IJIS Indonesian Journal on Information System e- ISSN 2548-6438 p-ISSN 2614-7173
Volume 5 Nomor 1 | April 2020  77

## DIAGNOSIS PENYAKIT HIPERTENSI MENGGUNAKAN METODE CASE-BASED REASONING
HYPERTENSION DIAGNOSIS USING CASE-BASED REASONING
Amalia Beladinna Arifa 1 , Gita Fadila Fitriana 2 1 Fakultas Informatika, Program Studi Informatika
2 Fakultas Informatika, Program Studi Rekayasa Perangkat Lunak 1,2 Institut Teknologi Telkom Purwokerto amalia@ittelkom-pwt.ac.id

## Abstrak
Hipertensi  adalah  kondisi  ketika  tekanan  darah  pada  pembuluh  darah  bersih meningkat  secara  kronik.  Jika  tidak  segera  ditangani  dapat  menyebabkan peningkatan  resiko  kejadian  penyakit  lainnya,  misalnya  kardiovaskuler, serebrovaskuler dan renovaskuler. Diagnosis penyakit hipertensi perlu ditegakkan sedini  mungkin  guna  menurunkan  peningkatan  resiko  kejadian  penyakit  lainnya. Penelitian ini bertujuan menghasilkan sistem yang mengimplementasikan metode Case-Based  Reasoning yang  dapat  membantu  paramedis  untuk  mendiagnosis penyakit  hipertensi.  Implementasi  sistem  dirancang  menggunakan  bahasa pemrograman PHP serta penyimpanan data kasus menggunakan MySQL . Kasus- kasus  penyakit  hipertensi  yang  sudah  berhasil  ditangani  oleh  dokter  dijadikan sebagai  data  acuan  untuk  mendiagnosis  kasus  hipertensi  yang  baru.  Kasus  baru yang  berisi  faktor  resiko,  gejala  dan  riwayat  penyakit  selanjutnya  dicari kemiripannya dengan kasus-kasus lama dengan  cara menghitung nilai similaritas menggunakan Minkowski  Distance .  Pengujian  dilakukan  pada  172  data menggunakan  10- fold  Cross-Validation .  Hasil  perhitungan  dengan  menetapkan threshold sebesar  0,90  didapatkan  tingkat  akurasi  sebesar  94,71%.  Hasil penelitian  menunjukkan  implementasi Case-Based  Reasoning dapat  digunakan untuk melakukan diagnosis penyakit hipertensi.
Kata Kunci: Hipertensi, Case-Based Reasoning, Minkowski Distance, K-Fold Cross-Validation

## Abstract
Hypertension  is  a  condition  when  the  blood  pressure  in  the  blood  vessels increases  chronically.  If  it  is  not  treated immediately,  it  can  increase  the  risk  of other  diseases,  such  as  cardiovascular,  cerebrovascular,  and  renovascular. Therefore,  the  detection  of  hypertension  needs  to  be  upheld  early  to  reduce  the increased  risk  of  other  conditions. This  study  aims  to  build  a  system  that
implements  the  Case-Based  Reasoning  method  that  can  help  paramedics  to diagnose  hypertension.  The  implementation  is  designed  using  PHP  and  data storage  cases  using  MySQL.  Cases  of  hypertension  that  have  been  healed  by  a doctor can be used as a reference to deal with the diagnosis of new hypertension cases.  Further  claims  that  contain  risk  factors,  symptoms  and  a  history  of  the patient’s  disease  are  searched for  similarities  with  old  situations  by  calculating the  similarity  value  using  Minkowski  Distance.  Tests  carried  out  on  172  data using 10-fold Cross-Validation. The outcome of the trial by setting  the similarity threshold  to  0.90  obtained  an  accuracy  rate  of  94.71%.  The  results  showed  that Case-Based Reasoning could be used to diagnose hypertension.
Keywords: Hypertension,  Case-Based  Reasoning,  Minkowski  Distance,  K- Fold Cross-Validation

## PENDAHULUAN
Hipertensi  adalah  kondisi  ketika tekanan  darah  pada  pembuluh  darah bersih  meningkat  secara  kronik.  Jika tidak  segera  ditangani,  dalam  jangka panjang akan menyebabkan peningkatan  resiko  kejadian  penyakit lain seperti kardiovaskuler,
serebrovaskuler dan renovaskuler. Prevalensi  hipertensi  di  Indonesia berdasarkan  hasil  pengukuran  tekanan darah  pada  usia  di  atas  18  tahun sebesar  25,8%.  Berdasarkan  data tersebut, dari 25,8% penderita hipertensi  hanya  1/3  yang  terdiagnosis dan  2/3  sisanya  tidak  terdiagnosis  [1]. Artinya, masih ada penderita hipertensi yang  tidak  terdiagnosis  oleh  tenaga kesehatan serta tidak menjalani pengobatan  sesuai  anjuran  kesehatan. Hal  tersebut  menyebabkan  hipertensi menjadi  salah  satu  penyebab  kematian tertinggi  di  Indonesia  karena  tidak mendapat penanganan yang tepat.
