## CASE BASED REASONING UNTUK MENDIAGNOSA PENYAKIT ANAK MENGGUNAKAN METODE BLOCK CITY
Marnon Y. C. Mage 1 , Derwin Rony Sina 2 , Tiwuk Widiastuti 3
1,2,3 Jurusan Ilmu Komputer, Fakultas Sains dan Teknik, Universitas Nusa Cendana

## INTISARI
Metode Case  Based  Reasoning (CBR)  adalah  salah  satu  metode  untuk  membangun  sebuah sistem  yang  bekerja  dengan  cara  mendiagnosa  kasus  baru  berdasarkan  kasus  lama  yang  pernah terjadi dan memberikan solusi pada kasus baru berdasarkan pada kasus lama yang memiliki nilai kemiripan  tertinggi.  Pada  penelitian  ini,  penulis  menerapkan  CBR  untuk  mendiagnosis  penyakit penyakit  anak  usia  1-12  tahun.  Sumber  pengetahuan  sistem  diperoleh  dengan  mengumpulkan berkas rekam medis pasien pada tahun 2014 dan 2015. Perhitungan nilai kemiripan menggunakan metode Block  City fungsi Gower dengan  nilai  batas  kewajaran  adalah  70% . Sistem  ini  dapat mendiagnosis 10 penyakit berdasarkan 48 gejala yang ada. Keluaran sistem berupa penyakit yang dialami  oleh  pasien  berdasarkan  gejala  yang  di input kan  oleh  tenaga  medis  non  dokter,  solusi penanganan  dan  presentasi  kemiripan  dengan  kasus  terdahulu  untuk  menunjukan  tingkat kebenaran  hasil  diagnosis.  Berdasarkan  hasil  pengujian  menggunakan  83  kasus  baru  didapatkan keakuratan sistem sebesar 75,90%.
Kata kunci: Case Base Reasoning, penyakit anak usia 1-12 tahun, Block City

## ABSTRACT
The Case Based Reasoning (CBR) method is one of the methods to build a system that works by diagnosing new cases based on old cases that have occurred and providing solutions to new cases based on old cases with the highest similarity values. In this study, the authors apply CBR to diagnose diseases of children aged 1-12 years. Sources of system knowledge were obtained by collecting patient medical record files in 2014 and 2015. The calculation of similarity values using the Block City Gower method with a fairness value is 70%. This system can diagnose 10 illnesses based on 48 existing symptoms. The output of the system in the form of the illness experienced by the patient based on symptoms implanted by non-physician medical personnel, handling solution and presentation similarities with the previous case to show the truth level of the diagnosis. Based on the test of 83 new cases obtained system accuracy of 75,90%.
Keywords: Case Base Reasoning, child disease age 1-12 years old, Block City.

## I. PENDAHULUAN
Anak  yang  sehat  selalu  menjadi  harapan  setiap  orang  tua.  Anak  yang  sakit  secara mendadak merupakan hal yang selalu ditakuti oleh orang tua. Selain anak menjadi rewel, gejala penyakit  yang  terlihat  sama,  membingungkan  orang  tua  dalam  memberikan  penanganan  pada anak.  Kurangnya  pengetahuan  mengenai  gejala  dan  penyakit  yang  diderita  oleh  anak mengakibatkan  orang  tua  lebih  mempercayakan  kepada  dokter  spesialis  untuk  mendiagnosa persoalan penyakit pada anak. Ditinjau dari segi pembiayaan serta kecepatan waktu penanganan sangat  bergantung  pada  ketersediaan  dokter  spesialis.  Namun,  jam  kerja  yang  terbatas  serta banyaknya  pasien  menyebabkan  tidak  maksimalnya  penanganan  terhadap  pasien.  Berdasarkan data Badan Pusat Statistik (BPS) tahun 2013 jumlah penduduk Indonesia 248.422.956 jiwa dan 93.559.123 diantaranya adalah anak-anak [1]. Berdasarkan data pada IDAI (Ikatan Dokter Anak Indonesia)  tahun  2013,  Indonesia  masih  kekurangan  8000  dokter  spesialis  anak.  Kekurangan terbanyak terdapat di daerah Indonesia Timur yakni Papua, NTT dan Kalimantan Barat mencapai
30%  [2].  Untuk  itu  dokter  spesialis  dibantu  oleh  tenaga  medis  non  dokter  untuk  membantu mendiagnosa  penyakit  anak.  Masalah  baru  yang  muncul  yaitu,  tenaga  medis  non  dokter  tidak mampu  mendiagnosa  penyakit  pada  pasien  secara  baik  dikarenakan  kurangnya  pengetahuan. Dalam  menyelesaikan  masalah  ini,  digunakan  CBR  untuk  membangun  sebuah  sistem  dengan pengambilan keputusan kasus yang baru berdasarkan pada solusi dari kasus–kasus sebelumnya. Dengan menggunakan CBR, kasus tidak terikat pada aturan tertentu dan kasus-kasus yang mirip pun tetap dapat dipecahkan karena sistem berbasis pada kasus. Penelitian terdahulu menggunakan metode Block  City dalam  mengidentifikasi  citra  jenis  cabai ( Capsicum  Annum  L. ) [3]  dan pengenalan citra rambu lalu lintas berbentuk lingkaran [4] . Sistem Diagnosa penyakit respirologi anak menggunakan Case Based Reasoning menjadi penelitian dari Tursina pada tahun 2012 [5].

