## PENALARAN BERBASIS KASUS UNTUK MENDIAGNOSA PENYAKIT INFEKSI MENULAR SEKSUAL (IMS) MENGGUNAKAN ALGORITMA WEIGHTED EUCLIDEAN DISTANCE
Derin N. Liu 1 , Sebastianus A. S. Mola 2 dan Yelly Y. Nabuasa 3
1,2,3 Program Studi Ilmu Komputer, Fakultas Sains dan Teknik, Universitas Nusa Cendana
1 Email: derinnoraeniliu@gmail.com
2 Email: adimola@staf.undana.ac.id 3 Email: yelly.yosiana.n@gmail.com

## ABSTRAK
Penalaran  Berbasis  Kasus  adalah  sebuah  metedologi  untuk  penyelesaian  masalah  dengan memanfaatkan pengalaman sebelumnya. Pada penelitian ini penulis menerapkan penalaran berbasis kasus untuk mendiagnosa penyakit infeksi menular seksual menggunakan metode weighted euclidean distance. Sumber basis pengetahuan diperoleh dengan mengumpulkan berkas rekam medis pasien  penyakit infeksi menular seksual pada tahun 2016-2017. Proses pencarian solusi dimulai dengan mengeliminasi data yang tidak relevan menggunakan C4.5 dan berlanjut dengan perhitungan nilai kemiripan menggunakan algoritma weighted  euclidean  distance .  Sistem  ini  dapat  mendiagnosis  5  jenis  penyakit  infeksi  menular  seksual berdasarkan 123 gejala yang ada. Hasil sistem berupa jenis penyakit infeksi menular seksual berdasarkan gejala  yang  dialami  pasien,  solusi  pengobatan  dan  presentasi  kemiripan  kasus  baru  dengan  kasus  lama. Berdasarkan hasil pengujian dengan 127 kasus infeksi menular seksual (IMS) didapatkan hasil: Pengujian menggunakan skenario K -Fold Cross Validation , total data dibagi menjadi 10 fold dan proses pengujian dibagi  menjadi  2  bagian  yaitu  pengujian  menggunakan indexing dan  pengujian  tanpa  menggunakan indexing . Untuk pengujian menggunakan indexing akurasi tertinggi yang didapat sebesar 90.84% pada fold ke-2,  dan  rata-rata  akurasi  dari  keseluruhan fold adalah  sebesar  88.55%  dengan  rata-rata  waktu  yang dihasillkan 9498 ms (milidetik) sedangkan pengujian tanpa menggunakan indexing akurasi tertinggi yang didapat sebesar 63.03% pada fold ke-2, dan rata-rata akurasi dari keseluruhan fold adalah sebesar 53.48% dengan rata-rata waktu yang dihasilkan 9975 ms (milidetik). Kata kunci: Penalaran berbasis kasus, Algoritma C4.5, Algoritma Weighted Euclidean Distance , Penyakit Infeksi Menular Seksual

## ABSTRACT
Case-based reasoning is a methodology for solving problems by utilizing previous experience. In this  study  the  authors  apply  case-based  reasoning  to  diagnose  sexually  transmitted  infection  using  the weighted Euclidean distance method. Source of the knowledge base was obtained by collecting medical record of patients with sexually transmitted infections in 2016-2017. The process of finding a solution starts with eliminating irrelevant data using the C4.5 method and continues with the calculation of the similarity value  using  the  Weighted  Euclidean  Distance  algorithm.  This  system  can  diagnose  5  types  of  sexually transmitted infections based on 123 existing symptoms. System result in the form of sexually transmitted infections based on symptoms experienced by the patient, treatment solution and presentation of similarities between  new  cases  and  old  cases.  Based  on  the  result  of  testing  with  127  cases  of  sexually  transmitted infections obtained result: testing uses the K-Fold Cross Validation scenario, the total data is divided into 10fold and the testing process is divided into 2 parts, namely testing using indexing and testing  without using indexing. For testing using the highest accuracy indexing obtained at 90.84% in the second fold, and the average accuracy of the entire fold is 88.55% with the average time generated 9498 ms (millisecond), while testing without using the highest accuracy indexing obtained by 63.03% in the second fold, and the average accuracy of the entire fold is 53.48% with the average time generated 9975 ms (millisecond). Keywords:  Case-based  reasoning,  C4.5  Algorithm,  Weighted  Euclidean  Distance  Algorithm,  Sexually Transmitted Infectious Diseases.