Mengintegrasikan teknologi komputer dan kecerdasan buatan ke dalam pelayanan kesehatan merupakan  salah  satu  pendekatan untuk  mengatasi  kekurangan  tenaga ahli (dokter), baik dari segi ketersediaan  dan  keahlian.  Tenaga kesehatan  yang  memiliki  keahlian dalam penanganan kesehatan seringkali  tidak  diimbangi  dengan ketersediaannya ketika sedang dibutuhkan.  Hal  ini  dapat  beresiko kurang  tepatnya  penanganan  yang diberikan kepada pasien yang membutuhkan  pertolongan.  Oleh karena itu perlu ditegakkan diagnosis  penyakit  hipertensi  sedini mungkin untuk menurunkan peningkatan resiko kejadian penyakit lain. Case-Based Reasoning merupakan metode penalaran komputer yang memanfaatkan pengetahuan lama untuk menyelesaikan  permasalahan  baru.
Pengetahuan lama berupa dokumentasi permasalahan  yang  telah  memiliki solusi. Solusi tersebut dapat digunakan untuk  menyelesaikan  permasalahan baru  yang  serupa.  Dalam  kasus penyakit  hipertensi,  tenaga  ahli  yang berpengalaman  yaitu  dokter  spesialis penyakit  dalam,  akan  mendiagnosis seorang pasien yang mengidap penyakit hipertensi dengan memeriksa,
mempertimbangkan keluhan yang dirasakan  dan  seringkali  mengingat kembali pada pengalaman terdahulunya ketika berhasil menangani pasien lama yang menunjukkan pemeriksaan dan keluhan yang sama untuk mengambil kesimpulan awal. Kasus-kasus penyakit  hipertensi  yang  berhasil ditangani  oleh  dokter  dapat  dijadikan acuan untuk mendiagnosis kasus penyakit  hipertensi  baru.  Dengan implementasi Case-Based  Reasoning diharapkan dapat membantu paramedis untuk  mengambil  keputusan  dalam melakukan diagnosis
penyakit hipertensi pada pasien baru.
Terdapat  empat  proses  penting pada  siklus Case-Based  Reasoning , yaitu retrieve, reuse, revise dan retain . Untuk  mencari  kemiripan  antara  kasus lama dan kasus baru dihitung menggunakan  ukuran  jarak  kedekatan (similaritas)  yang  terdapat  pada  proses retrieve .  Perhitungan  ukuran  jarak kedekatan pada Case-Based Reasoning dapat  diterapkan  dengan  berbagai
macam  metode,  salah  satunya adalah Minkowski Distance .
Case-Based  Reasoning telah banyak diterapkan untuk menyelesaikan permasalahan di
bidang  medis,  diantaranya  pada kasus  penyakit  stroke  dan  penyakit jantung. Pada kasus penyakit stroke, untuk  mencari  kemiripan  antar kasus menggunakan metode perhitungan Jaccard Coefficient dan Siriraj  Score untuk  membedakan tipe  penyakit  stroke  iskemik  dan hemoragik, serta menggunakan metode indexing dalam  melakukan retrieve kasus.  Berdasarkan  pada data  uji  45  kasus  dan  basis  kasus 135  kasus,  diperoleh  hasil  bahwa dengan menetapkan threshold similaritas  0,70  sistem Case-Based Reasoning dapat mendiagnosis penyakit  stroke  dengan  sensitivitas 86,95%  dan  akurasi  (84,44%  tanpa menggunakan metode indexing, 81,67% menggunakan metode indexing )  [2].  Pada  kasus  penyakit jantung, sistem Case-Based Reasoning menerapkan metode perhitungan  similaritas Minkowski Distance .  Berdasarkan  pada  134 data  pada  basis  kasus,  58  data  baru diujikan  pada  sistem  dan  memiliki tingkat akurasi sebesar 100% dengan  menetapkan  nilai threshold sebesar 80 [3].
