## KLIK: Kajian Ilmiah Informatika dan Komputer
ISSN 2723-3898 (Media Online) Vol 3, No 4, Februari 2023 Hal 362-370 https://djournals.com/klik

## Sistem Pembangkitan Interpretasi Hasil Pemeriksaan Laboratorium Kimia Darah dan Urin Berbahasa Indonesia menggunakan Algoritma Roulette Wheel dan Bigram
Indra Aulia 1,* , Amalia 2 , Deby Aprilia Sihombing 1
1 Fakultas Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi, Program Studi Teknologi Informasi, Universitas Sumatera Utara, Medan, Indonesia
2 Fakultas Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi, Program Studi Ilmu Komputer, Universitas Sumatera Utara, Medan, Indonesia Email: 1,* indraaulia@usu.ac.id, 2 amalia@usu.ac.id, 3 debyapriliasihombing@gmail.com Email Penulis Korespondensi: indraaulia@usu.ac.id
Abstrak −Hasil pemeriksaan laboratorium kimia darah dan urin merupakan salah satu pemeriksaan yang penting untik mengetahui kondisi kesehatan pasien. Hasil pemeriksaan ini biasanya disajikan dalam bentuk representasi tabel yang memuat pasangan istilah-nilai singkatan medis. Untuk menginterpretasikan hasil pemeriksaan tersebut, dokter atau tenaga medis dapat dengan mudah menentukan apakah  nilai tersebut  dalam kondisi  normal  atau  menunjukkan kelainan.  Namun, tidak  demikian halnya  dengan  dokter  muda yang masih  membutuhkan  beberpa  tabel  pencarian  untuk  membandingkan  setiap  nilai  komponen  yang  diperoleh  dari  uji  laboratorium dengan rentang nilai normal. Oleh karena itu, penelitian ini mengusulkan pendekatan Natural Language Generation (NLG) dengan menerapkan algoritma Roulette Wheel dan Bigram untuk membantu para dokter muda dalam menginterpretasikan hasil pemeriksaan kimia  darah  dan  urin  secara  efisien  dan  efektif.  Sistem  ini  akan  mengubah  data  numerik  hasil  pemeriksaan  tersebut  menjadi  data tekstual Bahasa Indonesia yang akan menjadi interpretasi naratif dalam laporan hasil pemeriksaan laboratorium kimia darah dan urin. Penilaian dokter muda dan tenaga medis menunjukkan tingkat naturalness interpretasi hasil pemeriksaan kimia darah dan urin mencapai 86% hingga 96%.
Kata Kunci: Natural Language Generation; Naturalness; Kimia Darah; Urinalisis; Roulette Wheel; Bigram
Abstract− Laboratory tests of blood and urine chemistry are important in determining a patient's health status. The results of these tests are usually presented in the form of a table that lists medical abbreviations alongside corresponding values. Medical professionals can easily interpret the results by determining whether the values are within the normal range or indicate an abnormality. However, junior doctors may still require reference tables to compare each component's value obtained from the laboratory test with the normal range. Therefore, this study proposes a Natural Language Generation (NLG) approach using the Roulette Wheel and Bigram algorithms to assist junior  doctors in  efficiently  and  effectively interpreting  blood  and  urine  chemistry test  results.  This  system  will  convert the numerical data into Indonesian text, which will become the narrative interpretation in the laboratory report. Evaluation by junior doctors and medical professionals showed a naturalness level of interpretation of blood and urine chemistry test results ranging from 86% to 96% .
Keywords: Natural Language Generation; Naturalness; Blood Chemistry Screening; Urinalysis; Roulette Wheel; Bigram

## 1. PENDAHULUAN
Pemeriksaan  laboratorium  melibatkan  serangkaian  tahapan  yang  kompleks,  mulai  dari  mengidentifikasi  kebutuhan pemeriksaan, melakukan permintaan pada laboratorium, mengatur suplai dan pengiriman sampel, melakukan persiapan fisik  untuk  pemeriksaan,  memberikan  edukasi  pada  pasien  dan  keluarga,  mengumpulkan  sampel,  memberikan  label, menyimpan sampel, dan memberikan edukasi kesehatan [1]. Hasil dari pemeriksaan laboratorium sangat penting untuk membantu  membedakan  diagnosis,  memperkuat  diagnosis,  mengevaluasi  status  kesehatan  pasien,  menilai  efektivitas terapi, dan memantau kemungkinan efek samping obat yang tidak diinginkan [2].
Biasanya, pemeriksaan laboratorium yang sering dilakukan adalah pemeriksaan darah  lengkap atau hematologi, pemeriksaan urin, dan pemeriksaan kimia darah. Namun, penelitian ini berfokus pada hasil pemeriksaan kimia darah dan urin. Pemeriksaan kimia darah dilakukan dengan mengambil sampel darah pasien untuk menganalisis zat kimia organik yang terlarut dalam darah. Pemeriksaan ini dapat menunjukkan kondisi fungsi ginjal (berdasarkan kadar urea, kreatinin, dan asam urat), fungsi hati (berdasarkan kadar enzim SGOT/AST dan SGPT/ALT), kadar kolesterol (berdasarkan kadar trigliserida,  HDL,  LDL),  dan  kadar  glukosa  darah.  Selain  pemeriksaan  kimia  darah,  pemeriksaan  urin  juga  dapat memberikan informasi penting untuk mendukung diagnosis penyakit pasien. Pemeriksaan urin menggunakan sampel urin untuk  mengetahui  kondisi  dan  kelainan  pada  saluran  kemih,  melacak  kehamilan,  zat  tertentu  dalam  tubuh,  memantau perkembangan penyakit dan respon terhadap pengobatan, serta mengevaluasi kesehatan secara keseluruhan.
Hasil pemeriksaan kimia darah dan urin yang diperoleh dari laboratorium biasanya masih berbentuk laporan yang direpresentasikan dengan tabel berisi singkatan-singkatan medis unsur kimia yang terdapat dalam darah dan urin, angka hasil pemeriksaan, rentang nilai normal, dan satuannya. Hasil pemeriksaan tersebut  tidak didukung dengan  penjelasan umum sehingga dapat mengakibatkan interpretasi yang berbeda oleh dokter atau petugas medis terkait. Oleh karena itu dibutuhkan  suatu  interpretasi  berupa  penjelasan  naratif  sebagai  pendukung tabel  hasil  pemeriksaan  untuk  membantu memperoleh informasi yang sama antara dokter dan petugas medis di rumah  sakit.
