## IMPLEMENTASI CASE BASE REASONING MENGGUNAKAN METODE COSINE SIMILARITY UNTUK MENDIAGNOSA PENYAKIT PADA SAPI
Sainah P. Faransyah 1 , Sebastianus A. S. Mola, S. T., M.kom 2 , Yelly Y. Nabuasa, S.Kom., M.Cs 3 1,2,3 Jurusan Ilmu Komputer, Fakultas Sains dan Teknik, Universitas Nusa Cendana
1,2,3 Email: saynaputri@ymail.com

## INTISARI
Case Based Reasoning (CBR) merupakan teknik pemecahan kasus berdasarkan pengalaman pada kasus-kasus yang penah terjadi sebelumnya dengan nilai kemiripan tertinggi. Pada penelitian ini, penulis menerapkan CBR untuk mendiagnosa penyakit pada sapi. Sumber pengetahuan sistem diperoleh  dengan  mengumpulkan  data  rekam  medis  pada  tahun  2014,  2016,  dan  2017.  Sistem menggunakan  metode  Rough  Set  pada  proses  indexing  dan  untuk  perhitungan  nilai  kemiripan menggunakan metode Cosine Similarity dengan nilai batas kewajaran adalah 70%. Sistem ini dapat mendiagnosa  15  penyakit  berdasarkan  29  gejala  yang  ada.  Keluaran  sistem  berupa  diagnosa penyakit  beserta  solusi  pengobatan  dan  presentasi  kemiripan  dengan  kasus  terdahulu  untuk menunjukkan tingkat kebenaran hasil diagnosa. Berdasarkan hasil pengujian dengan menggunakan 30 kasus pada casebase didapatkan keakuratan sistem pada cara kedua adalah 27% dan pada cara ketiga  didapat  hasil  terbaik  dengan  menggunakan  3  fold  sebesar  33,33%.  Sistem  menghasilkan akurasi  yang  rendah karena jumlah kasus yang masih sedikit dan data yang tersebar pada  kasus yang ada.
Kata Kunci: Case-Based Reasoning, Rough Set, Cosine Similarity, Penyakit pada Sapi

## ABSTRACT
Case Based Reasoning (CBR) is a case-breaking technique based on experience in cases that have  previously  occurred  with  the  highest  similarity  value.  In  this  study,  the  authors  apply  CBR  to diagnose  cow  disease.  Sources  of  system  knowledge  are  obtained  by  collecting  cases  from  medical records on 2014, 2016, and 2017. The system uses the Rough Set method for indexing and the calculation of  similarity  values  using  the  Cosine  Similarity  method  with  threshold  70%.  This  system  is  able  to diagnose 15 diseases based on 29 existing symptoms. The output of the system in the form of the illness experienced, the solution and the presentation of  similarities with the previous case to show the truth level of possible diagnose. Based on the test of 30 cases on casebase obtained system accuracy at second part is 27% and at third part the system gets the best result using 3 fold by 33,33%. The system produces low accuracy due to the small number of cases and the scattered data in the case.
Keyword: Case Base Reasoning, Rough Set, Cosine Similarity, Cow Disease.

