## KLIK: Kajian Ilmiah Informatika dan Komputer
ISSN 2723-3898 (Media Online) Vol 2, No 4, Februari 2022 Hal 142-147 https://djournals.com/klik

## Sistem Pakar Mendiagnosa Penyakit Microcephaly Menggunakan Metode Rete

## Uliana Tarigan
Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi, Universitas Budi Darma, Jalan Sisingamanganraja No. 338,Medan, Sumatera Utara, Indonesia
Email: ulianatarigan12@gmail.com
Abstrak - Sistem pakar diagnosa penyakit Microcephaly merupakan salah satu hal yang penting mengingat penyakit yang perlu diamati sehingga  penyakit  ini  mudah  menyerang  kaum  anak  anak.  Masalah  yang  menjadi  titik  tolak  dalam  pembuatan  skripsi  ini  adalah Bagaimana menyelesaikan masalah tersebut dengan menggunakan metode Rete.  Dari analisa maka diperoleh gambaran bahwa sistem pakar  diagnosa  penyakit  Microcephaly  bisa  dilakukan  dengan  metode  Rete  dengan  menggunakan  program  komputer  yang  sesuai dengan kebutuhan, sehingga pengguna lebih mudah memperoleh hasil diagnosa yang lebih baik.  Dengan adanya sistem pakar diagnosa penyakit Microcephaly diharapkan dapat mempermudah dalam melihat, gejala, penyebab dan hasil diagnosa penyakit Microcephaly. Dalam perancangan diagnosa ini menggunakan Microsoft Visual Basic 2008.
Kata Kunci: Metode Rete, Sistem Pakar, Diagnosa, Microcephaly
Abstract - An  expert  system  for  diagnosing  Microcephaly  is  one  of  the  important  things  considering  the  disease  that  needs  to  be observed so that this disease is easy to attack children. The problem that became the starting point in making this thesis is how to solve the problem using the Rete method. From the analysis, it can be seen that the expert system for diagnosing Microcephaly can be done using the Rete method using a computer program that suits the needs, so that users can get better diagnostic results more easily. With the existence of an expert system for diagnosing Microcephaly, it is hoped that it will make it easier to see, the symptoms, causes and results of the diagnosis of Microcephaly. In designing this diagnosis using Microsoft Visual Basic 2008..
Keywords: Rete Method, Expert System, Diagnosing, Microcephaly