Selama  beberapa  tahun  terakhir,  sebuah  penelitian  telah  dilakukan  oleh  [3]  dengan  tujuan  mengembangkan sebuah sistem ringkasan otomatis yang dapat memberikan laporan hasil pemeriksaan hematologi pasien dalam bentuk representasi  teks.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  membantu  dokter  muda  atau  koas  dan  dokter  umum  dalam memperoleh  informasi  dari  hasil  pemeriksaan  hematologi  pasien  dengan  menghasilkan  representasi  teks  dari  data

## Indra  Aulia,  Sistem  Pembangkitan  Interpretasi  Hasil  Pemeriksaan  Laboratorium  Kimia  Darah  dan  Urin  Berbahasa Indonesia menggunakan Algoritma Roulette Wheel dan Bigram
numerik  yang  diperoleh.  Namun  penelitian  ini  hanya  menggunakan  satu  jenis  pemeriksaan,  yaitu  pemeriksaan hematologi lengkap.
Terdapat juga penelitan terdahulu yang dilakukan oleh [4] . Penelitian ini membahas tentang pengembangan sebuah  sistem  bernama  BTISys  yang  mampu  menghasilkan  representasi  tekstual  dalam  bahasa  Indonesia  secara otomatis  berdasarkan  hasil  pemeriksaan  laboratorium  kimia  darah.  Sistem  ini  menggunakan  pendekatan  Natural Language Generation (NLG) berbasis metode r-template untuk menghasilkan representasi tersebut. Keandalan BTISys diukur berdasarkan tingkat kealamian representasi tekstual yang dibangkitkan, yang dilihat melalui tiga kriteria yaitu keterbacaan, kejelasan, dan kesesuaian umum. Hasil pengujian menunjukkan bahwa BTISys memiliki keandalan yang cukup  baik  dalam  menghasilkan  interpretasi  ke  dalam  representasi  tekstual  secara  otomatis  menggunakan  bahasa Indonesia.  Tingkat  keterbacaan  mencapai  73%,  kejelasan  70%,  dan  kesesuaian  umum  60%  yang  menunjukkan kealamian dari representasi tekstual yang dibangkitkan oleh BTISys.
Penelitian  lainnya  yang  dilakukan  oleh  [5],  dimana  penelitian  ini  membangun  sistem  intrepretasi  hasil pemeriksaan darah menggunakan pendekatan Template Based Natural Language Generation. Hasil pemeriksaan darah yang digunakan  pada penelitian ini hanya hasil pemeriksaan darah rutin yang diperoleh dari  berbagai  laboratorium pemeriksaan  darah.  Dengan  menggunakan  pendekatan  Template-Based  Natural  Language  Generation,  hasil interpretasi  hasil pemeriksaan darah tersebut  memuat  kondisi  umum, seperti normal, abnormal atau kritis. Hasil ini diharapkan dapat membantu dokter muda dalam mempercepat proses pembacaan hasil pemeriksaan darah yang selama ini  masih  dilakukan  secara  manual.  Kehandalan  sistem  ini  diuji  kepada  beberapa  dokter  guna  mengukur  tingkat naturalness  dari  segi  kemudahan  membaca,  kejelasan  informasi  dan  ketepatan  penjelasan  interpretasi.  Hasilnya menunjukkan sistem ini mampu menghasilkan tingkat naturalness hasil interpretasi hasil pemeriksaan darah yang baik.
Dalam penelitian ini, akan dikembangkan suatu sistem yang menggunakan Bigram dan Roulette Algorithm untuk menghasilkan  paragraf  naratif  berdasarkan  hasil  pemeriksaan  kimia  darah  dan  urin.  Penelitian  sebelumnya  telah berkaitan dengan penggunaan Bigram dalam pembuatan aplikasi untuk melakukan prediksi kata dengan menggunakan n-gram  [6]. Dari penelitian tersebut, ditemukan bahwa nilai  n yang besar pada model n-gram  akan membuat  sebuah language model kurang efektif. Selain itu, semakin besar nilai n, maka semakin kecil frekuensi keluarnya kata. Oleh karena itu, penelitian ini memilih menggunakan Bigram (2-gram) untuk menghasilkan kata-kata yang digunakan dalam language model. Untuk metode pemilihan kata dalam sistem ini, digunakan Roulette Algorithm.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Arsitektur Umum
Arsitektur umum dari penelitian ini dapat dilihat pada Gambar 1.
Gambar 1. Arsitektur Umum
a. Data Extraction
Tahap  pertama  adalah  ekstraksi  data,  yang  melibatkan  pembacaan  data  penting  dan  penyimpanannya  dalam variabel  daftar  data,  yang  nantinya  akan  digunakan  dalam  interpretasi  data.  Data  penting  ini  mencakup  data  pasien, kategori dan jenis pemeriksaan, serta nilai hasil pemeriksaan. Hasil dari tahap ini adalah variabel daftar data. 1. Membaca Data pada Tabel

## Indra  Aulia,  Sistem  Pembangkitan  Interpretasi  Hasil  Pemeriksaan  Laboratorium  Kimia  Darah  dan  Urin  Berbahasa Indonesia menggunakan Algoritma Roulette Wheel dan Bigram
Dalam  melakukan  proses  ini,  penelitian  ini  menggunakan  sebuah  API  ( Application  Programming  Interface )  yang disebut Apache POI, sebuah Open Source Library yang dikembangkan untuk memodifikasi berkas Microsoft Office menggunakan  program  Java.  Komponen  dari  Apache  POI  yang  digunakan  adalah  XWPF  (XML  Word  Processor Format). Fungsinya adalah untuk membaca dan menulis berkas Microsoft Office yang berekstensi .docx. Tabel pada dokumen word hasil pemeriksaan kimia darah dan urin terdiri dari dua bagian, yaitu data pasien di sebelah kanan atas dan diikuti hasil pemeriksaan kimia darah di bawahnya. Jumlah field tabel yang dibaca sebanyak 53 field data tabel, terdiri dari lima field tabel berisi data pasien, enam field tabel berisi kategori pemeriksaan, 21 field tabel berisi jenis pemeriksaan, dan 21 field tabel berisi nilai hasil pemeriksaan kimia darah dan urin pasien tersebut. 2. Menyimpan Data ke Variabel Data List
Terdapat  metode getTable() yang  akan  membaca  tabel  dalam  dokumen word. Kemudian  setelah  tabel  dibaca selanjutnya terdapat metode getRows() yang akan membaca tabel mulai dari baris pertama. Selanjutnya setelah baris pertama  dibaca  terdapat  metode getTableCells() yang  akan  membaca  setiap  sel  yang  terdapat  pada  baris  pertama dimulai dari sel yang pertama. Data yang terdapat pada baris pertama sel pertama akan diambil dengan menggunakan getText() . Lalu data tersebut disimpan dalam variabel data list yang langsung dikelompokkan sesuai jenisnya. 3. Mengubah Tipe Data dari Tabel Sesuai Kelompoknya.
