## IMPLEMENTASI CASE BASED REASONINGUNTUK MENDIAGNOSIS PENYAKIT TUBERKULOSIS MENGGUNAKANALGORITMA K-NEAREST NEIGHBOR
Emanuel Tes Atok 1 , Derwin R. Sina 2 , Dony M. Sihotang 3 1,2,3 Jurusan Ilmu Komputer, Fakultas Sains dan Teknik, Universitas Nusa Cendana Email : derwinilkom@gmail.com 1 ,  derwinilkom@gmail.com 2 , dmsihotang99@gmail.com 3

## ABSTRAK
Penalaran  Berbasis  Kasus  menghasilkan  solusi  berdasarkan  kemiripan  terhadap  kasus- kasus  yang  pernah  terjadi  sebelumnya.  Solusi   kasus baru dihasilkan  dari  pencocokan  kemiripan dengan  kasus  lama.  Pada  penelitian  ini  penulis  menerapkan  CBR  untuk  mendignosa  penyakit tuberkulosa.  Sumber  pengetahuan  sistem  diperoleh  dengan  mengumpulkan  berkas  rekam  medis pasien tuberkulosis pada tahun 2014-2016. Perhitungan nilai kemiripan menggunakan algoritma K- Nearest Neighbor dengan nilai batas kewajaran 80%. Sistem ini dapat mendiagnosis 3 jenis penyakit tuberkulosis  berdasarkan  25  gejala  yang  ada.  Luaran  sistem  berupa  jenis  penyakit  tuberkulosis berdasarkan gejala yang dialami pasien, solusi pengobatan dan presentasi kemiripan antara kasus baru  dan  kasus  lama.  Berdasarkan  hasil  pengujian  dengan  51  kasus  TB  didapatkan  hasil:  (a) pengujian dengan 3 skenario pengujian kasus baru didapatkan keakuratan sistem masing-masing untuk skenario  pertama akurasi  yang diperoleh dengan 31 data latih (60% dari 51 kasus) dan 20 data  uji  (40%  dari  51  kasus)    akurasinya  sebesar  63%,  skenario  kedua  akurasi  yang  diperoleh dengan 35 data latih (70% dari 51 kasus) dan  16 data uji (30% dari 51 kasus) akurasinya sebesar 69.2% dan skenario ketiga akurasi yg diperoleh  dengan 41 data latih (80% dari 51 kasus) dan 10 data uji (20% dari 51 kasus) akurasinya sebesar 90%, (b) hasil pengujian terhadap kasus lama dalam basis kasus didapatkan keakuratan sistemsebesar 100%.
Kata  Kunci : Penalaran  Berbasis  Kasus,  Algoritma  K-Nearest  Neighbor  (K-NN),  Penyakit Tuberkulosis.

## ABSTRACT
Case-Based Reasoning produces a solution based on similarities to previous cases. New case solutions result from the placement of similarities with old cases. In this research the authors applied CBR to diagnose tuberculosis. System knowledge sources are obtained by collecting medical records of tuberculosis patients in 2014-2016. Calculation of similarity values using the K-Nearest Neighbor algorithm with a threshold value of 80%. This system can diagnose 3 types of tuberculosis based on 25  symptoms.  The  system  output  consists  of  the  type  of  tuberculosis  based  on  the  symptoms experienced by the patient, treatment solutions and presentation of similarities between new cases and old cases. Based on the results of testing with 51 cases the results: (a) testing with 3 new case scenarios obtained the accuracy of each system for data scenarios obtained by 31 training data (60% of  51  cases)  and  20  test  data  (40%  of  51  cases)    accuracy  is  63%,  the  second  scenario  accuracy obtained with 35 training data (70% of 51 cases) and 16 test data (30% of 51 cases) accuracy is 69.2% and the third scenario accuracy obtained with 41 training data (80% of 51 cases) and 10 test data (20% of 51 cases) accuracy is  90%. (b) The results of testing of the old cases in the case base obtained 100% accuracy of the system. Keywords :Case-Based Reasoning, K-Nearest Neighbor (K-NN) Algorithm, Tuberculosis.