## 1. PENDAHULUAN
Sistem  pakar  merupakan  suatu  sistem  informasi  yang  menangkap  dan  menggunakan  pengetahuan  serta  metode pengambilan keputusan yang digunakan oleh seorang atau beberapa orang ahli dalam bidang keahlian tertentu. Sistem pakar berlaku seperti seorang pakar pada bidangnya berisi fakta-fakta dan heuristik untuk memecahkan masalah tertentu. Sistem  pakar  didasarkan  pada  sistem  pengetahuan,  sehingga  memungkinkan  komputer  dapat  berfikir  dan  mengambil keputusan atau kesimpulan dari sekumpulan kaidah. Sistem pakar mempunyai keuntungan dibandingkan dengan seorang pakar yaitu kepakarannya dapat dimanfaatkan oleh masyarakat tanpa kehadiran sang pakar, mencakup keseluruhan dari kepakaran  tersebut  dan  sistematis,  memungkinkan  untuk  menangani  masalah  yang  kompleks  dengan  lebih  cepat, kepakarannya tetap dapat dimanfaatkan walau pakarnya telah tidak dapat bekerja[1].
Penyakit Microcephaly adalah suatu kondisi neurologis langka di mana kepala bayi (secara signifikan) berukuran lebih kecil dari kepala anak-anak lain pada usia dan jenis kelamin yang sama. Microcephaly biasanya merupakan hasil dari  perkembangan  otak  yang  abnormal  dalam  rahim  atau otak  tidak  berkembang  sebagaimana  mestinya  setelah  bayi lahir[2].  Seorang  dokter  pada  dasarnya  dapat  memastikan  seorang  anak  memiliki  penyakit  Microcephaly  berdasarkan informasi yang dilakukan berdasarkan pengecekan dan analisa dari seorang pakar. Microcephaly dapat disebabkan oleh berbagai  faktor  genetik  dan  lingkungan.  Anak-anak  dengan  microcephaly  sering  memiliki  masalah  perkembangan. Penyakit Microcephaly perlu dipahami oleh setiap orang tua yang memiliki anak untuk mengetahui sejak dini sehingga dapat mengetahui seorang anak mengalami suatu gangguan penyakit Microcephaly tanpa harus konsultasi terhadap dokter dikarenakan  biaya  dan  waktu  yang  terbatas,  sehingga  produk  sistem  pakar  yang  dihasilkan  dari  penelitian  ini  dapat dimanfaatkan dan digunakan oleh masyarakat umum dikarenakan didalamnya akan dilakukan transformasi pengetahuan langsung  dari  pakar.  Dalam  membentuk  sistem  pakar  digunakan  metode  Algoritma  rete  didesain  untuk  mengambil keuntungan  dari  temporal  redundancy  yang  dimiliki  sistem  pakar  rule-based.  Hal  ini  dijalankan  dengan  menyimpan keadaan proses pencocokan dari siklus ke siklus dan menghitung ulang perubahan pada keadaan hanya untuk mengubah daftar fakta. Pada algoritma rete, pencocok pola dapat menghindari iterasi terhadap elemen yang ada di memori kerja dengan menyimpan informasi di antara siklus yang ada. Iterasi dapat dihindari dengan menyimpan daftar elemen yang cocok dengan pola tersebut. Daftar tersebut nantinya diperbarui ketika memori kerja berubah.
Penelitian dengan menggunakan metode yang sama telah mengembangkan aplikasi dengan judul Implementasi Algoritma Rete pada Sistem Pakar Untuk Mendeteksi Autism Spectrum Disorder Berbasis Web dengan kesimpulan Dari penelitian  yang  telah  dilakukan  dapat  disimpulkan  bahwa  aplikasi  sistem  pakar    untuk  mendeteksi  autism  spectrum disorder berhasil dibangun dengan menggunakan algoritma Rete[3]. Sistem pakar yang dibangun mampu memberikan prediksi jenis autistic spectrum  disorder yang diderita oleh pasien dari 11 gejala yang dibuat berdasarkan panduan dari buku  Diagnostic  and  Statistical  Manual  of  Mental  Disorders  Fifth  Edition  yang  merupakan  buku  rekomendasi  dari pakar[4].

## 2.1 Sistem Pakar
Kecerdasan Buatan (Artificial Intelegent) merupakan salah satu bagian dari ilmu komputer yang membuat agar komputer dapat  melakukan  pekerjaan  seperti  yang  dilakukan  manusia[1].  Sistem  pakar  adalah  aplikasi  berbasis  komputer  yang digunakan untuk menyelesaikan masalah sebagaimana yang dipikirkan oleh pakar. Sebuah sistem pakar memiliki dua komponen  utama  yaitu  basis  pengetahuan  dan  mesin  inferensi.  Basis  pengetahuan  merupakan  tempat  penyimpanan pengetahuan dalam memori komputer dimana pengetahuan ini diambil oleh pengetahuan pakar. Sistem pakar adalah salah satu  cabang  dari  AI  (Artificial  Intelegence)  yang  membuat  pengguna  secara  luas  knowledge  yang  khusus  untuk penyelesaian masalah tingkat manusia yang pakar [5].

