JUMANJI
ISSN (e): 2598-8069

## Sistem Pakar Penyakit Kulit Pada Manusia Menggunakan Metode Case Base Reasoning (CBR) Dengan Algoritma Sorensen Coefficient
ASDAR ASDAR 1 , RIZAL ADI SAPUTRA 2 , IKA PURWANTI NINGRUM 3
1 2 3 Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Halu Oleo Kampus Bumi Tridharma Anduonohu, Jalan H.E.A. Mokodompit asdar.alghifar@gmail.com 1 , rizaladisaputra@uho.ac.id* 2 , ika.purwanti.n@uho.ac.id 3

## ABSTRAK
Permasalahan yang sering terjadi pada masyarakat pada dunia kesehatan adalah ketersediaan pakar yang memiliki pengetahuan tertentu, seperti dokter spesialis kulit,  yang  tidak  mudah  diperoleh  ataupun  waktunya  yang  terbatas,  ataupun terkendala dengan kurangnya biaya bagi masyarakat yang ingin berobat ataupun bertemu  dengan  pakar.  Sehingga  perlu  dibangun  suatu  sistem  yang  dapat membantu  penderita,  dokter  atau  siapapun  untuk  dapat  meringankan pekerjaannya.  Sistem  pakar  adalah  sistem  yang  mampu  menirukan  penalaran seorang pakar ke dalam komputer sehingga dapat menyelesaikan masalah yang seperti biasa dilakukan oleh para ahli.  Penelitian ini menggunakan metode case base reasoning untuk metode penalarannya dan menggunakan algoritma sorensen coeffcient untuk mencari nilai kedekatan kasus baru dengan kasus lama dari jenis penyakit kulit yang disebabkan oleh jamur, bakteri, virus, parasit, alergi dan luka bakar dengan kasus sebanyak 130 kasus yang terbagi menjadi 104 kasus data latih dan  26  kasus  sebagai  data  uji.  Berdasarkan  hasil  pengujian  pada  sistem  ini memiliki tingkat akurasi terbesar 100% dan terendah 83.33%.
Kata  kunci :  Case  base  reasoning,  penyakit  kulit,  sistem  pakar,  sorensen coefficient.

## ABSTRACT
The problem often occurs community in health world availability experts who have certain knowledge, such skin specialists, who not easily obtained have limited time, constrained lack funds for people who want seek treatment or meet with experts. Therefore necessary build system help patients and doctors their work. System is expert system, expert system is system that imitate the reasoning of expert into computer that can solve problems is usually done by experts. This study case base reasoning method for reasoning method and uses Sorensen coefficient algorithm find the value proximity of new cases old cases of skin diseases caused by fungi, bacteria, viruses, parasites, allergies and burns with 130 cases which divided into 104 cases training data and 26  cases test data.  Based on the test results, this system has the highest accuracy rate of 100% and the lowest is 83.33%.
Keywords :  Case  base  reasoning,  expert  system,  skin  disease,  sorensen coefficient.
Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Kulit Pada Manusia Menggunakan Metode Case Base Reasoning (CBR) Dengan Algoritma Sorensen Coefficient