METODE PENELITIAN Deskripsi Model Case-Based Reasoning Case-Based  Reasoning terdiri  dari
empat  proses,  yaitu retrieve,  reuse, revise dan retain .  Proses  pada  sistem dimulai  dengan  memasukkan  sebuah kasus baru yang terdiri dari data faktor resiko,  data  keluhan  yang  dirasakan dan  data  riwayat  penyakit.  Setelah kasus  baru  dimasukkan,  kemudian dilakukan  pencocokan  dengan  kasus- kasus  lama  di  dalam  basis  kasus menggunakan rumus perhitungan ukuran  jarak  kedekatan  ( retrieve ).
Hasil  dari  perhitungan  ukuran  jarak kedekatan  berupa  nilai  similaritas tertinggi  yang  dihasilkan  antara  kasus baru  dengan  kasus  lama.  Proses  untuk menghitung  nilai  similaritas  terbagi menjadi dua langkah, yaitu: 1) menghitung  nilai  similaritas  lokal untuk  fitur  data  bertipe  numerik  dan fitur  data  bertipe  simbolik,  dan  2) menghitung  nilai  similaritas  global dengan  mengalikan  setiap  kesamaan dari  masing-masing  fitur  dengan  nilai bobot menggunakan Minkowski Distance  Similarity .  Nilai  similaritas bernilai  antara  0  sampai  dengan  1. Sedangkan  nilai  bobot  diperoleh  dari hasil konsultasi dengan dokter/pakar.
Sistem Case-Based Reasoning
mengeluarkan  informasi  sesuai  dengan hasil perhitungan nilai similaritas. Nilai batas  similaritas  ( threshold )  yang diterapkan  yaitu  sebesar  0,90.  Apabila nilai  similaritas  global  lebih  besar
daripada nilai threshold dan bernilai 1,  informasi  diagnosis  penyakit hipertensi dari kasus lama dijadikan sebagai  solusi  bagi  kasus  baru ( reuse ).  Apabila  nilai  similaritas global  lebih  besar  daripada  nilai threshold namun  tidak  bernilai  1, informasi diagnosis penyakit hipertensi dari kasus lama dijadikan sebagai  solusi  bagi  kasus  baru  dan rekomendasi  terapi  dari  kasus  lama akan diperbaiki terlebih dahulu oleh tenaga  ahli  atau  pakar  ( revise ). Rekomendasi  terapi  yang  telah diperbaiki  oleh  ahli  atau  pakar kemudian ditampilkan kembali kepada  paramedis  sebagai  solusi rekomendasi terapi bagi kasus baru. Sebaliknya,  apabila  nilai  similaritas global  lebih  kecil  daripada  nilai threshold , sistem tidak akan memberikan  informasi  diagnosis penyakit hipertensi dan rekomendasi  terapi,  yang  artinya kasus  baru  tidak  cukup  kuat  untuk didiagnosis sebagai penyakit hipertensi.  Proses  yang  terjadi dalam  sistem  ditunjukkan  pada Gambar 1.
Gambar 1. Model Case-Based
Reasoning
Kasus  baru  yang  telah  memiliki solusi berupa diagnosis penyakit hipertensi  dan  rekomendasi  terapi, selanjutnya  disimpan  ke  dalam  sistem sebagai  pengetahuan  baru  bagi  sistem ( retain ).  Penyimpanan  kasus  baru hanya dilakukan oleh dokter/pakar.

## Representasi Kasus
Kumpulan
kasus penyakit hipertensi  yang  telah  memiliki  solusi direpresentasikan  ke  dalam  suatu bentuk tertentu untuk dijadikan sebagai pengetahuan  bagi sistem.  Pilihan bentuk  representasi  kasus  bergantung pada domain permasalahan dan struktur  data  kasus.  Dalam  domain
kesehatan,  umumnya  representasi kasus  terbagi  atas  dua  bagian,  yaitu kondisi  pasien  (permasalahan)  dan diagnosis penyakit serta pengobatan (solusi). Setelah kasus-kasus penyakit hipertensi direpresentasikan  kemudian  akan disimpan ke dalam sebuah storage . Model representasi yang digunakan  adalah  model flat  frame , yang  memungkinkan  untuk  data bertipe numerik dan simbolik (kategori) [4]. Permasalahan sebuah kasus direpresentasikan melalui tiga kelompok  fitur  yaitu  faktor  resiko,
keluhan yang dirasakan dan riwayat penyakit.  Sedangkan  solusi  sebuah kasus direpresentasikan melalui dua fitur yaitu diagnosis penyakit hipertensi  dan  rekomendasi  terapi. Nama  dan  cara  penilaian  fitur ditunjukkan pada Tabel 1.
