p-ISSN : 2528-3561 e-ISSN : 2541-1934
Penggunaan Algoritma Nearest Neighbor Pada Sistem Penalaran Berbasis Kasus Untuk Diagnosis Penyakit ISPA
Miswar Papuangan 1* , Munazat Salmin 2
1 Prodi Teknik Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Pasifik Morotai, Maluku Utara
2 Prodi Teknik Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Khairun, Maluku Utara * Koresponden email : miswarpapuangan@gmail.com
Diterima: 10 Desember 2019 Disetujui: 16 Desember 2019

## Abstract
Acute Respiratory Infection  is defined as an acute respiratory disease caused by an infectious agent that is  transmitted  from  human  to  human.  Symptoms  include  shortness  of  breath,  difficulty  breathing,  sore throat,  fever,  wheezing,  runny  nose,  and  cough.  This  research  implements  CBR  to  help  diagnose  ARI. The diagnosis process is done by entering a new problem that contains the symptoms and risk factors that will be diagnosed in the system. The normalized nearest neighbor method with expert confidence is used to calculate the similarity between new problems and cases stored on a case basis.  The results of testing the system using 112 case data with 78 case stored in a case base and 34 data used as new cases data, the system has identified four types of ARI disease with a system performance measurement 97.06%. Keywords: Case-Based Reasoning, Nearest Neighbor, Symptom, Risk Factor, ISPA

## Abstrak
Infeksi Saluran Pernapasan Akut merupakan penyakit saluran pernapasan akut yang disebabkan oleh agen infeksi yang ditularkan dari hubungan manusia dengan manusia. Munculnya tanda gejala biasanya sangat cepat  hanya  dalam  waktu  hitungan  jam  sampai  beberapa  hari.  Gejala  berupa  sesak  napas,  kesulitan bernapas,  nyeri  tenggorokan,  demam,  mengi,  pilek,  dan  batuk.  Penelitian  ini  mengimplementasikan Penalaran Berbasis Kasus (PBK) untuk membantu melakukan diagnosis penyakit ISPA. Proses diagnosis dilakukan  dengan  cara  memasukkan  permasalahan  baru  yang  berisi  gejala-gejala  dan  faktor  risiko  yang akan  didiagnosis  ke  dalam  sistem  PBK . Metode nearest  neighbor yang  dinormalisasi  dengan  tingkat keyakinan  pakar  digunakan  untuk  menghitung  kesamaan  antara  permasalahan  baru  dengan  kasus  yang tersimpan  dalam  basis  kasus.  Hasil  pengujian  sistem  dengan  menggunakan  112  data  kasus  dengan  78 kasus  yang  tersimpan  dalam  basis  kasus  dan  34  data  dijadikan  sebagai  data  kasus  baru,  sistem  telah mengidentifikasi empat macam penyakit ISPA dengan pengukuran unjuk kerja sistem 97,06%.
Kata Kunci: Penalaran Berbasis Kasus, Nearest Neighbor, Gejala, Faktor Resiko, ISPA