## II. METODE PENELITIAN

## 2.1 Data Penelitian
Data kasus yang digunakan adalah Catatan penanganan kasus diambil dari lokasi penelitian yang bertempat di Rumah Sakit Ibu dan Anak (RSIA) Dedari Kupang yaitu data dari Oktober 2014 sampai Agustus 2015 berjumlah 268 data rekam medis.
2.2 Penalaran Berbasis Kasus/ Case Based Reasoning (CBR) CBR adalah metodologi  untuk  penyelesaian  masalah  dengan  memanfaatkan  pengalaman sebelumnya [6] . CBR menyelesaikan suatu masalah dengan mencari kasus yang serupa di masa lampau dan kemudian digunakan kembali pada suatu masalah yang baru . Dalam  memecahkan masalah CBR digambarkan melalui empat siklus berputar yang disingkat dengan 4R, yaitu [7]:
1. Retrieve the most similar case (mencari kembali kasus lama yang paling mirip dengan kasus baru).
2. Reuse  the  case  to  attempt  to  solve  the  problem (menggunakan  kembali  solusi  kasus  lama untuk menyelesaikan kasus baru).
3. Revise the proposed solution if necessary (jika diperlukan, lakukan  adaptasi dan revisi atas solusi lama yang diusulkan agar sesuai dengan situasi sekarang).
4. Retain the new solution as a part of a new case (menyimpan solusi baru menjadi kasus baru ke dalam basis kasus untuk digunakan pada penyelesaian masalah baru dimasa yang akan datang).

## 2.3 Metode Block City
Block city adalah satu metode similarity metric untuk menentukan jarak atau kedekatan antar kasus [8]. Rumus untuk menghitung jarak kemiripan ( similarity ) antara kasus baru dan kasus lama yang ada dalam basis kasus menggunakan rumus Block City fungsi Gower yang ditunjukan dalam persamaan 1 dibawah ini [9]:
d(x,k) = 1 𝑔 ∑ |𝑥 𝑖 − 𝑘 𝑖 | 𝑔 𝑖=1 (1)
Keterangan: d   : Distance atau jarak i    : index g   : Jumlah gejala yang dirasakan x   : Kasus Baru k   : Kasus Lama
Hasil dari perhitungan kedua titik ini diambil nilai minimum. Ukuran similarity akan berupa nilai  range  antara  0-1.  Kemudian  dilakukan  perhitungan  untuk  mendapatkan  nilai  kemiripan dengan persamaan sebagai berikut:
𝑠𝑖𝑚(𝑥, 𝑘) = 1 − 𝑑(𝑥, 𝑘) (2)
Keterangan: Sim = similaritas

## 2.4 Indexing
Indeks  adalah  struktur  data  yang  mengatur record data  pada disk untuk  mengoptimalkan beberapa jenis operasi pengambilan ( retrieval ) tertentu . Index merupakan struktur data tersendiri yang tidak bergantung kepada struktur tabel. Indeks memingkinkan pengguna untuk secara efektif mengambil semua record yang memenuhi syarat pencarian pada field search key dari indeks . Hal ini membuat pencarian data akan lebih cepat dan tidak banyak menghabiskan resource komputer.