## 2.2 Penyakit Microcephaly
Microcephaly dapat didefenisikan sebagai suatu temuan klinis, hasil pengukuran lingkar kepala bagian oksipital hingga frontal  menjadi  lebih  dari  dua  standar  deviasi  (SD)  di  bawah  rata-rata  untuk  jenis  kelamin  dan  di  usianya.Penyebab Microcephaly antara lain faktor genetik atau lingkungan selama kehamilan yang memengaruhi perkembangan otak janin, infeksi virus prenatal,ibu mengonsumsi alkohol,serta terkadang memiliki keterkaitan dengan hipertensi[3].  Patogenesis virus zika pada manusia bermula pada kulit lokasi inokulasi yang menjadi tempat replikasi virus pertama,bersama dengan fibroblast primer manusia.Lalu dari kulit,virus ini menyebar ke kelenjar getah bening yang kemudian berlanjut menjadi viremia.Virus zika ini terdeteksi di dalam darah 10 hari setelah infeksi atau 3-5 hari setelah timbulnya gejala.Virus zika mampu menginfeksi hingga ke neural progenitor cell pada janin,sehingga mampu menjadi penyebab timbulnya kelainan kongenital.

## 2.3 Algoritma Rete
Algoritma  Rete  adalah  algoritma  pattern  matching  yang  dirancang  oleh  Charles  L.  Forgy.  Algoritma  Rete  adalah algoritma  yang  sangat  efisien  untuk  mencocokkan  fakta  dengan  pola  dalam  aturan.  Sebuah  ruleset  adalah  sebuah knowledge  base  yang  terdiri  dari  satu  atau  beberapa  aturan.  Setiap  aturan  dalam  ruleset  melambangkan  sebagian pengetahuan. Aturan-aturan biasanya dalam bentuk jika-maka. Ketika aturan jika-maka cocok untuk algoritma Rete, maka disebut aturan Rete [6].
Proses kerja Algoritma Rete adalah 1. Membentuk Alpa Network
Membentuk  jaringan  diskriminasi  yang  bertanggung  jawab  untuk  memilih WME individu  berdasarkan  tes kondisional sederhana yang cocok dengan atribut WME terhadap nilai konstan. Node dalam jaringan diskriminasi juga dapat melakukan tes yang membandingkan dua atau lebih atribut dari WME yang sama.
2. Membentuk Beta Network
Karena setiap daftar WME melewati jaringan beta, WME baru dapat ditambahkan ke dalamnya, dan daftar tersebut dapat disimpan dalam memori beta. Daftar WME dalam memori beta menunjukkan kecocokan parsial untuk kondisi dalam produksi yang diberikan.
3. Evaluasi Rete
Melakukan  proses  evaluasi  dengan  cara  menghilangkan  node  yang  tidak  berkepentingan  ataupun  yang  tidak mendukung untuk suatu kegiatan yang lainnya.
4. Rete Cycle
Membentuk rule baru dari node yang tersisa dengan membentuk graph terbaru
5. Eksekusi Rule
Rule terbentuk dan dilakukan proses perhitungan terhadap data masukan dan data data dari pakar. Persamaan :
R1 = (𝐺∗𝑤𝑔)+(𝐺∗𝑊𝐺)+(𝐺∗𝑊𝑔)+(𝐺∗𝑊𝐺)
𝑤𝐺+𝑤𝑔+𝑊𝐺+𝑤𝑔) (1) Ket : R
: Rule 1
G
: Gejala 4 Wg : Bobot jawaban 6. Hasil Akhir Menguraikan hasil akhir yang dijadikan sebagia hasil akhir.