## 1. Pendahuluan
Peyakit Infeksi Saluran Pernapasan Akut atau yang lebih dikenal dengan sebutan ISPA merupakan penyakit  saluran  pernapasan  pada  bagian  atas  ataupun  bagian  bawah  dan  menular,  yang  dapat menimbulkan berbagai spektrum penyakit yang berkisar tanpa gejala atau biasanya infeksi ringan sampai pada  penyakit  parah  sampai  mematikan,  yang  tergantung  pada  patogen  penyebabnya,  yakni  disebabkan karena  faktor  lingkungan,  faktor  hubungan  manusia  dengan  manusia.  Timbulnya  gejala  biasanya  sangat cepat, baik dalam hitungan jam sampai pada beberapa hari. Gejala berupa sesak napas, nyeri tenggorokan, pilek, mengi, demam, kesulitan bernapas, dan batuk [1].
Infeksi  virus  akut  biasanya  menular  pada  penyakit  epidermis  musiman  atau  influenza  musiman, penyakit influenza pandemik, yang ditandai dengan radang pada saluran pernapasan, biasanya ditunjukan dengan  adanya  demam  secara  mendadak,  menggigil,  merasa  sangat  letih,  nyeri  otot,  nyeri  tenggorokan, batuk, dan pilek [2]. Data Riset Kesehatan Dasar menunjukan jenis penyakit pneumonia menduduki pada peringkat  kedua  sebagai  penyakit  mematikan  pada  anak  usia  bayi  (23,8%)  dan  usia  balita  (15,5%), dengan  diilustrasikan  periode  prevalensi  dan  prevalens  dari  pneumonia  (1,8%)  dan  (4,5%).  Sedangkan menurut data  laporan  rutin  Subdit  ISPA,  terdapat insiden per 1000 anak dengan  usia balita di  Indonesia sebesar 20,54% [2].
Hasil  penelitian  penyakit  ISPA  yang  dilakukan  oleh  [3]  menunjukan  akurasi  sebesar  88,57%. Sedangkan  hasil  penelitian  yang  dilakukan  oleh  [4]  menggunakan  algoritma  k- nearest  neighboar menunjukan akurasi sebesar 94,29%.
Seorang  dokter  dalam  mendiagnosa  pasien  penderita  penyakit  ISPA,  maka  perlu  diketahui  tanda- tanda  gejala  dan  faktor  resiko  yang  di  rasakan  maupun  yang  dialami  oleh  pasien.  Kemunculan  suatu gejala dan faktor resiko pada pasien hampir sama dengan berbagai macam jenis penyakit ISPA, ini perlu perhatian  serius  dari  dokter  atau  dokter  spesialis  untuk  melakukan  tindakan  dalam  mengambil  suatu keputusan  diognosa  pasien.  Dengan  keterbatasan  kesediaan  dokter  spesialis  dapat  mengakibatkan lambatnya penanganan dalam mengatasi masalah diagnosa penyakit pasien, maka perlu adanya kebutuhan suatu alat bantu yang dapat membantu dan mengatasi untuk mendiagnosa pasien penderita jenis penyakit ISPA.
Terdapat  banyak  metode  yang  digunakan  untuk  merancang  dan  membangun  suatu  sistem diantaranya  dengan  menggunakan    kecerdasan  buatan  yaitu  sistem  penalaran  berbasis  kasus.  Cara  kerja penalaran berbasis kasus yakni menggunakan pengetahuan lama untuk memecahkan suatu permasalahan baru  dengan  cara  mengukur  kesamaan  antara  kasus  baru  dengan  kasus  yang  disimpan  dibasis  kasus. Kelebihan yang ditawarkan  menggunakan metode ini adalah akuisisi dan manajemen pengetahuan yang mudah dilakukan, dapat melakukan incremental learning , bersifat fleksibel dan adaptif.
Penelitian ini menerapkan  sebuah sistem penalaran berbasis  kasus  untuk diagnosis penyakit  ISPA dengan  pengukuran  similaritas  menggunakan  algoritma nearest  neighbor yang  dinormalisasikan  dengan tingkat keyakinan pakar. Salah satu sistem yang dibangun untuk membantu mendiognosa pasien penderita jenis penyakit ISPA dengan maksud sebagai alat bantu untuk membantu dokter spesialis untuk melakukan diagnosa dalam melayani pasien dengan cepat dan tepat.

## 2. Tinjauan Pustaka

## 2.1 Penalaran Berbasis Kasus
Penalaran  berbasis  kasus  adalah  suatu  sistem  yang  digunakan  untuk  memecahkan  permasalahan baru,  dengan  mengadaptasi  solusi  yang  digunakan  untuk  memecahkan  masalah  lama[5].  Penyelesaian masalah  dilakukan  dengan  metodologi  untuk  penalaran  dan  belajar.  Cara  kerja  PBK  dilakukan  dengan cara  penalaran  dalam  mengukur  kesamaan  kasus  baru  dengan  kasus  yang  tersimpan  dalam  basis  kasus selama terdapat kemiripan diantara keduanya [6].  Namun apabila dalam melakukan pengujian kesamaan dengan  mencari  kasus  yang  tersimpan  di  basis  kasus  dan  tidak  ditemukan,  maka  sistem  PBK  akan melakukan  suatu  teknik  yang  dinamakan  teknik  adaptasi  dengan  cara  memasukkan  kasus  tersebut  ke dalam  basis  kasus  untuk  disimpan  dan  kemudian  dilakukan  revisi  oleh  pakar  untuk  mendapatkan  solusi atas kasus tersebut. Terdapat empat sub proses sistem penalaran berbasis kasus [7]. 1. Retrieval :  Ide dasar dari teknik ini adalah membandingkan setiap fitur target kasus dengan fitur-fitur yang  tersimpan  pada  basis  basus,  kemudian  perbandingan  tersebut  dihitung  dengan  menggunakan fungsi similaritas.
2. Reuse : Dari hasil proses retrieval tidak diperoleh kasus yang sama, maka solusi yang disarankan oleh sistem adalah solusi kasus terdahulu yang mempunyai nilai similaritas tertinggi.
3. Revise : Revise merupakan bagian dari adaptasi sistem terhadap kasus yang belum berhasil didiagnosa. Permasalahan  baru  yang  tidak  diperoleh  kasus  yang  sama  atau  tidak  memiliki  nilai  similaritas tertinggi,  maka  solusi  yang  disarankan  adalah  menyerahkan  kasus  tersebut  kepada  pakar  untuk kemudian dilakukan perbaikan kesalahan.
4. Retain : Sebuah permasalahan baru diselesaikan dengan mencari sebuah kasus lama yang identik, jika ditemukan  maka  solusi  keduanya  juga  identik.  Solusi  kasus  baru  tersebut  kemudian  divalidasi  oleh pakar dan disimpan sebagai pengalaman yang nantinya berguna untuk pemecahan permasalahan baru.

