PERBANDINGAN METODE CBR, NN-5 DAN NAÏVE BAYES UNTUK KLASIFIKASI INFEKSI NOSOKOMIAL
Taufiq Rizaldi 1 , Aji Seto Arifianto 2
2 Jurusan Teknologi Informasi, Politeknik Negeri Jember E-mail: mailfor.taufiq@gmail.com E-mail: ajiseto@gmail.com

## ABSTRACT
Classification method is a method that is widely used for the completion of the diagnosis of  disease,  particularly  in  humans.  One  type  of  disease  that  is  dangerous  is  potentially emerging  nosocomial  infection  in  patients  postoperatively.  Approach  classification  method based  upon  the  similarity  of  character  data,  there  is  also  a  reference  to  the  emergence  of statistical  data.  Some  methods  of  classification  needs  to  be  tested  in  order  to  obtain  the appropriate  reference  method  for  this  case.  The  purpose  of  this  study  was  to  compare  the performance  of  three  methods  of  classification  that  Case  Based  Reasoning  method  (CBR), Neirest  Neighbor-5  (NN-5)  and  Naïve  Bayes  for  diagnosis  of  nosocomial  infection.  Test results showed  that  the method  of  CBR  and  NN-5  has a  very  good  degree  of accuracy than Naïve Bayes, Naïve Bayes but has a faster processing time.
Kata Kunci: Klasifikasi, CBR, Infeksi Nosokomial, Naïve Bayes, NN-5

## PENDAHULUAN
Infeksi nosokomial merupakan  infeksi yang  disebabkan  oleh  mikroba pathogen, peristiwa   ini   berpotensi   terjadi   pada pasien  pasca  operasi  atau  dalam  proses perawatan  di  rumah  sakit  kurang  lebih  72 jam  [1].  Infeksi  ini  bisa  jadi  disebabkan dari faktor intern atau ektern pasien. Salah satu  usaha  untuk  menekan  terjadinya infeksi    adalah    dengan    melakukan diagnosis  awal  dengan  menggunakan tanda-tanda  fisik  untuk  melakukan  proses diagnosis.  Proses  diagnosis  dilakukan dengan menerapkan metode-metode klasifikasi  berdasarkan  data  latih.  Data latih  merupakan  kumpulan  data  pasien yang  telah  melalui  diagnosis  dokter spesialis/ahli.    Pengambilan    keputusan pada    proses    klasifikasi    dengan menghitung  nilai  kemiripan  data  uji  dan data  latih,  pendekatannya  dapat  melalui similarity ataupun statistik.
Penerapan metode Case Based Reasoning (CBR) untuk melakukan diagnosis  terjadi  atau  tidaknya  infeksi menunjukkan       hasil       yang       cukup
memuaskan  ditunjukkan  dengan  tingkat akurasi  yang  mencapai  96%[2].  Akan tetapi  belum  didapatkan  perbandingan dengan  metode  lain  untuk  mengetahui perbandingan  tingkat  akurasi  dan  waktu pemrosesan.    Case    Based    Reasoning (CBR)    adalah    sebuah    metode pengambilan keputusan untuk menyelesaikan masalah  baru  dengan berbasiskan  solusi  kasus-kasus  terdahulu yang serupa dan diterapkan dalam membangun sistem komputer cerdas [3].
Naïve  Bayes adalah  metode  yang menggabungkan teori Bayes yang memanfaatkan   probabilitas   dan   statistik digabungkan  dengan  teori Naïve yang melakukan  asumsi  bahwa  kondisi  antar atribut  saking  bebas  untuk  melakukan klasifikasi[4]. Nearest  Neigbor adalah sebuah metode sederhana yang
memanfaatkan nilai similarity untuk menentukan  dimana  suatu  kelompok apakah    lebih    dekat    dengan    suatu kelompok tertentu[5].
Pada  penelitian  ini  akan  dilakukan perbandingan  antara  tiga  metode  yaitu metode Case    Based    Reasoning (CBR),
Neirest  Neighbor -5  (NN-5)  dan Naïve Bayes untuk  mengetahui  tingkat  akurasi dan waktu pemrosesan dari setia metode.