## 1. PENDAHULUAN
Kesehatan  merupakan  sebuah  kebutuhan  yang  mendasar  bagi  setiap  orang.  Menurut  H.L.  Bloom menyatakan bahwa ada empat faktor yang mempengaruhi derajat kesehatan secara berturut-turut, yaitu: 1)
gaya hidup (life style) , 2) lingkungan (sosial, ekonomi, politik, budaya) 3) pelayanan kesehatan dan 4) faktor genetik (keturunan). Dalam kehidupan sehari-hari ada beberapa penyakit yang mempengaruhi kesehatan setiap individu dalam lingkungan diantaranya, penyakit menular dan penyakit tidak menular. Infeksi menular seksual merupakan salah satu penyakit yang bisa ditularkan. IMS adalah penyakit yang disebarkan oleh hubungan seks. Di  Indonesia sendiri, telah banyak laporan mengenai prevalensi infeksi menular  seksual  dari  beberapa  lokasi  antara  tahun  1999  sampai  2001  menunjukkan  prevalensi  infeksi gonore dan klamidia yang tinggi antara 20%-35% [ 1 ].
Pada penelitian sebelumnya yang berjudul “Perancangan Sistem Pakar Diagnosa Infeksi Menular Seksual (IMS) Berbasis Web dengan Metode Forward dan Backward Chaining pada RSUP Dr. Sardjito Yogyakarta”. Web sistem pakar ini menggunakan 4 faktor resiko, 3 keluhan, dan 65 gejala dan 12 jenis penyakit dengan baik, yaitu sudah mendekati hasil diagnosis yang dibuat seorang dokter penyakit infeksi menular seksual dengan presentasi 75%.
Permasalahan yang sering muncul adalah tidak semua penderita sakit (pasien) memiliki keberanian yang cukup untuk datang ke dokter dan melakukan pemeriksaan dikarenakan malu apabila penyakitnya diketahui oleh orang lain sehingga tidak sedikit orang yang juga akhirnya memutuskan untuk mengikuti kebiasaan dari nenek moyang yang lebih cenderung mempercayai khasiat dari obat tradisional di bandingkan obat dari dokter padahal penyakit tersebut cukup serius sehingga dibutuhkan penanganan khusus dari dokter/ahli agar bisa memberikan solusi yang tepat berdasarkan penyakit yang diderita oleh pasien.
Cara kerja case based reasoning (CBR) adalah dengan membandingkan kasus baru dengan kasus lama, jika kasus baru tersebut mempunyai kemiripan dengan kasus lama maka CBR akan memberikan jawaban kasus lama untuk kasus baru tersebut. Jika tidak ada yang cocok maka CBR akan melakukan adaptasi dengan cara memasukkan kasus baru kedalam database penyimpanan kasus ( case based ), sehingga tidak secara langsung pengetahuan CBR akan bertambah. Itu adalah kelebihan utama dari CBR dibanding rule based.

## 2. MATERI DAN METODE

## Data Penelitian
Data rekam medis yang dipakai dalam penelitian ini diperoleh dari Puskesmas Oepoi Kupang pada tahun 2016-2017 berjumlah 127 kasus.

## Penalaran berbasis kasus
Penalaran  berbasis  kasus/ case  based  reasoning adalah  sebuah  metodologi  untuk  penyelesaian masalah dengan memanfaatkan pengalaman sebelumnya  [ 2 ]. Di dalam CBR, seseorang yang melakukan penalaran dapat menyelesaikan masalah baru dengan memperhatikan kesamaannya dengan satu atau beberapa penyelesaian dan permasalahan sebelumnya. Salah satu tahap penting dalam siklus CBR adalah pengambilan kembali ( retrieval ) terhadap kasus-kasus sebelumnya yang dapat digunakan untuk menyelesaikan masalah baru. Proses reuse dalam siklus CBR adalah tanggung jawab dalam memberikan solusi dari sebuah kasus baru berdasarkan penyelesaian-penyelesaian kasus yang diambil kembali. Dalam kondisi ini, penyelesaian yang diambil kembali memerlukan adaptasi untuk mengatasi perbedaan- perbedaan penting tersebut. Pembuatan keputusan medis merupakan salah satu bidang yang memerlukan adaptasi. Retain merupakan tahap terakhir dalam siklus CBR yang menghasilkan penyelesaian masalah terbaru yang digabung dalam sistem pengetahuan. Hal ini telah diterjemahkan menjadi berbagai pendekatan untuk merekam hasil dari penyelesaian masalah sebagai sebuah kasus baru dan dapat ditambahkan dalam basis kasus.