Proses  selanjutnya  adalah  mengubah  tipe  data  dari  variabel  data list yang  tipenya  data string ke  tipe  data  sesuai kelompoknya yaitu string dan double . Variabel yang digunakan pada proses ini hanya variabel value yang berisi nilai hasil pemeriksaan. Pada variabel value terdapat dua jenis hasil yaitu berupa kata dan angka. Hasil yang tidak berupa angka tidak mengalami perubahan tipe data. Adapun yang mengalami perubahan data adalah nilai hasil pemeriksaan yang berupa angka karena pada proses selanjutnya data akan diinterpretasi berdasarkan aturan yang sudah ditentukan dengan  menghitung  selisih  nilai  hasil  dengan  nilai  normal.  Nilai  hasil  pemeriksaan  yang  diubah  menjadi  tipe  data double yaitu nilai hasil pemeriksaan pH, leukosit, eritrosit, glukosa puasa, SGOT, SGPT, ureum, kreatinin, asam urat, kolesterol  total, HDL kolesterol, LDL kolesterol  dan  trigliserida.  Untuk  mengubah  tipe  data  tersebut  dari string menjadi double digunakan metode Double.parseDouble() pada Java. Data yang terdapat pada variabel data list yang telah diekstrak akan menjadi output dari proses data extraction.
b. Data Interpretation
Proses  kedua  yang  dilakukan  adalah  interpretasi  data.  Interpretasi  data  adalah  proses  menghubungkan  variabel data dengan basis pengetahuan ( knowledge base ) untuk memperoleh kondisi dari setiap komponen kimia darah dan urin. Input  pada  proses  ini  adalah  variabel  daftar  data  dari  output  proses  sebelumnya,  yang  akan  dicocokkan  dengan  basis pengetahuan  yang  berisi  rentang  nilai  normal  dan  abnormal  untuk  beberapa  unsur  pemeriksaan  kimia  darah  dan  urin. Dengan demikian, dapat ditentukan apakah suatu unsur dalam kondisi normal, meningkat secara abnormal, atau menurun secara abnormal.
Tabel 1. Aturan penentuan tingkat keabnormalan setiap komponen kimia darah dan urin
No Status Aturan 1 Normal Nilai komponen kimia darah dan urin berada di antara rentang batas terendah dan tertinggi
2 Abnormal Meningkat Nilai  komponen  kimia darah dan urin berada di atas rentang batas  tertinggi.
3 Abnormal Menurun Nilai komponen kimia darah dan urin berada di bawah rentang batas terendah.
Jika setiap unsur kimia darah dan urin sudah didapatkan kondisinya, maka hasilnya disimpan ke dalam variabel data list yang sudah dipetakan dengan HashMap() yang akan menjadi input proses selanjutnya yaitu document planning. Struktur list tersebut terdiri dari kategori, field , status pemeriksaan, dan traction unsur kimia darah dan urin pasien.
c. Document Planning
Document  Planning  terdiri  dari  dua  proses,  yaitu  Data  Selection  dan  Document  Structuring.  Data  Selection bertujuan  untuk  menentukan  informasi  yang  akan  disajikan  berdasarkan  variabel  list  status.  Proses  ini  menggunakan korpus sebagai input yang terlebih dahulu dipisahkan per kalimat, kemudian dilakukan pengecekan pada setiap kalimat untuk mengetahui apakah terdapat kata-kata kunci yang sesuai dengan field, hasil, dan traction hasil pemeriksaan. Kalimat yang  memenuhi  kriteria  ini  akan  disimpan  dalam  arrayListKalimat  sebagai  output  untuk  proses  selanjutnya,  yaitu sentence segmentation.
Sementara  itu,  Document  Structuring  bertugas  menentukan  bagaimana  struktur  informasi  disajikan  dalam dokumen. Sistem yang dibuat memiliki dua struktur dokumen. Struktur pertama hanya terdiri dari kalimat pembuka jika seluruh  hasil  pemeriksaan  normal,  sedangkan  struktur  kedua  terdiri  dari  kalimat  pembuka  dan  isi  jika  terdapat  hasil pemeriksaan  yang  abnormal.  Urutan  isi  dokumen  dibuat  berdasarkan  urutan  hasil  pemeriksaan  yang  terdapat  dalam format dokumen word sehingga terbentuk paragraf naratif yang mudah dipahami..
d. Micro-Planning And Realisation Sentence Segmentation
Data input yang digunakan dalam preprocessing adalah arrayListKalimat yang sudah dipilih dari korpus yang merupakan output dari proses sebelumnya. Dalam beberapa situasi, korpus dapat disesuaikan berdasarkan hasil diskusi para ahli di bidang penelitian terkait. Untuk sistem ini, korpus dibuat dengan modifikasi  hasil wawancara dengan dokter spesialis patologi  klinis  yang  ahli  di  bidang  kimia  darah  dan  urin,  serta  beberapa  literatur  lain  seperti  buku  atau  pedoman

## Indra  Aulia,  Sistem  Pembangkitan  Interpretasi  Hasil  Pemeriksaan  Laboratorium  Kimia  Darah  dan  Urin  Berbahasa Indonesia menggunakan Algoritma Roulette Wheel dan Bigram
interpretasi hasil pemeriksaan laboratorium klinis dari Kementerian Kesehatan. Korpus yang dihasilkan berisi kalimat- kalimat bahasa Indonesia yang baku dan mudah dipahami untuk menjelaskan hasil pemeriksaan laboratorium kimia darah dan urin. Korpus yang sudah ada kemudian akan masuk ke tahap sentence segmentation.