## 2.2 Infeksi Saluran Pernapasan Akut
Infeksi  Saluran  Pernapasan  Akut  merupakan  infeksi  saluran  pernapasan  atas  maupun  pernapasan bawah  yang  menjadi  faktor  penyebabnya  adalah  infeksi  virus,  radang  parenkim  paru,  dan  bakteri[8]. ISPA  masih  menjadi  salah  satu  penyakit  endemik  dan  menjadi  masalah  kesehatan  yang  dialami masyarakat  karena  merupakan  penyakit  akut  dan  menyebabkan  kematian  yang  lebih  rentan  pada  anak usia  balita  yang  terjadi  diberbagai  negara  berkembang  termasuk  di  Indonesia.  Sehiggga  sangat  penting untuk diperhatikan pemerintah dalam menangani masalah penyakit ISPA [9]. Infeksi Saluran Pernapasan Akut  dapat  berlangsung  selama  2  minggu  bahkan  lebih  yang  ditularkan  melalui  polusi  udara,  darah, pernapasan  maupun  bersin  yang  terindikasi  kuman,  dan  bisa  juga  melalui  darah.  ISPA  ditandai  dengan gejala seperti demam, batuk, pilek, sakit kepala, sakit tenggorokan, anoreksia, muntah, nausea, dan lendir menjadi  kental  [8].  Data World  Health  Organization (WHO)  menunjukan  penyakit  ISPA  yang  paling sering  diderita  oleh  anak  usia  balita  (78%).  Terdapat  kasus  penyakit  ISPA  berat  (56%)  laki-laki  dan (44%) merupakan perempuan [1].

