## SISTEM CASE BASED REASONING UNTUK MENDIAGNOSIS PENYAKIT ANJING BERBASIS WEB
Dwi C. Djahilape 1 , Derwin R. Sina 2 , Tiwuk Widiastuti 3 1,2,3 Jurusan Ilmu Komputer, Fakultas Sains dan Teknik, Universitas Nusa Cendana

## INTISARI
Pembuatan  media  untuk  berkonsultasi  ini  dilatarbelakangi  oleh  kurangnya  pemahaman masyarakat  tentang  penyakit  pada  anjing,  kesibukan  pemilik  anjing  untuk  membawa  anjing melakukan pemeriksaan ketika terserang penyakit dan juga keterbatasan biaya. Media Konsultasi ini merupakan  aplikasi  dari Case  Based  Reasoning (CBR).  CBR  merupakan  penalaran  yang  bertujuan untuk menyelesaikan permasalahan baru dengan cara mengadaptasi solusi – solusi yang terdapat pada kasus  –  kasus  sebelumnya,  dengan  cara  menghitung  tingkat  kemiripan  (similaritas).  Untuk perhitungan  similaritas  pada  penelitian  ini  digunakan  metode Simple  Matching  Coefficient (SMC). Aplikasi Case  Based  Reasoning ini  menghasilkan  keluaran  berupa  jenis  penyakit  yang  diderita berdasarkan gejala  yang diinputkan oleh pemilik anjing, selain itu aplikasi  juga mengeluarkan solusi berupa  saran  pengobatan.  Aplikasi  ini  dibuat  berbasis  web  dengan  tujuan  mempermudah  pengguna dalam  mengakses  tanpa  tergantung  jarak  dan  waktu.  Pengujian  sistem  menunjukan  bahwa  sistem mampu  melakukan  diagnosa  penyakit  pada  anjing  berdasarkan  gejala-gejala  yang  dimasukan  oleh pemilik anjing. Hasil  diagnosa  juga disertai   dengan nilai  kemiripan dengan kasus terdahulu. Hal ini bertujuan untuk menunjukan tingkat kebenaran, keakuratan dari kemungkinan penyakit pada anjing.
Kata kunci : Case Based Reasoning , Similaritas, Simple Matching Coefficien (SMC).

## ABSTRACT
The design of medium for consultation purpose is firstly caused by the lack of society awareness of dogs’ disease, their responsibility to regularly take care of the pet when it sufferred a disease and the cost of care. This  medium care is the application of Case Based Reasoning (CBR). CBR  is kind of reasoning used to solve a new problem by adapting the solutions found in the previous cases through summing the similarities.  In  this  research  the  Simple  Matching  Coefficient  (SMC)  method  is  employed  to  count  the similarities. This Case Based Reasoning application will produce the output like kind of disease sufferered by  dogs  based  on  symptoms  reported  by  the  proprietor.  Furthermore,  the  application  serve  you  with  the solution  of  medical  care.  This  application  is  a  web  based  with  aims  to  facilitate  the  user  to  access  the information needed easily. The system trial showing that the program can do the diagnose well according to symptoms reported. The result of the diagnose is also provided with the similarities percentage with the previous case. This aims to improve the level of validity and the accurateness of disease found in dogs.
Key Words: Case Based Reasoning, Similarities, Simple Matching Coefficien (SMC).