Tabel 1. Nama Fitur dan Penilaian Nama Fitur Nilai Fitur Faktor Resiko Usia Jenis kelamin Tekanan darah sistolik Tekanan darah diastolik Jumlah nadi Jumlah napas Numerik L=1 dan P=0 Numerik Numerik Numerik Numerik Gejala
G01 - Jantung berdebar
G02 - Mual
G03 - Pusing G04 - Lemas
G05 - Sakit kepala G06 - Nyeri dada G07 - Sesak napas G08 - Mimisan Ya=1,Tidak=0 Ya=1,Tidak=0 Ya=1,Tidak=0 Ya=1,Tidak=0 Ya=1,Tidak=0 Ya=1,Tidak=0 Ya=1,Tidak=0 Ya=1,Tidak=0
G09 - Pandangan kabur G10 - Hilang Kesadaran Ya=1,Tidak=0 Ya=1,Tidak=0 Riwayat penyakit R01 - Hipertensi R02 - Diabetes mellitus R03 - Stroke R04 - Jantung R05 - Ginjal Ya=1,Tidak=0 Ya=1,Tidak=0 Ya=1,Tidak=0 Ya=1,Tidak=0 Ya=1,Tidak=0 Diagnosis Penyakit P01 P02
P03 P04 P05 P06 Pre-Hipertensi
Hipertensi Tingkat- 1 Hipertensi Tingkat- 2 Hipertensi Urgensi Hipertensi Emergensi Normal Rekomendasi terapi Kontrol penurunan tekanan darah dengan mengubah gaya hidup Pemberian lini pertama obat antihipertensi Proses Retrieve dan Reuse Proses retrieve pada sistem melalui  perhitungan  similaritas  antar kasus. Perhitungan similaritas dilakukan dengan mengukur kemiripan setiap  fitur  pada  kasus  baru  dengan setiap  fitur  kasus  lama,  menggunakan ukuran jarak kedekatan. Proses perbandingan kasus lama dilakukan per satu  kasus.  Setiap  fitur  kasus  memiliki bobot  yang  berbeda  untuk  setiap  jenis penyakit hipertensi. Semua nilai similaritas  yang  dihasilkan  oleh  setiap kasus  lama  kemudian  dicatat  dan diambil satu nilai tertinggi. Kasus lama dengan nilai similaritas tertinggi
tersebut  merupakan  kasus  yang paling  mirip  dengan  kasus  baru. Proses reuse adalah  menampilkan kasus  lama  yang  memiliki  nilai similaritas  tertinggi  yang  dihasilkan pada  proses retrieve ,  kemudian solusi  dari  kasus  lama  tersebut dijadikan  sebagai  solusi  bagi  kasus baru.
Proses  perhitungan  similaritas antar  kasus  terdiri  dari  perhitungan similaritas  lokal  antar  fitur  kasus dan  perhitungan  similaritas  global antar kasus.

## Similaritas Lokal
Perhitungan  similaritas  lokal berada pada level setiap
kemunculan  fitur  pada  kasus  baru. Similaritas  lokal  yang  digunakan terdiri  dari  dua,  yaitu  untuk  fitur bertipe  numerik  dan  simbolik.  Data kasus  yang  merupakan  fitur  bertipe numerik  adalah  usia,  tekanan  darah sistolik,  tekanan  darah  diastolik, jumlah nadi dan jumlah napas. Data kasus selain itu yaitu jenis kelamin, gejala dan riwayat penyakit merupakan  fitur  bertipe  simbolik. Untuk menghitung fitur bertipe data numerik ditunjukkan pada persamaan (1) dan fitur bertipe data simbolik ditunjukkan pada
persamaan (2) [5]:
a. Tipe Data Numerik
𝑓(𝑆 𝑖 , 𝑇 𝑖 ) = 1 − |𝑆 𝑖 −𝑇 𝑖 | 𝑓 𝑚𝑎𝑥 −𝑓 𝑚𝑖𝑛 (1)
dengan S i adalah  nilai  fitur  ke- i dari kasus lama dan T i adalah nilai fitur ke- i dari  kasus  baru,  sedangkan f max adalah nilai tertinggi fitur ke- i yang digunakan dan f min adalah nilai terendah fitur ke- i yang digunakan.