## 3. Metode Penelitian

## 3.1 Representasi Kasus
Penalaran  berbasis  kasus  tergantung  pada  struktur  dan  isi  koleksi  kasus.  Suatu  kasus  dapat diselesaikan  dengan  memanggil  kasus  terdahulu  yang  sesuai  dengan  dengan  kasus  baru.  Suatu  kasus merupakan bagian dikontekstualisasi pengetahuan mewakili pengalaman [10].
Representasi  sebuah  kasus  dalam  domain  medis  untuk  kepentingan  diagnosis  penyakit,  lazimnya terbagi menjadi tiga bagian yaitu identitas pasien, kondisi pasien sebagai permasalahan, dan solusi dalam bentuk  diagnosis  [5].  Kasus  dapat  direpresentasikan  dalam  berbagai  bentuk,  seperti  representasi preposisional,  frame,  jaringan  semantik.  Berikut  salah  satu  model  representasi  kasus  yang  digunakan dalam bentuk frame sebagaimana diperlihatkan pada Tabel 1 .
Tabel 1 . Jenis dan penilaian atribut Atribut Nilai Usia Dalam satuan tahun Jenis kelamin Laki-laki = 1 dan Perempuan = 0 Gejala dan faktor risiko Ya = 1 dan Tidak = 0 Tingkat keyakinan Range 0 – 100 (dalam satuan persen) Diagnosis Faringitis Bronkitis Influenza Pneumonia
Data  identitas  pasien  dirahasiakan  dalam  merepresentasi  sebuah  kasus  ke  dalam  sistem  PBR. Permasalahan  dalam  penelitian  ini  direpresentasikan  melalui  beberapa  fitur  yaitu  usia,  jenis  kelamin, gejala,  dan  faktor  risiko.  Sedangkan solution  space -nya  meliputi  Faringitis,  Bronkitis,  Influenza,  dan Pneumonia.
3.2 Teknik Retrieve Teknik  retrieve digunakan  untuk  mencari  kasus  terhahulu  yang  indentik  dengan  kasus  baru menggunakan  algoritma nearest  neighbor .  Algoritma nearest  neighbor digunakan  untuk  menghitung kemiripan  antara  permasalahan  kasus  baru  dengan  kasus  yang  tersimpan  dalam  basis  kasus  dengan membandingkan setiap fitur-fitur yang ada pada suatu kasus.
Fitur-fitur tiap kasus ditentukan oleh pakar yang mempunyai bobot nilai berbeda satu sama lainnya, sebagaimana ditunjukkan pada Tabel 2 .
Tabel 2 . Bobot atribut Atribut Faringitis Bronkitis Influenza Pneumonia Usia 5 5 5 5 Jenis kelamin 5 5 5 5 Demam 2 2 1 3 Nyeri menelan 2 2 1 2 Sakit kepala 4 4 3 5 Pilek 1 1 1 1 Mual 1 1 1 2 Amandel 4 4 2 6 Batuk 2 2 1 3 Gelisah 1 1 1 1 Malaise/lemas 2 1 1 2 Anoreksia/gangguan makan 1 1 1 1 Nyeri otot 2 2 1 2 Tachypnea/nafas cepat 2 2 2 2 Dyspnea/sesak nafas 5 6 3 7 Nyeri sendi 3 3 2 5 Berdahak 4 4 2 4 Gemetar, mengigil dan kejang 3 3 3 3 Suara serak 1 1 1 1
p-ISSN : 2528-3561 e-ISSN : 2541-1934
Detak jantung cepat 2 2 2 2 Diare 2 2 1 2 Muntah 4 4 2 3 Pusing 2 2 2 2 Sakit perut 5 5 5 5 Gatal-gatal/bintik merah 4 4 4 4 Gangguan penglihatan 6 6 6 8 Nyeri dinding dada 8 7 6 10 Afebris/demam tetapi tidak menunjukan tanda-tanda demam 1 1 1 1 Tidak bisa tidur 1 1 1 1 Berkeringat 1 1 1 1 Nyeri ulu hati 7 6 5 9 Nyeri telinga 4 3 2 5 Merokok 5 6 5 7 Asma 8 8 5 8 Infeksi 3 3 2 3 Minuman keras 6 6 4 7 Riwayat penyakit 5 5 3 6 Hipotermia 5 5 3 6 Stress 2 2 2 2 Volume cairan 3 3 3 5

## Similaritas Lokal
Pengukuran similaritas akan menghasilkan nilai yang menentukan tentang ada atau tidak kemiripan antara kasus baru dengan kasus yang tersimpan dalam basis kasus. Suatu kasus dikatakan identik dengan kasu baru apabila nilai similaritas sama dengan 1, jika dikatakan mirip jika nilai similaritasnya dibawah 1. Pengukuran  similaritas  lokal  diasumsikan  bahwa  seluruh  data  yang  ada  dalam  basis  kasus  memiliki atribut yang bernilai sama (sudah diseleksi). Untuk menghitung fungsi similaritas lokal tipe data numerik menggunakan  persamaan  (1)  [11]. Dimana 𝑠, 𝑡 merupakan  nilai  tiap  fitur  yang  akan  dibandingkan sedangkan 𝑅 merupakan range nilai  fitur  tersebut  dan  untuk  tipe  data Boolean ,  fungsi  similaritas  lokal berlaku persamaan (2) [11].
𝑓(𝑠, 𝑡) = 1 − |𝑠−𝑡| 𝑅 (1) 𝑓(𝑠, 𝑡) = { 1 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑠 = 𝑡 0 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑠 ≠ 𝑡 (2)

## Pengukuran Tingkat Keyakinan
Untuk menghitung tingkat keyakinan bahwa suatu permasalahan baru yang disimbolkan dengan 𝑇 merupakan  bagian  dari  basis  kasus  yang  disimbolkan  dengan 𝑆 .  Untuk  menghitung  tingkat  keyakinan pada permasalahan baru menggunakan persamaan (3) [12].
𝜇(𝑆, 𝑇) = 𝐽(𝑆 𝑖, 𝑇 𝑖 ) 𝐽(𝑇 𝑖 ) (3)
Keterangan : 𝜇(𝑆, 𝑇) : tingkat keyakinan terhadap permasalahan baru 𝑇 yang indentik dengan basis kasus 𝑆 𝐽(𝑆 𝑖 , 𝑇 𝑖 ) : banyaknya fitur atribut permasalahan baru 𝑇 yang  indentik dengan basis kasus 𝑆 𝐽(𝑇 𝑖 ) : banyaknya fitur atribut yang muncul pada permasalahan baru