## T INJAUAN P USTAKA
2.1. Infeksi Nosokomial Infeksi       adalah       adanya       suatu organisme pada jaringan atau cairan tubuh yang disertai suatu  gejala  klinis baik lokal maupun      sistemik      [6].    Secara    umum infeksi  yang  muncul  gejalanya  setelah  72 jam  seorang  pasien  dirawat  atau  berada dilingkungan  rumah  sakit  disebut infeksi nosokomial [7].  Konsekuensi  negatif  bagi penderita  infeksi nosokomial ,  antara  lain lama  hari  perawatan  bertambah,  biaya meningkat    dan    resiko    kematian meningkat.  Beberapa  ciri  dari  infeksi nosokomial adalah:
a)    Panas
Suhu  yang  meningkat  disekitar  lokasi terjadinya    infeksi,    hal    ini   disebabkan adanya  peningkatan  aliran  darah  ke  area tersebut
b)   Rasa Sakit ( Dolor )
Pada  bagian  yang  mengalami  infeksi, kadar  PH  dan  konsentrasi  ion  berubah. Hal  ini  akan  menyebabkan  keluarnya  zat histamine  yang  menimbulkan  rasa  nyeri. Pembengkakan  daerah  infeksi  juga  sering menimbulkan rasa sakit.
c)    Kemerahan ( Rubor )
Arteriol yang mensuplai darah ke area tersebut      semakin      melebar,      dengan demikian    lebih    banyak    darah    yang mengalir  ke  dalam  mikro  sirkulasi  local sehingga  menimbulkan   kemerahan  pada kulit.
d)   Pembengkakan
Cairan dan sel-sel dari sirkulasi darah dikirim  ke  jaringan  interstisial  sehingga menyebabkan bengkak. lingkungan kimiawi lokal yang abnormal[6]. 2.2. Case Based Reasoning (CBR)
Case  Based  Reasoning (CBR)  adalah sebuah   metode   pengambilan   keputusan dengan  menggunakan  solusi  dari  kasus- kasus  lama  yang  pernah  terjadi  untuk menyelesaikan  sebuah  kasus  baru[5]. Aplikasi  dari  CBR  dapat  dikelompokan menjadi dua tipe yaitu [8]:
a)   Tipe Klasifikasi ( classification tasks ) Bertujuan  membagi fitur-fitur tertentu pada  kelas-kelas  tertentu.  Sebuah  kasus diccocokan dengan database unutk menentukan  kelas  terdekat  yang  paling sesuai.  Tugas  klasifikasi  antara  lain diagnosis,  prediksi,  penaksiran,  proses kontrol, perencanaan.
b)   Tipe Sintesis ( synthesis tasks )
Tipe  ini  digunakan  apabila  perlu penempatan   atau   pemilihan   fitur   yang sesuai  pada  tempat  yang  tepat.  Tugas- tugas yang  memerlukan sintesa  antara lain dalam  bidang:  perdagangan/industri  tetapi sangat  sulit  untuk  dilaksanakan.  Hal  ini karena  pada  umumnya  lebih  mudah mencocokkan  sebuah  hasil  karya  manusia terhadap  satu  kumpulan  prototipe  hasil karya    manusia    daripada    harus membangun    sebuah    hasil    karya   dari sebuah perincian.
2.3. Naïve Bayes Algoritma Naïve Bayes yang dikemukan  oleh  ilmuwan  Inggris  Thomas Bayes adalah sebuah metode yang menggabungkan metode bayes yang menggunakan  pengalaman  di  masa  lalu untuk  memprediksi  masa  datang  dengan metode naïve yang    mengasumsikan bahwa  ada  atau  tidaknya  ciri  pada  suatu kelas  tidak  ada  hbungannya  dengan  kelas lain[4].  Metode Naïve  Bayes mengunakan probabilitas dan statistik untuk
memperoleh    hasil.    Persamaan    dari teorema bayes adalah:
P ( X | H ) , P(H)
e) Functiolaesa Malfungsi    organ    yang    disebabkan Dimana: P(H|X) = ………… (1) P(X) perubahan  secara  superficial  bagian  yang bengkak  dan  sakit  disertai  sirkulasi  dan X :  Data    dengan    class    yang belum diketahui
∑ H :  Hipotesis          data          X merupakan suatu class spesifik P(H|X)    :  Probabilitas     hipotesis     H berdasar X kondisi X P(H)        : Probabilitas hipotesis H P(X|H)    :  Probabilitas  X  berdasarkan kondisi pada hipotesis H P(X)        : Probabilitas X
2.4. Nearest Neighbor Nearest  Neighbor adalah  sebuah metode  yang  menghitung  kedekatan  nilai sebuah   kasus   dengan   kasus   yang   lain berdasarkan  pencocokan  pada  fitur.  Pada Nearest  Neighbor -5   pencocokan   sebuah kasus  dilakukan  dengan  lima  kasus  yang memiliki  nilai  persamaan  atau similarity tertinggi kemudian diambil rata-ratanya. Persamaan yang digunakan adalah:
CBR,  NN-5  dan Naive  Bayes .   Metode yang digunakan untuk  melakukan  uji coba perbandingan      adalah      dengan      menguji ulang  data  sample  yang  ada pada database apakah    hasil    keluaranya    sesuai    dengan data aslinya[9]. Tahapan penelitian ditunjukkan  pada  alur  proses  seperti  pada Gambar 1.