a. Sentence Segmentation
Sentence segmentation adalah           proses pemecahan dokumen menjadi beberapa bagian kalimat berdasarkan tanda titik (.). Di tahap ini korpus yang berisi kumpulan kalimat penjelasan hasil pemeriksaan laboratorium kimia darah dan urin akan dipisah menjadi kalimat per kalimat            sebelum masuk ke tahap tokenization. Adapun kalimat – kalimat dalam korpus yang dipilih sesuai dengan kategori dan tingkat keabnormalan hasil pemeriksaan.
Tabel 2. Hasil proses sentence segmentation korpus rincian hasil pemeriksaan kimia darah dan urin
Sebelum Sentence Segmentation Sesudah Sentence Segmentation Pasien mengalami peningkatan  dari batas normal kreatinin. Pasien memiliki kadar kreatinin  di  atas  batas  normal.  Kadar kreatinin pasien mengalami peningkatan dari batas normal. 1. Pasien
mengalami peningkatan dari batas normal kreatinin.
2. Pasien memiliki kadar kreatinin di atas batas normal.
3. Kadar kreatinin pasien mengalami  peningkatan dari batas normal.
b. Tokenization
Tokenization adalah           proses pemecahan kalimat menjadi beberapa bagian token (kata dan tanda baca). Hasil dari proses ini adalah sebagai berikut:
1. Input : Pasien mengalami peningkatan dari batas normal                  kreatinin. Output  : [pasien]  [mengalami]  [peningkatan]  [dari] [batas] [normal] [kreatinin] [.] 2. Input  : Pasien  memiliki  kadar  kreatinin  di  atas  batas  normal.
Output : [pasien] [memiliki] [kadar] [kreatinin] [di] [atas] [batas] [normal] [.] 3. Input : Kadar  kreatinin pasien  mengalami peningkatan  dari batas normal. Output : [kadar] [kreatinin] [pasien] [mengalami] [peningkatan] [dari] [batas]  [normal] [.]
c. Word Selection
Sebelum melanjutkan ke tahap berikutnya, tidak semua  kata yang dihasilkan dari  tokenization digunakan pada tahap word selection. Kata-kata tersebut akan disaring dengan menggunakan stop words, yaitu dokumen berekstensi .txt yang berisi kata-kata umum yang tidak memberikan informasi penting. Stop words diambil dari penelitian sebelumnya yang terdiri dari 758 kata dan ditambah dengan beberapa kata yang berkaitan dengan pemeriksaan kimia darah dan urin. Struktur kalimat dasar dalam Bahasa Indonesia minimal terdiri dari subjek dan predikat (S - P). Kalimat dasar ini dapat diperluas  dengan  menambahkan  objek,  pelengkap,  dan  keterangan.  Subjek  biasanya  merupakan  kata  pertama  dalam sebuah kalimat, yang dapat berupa kata ganti orang atau kata benda. Oleh karena itu, stop words terdiri dari kata-kata seperti kata kerja, kata keterangan sifat, kata keterangan waktu, kata keterangan tempat, dan kata penghubung. Tujuan dari penyaringan kata dengan stop words adalah untuk mempermudah proses seleksi kata awal dengan Roulette Wheel sehingga  dihasilkan  kata  awal  yang  sesuai  sebagai  subjek.  Kata  kata  terpilih  yang  dapat  menjadi input dalam  tahap selanjutnya terdapat pada Tabel 3.
Tabel 3. Hasil penyaringan kata dengan stop words
Kata hasil vtokenization Stop Words Hasil penyaringan kata [pasien] [mengalami][peningkatan] [dari][batas] [normal] [kreatinin] [memiliki] [kadar] [di] [atas] [mengalami] [peningkatan] [dari] [normal] [memiliki] [di][atas] [pasien] [kreatinin] [batas] [kadar]
Kata-kata yang sudah dipisahkan dari proses sebelumnya akan dipilih menggunakan Roulette Algorithm untuk menghasilkan kata awal yang berfungsi sebagai subjek pada kalimat. Pada proses ini kemungkinan sebuah kata terpilih akan semakin besar jika frekuensi kemunculan kata tersebut di dalam korpus juga besar. Adapun cara kerjanya menurut Kusumadewi [3] adalah sebagai berikut.
a. Menghitung nilai fitness dari masing – masing individu ( 𝑓 ( 𝑖 ), dimana i adalah individu ke – 1 s/d ke – n). Individu adalah kata yang sudah melalui tahap tokenization .  Nilai fitness individu  diperoleh  dengan  menghitung  frekuensi kemunculan  kata  dalam  kalimat  korpus  yang  sudah  dipilih  pada  proses  berdasarkan  kategori  dan  tingkat keabnormalan pemeriksaan.
b. Menghitung total fitness semua individu.
c. Menghitung probabilitas setiap individu tersebut dengan menggunakan persamaan Roulette Wheel .
d. Membangkitkan bilangan random di antara 0 – 1.
e. Menentukan individu yang terpilih berdasarkan letak bilangan random yang dihasilkan.
Berdasarkan  tahapan  di  atas,  maka  implementasinya  terdapat  pada  Tabel  4  yang  berisi  proses  penghitungan probabilitas individu.