## I. PENDAHULUAN
Case  Based  reasoning (CBR)  merupakan  penalaran  yang  bertujuan  untuk  menyelesaikan permasalahan  baru  dengan  cara  mengambil  solusi-solusi  yang  terdapat  pada  kasus-kasus sebelumnya, dengan cara menghitung tingkat kemiripan (similaritas). CBR sudah banyak digunakan berbagai  bidang  termasuk  kedokteran.  Dibidang  kedokteran  CBR  digunakan  untuk  mendukung diagnosa penyakit, tidak hanya penyakit pada manusia tetapi juga untuk mendiagnosa penyakit pada hewan.
Hewan  yang  paling  banyak  di  pelihara  yaitu  anjing.  Hal  ini  dikarenakan  anjing  dikenal dengan  kesetiaan  kepada  pemiliknya,  oleh  karena  itu  sangatlah  penting  untuk  menjaga  kesehatan pada  hewan  anjing  ini.  Melihat  kondisi  seperti  ini  dan  didukung  dengan  ketersediaan  data  kasus penyakit anjing di Unit Pelaksana Teknis (UPT) Veteriner Dinas Peternakan Provinsi NTT. Dengan kondisi diatas ada penelitian ini penulis menerapkan metode CBR untuk membangun sebuah  media  konsultasi  yang  memiliki  kemampuan  mendiagnosa  penyakit  anjing.  Diharapkan dengan  adanya  sistem  CBR  ini  dapat  membantu  masyarakat  dalam  melakukan  diagnosa  awal terhadap  penyakit  yang  diderita  anjing  serta  memberikan  solusi  pengobatan.  Sistem  ini  dibuat berbasis web dengan tujuan memberi kemudahan dalam pemanfaatannya karena dapat diakses oleh siapa saja, dimana saja dan kapan saja.

## II. MATERI DAN METODE

## 2.1 Definisi Case Based Reasoning
Case-Based  Reasoning merupakan  salah  satu  metode  dengan  pendekatan  berbasis pengetahuan  untuk  mempelajari  dan  memecahkan  masalah  berdasarkan  pengalaman  pada  masa lalu.  Menurut  Aamodt  dan  Plaza [1] Case  Based  Reasoning adalah  suatu  pendekatan  untuk menyelesaikan  suatu  permasalahan  ( problem  solving )  berdasarkan  solusi  dari  permasalahan sebelumnya.  Aamodt  dan  Plaza    menggambarkan  tipe  CBR  sebagai  suatu  proses  melingkar  yang terdiri dari 4 tahap :

## a. Retrieve
Mendapatkan  kasus-kasus  yang  mirip  dibandingkan  dengan  kumpulan  kasus-kasus  dimasa lalu.  Dimulai  dengan  tahapan  mengenali  masalah  dan  berakhir  ketika  kasus  yang  ingin  dicari solusinya telah ditemukan serupa dengan kasus  yang telah ada. Tahapan  yang ada pada retrieve ini antara lain  identifikasi masalah, memulai pencocokan dan menyeleksi.

## b. Reuse
Menggunakan kembali kasus-kasus yang ada dan dicoba untuk menyelesaikan suatu masalah sekarang. Reuse suatu kasus dalam konteks kasus baru terfokus pada dua aspek yaitu : perbedaan antara  kasus  yang  ada  dengan  kasus  yang  baru  dan  bagian  mana  dari retrieve  case yang  dapat digunakan pada kasus yang baru. Ada dua cara yang digunakan untuk reuse kasus yang telah ada yaitu: reuse solusi dari kasus yang telah ada ( transformatial reuse ) atau reuse metode kasus yang ada untuk membuat solusi ( derivational reuse ).

## c. Revise
Mengubah dan mengadopsi solusi yang ditawarkan jika perlu. Terdapat dua tugas utama dari tahapan ini yaitu:
1) Evaluasi Solusi
Evaluasi  solusi  adalah  bagaimana  hasil  yang  didapatkan  setelah  membandingkan  solusi dengan  keadaan  yang  sebenarnya.  Hal  ini  biasanya  merupakan  tahapan  diluar  dari  sistem CBR.  Pada  tahap  evaluasi  ini  sering  memerlukan  waktu  yang  panjang  tergantung  dari aplikasi apa yang sedang dikembangkan.
2) Memperbaiki Kesalahan
Perbaikan  suatu  kasus  meliputi  pengenalan  kesalahan  dari  solusi  yang  dibuat  dan mengambil atau membuat penjelasan tentang kesalahan tersebut.