## 3. ANALISA DAN PEMBAHASAN
Sistem  pakar  adalah  sistem  berbasis  komputer  yang  menggunakan  pengetahuan,fakta  dan  teknik  penalaran  dalam memecahkan  masalah  yang  biasanya  hanya  dapat  dipecahkan  oleh  seorang  pakar  hanya  dalam  bidang  tertentu.Untuk memperjelas pemahaman mengenai konsep pertanyaan dan untuk memberi solusi bagi pengguna sistem pakar, dirancang aplikasi  sistem  pakar  untuk  mendiagnosa  penyakit microcephaly dengan  menggunakan  metode rete .  Sistem  pakar  ini dirancang dengan memberikan diagnosa. Hasil diagnosa memungkinkan untuk klasifikasikan oleh sistem kedalam salah satu penyakit,namun tidak menutup kemungkinan sistem akan menentukan bahwa satu penyakit tidak cocok.
Keberhasilan suatu aplikasi terletak pada pengetahuan dan bagaimana mengolah pengetahuan tersebut agar dapat ditarik suatu kesimpulan. Pengetahuan yang diperoleh dari hasil wawancara dan analisa lewat buku dikonversi kedalam sebuah tabel penyakit dan gejala guna mempermudah proses pencarian solusi. Tabel penyakit dan gejala ini digunakan sebagai pola pencocokan informasi yang dimasukan oleh pemakai dan basis pengetahuan. Pada tabel jenis gejala dan fase Microcephaly terdapat 11 jenis gejala yang ditunjukkan oleh G-1, G-2,...,G-11 dan 3 fase yang ditunjukkan oleh F-01, F- 02, G-3. Dari 11 jenis gejala disusun sebagai pernyataan dan 3 fase disusun sebagai kesimpulan.F3 = fase akhir, F2 =Fase Perkembangan, F1= Fase awal.

## Tabel 1. Tabel Gejala Dan Fase Microcephaly
Berdasarkan tabel di atas maka sistem dapat memberikan informasi mengenai gejala klinis pada penyakit Microcephaly , Jika gejala gejala yang dialami penderita sesuai dengan yang diinput, Maka rule yang dapat digunakan untuk menganalisa suatu gangguan gejala klinis pada penderita Microcephaly dan dihasilkan nilai dari pakar berikut ini :
Tabel 2. Gejala Klinis
No Gejala Klinis Nilai Pakar F3 F2 F1 G1 perilaku hiperaktif 0.82 0.56 G2 perilaku impulsif 0.7 0.7 0.7 G3 Kejang-kejang. 0.6 G4 Ukuran tubuh menjadi kerdil atau pendek. 0.6 G5 Perubahan bentuk wajah. 0.8 G6 Perkembangan terhambat. 0.67 0.60 G7 Keterbelakangan mental. 0.75 0.75 0.75 G8 Gangguan keseimbangan dan koordinasi tubuh. 0.67 G9 Gangguan berbicara 0.6 G10  gangguan penglihatan 0.65 G11  Kesulitan Menelan Makanan 0.8
Untuk user , diberikan tabel konsultasi seperti berikut ini sebagai pilihan jawaban dari pertanyaan di setiap gejala
Tabel 3. Bobot Jawaban No Ketetapan Bobot Jawaban 1 Kemungkinan mutlak / pasti 1 2 Kemungkinan besar 0.8 3 Mungkin 0.6 4 Hampir mungkin 0.4 5 Ragu-ragu 0.2 6 Tidak 0 7 Tidak Tau -0.2