b. Tipe Data Simbolik
𝑓(𝑆 𝑖 , 𝑇 𝑖 ) = { 0, 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑆 𝑖 ≠ 𝑇 𝑖 1, 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑆 𝑖 = 𝑇 𝑖 (2)

## Similaritas Global
Perhitungan similaritas global berada  pada  level  objek  atau  kasus. Similaritas  global  digunakan  untuk menghitung  kemiripan  antara  kasus baru  dengan  kasus-kasus  lama  yang tersimpan  pada  basis  kasus.  Metode perhitungan  similaritas  global  yang digunakan  adalah Minkowski  Distance Similarity ,  seperti  yang  ditunjukkan pada persamaan (3) sebagai berikut [6]:
𝑆𝑖𝑚(𝑆 𝑖 , 𝑇 𝑖 ) = ( ∑ 𝑤 𝑖 𝑟 ×|𝑓(𝑆 𝑖 ,𝑇 𝑖 )| 𝑟 𝑛 𝑖=1 ∑ 𝑤 𝑖 𝑟 𝑛 𝑖=1 ) 1 𝑟 ⁄ (3)
dengan Sim(S i ,T i ) merupakan  nilai similaritas  antara  kasus  lama (S i ) dan kasus  baru (T i ) , f(S i ,T i ) merupakan kemiripan  fitur  ke- i antara  kasus  lama dan  kasus  baru  yang  dihasilkan  dari similaritas  lokal, n merupakan  jumlah fitur  pada  masing-masing  kasus, i merupakan  fitur  individu  yang  berada diantara  1  s/d n , w i merupakan  bobot fitur  ke- i dan r merupakan  faktor Minkowski .  Nilai  bobot  untuk  setiap fitur  ditentukan  oleh  dokter/pakar, dalam  penelitian  ini  adalah  dokter spesialis  penyakit  dalam.  Pembobotan fitur  perlu  dilakukan  karena  terdapat
perbedaan  kepentingan  antara  satu fitur dengan fitur lainnya.
Nilai r adalah bilangan positif ≥
1. Jika r =1 dikenal sebagai Manhattan/City  block  distance ,  jika r =2  dikenal  sebagai Euclidean distance dan  jika r =tak  terhingga dikenal  sebagai Chebyshev  distance [7]. Pada penelitian ini menggunakan r =3  yang  dikenal
dengan Minkowski Distance .

## Desain Arsitektur Sistem
Arsitektur sistem dirancang berdasarkan hasil analisis kebutuhan sistem.  Sistem  dirancang  untuk dapat  memberikan  diagnosis  dan rekomendasi terapi hipertensi
berdasarkan  data  yang  dimasukkan oleh  pengguna.  Pengguna  sistem terdiri  dari  tiga  yaitu  administrator sebagai pengguna yang
memasukkan  data-data  basis  kasus ke  dalam  sistem  ( user  manager ), paramedis  sebagai  pengguna  yang memasukkan  data  baru  untuk  dicari solusinya ( novice user ) dan dokter/pakar sebagai pengguna yang melakukan  perbaikan  pada  solusi kasus baru serta memvalidasi solusi kasus  baru  untuk  dimasukkan  ke dalam basis kasus ( expert ).
Arsitektur  sistem  yang  dibangun ditunjukkan pada Gambar 2.
Gambar 2. Arsitektur Sistem Case- Based Reasoning
Rancangan Pengujian Pengujian dilakukan menggunakan K-fold Cross-Validation . Dalam permasalahan klasifikasi, K-fold Cross- Validation merupakan  metode  terbaik untuk  digunakan  dalam  memvalidasi dan  memilih  sebuah classifier [8].
Pendekatan K-fold  Cross-Validation yaitu  sebagian  data  digunakan  sebagai data  latih  dan  sebagian  data  yang  lain sebagai data uji. Prosedur akan diulang sebanyak  K-kali  sehingga  setiap  data pada  setiap fold akan  tepat  satu  kali digunakan sebagai data uji.
Untuk dapat mengetahui ketepatan suatu  klasifikasi,  dilakukan  evaluasi dengan  menghitung  jumlah  kelas positif  yang  diklasifikasikan  dengan benar  ( true  positives ),  jumlah  kelas negatif  yang  diklasifikasikan  dengan benar  ( true  negatives ),  kelas  negatif yang  diklasifikasikan  sebagai  kelas positif  ( false  positives )  dan  kelas positif  yang  diklasifikasikan  sebagai kelas  negatif  ( false  negatives ).  Nilai TP,  TN,  FP  dan  FN  digunakan  untuk membentuk  suatu confusion  matrix
kemudian  dapat  dihitung  tingkat akurasi. Ilustrasi mengenai confusion  matrix menggunakan  dua
kelas,  yaitu  TRUE  dan  FALSE ditunjukkan pada Tabel 2.