## d. Retain
Tetap  memakai  solusi  yang  terakhir  sebagai  bagian  dari  kasus  baru.  Pada  tahap  ini  terjadi suatu  proses  penggabungan  dari  solusi  kasus  yang  baru  ke knowledge yang  telah  ada.  Terdapat tiga tahapan antara lain : extract , index dan integrate .
Gambar 1 . Siklus Case Based Reasoning (Aamodt dan Plaza-1994)

## 2.2 Metode Simple Matching Coefficient
Simple Matching Coefficien (SMC) adalah satu cara untuk menghitung similaritas dua objek ( items ) yang bersifat biner [2] . Perhitungan yang digunakan SMC untuk menghitung similarity antara dua objek X dan Y adalah sebagai berikut:
SMC (X,Y) =
………..……       (2.1)
Keterangan :
X = Kasus lama
Y = Kasus Baru
M11 = Jumlah atribut dimana X=1 dan Y=1 M10 = Jumlah atribut dimana X=1 dan Y=0 M01 = Jumlah atribut dimana X=0 dan Y=1 M00 = Jumlah atribut dimana X=0 dan Y=0

## 2.3 Kinerja Sistem CBR

## 2.3.1 Diagram konteks (DFD level 0)
Diagram  konteks merupakan  penggambaran  yang  menunjukkan  hubungan  antara  sistem dengan entitas  yang berhubungan langsung dengannya.  Diagram konteks akan  memberi gambaran tentang  keseluruhan  sistem.  Diagram  konteks  dari  sistem  yang  akan  dibangun  dapat  dilihat  pada gambar 2 dibawah ini :
0 Case Based Reasoning Diagnosa Penyakit Anjing user Pakar Data Gejala Data Pasien Laporan hasil diagnosa login Data gejala Data penyakit Data ras Data kasus Data revisi Data revisi gejala Data revisi penyakit Data revisi solusi Validasi Data login Info Data gejala Info Data ras Info Data penyakit Info Data kasus Data revisi Data revisi gejala Data revisi penyakit Data revisi solusi Rekam medis
Gambar 2 . Diagram Konteks CBR Untuk Mendiagnosis Penyakit Anjing

## 2.3.2 Data Flow Diagram
Tujuan  dari  pembuatan  diagram  arus  data Data  Flow  Diagram (DFD)  adalah  untuk menggambarkan  dari  mana  asal  aliran  informasi  yang  terlihat  dari  suatu  prosedur  dan  kemana tujuan data yang keluar serta dimana data  yang disimpan. Berikut pecah diagram konteks menjadi diagram arus data level 1, terdapat empat proses secara umum, yaitu proses login revisi, proses olah data kasus, proses olah data pasien, dan yang terakhir adalah proses diagnosis. Gambar DFD level 1 dapat dilihat pada gambar 3 dibawah ini :
Pakar 1.0 T_LoginRevisi T1 Data login Validasi data login Data login Validasi data login Login Revisi 2.0 Olah data kasus T3 T_penyakit T4 T_kasus T5 T_revisi T6 Data penyakit Data kasus Data penyakit Data revisi Data kasus Data penyakit Data ras Data kasus Data revisi Info data penyakit Info data ras Info data kasus Info data revisi 3.0 Olah data pasien User Data pasien Info data pasien 4.0 Data gejala Laporan hasil diagnosa Diagnosis Data kasus Data penyakit Data gejala Data gejala T_gejala T2 Data Gejala Info data Gejala Info data gejala Data gejala Data ras Data ras T_ras Data revisi T_pasien Data pasien Data pasien Rekam medis
Gambar 3 .  DFD Level 1 Sistem CBR Untuk Mendiagnosis Penyakit Anjing

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Hasil
Sesuai  dengan  tujuan  dari  penelitian  ini,  maka  tercipta  hasil  berupa  aplikasi Case  Based Reasoning (CBR) untuk mendiagnosis penyakit pada anjing menggunakan metode Simple Matching Coefficien berbasis  web. Sistem  CBR  bekerja  dengan  mencari  nilai  kemiripan  antara  kasus  baru yang  dimasukan  dengan  semua  kasus  dalam  basis  kasus.  Pencarian  nilai  kemiripan  antar  kasus menggunakan  metode Simple  Matching  Coefficien .  Setelah  didapatkan  nilai  kemiripan  maka  akan diambil  kasus  yang  mempunyai  nilai  kemiripan  paling  tinggi  dan  akan  dianjurkan  sebagai  solusi. Proses  knsultasi  dilakukan  dengan  oemberian  pertanyyan  dari  sistem,  ini  dimaksudkan  agar pengguna merasa seperti berkonsultasi secara nyata dengan seorang pakar/ ahli. Selain memberikan hasil diagnosa sistem juga memberikan solusi pengobatan.