## 1. PENDAHULUAN
Kemajuan  ilmu  pengetahuan  dan  teknologi  khususnya  dibidang  teknologi  informasi, dalam    sisi    kehidupan    tidak    terlepas    dari    komputerisasi    termasuk    dunia    kesehatan. Permasalahan yang sering terjadi pada masyarakat adalah ketersediaan pakar yang memiliki pengetahuan  tertentu,  seperti  dokter  spesialis  kulit,  yang  tidak  mudah  diperoleh  ataupun waktunya yang terbatas, ataupun terkendala dengan kurangnya biaya bagi masyarakat yang ingin berobat ataupun bertemu dengan pakar. Sehingga para pasien yang menderita penyakit ini perlu penanganan yang segera (Kartinah, 2021).
Berdasarkan data dari Kementrian Kesehatan Republik Indonesia tahun 2019, salah satu jenis penyakit kulit yang paling banyak menyerang masyarakat Indonesia adalah jenis penyakit kulit kusta/ lepra.  Pada  tahun  2000  Indonesia  telah  mencapai  status  eliminasi  kusta,  angka prevalensi kusta di Indonesia pada tahun 2019 sebesar 0,74 kasus per 10.000 penduduk dan angka penemuan kasus baru sebesar 6,51 kasus per 100.000 penduduk. Pada  tahun 2019 dilaporkan 17.439 kasus baru kusta yang 85% diantaranya merupakan kusta tipe Multi Basiler (MB). Dan masih banyak lagi jenis penyakit kulit lainnya (Kemenkes, 2020).
Oleh karena itu perlu dibangun suatu sistem yang dapat membantu penderita, dokter atau siapapun  yang  bergerak  dibidangnya  untuk  dapat  meringankan  pekerjaannya  sehingga mampu mengurangi angka kasus penyakit kulit pada manusia untuk tahun berikutnya. Sistem tersebut adalah sistem pakar, sistem pakar adalah sistem yang mampu menirukan penalaran seorang pakar ke dalam komputer sehingga dapat menyelesaikan masalah yang seperti biasa dilakukan oleh para ahli.
Sebelumnya  sudah  ada  penelitian  yang  berhubungan  dengan  sistem  pakar  untuk  penyakit kulit.  Penelitian  tersebut  dilakukan  oleh  Dina  Agustina,  Hindayati  Mustafidah  dan  Mustika Ratnaningsih Purbowati yang menggunakan sistem pakar untuk mendiagnosa penyakit kulit pada manusia. Sistem pakar yang dibangun menggunakan metode backward chaining, namun dalam  penelitian  tersebut,  gejala  yang  digunakan  untuk  mendiagnosa  hanya  untuk  jenis penyakit kulit yang mempunyai gejala akibat infeksi jamur (Agustina et al., 2016).
Pada  penelitian  lainnya  yang  berhubungan  dengan  sistem  pakar,  yang  dimana  penelitian tersebut  dilakukan  oleh Indra  Dharma  Wijaya,  Milyun  Ni’ma  Shoumi dan  Triska  Intania Sulistiyowati  menggunakan  sistem  pakar  untuk  mendiagnosa  penyakit  estrus  sapi  perah. Sistem  pakar  yang  dibangun  menggunakan  metode case  based  reasoning  dan  algoritma sorensen coefficient. Dengan menggunakan metode dan algoritma tersebut, sistem pakar yang dibangun mampu menghasilkan tingkat akurasi diagnosa sebesar 100% (Wijaya et al., 2020).
Menurut  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Roza  Fuad  Majeed,  Soran  AB.  M.  Saeed,  Dana Abdulmajeed  Abdilkarim  dan  Haval  Mohammed  Sidqi  (2020)  dengan  judul Skin  Tumors Diagnosis  Utilizing  Case  Based  Reasoning  and  The  Expert  System  menyimpulkan  bahwa dengan  menggunakan  penalaran  berbasis  kasus  (CBR)  dan  sistem  pakar  dapat  dibangun sistem yang murah, mudah digunakan dan sistem akurat untuk mendeteksi kanker kulit pada tahap awal untuk menyelamatkan hidup manusia, meningkatkan tingkat kelangsungan hidup, dan menurunkan biaya tes dermoskopi (Majeed et al., 2020).
Berdasarkan  ketiga  penelitian  di  atas,  bahwa  penelitian  tersebut  menggunakan  berbagai macam metode dan meneliti jenis penyakit yang berbeda, ada yang menggunakan metode case based reasoning dan ada yang menggunakan algoritma sorensen coefficient dimana hasil penelitian  yang  dilakukan  memiliki  tingkat  akurasi  yang  sangat  baik  dan  dapat  digunakan untuk membantu dokter dalam mendiagnosa penyakit yang diderita.
Berdasarkan  latar  belakang  yang  telah  diuraikan  sebelumnya,  dalam  penelitian  ini  akan dibangun  sebuah  sistem  pakar  untuk  mendiagnosa  penyakit  kulit  yang  penyebabnya  akan lebih banyak dibandingkan dengan penelitian sebelumnya yang telah dilakukan oleh (Agustina et al., 2016) dan akan menggunakan metode dan algoritma yang sama dengan penelitian yang telah dilakukan oleh (Majeed et al., 2020; Wijaya et al., 2020) agar mendapatkan hasil yang akurat dan sistem yang dibangun dapat digunakan. Sehingga pada penilitian ini akan dibangun sebuah “ Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Kulit Pada Manusia Menggunakan Metode Case Based Reasoning (CBR) dengan Algoritma Sorensen Coefficient ” , yang dapat mendiagnosa penyakit kulit akibat infeksi jamur, bakteri, virus, parasit, alergi dan luka bakar. Dengan adanya sistem pakar ini diharapkan dapat membantu penanganan sebagai tindakan awal untuk mengatasi penyakit kulit pada manusia.

## 2. METODOLOGI
Dalam  penelitian  ini  terdapat  beberapa  tahapan,  pertama  menyiapkan  data  sebagai  objek penelitian, data yang digunakan yaitu data kasus yang ditangani oleh pakar atau dokter. Tahap kedua yaitu  melakukan proses diagnosa penyakit  dengan menggunakan metode case base reasoning dan algoritma sorensen coefficient. Tahapan-tahapan yang dimaskud diantaranya:

## 2.1. Data Pengetahuan
Pengumpulan  data  yang  dilakukan  pada  penelitian  ini  yaitu  dengan  melakukan wawancara dengan pakar atau dokter penyakit kulit untuk mendapatkan data berupa kasus yang akan menjadi  bahan  pada  penilitian  ini.  Data  yang  dibutuhkan  adalah  kasus-kasus  yang  telah ditangani oleh dokter dengan penyakit kulit yang disebabkan oleh jamur, virus, bakteri, parasit, alergi  dan  luka  bakar.  Data  pengetahuan  didapatkan  dari  pengetahuan  dokter  Fadli  yang sedang bekerja di puskesmas kelurahan Watubangga, kecematan Pomalaa, kabupaten Kolaka, provinsi  Sulawesi  tenggara  dan  juga  memiliki  klinik  kesehatan  di  kelurahan  Dawi-dawi, kecematan Pomalaa.