## Similaritas Global
Metode  untuk  menghitung  bobot  kemiripan  pada  similaritas  global  yakni  dengan  menggunakan algoritma nearest  neighbor .  Similaritas  global  digunakan  untuk  menghitung  tingkat  kemiripaan  antara permasalahan baru dengan kasus-kasus yang disimpan pada basis kasus, dengan menggunakan persamaan (4) [13].
𝑆𝑖𝑚𝑁𝑁(𝑆, 𝑇) = ∑ 𝑓(𝑆 𝑖, 𝑇 𝑖 )∗(𝑊 𝑖 ) 𝑛 𝑖=1 ∑ 𝑊 𝑖 𝑛 𝑖=1 (4)
Keterangan : 𝑆𝑖𝑚𝑁𝑁(𝑆, 𝑇) : similaritas global antara basis kasus (𝑆) dengan permasalahan baru (𝑇)
𝑇 : permasalahan baru 𝑆 : kasus yang tersimpan dalam basis kasus 𝑛 : banyaknya fitur atribut dalam setiap kasus 𝑖
: fitur atribut individu antara 1 sampai dengan fitur 𝑛 𝑓(𝑆 𝑖 , 𝑇 𝑖 ) : fungsi similaritas lokal fitur atribut ke- 𝑖 antara basis kasus 𝑆 dan permasalahan baru 𝑇 𝑊 𝑖 : bobot nilai yang diberikan pada tiap atribut ke- 𝑖
Mengingat  pentingnya  tingkat  keyakinan  pakar  terhadap  setiap  kasus,  maka  perlu  dilakukan perubahan. Perubahan dilakukan untuk menangani permasalahan yang serupa, dengan menambah tingkat keyakinan pada persamaan (3) dengan persamaan (4) ke dalam perhitungan similaritas kasus sebagaimana ditunjukan oleh persamaan (5).
𝑆𝑖𝑚𝑁𝑁(𝑆, 𝑇) = ∑ 𝑓(𝑆 𝑖, 𝑇 𝑖 )∗(𝑊 𝑖 ) 𝑛 𝑖=1 ∑ 𝑊 𝑖 𝑛 𝑖=1 * P ( S ) ∗ 𝐽(𝑆 𝑖, 𝑇 𝑖 ) 𝐽(𝑇 𝑖 ) (5)
Keterangan: 𝑆𝑖𝑚𝑁𝑁(𝑆, 𝑇) : similaritas global antara basis kasus 𝑆 dengan permasalahan baru 𝑇 𝑓(𝑆 𝑖 , 𝑇 𝑖 ) : fungsi similaritas lokal fitur atribut ke- 𝑖 antar basis kasus 𝑆 dengan permasalahan baru 𝑇 𝑛 : banyaknya fitur atribut dalam setiap kasus 𝑆 𝑖 : atribut ke- 𝑖 dari basis kasus 𝑇 𝑖 : atribut ke- 𝑖 dari permasalahan baru 𝑊 𝑖 : bobot nilai yang diberikan pada atribut ke- 𝑖 pada penyakit dari basis kasus 𝑃(𝑆) : persentase tingkat keyakinan pakar terhadap tiap kasus di basis kasus 𝐽(𝑆 𝑖 , 𝑇 𝑖 ) : banyaknya fitur atribut permasalahan baru 𝑇 yang identik dengan kasus di basis kasus 𝑆 𝐽(𝑇 𝑖 ) : banyaknya fitur atribut yang muncul pada permasalahan baru.

## 3.3 Proses Adaptasi
Kasus-kasus  hasil retrieval merupakan  kasus  terdahulu  yang  identik  dengan  masalah  kasus  baru, maka  solusi  dari  kasus  terhadulu  dapat  digunakan  kembali  oleh  masalah  kasus  baru.  Namun  terkadang tidak  semua  kondisi  permasalahan  baru  sama  dengan  kasus  terdahulu,  maka  solusi  dari  permasalahan baru perlu diubah agar sesuai dengan kondisi yang sebenarnya. Proses ini disebut proses adaptasi. Berikut terdapat beberapa teknik yang digunakan untuk melakukan proses adaptasi [5].
1. Null Adaptation
2. Pengaturan parameter
3. Reinstantiation
4. Derivation replay
5. Perbaikan model terpadu.
Teknik  adaptasi  yang  digunakan  adalah  dengan  menentukan  nilai threshold .  Jika  similaritas tertinggi memiliki nilai atas threshold ( ≥ 80%) maka solusi dari kasus yang mempunyai nilai similaritas tertinggi  dipilih  sebagai  solusi  permasalahan  kasus  baru.  Sedangkan  jika  kurang  dari 80% maka  akan disimpan untuk mendapatkan revisi dari pakar.