Tabel 2. Confusion Matrix Kelas Sebenarnya Kelas Prediksi TRUE FALSE TRUE TP FN FALSE FP TN Tingkat  akurasi  menunjukkan persentase  kedekatan  pengukuran dengan  nilai  sebenarnya,  yang berarti  keberhasilan  kasus  untuk dideteksi dengan benar sesuai dengan  nilai  kasus  sebenarnya. Untuk  menghitung  tingkat  akurasi digunakan persamaan (4) [9].
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 𝑇𝑃+𝑇𝑁 𝑇𝑃+𝐹𝑁+𝐹𝑃+𝑇𝑁 × 100% (4)

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Pencarian  Nilai  Similaritas  Antar

## Kasus
Setiap  data  yang  akan  diujikan, terlebih  dahulu  melalui  proses pencarian  kemiripan  antar  kasus dengan menghitung similaritas.
Nilai similaritas antar kasus didasarkan  pada  kemiripan  pada hasil diagnosis antar kasus.
Representasi  antara  kasus  baru  dan kasus lama yang akan dihitung nilai similaritasnya ditunjukkan pada
Tabel 3. Tabel 3. Representasi Antara Kasus Lama dan Kasus Baru Data Kasus Lama (S) Kasus Baru
Nilai Bobot (T) Usia 58 5 67 JK 2 7 2 TDS 211 10 210 TDD 122 10 120 Nadi 101 6 80 Napas 28 5 20 G01 1 6 1 G02 1 5 0 G03 1 7 0 G04 0 6 0 G05 0 7 0 G06 1 5 1 G07 1 5 1 G08 0 7 0 G09 0 6 0 G10 0 7 0 R01 1 9 1 R02 0 8 0 R03 0 9 0 R04 1 9 1 R05 0 9 0 Diagnosis Hipertensi emergensi ? Rekomendasi Terapi Kontrol penurunan tekanan darah dengan mengubah gaya hidup Pemberian lini pertama obat antihipertensi ?
Tahapan  dalam  mencari  diagnosis hipertensi  menggunakan  perhitungan similaritas Minkowski  Distance adalah sebagai berikut:
A. Similaritas Lokal
1. Fitur Faktor Resiko
a) Fitur Usia
𝑓(𝑆 1 , 𝑇 1 ) = 1 − |67 − 58| 87 − 31 = 0,842 b) Fitur Jenis Kelamin 𝑓(𝑆 2 , 𝑇 2 ) = 1 c) Fitur Nilai TDS
𝑓(𝑆 3 , 𝑇 3 ) = 1 − |211 − 210| 240 − 120 = 0,992
d) Fitur Nilai TDD
𝑓(𝑆 4 , 𝑇 4 ) = 1 − |122 − 120| 130 − 80 = 0,96
e) Fitur Jumlah Nadi
𝑓(𝑆 5 , 𝑇 5 ) = 1 − |101 − 80| 125 − 60 = 0,677
f) Fitur Jumlah Napas
𝑓(𝑆 6 , 𝑇 6 ) = 1 − |28 − 20| 28 − 12 = 0,5
2. Fitur Gejala
a) Gejala Jantung Berdebar 𝑓(𝑆 7 , 𝑇 7 ) = 1
b) Gejala Nyeri Dada 𝑓(𝑆 12 , 𝑇 12 ) = 1
c) Gejala Sesak Napas 𝑓(𝑆 13 , 𝑇 13 ) = 1 3. Fitur Riwayat Penyakit
a) Riwayat Penyakit Hipertensi 𝑓(𝑆 14 , 𝑇 14 ) = 1
b) Riwayat Penyakit Jantung 𝑓(𝑆 17 , 𝑇 17 ) = 1 B. Similaritas  Global  menggunakan

## Minkowski Distance
𝑆𝑖𝑚(𝑆, 𝑇) = ( 4064,818 4984 ) 1 3 ⁄ = 0,934
Berdasarkan  hasil  perhitungan similaritas antara kasus baru dengan kasus  lama  didapatkan  bahwa  nilai similaritas  adalah  0,934.  Nilai similaritas  memiliki  nilai  di  atas threshold yang  ditetapkan,  yaitu 0,90.  Solusi  kasus  lama  berupa diagnosis penyakit Hipertensi Emergensi  dan  rekomendasi  terapi dijadikan  sebagai  solusi  bagi  kasus baru.  Namun,  solusi  rekomendasi
terapi  kasus  lama  akan  melalui  proses perbaikan  oleh  dokter/pakar  terlebih dahul karena rekomendasi terapi didasarkan  pada  faktor  resiko  dan riwayat penyakit dari pengguna.
