala  “mata  memerah  termasuk”  dalam  kelompok  gejala  sedang, dengan bobot: 0,258285.
2) Gejala  “mata  mengeluarkan  air”  termasuk  dalam  kelompok  gejala ringan, dengan bobot: 0,104729.
3) Gejala  “belekan  pada  bagian  mata”  termasuk  dalam  kelompok  gejala sedang, dengan bobot: 0,258285.
4) Gejala “sulit untuk membuka mata” termasuk dalam kelompok gejala sedang, dengan bobot: 0,258285.
Untuk gejala yang tidak ada dalam kasus baru namun ada dalam kasus lama terdapat dua gejala yaitu:
1) Gejala  “sensitif  terhadap  sorotan  cahaya”  termasuk  dalam  kelompok gejala sedang, dengan bobot: 0,258285.
2) Gejala “gatal pada bagian mata atau terasa terbakar” termasuk dalam kelompok gejala ringan, dengan bobot: 0,104729.
Maka nilai kemiripan dapat dihitung dengan algoritma KNN berbobot:
c) Dari  contoh  simulasi  perhitungan  di  atas  dapat  dijelaskan  bahwa  kasus baru  jika  dibandingan  dengan  penyakit  “ Konjungtivitis” maka  akan memperoleh  nilai  kemiripan  sebesar  0,707859.  Hal  ini  berarti  bahwa kasus  baru  mempunyai  kemiripan  sebesar  kurang  lebih  70  persen dibandingkan dengan kasus lama.

## 4. SIMPULAN
Sistem mampu memberikan akurasi hasil yang baik dalam perhitungan nilai similaritas yang diboboti oleh matriks pairwise comparison berdasarkan 20 gejala dan 18 total penyakit mata. Pembobotan parameter yang dilakukan dengan  metode  perbandingan  berpasangan  ( pairwise  comparison )  dapat memberikan  nilai bobot yang valid. Nilai bobot subjektif untuk gejala berat yang  awalnya  sebesar  5,  setelah  dilakukan  pembobotan  menjadi  sebesar 0,636986. Nilai bobot subjektif untuk gejala sedang yang awalnya sebesar 3, setelah  dilakukan  pembobotan  menjadi  sebesar  0,258285.  Nilai  bobot subjektif  untuk  gejala  ringan  yang  awalnya  sebesar  1,  setelah  dilakukan pembobotan  menjadi  sebesar  0,104729.  Pada  konsultasi  yang  mempunyai parameter (atribut) gejala berat akan memberikan nilai similaritas yang lebih
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 5 Nomor 1, Maret 2021, pp. 280-294 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
tinggi  dibandingkan  dengan  konsultasi  yang  hanya  mempunyai  gejala  yang dikelompokkan  dalam  gejala  sedang  dan  gejala  ringan.  Dengan  metode pembobotan pairwise  comparison, maka  sistem  dapat  memberikan  hasil konsultasi berupa alternatif penyakit mata dengan nilai similaritas tertinggi sekaligus  menampilkan  hasil  diagnosa  dan  solusi  pengobatan.  Jika  terdapat konsultasi  dengan  hasil  similaritas  yang  bernilai  kurang  dari  0,5,  akan dilakukan penyimpanan kasus pada proses revise. Nilai moderat 0,5 dijadikan sebagai  ambang  batas  sebagai  pertimbangan  untuk  menentukan  sebuah konsultasi  akan  dijadikan  sebagai  kasus  baru  oleh  pakar  sesuai kewenangannya[15].

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Yeyen  Ariaty,  Henni  Kumaladewi  Hengky,  and  Afrianty,  “Faktor  - Faktor Yang Mempengaruhi Terjadinya Miopia Pada Siswa/I Sd Katolik Kota  Parepare,” J.  Ilm.  Mns.  Dan  Kesehat. ,  vol.  2,  no.  3,  pp.  377–387, 2019, doi: 10.31850/makes.v2i3.182.
[2] K.  Mata,  “Intensitas  Pencahayaan  Dan  Kelainan  Refraksi  Mata Terhadap  Kelelahan  Mata,” KEMAS  J.  Kesehat.  Masy. ,  vol.  9,  no.  2,  pp. 131–136, 2014, doi: 10.15294/kemas.v9i2.2840.