## 3.4 Deskripsi Sistem
Sistem  yang  dibangun  digunakan  untuk  melakukan  diagnosis  penyakit  ISPA  dengan mengimplementasikan  konsep  penalaran  berbasis  kasus.  Algoritma nearest  neighbor yang mengakomodasi  tingkat  keyakinan  digunakan  untuk  mencari  nilai  kemiripan  antara  kasus  terdahulu dengan  permasalahan  baru  pada  saat  dilakukan  proses retrieval .  Secara  garis  besar  deskripsi  sistem ditunjukan pada Gambar 1 .
Mulai
Pengukuran similaritas lokal
Case base Pengukuran similaritas global dengan nearest neighbor Problem dikirim ke pakar Selesai Masalah baru Similaritas (target) ≥ 80% ? Ya Tidak Reuse Ya Tidak Solusi di simpan Ya Tidak Mencari similaritas tertinggi Target = kasus dengan similaritas tertinggi Pakar memberi diagnosis
Gambar 1. Diagram alir sistem PBK untuk diagnosa penyakit ISPA

## 3.5 Pengujian Sistem
Pengujian  sistem  dilakukan  dengan  melakukan  pengukuran  terhadap  data  yang  diujikan. Pengukuran akurasi dihitung dengan membandingkan jumlah diagnosis benar oleh sistem dengan jumlah data uji. Perbandingan dapat dituliskan dalam bentuk persamaan (6) [14].
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = ∑ 𝑑𝑖𝑎𝑔𝑛𝑜𝑠𝑎 𝑏𝑒𝑛𝑎𝑟 ∑ 𝑑𝑎𝑡𝑎 𝑢𝑗𝑖 × 100% (6)

## 3.6 Diagram Konteks
Diagram  konteks  merupakan  level  tertinggi  dari  data  flow  diagram  yang  menggambarkan  suatu sistem  yang  dibangun  dengan  dokumen input dan output serta  entitas-entitas  yang  berhubungan  dengan sistem yang dibangun.  Sistem  yang dibangun yakni  sistem PBK untuk diagnosa penyakit  ISPA  terdapat tiga  entitas  pengguna  sistem,  yakni  admin,  pakar,  dan  paramedis.  Diagram  konteks  sistem  PBK  untuk diagnosa peyakit ISPA ditunjukan pada Gambar 2.
CBR Untuk Diagnosa Penyakit ISPA
PARAMEDIS
ADMIN Data basis kasus Data pembobotan Data gejala Data faktor resiko
Data penyakit Data login Data identitas Kondisi pasien Data login Manajemen user Data login Konfirmasi hak akses Konfirmasi hak akses Konfirmasi revisi kasus baru Konfirmasi manajemen basis kasus Konfirmasi hak akses Hasil diagnosis PAKAR
Gambar 2. Diagram konteks sistem PBK untuk diagnosa Penyakit ISPA
Pada Gambar 2 menunjukan bahwa pakar menginput data-data ke dalam sistem PBK berupa usia, jenis kelamin, gejala, faktor resiko, data penyakit, dan data nilai pembobotan ke dalam basis kasus. Selain data-data  tersebut,  pakar  juga  melakukan  revisi  terhadap  sebuah  permasahan  baru.  Sistem  akan memberikan  notifikasi  ke  pakar  apabila  terdapat  kasus  yang  memerlukan  revisi.  Seorang  paramedis menginput data berupa identitas pasien dan kondisi yang dirasakan maupun dialami pasien yakni gejala dan  faktor  resiko.  Setelah  paramedis  melakukan  proses  diagnosa,  sistem  akan  menampilkan  hasil diagnosis  ke  paramedis  untuk  kemudian  diberikan  ke  pasien  atau  bisa  juga  disimpan  hasil  diagnosis permasalahan  baru  tersebut  ke  dalam  sistem.  Sedangkan  admin  merupakan  user  yang  berhubungan dengan tata kelola pengguna sistem.