Indra  Aulia,  Sistem  Pembangkitan  Interpretasi  Hasil  Pemeriksaan  Laboratorium  Kimia  Darah  dan  Urin  Berbahasa

## Indonesia menggunakan Algoritma Roulette Wheel dan Bigram
Tabel 4. Probabilitas fitmess individu [individu  ke-i] Kata Nilai Fitness f(i) Probabilitas individu P(i) [0] kreatinin 3 0.27272727 [1] batas 3 0.27272727 [2] pasien 3 0.27272727 [3] kadar 2 0.18181818 Tabel 5. Hasil seleksi dengan Algoritma Roulette Wheel i sum+= if r < sum, return i 3 0.18 0.3 < 0.18 2 0.45 0.3 < 0.45
Berdasarkan Tabel 5 didapatkan individu ke-2 yaitu kata “pasien” yang terpilih menjadi kata awal dalam kalimat yang akan dihasilkan pada tahap selanjutnya.
e. Sentence Generation
Langkah  terakhir  dari  prosesnya  adalah  sentence  generation.  Ini  melibatkan  pembangkitan  kalimat-kalimat penjelasan hasil pemeriksaan laboratorium kimia darah dan urin. Kata-kata terpilih yang dihasilkan dari Roulette Wheel kemudian  dicari  kemungkinan  padanan  kata-kata  selanjutnya  dengan  menggunakan  probabilitas  bigram.  Kata  dengan nilai probabilitas tertinggi akan dipilih sebagai padanan kata selanjutnya dan disusun hingga membentuk sebuah kalimat. Bigram digunakan untuk memperkirakan perhitungan probabilitas kata selanjutnya P(n) jika kata sebelumnya P(n-1) telah dipilih. Berdasarkan persamaan bigram maka dapat ditentukan kata selanjutnya setelah kata “pasien”. Kata “pasien” di dalam  korpus  diikuti  oleh  kata  “memiliki”  dan  “mengalami”.  Frekuensi  kata”pasien”  di  dalam  korpus  adalah  3  dan frekuensi  kata  “pasien  memiliki”  dalam  korpus  adalah  1  maka  probabilitasnya  adalah  P(memiliki  |  pasien) =1/3=0.33333333. Selanjutnya, frekuensi kata”pasien” di dalam korpus adalah 3 dan frekuensi kata “pasien mengalami” dalam korpus adalah 2 maka probabilitasnya       adalah       P(mengalami       |        pasien) =2/3=0.66666667 maka yang terpilih menjadi  kata selanjutnya setelah kata “pasien” adalah yang memiliki nilai probabilitas paling tinggi yaitu kata “mengalami”. Pada Tabel 6 berikut terdapat proses lengkap sampai dihasilkan sebuah kalimat menggunakan bigram.
Tabel 6. Hasil sentence generation dengan bigram n-1 n P(n-1,n) P(n- 1) P(n|n-1) pasien mengalami 2 3 0,66666667 pasien memiliki 1 3 0,33333333 mengalami peningkatan 2 2 1 peningkatan dari 1 2 0,5 dari batas 2 2 1 batas normal 2 2 1 normal kreatinin 1 2 0.5 kreatinin . 1 1 1
Berdasarkan Tabel  6 maka kalimat yang dihasilkan pada  tahap  ini adalah “pasien  mengalami  peningkatan dari batas normal kreatinin”. Untuk setiap jenis komponen kimia darah dan urin  yang  diperiksa  akan diulang  prosesnya  dari sentence segmentation kembali hingga dihasilkan kalimat penjelasan untuk masing – masing komponen kimia darah dan urin yang nilai hasil pemeriksaannya abnormal. Kalimat – kalimat tersebut kemudian yang akan menjadi isi dalam paragraf naratif   digabungkan  dengan  kalimat  pembuka  dan  penutup  berdasarkan document  structuring sehingga  padu  menjadi sebuah paragraf naratif penjelasan hasil pemeriksaan kimia darah dan urin.
Hasil  Sentence  Generation  hasil  pemeriksaan  kimia                     darah  dan  urin “Berdasarkan  hasil  pemeriksaan  di  atas, pasien memiliki                        kondisi yang abnormal pada beberapa komponen kimia darah dan urin. Kadar glukosa puasa pasien mengalami  peningkatan  dari  batas  normal.  Pasien  mengalami  peningkatan  dari  batas  normal  kreatinin.  Silakan memberikan anjuran lebih lanjut berdasarkan hasil pemeriksaan dan gejala yang dialami pasien.”
f. Report Generation
Pada  proses  ini  dilakukan  penggabungan data  hasil  pemeriksaan kimia darah dan urin pasien yang terdiri dari tabel berisi  hasil  pemeriksaan  dengan  paragraf  naratif  hasil interpretasi dalam Bahasa Indonesia yang diperoleh dari output microplanning and realisation. Adapun hasil penggabungannya berupa file berekstensi PDF.

## 2.2 Data yang Digunakan
Data mengenai hasil pemeriksaan laboratorium kimia darah dan urin diperoleh melalui penggunaan Clinical Chemical Analyzer  dan  Urine  Analyzer.  Clinical  Chemical  Analyzer  digunakan  untuk  mengukur  unsur  kimia  dalam  darah, sedangkan  Urine  Analyzer  digunakan  untuk  memeriksa  kadar  urin.  Hasil  pemeriksaan  kimia  darah  dan  urin  akan ditampilkan pada layar monitor alat tersebut. Setelah itu, petugas laboratorium akan mengetik hasil pemeriksaan ke dalam

## Indra  Aulia,  Sistem  Pembangkitan  Interpretasi  Hasil  Pemeriksaan  Laboratorium  Kimia  Darah  dan  Urin  Berbahasa Indonesia menggunakan Algoritma Roulette Wheel dan Bigram
dokumen word dengan format yang telah disepakati bersama oleh dokter, petugas laboratorium, dan rumah sakit. Data yang digunakan dalam penelitian ini berasal dari 20 pasien, seperti yang terlihat pada Gambar 2.
Input data untuk sistem ini berupa dokumen word yang berisi data hasil pemeriksaan laboratorium kimia darah dan urin. Dokumen ini terdiri dari dua bagian utama, yaitu data diri pasien dan data hasil pemeriksaan laboratorium. Data diri pasien terletak di sebelah kanan atas dokumen dan terdiri dari dua kolom utama yang berisi entitas data diri pasien dan value dari entitas tersebut. Entitas data diri pasien mencakup nama pasien, nomor laboratorium, tanggal lahir, jenis kelamin, dan tanggal pemeriksaan. Sementara itu, data hasil pemeriksaan laboratorium terdiri dari 3 kolom dan 29 baris. Tiga kolom tersebut adalah pemeriksaan, hasil, dan nilai normal, sedangkan 29 baris terdiri dari kategori pemeriksaan dan jenis pemeriksaan. Kategori pemeriksaan yang ada meliputi urinalisa, sedimen, diabetes, fungsi hati, fungsi ginjal, dan fungsi lemak.