## 1 P ENDAHULUAN
Kesehatan adalah keadaan sejahtera dari badan, jiwa dan sosial yang memungkinkan setiap orang hidup  produktif  secara  sosial  dan  ekonomis.    Terdapat  beberapa  faktor  yang  mempengaruhi  tingkat kesehatan seseorang seperti gaya hidup, pola makan dan lingkungan.  Penyakit tuberkulosis (TB) adalah suatu  penyakit  infeksi  yang  disebabkan  oleh  bakteri mikobakterium  tuberkulosa .Berdasarkan  data  dari dinas kesehatan provinsi Nusa Tenggara Timur, penyakit TB tercatat sebanyak 4789 kasus pada tahun 2015. Khusus untuk kabupaten Belu Belu jumlah kasus TB yang tercatat pada tahun 2014 sebanyak 439 kasus sedangkan pada tahun 2015 mencapai  560 kasus, dimana angka ini menunjukan peningkatan dari  tahun sebelumnya.
Masalah kesehatan seperti TB tentunya hanya dapat diatasi dengan bantuan  petugas medis.Terkait dengan penanganan kasus TB ini hanya bisa dilakukan oleh dokter  agar ketepatan mendiagnosa penyakit TB lebih akurat.  Permasalahan yang sering muncul yaitu susahnya menemui tenaga medis dalam hal ini dokter, terlebih di puskesmas peskemas pembantu. Permasalahan ini terjadi karena jam kerja dari dokter yang terbatas serta mahalnya biaya jika harus melakukan pengobatan di dokter praktek. Berdasarkan persoalan tersebut, munculah sebuah konsep penalaran berbasis kasus ( case based reasoning). Sistem CBR ( case based reasoning) ini menghasilkan kesimpulan berdasarkan kemiripan terhadap kasus- kasus yang pernah terjadi sebelumnya.
Penelitian  terdahulu menggunakan algoritma k-nearest  neighbor untuk  pencocokan  kasus  yang mirip pada diagnosis penyakit leukemia [1]. Kemuadian pada kelainan neuropsikiatri[2]. Penelitian yang dilakukan oleh Nurdiansa tahun 2013 [3] serta Moh. Zainuddin dkk [4].
2 M ATERI DAN M ETODE 2.1 Data Penelitian
Data rekam medis yang dipakai adalah data penyakit tuberkulosis tahun 2014sampai dengan 2016 berjumlah 51 kasus yang terdapat di Rumah Sakit Umum Daerah Mgr. Gabriel Manek Atambua.
2.2 Penalaran Berbasis Kasus/Case Based Reasoning (CBR)
Penalaran  Berbasis  Kasus/ Case-Based  Reasoning adalah  suatu  pendekatan  untuk  menyelesaikan suatu  permasalahan  ( problem  solving )  berdasarkan  solusi  dari  permasalahan  sebelumnya [5] . CBR atau penalaran  berbasis  kasus  merupakan  salah  satu  teknik  pemecahan  masalah  berdasarkan  pengalaman pengalaman pada masa lalu.
2.2.1. Retrieve dalam CBR
Retrieve adalah  pengambilan  kembali  (retrieval)  kasus-kasus  sebelumnya  untuk  menyelesaikan masalah  baru.Proses retrieve akan  melakukan  dua  langkah  pemrosesan,  yaitu  pengenalan  masalah  dan penilaian kesamaan masalah pada basis kasus.
2.2.2. Reuse dalam CBR
Proses reuse dalam siklus CBR adalah tanggung jawab dalam memberikan solusi dari sebuah kasus baru berdasarkan penyelesaian-penyelesaian kasus yang diambil kembali.
2.2.3. Revise dalam CBR
Tahap  ini  mengubah  dan  mengadopsi  solusi  yang  ditawarkan  jika  perlu,  dua  tugas  utama  dari tahapan ini adalah evaluasi solusi dan memperbaiki kesalahan.
2.2.4. Retain dalam CBR
Retain merupakan  tahap  terakhir  dalam  siklus  CBR  yang  menghasilkan  penyelesaian  masalah terbaru yang digabung dalam sistem pengetahuan. telah diterjemahkanmenjadi berbagai pendekatan untuk merekam hasil dari penyelesaian masalah sebagai sebuah kasus baru dan dapat ditambahkan dalam basis kasus . 2.3 Indexing
Indeks adalah struktur data yang mengatur record data pada disk untuk mengoptimalkan beberapa jenis  operasi  pengambilan  ( retrieval )  tertentu.  Indeks  memungkinkan  untuk  secara  efektif  mengambil semua record yang memenuhi syarat pencarian pada fieldsearch key pada indeks [6].
2.4 Algoritma K-Nearest Neighbor Algoritma nearest neighbor merupakan pendekatan untuk mencari kasus dengan kedekatan antara kasus  baru  dengan  kasus  lama,  yaitu  berdasarkan  pada  kecocokan  bobot  sejumlah  fitur  yang  ada  [7]. Metode ini mencari jarak terhadap tujuan dari data yang telah disimpan sebelumnya. Setelah didapatkan jaraknya kemudian dicari jarak terdekat.
Rumus untuk menghitung bobot kemiripan ( similarity ) antara kasus baru dan kasus lama yang ada dalam basis kasus ditunjukan dalam persamaan 2.1 yg diperkenalkan oleh Oktaviani sebagai berikut:
Similarity(problem,case) = 𝒔 𝟏 ∗𝒘 𝟏 +𝒔 𝟐 ∗𝒘 𝟐 +⋯+𝒔 𝒏 ∗𝒘 𝒏 𝒘 𝟏 +𝒘 𝟐 +⋯+𝒘 𝒏 ............................................................................... (2.1)
Keterangan: s  = similarity (nilai kemiripan). Jika gejala pada kasus baru terdapat juga pada kasus lama maka s diberi nilai 1, bila tidak maka s diberi nilai 0. w = weight (bobot yang diberikan untuk gejala)