## 3.7 Rancangan Arsitektur Sistem
Sistem  dirancang  untuk  dapat  melakukan  diagnosis  penyakit  ISPA.  Proses  diagnosis  dilakukan dengan  cara  menginput  data-data  pasien  ke  dalam  sistem  oleh  pakar,  paramedis,  dan  admin.  Arsitektur sistem yang dibangun secara umum ditunjukan oleh Gambar 3 . Pada Gambar 3 menunjukan bagaimana proses dari suatu sistem PBR yang dibangun. Tahap awal paramedis  melakukan  penginputan  permasalahan  baru  berupa  data-data  pasien  yakni  data  usia,  jenis kelamin,  gejala,  dan  faktor  resiko  ke  dalam  sistem  PBK  menggunakan  modul input data  yang dikembangkan  melalui  GUI  ( Graphical  User  Interface ).  Kemiripan  permasalahan  baru  dengan  kasus terdahulu  yang  disimpan  di  basis  kasus  dihitung  dengan  menggunakan  algoritma nearest  neighbor . Jika kasus terdahulu mempunyai nilai similaritas tertinggi, maka selanjutnya dipilih untuk dijadikan kandidat solusi  dari  permasalahan  baru  yang  diinputkan  tersebut.  Kandidiat  solusi  yang  mempunyai  nilai similaritas ≥ 80% maka solusi tersebut diambil sebagai solusi permasalahan. Sedangkan jika mempunyai nilai  similaritas < 80% ,  maka  permasalahan  tersebut  disimpan  untuk  kemudian  dilakukan  revisi  oleh pakar.  Dari  solusi  hasil  proses  diagnosis  yang  dilakukan  kemudian  di  sampaikan  kepada  user  melalui modul output untuk diberikan kepada pasien.
Gambar 3 . Arsitektur sistem PBK untuk diagnosis penyakit ISPA

## 3.8 Data dan Metode Pengujian
Data yang digunakan yaitu data pasien penderita penyakit ISPA. Jumlah data kasus yang digunakan untuk  menyusun  basis  kasus  sebanyak78  data  kasus  atau  70%  dari  total  data  penderita  penyakit  ISPA yang  diperoleh  (112  data  kasus). Tabel  3 memperlihatkan  rincian  data  pasien  penderita  penyakit  ISPA yang digunakan.
Tabel 3 . Jumlah data basis kasus pasien penderita jenis penyakit ISPA
No Jenis Penyakit ISPA Jumlah Data Kasus Data Basis Kasus 1. Faringitis 36 25 2. Bronkitis 40 28 3. Influenza 9 6 4. Pneumonia 27 19 Total 112 78
Sebanyak 34 kasus atau 30% dari total keseluruhan data pasien penderita penyakit ISPA digunakan sebagai data uji. Rincian data uji ditunjukkan pada Tabel 4 .
Tabel 4 . Jumlah data uji yang digunakan No Jenis Penyakit ISPA Jumlah Data Kasus Data Uji 1. Faringitis 36 11 2. Bronkitis 40 12 3. Influenza 9 3 4. Pneumonia 27 8 Total 112 34
Evaluasi  hasil  pengujian  sistem  dalam  mendignosis  penyakit  ISPA  dilakukan  dengan  cara menghitung tingkat akurasi.

## 4. Hasil dan Pembahasan
Pengujian  dilakukan  dengan  cara  mengukur  hasil  diagnosis  benar  oleh  sistem  yang  dibangun dengan  diagnosis  permasalahan  baru.  Hasil  pengujian  dari  keseluruhan  data  uji  yang  telah  dilakukan, maka  didapat  dua  permasalahan  yang  mempunyai  nilai  similaritas  di  bawah  batas  nilai threshold yang ditetapkan sehingga tidak dapat diklasifikan ke dalam jenis penyakit ISPA.
Pengukuran  akurasi  secara  keseluruhan  dapat  membantu  untuk  mengetahui  dan  melihat  rincian kinerja sistem yang dibangun, yakni seberapa kelas 𝑋 secara benar yang diklasifikasikan sebagai kelas 𝑋
dan  kesalahan  diklasifikasikan  sebagai  kelas  yang  lain.  Informasi  ini  disajikan  dalam Confusion  Matrix [15].
Rekapitulasi hasil pengujian untuk setiap kombinasi diperlihatkan pada Tabel 5 dan diilustrasikan dalam  bentuk  grafik  oleh Gambar  3 .  Sumbu  horisontal  menunjukkan  jenis  penyakit  ISPA  dan  sumbu vertikal menunjukkan jumlah diagnosis benar sesuai jenisnya.
Tabel 5. Confusion matrix hasil pengujian
Predicted class (hasil pengujian sistem) Faringitis Bronkitis Influenza Pneumonia Actual class Faringitis 11 0 0 0 Bronkitis 1 11 0 0 Influenza 0 0 3 0 Pneumonia 0 0 0 8
Gambar 3 . Grafik hasil pengujian yang dilakukan
Perhitungan  akurasi  akan  menunjukan  persentase  unjuk  kerja  sistem  yang  dibangun  dalam mengenali jenis penyakit ISPA secara benar. Unjuk kerja sistem hitung dengan menggunakan persamaan (6).
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 33 33 + 1 × 100% = 97,06%