Pemeriksaan laboratorium kimia darah dan urin terbagi ke dalam beberapa kategori, seperti urinalisa, sedimen, diabetes, fungsi  hati, fungsi  ginjal, dan fungsi lemak. Setiap kategori memiliki jenis pemeriksaan yang berbeda-beda. Kategori  urinalisa,  misalnya,  meliputi  pemeriksaan  warna,  kejernihan,  PH,  protein,  dan  glukosa.  Sedangkan  kategori sedimen  terdiri  dari  pemeriksaan  leukosit,  eritrosit,  epitel,  silinder,  kristal,  dan  bakteri.  Kategori  diabetes  meliputi pemeriksaan  glukosa  puasa,  sementara  kategori  fungsi  hati  meliputi  pemeriksaan  SGOT  dan  SGPT.  Kategori  fungsi ginjal  terdiri  dari  pemeriksaan  ureum,  creatinine,  dan  asam  urat.  Sedangkan  kategori  fungsi  lemak  terdiri  dari pemeriksaan  cholestrol  total,  HDL  cholestrol,  LDL  cholestrol,  dan  trygliserida.  Karena  urutan  penulisan  hasil pemeriksaan  setiap  laboratorium  berbeda-beda,  maka  pengisiannya  harus  disesuaikan  dengan  format  yang  telah disepakati seperti pada Gambar 2.
Gambar 2. Contoh data hasil pemeriksaan laboratorium kimia darah dan urin dalam format word.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  tahap  ini,  dilakukan  pengujian  data  dan  sistem  dalam  proses  membangkitkan  interpretasi  naratif  hasil pemeriksaanlaboratorium kimia darah dan urin. Pengujian dilakukan dengan memberikan kuesioner berisi 20 interpretasi naratif dari 20 data pasien kepada 10 dokter muda dan 10 perawat.
Tabel 7. Hasil Kuesioner berdasarkan penilaian dokter muda
No Aspek Penilaian Skala 1  Skala 2  Skala 3  Skala 4  Skala 5 1. Readability 2 10 35 111 42
Indra  Aulia,  Sistem  Pembangkitan  Interpretasi  Hasil  Pemeriksaan  Laboratorium  Kimia  Darah  dan  Urin  Berbahasa

## Indonesia menggunakan Algoritma Roulette Wheel dan Bigram
2. Clarity 3 18 51 84 44 3. General Appropriateness 5 23 53 80 39 Tabel 8. Hasil Kuesioner berdasarkan penilaian perawat No Aspek Penilaian Skala 1  Skala 2  Skala 3  Skala 4  Skala 5 1. Readability 5 5 91 77 22 2. Clarity 5 9 107 57 22 3. General Appropriateness 3 5 130 41 21
Pada  Gambar  3  dapat  dilihat  tingkat naturalness dari  masing-masing  aspek  penilaian  terhadap  20  contoh interpretasi naratif sebagai output dari sistem pada penelitian ini yang dinilai oleh 10 dokter muda.
Gambar 3. Tingkat naturalness interpretasi naratif yang  dinilai oleh dokter muda
Pada Gambar  3  dapat  dilihat evaluasi  tingkat naturalness dari interpretasi naratif yang merupakan output dari sistem dalam penelitian ini yang dinilai oleh 10 orang dokter muda sebagai salah satu pembaca interpretasi naratif yang dihasilkan sistem. Adapun hasil penilaian yang terdapat pada Gambar 2 dapat dianalisis sebagai berikut: Aspek readability merupakan  aspek  yang  menunjukan  tingkat  pemahaman  dan kemudahan pembaca dalam membaca kalimat-kalimat yang terdapat di dalam interpretasi naratif. Hasil dari penilaian dokter muda menunjukkan bahwa 21 % dokter  muda  menyatakan  interpretasi  naratif  yang  dihasilkan  sistem  sangat  mudah  dipahami,  55.5  %  dokter  muda menyatakan  interpretasi naratif yang dihasilkan sistem mudah dipahami,  17.5 % dokter muda menyatakan interpretasi naratif  cukup  dapat  dipahami,  5  %  dokter  muda menyatakan  interpretasi  naratif sulit  dipahami  dan  hanya  1  %  dokter muda menyatakan interpretasi naratif sangat sulit dipahami. Untuk menghitung persentase akhir atau secara keseluruhan dari setiap aspek tingkat  penilaian naturalness ,  penelitian  ini  menggunakan Persamaan 1 seperti yang dilakukan Aulia [10], dimana persentase akhir merupakan hasil penjumlahan aspek penilaian skala 3 sampai dengan 5.
5
𝑃𝑒𝑟𝑠𝑒𝑛𝑡𝑎𝑠𝑒 𝐴𝑠𝑝𝑒𝑘 (%)  = ∑ 𝑃𝑒𝑟𝑠𝑒𝑛𝑡𝑎𝑠𝑒 𝑆𝑘𝑎𝑙𝑎 𝑖 (1)
𝑖 =3
Berdasarkan  Persamaan    1,    dapat    dilihat    bahwa interpretasi naratif yang dihasilkan oleh sistem berdasarkan aspek readability dapat menyampaikan informasi hasil pemeriksaan kimia darah dan urin pasien yang mudah dipahami oleh 94 % dokter muda.  Persentase  tersebut  didapatkan karena kalimat yang dihasilkan  dalam interpretasi  naratif  tidak  terlalu panjang  dan  memuat  informasi  yang  tepat.  Selain  itu  setiap  kalimat  memiliki  subjek  yang  dijelaskan  oleh  objek  dan keterangan sehingga mudah dipahami oleh pembacanya.