## I. PENDAHULUAN
Salah satu  hewan ternak yang paling banyak diternakkan adalah sapi. Sapi  memberikan banyak  manfaat  dan  keuntungan,  antara  lain  dapat  dimanfaatkan  dagingnya,  kulitnya,  dan sebagainya. Sama dengan hewan ternak lain, sapi mempunyai bermacam jenis penyakit. Penyakit pada sapi merupakan suatu masalah kesehatan hewan di Indonesia khususnya di Provinsi Nusa Tenggara  Timur  (NTT).  Penyakit  tersebut  disebabkan  oleh  banyak  hal  seperti  virus,  bakteri, parasit, cacing, dan sebagainya. Masalah penyakit dalam usaha peningkatan produksi ternak sapi merupakan gangguan dan ancaman yang serius. Kerugian yang ditimbulkan penyakit sapi dapat berbentuk kematian, pertumbuhan terlambat atau penurunan produksi.
Penyakit  pada  sapi  tidaklah  asing  bagi  peternak,  namun  merupakan  kendala  yang  sering dihadapi peternak. Para peternak kadang tahu bila ternaknya terserang penyakit, tetapi peternak tidak  tahu  penyakit  apa  yang  sedang  menyerang  ternaknya  serta  bagaimana  mengatasinya. Sehingga untuk mengetahui penyakit yang sedang menyerang ternak dibutuhkan seorang pakar
ISSN:2337-7631 (printed) ISSN: 2654-4091 (Online)
yang dalam hal ini adalah dokter hewan. Namun pada kenyataannya para pakar atau dokter tidak selalu ada ketika dibutuhkan karena terbatasnya tenaga ahli. Dari hasil wawancara dengan drh. Theresia F.I.M.D Murni diketahui bahwa jumlah dokter hewan yang ada di Kabupaten Kupang yaitu sebanyak 11 dokter hewan. Sedangkan populasi ternak sapi sebanyak 186.553 [1].  Maka rasio dokter hewan terhadap polulasi ternak sapi 11:186.553. Hal ini bila tidak segera ditangani besar  kemungkinan jika  ternak terserang penyakit maka  ternak yang lain dapat tertular bahkan dapat berujung pada kematian.
Solusi untuk mengatasi uraian masalah diatas adalah dengan membuat suatu media yang menerapkan  sistem  kerja  Case  Based  Reasoning  berbasis  web.  Sistem  Case  Based  Reasoning merupakan  salah  satu  alternatif  yang  memudahkan  peternak  sapi  dalam  mendiagnosa  penyakit sapi  secara  mandiri  berdasarkan  anjuran  yang  diberikan  oleh  sistem  tersebut.  CBR  merupakan sebuah  cara  untuk  menyelesaikan  suatu  kasus  baru  dengan  cara  mengadaptasi  atau  mengingat solusi yang terdapat pada kasus sebelumnya yang mirip dengan kasus baru tersebut  [2].
Penelitian  terdahulu  menggunakan  metode  Cosine  Similarity  yaitu  Sistem  Deteksi  Dini Diagnosa ISPA (Infeksi Saluran Pernapasan Akut) Pada Anak Dengan Metode Cosine Similarity [3], Pemanfaatan Metode Vector Space Model dan Metode Cosine Similarity pada Fitur Deteksi Hama  dan  Penyakit  Tanaman  Padi  [4],  dan  Perbandingan  Metode  Cosine  Similarity  dengan Metode Jaccard Similarity Pada Aplikasi Pencarian Terjemah Al-Qur’an Dalam Bahasa Indonesia [5].

## II.   MATERI DAN METODE

## 2.1 Data Penelitian
Data  yang  dikumpulkan  adalah  data  primer  yang  diambil  dari  Pusat  Kesehatan  Hewan (PUSKESWAN)  Dinas  Peternakan  Kabupaten  Kupang.  Data  yang  diambil  adalah  data  rekam medis  pada  penyakit  sapi  pada  tahun  2014,  2016  dan  2017  dengan  jumlah  data  sebanyak  115 kasus kemudian diolah dengan cara kasus-kasus tersebut dipilah sehingga diperoleh 30 data kasus yang  tidak  mengalami redundant atau  kesamaan  kasus  dimana  terdiri  dari  15  penyakit  dan  29 gejala.

## 2.2 Case Based Reasoning
Secara    singkat,  CBR    merupakan    salah    satu    teknik  pemecahan  masalah  berdasarkan pengalaman-pengalaman pada masa lalu. Pengalaman yang pernah terjadi di masa lalu tersebut disimpan  dalam  tempat  yang  disebut  dengan  basis  kasus.  Aamodt  dan  Plaza  [6],  menjelaskan sebuah CBR sebagai sebuah siklus yang disingkat 4 R yaitu 1. Retrieve dilakukan  untuk  mendapatkan/memperoleh  kembali  kasus  yang  paling menyerupai/relevan ( similar ) dengan kasus yang baru.
2. Reuse dilakukan  untuk  memodelkan/menggunakan  kembali  pengetahuan  dan  informasi kasus  lama  berdasarkan  bobot  kemiripan  yang  paling  relevan  ke  dalam  kasus  yang  baru, sehingga  menghasilkan  usulan  solusi  dimana  mungkin  diperlukan  suatu  adaptasi  dengan masalah yang baru tersebut.
3. Revise dilakuakn  untuk  meninjau  kembali  solusi  yang  diusulkan  kemudian  mengetesnya pada  kasus  nyata  (simulasi)  dan  jika  diperlukan  memperbaiki  solusi  tersebut  agar  cocok dengan kasus yang baru.
4. Retain dilakukan  untuk  mengintegrasikan/menyimpan  kasus  baru  yang  telah  berhasil mendapatkan solusi agar dapat digunakan oleh kasus-kasus selanjutnya yang mirip dengan kasus tersebut.
2.3 Indexing
Indexing merupakan  proses  pengelompokkan  kasus  yang  ada  berdasarkan  fitur  yang ditentukan.  Proses indexing dapat  mengefisienkan  waktu  dan  memory  karena  pada  saat melakukan proses pencarian kasus yang mirip dengan kasus yang baru, sistem CBR tidak perlu menghitung nilai kemiripan kasus baru terhadap semua kasus yang ada, namun cukup menghitung

## ISSN:2337-7631 (printed)
ISSN: 2654-4091 (Online)
nilai  kemiripan  terhadap  kasus  yang  berada  pada  kelompok  yang  sama  dengan  kasus  baru tersebut. Pada penelitian ini metode yang digunakan untuk indexing adalah rough set .
2.4 Rough Set
Teori rough set adalah sebuah teknik matematik yang dikembangkan oleh Pawlack pada tahun  1980  [7]. Rough  Set salah  satu  teknik  data  mining  yang  digunakan  untuk  menangani masalah Uncertainty , Imprecision dan Vagueness dalam  aplikasi Artificial  Intelligence (AI). Rough Set merupakan teknik yang efisien untuk Knowledge Discovery in Database (KDD) dalam tahapan proses dan Data Mining.

