## CASE BASED REASONING UNTUK MENDIAGNOSIS GIZI BURUK PADA ANAKUSIA 0-5 TAHUN MENGGUNAKAN METODE

## COSINE SIMILARITY
Marselina Elisabet Soinbala 1 , Derwin Rony Sina 2 , Meiton Boru 3
Jurusan Ilmu Komputer, Fakultas Sains dan Teknik, Universitas Nusa Cendana Email: marselinanona6@gmail.com 1 , derwinilkom@gmail.com 2 , meitonboru@staf.undana.ac.id 3

## INTISARI
Metode Case Based Reasoning (CBR) adalah salah satu metode untuk membangun sebuah sistem  dengan  pengambilan  keputusan  kasus  yang  baru  berdasarkan  solusi  dari  kasus-kasus sebelumnya  dengan  cara  menghitung  tingkat kemiripan  (Similarity).  Perhitungan  nilai  kemiripan menggunakan metode cosine similaritydengan threshold sebesar 80%. Berdasarkan hasil pengujian kasus  didapatkan  hasil:  sistem  dapat  mengambil  kembali  kasus  lama  yang  tepat  dan  telah menggunakan  perhitungan  naïve  bayes  untuk  pembagian  kelas  penyakit  dan  rumusan  cosine similarity  untuk  menghitung  nilai  kemiripan  dari  kasus,dengan  benar  ditunjukan  dengan  hasil akurasi  100%,  serta  menggunakan  122  kasus  sebagai  basis  kasus  .  berdasarkan  hasil  pengujian menggunakan 40 kasus baru didapatkan keakuratan sistem sebesar 80%.
Kata kunci: Case Base Reasoning, gizi buruk usia 0-5 tahun, threshold, cosine similarity

## ABSTRACT
Case Based Reasoning (CBR) method is one method to build a system with new case decision based on solution from previous cases by calculating similarity level. The calculation of similarity values using the Cosinr Similarity with threshold 80%. This system can diagnose 3 diseases based on 23 existing symptoms.Based on the results of the test case obtained the results: the system can take back the old case is appropriate and has used the formulation of Naïve Bayes method to distribution of disease class and used the formulation of Cosine Similarity method to calculation correctly indicated with 100% accuracy, and use 122 cases. . Based on the test of 40 new cases obtained system accuracy of 80%.
Keywords: Case Base Reasoning, malnutrition children age 0-5 years old, cosine similarity

## I. PENDAHULUAN
Pengetahuan gizi merupakan pengetahuan tentang makanan, zat gizi, sumber-sumber zat gizi pada makanan, jenis makanan yang aman dikonsumsi sehingga tidak menimbulkan penyakit dan cara mengolah makanan yang baik agar zat gizi dalam makanan tidak hilang serta bagaimana hidup  sehat  [1].  Tingkat  pengetahuan  gizi  seseorang  berpengaruh  terhadap  sikap  dan  perilaku dalam  pemilihan  makanan  yang  pada  akhirnya  akan  berpengaruh  pada  keadaan  gizi  yang bersangkutan. Hal ini berlaku untuk semua rentang usia, baik itu kelompok usia anak-anak sampai lanjut usia.
Usia 0-5 tahun merupakan kelompok usia yang sangat rentan terkena gizi buruk. Gizi buruk adalah  suatu  kondisi  di  mana  seseorang  dinyatakan  kekurangan  nutrisi,  atau  dengan  ungkapan lain  status  nutrisinya  berada  di  bawah  standar  rata-rata.  Nutrisi  yang  dimaksud  bisa  berupa protein, karbohidrat dan kalori. Di Indonesia, kasus KEP (Kurang Energi Protein) adalah salah satu masalah gizi utama yang banyak dijumpai pada balita [2].
Dalam mendiagnosis penderita  gizi buruk dibutuhkan dokter atau  tenaga  gizi yang tepat dan  mengerti  tentang  gejala-gejala  yang  ditimbulkan  untuk  menangani  pasien.  Ketersediaan tenaga gizi yang hanya sebanyak 58 orang di TTS dengan rasio terhadap jumlah penduduk sebesar 1:7.960  (Dinas  Kesehatan  Timor  Tengah  Selatan:2016)  serta  dengan  jumlah  kasus  gizi  buruk
yang  terjadi  setiap  tahun  sebanyak  ±  200  kasus  menunjukkan  bahwa  kasus  gizi  buruk  masuk dalam  kategori  kejadian  luar  biasa  (KLB).  Hal  ini  menunjukan  bahwa  keberadaan  tenaga  gizi sangat dibutuhkan dalam menangani kasus gizi  khususnya gizi buruk.
Sistem  yang  terkomputerisasi  dibutuhkan    untuk  membantu  tenaga  non  gizi  dalam mendiganosa penderita gizi buruk dan memberikan penanganan terhadap pasien berdasarkan pada informasi solusi yang disajikan oleh sistem ketika tenaga gizi tidak berada ditempat. Penelitian  terdahulu  menggunakan  metode cosine  similarity dalam mendeteksi  Dini  Diagnosis ISPA  (Infeksi  Saluran  Pernapasan  Akut)  pada  Anak  [3,]  Sistem  Pemanfaatan  Metode Vector Space Model dan Metode Cosine similarity pada Fitur Deteksi Hama dan Penyakit Tanaman Padi [4], Case  Based  Reasoning Diagnosis  Penyakit  Mata,  yang  bertujuan  untuk  pemanfaatan case based reasoning dalam diagnosis penyakit mata [5].