## 2.2.  Metode Case Base Reasoning (CBR)
Case  Based  Reasoning  menggunakan  pendekatan  kecerdasan  buatan  yang  mengutamakan pemahaman masalah berdasarkan informasi dari kasus-kasus masa lalu, jika ada kasus baru maka  kasus  tersebut  akan  disimpan  dalam  basis  informasi  sehingga  kerangka  kerja  akan belajar dan mengetahui tentang kasus-kasus masa lalu yang diklaim. Secara umum, ada 4 langkah dalam pemikiran berbasis kasus (Irfansyah, 2017).

## 2.2.1. Retrieve (memperoleh kembali)
Pada proses retrieve ini kasus yang sama atau komparatif akan dipulihkan dengan kasus baru yang kita alami. Dalam persiapan ini, tahapan yang dapat kami lakukan adalah mengeluarkan bukti yang dapat dikenali, memulai koordinasi, dan penentuan.

## 2.2.2. Reuse (menggunakan kembali)
Pada proses reuse ini, kerangka kerja akan mencari masalah dalam  database melalui bukti yang  dapat  dikenali  dari  masalah  yang  tidak  digunakan.  Setelah  itu, framework  akan menggunakan  kembali  data  pada  isu-isu  yang  telah  terjadi  yang  memiliki  kesamaan  untuk memahami isu-isu yang tidak terpakai. Pegangan penggunaan kembali dipusatkan pada dua sudut. Untuk mulai dengan, perbedaan antara kasus masa lalu dan kasus saat ini. Saat ini, sebagian dari kasus kuno yang didapat akan dikirim sebagai kasus baru.

## Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Kulit Pada Manusia Menggunakan Metode Case Base Reasoning (CBR) Dengan Algoritma Sorensen Coefficient

## 2.2.3. Revise (meninjau kembali/memperbaiki)
Pada proses revise ini akan dilakukan survey atau kemajuan pengaturan yang telah didapat mengenai masalah tersebut. Ada dua tugas utama dari penyusunan amandemen ini, dalam penyusunan  ini  susunan  yang  telah  diperoleh  dari  penyusunan  kembali  akan  dievaluasi kembali. Jika berhasil, itu akan segera berlanjut ke persiapan lain, lebih tepatnya persiapan terus. Jika tidak, kerangka kerja akan membantu menyempurnakan pengaturan kasus yang didapat dari penyimpanan menggunakan ruang informasi tertentu.

## 2.2.4. Retain (menyimpan)
Pada proses retain, dapat dikatakan bahwa persiapan ini adalah yang terakhir dalam kerangka berpikir  berbasis  kasus.  Dalam  kerangka  persiapan  ini  akan  menyimpan  isu-isu  baru  dan kemudian  memasukkannya  ke  dalam  basis  informasi,  setelah  itu  akan  digunakan  untuk menerangi isu-isu masa depan.

## Gambar 1. Siklus Case Based Reasoning (Darwanto & Trisnawati, 2021)
Ada dua kondisi revisi kasus: pertama-tama, kasus yang dianalisis tidak memiliki kemiripan sama sekali dengan kasus di dalam kasus dasar. Saat ini, kasus memiliki kemiripan dengan kasus-kasus dalam kasus dasar tetapi memiliki nilai kedekatan di bawah 0,80, sehingga tingkat kepastian dalam kasus yang dianalisis tidak terlalu luas. Nilai kesamaan di bawah 0,60 akan dianggap tidak terlalu tepat oleh kerangka kerja. Kondisi dimana terdapat lebih dari satu kasus yang memiliki nilai kedekatan yang sama diatasi dengan memanfaatkan pemungutan suara kasus,  lebih  spesifiknya  dengan  mencoba  mencari  kedekatan  kasus  sasaran  dengan  kasus yang memiliki kesamaan (Abdiansah, 2009).

## 2.3 Algoritma Sorensen Coefficient
Sorensen Coefficient digunakan untuk mencari kesamaan antara isu sasaran dan kasus kuno yang  menjadi  kasus  sumber.  Perhitungan  dilakukan  dengan  mengukur  kedekatan  setiap properti pada target dengan sifat kasus sumber. Setiap kualitas mencakup bobot khusus untuk setiap jenis pengaturan yang nilainya ditentukan oleh dokter. Begini rumusnya (Wijaya et al., 2020).
SC(x,y) = (2 * a) (2 * (a+b)) (1)
Keterangan: x: Gejala lama y: Gejala baru a: x=1 dan y=1 (Jumlah bobot gejala yang sama antara kasus baru dengan kasus lama) b: x=1 dan y=0 (Jumlah bobot gejala kasus lama yang tidak ada di gejala kasus baru)
Kedekatan biasanya dalam nilai 1. Nilai berarti bahwa kedua kasus tersebut sama sekali tidak sebanding, sebaliknya untuk nilai 1 kedua kasus tersebut benar-benar sebanding. Pembobotan ditentukan  berdasarkan  hasil  belajar  atau  persepsi  dalam  suatu  kasus.  Semakin  kuat  efek sampingnya pada kasing, semakin tinggi bobotnya, dan kebiasaan buruk sebaliknya (Amran, 2018).
Berdasarkan  pada  penelitian  yang  telah  dilakukan  oleh  (Amran,  2018;  Fidyaningsih  et  al., 2016;  Rahman  &  Sumijan,  2020)  dengan  menggunakan  bobot  gejala  penting  =  5,  gejala sedang  =  3  dan  gejala  biasa  =  1  memiliki  tingkat  keakurasian  yang  tinggi  dengan  tingkat akurasi sebesar 90% sampai 100%.  Sedangkan pada penelitian yang telah dilakukan oleh (Riyanto et al., 2021) dengan menggunakan bobot yang berbeda dengan bobot di atas, tingkat keakurasiannya hanya sebesar 75% saja.
Tabel 1. Bobot Parameter (Amran, 2018) Bobot Parameter Gejala penting 5 Gejala Sedang 3 Gejala Biasa 1
Menurut pakar sistem ini, gejala penting yang dimaksud adalah gejala utama atau gejala yang paling dominan dalam mempengaruhi untuk menentukan jenis penyakit apa yang diderita oleh pasien. Kemudian gejala sedang yang dimaksud adalah gejala yang berada ditengah-tengah dari gejala ringan dan penting, menentukannya dengan melihat gejala itu sendiri. Dan gejala biasa  yang  dimaksud  adalah  gejala  ringan  yang  tidak  terlalu  mempengaruhi  untuk mendiagnosa jenis penyakit yang diderita oleh pasien (dr. Fadli, 2022).