## 2.5. Tahap Perancangan Sistem CBR
Sistem CBR diagnosis hama dan penyakit padi dimulai dengan PPL memasukkan data sawah dan data gejala berdasarkan pada kondisi yang tampak dari pengamatan terhadap tanaman padi. Selanjutnya data kasus baru akan diproses dalam sistem. Bila hasil diagnosis >70% maka kasus baru tidak perlu direvisi.
Gambar 1. Flowchart sistem CBR diagnosa penyakit anak

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Hasil Pengujian Sistem CBR
Sistem CBR telah diberikan pengujian dengan 4 (empat) cara uji. Cara pertama, sistem diuji dengan  memasukan  gejala yang  sama  dengan  gejala  pada satu  kasus  dalam  basis  kasus.   Cara kedua, sistem diuji dengan memasukan kasus baru sebanyak 83 data kasus. Cara ketiga, sistem
Tenaga Medis Non dokter Sistem Case Base Reasoning Untuk Mendignosa Penyakit Anak Pakar data pasien data gejala Retrieve Reuse Basis Kasus Penyakit Anak Data Pasien Data Gejala Apakah perlu revisi Mulai Data Login Mulai validasi data login Revisi Retain Selesai Selesai Ya Tidak Info Hasil Revisi Info hasil diagnosa dan Solusi Hasil yang ditemukan Hasil Dignosa (kasus yang memiliki similaritas paling tinggi) Apakah similaritas 100% Tidak Ya Apakah data sama? Apakah solusinya konflik? redudant cases conflicting cases Tidak Tidak Ya Ya Kasus Baru
diuji dengan memasukan kasus baru oleh pakar sebanyak 15 data kasus. Cara keempat, sistem diuji dengan menggunakan threshold 75%, dan 80%. Pada cara pertama, sistem menghasilkan akurasi  100%  dengan  mengambil  kembali  kasus  yang  diuji.  Pada  cara  kedua,  sistem menghasilkan akurasi sistem sebesar 75,90%. Pada pengujian ketiga sistem menghasilkan akurasi sistem sebesar 83,21%.
Tabel 1. Hasil pengujian cara pertama sampai cara kelima No Pengujian Jumlah Kasus Uji Keteranngan Kasus Persentase Hasil Diagnosis Keterangan Revisi 1. Cara pertama 1 Kasus lama 100 % Tidak revisi 2. Cara kedua 83 Kasus baru 75,90 16 kasus direvisi 3. Cara ketiga 15 Kasus baru 83,21 Tidak ada revisi
Pengujian  keempat  ini  dilakukan  bertujuan  untuk  membandingkan  akurasi  sistem menggunakan threshold yang diberikan pakar dengan threshold secara acak. Pengujian dengan menggunakan threshold 75%  menghasilkan  akurasi  sistem  69,87%  dan  dengan  menggunakan threshold 80% menghasilkan akurasi sistem sebesar 57,83%.
Tabel 2. Hasil pengujian cara keempat No Threshold Jumlah Data Keterangan Kasus Akurasi 2 70% 185 Kasus lama 69,87% 3 80% 185 Kasus lama 57,83%
Diagram pengaruh threshold terhadap akurasi sistem adalah sebagai berikut:
Gambar 2. Diagram similarity
Diagram diatas menunjukan, saat menggunakan threshold 75% yang diberikan oleh pakar didapatkan  rata-rata  nilai similarity sebesar  75,90%.  Saat  menggunakan threshold 75%,  nilai similarity mengalami  penurunan  menjadi 69,37%. Saat  menggunakan threshold 80%,  nilai similarity menurun menjadi 57,83%.

## 3.2 Pembahasan
Sistem  CBR  diagnosa  penyakit  anak  usia  1-12  tahun  diberikan  nilai  batas  kewajaran ( threshold )  oleh  pakar  sebesar  70%.  Pengujian  sistem  dengan  cara  pertama  dilakukan menggunakan kasus lama dan memperoleh similaritas sebesar 100%. Pengujian sistem dengan cara kedua dilakukan menggunakan kasus baru untuk menghitung akurasi sistem dan diperoleh akurasi  sistem  sebesar  75,90%.  Pengujian  sistem  dengan  cara  ketiga  dilakukan  menggunakan kasus baru lama dan memperoleh rata-rata similaritas sebesar 83,21%. Pengujian sistem dengan cara keempat dilakukan menggunakan threshold 75% dan memperoleh rata-rata nilai similaritas
75.9% 69.87% 57.83% 0% 20% 40% 60% 80% 100% threshold 70% threshold 75% threshold 80% Perbandingan Threshold similarity
sebesar  69,87%  dan  menggunakan threshold 80%  dan  memperoleh  rata-rata  nilai  similaritas sebesar  57,83%.  Semakin  besar  nilai  kemiripan  atau threshold maka  akurasi  sistem  semakin menurun.
Persentase  keakuratan  sistem  CBR  untuk  penyakit  anak  usia  1-12  tahun  menggunakan metode block city pada kasus lama adalah 100% dan pada kasus baru adalah 75,90%. Dengan menggunakan 185 kasus sudah cukup optimal untuk mendiagnosis 10 jenis penyakit anak usia 1- 12  tahun  yang  ditunjukan  dengan  hasil  akurasi  sistem  sebesar  75,90  %  dengan  menggunakan threshold 70%.