## 5. Kesimpulan
Dari  hasil  pengujian  yang  telah  dilakukan,  maka  dapat  disimpulkan  bahwa  sistem  penalaran berbasis kasus yang telah dirancang dan dibangun untuk mendiagnosis penyakit ISPA dengan pengukuran similaritas menggunakan algoritma nearest neighbor dengan nilai threshold 80% , sistem memiliki unjuk kerja dengan tingkat akurasi sebesar 97,06%

## 6. Daftar Pustaka
[1] World  Health  Organization  ( WHO ),  2018. Pencegahan  dan  Pengendalian  Infeksi  Saluran Pernapasan Akut (ISPA) Yang Cenderung Menjadi Epidemi dan Pandemi, Trust Indonesia Partner in Development.
[2]    Kemenkes  RI.  2007, Profil  Kesehatan  Indonesia,  Health  Statistics ,  Kementerian  Kesehatan Republik Indonesia, Jakarta.
[3]    Salmin,  M.,  dan  Hartati,  S.,  2018, Case  Based  Reasoning  Untuk  Diagnosis  Penyakit  Infeksi Saluran Pernapaan Akut. Jurnal Informatika dan komputer (JIKO), 1, 1, 21-26.
11 12 3 8 11 11 3 8 0 2 4 6 8 10 12 14 Faringitis Bronkitis Influenza Pneumonia Data uji Diagnosa benar
[4]    Papuangan,  M.,  2018, Penerapan  Case  Based  Reasoning  Untuk  Sistem  Diagnosis  Penyakit Hepatitis. Jurnal Informatika dan Komputer (JIKO), 1, 1, 7-12.
[5]    Pal,  S.K.,  dan  Shiu,  S.C.K.,  2004, Foundation  of  Soft  Case-Based  Reasoning ,  John  Willey  and Sons, Inc., New Jersey.
[6]    Rismawati,  T.,  dan  Hartati,  S.,  2012, Case  Based  Reasoning  Untuk  Diagnosa  Penyakit  THT (Telinga Hidung dan Tenggorokan). IJCCS , 1, 1, 67-78.
[7] Aamodt,  A.,  dan  Plaza,  E.,  1994, Case  Based  Reasoning .  Foundational  Issues,  Methodological Variations, and System Approaches, AI Communication IOS Press , 7, 1, 39-59
[8] Wijayaningsih, K.S., 2013, Standar Asuhan Keperawatan. TIM, Jakarta.
[9]    Kemenkes  RI,  2013. Riset  Kesehatan  Dasar;  RISKESDA ,  Balitbang  Kementerian  Kesehatan Republik Indonesia, Jakarta.
[10]  Delany,  S,  J.,2006,  Using  Case-Based  Reasoning  for  Spam  Filtering. Tesis ,  Dublin  Institute  of Technology. Dublin. Irlandia.
[11]  Jha,  M.K.,  Pakhira,  D.,  dan  Chakraborty,  B.,  2013. Diabetes  Detection  and  Care  Applying  CBR Technuquez, IJSC , 6, 2, 132-137
[12]  Nurdiansyah,  Y.,  dan  Hartati,  S.,  2014, Case  Based  Reasoning  Untuk  Pendukung  Diognosa Gangguan  Pada  Anak  Autis,  Tesis ,  Prodi  S2/S3  Ilmu  Komputer,  Universitas  Gadjah  Mada, Yogyakarta.
[13]  Ong, L., S., Shepherd, B., Tong, L. C., Choen, F.S., Ho, H.K., Tang. C.L., Ho. Y.S., dan Tan. K., 1997.  The  Colortecal  Cancer  Reccurence  Support  (CARES) System  Artificial  Intelligence  in Medicine Elsevier , vol 11, 175-188.
[14]  Witten,  I.H.,  dan  Frank,  E.,  2005.  Data  Mining  : Practical  Machine  Learning  Tools  and Techniquez , 2, Morgan Kaufmann Publisher, San Fransisco.
[15]  Bramer, M., 2007, Principles of Data Mining , Springer-Verleg, London.