## 2.4 Pengujian Akurasi
Untuk pengujian akurasi pada sistem ini menggunakan persamaan sebagai berikut:
Persentase Akurasi = Jumlah kasus akurat yang diuji Jumlah kasus yang diuji x 100% (2)

## 3. HASIL PENELITIAN DAN ANALISIS
Hasil dari penelitian ini yaitu tingkat akurasi sistem dalam mendiagnosa penyakit kulit dengan melihat tingkat kecocokan  terhadap hasil diagnosa pakar atau dokter. Tahapannya sebagai berikut:

## 3.1 Data Pengetahuan Sistem Pakar
Data  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  adalah  jenis  penyakit  kulit  yang  disebabkan  oleh jamur, bakteri, virus, parasit, alergi dan luka bakar berikut dengan gejala-gejala pada setiap penyakit  yang  disimpan  dalam  basis  data  website  sistem  pakar.  Penyakit  dan  gejala  yang diperoleh dari hasil studi literatur ke tempat penelitian dokter yang pernah menangani jenis penyakit kulit tersebut. Jumlah keseluruhan penyakit adalah 53 jenis dan jumlah kesuluruhan gejala sebanyak 99 gejala. Data ini didapatkan dari pengetahuan seorang pakar yaitu dr. Fadli
Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Kulit Pada Manusia Menggunakan Metode Case Base Reasoning (CBR) Dengan Algoritma Sorensen Coefficient
yang sedang bekerja di puskesmas watubangga, kecematan pomala, kabupaten kolaka dan juga  memiliki  klinik  kesehatan  di  kecematan  pomala.  Berikut  data  penyakit,  gejala  beserta bobotnya dan data pengetahuan yang telah didapatkan dari pakar tersebut:
Tabel 2. Data Penyakit No Kode Penyakit Nama Penyakit 1 P1 Folikulitis 2 P2 Furunkel/Karbunkel 3 P3 Tinea Kapitis 4 P4 Tinea Barbe 5 P5 Tinea Fasialis 6 P6 Tinea Corporis 7 P7 Tinea Manum 8 P8 Tinea Unguium 9 P9 Tinea Kruris 10 P10 Pityriasis Versikolor 11 P11 Kandidosis Mukokutan 12 P12 Necrolysis Epidermal Toxic 13 P13 Impetigo 14 P14 Erisipelas 15 P15 Skrofuloderma 16 P16 Lepra 17 P17 Sifilis 18 P18 Acne Vulgaris 19 P19 Hidradenitis Suppurativa 20 P20 Vulnus Laseratum 21 P21 Vulnus Punctum 22 P22 Vulnus perforatum/penetratum 23 P23 Veruka Vulgaris 24 P24 Molluscum Contagiosum 25 P25 Herpes Zoster 26 P26 Morbili 27 P27 Varicella 28 P28 Herpes Simpleks 29 P29 Pityriasis Rosea 30 P30 Cutaneus Larva Migran 31 P31 Filariasis 32 P32 Pedikulosis Kapitis 33 P33 Scabies 34 P34 Reaksi Gigitan Serangga 35 P35 Miliaria 36 P36 Creeping Eruption 37 P37 Dermatitis Kontak Iritan 38 P38 Dermatitis Atopik 39 P39 Dermatitis Numularis 40 P40 Napkin Eczema 41 P41 Demartitis Seboroik 42 P42 Dermatitis Perioral 43 P43 Sindrom Stevens-Johnson 44 P44 Urtikaria akut 45 P45 Exanthematous Drug Eruption 46 P46 Fixed Drug Eruption 47 P47 Luka bakar derajat 1 48 P48 Luka bakar derajat 2
No Kode Penyakit Nama Penyakit 49 P49 Luka bakar derajat 3 dan 4 50 P50 Luka akibat bahan kimia 51 P51 Luka akibat sengatan listrik 52 P52 Tinea Pedis 53 P53 Eritrasma
Dari tabel 2 diatas, terdapat total penyakit yaitu 53 jenis penyakit. Diantaranya, kode penyakit P1 sampai P12 dan P52 adalah jenis penyakit kulit yang disebabkan oleh infeksi jamur. Kode penyakit P13 sampai P22 dan P53 adalah jenis penyakit kulit yang disebabkan oleh infeksi bakteri. Kode penyakit P24 sampai P29 adalah jenis penyakit kulit yang disebabkan oleh infeksi virus. Kode penyakit P30 sampai P36 adalah jenis penyakit kulit yang disebabkan oleh infeksi parasit. Kode penyakit P37 sampai P46 adalah jenis penyakit kulit yang disebabkan oleh alergi. Dan  kode  penyakit  P47  sampai  P51  adalah  jenis  penyakit  kulit  yang  disebabkan  oleh  luka bakar.
Tabel 3. Data Gejala No  Kode Gejala  Nama Gejala Bobot 1 G1 Benjolan kecil dan bulat 3 2 G2 Berwarna merah / kekuningan / ungu / kecoklatan / hitam  1 3 G3 Memiliki nanah 3 4 G4 Berada diarea tubuh yang ditumbuhi rambut 1 5 G5 Gatal 5 6 G6 Perih 1 7 G7 Berwarna merah dengan kepala putih 1 8 G8 Sensitif 1 9 G9 Terasa nyeri 1 10 G10 Terjadi pembengkakan 3 11 G11 Demam 3 12 G12 Bersisik di area yang terkena penyakit 1 13 G13 Terdapat ruam atau kerak melingkar di area kulit 1 14 G14 Kulit melepuh 1 15 G15 Kulit bentol-bentol/bintik-bintik 3 16 G16 Kulit terasa kering 3 17 G17 Mengeluarkan cairan 1 18 G18 Mengelupas 1 19 G19 Kulit terasa terbakar/panas 1 20 G20 Bercak putih terang 3 21 G21 Terlihat mengkilap 1 22 G22 Kelelahan 3 23 G23 Sakit tenggorokan 1 24 G24 Pilek dan batuk 1 25 G25 Nafsu makan menurun 1 26 G26 Mual dan muntah 3 27 G27 Kulit pecah-pecah 1 28 G28 Kulit terlihat keriput 1 29 G29 Menggigil 1 30 G30 Mati rasa, seperti kehilangan sensi sentuhan 5 31 G31 Terasa sakit pada kulit 5 32 G32 Terjadi pembesaran pembuluh darah 3 33 G33 Sering mengalami mimisan 1 34 G34 Munculnya luka yang tidak terasa sakit 3 35 G35 Bertekstur keras berupa benjolan yang terbentuk di bawah permukaan kulit 1

## Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Kulit Pada Manusia Menggunakan Metode Case Base Reasoning (CBR) Dengan Algoritma Sorensen Coefficient
No  Kode Gejala  Nama Gejala Bobot 36 G36 Luka tidak teratur 1 37 G37 Mengalami pendarahan 3 38 G38 Infeksi sudah meluas 3 39 G39 Awalnya keras bila diraba, kemudia melunak seiring waktu  1 40 G40 Terasa pusing 1 41 G41 Terasa lemas 1 42 G42 Sensasi tertusuk 1 43 G43 Pembengkakan limfa atau kelenjar getah bening 5 44 G44 Tonjolan  kemerahan  di  kulit  yang  berkelok-kelok  seperti ular 3 45 G45 Kulit terasa kaku dan kesemutan 1 46 G46 Pingsan 1 47 G47 Jantung berdebar 1 48 G48 Sulit menelan dan berbicara 1 49 G49 Sesak nafas 3 50 G50 Terjadi perubahan pada warna kulit 1 51 G51 Mengalami sariawan 1 52 G52 Luka terbuka yang berkerak 1 53 G53 Kulit menebal 1 54 G54 Timbul ketombe akibat kulit yang terkelupas 1 55 G55 Berbentuk bulat atau bujur 3 56 G56 Bisa membesar hingga 10 cm 1 57 G57 Kulit lecet 1 58 G58 Terbakar akibat sinar matahari 3 59 G59 Terbakar karena api 3 60 G60 Tampak putih dan kasar 3 61 G61 Terlihat hangus 5 62 G62 Spasme otot 5 63 G63 Kulit kepala memerah dan botak 1 64 G64 Terjadi di area tangan 3 65 G65 Terjadi di area kuku 3 66 G66 Kuku menebal 1 67 G67 Kuku  berubah  warna  menjadi  putih,  kuning  atau kehitaman 1 68 G68 Kuku menjadi kasar dan rapuh 1 69 G69 Kuku terpisah dengan kulit jari tempatnya menempel 1 70 G70 Timbul bau tidak sedap pada kuku 1 71 G71 Terjadi pada area selangkangan 3 72 G72 Terjadi di area kaki 1 73 G73 Terjadi pada lipatan kulit 1 74 G74 Menyerupai luka bakar 3 75 G75 Terjadi pada bayi dan anak-anak 3 76 G76 Terjadi pada area wajah 1 77 G77 Terjadi pada leher dan ketiak 3 78 G78 Terjadi pada siku dan lutut 3 79 G79 Terjadi perubahan bentuk wajah 1 80 G80 Hilangnya jari-jemari 3 81 G81 Terjadi di area kelamin 3 82 G82 Terjadi di area mulut 3 83 G83 Robekan pada kulit akibat benda tumpul 1 84 G84 Tampak jembatan jaringan kedua tepi luka 3 85 G85 Luka tusuk pada kulit akibat benda tajam 3
No  Kode Gejala  Nama Gejala Bobot 86 G86 Luka tembus yang merobek dua sisi tubuh karena senjata tajam 5 87 G87 Kutil pada tangan sering terlihat lebih besar 5 88 G88 Terjadi pada punggung 1 89 G89 Terjadi pada perut 1 90 G90 Terjadi pada bokong 1 91 G91 Terjadi pada kepala yang memiliki rambut 3 92 G92 Terjadi pada bagian sela-sela jari, area pinggul dan sekitar payudara 3 93 G93 Terjadi  pada  kulit  wajah  simetris  dikedua  pipi,  dahi  dan kepala 3 94 G94 Kelainan diselaput lendir mata 5 95 G95 Berada di tubuh hingga telapak tangan dan kaki 3 96 G96 Luka bakar memiliki lebar 5-7 cm 3 97 G97 Diakibatkan bahan kimia seperti alkali dan asam 5 98 G98 Karena sengatan listrik 5 99 G99 Mata merah dan perih 1
Dari tabel 3 di atas, terdapat 99 gejala dari total 53 jenis penyakit kulit yang disebabkan oleh infeksi jamur, bakteri, virus, parasit, alergi dan luka bakar.
Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Kulit Pada Manusia Menggunakan Metode Case Base Reasoning (CBR) Dengan Algoritma Sorensen Coefficient