Proses Diagnosis Penyakit Hipertensi Case-Based Reasoning untuk diagnosis penyakit hipertensi merupakan sistem yang berbasis website
dan diimplementasikan menggunakan  bahasa  pemrograman PHP serta  penyimpanan  data  basis kasus  menggunakan MySQL .  Sistem yang  dibangun  bertujuan  untuk  dapat melakukan
diagnosis
penyakit hipertensi berdasarkan kasus baru yang dimasukkan  oleh  pengguna,  yaitu paramedis.  Paramedis  memasukkan fitur-fitur  kasus  baru  yang  terdiri  dari usia,  jenis  kelamin,  nilai  TDS,  nilai TDD,  nilai  jumlah  nadi,  nilai  jumlah napas,  gejala  dan  riwayat  penyakit  ke dalam form diagnosis hipertensi. Sebuah kasus baru, yang tidak terdapat pada  basis  kasus,  diujicobakan  ke dalam  sistem Case-Based  Reasoning untuk  diagnosis  penyakit  hipertensi. Kemudian  sistem  akan  mencari  kasus- kasus  lama  pada  basis  kasus  yang memiliki kemiripan dengan kasus baru dengan cara menghitung nilai similaritas.  Setelah  ditemukan  kasus lama  yang  memiliki  nilai  similaritas tertinggi  dengan  kasus  baru,  maka solusi  dari  kasus  lama  dijadikan sebagai  solusi  bagi  kasus  baru.  Kasus
lama  yang  terpilih  tersebut  akan disampaikan kepada paramedis sebagai keluaran dari sistem. Berdasarkan  hasil  pengujian  kasus baru  terhadap  semua  kasus  pada sistem, similaritas tertinggi
dihasilkan  oleh  kasus  K063  dengan nilai  similaritas  0,9277086  seperti diperlihatkan pada Gambar 3.
Gambar 3. Kasus Baru yang Diujicobakan pada Sistem
Nilai  similaritas  tertinggi  yang dihasilkan  antara  kasus  lama  dan kasus  baru  tersebut  berada  di  atas nilai threshold (0,90),  maka  solusi kasus  lama  berupa  diagnosis  akan dijadikan  solusi  bagi  kasus  baru. Karena nilai similaritas yang dihasilkan  tidak  mencapai  nilai  1, solusi  berupa  rekomendasi  terapi harus  dilakukan  perbaikan  terlebih dahulu oleh dokter/pakar.
Kemudian  paramedis  menyimpan kasus  baru  tersebut  sebagai  kasus sementara  yang  perlu  diperbaiki oleh  dokter/pakar  seperti  pada Gambar 4.
Gambar 4. Kasus Baru yang Perlu Diperbaiki Dokter/Pakar
Setelah dokter/pakar selesai melakukan perbaikan, paramedis menerima notifikasi berupa kasus baru telah  selesai  melalui  proses  revisi. Kemudian  paramedis  menggunakan solusi  kasus  lama  termirip  dengan kasus baru seperti terlihat pada Gambar 5.  Setelah  itu  kasus  baru  disimpan  ke dalam basis kasus sebagai pengetahuan baru.  Proses  penyimpanan  kasus  baru ini dilakukan oleh dokter/pakar.
Gambar 5. Hasil Diagnosis

## Hasil Pengujian
Data yang digunakan sebagai basis kasus  dalam  pengujian  akurasi  sistem sebanyak  172  kasus.  Sebuah  kasus terdiri  dari  data  faktor  resiko,  data
gejala,  data  riwayat  penyakit,  data diagnosis  dan  data  rekomendasi terapi.  Data  diagnosis  yang  terdiri dari  lima  kelas  penyakit  hipertensi dijadikan sebagai pengukuran
akurasi.  Distribusi  basis  kasus sesuai  kelas  diagnosis  penyakit hipertensi disajikan pada Tabel 4.