Aspek  kejelasan  ( clarity )  mengacu  pada  seberapa  jelas  informasi  disampaikan  melalui  kalimat-kalimat  dalam interpretasi naratif. Menurut hasil penilaian dokter muda, 22% dari mereka menyatakan interpretasi naratif sangat jelas, 42% menyatakan jelas, 25.5% menyatakan cukup jelas, 9% menyatakan tidak jelas, dan hanya 1.5% menyatakan sangat tidak  jelas.  Dengan  menggunakan  Persamaan  1,  penelitian  ini  menyimpulkan  bahwa  89.5%  dokter  muda  menilai interpretasi  naratif yang dihasilkan sistem sudah jelas dalam menyampaikan informasi  hasil pemeriksaan kimia darah dan  urin  pasien melalui  kalimat-kalimat  dalam  interpretasi  naratif.  Persentase  ini  didasarkan  pada kesesuaian  kalimat dengan informasi yang jelas, yang mencakup informasi status pemeriksaan setiap komponen kimia darah dan urin, serta disajikan  secara  berurutan,  dimulai  dengan  kalimat  pembuka  yang  menjelaskan  informasi  yang  akan  disajikan,  dan dilanjutkan dengan kalimat-kalimat penjelas. Selain itu, pilihan kata yang digunakan juga sederhana dan mudah dipahami oleh semua orang. Aspek ini dipengaruhi oleh tingkat kejelasan ( clarity ) yang juga sangat baik. Aspek  kesesuaian  umum  ( general  appropriateness )  digunakan  untuk  mengevaluasi  apakah  kalimat-kalimat  dalam interpretasi  naratif  yang  dihasilkan  oleh  sistem  dapat  meningkatkan  pengetahuan  pembaca  tentang  informasi  hasil pemeriksaan  kimia  darah  dan  urin  pasien.  Menurut  hasil  penilaian  dokter  muda,  19.5%  dari  mereka  menyatakan

## Indra  Aulia,  Sistem  Pembangkitan  Interpretasi  Hasil  Pemeriksaan  Laboratorium  Kimia  Darah  dan  Urin  Berbahasa Indonesia menggunakan Algoritma Roulette Wheel dan Bigram
interpretasi  naratif  sangat  tepat,  40%  menyatakan  tepat,  26.5%  menyatakan  cukup  tepat,  11.5%  menyatakan  kurang tepat, dan hanya 2.5% menyatakan tidak tepat dalam  memberikan informasi  hasil pemeriksaan kimia darah dan urin pasien. Penelitian ini menyimpulkan bahwa 86% dokter muda menilai interpretasi naratif yang dihasilkan sistem sudah tepat dalam membantu mereka memahami informasi hasil pemeriksaan kimia darah dan urin pasien. Persentase tersebut didasarkan  pada  kesesuaian  kalimat  dengan  tabel  hasil  pemeriksaan,  serta  kemampuan  interpretasi  naratif  untuk meningkatkan  pengetahuan  pembaca  tentang  hasil  pemeriksaan,  termasuk  bahwa  beberapa  hasil  pemeriksaan menunjukkan status yang tidak normal.
Pada  Gambar  4  dapat  dilihat  tingkat naturalness dari  masing-masing  aspek  penilaian  terhadap  20  contoh interpretasi  naratif sebagai output dari sistem pada penelitian ini yang dinilai oleh 10 perawat.
Gambar 4. Tingkat naturalness interpretasi naratif yang dinilai oleh perawat
Hasil penelitian yang terdapat pada Tabel 8 menghasilkan grafik  pada Gambar  4 yang  menunjukkan evaluasi tingkat naturalness dari 20 interpretasi naratif yang dinilai oleh 10 orang perawat sebagai salah satu pembaca interpretasi naratif yang dihasilkan sistem. Adapun hasil penilaian yang terdapat pada Gambar 4 dapat dianalisis sebagai berikut:
a. Aspek kemudahan dibaca (readability) menunjukkan seberapa mudah pembaca memahami kalimat-kalimat dalam interpretasi  naratif.  Dari  hasil  penilaian  perawat,  11%  perawat  menyatakan  interpretasi  naratif  sangat  mudah dipahami, 38.5% perawat menyatakan mudah dipahami, 45.5% perawat menyatakan cukup dapat dipahami, 2.5% perawat menyatakan sulit dipahami, dan hanya 2.5% perawat menyatakan sangat sulit dipahami. Dapat dilihat bahwa interpretasi naratif yang dihasilkan oleh sistem memudahkan 95% perawat memahami informasi hasil pemeriksaan kimia darah dan urin pasien. Hal ini karena kalimat yang digunakan dalam interpretasi naratif tidak terlalu panjang dan memiliki informasi yang tepat. Selain itu, setiap kalimat juga memiliki subjek yang dijelaskan oleh objek dan keterangan sehingga mudah dipahami oleh pembacanya.
b. Aspek clarity dalam interpretasi  naratif mengindikasikan tingkat  kejelasan penyampaian informasi dalam kalimat- kalimatnya.  Menurut  hasil  penilaian  perawat,  sebanyak  11%  menyatakan  interpretasi  naratif  sangat  jelas,  28.5% menyatakan jelas, 53.5% menyatakan cukup jelas, 4.5% menyatakan tidak jelas, dan 2.5% menyatakan sangat tidak jelas.  Penelitian  ini  menyimpulkan  bahwa  sebanyak  93%  perawat  menilai  interpretasi  naratif  sistem  dapat menyampaikan informasi hasil pemeriksaan kimia darah dan urin pasien secara jelas melalui kalimat-kalimat yang terdapat di dalamnya. Persentase tersebut didapatkan karena kalimat dalam interpretasi naratif memiliki pesan yang jelas dan mudah dipahami, termasuk informasi status pemeriksaan tiap komponen kimia darah dan urin yang disajikan secara  berurut.  Selain  itu,  pilihan  kata  yang  digunakan  dalam  kalimat  juga  mudah  dimengerti  oleh  semua  orang. Aspek clarity ini dipengaruhi oleh aspek readability yang juga mendapat persentase yang baik..
c. Aspek kesesuaian umum adalah aspek yang bertujuan untuk menentukan apakah kalimat-kalimat dalam interpretasi naratif  sistem  dapat  meningkatkan  pengetahuan  pembaca  tentang  hasil  pemeriksaan  kimia  darah  dan  urin  pasien. Berdasarkan hasil penilaian oleh perawat, 10,5% dokter muda menyatakan interpretasi naratif sangat  tepat, 20,5% perawat menyatakan interpretasi naratif tepat, 65% perawat menyatakan interpretasi naratif cukup tepat, 2,5% perawat menyatakan  interpretasi  naratif  kurang  tepat,  dan  hanya  1,5%  perawat  menyatakan  interpretasi  naratif  tidak  tepat dalam memberikan informasi tentang hasil pemeriksaan kimia darah dan urin pasien. Penelitian ini menyimpulkan bahwa  96%  perawat  menilai  interpretasi  naratif  yang  dihasilkan  sistem  sudah  tepat  dalam  membantu  mereka memperoleh informasi tentang hasil pemeriksaan. Persentase ini dapat diperoleh karena kalimat-kalimat interpretasi naratif yang dihasilkan sesuai dengan tabel hasil pemeriksaan dan juga meningkatkan pemahaman pembaca tentang hasil pemeriksaan, termasuk hasil yang tidak normal.