## 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 terhadap kasus yang berada pada kelompok yang sama dengan kasus baru tersebut.

## Algoritma C4.5
Algoritma C4.5 adalah algoritma yang digunakan untuk menghasilkan sebuah pohon keputusan yang dikembangkan oleh Ross Quinlan. Ide dasar dari algoritma ini adalah pembuatan pohon keputusan berdasarkan pemilihan atribut yang memiliki prioritas tertinggi atau dapat disebut memiliki nilai gain
tertinggi  berdasarkan  nilai entropy atribut  tersebut  sebagai  poros  atribut  klasifikasi.  Rumus  perhitungan nilai entropy dan gain ditunjukan pada persamaan 1 dan 2 . 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 (S) = ∑ −  𝑝𝑖 ∗  𝑙𝑜𝑔 2 𝑝𝑖 𝑛 𝑖=1
........................................................................................ (1)
di mana:
S: Himpunan kasus n: Jumlah partisi pi : Jumlah kasus pada partisi ke- i
𝐺𝑎𝑖𝑛(S, A) = 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(𝑆) − ∑ |𝑆𝑖| |𝑆| ∗ 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 (𝑆 𝑖 ) 𝑛 𝑖=1 ........................................................... (2)
di mana:
S: Himpunan kasus
N: Jumlah partisi atribut A |S i |: Jumlah kasus pada partisi ke- i |S: Jumlah kasus dalam s

## Weighted Euclidean Distance
Perhitungan untuk mendapatkan kesamaan antar kasus, sangat penting pada metode CBR terutama dalam proses retrieval . Efektifitas dari pengukuran kesamaan tergantung dari seberapa banyak kasus yang ditelaah,  membantu  dalam  memecahkan  masalah  pada  kasus  baru  [ 3 ].  Rumus  perhitungan Weighted Euclidean Distance ditunjukan pada persamaan 3 .
𝑑(𝑥, 𝑦) = √∑ (𝑊 𝑖 𝑋 𝑑 𝑖 𝑛 𝑖=1 ( 𝐶 𝑥, 𝐶 𝑦 )) 2 ............................................................................... ......... (3) di mana:
d(x,y): perhitungan jarak antara kasus lama dengan kasus baru W i :  bobot kriteria ke-i d i( Cx,Cy))2 : jarak menghitungan Euclidean distance
C x : kasus baru C y : kasus lama n: jumlah kriteria

## Similarity
Metode similarity merupakan tranformasi nilai kedekatan berdasarkan kemiripan dari kasus lama dengan kasus baru. Kasus lama dengan kasus baru dibandingkan antara atribut dengan atributnya. Kemudian  nilai  yang diperoleh bernilai 1 apabila kasus lama tersebut  mirip dan bernilai  0 apabila kasus lama  tersebut  tidak  mirip  [ 4] .  Rumus  perhitungan Weighted  Euclidean  Distance ditunjukan  pada persamaan 4 . SIM ( 𝐶 𝑥, 𝐶 𝑦 ) =( 1 1+ 𝑑(𝐶𝑥,𝐶𝑦)) ) ...............................................................................................  (4)
di mana:
SIM ( 𝐶 𝑥, 𝐶 𝑦 ) : nilai similarity dari kasus lama dengan kasus baru 𝑑(𝐶 𝑥, 𝐶 𝑦 ) :  hasil perhitungan jarak dengan metode Weighted Euclidean Distance

## Tahapan perancangan sistem CBR
Gambar 1 menjelaskan flowchart sistem CBR ini yang dimulai dengan entitas pasien memberikan data diri dan data gejala kepada admin. Admin melakukan login dan memasukan data baru kasus pasien (data identitas, data gejala) 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 dengan kasus lama yang terdapat dalam basis kasus dan sistem langsung mengeluarkan informasi mengenai hasil rekam medis berdasarkan hasil diagnosis sehingga pasien akan menerima resep pengobatan dari admin.
Gambar 1. Flowchart s istem CBR di agnosis p enyakit IMS