## 2.5. Tahap Perancangan Sistem CBR
Flowchart sistem CBR untuk mendiagnosis penyakit Tuberkulosis dimulai dari pasien memberikan data diri dan data gejala kepada petugas medis. Petugas medis melakukan login dan memasukan data baru kasus  pasien  (data  identitas,  data  gejalah)  ke  sistem  CBR  untuk  diolah.  Selanjutnya    sistem  akan memberikan hasil diagnosis yang tepat berdasarkan kesamaan dengan kasus lama pada basis kasus. Jika informasi mengenai hasil diagnosis tidak direvisi berarti kasus tersebut memiliki nilai kemiripan lebih besar atau sama dengan nilai threshold yaitu 80% sedangkan jika lebih kecil dari 80% maka kasus akan direvisi oleh pakar.
Petugas Medis Sistem CBR untuk Mendiagnosis Penyakit TB
Menggunakan Algoritma KNN Pakar Masukan data Baru pasien (data identitas, data gejala) Basis Kasus Penyakit TB Retrieve Reuse Revise Tambahkan ID Pada Kasus Retain Mulai Masukan Data Login Selesai Pasien Mulai Selesai Mulai Masukan Data login Kemiripan kasus Yang ditemukan Hasil diagnosa Data baru pasien (data indentitas, data gejalah) Apakah Hasil Diagnosis Perlu Direvisi Hasl rekam medis tidak ya Masukan data lama pasien (data identitas, data penyakit, solusi Apakah Hasil revisi akan ditambahkan sebagai kasus baru ? ya tidak Apakah Hasil rekam medik terdapat  kasus baru ? ya tidak 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 12 13 11 15 14 16 Hasl rekam medis Gambar 1 Flowchart sistem CBR diagnosis Penyakit Tuberkulosis
3

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Pembahasan
Langkah  awal  dalam  pembahasan  yaitu  pengujian  sistem  yang  bertujuan  untuk  mengukur keakuratan  sistem  dalam  mendiagnosa  penyakit  TB.  Dalam  pengujian  sistem  ini  diterapkan  pengujian confusion matrix dengan dua skenario pengujian yaitu pengujian sistem dengan  menggunkan kasus yang tersimpan dalam basis kasus dan yang kedua pengujian sistem dengan menggunakan kasus baru yang belum pernah tersimpan dalam basis kasus.

## 3.1.1. Pengujian Sistem
Pengujian  sistem  CBR  ini  diberikan  3  cara  pengujian  dan  setiap  cara  akan  dibandingkan  dengan semua kasus yang terdapat dalam basis kasus. Pengujian cara pertama dilakukan dengan memasukan kasus baru  yang  mempunyai  gejala  yang  sama  persis  dengan  salah  satu  kasus  dalam case  base (basis  kasus) melalui empat tahapan sistem CBR . Nilai akurasi yang didapat sebesar 100%.
Pengujian  cara  kedua  dilakukan  dengan  cara  menguji  sistem  CBR  dengan  kasus  baru  dan  nilai akurasi sistemnya dihitung menggunakan confusion matrix . Pengujian ini menerapkan 3 skenario pengujian yaitu skenario pertama 60% (31 kasus TB) data latih dan 40% (20 kasus TB)+10 kasus non TB  data uji, skenario  kedua  70%   (35  kasus  TB)  data  latih  dan  30%  (16  kasus  TB)  +10  kasus  non TB  data  uji,  dan skenario ketiga 80% (41 kasus TB) data latih dan 20% (10 kasus TB) +10 kasus non TB data uji. Secara berurutan nilai akurasi yang didapat dari ketiga skenario pengujian ini yaitu 63%, 69.2% dan 90%. Dari pengujian cara kedua ini dapat disimpulkan bahwa, makin banyak data latih dalam basis kasus maka baik pulah  nilai  akurasi  yang  diperoleh.  Grafik  pengaruh  data  latih  terhadap  nilai  akurasi  dapat  dilihat  pada gambar 2.