## IV. KESIMPULAN DAN SARAN

## 3.3 Kesimpulan
Berdasarkan hasil pengujian terhadap sistem dapat disimpulkan hal-hal  berikut:
1. Pengujian  dengan  menggunakan  satu  kasus  baru  untuk  masing-masing  rentang  usia  yang memiliki  gejala  yang  sama  dengan  salah satu  kasus  lama  yang  terdapat  dalam  basis  kasus diperoleh  hasil  diatas threshold yaitu  untuk  rentang  usia  balita  diperoleh  nilai  kemiripan 100% dan  untuk  rentang  usia anak-anak  diperoleh  nilai  kemiripan  sebesar  100%  sehingga membuktikan bahwa sistem mampu mengambil kembali kasus tersebut sehingga memberikan hasil diagnosa dan penanganan yang tepat.
2. Pengujian dengan memasukan gejala yang telah diketahui hasil perhitungan secara manual ke  dalam  sistem  diperoleh  hasil  keluaran  yang  sama  dengan  perhitungan  secara  manual. Membuktikan bahwa sistem telah menggunakan rumusan metode block city untuk mencari nilai kemiripan dengan benar.
3. Pengujian keakuratan/validitas sistem menggunakan kasus baru sebanyak 83 kasus dengan cara membandingkan hasil diagnosa yang dihasilkan oleh sistem dan pakar diperoleh hasil 75,90% dengan threshold 70%.
4. Pengujian terhadap 62 kasus baru diperoleh rata-rata nilai kemiripan sebesar 53,99%.
5. Pengujian menggunakan 10 kasus baru pada rentang usia balita diperoleh hasil rata-rata nilai kemiripan yaitu 86,14%. Sedangkan pengujian menggunakan 5 kasus baru pada rentang usia anak-anak diperoleh hasil rata-rata nilai kemiripan yaitu 80,28%. Rata-rata nilai kemiripan untuk kedua perhitungan diatas adalah sebesar 83,21
6. Pengujian  menggunakan threshold 75%  diperoleh  akurasi  sistem  sebesar    69,87%  dan pengujian menggunakan threshold 80% diperoleh akurasi sistem sebesar 57,83%. Semakin besar nilai kemiripan atau threshold maka akurasi sistem semakin menurun.

## 3.4 Saran
Saran yang dapat dikembangkan dari hasil penelitian ini adalah sebagai berikut:
1. Sistem dapat dikembangkan menjadi aplikasi web agar lebih mudah diakses oleh siapapun.
2. Dapat menambah jumlah basis kasus untuk keakuratan sistem kedepan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Badan Pusat Statistik (Juli,2013), www.bps.go.id diakses pada 5 Desember 2015.
[2] www.idai.or.id diakses pada tanggal 5 Desember 2015.
[3]   Nur dan Abdul Fadlil, 2013, Sistem Identifikasi Citra Jenis Cabai ( Capsicum Annum L .) Menggunakan Metode Klasifikasi City Block Distance , Jurnal Sarjana Teknik Informatika , e-ISSN 2338-5197, Volume 1 Nomor 2, Universitas Ahmad Dahlan.
[4]   Romadhon,  G  dan  Murinto.,  2014,  Aplikasi  Pengenalan  Citra  Rambu  Lalu  Lintas Berbentuk  Lingkaran  Menggunakan  Metode  Jarak City  Block, Jurnal  Sarjana  Teknik Informatika Vol. 2, No 2.
[5]   Tursina.,  2012,  Case  Based  Reasoning Untuk  Diagnosa  Penyakit  Respilogi    Anak Menggunakan Similarity Simple Matching Coefficient , Jurnal ELKHA, No.1, Vol.4, (hlm 18).
[6]   Main, J.; Dillon, T.S.; Shiu, S., 2001, A Tutorial on Case-Based Reasoning: Soft Computing in Case-Based Reasoning (Eds), Sprenger-Verlag, London, pp. 1-28
[7]   Aamodt,  A.,  dan  Plaza,  E.,  1994,  Case-Based  Reasoning:  Foundational  Issues, Methodological Variations, and System Approaches. AI Communications , Vol. 7, 39- 59.
[8] Pal, S.K., dan Shiu, S.C.K., 2004, Fondation of Soft Case-Based Reasoning , John Willey and Sons, Inc., New Jersey.
[9] Sung,  H,  C.,  2007,  Comperhensive  Survey  on  Distance/Similarity  Measures  between Probability  Density  Functions, International  Journal  Of  Mathematical  Models  and
Methods In Applied Science, Issue 4, Vol. 1.