## 3.2 Pengujian Sistem
Pada  pengujian  sistem  CBR  dilakukan  dengan  tiga  tahapan.  Pada  tahap  pengujian  ketiga sistem diuji dengan 30 kasus baru, dan hasilnya dapat dilihat pada tabel 1 dibawah ini:
Tabel 1 . Hasil Perhitungan 30 Kasus Tahun 2015 No Gejala yang terlihat Similarity 1 G2,G5,G36 100% 2 G5,G47 100% 3 G2 100% 4 G17 100% 5 G2,G14 100% 6 G34,G35,G11 100% 7 G2,G5,G47 100% 8 G5 100% 9 G47,G2 100% 10 G2,G14 100% 11 G5,G2 100% 12 G2,G21 100% 13 G2,G44,G14 100% 14 G2,G5,G47 100% 15 G5,G2 100% 16 G2,G4 100% 17 G3,G5,G14 100% 18 G12,G2 100% 19 G17 100% 20 G2,G11 100% 21 G2,G12 100% 22 G17 100% 23 G2,G11 100% 24 G2,G11,G44 100% 25 G2,G26 100% 26 G5,G57 100% 27 G32,G2 100% 28 G2,G5 100% 29 G2,G11 100% 30 G47,G2 100%

## IV. KESIMPULAN DAN SARAN

## 4.1   Kesimpulan
Berdasarkan hasil penelitian pada sistem Case Based Reasoning (CBR) untuk mendiagnosis penyakit pada anjing menggunakan metode Simple Matching Coefficien berbasis web , dapat disimpulkan sebagai berikut :
1. Dari hasil pengujian diperoleh kesimpulan  yaitu sistem berhasil  mendiagnosa penyakit pada anjing  serta  memberikan  solusi  yang  sempurna  dengan  nilai  kemiripan  tertinggi  100%  dan
jika ada kasus  yang  memiliki nilai kemiripan dibawah 80%   maka akan  mendapatkan revisi dari pakar.
2. Proses  pembelajaran  pada  sistem  CBR  dengan  melakukan  evaluasi  dalam  lingkungan  nyata merupakan  hal  yang  sangat  penting  karena  selain  ketersediaan  kasus  yang  lengkap,  sistem CBR  juga  tergantung  pada  kualitas  kasus  yang  disimpan.  Hal  ini  penting  untuk  mencegah sistem CBR mengambil kasus tersimpan dengan hasil diagnosis yang salah.
3. Berdasarkan  hasil  pengujian  sistem,  keluaran  yang  dihasilkan  oleh  sistem  sama  dengan perhitungan  manual.  Dengan  demikian  sistem  telah  berhasil  menggunakan  rumusan  untuk mencari nilai kemiripan dengan metode SMC.
4. Pengujian  dengan  metode  SMC  terhadap  30  kasus  baru  mempunyai  keakurasian  sebesar 100%.
5. Secara  umum  sistem  CBR  dapat  digunakan  untuk  melakukan  pendiagnosan  penyakit  pada hewan anjing.

## 4.2   Saran
Sebagai saran dari hasil penelitian adalah diharapkan penulis selanjutnya dapat menambahkan penyakit karena keterbatasan data sehingga penyakit yang dibahas dalam penelitian hanya sebanyak 14 penyakit saja.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Aamodt,  A.,  Plaza  E.,  1994.  Case  Based  Reasoning:  Foundation  Issues,  Methodological Variations, and System Approaches, AICom - Artificial Intelligence Communication, IOS Press, Vol. 7: 1,  pp. 39-59.
[2] Tursina,  2012,    Case  Based  Reasoning Untuk  Diagnosa  Penyakit  Respilogi    Anak Menggunakan Similarity Simple Matching Coefficient , Jurnal ELKHA, No.1, Vol.4, (hlm 18)