Indra  Aulia,  Sistem  Pembangkitan  Interpretasi  Hasil  Pemeriksaan  Laboratorium  Kimia  Darah  dan  Urin  Berbahasa Indonesia menggunakan Algoritma Roulette Wheel dan Bigram

## 4. KESIMPULAN
Dalam penelitian ini, berhasil dikembangkan sebuah sistem yang dapat membangkitkan interpretasi naratif berdasarkan hasil pemeriksaan kimia darah dan urin pasien. Algoritma Roulette Wheel dan Bigram digunakan untuk membangkitkan kalimat-kalimat  interpretasi  dari  korpus  penjelasan  naratif  hasil  pemeriksaan  tersebut.  Hasil  persentase  ketiga  aspek naturalness (readability, clarity, dan general appropriateness) menunjukkan bahwa teks ringkasan yang dihasilkan oleh sistem  mudah  dipahami,  jelas  menyampaikan  informasi  hasil  pemeriksaan,  dan tepat  dalam  membantu  dokter  untuk memperoleh informasi tersebut. Penilaian dilakukan oleh dokter muda, dokter umum, dan perawat, dan menghasilkan nilai mencapai 86% hingga 96%. Hal ini menunjukkan bahwa sistem yang dikembangkan dapat memberikan hasil yang baik dan berguna bagi tenaga medis dalam memahami hasil pemeriksaan kimia darah dan urin pasien

## REFERENCES
[1] Joyce LeFever Kee, Handbook of Laboratory and Diagnostic Tests with Nursing Implications. 1994.
[2] F. , & A. R. Herawati, Pedoman Interpretasi Data Klinik. Kementrian Kesehatan Republik Indonesia . 2011.
[3] H. Wijaya, “Sistem Ringkasan Otomatis Untuk Melaporkan Hasil Pemeriksaan Hematologi Pasien Dalam Bentuk Representasi Tekstual,” Universitas Sumatera Utara, Medan, 2017.
[4] I. Aulia, S. Purnamawati, and J. Junianto, “Textual interpretation generation in Indonesian language based on blood chemistry tests data using r-template based approach,” Jurnal Teknologi dan Sistem Komputer, vol. 8, no. 1, pp. 44–53, Jan. 2020, doi: 10.14710/jtsiskom.8.1.2020.44-53.
[5] O. Salim Sitompul, E. Budhiarti Nababan, D. Arisandi, I. Aulia, and H. Wijaya, “Template-Based Natural Language Generation in Interpreting Laboratory Blood Test,” 2021.
[6] S. Andrian Sugianto and S. Rostianingsih, “PEMBUATAN APLIKASI PREDICTIVE TEXT MENGGUNAKAN METODE N-GRAM-BASED,” 2013.
[7] S.  Kusumadewi, Artificial Intelligence: Teknik dan Aplikasi. Yogyakarta: Graha Ilmu, 2003.
[8] S. Acharya, B. di Eugenio, A. D Boyd, K. Dunn Lopez, R. Cameron, and G. M Keenan, “Generating summaries of hospitalizations: A new metric to assess the complexity of medical terms and their definitions,” in Proceedings of the 9th International Natural Language Generation conference, 2016, pp. 26–30. doi: 10.18653/v1/W16-6604.
[9] B. di Eugenio et al., “PatientNarr: Towards generating patient-centric summaries of hospital stays,” Association for Computational Linguistics, 2014.
[10]  A. Gatt and E. Krahmer, “Survey of the State of the Art in Natural Language Generation: Core tasks, applications and evaluation,” Mar. 2017, [Online]. Available: http://arxiv.org/abs/1703.09902
[11]  D. Gkatzia, V. Rieser, and O. Lemon, “How to talk to strangers: Generating medical reports for first-time users,” in 2016 IEEE International Conference on Fuzzy Systems (FUZZ-IEEE), Jul. 2016, pp. 579–586. doi: 10.1109/FUZZ-IEEE.2016.7737739.
[12]  S. Varges, H. Bieler, M. Stede, L. C. Faulstich, K. Irsig, and M. Atalla, “SemScribe: Natural Language Generation for Medical Reports.” [Online]. Available: http://www.hl7.org/implement/
[13]  H. Wijaya, “Sistem Ringkasan Otomatis Untuk Melaporkan Hasil Pemeriksaan Hematologi Pasien Dalam Bentuk Representasi Tekstual,” Universitas Sumatera Utara, Medan, 2017.
[14]  I. Aulia and A. M. Barmawi, “An Automatic Health Surveillance Chart Interpretation System Based on Indonesian Language,” 2015.
[15]  A. Ramos-Soto, A. Bugarín, and S. Barro, “On the role of linguistic descriptions of data in the building of natural language generation systems,” Fuzzy Sets Syst, vol. 285, pp. 31–51, Feb. 2016, doi: 10.1016/j.fss.2015.06.019.
[16]  A. H. Schneider, A. Mort, C. Mellish, E. Reiter, and P. Wilson, “MIME-NLG in Pre-Hospital Care,” 2013. [Online]. Available: www.dotrural.ac.uk/mime
[17]   D. Jurafsky and J. H. Martin, “Speech and Language Processing An Introduction to Natural Language Processing, Computational Linguistics, and Speech Recognition Third Edition draft Summary of Contents.”