Start
Studi  Pendahuluan,  Identifikasi  dan Perumusan  Masalah Pengumpulan  Data Analisis  Sistem Dimana: n     f ( Ti,Si )
xWi i  1        Wi
…… .......... … (2) Perancangan  dan  Pengembangan  Database
T: Kasus Target S: Kasus Sumber i: Atribut individu dari 1 sampai n f: fungsi persamaan untuk atribut I dalam kasus T dan S W: Bobot penting dari atribut i.

## P ERANCANGAN S ISTEM
Pada    tahap    ini    dilakukan pengumpulan  data  dan  informasi  terkait infeksi  nosokomial  serta  teori  tentang metode    CBR,   NN-5   dan Naive   Bayes . Data     dan      informasi      didapatkan      dari Rumah    Sakit    Umum    DaerahNgudi Waluyo  Wlingi  Blitar  serta  hasil  dari wawancara  beberapa  pakar  dari  Fakultas Kedokteran    Universitas    Brawijaya Malang.  Data  dan  informasi  yang  telah terkumpul  telah  divalidasi  oleh  pakar. Variabel  yang  nantinya  akan  digunakan antara  lain:  luka  bersih,  nyeri,  bengkak, kemerahan, pernanahan, ada infeksi bernilai  antara  0  dan1,  suhu  tubuh ( 0 Celcius),  Leukosit  (ribu/µL)  dan  Laju endap Darah (mm/jam).
Berdasarkan  informasi  dan  data  yang telah    didapat    maka    dilakukan perbandingan  atara  ketiga  metode  yaitu
Perancangan  dan  Pengembangan  Aplikasi
Validasi End
Gambar 1. Tahapan Penelitian.
Sesuai  dengan  gambar  1,   penelitian diawali  dengan studi pendahuluan  dengan melakukan  survey  ke  lokasi  obyek penelitian  membaca  literatur,  kemudian dilakukan  identifikasi  dan  perumusan masalah.  Tahap  selanjutnya  dilakukan pengumpulan  data  dengan  cara  observasi atau pengamatan. Berdasarkan hasil pengumpulan  data  dilakukan  analisis sistem serta perancangan database. Tahapan  terpenting  setelah  perancangan adalah  implementasi  atau  pengembangan aplikasi. Terakhir  dilakukan validasi terhadap  metode  dan  hasil  keluaran aplikasi,  untuk  mengetahui  performa masing-masing  metode  klasifikasi  yang dibandingkan.
Kasus Nilai Similarity Nilai 1 0.987654321 Benar 2 0.965432187 Benar 3 0.897652341 Salah 4 0.876543210 Salah 5 0.867543219 Salah Metode Data Waktu(s) Akurasi CBR 50 1.6272442 90 % 75 4.6651358 93.3 % 100 10.388129 96 % Naïve Bayes 50 0.3269283 50 % 75 0.6139092 69.3 % 100 1.0004575 55 % NN-5 50 1.6748795 82 % 75 4.7415568 88 % 100 10.516951 90 % Pada    tahapan    uji    coba    sistem dilakukan pengujian dengan menggunakan  tiga  set  data  yaitu  dengan set  data  berjumlah  50,  kemudian  75  dan 100 yang nantinya akan divalidasi dengan
Receiver  Operator  Characteristic (ROC) Curve atau   kurva   ROC[10].   Fokus   uji coba    adalah    pada    tingkat    akurasi    dan waktu  pemrosesan  yang  dibutuhkan  setiap metode.