## Gambar 2. Data Pengetahuan Sistem Pakar

## 3.2 Pengujian Diagnosa Sistem Penyakit Kulit
Pengujian ini dilakukan untuk melihat tingkat akurasi dari sistem pakar yang telah dibuat dalam mendiagnosa jenis penyakit kulit apa yang diderita oleh pasien yang mengalami penyakit kulit. Sistem akan menampilkan 2 jenis penyakit kulit yang memiliki tingkat kemiripan paling tinggi dengan kasus yang ada di dalam database. Berdasarkan uji coba yang telah dilakukan bersama pakar sistem ini, yang memungkinkan pasien mengalami jenis penyakit kulit tertentu hanya sampai pada tingkat kemiripan penyakit pertama dan kedua saja.
Sebagai contoh untuk mendiagnosa pasien dengan penyakit A dengan memilih gejala-gejala sebagai berikut. Benjolan kecil dan bulat, berwarna merah, memiliki nanah, berada di area tubuh yang ditumbuhi rambut, dan gatal. Ketika dilakukan pengecekan ke dalam database, gejala yang di atas terdapat pada kode gejala sebagai berikut.
Tabel 4. Gejala Diagnosa Penyakit A Kode Gejala G001 G002 G003 G004 G005 Bobot 3 1 3 1 5
Dari gejala-gejala yang telah dipilih, sistem mendiagnosa penyakit yang diderita oleh pasien adalah  penyakit  kulit  jenis  A  dengan  tingkat  akurasi  sebesar  92.85%.  Dari  enam  gejala penyakit A yang terdapat dalam sistem pakar, pasien mengalami lima gejala tersebut . Satu gejala yang tidak dialami memiliki bobot 1 dengan kode gejala G006.
Hasil  akurasi  penyakit  A  didapatkan  dari  perhitungan  dengan  menggunakan  persamaan  1 sebagai berikut:
Sc = 2*(3+1+3+1+5) / 2*((3+1+3+1+5)+1) = 92.85%
Kemudian  sistem  juga  menampilkan  tingkat  kedua  paling  tinggi  yaitu  penyakit  B  dengan tingkat akurasi sebesar 84.61%. Dari lima gejala penyakit B yang terdapat dalam sistem pakar, pasien mengalami tiga gejala tersebut . Dua gejala yang tidak dialami memiliki bobot 1 dan 1 dengan kode gejala G019 dan G073.
Hasil  akurasi  penyakit  B  didapatkan  dari  perhitungan  dengan  menggunakan  persamaan  1 sebagai berikut:
Sc = 2*(3+3+5) / 2*((3+3+5)+2) = 84.61%

## 3.3 Pengujian Hasil Perbadingan Hasil Diagnosa Sistem dengan Diagnosa Dokter
Pengujian ini dilakukan untuk membandingkan diagnosa sistem dengan diagnosa dokter pada suatu penyakit kulit.
Tabel 5. Perbandingan Hasil Diagnosa No  Pasien  Gejala Penyakit Diagnosa Sistem Diagnosa Dokter Kesesuaian 1 X01 Benjolan  kecil  dan bulat Folikulis (92.85%) Folikulitis Sesuai Berwarna kuning Memiliki nanah Gatal
2 X02
Memiliki nanah Furunkel (88.88%)
Furunkel
Sesuai
Sensitif Terasa nyeri Terjadi pembengkakan 3 X03 Gatal
Tinea kapitis (85.71%) Tinea kapitis
Sesuai
Terasa nyeri Terjadi pembengkakan Demam 4 X04
Benjolan  kecil  dan bulat
Tinea barbe (100%) Tinea barbe (100%) Sesuai Memiliki nanah Gatal Berada di kepala Bengkak Adanya ruam Kulit melepuh 5 X05 Gatal Tinea fasialis (83.33%) Tinea fasialis Sesuai Benjolan Bersisik
Bentol-bentol

## Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Kulit Pada Manusia Menggunakan Metode Case Base Reasoning (CBR) Dengan Algoritma Sorensen Coefficient
No  Pasien  Gejala Penyakit Diagnosa Sistem Diagnosa Dokter Kesesuaian
Kulit kering 6 X06 Gatal
Tinea manum
(92.30%) Tinea manum Sesuai
Bersisik Mengeluarkan cairan Terjadi di tangan
7 X07
Kuku menebal
Tinea  unguium (90.90%)
Tinea Unguim Sesuai Kulit bentol Terjadi di kuku Timbul bau Kuku menghitam
Kuku menjadi rapuh 8 X08 Gatal Tinea pedis (85.71%) Tinea pedis
Sesuai
Kulit kering Kulit panas Terjadi di kaki 9 X09 Berwarna merah
Pityriasis versikolor (93.75%) Pityriasis versikolor Sesuai
Gatal Kulit kering Bentol Bercak putih 10  X10 Benjolan kecil
Kandidosis mukokutan (100%) Kandidosis mukokutan Sesuai Gatal Kulit seperti terbakar
Memiliki nanah Terjadi  di  lipatan kulit 11  X11 Gatal Scabies (92.30%) Scabies Sesuai Kulit bentol Terdapat  di  bokong dan sela-sela jari 12  X12 Gatal Miliaria (93.75%) Miliaria Sesuai Benjol dan bentol Berwarna merah Bengkak 13  X13 Gatal area perut Varicella (84.61%) Varicella Sesuai Demam Lemas Pusing 14  X14
Demam
Morbili (100%) Morbili Sesuai Lelah Batuk Mata perih
15  X15
Berwarna coklat
Luka bakar derajat 2 (92.85%) Luka bakar derajat 2 Sesuai Melepuh Sakit Bengkak Terbakar oleh benda panas/api
No  Pasien  Gejala Penyakit Diagnosa Sistem Diagnosa Dokter Kesesuaian 16  X16
Mati  rasa,  seperti kehilangan sensi sentuhan
Lepra (83.33%)  Lepra
Sesuai Terasa  sakit  pada kulit Bentol Terjadi pada siku
Hilangnya jari- jemari
Terjadi  perubahan bentuk wajah
17  X17 Berwarna merah/kekuningan Dermatitis kontak iritan (85.71%) Dermatitis kontak iritan Sesuai Gatal Bengkak Adanya ruam Kulit pecah-pecah
Luka  terbuka  yang berkerak 18  X18
Terjadi pada bayi Impetigo (88.88%) Impetigo Sesuai Ada di tangan, wajah dan kaki Gatal Melepuh
Adanya ruam 19  X19 Berwarna merah Acne vulgaris (100%) Acne vulgaris
Sesuai
Kulit bentol Terasa sakit Bernanah Bertekstur keras
20  X20 Gatal Dermatitis numularis (86.66%) Dermatitis numularis Sesuai
Bengkak Kulit melepuh Bentol Berair
21  X21
Gatal Tinea  korporis (88.88%) Tinea korporis Sesuai Kulit melepuh Bersisik Mengeluarkan cairan
22  X22 Mengelupas Tinea kruris (100%) Tinea kruris Sesuai Gatal Area selangkangan 23  X33 Terjadi dilipatan kulit Eritrasma (100%) Eritrasma Sesuai Bersisik Kulit pecah-pecah keriput 24  X24 Terjadi pembengkakan Erisipelas (88.88%) Erisipelas Sesuai Menggigil Demam Terasa nyeri

## Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Kulit Pada Manusia Menggunakan Metode Case Base Reasoning (CBR) Dengan Algoritma Sorensen Coefficient
Data akan dibagi menjadi 80% data latih dan 20% data uji untuk menguji seberapa akurat sistem yang telah dibuat, pembagian data ini mengambil 20% data sebagai data uji karena 20% data uji ini telah mewakili pengujian 80% data lainnya (Redaksi, 2022).
130 kasus penyakit kulit ini dibagi menjadi 80% data latih dan 20% data uji masing-masing sebesar 104 kasus data latih dan 26 kasus data uji yang telah didiagnosa oleh dokter, sistem pakar ini mampu mendiagnosa 26 kasus data uji tersebut dengan benar dengan persentase diagnosa sistem tertinggi adalah 100% dan terendah sebesar 83.33%.
Hasil persantese diagnosa tertinggi sistem adalah 100%, didapatkan dari gejala-gejala yang dialami  oleh  pasien  pada  penyakit  tertentu  semuanya  sudah  pernah  ditangani oleh  dokter. Kemudian untuk hasil persentase diagnosa terendah sistem adalah 83.33%, didapatkan dari gejala-gejala  yang  dialami  oleh  pasien  pada  penyakit  tertentu  belum  semuanya  pernah ditangani oleh dokter.
Dengan menggunakan persamaan 2, didapatkan persentase akurasi sebesar:
Persentase Akurasi = 26 26 x 100% = 100%
Karena semua kasus yang didiagnosa oleh sistem sesuai dengan diagnosa dokter, sehingga persentase akurasi kecocokan pengetahuan sistem pakar dengan pengetahuan dokter memiliki kecocokan sebesar 100%.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil penelitian yang telah dilakukan mengenai Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Kulit  Pada  Manusia  Menggunakan  Metode Case  Base  Reasoning  (CBR)  Dengan  Algoritma Sorensen Coefficient, maka diperoleh kesimpulan sebagai berikut:
1. Metode Case  Base  Reasoning  (CBR)  dengan  Algoritma  Sorensen  Coefficient  dapat diterapkan dalam sistem pakar diagnosa penyakit kulit pada manusia.
2. Dari pengujian tingkat akurasi dengan gejala-gejala yang dialami pasien, sistem mampu mendiagnosa penyakit kulit jenis A dengan tingkat akurasi sebesar 92.85%.
3. Pengujian  perbandingan  diagnosa  sistem  dengan  diagnosa  dokter  dengan  melakukan pengujian terhadap 26 kasus penyakit kulit memiliki tingkat kecocokan sebesar 100% dengan persentase tertinggi diagnosa sistem yaitu 100% dan terendah sebesar 83.33%. Sehingga dapat disimpulkan bahwa sistem penalaran berbasis kasus yang telah dibuat mampu menerapkan keahlian seorang pakar (dokter) pada kasus penyakit kulit.
No  Pasien  Gejala Penyakit
Diagnosa Sistem Diagnosa Dokter Kesesuaian 25  X25 Bengkak Skrofuloderma (100%) Skrofuloderma Sesuai
Ada  di  leher  dan ketiak Bentol 26  X26 Luka tidak sakit Sifilis (100%) Sifilis Sesuai Terjadi di mulut Terjadi di area kelamin