Kaidah produksi ( rule base ) biasanya dituliskan dalam bentuk jika – maka (IF - THEN). Kaidah dapat dikatakan sebagai hubungan implikasi dua bagian yaitu premis (jika) dan bagian konklusi (maka). Apabila bagian premis dipenuhi maka  bagian  konklusi  juga  akan  bernilai  benar.  Sebuah  kaidah  terdiri  dari  klausa-  klausa  sebuah  klausa  mirip  sebuah kalimat  subjek, kata  kerja  dan  objek yang menyatakan  suatu fakta ada  sebuah  klausa premis dan  klausa  konklusi pada sebuah kaidah.
Rule 1 :
IF perilaku hiperaktif AND perilaku impulsif AND Ukuran tubuh menjadi kerdil atau pendek. AND Perubahan bentuk wajah.  AND  Perkembangan  terhambat.  AND  Keterbelakangan  mental.  AND  gangguan  penglihatan    AND  Kesulitan Menelan Makanan THEN  Fase Akhir
Kode Gejala F3  F2  F1 G1 perilaku hiperaktif X X G2 perilaku impulsif X X X
G3 Kejang-kejang. X G4 Ukuran tubuh menjadi kerdil atau pendek. X G5 Perubahan bentuk wajah. X G6 Perkembangan terhambat. X X G7 Keterbelakangan mental. X X X G8 Gangguan keseimbangan dan koordinasi tubuh. X G9 Gangguan berbicara X G10 gangguan penglihatan X G11 Kesulitan Menelan Makanan X
Rule 2 :
IF  perilaku  hiperaktif  AND  perilaku  impulsif  AND  Perkembangan  terhambat.  AND  Keterbelakangan  mental.  AND Gangguan keseimbangan dan koordinasi tubuh. AND Gangguan berbicara  THEN
Fase Perkembangan
Rule 3 :
IF  perilaku hiperaktif AND perilaku impulsif AND Kejang-kejang AND Keterbelakangan mental THEN Fase Awal Untuk  penerapan  metode rete seorang  pasien  melakukan  konsultasi  dengan  menjawab  pertanyaan  berikut  ini  dengan mengadopsi empat jawaban Ya, Tidak, ragu dan mungkin.
1. Apakah sianak memiliki perilaku Hiperaktif
: Ragu 2. Apakah sianak memiliki Perilaku Implusif : Ragu 3. Apakah sianak mengalamikejang – kejang : Tidak
4. Apakah sianak memilikiukuran Tubuh Pendek : Iya
5. Apakah sianak mengalamiPerubahan Bentuk wajah
: Mungkin
6. Apakah sianak  mengalami Perkembangan Terlambat
: Tidak 7. Apakah SianakMengalami Keterbelakangn Mental
: Ragu
8. Apakah  ada Gangguan keseimbangan dan koordinasi tubuh: Ya 9. Apakahada Gangguan berbicara : Tidak 10. Apakah adagangguan penglihatan : Tidak 11. Apakah MengalamaiKesulitan Menelan Makanan
: Ya
Berikut adalah uraian penggunaan metode rete sesuai dengan aturan dan langkah yang tersedia.
1. Alpha Network
Untuk kontruksi jaringan rete maka dibentuk  node alpa untuk setiap kelas dalam hal ini adalah fase awal, fase akhir dan fase perkembangan setelah dibentuk inisialisasi maka setiap atribut diuraikan secara keseluruhan. Berikut ini adalah uraian node Alpa.