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pengujian sistem yang bertujuan untuk mengukur keakuratan sistem dalam mendiagnosa penyakit infeksi menular seksual dilakukan menggunakan pengujian K-Fold Validation . Pengujian sistem ini dilakukan dengan membagi 127 data kedalam 10 fold yang kemudian dibagi menjadi dua bagian yaitu data latih dan data uji. Proses perhitungan yang dilakukan yaitu menggunakan indexing dan tanpa menggunakan indexing . Hasil akurasi menggunakan indexing tertinggi yang didapatkan sebesar 90.84% pada fold ke-2, dan rata-rata nilai hasil akurasi dari keseluruhan fold adalah 88.55% dengan rata-rata waktu yang dihasilkan 9498 ms (milidetik), sedangkan hasil akurasi tanpa indexing tertinggi yang didapatkan sebesar 63.03% pada fold ke-2,  dan  rata-rata  nilai  hasil  akurasi  dari  keseluruhan fold adalah  53.48%  dengan  rata-rata  waktu yang dihasilkan 9975 ms (milidetik). Gambaran secara umum dapat dilihat pada tabel 1 dan 2 .
Tabel 1. Rata-rata Akurasi Perhitungan K-Fold Menggunakan Indexing
K-Fold Ke- Rata-rata akurasi Perhitungan K-Fold 1 88.35% 2 90.84% 3 86.73% 4 88.59% 5 90.56% 6 87% 7 88.13% 8 88.73% 9 89.16% 10 87.44% Rata-rata Akurasi 88.55% Rata-rata Waktu Pengujian 9498 ms (milidetik)
Tabel 2. Rata-rata Akurasi Perhitungan K-Fold Tanpa Menggunakan Indexing
K-Fold Ke- Rata-rata akurasi Perhitungan K-Fold 1 51.87 % 2 63.03 % 3 47.65 % 4 55.05 % 5 60.88 % 6 47.65 % 7 51.21 % 8 52.74 % 9 56.19 % 10 48.57 % Rata-rata Akurasi 53.48% Rata-rata Waktu Pengujian 9975 ms (milidetik)

## 4. KESIMPULAN DAN SARAN

## Kesimpulan
Sistem  yang  dibangun  dengan  metode indexing C4.5  dan Weighted  Euclidean  Distance dapat berjalan dengan baik dan hasil akurasi menggunakan indexing tertinggi yang didapatkan sebesar 90.84% pada fold ke-2, dan rata-rata nilai hasil akurasi dari keseluruhan fold adalah 88.55% dengan rata-rata waktu yang  dihasilkan  9498  ms  (milidetik),  sedangkan  hasil  akurasi  tanpa indexing tertinggi  yang  didapatkan sebesar 63.03% pada fold ke-2, dan rata-rata nilai hasil akurasi dari keseluruhan fold adalah 53.48% dengan rata-rata waktu yang dihasilkan 9975 ms (milidetik) serta sistem mampu menerapkan semua tahapan CBR ( Retrieve, Reuse, Revise, Retain ) untuk 5 jenis penyakit Keputihan ( flour albus ), Kencing Nanah ( gonore ), Kutil Kelamin ( kondiloma ), Herpes Kelamin, Raja Singa ( sifilis ), dengan 123 gejala.

## Saran
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] A. A. Wirakusuma, I. G. K. Darmada, and L. M. M. Rusyati, ‘Spektrum Infeksi Menular Seksual di Poliklinik  Kulit  dan  Kelamin  Rumah  Sakit  Umum  Pusat  Sanglah  Periode  2009-2011’, E-Jurnal Medika Udayana , 2014.
[2] J. Main, T. S. Dillon, and S. C. Shiu, ‘A tutorial on case based reasoning’, in Soft computing in case based reasoning , Springer, pp. 1–28 , 2001
[3] M. Greenacre, Correspondence analysis in practice . CRC press, 2017.
[4] M. M. Richter and R. O. Weber, Case-based reasoning . Springer, 2016.