## II. MATERI DAN METODE

## 2.1 Data Penelitian
Data kasus yang digunakan adalah Data kasus penderita gizi buruk yang didapat dari rekam medis pasien yang berobat ke pada RSUD Soe dan Church World Service (CWS) Indonesia - TTS selama 4 tahun terakhir yaitu dari tahun 2013-2016 berjumlah 200 data kasus.
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 dengan4R, 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 kedalam  basis  kasus  untuk  digunakan  pada  penyelesaian  masalah  baru  dimasa  yang  akan datang).
2.3 Naïve  Bayes
Naïve  Bayes merupakan  pengklasifikasian  dengan  metode  probabilitas  dan  statistik  yang dikemukakan  oleh  ilmuwan  Inggris  Thomas  Bayes,  yaitu  memprediksi  peluang  di  masa  depan berdasarkan pengalaman di masa sebelumnya sehingga dikenal sebagai Teorema Bayes . Menurut Olson dan Delen (2008:102) menjelaskan Naïve bayes untuk setiap kelas keputusan, menghitung probabilitas dengan syarat bahwa kelas keputusan adalah benar.
Pengelompokan  kelas  akan  dihitung  menggunakan  naïve  bayes , dengan  rumus  sebagai berikut:
P(C i |X) = P( X | C𝑖 )P(C𝑖) P(X) = P(X|C𝑖)P(C𝑖) ∑ P( X | C𝑖 )P(C𝑖) 𝑛 𝑖=1
(2.1)