## H ASIL P ENELITIAN
Penerapan  metode  Nearest  Neigbor-5 (NN-5) alur    prosesnya    sama    dengan metode  CBR  [2]  hanya  saja  pada  prose pemilihan  kasus  terdekat  jika  CBR memilih  kasus  dengan  nilai  similarity tertinggi  sedangkan  NN-5  memilih  lima kasus  dengan  nilai similarity tertinggi  lali menghitung  jumlah  kasus  yang  bernilai “ Benar ” atau “ Salah ” kemudian  memilih kasus  dengan  jumlah  terbanyak,  seperti dicontohkan pada Tabel 1. Meskipun pada Tabel  1  kasus  dengan  nilai  similarity tertinggi  bernilai “ Benar ” akan  tetapi jumlah      kasus      bernilai “ Salah ” lebih banyak dibandingkan yang bernilai
“ Benar ” sehingga  nilai  akhirnya  adalah “S ala h” .
T ABEL 1 K ASUS TERDEKAT PADA NN-5

## T ABEL 2.H ASIL P ERBANDINGAN
Berdasarkan  uji  coba  yang  dilakukan maka  kemudian  dilakukan  evaluasi  dari hasil  keluaran  sistem  untuk  perbandingan tiga  metode  yaitu  CBR,  NN-5  dan Naïve Bayes .  Hasil  uji  coba  dari  ketiga  metode tersebut  seperti  yang  ditampilkan  pada Tabel 2.
Gambar 2. Perbandingan berdasarkan waktu.
Berdasarkan  Gambar  2  diketahui bahwa  untuk  aspek  waktu  pemrosesan Naïve  Bayes memiliki  waktu  pemrosesan tercepat   dibandingkan   dengan   metode CBR  dan  NN-5.  Hal  tersebut  dikarenakan naïve  bayes tidak  melakukan  perhitungan pada  setiap  data  tetapi  menggunakan peluang  munculnya  jumlah  kasus  pada setiap variabel, sedangkan untuk CBR dan NN-5  membutuhkan  proses  berulang- ulang  untuk  menghitung  nilai  similarity sehingga  waktu  yang  dibutuhkan  lebih lama.  Sedangkan  detail  dari  perbandingan berdasarkan  akurasi  seperti  pada  Gambar 3.
Gambar 3. Perbandingan berdasarkan akurasi.
Untuk metode  CBR dan  NN-5 memiliki  tingkat  akurasi  yang  hampir sama,   walaupun   tingkat   akurasi   CBR lebih  tinggi  dibanding  NN-5  Sedangkan
metode naïve  bayes tingkat  akurasinya masih  di  bawah  NN-5  dan  CBR,  hal tersebut  dikarenakan  pada naïve  bayes setiap  variabel  dianggap  penting  sehingga mengesampingkan  bobot  yang  terdapat pada setiap  variabel. Sedangkan  walaupun memiliki  alur  proses  yang  hampir  sama dengan   CBR,   NN-5   mengambil   lima kasus  dengan  nilai  similarity  tertinggi sehingga  jika  diantara  lima  kasus  tersebut kasus  dengan  nilai  similarity  tertingginya bernilai  true  akan  tetapi  empat  kasus lainnya  bernilai  false  maka  keluaran  akan bernilai false.
Gambar 4.Kurva ROC CBR.
Dari    hasil    percobaan    tersebut kemudian dilakukan proses validasi menggunakan Receiver Operator Characteristic (ROC) Curve atau  kurva ROC.  Hasil  dari  kurva  ROC  untuk  setiap metode dengan data set 100 adalah seperti yang    ditampilkan    pada    Gambar    4, Gambar  5  dan  Gambar  6.  Berdasarkan pada  Gambar  4  maka  pengujian  akurasi dengan  metode  CBR  sudah  baik  karena bentuk  kurva  ROC  menjauhi  garis  lintang dan mendekati 1, sedangkan untuk akurasi dihitung  dari  luas  area  kurva  ROC  sesuai dengan keluaran program yaitu 96%.
Gambar 5.Kurva ROC NN-5.