## 2.5 Cosine Similarity
Cosine  similarity adalah  perhitungan  kesamaan  antara  dua  vektor  n  dimensi  dengan mencari  kosinus  dari  sudut  diantara  keduanya  dan  sering  digunakan  untuk  membandingkan dokumen  dalam text  mining [8]. Cosine  Similarity memiliki  kelebihan  yaitu  tidak  terpengaruh pada panjang pendeknya suatu dokumen [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 ...........................(2.1)
Dimana : 𝑥. 𝑦 = vector dot product dari x dan y , dihitung dengan ∑ 𝑥 𝑖 .  𝑦 𝑖 𝑛 𝑖=1 ||𝑥|| =  panjang vektor x dihitung dengan ∑ (𝑥 𝑖 ) 2 𝑛 𝑖=1 ||𝑦|| =  panjang vektor y dihitung dengan ∑ (𝑦 𝑖 ) 2 𝑛 𝑖=1 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

## 2.6 Tahap Perancangan Sistem CBR
Perancangan sistem merupakan proses atau tahap untuk membangun sistem. Penelitian ini bertujuan  untuk  menerapkan  CBR  dengan  menggunakan  metode Cosine  Similarity dalam mendiagnosa penyakit pada sapi. Gambaran tahapan CBR yaitu: retrieve , reuse , revise dan retain dalam sistem CBR diagnosa penyakit pada sapi secara garis besar dapat dilihat pada flowchart gambar 3.1.

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Hasil Pengujian
Sistem CBR telah diberikan pengujian dengan 3 (tiga) cara pengujian. Cara pertama, sistem diuji dengan memasukan gejala yang sama dengan gejala pada satu kasus dalam basis kasus. Cara kedua,  sistem  diuji  dengan  memasukan  30  kasus  yang  diujikan  dengan  3  cara  pengujian mendapatkan nilai akurasi pada pengujian pertama sebesar 20%, pada pengujian kedua sebesar 20% dan pada pengujian ketiga sebesar 40%. Rata-rata akurasi sebesar 27%. Cara ketiga, sistem diuji  dengan  memasukan  30  kasus  yang  diujikan  dengan  menggunakan cross  fold  validation didapatkan hasil rata-rata akurasi terbesar pada perhitungan dengan menggunakan 3 fold dengan nilai 33,33%.
ISSN:2337-7631 (printed) ISSN: 2654-4091 (Online)
Peternak Sistem CBR untuk mendiagnosa penyakit sapi Pakar
Masukkan data login Masukkan data login Mulai Mulai Masukkan data gejala, data penyakit, data kasus Masukkan data revisi Cari case yang paling mirip dari case base beserta solusinya Fase Retrieve Masukkan data baru peternak (data gejala) Gunakan solusi tersebut untuk case baru Fase Reuse Hasil diagnosa Apakah nilai kemiripan berada di bawah threshold ? Ya Perbaiki case lama beserta solusinya Fase Revise Apakah hasil revisi sama dengan kasus dalam casebase ? Simpan case dan solusi kedalam case base Fase Retain Tidak Ya Selesai Selesai Apakah hasil rekam medis sama dengan kasus dalam casebase ? Hasil rekam medis Tidak Tidak Ya [ 3 ] [ 4 ] [ 6 ] [ 5 ] [ 7 ] [ 8 ] [ 1 ] [ 2 ] Registrasi Apakah anda memiliki akun ? Tidak Ya Indexing Case base penyakit_sapi [ 9 ] [ 10 ] [ 11 ] [ 12 ] [ 13 ] [ 14 ] [ 15 ] [ 16 ] [ 17 ] [ 17 ] Gambar 3.1 Flowchart Sistem CBR Diagnosa Penyakit Sapi

## 3.2 Pembahasan
Perbandingan  tingkat  keakuratan  sistem  antara  pengujian  cara  kedua  dan  pengujian  cara ketiga menggunakan cross fold validation adalah berbeda. Akurasi yang rendah dihasilkan oleh sistem dikarenakan jumlah case yang masih sedikit dan penyebaran data pada kasus-kasus yang ada.  Dari  berbagai  pembahasan  di  atas,  dapat  disimpulkan  bahwa  sistem  dapat  mendiagnosa penyakit pada sapi dengan tingkat keakuratan pengujian cara kedua dalam mendiagnosa penyakit pada sapi adalah sebesar 27% dan pengujian cara ketiga dengan 10 fold yaitu 27%, dengan 5 fold yaitu 23,33%, dan dengan 3 fold yaitu sebesar 33,33%.
ISSN:2337-7631 (printed) ISSN: 2654-4091 (Online)