## 2.4 Cosine Similarity
Koefisien cosine menghitung similarity antara dua objek, X dan Y yang dinyatakan dalam dua vector. Fungsi similarity tersebut hanya berlaku untuk data matriks yang atributnya berjenis biner (0 atau 1).Koefisien cosine merupakan pengukuran similarity yang paling sering digunakan untuk keperluan pengelompokan data. Cosine similarity ini sebanding dengan sudut antara dua vektor data dan tidak terpengaruh oleh panjang data [9]. Rumus Cosine similarity adalah sebagai berikut :
Similarity (x,y) = cos (ϴ) = 𝑥.𝑦 ||𝑥||||𝑦|| = ∑ 𝑥 𝑖 .  𝑦 𝑖 𝑛 𝑖=1 √∑ (𝑥 𝑖 ) 2 𝑛 𝑖=1 .  √∑ (𝑦 𝑖 ) 2 𝑛 𝑖=1 . (2.2)
Dimana :
x.y = vector dot product dar x dan y, di hitung dengan ∑ 𝑥 𝑖 .  𝑦 𝑖 𝑛 𝑖=1 |x|| = panjang vector x dihitung dengan ∑ (𝑥 𝑖 ) 𝑛 𝑖=1 2
||y||= panjang vector y dihitung dengan ∑ (𝑦 𝑖 ) 𝑛 𝑖=1 2 x i = (x 1 ,x 2 ,x 3 ,….x n ) = gejala-gejala pada kasus baru. y i    = (y 1 ,y 2 ,y 3 ,…..y n ) = gejala-gejala pada kasus lama n= jumlah gejala 2.5 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. 2.6 Tahap Perancangan Sistem CBR
Sistem CBR diagnosis gizi buruk dimulai dengan tenaga non gizi memasukkan data pasien dan  data  gejala  berdasarkan  pada  kondisi  yang  tampak  dari  pengamatan  terhadap  pasien. Selanjutnya data kasus baru akan diproses dalam sistem. Bila hasil diagnosis 100% maka kasus baru tidak perlu direvisi, kasus direvisi apabila <80%,≥80 tetapi <100% . Flowchart Sistem CBR diagnosis Penderita Gizi Buruk tampak pada gambar 2.1
Mulai Data Pasien Data Gejala Data Pasien Data Gejala Retrieve Reuse Mulai Data Login Selesai Selesai Tenaga Medis Non Gizi Sistem Case Based Reasoning untuk mendiagnosa  pasien penderita gizi buruk Pakar Masukan Data Kasus Pasien (Data Pasien, Data Gejala, Data Penyakit, Data Solusi) Y Data Kasus Lama Basis Kasus Gizi Buruk Hasil yang ditemukan Hasil diagnosa (Kasus paling mirip) Apakah perlu revisi? Apakah kemiripan 100%? Tidak Ya Tidak Ya Info Hasil Diagnosa Validasi login Revisi Apakah data sama? Apakah solusinya konflik? Kasus baru Retain Redudant Case Conflicting Case Ya Tidak Ya Tidak Info hasil revisi
Gambar 2.1. Flowchart Sistem CBR diagnosis Penderita Gizi Buruk

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1 Hasil Pengujian Sistem CBR
Sistem  CBR  telah  diberikan  pengujian  dengan  3  (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  menghitung  secara  manual  menggunakan  rumus  naïve  bayes  dan cosine similarity . Cara ketiga, sistem diuji dengan memasukan 40 kasus yang telah didiagnosis oleh pakar dan dibandingkan dengan hasil dari sistem. Pada cara pertama, sistem menghasilkan akurasi  100%  dengan  mengambil  kembali  kasus  yang  diuji.  Pada  cara  kedua,  sistem menghasilkan  akurasi  sistem  sebesar  75,90%.  Pada  cara  ketiga  sistem  menghasilkan  akurasi sebsar 80%.
Tabel 3.1. Hasil pengujian cara pertama sampai cara kelima No Pengujian Jumlah Kasus Uji Keteranngan kasus Persentase Hasil Diagnosis Keterangan Revisi 1 Cara pertama 3 Kasus lama 100 % Tidak revisi 2 Cara kedua 1 Kasus baru 100% Tidak revisi 3 Cara ketiga 40 Kasus baru 80% 36 kasus direvisi