## Gambar 1. Penentuan Node Alpa

## 2. Beta network
Setelah node terhubung di seluruh kelas.langkah selanjutnya  menggabungkan kondisi untuk jawaban – jawaban yang diberikan oleh pengguna dan melakukan ferifikasi kondisi di satu cabang dengan daftar objek yang kondisi di cabang lain.Berdasarkan contoh kasus yang telah disediakan menghasilkan 4 jawaban dari user dan dan diuarikan dengan gambar berikut ini.
3. Evaluasi Rete
Langkah selanjutnya setelah pohon terbentuk maka dilakukan evaluasi untuk memastikan persentasi hasil konsultasi dengan cara menghilangkan objek yang tidak berpengaruh terhadap fase dengan menentukan tingkat kepercayaan dari pakar dan dari user. Untuk melakukan uji coba akan menghasilkan suatu nilai dengan persentasi minimal untuk jawaban  ragu=0.18  Tidak=0,  Ya=0.50  dan  Mungkin=0.34  yang  akan  dijadikan  sebagai  perhitungan.  Cara  yang digunakan adalah menghapus objek dari pohon.Untuk uraian evaluasi dibentuk gambar berikut ini.

## Gambar 3. Evaluasi Rete
Dari  gambar  tersebut  maka  akan  terbentuk  pohon  diskriminasi  dengan  proses  menghilangkan  node  yang  tidak memenuhi syarat dalam mendukung penentuan penyakit microcephalysesuai dengan kriteria yang telah ditentukan

## 4. Rete Cycle
Berdasarkan gambar diatas maka dihasilkan perhitungan hanya berdasarkan data yang memenuhi syaratdari contoh rule yaitu :
Rule 1 Jika  G4  DAN G11  DAN G6  DAN G5 Maka Fase Akhir Rule 2  Jika  G6 DAN G7 Fase Perkembangan Rule 3 Jika  G1 dan G7 Maka Fase Awal
5. Eksekusi Rule
Rule yang telah dibentuk akan dihitung dengan memanfaatkan rumus berikut ini
R1 = (𝐺4∗𝑤𝑔4)+(𝐺11∗𝑊𝐺11)+(𝐺6∗𝑊𝑔6)+(𝐺5∗𝑊𝐺5) 𝑤𝐺4+𝑤𝑔11+𝑊𝐺6+𝑤𝑔5)
R1 = (0.6∗1)+(0.8∗1)+(0.67∗1)+(0.8∗0.6) (1+1+1+0.6)
R1 = 2.55 3,6 = 0.70
R2 = (𝐺6∗𝑊𝑔6)+(𝐺7∗𝑊𝐺7) (𝑊𝑔6+𝑊𝑔7)
R2 = (0.6∗1)+(0.75∗0.2)
(1+0.2)
R2 = (0.75) (1.2) = 0.62
R2 = (𝐺1∗𝑊𝑔1)+(𝐺7∗𝑊𝐺7) (𝑊𝑔1+𝑊𝑔7)
R2 = (0.82∗0.2)+(0.75∗0.2)
(0.2+0.2)
R2 = (0.164+0.15) (0.4) = 0.78
Berdasarkan perhitungan diatas maka hasil akan diuraikan dengan tahapan berikut ini.
1. Diagnosa penyakit dengan Fase akhir dengan tingkat Kepercayaan  70%
2. Diagnosa penyakit dengan Fase Perkembangan dengan tingkat Kepercayaan 62%
3. Diagnosa penyakit fase awal dengan tingkat kepercayaan 80%
Dapat  disumpulkan  bahwa  seorang  anak  lebih  dominan  terhadap  fase  awal  dikarenakan memiliki  nilai  tertinggi  yaitu 80%.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil analisa masalah maka penulis dapat menarik sebuah kesimpulan, dimana kesimpulan tersebut nanti dapat kiranya berguna bagi pembaca, sehingga penelitian ini dapat lebih berguna dan bermanfaat. Adapun kesimpulan- kesimpulan  dalam  penerapan  sistem  pakar  mendiagnosa  penyakit  microcephaly  menggunakan  metode  rete  dapat diterapkan dan memiliki tinggkat yang akurasi diagnose yang baik dimana hasil sampel pengujian terhadap anak dengan gejala  yang  dipilih  mendapatkan  hasil  diagnose  kepercayaan  sebesar  80  %  dengan  hasil  mengalami  penyakit microcephaly pada tahap awal.

## REFERENCES
[1] Sri Kusumadewi, Artificial Intelligence (Teknik dan Aplikasinya). Yogyakarta: Graha Ilmu, 2013.
[2] Arhami Muhammad, Konsep Kecerdasan Buatan. Yogyakarta: Andi Offset, 2010.
[3] Nana Y. & Enguah, Samuel E Asabere, "Integration of Expert Systems in Mobile Learning ," International Journal of Information and Communication Technology Research (JICT), vol. 2, pp. 55-61, 2012.
[4] H seng, "Implementasi Algoritma Rete pada Sistem Pakar Untuk Mendeteksi Autism Spectrum Disorder Berbasis Web," Jurnal Ilmu Kompuer, vol. 11, 2015.
[5] Adi Nugroho, Rekayasa Perangkat Lunak Berbasis Objek dengan Metode USDP. Yogyakarta2010: Andi.
[6] A.S Rosa dan Salahuddin M, Modul Pembelajaran Rekayasa Perangkat Lunak (Terstruktur dan Berorientasi Objek). Bandung: Modula, 2011.
[7] Antonius, Rachmad C, Algoritma dan Pemrograman Visual Basic. Net 2008 - Konsep, Teori dan Implementasi, 2nd ed. Yogyakarta: Andi, 2010..