Tabel 4. Distribusi Basis Kasus
Kelas Penyakit Hipertensi Jumlah Data Normal 10 Pre-Hipertensi 14 Hipertensi Tingkat-1 34 Hipertensi Tingkat-2 38 Hipertensi Urgensi 54 Hipertensi Emergensi 22 Jumlah 172 Pengujian  akurasi  dilakukan dengan  menerapkan K-Fold  Cross Validation menggunakan K=10 pada data basis kasus sebanyak 172 data.  Data  basis  kasus  dibagi  ke dalam  jumlah  yang  sama  rata  pada setiap fold .  Pengujian  dilakukan sebanyak  10  kali  dan  di  setiap pengujian, satu fold menjadi data uji dan  sisa fold lainnya  menjadi  data latih.  Untuk  setiap  kali  pengujian dihitung tingkat akurasinya. Tingkat akurasi secara keseluruhan didapatkan  dari  rata-rata  seluruh pengujian. Tabel 5. Hasil Pengujian K=10 Pengujian ke- Akurasi (%) 1 100 2 100 3 100 4 88,24 5 88,24
6 100 7 94,12 8 94,12 9 94,12 10 88,24 Rata-rata Akurasi 94,71
Tabel  5  menunjukkan  rekapitulasi hasil  rata-rata  pengujian  menggunakan
10-fold  Cross  Validation .  Tingkat akurasi  sistem  sebesar  94,71  %
didapatkan dengan mengimplementasikan  metode Case- Based  Reasoning dan  menggunakan perhitungan similaritas Minkowski
Distance dengan threshold 0,90.

## KESIMPULAN
Berdasarkan  penelitian  yang  telah dilakukan,  dapat  disimpulkan  bahwa Case-Based Reasoning dapat diimplementasikan dalam bidang
medis  untuk  melakukan  diagnosis penyakit  hipertensi.  Sistem Case- Based Reasoning yang dibangun dengan menggunakan metode perhitungan similaritas Minkowski
Distance selalu  memberikan  keluaran berupa kasus lama yang memiliki nilai similaritas tertinggi sebagai solusi bagi kasus  baru.  Hasil  pengujian  terhadap 172  data  kasus  menggunakan 10-fold Cross  Validation memiliki  tingkat akurasi sebesar 94,71%.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]Balitbang  Kemenkes  RI.  2018.
RISKESDAS  (Laporan  Nasional Riset  Kesehatan  Dasar  2018) [Online] Available at:
http://labdata.litbang.kemkes.g o.id/ccount/click.php?id=19
[2]Rumui,  N.,  Harjoko,  A.,  dan
Musdholifah  A.,  2018. Case- Based  Reasoning  for  Stroke Disease Diagnosis . Indonesian Journal  of  Computing  and Cybernetics  Systems  (IJCCS),
Volume  12  Nomor  1  Januari 2018,  Pp.33-42,  ISSN:  2460- 7258 (Online).
[3]Wahyudi,  E.  dan  Pradasari,  N., 2018. Case-Based  Reasoning untuk Diagnosis Penyakit Jantung Menggunakan Metode  Minkowski  Distance . INTECOMS: Journal of Information  Technology  and Computer  Science,  Volume  1 Nomor  1  Juni  2018,  Pp.119- 123, ISSN: 2614-1574 (Online).
[4]Pla,  A.,  López,  B.,  Gay,  P.,  dan Pous, C., 2013. EXiT*CBR.v2:
Distributed Case-Based
Reasoning  Tool  for  Medical
Prognosis .  Decision  Support
Systems, Volume 54 Nomor 3 Februari 2013, Pp.1499–1510.
[5]Kang,  Y.  B.,  Krishnaswamy,  S., dan  Zaslavsky,  A.,  2014. A
Retrieval  Strategy  for  Case- Based Reasoning Using Similarity and  Association Knowledge . IEEE Transactions  on  Cybernetics,
Volume  44  Nomor  4  April 2014, Pp.473-487.
[6]Núñez,  H.,  Sànchez-Marrè,  M.,
Cortés,  U.,  Comas,  J.,  Martínez, M.,  Rodríguez-Roda,  I.,  dan Poch,  M.,  2004. A  Comparative Study  on  The  Use  of  Similarity Measures in Case-Based Reasoning to Improve the Classification  of  Environmental
System Situations . Environmental Modelling  &  Software,  19  (9), pp.809–819.
[7]De  Soto,  B.  G.  dan  Adey,  B.  T., 2015. Investigation  of  the  Case- based Reasoning Retrieval
Process to Estimate Resources in
Construction  Projects .  Procedia Engineering,  Volume  123  2015, Pp.169–181.
[8]Christopher,  J.  J.,  Nehemiah  H.  K., and Kannan, A., 2015. A Clinical Decision  Support  System  for Diagnosis  of  Allergic  Rhinitis
Based on Intradermal Skin Tests . Computers in Biology and
Medicine,  Volume  65  Oktober
2015, Pp.76-84.
[9]Sokolova,  M.  dan  Lapalme,  G, 2009. A  Systematic  Analysis  of Performance Measures
for Classification  Tasks .  Information Processing & Management,
Volume  44  Nomor  4  Juli  2009,
Pp.427-437.