## 3.2 Pembahasan
Sistem CBR diagnosis penderita gizi buruk diberikan nilai batas kewajaran ( threshold ) oleh pakar  sebesar  80%.Pengujian  sistem  dengan  cara  pertama  dilakukan  menggunakan  kasus  lama dan memperoleh similaritas sebesar 100%. Pengujian sistem dengan cara kedua dilakukan dengan membandingkan kerja sistem dengan perhitungan manual dan diperoleh akurasi system sebesar 100%.  Pengujian  sistem  dengan  cara  ketiga  dilakukan  menggunakan  kasus  baru  lama  dan memperoleh rata-rata similaritas sebesar 96.39%.
Persentase keakuratan sistem CBR untuk gizi buruk usia 0-5 tahun menggunakan metode cosine  similarity pada  kasus  lama  adalah  100%  dan  pada  kasus  baru  adalah  80%.  Dengan menggunakan 122 kasus sudah cukup optimal untuk mendiagnosis 3 jenis gizi buruk pada anak usia 0-5 tahun yang ditunjukan dengan hasil akurasi sistem sebesar 80% dengan menggunakan threshold 80%.
IV. PENUTUP
4.1 Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  penelitian  pada  sistem Case  Based  Reasoning untuk  mendiagnosis penderita  gizi  buruk  pada  anak  usia  0-5  tahun  menggunakan Cosine  similarity ,  maka  dapat disimpulkan sebagai berikut:
a. Pengujian  dengan  menggunakan  satu  kasus  baru  untuk  masing-masing  kelas  penyakit  yang memiliki  gejala  yang  sama  dengan  salah  satu  kasus  lama  yang  terdapat  dalam  basis  kasus diperoleh hasil diatas threshold yaitu untuk kelas penyakit Marasmus (P0001) diperoleh nilai kemiripan  100%,  untuk  kelas  penyakit  Kwashisokor  (P0002)  diperoleh  nilai  kemiripan 100%,dan  untuk  kelas  penyakit  Marasmic  Kwashioskor  (P0003)  diperoleh  nilai  kemiripan sebesar  100%  sehingga  membuktikan  bahwa  sistem  mampu  mengelompokkan  kasus  sesuai dengan  kelas  penyakit  dan  mengambil  kembali  kasus  tersebut  sehingga  memberikan  hasil diagnosis dan penanganan yang tepat.
b. 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 cosine  similarity untuk mencari nilai kemiripan dengan benar.
c. Pengujian  keakuratan/validitas  sistem  menggunakan  kasus  baru  sebanyak  40  kasus  dengan cara membandingkan hasil diagnosis yang dihasilkan oleh sistem dan pakar diperoleh hasil 80 % dengan threshold 80%.
d. Kasus dengan nilai similarity 100% tidak akan disimpan dalam basis kasus untuk menghindari redundant ,  namun solusi pengobatannya diterapkan pada pasien.
e. Kasus  yang  memilki  hasil  diagnosis  yang  berbeda  antara  sistem  dan  pakar  harus  disimpan sebagai usulan kasus yang direvisi, agar direvisi oleh pakar.
f. Pengujian terhadap 32 kasus baru diperoleh rata-rata nilai kemiripan sebesar 96.39%.
4.2 Saran
Saran yang dapat dikembangkan dari hasil penelitian ini adalah sebagai berikut:
1. Sistem dapat dikembangkan menjadi aplikasi web agar lebih mudah diakses oleh siapaun.
2. Dapat menggunakan metode lain untuk klasifikasi atau pembagian kelas penyakit selain Naïve Bayes  sebelum  menggunakan  perhitungan similarity untuk  mencari  nilai  kemiripan  yang paling tinggi dari suatu kasus.
3. Bagi  penelitian  selanjutnya,  setiap  gejala  dapat  ditambahkan  dengan  bobot  untuk meminimalisir perbedaan diagnosa antara sistem dengan pakar.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis  mengucapkan  terima  kasih  kepada  Bapak  Sebastianus  A.  S.  Mola,  ST,  M.Kom selaku dosen penguji.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]. Notoatmodjo , S. 2003. IlmuPerilakuKesehatan. PenerbitRinekaCipta. Jakarta.
[2].Lusa,  2009.  Gizi  seimbang  pada  remaja  dan  dewasa.  Diambil  tanngal  26  April  2015  dari http://www.lusa.web.id/gizi-seimbang-pada-remaja-dan-dewasa/
[3].Denis,  Eka  Cahyani.SistemDeteksi  Dini  Diagnosa  Ispa  (InfeksiSaluranPernapasanAkut) PadaAnakDenganMetode Cosine Similarity.Diss. UNS, 2013.
[5].Faizal, E., 2012, Case Based Reasoning Diagnosis Penyakit Mata, FAHMA , No.2, Vol.10, (hlm 28, 29, 30 ), http://www.google.com/url?sa=t&rct=j&q=&esrc=s&source=web&cd=1&cad=rja&uac t=8&ved=0CBwQFjAA&url=http%3A%2F%2Fjurnal.stmikelrahma.ac.id%2Fassets%2 Ffile%2FEdi%2520Faizal-8- stmikelrahma.pdf&ei=kktPVaTODYfmuQSxy4Fg&usg=AFQjCNFLzeV_edMPqhAL mYmyAGpY8TKlhQ&bvm=bv.92885102,d.c2E , Diakses pada tanggal 26 April 2015.
[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.