Sedangkan  pada  Gambar  5  diketahui bahwa  akurasi  pengujian  dengan  metode NN-5    juga    sudah    baik    karena    bentuk kurva  ROC  menjauhi  garis  lintang  dan mendekati  1,  untuk  akurasi  dihitung  dari luas  area  kurva  ROC  sesuai  dengan keluaran  program  yaitu  90%.  Sedangkan pada  metode Naïve  Bayes didapat  tingkat akurasi yang tidak terlalu baik hal tersebut dibuktikan  dengan  hasil  kurva  ROC  yang berbentuk  sejajar  dengan  garis  lintang seperti pada Gambar 6.
Gambar 6.Kurva ROC Naïve Bayes .

## KESIMPULAN
Hasil      perbandingan      antar      metode CBR, Naïve Bayes  dan Nearest Neigbor-5 (NN-5)  secara  waktu  yang  dibutuhkan untuk  pemrosesan  hasilnya  Naïve  Bayes memiliki  waktu  pemrosesan  yang  lebih cepat.  Hal  tersebut  dikarenakan  Naïve Bayes  hanya  menghitung  berdasarkan peluang  terjadinya  kembali  sebuah  kasus, sedangkan untuk CBR dan NN-5 membutuhkan    proses    berulang-ulang untuk    menghitung    nilai    similarity sehingga  waktu  yang  dibutuhkan  sedikit lebih lama. Untuk  metode CBR  dan NN-5 memiliki  tingkat  akurasi  tidak  jauh berbeda,  walaupun  CBR  memiliki  tingkat akurasi     yang      lebih      baik.      Sedangkan metode   Naïve   Bayes   tingkat   akurasi masih di bawah NN-5 dan CBR.

## D AFTAR P USTAKA
[1]  Ahsan.        2013, Nursing        Care Knowledge Management Based Training Decrease Nosocomial Infection  Inciden  in  Post  Sectio Cesarea     Patients .     Ners     Journal
Volume 8 No 2 Oktober 2013.
[2]   Rizaldi,  Taufiq,  M.  Aziz  M,  Erni  Y. 2014, Knowledge Management System untuk  Diagnosis  Infeksi Nosokomial  Jurnal  EECCIS  Vol.  8,
No. 2, Desember 2014.
[3]   Santoso,  P.  B.  2012, “ Modul 4-Case
Based Reasoning ” . Universitas Brawijaya. Malang.
[4]  Basuki,    Achmad.    2006, Metode Bayes.  Surabaya .  Politeknik  Elektro
Negeri  Surabaya-Institut  Teknologi
Sepuluh November.
[5]  Kusrini,      Sri      Hartati,      Retantyo Wardoyo,  Agus  Harjoko.  2009. Perbandingan Metode Nearest Neighbor Dan  Algoritma C4.5  Untuk Menganalisis Kemungkinan Pengunduran  Diri  Calon  Mahasiswa Di Stmik Amikom  Yogyakarta .  Jurnal
DASI Vol. 10 No. 1 Maret 2009.
[6]  Yuddhityarasati.  2007, "Paradigma Managerialism  (Teori  Manajemen
Publik)" . Penerbit Graha. Jakarta.
[7]  Mandal,    B.K.,    Wilkins,    E.G.L., Dunbar,  E.M.  dan  R.T.  Mayon- White.    2012 , “ Lecture    Notes Penyakit  Infeksi  edisi  keenam ” . Penerbit Erlanga. Jakarta.
[8]   Santoso,  P.  B.  2012, “ Modul  4-Case Based Reasoning ” . Universitas Brawijaya. Malang.
[9] O ’ Leary,  D.  E.  1993 ,  "Verification and validation of case-based
systems".  Expert  Syst.  Applicat.,  vol.
6, pp. 57 – 66, 1993.
[10] Sastroasmoro,    S.,    Sofyan    Ismail. 1995,         "Dasar-Dasar         Metode Penelitian        Penelitian        Klinis". Binarupa Aksara. Jakarta.
[11] Abu  Naser,  S.,  R.  Al-Dahdooh,  A. Mushtaha, M. El-Naffar. 2010 , "Knowledge        Management        in ESMDA:  Expert  System  for  Medical Diagnostic Assistance". ICGST- AIML  Journal,  Volume  10,  Issue  1, October 2010.