## Gambar 2 Pengaruh jumlah data latih terhadap nilai akurasi
Pengujian cara ketiga Sistem CBR diuji dengan 6 kasus berbeda yang sudah tersimpan sebelumnya dalam basis kasus. Keenam kasus berbeda tersebut terdiri dari dua jenis TB paru, dua jenis TB milier, dua jenis TB meningitis.  Pengujian ini bertujuan untuk mengetahui apakah sistem mampu mengambil kembali ketiga  jenis  TB  pada  kasus  lama  tersebut  sehingga      dapat  memberikan  hasil  diagnosis  dan  solusi  yang sesuai.Pengujian kasus ke-1, ke-2, ke-3, ke-4, ke-5 dan ke-6 pada kasus lama menghasilkan nilai kemiripan yang  sama  yaitu  100%.  Hal  ini  membuktikan  bahwa  sistem  CBR  mampu  diimplementasikan  untuk mendiagnosis penyakit TB dengan baik.
4
KESIMPULAN DAN SARAN 4.1

## Kesimpulan
Berdasarkan hasil penelitian Case Based Reasoning untuk mendiagnosa penyakit TB menggunakan algritma K-Nearest Neighbor, maka dapat disimpulkan bahwa:
1. Sistem CBR untuk  mendiagnosa penyakit TB dengan menggunakan algortima K-NN diuji  dengan kasus  baru  yang  tidak  pernah  tersimpan  dalam  basis  kasus.  Pengujian  menggunakan  kasus  baru dilakukan dengan tiga skenario pengujian yaitu yang pertama dengan 40% data uji TB (20 kasus) +10 kasus non TB, 60% data latih dan kedua 30% data uji TB (16 kasus) +10 kasus non TB, 70% data latih dan skenario yang ketiga dengan 20 % data uji TB (10 kasus) +10 kasus non TB, 80% data
latih.  Berdasarkan ketiga skenario pengujian ini didapat masing masing nilai akurasi yang berbeda yaitu untuk skenario pertama didapat nilai akurasi sebesar 0.63 (63%), akurasi skenario kedua 0.692 (69,2%) dan skenario ketiga didapat nilai akurasi sebesar 0.90 (90%). Dari ketiga skenario ini dapat diambil  kesimpulan  bahwa  makin  banyak  data  latih  dalam  basis  kasus,  maka  semakin  baik  nilai akurasi yang diperoleh.
2. Sistem CBR untuk  mendiagnosa penyakit TB dengan menggunakan algortima K-NN diuji  dengan kasus  lama  yg  suda  tersimpan  sebelumnya  dalam  basis  kasus.  Pengujian  dengan  kasus  lama  ini menggunakan  6  data  uji,  dari  keenam  data  uji  yang  digunakan,  semuanya  mendapatkan  nilai similarity sebesar 100% atau kemiripan yang  sama persis dengan kasus yang tersimpan dalam basis kasus.
4.2. Saran
Saran yang dapat diberikan dari hasil penilitian adalah sebagai berikut:
1. Penelitian  selanjutnya  dapat  mengembangkan  sistem  dengan  menggunakan  metode  lainseperti cosine similarity dan block city untuk menghasilkan penelitian-peneitian yang bermanfaat.
2. Proses  pembobotan  dalam  penelitian  ini  adalah  pembobotan  yang  dilakukan  oleh  satu  pakar  dan tentunya bersifat subjektif, sehingga untuk penelitian selanjutnya disarankan pembobotan dilakukan oleh beberapa pakar dan diambil rata-rata agar diperoleh pembobotan yang lebih baik.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Aribowo., Khomsah., 2012, Penalaran Berbasis Kasus untuk Deteksi Dini Penyakit Leukemia, jurnal SemnasIF , UPN Yokyakarta.
[2] Khatoon, S. and Agarwal, K., 2014, Case-Based Reasoning System for Diagnosis of Neuropsychiatric Abnormality, International Journal of Computational Engineering Research (IJCER), Deptt of CSE, Integral University.Lucknow.
[3]  Nurdiansyah,  Y.,  2013,  Case-Based  Reasoning  Untuk  Pendukung  Diagnosa  Gangguan  Pada  Anak Autis, Informatics Journal, Universitas Jember.
[4]  Zainuddin,  M,  dkk.,  2016,  penerapan  case  base  reasoning  untuk  mendiagnosa  penyakit  stroke menggunakan algoritma k-nn, jurnal CITISEE, STMIK Bumigora, Mataram.
[5] Aamodt A., Plaza E., 1994, Case-Based Reasoning: Foundational Issues, Methodological Variations, and System Approaches,  AICom - Artificial Intelligence Communications, IOS Press, Vol. 7: 1, pp. 39-59.
[6] Labellapansa, A., 2007, Penalaran Berbasis Kasus Untuk Mengetahui Biaya Sewa Kost di Yogyakarta, Jurnal Ilmu Komputer, Yogyakarta.
[7] Kusrini  dan  Emha  Taufiq  Luthfi, 2009, Algoritma  Data  Mining, C.V Andi Offset, Yogyakarta.