## DAFTAR RUJUKAN
Rujukan Jurnal: Abdiansah.  (2009). CASE-BASE  REASONING  UNTUK  PENDUKUNG  DIAGNOSA  PENYAKIT KULIT DAN KELAMIN PADA MANUSIA. 39 – 42.
Agustina, D., Mustafidah, H., & Purbowati, M. R. (2016). Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Kulit Akibat Infeksi Jamur ( Expert System to Diagnose of Skin Disease Due to Fungal Infections ). Juita, IV(2), 67 – 77.
Amran, A. A. (2018). Implementasi Metode Penalaran Case-based Reasoing dengan Algoritma k-nn dalam identifikasi kerusakan pada laptop.
Darwanto, I., & Trisnawati, F. (2021). Implementasi Metode Case Based Reasoning Dan K- Nearest Neighbor Pada Sistem Pakar Untuk Mendiagnosa Penyakit Dan Hama Tanaman Karet. Duniabisnis.Org, 1(1), 1 – 11.
Fidyaningsih,  S.,  Agus,  F.,  &  cahyadi,  D.  (2016).  Sistem  Pakar  Diagnosa  Penyakit  Kucing Menggunakan  Metode  Case-Based  Reasoning. Prosiding  Seminar  Ilmu  Komputer  Dan Teknologi Informasi ISSN 2540 – 7902 Vol., 1(1), 113 – 119.
Kartinah,  E.  (2021). Perhimpunan  Dokter  Spesliasi  Kulit  dan  Kelamin  Perkuat  Kompetensi Anggotanya.
Mediaindonesia.Com.
https://mediaindonesia.com/humaniora/459100/perhimpunan-dokter-spesliasi-kulit-dan- kelamin-perkuat-kompetensi-anggotanya
Kemenkes.  (2020).  Health  Statistics  (Health  Information  System).  In Short  Textbook  of Preventive and Social Medicine. https://doi.org/10.5005/jp/books/11257_5
Majeed, R. F., AB. M. Saeed, S., Abdulmajeed Abdilkarim, D., & Mohammed Sidqi, H. (2020). Skin Tumors Diagnosis Utilizing Case Based Reasoning and The Expert System. Kurdistan Journal of Applied Research, 5(1), 96 – 114. https://doi.org/10.24017/science.2020.1.10
Rahman,  S.  A.,  &  Sumijan,  S.  (2020).  Sistem  Pakar  Menggunakan  Metode  Case  Based Reasoning dalam Akurasi Penyakit Disebabkan oleh Bakteri Staphylococcus Aureus. Jurnal Sistim Informasi Dan Teknologi, 3, 7 – 10. https://doi.org/10.37034/jsisfotek.v3i1.94
Riyanto, I. R., Darusalam, U., Hidayatullah, D., Nasional, U., Manila, J. S., Ps, P., & Jakarta, M. (2021). Diagnosa Penyakit Hepatitis Menggunakan Metode Sorensen Coefficient. 8(3).
Wijaya, I. D., Shoumi, M. N., & Sulistiyowati, T. I. (2020). Implementasi case-based-reasoning pada deteksi estrus sapi perah menggunakan sorensen coefficient. Jurnal Eltek, 18(2), 30. https://doi.org/10.33795/eltek.v18i2.252
Rujukan Sumber Online: dr. Fadli. (2022). Pembobotan gejala terhadapat penyakit kulit.
Irfansyah, N. (2017). Case based reasoning. Students.Warsidi.Com. https://students.warsidi.com/2017/06/pengertian-dan-cara-kerja-case-based- reasoning.html
Redaksi.  (2022). Mengenal  Prinsip  80/20  (Prinsip  Pareto).  Shiftindonesia.Com. http://shiftindonesia.com/mengenal-prinsip-80-20-prinsip-pareto/