[3] K.  Refraksi,  D.  I.  Poliklinik,  M.  Rsup,  R.  D.  K.  Manado,  and  P.  Juli, “Kelainan  Refraksi  Di  Poliklinik  Mata  Rsup  Prof.  Dr.  R.  D.  Kandou Manado  Periode  Juli  2014-Juli  2016,” JKK  (Jurnal  Kedokt.  Klin. ,  vol.  1, no. 1, pp. 83–91, 2016.
[4] P.  Soepomo,  “Implementasi  Case  Base  Reasoning  Pada  Sistem  Pakar Dalam Menentukan Jenis Gangguan Kejiwaan,” J. Sarj. Tek. Inform. , vol. 1, no. 1, pp. 69–78, 2013, doi: 10.12928/jstie.v1i1.2506.
[5] J.  L.  Kolodner,  “An  introduction  to  case-based  reasoning,” Artif.  Intell. Rev. , vol. 6, no. 1, pp. 3–34, 1992, doi: 10.1007/BF00155578.
[6] A.  Aamodt  and  E.  Plaza,  “Case-based  reasoning:  Foundational  issues, method  ological  variations,  and  system  approaches,” Artif.  Intell. Commun. ,  vol.  7,  no.  1,  pp.  39–59,  1996,  [Online].  Available: https://ibug.doc.ic.ac.uk/media/uploads/documents/courses/CBR- AamodtPlaza.pdf.
[7] R. Adawiyah, “Case Based Reasoning Untuk Diagnosis Penyakit Demam Berdarah,” Intensif ,  vol.  1,  no.  1,  p.  63,  2017,  doi: 10.29407/intensif.v1i1.544.
[8] D. W. Nugraha, “Menggunakan Metode Case Based Reasoning Berbasis Web,” vol. 5, no. 1, 2020.
[9] K. Tri, N. Iman, and S. Wibisono, “Pembobotan Menggunakan Pairwise Comparison Pada Case,” vol. 4, no. 1, pp. 9–18, 2021.
[10]  I. B. Y. Semara Putra and S. Wibisono, “Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Kulit  Anjing  Menggunakan  Metode  Case  Based  Reasoning  dan Algoritma  K-Nearest  Neighbour,” J.  Inform.  Upgris ,  vol.  6,  no.  1,  2020, doi: 10.26877/jiu.v6i1.6145.
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 5 Nomor 1, Maret 2021, pp. 280-294 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
[11]  C.  S.  Fatoni  and  F.  D.  Noviandha,  “Case  Based  Reasoning  Diagnosis Penyakit  Difteri  dengan  Algoritma  K-Nearest  Neighbor,” Creat.  Inf. Technol. J. , vol. 4, no. 3, p. 220, 2018, doi: 10.24076/citec.2017v4i3.112.
[12]  S. Wibisono, W. Hadikurniawati, H. Februariyanti, and M. S. Utomo, “An improvement  of  similarity  in  case  based  reasoning  using  subjective- generalized  weight  for  traditional  Indonesian  cuisine,” J.  Theor.  Appl. Inf. Technol. , vol. 98, no. 5, pp. 864–875, 2020.
[13]  G.  P.  White,  “The  implementation  of  management  science  in  higher education  administration,” Omega ,  vol.  15,  no.  4,  pp.  283–290,  1987, doi: 10.1016/0305-0483(87)90016-8.
[14]  K. Saxena, Z. Khan, and S. Singh, “Diagnosis of Diabetes Mellitus using K Nearest Neighbor Algorithm,” vol. 2, no. 4, pp. 36–43, 2014.
[15]  B.  Ismanto  and  N.  Amalia,  “Peningkatan  Akurasi  Pada  Modified  K-NN Untuk  Klasifikasi  Pengajuan  Kredit  Koperasi  Dengan  Menggunakan Algoritma  Genetika,” IC-Tech ,  vol.  3,  no.  2,  pp.  66–70,  2018,  [Online].
Available: ejournal.stmik-wp.ac.id/index.php/ictech/article/view/42/40.