## IV. KESIMPULAN DAN SARAN

## 4.1 Kesimpulan
Berdasarkan hasil penelitian pada sistem case base reasoning untuk mendiagnosa penyakit pada  sapi  menggunakan  metode Cosine  Similarity berbasis  web,  dapat  disimpulkan  sebagai berikut :
1. Dari hasil pengujian tahap pertama diperoleh kesimpulan yaitu sistem berhasil mendiagnosa penyakit pada sapi serta memberikan solusi dengan nilai kemiripan tertinggi 100% dan jika ada kasus yang memiliki nilai kemiripan dibawah 70% maka akan mendapatkan revisi oleh pakar.
2. Pengujian  pada  cara  kedua  terhadap  30  kasus  yang  diujikan  dengan  3  cara  pengujian mendapatkan nilai akurasi pada pengujian pertama sebesar 20%, pada pengujian kedua sebesar 20% dan pada pengujian ketiga sebesar 40%. Rata-rata akurasi sebesar 27%.
3. Pengujian pada cara ketiga terhadap 30 kasus yang diujikan dengan menggunakan cross fold validation didapatkan hasil rata-rata akurasi terbesar pada perhitungan dengan menggunakan 3 fold dengan nilai 33,33%.
4. Penyakit yang memiliki nilai similaritas tinggi tetapi hasil diagnosa berbeda antara pakar dan sistem dikarenakan penyakit yang di uji tidak ada didata latih sehingga sistem mendiagnosa penyakit  yang  memiliki  gejala  yang  paling  mirip.  Maka  dari  itu  hasil  perhitungan  diagnosa sistem tidak sama dengan diagnosa pakar.
5. Akurasi yang rendah dihasilkan oleh sistem dikarenakan jumlah case yang masih sedikit dan penyebaran data pada kasus-kasus yang ada.
6. Secara umum sistem Case Base Reasoning dapat digunakan untuk melakukan pendiagnosaan penyakit pada hewan sapi.

## 4.2 Saran
Sebagai  saran  dari  hasil  penelitian  ini  adalah  diharapkan  peneliti  selanjutnya  dapat menambahkan jumlah basis kasus karena keterbatasan data sehingga kasus yang dibahas dalam penelitian hanya sebanyak 30 data kasus dengan 15 penyakit dan 29 data gejala saja serta untuk meningkatkan  keakuratan  sistem.  Selanjutnya  peneliti  juga  dapat  menyempurnakan  proses indexing dengan menggunakan metode rought set dalam pencarian index kasus.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  Badan Pusat Statistik (2015), www.bps.go.id diakses pada 5 Juli 2017
[2]  Pal,  S.,  2004. Foundations  of  Soft  Case-Based  Reasoning. Hoboken:  Wiley  Interscience publication.
[3] Cahyani E. D., 2013, Sistem Deteksi Dini Diagnosa ISPA (Infeksi Saluran Pernapasan Akut) Pada Anak Dengan Metode Cosine Similarity.
[4]  Triana  A.,  Saptono  R.,  Sulistyo  E.  M.,  -,  Pemanfaatan  Metode Vector  Space  Model dan Metode Cosine Similarity pada Fitur Deteksi Hama dan Penyakit Tanaman Padi.
[5] Nurdiana O., Jumadi, Nursantika D., 2016, Perbandingan Metode Cosine Similarity dengan Metode Jaccard Similarity Pada  Aplikasi  Pencarian  Terjemah  Al-Qur’an  Dalam  Bahasa Indonesia, JOIN, Volume I No. 1.
[6]  Aamodt,  A.,  Plaza,  E.  1994. Case  Based  Reasoning:  Foundation  Issues  Methodological Variations, and System Approaches, AI Communication Vol 7 Nr, 1 March 1994, pp 39-59.
[7] Chouchoulas, A., 1999, ” A Rough Set Approach To Text Classification ”, The University Of Edinburgh.
[8]  Zhiqiang,  L.,  Werimin,  S.,  Zhenhua,  Y.  (2009). Measuring  Semantic  Similarity  between Words Using Wikipedia . IEEE. 251-255
ISSN:2337-7631 (printed) ISSN: 2654-4091 (Online)
[9] Rozas, I. R. dan Sarno, R., 2011, SiPKoKI ISO 27001: Sistem Pemilihan Kontrol Keamanan Informasi  Berbasis  ISO  27001, Seminar  Nasional Pascasarjana XI ,  ITS,  Surabaya,  27
Juli